Personalizați-vă recomandările prin promovarea anumitor articole folosind regulile de afaceri cu Amazon Personalize

Astăzi, suntem încântați să vă anunțăm promoţii caracteristică din Amazon Personalize care vă permite să recomandați în mod explicit anumite articole utilizatorilor dvs. pe baza unor reguli care se aliniază cu obiectivele dvs. de afaceri. De exemplu, puteți avea parteneriate de marketing care vă cer să promovați anumite mărci, conținut intern sau categorii pentru care doriți să îmbunătățiți vizibilitatea. Promoțiile vă oferă mai mult control asupra articolelor recomandate. Puteți defini reguli de afaceri pentru a identifica articolele promoționale și pentru a le prezenta în întreaga bază de utilizatori, fără niciun cost suplimentar. De asemenea, controlezi procentul conținutului promovat în recomandările tale. Amazon Personalize găsește automat articolele relevante în setul de articole promoționale care îndeplinesc regula dvs. de afaceri și le distribuie în conformitate cu recomandările fiecărui utilizator.

Amazon Personalize vă permite să îmbunătățiți implicarea clienților, oferind recomandări personalizate de produse și conținut în site-uri web, aplicații și campanii de marketing direcționate. Puteți începe fără nicio experiență anterioară de învățare automată (ML), folosind API-uri pentru a construi cu ușurință capabilități sofisticate de personalizare în câteva clicuri. Toate datele dvs. sunt criptate pentru a fi private și securizate și sunt folosite doar pentru a crea recomandări pentru utilizatorii dvs.

În această postare, demonstrăm cum să vă personalizați recomandările cu noua funcție de promoții pentru un caz de utilizare pentru comerțul electronic.

Prezentare generală a soluțiilor

Diferite companii pot folosi promoții în funcție de obiectivele lor individuale pentru tipul de conținut pe care doresc să sporească implicarea. Puteți folosi promoțiile pentru ca un procent din recomandările dvs. să fie de un anumit tip pentru orice aplicație, indiferent de domeniu. De exemplu, în aplicațiile de comerț electronic, puteți folosi această funcție pentru ca 20% dintre articolele recomandate să fie cele marcate ca fiind la reducere, sau dintr-o anumită marcă sau categorie. Pentru cazurile de utilizare video la cerere, puteți folosi această funcție pentru a umple 40% dintr-un carusel cu emisiuni și filme nou lansate pe care doriți să le evidențiați sau să promovați conținut live. Puteți folosi promoțiile în grupuri de seturi de date de domeniu și grupuri de seturi de date personalizate (Personalizare utilizator și Articole similare Rețete).

Amazon Personalize simplifică configurarea promoțiilor: mai întâi, creați un filtru care selectează articolele pe care doriți să le promovați. Puteți utiliza consola Amazon Personalize sau API-ul pentru a crea un filtru cu logica dvs. folosind Amazon Personalize DSL (limbaj specific domeniului). Durează doar câteva minute. Apoi, atunci când solicitați recomandări, specificați promovarea specificând filtrul, procentul de recomandări care ar trebui să se potrivească cu acel filtru și, dacă este necesar, parametrii filtrului dinamic. Articolele promovate sunt distribuite aleatoriu în recomandări, dar toate recomandările existente nu sunt eliminate.

Următoarea diagramă arată cum puteți utiliza promoțiile în recomandări în Amazon Personalize.

Definiți articolele de promovat în sistemul de catalog, le încărcați în setul de date de articole Amazon Personalize și apoi obțineți recomandări. Obținerea de recomandări fără a specifica o promoție returnează cele mai relevante articole și, în acest exemplu, doar un articol din articolele promovate. Nu există nicio garanție că articolele promovate vor fi returnate. Obținerea de recomandări cu 50% articole promovate returnează jumătate din articolele care aparțin articolelor promovate.

