Personalizați-vă rezultatele căutării cu Amazon Personalize și integrarea Amazon OpenSearch Service | Amazon Web Services

Personalizați Amazon a lansat o nouă integrare cu Serviciul Amazon OpenSearch care vă permite să personalizați rezultatele căutării pentru fiecare utilizator și vă ajută să preziceți nevoile de căutare. Pluginul Amazon Personalize Search Ranking din OpenSearch Service vă permite să îmbunătățiți implicarea și conversia utilizatorului final din site-ul dvs. web și căutarea în aplicație, profitând de capacitățile de învățare profundă oferite de Amazon Personalize. Această funcție este disponibilă și cu OpenSearch autogestionat.

Căutarea este crucială în atragerea utilizatorilor, deoarece aduce trafic cu intenție ridicată de la indivizi care caută produse sau categorii specifice. Anterior, clienții considerau dificil să valorifice acest trafic și să ofere utilizatorilor rezultate relevante de căutare din cauza limitărilor infrastructurii sau a lipsei de expertiză în ML. Acest lucru a dus la creșterea numărului de cazuri în care utilizatorii nu reușesc să găsească articolele pe care le căutau. Cu pluginul Amazon Personalize Search Ranking, clienții serviciului OpenSearch versiunea 2.9.0 sau o versiune ulterioară pot depăși abordarea tradițională de potrivire a cuvintelor cheie și pot spori elementele relevante în rezultatele căutării unui utilizator individual, în funcție de interesele, contextul și interacțiunile anterioare în timp real. De asemenea, puteți ajusta nivelul de personalizare pentru fiecare interogare de căutare pentru a asigura flexibilitate și control asupra experienței de căutare.

Partenerii AWS le place Știutor sunt încântați de posibilitățile de personalizare pe care pluginul Amazon Personalize Search Ranking le va debloca pentru clienții lor media și retail.

„Amazon Personalize s-a dovedit a fi de mare impact pentru multe companii prin implementarea sa eficientă și eficientă din punct de vedere al costurilor. Odată cu lansarea noului plugin Amazon Personalize Search Ranking în Amazon OpenSearch Service, acum putem implementa și implementa rapid personalizarea utilizatorilor în timp real pentru rezultatele căutării. Suntem foarte încrezători că va oferi clienților experiență și satisfacție îmbunătățite, precum și creșterea ratelor de conversie și de clic de două până la trei ori. Căutarea personalizată este un factor de diferențiere, în special pentru platformele media și de retail. Suntem cu adevărat încântați să fim un partener de lansare cu AWS în această versiune și așteptăm cu nerăbdare să ajutăm companiile să furnizeze soluții de căutare personalizate bazate pe Amazon Personalize.”

– Andy Huang, șeful AI/ML la Cognizant Servian.

În această postare, vă arătăm cum rezultatele căutării devin personalizate în funcție de utilizator și cum variază ele atunci când ajustați ponderea personalizării. Specificăm o valoare mai aproape de zero pentru a pune mai puțin accent pe personalizare și specificăm o valoare mai aproape de 1 pentru a re-clasifica rezultatele căutării pe baza unui nivel mai ridicat de personalizare.

Exemple de cazuri de utilizare

Pentru a explora impactul acestei noi funcții în detaliu, să examinăm un exemplu folosind un set de date din Magazin demonstrativ cu amănuntul.

În primul rând, folosim serviciul OpenSearch pentru a obține rezultate de căutare pentru interogarea de căutare „Grooming”. Când ponderea personalizării este setată la 0.0, nu are loc nicio personalizare. După cum se arată în tabelul următor, primele cinci rezultate ale căutării de la Serviciul OpenSearch arată articolele de îngrijire cu o afinitate de gen mai mare față de femei (consultați Gender_Affinity coloană, unde M reprezintă masculin și F reprezintă femeie).

Să presupunem că un utilizator cu sex M (bărbat) efectuează o căutare folosind aceeași interogare pentru „Grooming”. Când ponderea personalizării este setată la 0.3, articolele cu afinitate de gen față de bărbați primesc un impuls subtil în clasament. În acest exemplu, aparatul de ras Premium pentru bărbați, care a fost clasat inițial pe locul 6 în tabelul anterior de către Serviciul OpenSearch, ajunge la locul 2 în tabelul actualizat. În mod similar, marca Razor pentru bărbați apare mai sus în poziție (locul 6), în ciuda faptului că este articolul cel mai jos clasat în tabelul anterior.

Apoi, reglam ponderea personalizării la o valoare de 0.8 pentru a obține rezultate de căutare mai personalizate pentru „Grooming”. În tabelul următor, primele patru elemente din rezultatele căutării sunt foarte potrivite pentru bărbați. Razorul premium pentru bărbați și marca de ras pentru bărbați cresc și mai mult în clasament. De asemenea, vedem și alte articole de îngrijire, cum ar fi Minimalistic Razor și Fusion5 Razers for Men, care au apărut în partea de sus a rezultatelor căutării, deși au avut o poziție mai scăzută în prima noastră interogare.

Pentru mai multe detalii despre cum să implementați căutarea personalizată cu OpenSearch Service, consultați Personalizarea rezultatelor căutării din OpenSearch.

Concluzie

Cu noul plugin Amazon Personalize Search Ranking, clienții OpenSearch și OpenSearch Service v2.9 și versiuni ulterioare pot spori elementele relevante în rezultatele căutării, incluzând semnale din istoricul, contextul și preferințele fiecărui utilizator. Pluginul vă permite să exercitați un control mai mare asupra nivelului de personalizare pentru fiecare utilizator și tip de interogare și să îmbunătățiți experiența generală de căutare pentru utilizatorii dvs.

Pentru mai multe detalii despre Amazon Personalize, consultați Ghid pentru dezvoltatori Amazon Personalize.

Despre Autori

Shreeya Sharma este un manager tehnic senior de produs care lucrează cu AWS AI/ML în echipa Amazon Personalize. Ea are o experiență în inginerie informatică, consultanță tehnologică și analiză de date

Ketan Kulkarni este inginer de dezvoltare software cu echipa Amazon Personalize, concentrată pe construirea de sisteme de recomandare bazate pe inteligență artificială la scară. În timpul liber, îi place să citească și să călătorească.

Prashant Mishra este inginer de dezvoltare software în echipa Amazon Personalize.

Branislav Kveton este om de știință principal la AWS AI Labs. El propune, analizează și aplică algoritmi care învață progresiv, rulează în timp real și converg către soluții aproape optime pe măsură ce crește numărul de observații.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/personalize-your-search-results-with-amazon-personalize-and-amazon-opensearch-service-integration/