Personalize seus resultados de pesquisa com a integração do Amazon Personalize e do Amazon OpenSearch Service | Amazon Web Services

Amazon Customize lançou uma nova integração com Serviço Amazon OpenSearch que permite personalizar os resultados da pesquisa para cada usuário e auxilia na previsão de suas necessidades de pesquisa. O plug-in Amazon Personalize Search Ranking no OpenSearch Service permite melhorar o envolvimento e a conversão do usuário final na pesquisa de sites e aplicativos, aproveitando os recursos de aprendizado profundo oferecidos pelo Amazon Personalize. Este recurso também está disponível com OpenSearch autogerenciado.

A pesquisa é crucial para envolver os usuários porque traz tráfego intenso de indivíduos que buscam produtos ou categorias específicas. Anteriormente, os clientes achavam um desafio capitalizar esse tráfego e fornecer resultados de pesquisa relevantes aos seus usuários devido a limitações de infraestrutura ou à falta de experiência em ML. Isso levou ao aumento de casos de usuários que não conseguiram encontrar os itens que procuravam. Com o plug-in Amazon Personalize Search Ranking, os clientes do OpenSearch Service versão 2.9.0 ou posterior podem ir além da abordagem tradicional de correspondência de palavras-chave e aumentar itens relevantes nos resultados de pesquisa de um usuário individual com base em seus interesses, contexto e interações anteriores em tempo real. Você também pode ajustar o nível de personalização de cada consulta de pesquisa para garantir flexibilidade e controle sobre a experiência de pesquisa.

Parceiros da AWS como Conhecedor estão entusiasmados com as possibilidades de personalização que o plug-in Amazon Personalize Search Ranking irá desbloquear para seus clientes de mídia e varejo.

“O Amazon Personalize provou ser altamente impactante para muitas empresas com sua implementação econômica e simplificada. Com o lançamento do novo plug-in Amazon Personalize Search Ranking no Amazon OpenSearch Service, agora podemos implantar e implementar rapidamente a personalização do usuário em tempo real para resultados de pesquisa. Estamos altamente confiantes de que isso proporcionará uma melhor experiência e satisfação ao cliente, bem como aumentará as taxas de conversão e cliques em duas a três vezes. A busca personalizada é um diferencial, principalmente para plataformas de mídia e varejo. Estamos muito entusiasmados por sermos parceiros de lançamento da AWS neste lançamento e ansiosos para ajudar as empresas a fornecer soluções de pesquisa personalizadas com tecnologia Amazon Personalize.”

– Andy Huang, chefe de IA/ML da Cognizant Servian.

Nesta postagem, mostramos como os resultados da pesquisa são personalizados de acordo com o usuário e como eles variam quando você ajusta o peso da personalização. Especificamos um valor mais próximo de zero para dar menos ênfase à personalização e especificamos um valor mais próximo de 1 para reclassificar os resultados da pesquisa com base em um nível mais alto de personalização.

Casos de uso de exemplo

Para explorar o impacto desse novo recurso com mais detalhes, vamos revisar um exemplo usando um conjunto de dados do Loja de demonstração de varejo.

Primeiro, usamos o OpenSearch Service para obter resultados de pesquisa para a consulta de pesquisa “Grooming”. Quando o peso de personalização é definido como 0.0, nenhuma personalização ocorre. Conforme mostrado na tabela a seguir, os cinco principais resultados de pesquisa do OpenSearch Service mostram os itens de higiene com maior afinidade de gênero em relação às mulheres (consulte o Gender_Affinity coluna, onde M significa masculino e F significa feminino).

Suponhamos que um usuário com gênero M (homem) realiza uma pesquisa usando a mesma consulta para “Grooming”. Quando o peso de personalização é definido como 0.3, os itens com afinidade de gênero em relação aos homens obtêm um aumento sutil na classificação. Neste exemplo, Premium Men’s Razor, que foi originalmente classificado em 6º lugar na tabela anterior pelo OpenSearch Service, foi promovido para o 2º lugar na tabela atualizada. Da mesma forma, Razor Brand for Men aparece em posição superior (classificação 6), apesar de ser o item com classificação mais baixa na tabela anterior.

Em seguida, ajustamos o peso da personalização para um valor de 0.8 para obter resultados de pesquisa mais personalizados para “Grooming”. Na tabela a seguir, os quatro principais itens nos resultados da pesquisa são altamente adequados para homens. A Navalha Masculina Premium e a Marca de Navalha para Homens sobem ainda mais na classificação. Também vemos outros itens de higiene, como Minimalistic Razor e Fusion5 Razers for Men, aparecendo no topo dos resultados da pesquisa, embora tivessem uma classificação inferior em nossa primeira consulta.

Para obter mais detalhes sobre como implementar pesquisa personalizada com OpenSearch Service, consulte Personalizando resultados de pesquisa do OpenSearch.

Conclusão

Com o novo plug-in Amazon Personalize Search Ranking, os clientes do OpenSearch autogerenciado e do OpenSearch Service v2.9 e superior podem aumentar itens relevantes em seus resultados de pesquisa, incluindo sinais do histórico, contexto e preferências de cada usuário. O plug-in permite que você exerça maior controle sobre o nível de personalização de cada usuário e tipo de consulta e melhore a experiência geral de pesquisa para seus usuários.

Para obter mais detalhes sobre o Amazon Personalize, consulte o Guia do desenvolvedor do Amazon Personalize.

Sobre os autores

Shreya Sharma é gerente técnico de produto sênior e trabalha com AWS AI/ML na equipe Amazon Personalize. Ela tem experiência em engenharia de ciência da computação, consultoria de tecnologia e análise de dados.

Ketan Kulkarni é engenheiro de desenvolvimento de software da equipe Amazon Personalize, focada na construção de sistemas de recomendação baseados em IA em grande escala. Nas horas vagas gosta de ler e viajar.

Prashant Mishra é engenheiro de desenvolvimento de software da equipe Amazon Personalize.

Branislav Kveton é cientista principal do AWS AI Labs. Ele propõe, analisa e aplica algoritmos que aprendem de forma incremental, são executados em tempo real e convergem para soluções quase ótimas à medida que o número de observações aumenta.

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