Această postare vă prezintă prin procesul de definire și aplicare a promoțiilor în recomandările dvs. în Amazon Personalize pentru a vă asigura că rezultatele unei campanii sau al unui recomandator conțin anumite elemente pe care doriți să le vadă utilizatorii. Pentru acest exemplu, creăm un recomandator de retail și promovăm articole cu CATEGORY_L2 as halloween, care corespunde decorațiunilor de Halloween. Un exemplu de cod pentru acest caz de utilizare este disponibil pe GitHub.

Cerințe preliminare

Pentru a folosi promoțiile, mai întâi configurați câteva resurse Amazon Personalize pe consola Amazon Personalize. Creați-vă grupul de seturi de date, încărcați-vă datele și instruiți un recomandator. Pentru instrucțiuni complete, vezi Noțiuni de bază.

1. Creați un grup de set de date.
2. Creați o Interactions set de date folosind următoarele schemă:

   {
       "type": "record",
       "name": "Interactions",
       "namespace": "com.amazonaws.personalize.schema",
       "fields": [
           {
               "name": "USER_ID",
               "type": "string"
           },
           {
               "name": "ITEM_ID",
               "type": "string"
           },
           {
               "name": "TIMESTAMP",
               "type": "long"
           },
           {
               "name": "EVENT_TYPE",
               "type": "string"
           }
       ],
       "version": "1.0"
   }

3. Importați datele de interacțiune către Amazon Personalize de la Serviciul Amazon de stocare simplă (Amazon S3). Pentru acest exemplu, folosim următoarele fișier de date. Am generat datele sintetice pe baza codului din Proiect Retail Demo Store. Consultați depozitul GitHub pentru a afla mai multe despre date și utilizări potențiale.
4. Creați o Items set de date folosind următoarea schemă:

   {
       "type": "record",
       "name": "Items",
       "namespace": "com.amazonaws.personalize.schema",
       "fields": [
           {
               "name": "ITEM_ID",
               "type": "string"
           },
           {
               "name": "PRICE",
               "type": "float"
           },
           {
               "name": "CATEGORY_L1",
               "type": ["string"],
               "categorical": true
           },
           {
               "name": "CATEGORY_L2",
               "type": ["string"],
               "categorical": true
           },
           {
               "name": "GENDER",
               "type": ["string"],
               "categorical": true
           }
       ],
       "version": "1.0"
   }

5. Importați datele articolului în Amazon Personalize din Amazon S3. Pentru acest exemplu, folosim următoarele fișier de date, pe baza codului din Proiect Retail Demo Store.Pentru mai multe informații despre formatarea și importarea interacțiunilor și a datelor despre articole din Amazon S3, consultați Importarea înregistrărilor în bloc.
6. Creați un recomandator. În acest exemplu, creăm un Recomandator „Recomandat pentru tine”..

Creați un filtru pentru promoțiile dvs

Acum că ați configurat resursele Amazon Personalize, puteți crea un filtru care selectează articolele pentru promovarea dvs.

Puteți crea un filtru static în care toate variabilele sunt codificate la crearea filtrului. De exemplu, pentru a adăuga toate elementele care au CATEGORY_L2 as halloween, utilizați următoarea expresie de filtru:

INCLUDE ItemID WHERE Items.CATEGORY_L2 IN ("halloween")

De asemenea, puteți crea filtre dinamice. Filtrele dinamice sunt personalizabile în timp real atunci când solicitați recomandările. Pentru a crea un filtru dinamic, definiți criteriile pentru expresia filtrului folosind un parametru substituent în loc de o valoare fixă. Acest lucru vă permite să alegeți valorile de filtrat prin aplicarea unui filtru la o solicitare de recomandare, mai degrabă decât atunci când vă creați expresia. Furnizi un filtru atunci când apelezi la Obținerecomandări or GetPersonalizedRanking operațiuni API sau ca parte a datelor dvs. de intrare atunci când generați recomandări în modul lot prin a job de inferență în lot.

