Hoje, temos o prazer de anunciar três lançamentos que ajudarão você a aprimorar as experiências personalizadas do cliente usando Amazon Customize e IA generativa. Esteja você procurando uma solução gerenciada ou criando a sua própria, você pode usar esses novos recursos para potencializar sua jornada.
O Amazon Personalize é um serviço de machine learning (ML) totalmente gerenciado que facilita aos desenvolvedores a entrega de experiências personalizadas aos usuários. Ele permite que você melhore o envolvimento do cliente, fornecendo recomendações personalizadas de produtos e conteúdo em sites, aplicativos e campanhas de marketing direcionadas, sem a necessidade de experiência em ML. Usando receitas (algoritmos preparados para casos de uso específicos) fornecidos pelo Amazon Personalize, você pode oferecer diversas experiências de personalização como “recomendar para você”, “comprado frequentemente juntos”, orientação sobre as próximas melhores ações e campanhas de marketing direcionadas com segmentação de usuários.
A IA generativa está transformando rapidamente a forma como as empresas fazem negócios. Gartner prevê que “até 2026, mais de 80% das empresas terão usado APIs ou modelos de IA generativos, ou implantado aplicativos generativos habilitados para IA em ambientes de produção, contra menos de 5% em 2023”. Embora a IA generativa possa criar conteúdo rapidamente, por si só não é suficiente para fornecer um maior grau de personalização para se adaptar às preferências em constante mudança e nuances dos usuários individuais. Muitas empresas estão buscando ativamente soluções para aprimorar a experiência do usuário usando o Amazon Personalize e a IA generativa.
Corporação Fox (FOX) produz e distribui conteúdo de notícias, esportes e entretenimento.
“Estamos integrando IA generativa ao Amazon Personalize para oferecer experiências hiperpersonalizadas aos nossos usuários. O Amazon Personalize nos ajudou a alcançar altos níveis de automação na personalização de conteúdo. Por exemplo, a FOX Sports experimentou um aumento de 400% nas visualizações de conteúdo iniciadas após o evento, quando aplicado. Agora, estamos aumentando a IA generativa com Amazon Bedrock em nosso pipeline para ajudar nossos editores de conteúdo a gerar coleções temáticas. Estamos ansiosos para explorar recursos como Amazon Personalize Content Generator e Personalize on LangChain para personalizar ainda mais essas coleções para nossos usuários.”
– Daryl Bowden, vice-presidente executivo de plataformas tecnológicas.
Anunciamos o Amazon Personalize Content Generator para tornar as recomendações mais atraentes
O Amazon Personalize lançou o Content Generator, um novo recurso generativo baseado em IA que ajuda as empresas a tornar recomendações mais atraentes, identificando conexões temáticas entre os itens recomendados. Esse recurso pode elevar a experiência de recomendação além de frases padrão como “Pessoas que compraram isto também compraram…” para slogans mais envolventes, como “Levante-se e brilhe” para uma coleção de alimentos para o café da manhã, incentivando os usuários a clicar e comprar.
Para explorar detalhadamente o impacto do Amazon Personalize Content Generator, vejamos dois exemplos.
Caso de uso 1: títulos de carrossel para coleções de filmes
A microgênero é uma subcategoria especializada dentro de um gênero mais amplo de filme, música ou outras formas de mídia. As plataformas de streaming usam microgêneros para aprimorar a experiência do usuário, permitindo que os espectadores ou ouvintes descubram conteúdo que se alinha aos seus gostos e interesses específicos. Ao recomendar conteúdo de mídia com microgêneros, as plataformas de streaming atendem a diversas preferências, aumentando, em última análise, o envolvimento e a satisfação do usuário.
Agora você pode usar o Amazon Personalize Content Generator para criar títulos de carrossel para coleções de microgêneros. Primeiro, importe seus conjuntos de dados de interações e itens dos usuários para o Amazon Personalize para treinamento. Você carrega uma lista de itemId
valores como seus itens iniciais. Em seguida, crie um trabalho de inferência em lote selecionando Recomendações temáticas com Content Generator no console ou configuração do Amazon Personalize batch-inference-job-mode
para THEME_GENERATION
na configuração da API.
Como saída de inferência em lote, você obterá um conjunto de itens semelhantes e um tema para cada item inicial. Também fornecemos pontuações de relevância de itens por tema que você pode usar para definir um limite para mostrar apenas itens que estão fortemente relacionados ao tema. A captura de tela a seguir mostra um exemplo da saída:
Posteriormente, você pode substituir a frase genérica “Mais como X” pelo tema de saída do Amazon Personalize Content Generator para tornar as recomendações mais atraentes.
Caso de uso 2: linhas de assunto para e-mails de marketing
O marketing por email, embora econômico, muitas vezes enfrenta baixas taxas de abertura e altas taxas de cancelamento de assinatura. A decisão de abrir um e-mail depende fundamentalmente de quão atraente é a linha de assunto, porque é a primeira coisa que os destinatários veem junto com o nome do remetente. No entanto, criar scripts de linhas de assunto atraentes pode muitas vezes ser tedioso e demorado.
