Amazon Personalize 및 Amazon OpenSearch Service 통합을 통해 검색 결과를 개인화하세요 | 아마존 웹 서비스

아마존 개인화 새로운 통합을 시작했습니다. 아마존 오픈서치 서비스 이를 통해 각 사용자에 대한 검색 결과를 개인화할 수 있으며 검색 요구 사항을 예측하는 데 도움이 됩니다. OpenSearch Service 내의 Amazon Personalize 검색 순위 플러그인을 사용하면 Amazon Personalize에서 제공하는 딥 러닝 기능을 활용하여 웹 사이트 및 앱 검색에서 최종 사용자 참여 및 전환을 향상시킬 수 있습니다. 이 기능은 자체 관리형 OpenSearch에서도 사용할 수 있습니다.

검색은 특정 제품이나 카테고리를 찾는 개인으로부터 높은 의도의 트래픽을 유도하므로 사용자 참여를 유도하는 데 매우 중요합니다. 이전에는 고객이 인프라 제한이나 ML 전문 지식 부족으로 인해 이 트래픽을 활용하고 사용자에게 관련 검색 결과를 제공하는 데 어려움을 겪었습니다. 이로 인해 사용자가 검색한 항목을 찾지 못하는 사례가 늘어났습니다. Amazon Personalize Search Ranking 플러그인을 사용하면 OpenSearch Service 버전 2.9.0 이상의 고객은 기존의 키워드 일치 접근 방식을 뛰어넘어 개별 사용자의 관심사, 컨텍스트 및 과거 상호 작용을 기반으로 실시간으로 개별 사용자의 검색 결과에서 관련 항목을 강화할 수 있습니다. 또한 모든 검색 쿼리에 대한 개인화 수준을 미세 조정하여 검색 경험에 대한 유연성과 제어를 보장할 수 있습니다.

AWS 파트너는 다음과 같습니다. 인식하고있는 Amazon Personalize 검색 순위 플러그인이 미디어 및 소매 고객을 위해 제공할 개인화 가능성에 흥미를 갖고 있습니다.

“Amazon Personalize는 비용 효율적이고 간소화된 구현으로 많은 비즈니스에 큰 영향을 미치는 것으로 입증되었습니다. Amazon OpenSearch Service 내의 새로운 Amazon Personalize 검색 순위 플러그인이 출시되면서 이제 검색 결과에 대한 실시간 사용자 개인화를 신속하게 배포하고 구현할 수 있습니다. 우리는 이를 통해 향상된 고객 경험과 만족도를 제공하고 전환율과 클릭률을 XNUMX~XNUMX배 높일 것이라고 확신합니다. 개인화된 검색은 특히 미디어 및 소매 플랫폼의 차별화 요소입니다. 우리는 이번 릴리스에서 AWS의 출시 파트너가 된 것을 매우 기쁘게 생각하며 기업이 Amazon Personalize가 지원하는 맞춤형 검색 솔루션을 제공할 수 있도록 지원하기를 기대하고 있습니다.”

– Andy Huang, Cognizant Servian의 AI/ML 책임자.

이 게시물에서는 검색 결과가 사용자에 따라 어떻게 개인화되는지, 그리고 개인화 가중치를 조정할 때 결과가 어떻게 달라지는지 보여줍니다. 개인화를 덜 강조하려면 1에 가까운 값을 지정하고, 더 높은 수준의 개인화를 기반으로 검색 결과의 순위를 다시 지정하려면 XNUMX에 가까운 값을 지정합니다.

사용 사례 예

이 새로운 기능의 영향을 더 자세히 살펴보기 위해 다음의 데이터 세트를 사용하는 예를 검토해 보겠습니다. 소매 데모 상점.

먼저 OpenSearch Service를 사용하여 검색어 "Grooming"에 대한 검색 결과를 얻습니다. 개인화 가중치를 0.0으로 설정하면 개인화가 수행되지 않습니다. 아래 표와 같이 오픈서치 서비스의 상위 XNUMX개 검색결과는 여성에 대한 성별 선호도가 높은 그루밍 아이템을 보여줍니다. Gender_Affinity 열, 여기서 M 남성과 F 여성을 뜻함)

성별이 있는 사용자가 있다고 가정해 보겠습니다. M (남성)은 '그루밍'에 대해 동일한 검색어를 사용하여 검색을 수행합니다. 개인화 가중치를 0.3으로 설정하면 남성에 대한 성별 선호도가 높은 항목의 순위가 소폭 상승합니다. 이 예에서는 원래 OpenSearch Service의 이전 테이블에서 6위였던 Premium Men's Razor가 업데이트된 테이블에서 2위로 올라갔습니다. 마찬가지로 남성용 면도기 브랜드는 이전 표에서 가장 낮은 순위의 항목임에도 불구하고 더 높은 순위(6위)를 나타냅니다.

다음으로, "Grooming"에 대한 보다 개인화된 검색 결과를 얻기 위해 개인화 가중치를 0.8 값으로 미세 조정합니다. 다음 표를 보면 검색 결과 상위 5개 항목이 남성에게 매우 적합하다는 것을 알 수 있습니다. 프리미엄 남성용 면도기 및 남성용 면도기 브랜드의 순위가 더욱 높아졌습니다. 또한 Minimalistic Razor 및 남성용 FusionXNUMX Razers와 같은 기타 정리 항목이 첫 번째 쿼리에서 순위가 ​​낮았음에도 불구하고 검색 결과 상단에 표시되는 것을 볼 수 있습니다.

OpenSearch 서비스로 개인화된 검색을 구현하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. OpenSearch의 검색 결과 개인화.

결론

새로운 Amazon Personalize Search Ranking 플러그인을 사용하면 자체 관리형 OpenSearch 및 OpenSearch Service v2.9 이상 고객은 각 사용자의 기록, 컨텍스트 및 기본 설정에서 얻은 신호를 포함하여 검색 결과에서 관련 항목을 강화할 수 있습니다. 플러그인을 사용하면 각 사용자 및 쿼리 유형에 대한 개인화 수준을 더 효과적으로 제어하고 사용자의 전반적인 검색 경험을 향상시킬 수 있습니다.

Amazon Personalize에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. Amazon Personalize 개발자 가이드.

저자에 관하여

슈리야 샤르마 Amazon Personalize 팀에서 AWS AI/ML을 담당하는 수석 기술 제품 관리자입니다. 그녀는 컴퓨터 과학 공학, 기술 컨설팅 및 데이터 분석에 대한 배경 지식을 보유하고 있습니다.

케탄 쿨카르니 AI 기반 추천 시스템을 대규모로 구축하는 데 주력하는 Amazon Personalize 팀의 소프트웨어 개발 엔지니어입니다. 여가 시간에는 독서와 여행을 즐깁니다.

프라샨트 미슈라 Amazon Personalize 팀의 소프트웨어 개발 엔지니어입니다.

브라니슬라프 크베톤 AWS AI Labs의 수석 과학자입니다. 그는 관측 횟수가 증가함에 따라 점진적으로 학습하고 실시간으로 실행하며 거의 최적의 솔루션으로 수렴하는 알고리즘을 제안, 분석 및 적용합니다.

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• 출처: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/personalize-your-search-results-with-amazon-personalize-and-amazon-opensearch-service-integration/