De exemplu, pentru a selecta toate elementele dintr-o categorie aleasă atunci când efectuați apelul de inferență cu un filtru aplicat, utilizați următoarea expresie de filtru:

INCLUDE ItemID WHERE Items.CATEGORY_L2 IN ($CATEGORY)

Puteți utiliza DSL-ul precedent pentru a crea un filtru personalizabil pe consola Amazon Personalize. Parcurgeți următorii pași:

1. Pe consola Amazon Personalize, pe Filtre pagina, alege Creați filtru.
2. Pentru Numele filtrului, introduceți numele filtrului dvs. (pentru această postare, introducem category_filter).
3. Selectați Construiți expresia sau adăugați manual expresia pentru a vă crea filtrul personalizat.
4. Construiește expresia „Include ItemID UNDE Items.CATEGORY_L2 IN $CATEGORY"Pentru Valoare, introduceți o valoare de $ plus un nume de parametru care este similar cu numele proprietății dvs. și ușor de reținut (pentru acest exemplu, $CATEGORY).
5. Opțional, pentru a înlănțui expresii suplimentare cu filtrul dvs., alegeți semnul plus.
6. Pentru a adăuga expresii de filtrare suplimentare, alegeți Adaugă expresie.
7. Alege Creați filtru.
   

De asemenea, puteți crea filtre prin intermediul createFilter API în Amazon Personalize. Pentru mai multe informații, vezi Creați un filtru.

Aplicați promoții la recomandările dvs

Aplicarea unui filtru atunci când obținerea de recomandări este o modalitate bună de a vă adapta recomandările la anumite criterii. Cu toate acestea, utilizarea filtrelor aplică direct filtrul tuturor recomandărilor returnate. Când utilizați promoții, puteți selecta ce procent din recomandări corespund articolelor promovate, permițându-vă să amestecați și să potriviți recomandările personalizate și cele mai bune articole care se potrivesc cu criteriile de promovare pentru fiecare utilizator în proporțiile care au sens pentru cazul dvs. de utilizare în afaceri.

Următorul exemplu de cod este un corp de solicitare pentru GetRecommendations API care primește recomandări pentru un utilizator care utilizează "Recomandat pentru tine" recomandat:

{
    "recommenderArn" = "arn:aws:personalize:us-west-2:000000000000:recommender/test-recommender",
    userId = "1",
    numResults = 20
}

Această solicitare returnează recomandări personalizate pentru utilizatorul specificat. Dintre articolele din catalog, acestea sunt cele mai relevante 20 de articole pentru utilizator.

Putem efectua același apel și aplica un filtru pentru a returna numai articolele care se potrivesc cu filtrul. Următorul exemplu de cod este un corp de solicitare pentru GetRecommendations API care primește recomandări pentru un utilizator care folosește recomandatorul „Recomandat pentru tine” și aplică a filtru dinamic pentru a returna numai articolele relevante care au CATEGORY_L2 as halloween:

{
    "recommenderArn" = "arn:aws:personalize:us-west-2:000000000000:recommender/test-recommender",
    userId = "1",
    numResults = 20,
    filterArn = "arn:aws:personalize:us-west-2:000000000000:filter/category_filter",
    filterValues={ "CATEGORY": ""halloween""}
}

Această solicitare returnează recomandări personalizate pentru utilizatorul specificat CATEGORY_L2 as halloween. Dintre articolele din catalog, acestea sunt cele mai relevante 20 de articole cu CATEGORY_L2 as halloween pentru utilizator.

Puteți folosi promoții dacă doriți ca un anumit procent de articole să aibă un atribut pe care doriți să îl promovați, iar restul să fie articole care sunt cele mai relevante pentru acest utilizator dintre toate articolele din catalog. Putem face același apel și aplică o promoție. Următorul exemplu de cod este un corp de solicitare pentru GetRecommendations API care primește recomandări pentru un utilizator care folosește recomandatorul „Recomandat pentru tine” și aplică o promovare pentru a include un anumit procent de articole relevante care au CATEGORY_L2 as halloween:

{
    recommenderArn = "arn:aws:personalize:us-west-2:000000000000:recommender/test-recommender",
    userId = "1",
    numResults = 20,
    promotions = [{
        "name" : "halloween_promotion",
        "percentPromotedItems" : 20,
        "filterArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:000000000000:filter/category_filter",
        "filterValues": {
            "CATEGORY" : ""halloween""
        }
    }]
}

Această solicitare returnează 20% din recomandările care se potrivesc cu filtrul specificat în promoție: articole cu CATEGORY_L2 as halloween; și 80% recomandări personalizate pentru utilizatorul specificat, care sunt cele mai relevante articole pentru utilizator dintre articolele din catalog.