Agora, com o Amazon Personalize Content Generator, você pode criar linhas de assunto ou títulos atraentes no corpo do e-mail com mais eficiência, personalizando ainda mais suas campanhas por e-mail. Você segue o mesmo processo de ingestão de dados, treinamento e criação de um trabalho de inferência em lote do caso de uso anterior. Veja a seguir um exemplo de e-mail de marketing que incorpora resultados do Amazon Personalize usando o Content Generator, incluindo um conjunto de itens recomendados e uma linha de assunto gerada:
Esses exemplos mostram como o Amazon Personalize Content Generator pode ajudá-lo a criar uma experiência de navegação mais envolvente ou uma campanha de marketing mais eficaz. Para obter instruções mais detalhadas, consulte Recomendações de lote temático.
Anunciamos a integração LangChain para integrar perfeitamente o Amazon Personalize à estrutura LangChain
LangChain é uma estrutura de código aberto poderosa que permite a integração com grandes modelos de linguagem (LLMs). Os LLMs são normalmente versáteis, mas podem ter dificuldades com tarefas específicas de domínio onde são necessários um contexto mais profundo e respostas diferenciadas. LangChain capacita os desenvolvedores em tais cenários a construir módulos (agentes/cadeias) para suas tarefas específicas de IA generativa. Eles também podem introduzir contexto e memória em LLMs conectando e encadeando prompts de LLM para resolver problemas variados. casos de uso.
Estamos entusiasmados em lançar a integração LangChain. Com esse novo recurso, os construtores podem usar a cadeia personalizada Amazon Personalize no LangChain para integrar perfeitamente o Amazon Personalize com soluções generativas de IA. Adicionar um toque personalizado às soluções generativas de IA ajuda a criar interações mais personalizadas e relevantes com os usuários finais. O snippet de código a seguir demonstra como você pode invocar o Amazon Personalize, recuperar recomendações para uma campanha ou recomendador e alimentá-las perfeitamente em seus aplicativos generativos de IA no ecossistema LangChain. Você também pode usar isso para cadeias sequenciais.
Você pode usar esse recurso para criar cópias de marketing personalizadas, gerar resumos concisos para conteúdo recomendado, recomendar produtos ou conteúdo em chatbots e construir experiências de cliente de próxima geração com sua criatividade.
O Amazon Personalize agora permite retornar metadados em resposta de inferência para melhorar o fluxo de trabalho generativo de IA
O Amazon Personalize agora melhora seu fluxo de trabalho generativo de IA, permitindo metadados de itens devolvidos como parte da saída de inferência. Obter recomendações junto com metadados torna mais conveniente fornecer contexto adicional aos LLMs. Esse contexto adicional, como gênero e descrição do produto, pode ajudar os modelos a obter uma compreensão mais profunda dos atributos do item para gerar conteúdo mais relevante.
O Amazon Personalize oferece suporte a esse recurso para ambos receitas personalizadas e recomendadores otimizados para domínio. Ao criar uma campanha ou um recomendador, você pode ativar a opção de retornar metadados com resultados de recomendação ou ajustar a configuração atualizando a campanha ou o recomendador. Você pode selecionar até 10 campos de metadados e 50 resultados de recomendação para retornar metadados durante uma chamada de inferência, por meio da API do Amazon Personalize ou do console do Amazon Personalize.
A seguir está um exemplo na API:
Conclusão
Na AWS, estamos constantemente inovando em nome de nossos clientes. Ao apresentar esses novos lançamentos desenvolvidos pelo Amazon Personalize e Amazon Bedrock, enriqueceremos todos os aspectos da experiência do construtor e do usuário, aumentando a eficiência e a satisfação do usuário final. Para saber mais sobre os recursos discutidos nesta postagem, confira Recursos do Amazon Personalize e os votos de Guia do desenvolvedor do Amazon Personalize.
Sobre os autores
Jingwen Hu é gerente técnico sênior de produtos e trabalha com AWS AI/ML na equipe Amazon Personalize. Nas horas vagas, ela gosta de viajar e explorar a culinária local.
Pranav Agarwal é engenheiro de software sênior da AWS AI/ML e trabalha na arquitetura de sistemas de software e na construção de sistemas de recomendação baseados em IA em escala. Fora do trabalho, ele gosta de ler, correr e patinar no gelo.
Rishabah Agrawal é um engenheiro de software sênior que trabalha em serviços de IA na AWS. Nas horas vagas, ele gosta de fazer caminhadas, viajar e ler.
Ashish Lal é gerente sênior de marketing de produtos que lidera o marketing de produtos para serviços de IA na AWS. Ele tem 9 anos de experiência em marketing e liderou o esforço de marketing de produtos para processamento inteligente de documentos. Ele obteve seu mestrado em Administração de Empresas pela Universidade de Washington.
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- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/drive-hyper-personalized-customer-experiences-with-amazon-personalize-and-generative-ai/
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