Puteți folosi un filtru combinat cu promoții. Filtrul din blocul de parametri de nivel superior se aplică numai articolelor nepromovate.

Filtrul de selectare a articolelor promovate este specificat în promotions bloc de parametri. Următorul exemplu de cod este un corp de solicitare pentru GetRecommendations API care primește recomandări pentru un utilizator care folosește recomandatorul „Recomandat pentru tine” și folosește filtrul dinamic pe care l-am folosit de două ori. Primul filtru se aplică articolelor nepromovate, selectând articole cu CATEGORY_L2 as decorative, iar al doilea filtru se aplică promoției, promovarea articolelor cu CATEGORY_L2 as halloween:

{
    recommenderArn = "arn:aws:personalize:us-west-2:000000000000:recommender/test-recommender",
    userId = "1",
    numResults = 20,
    "filterArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:000000000000:filter/category_filter",
    "filterValues": {
        "CATEGORY" : ""decorative""
    }
    promotions = [{
        "name" : "halloween_promotion",
        "percentPromotedItems" : 20,
        "filterArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:000000000000:filter/category_filter",
        "filterValues": {
            "CATEGORY" : ""halloween""
        }
    }]
}

Această solicitare returnează 20% din recomandările care se potrivesc cu filtrul specificat în promoție: articole cu CATEGORY_L2 as halloween. Restul de 80% dintre articolele recomandate sunt recomandări personalizate pentru utilizatorul specificat CATEGORY_L2 as decorative. Acestea sunt cele mai relevante articole pentru utilizator dintre articolele din catalog cu CATEGORY_L2 as decorative.

A curăța

Asigurați-vă că curățați toate resursele neutilizate pe care le-ați creat în contul dvs. în timp ce urmați pașii descriși în această postare. Puteți șterge filtre, recomandări, seturi de date și grupuri de seturi de date prin intermediul Consola de administrare AWS sau folosind Python SDK.

Rezumat

Adăugare promoții  în Amazon Personalize vă permite să vă personalizați recomandările pentru fiecare utilizator, incluzând articole pentru care doriți să creșteți în mod explicit vizibilitatea și implicarea. Promoțiile vă permit, de asemenea, să specificați ce procent din articolele recomandate ar trebui să fie articole promovate, ceea ce adaptează recomandările pentru a vă îndeplini obiectivele de afaceri fără costuri suplimentare. Puteți folosi promoții pentru recomandări folosind rețetele de personalizare a utilizatorului și articole similare, precum și recomandări optimizați pentru cazuri de utilizare.

Pentru mai multe informații despre Amazon Personalize, consultați Ce este personalizarea Amazon?

Despre autori

Anna Gruebler este arhitect de soluții la AWS.

Alex Burkleaux este arhitect de soluții la AWS. Ea se concentrează pe a ajuta clienții să aplice învățarea automată și analiza datelor pentru a rezolva problemele din industria media și a divertismentului. În timpul ei liber, îi place să petreacă timpul cu familia și să facă voluntariat ca patrulă de schi la dealul local de schi.

Liam Morrison este manager de arhitect de soluții la AWS. El conduce o echipă concentrată pe servicii de Marketing Intelligence. El și-a petrecut ultimii 5 ani concentrându-se pe aplicațiile practice ale Machine Learning în Media și Divertisment, ajutând clienții să implementeze personalizarea, procesarea limbajului natural, viziunea computerizată și multe altele.