Anpassa dina sökresultat med Amazon Personalize och Amazon OpenSearch Service integration | Amazon webbtjänster

Amazon Anpassa har lanserat en ny integration med Amazon OpenSearch Service som gör att du kan anpassa sökresultaten för varje användare och hjälper dig att förutsäga deras sökbehov. Amazon Personalize Search Ranking-plugin inom OpenSearch Service låter dig förbättra slutanvändarnas engagemang och konvertering från din webbplats och appsökning genom att dra nytta av de djupgående inlärningsmöjligheterna som erbjuds av Amazon Personalize. Den här funktionen är också tillgänglig med självhanterad OpenSearch.

Sökning är avgörande för att engagera användare eftersom det ger trafik med hög avsikt från individer som söker specifika produkter eller kategorier. Tidigare tyckte kunder att det var utmanande att dra nytta av denna trafik och tillhandahålla relevanta sökresultat till sina användare på grund av begränsningar i infrastrukturen eller brist på ML-expertis. Detta ledde till ökade tillfällen av användare som inte hittade föremålen de sökte efter. Med Amazon Personalize Search Ranking-plugin kan kunder med OpenSearch Service version 2.9.0 eller senare gå längre än den traditionella sökordsmatchningsmetoden och öka relevanta objekt i en enskild användares sökresultat baserat på deras intressen, sammanhang och tidigare interaktioner i realtid. Du kan också finjustera anpassningsnivån för varje sökfråga för att säkerställa flexibilitet och kontroll över sökupplevelsen.

AWS Partners gillar Cognizant är entusiastiska över de anpassningsmöjligheter som Amazon Personalize Search Ranking-plugin kommer att låsa upp för sina media- och detaljkunder.

"Amazon Personalize har visat sig vara mycket effektfullt för många företag med sin kostnadseffektiva och strömlinjeformade implementering. Med lanseringen av det nya Amazon Personalize Search Ranking-pluginet inom Amazon OpenSearch Service kan vi nu snabbt distribuera och implementera användaranpassning i realtid till sökresultat. Vi är mycket övertygade om att det kommer att ge förbättrad kundupplevelse och tillfredsställelse samt öka konverterings- och klickfrekvensen med två till tre gånger. Personlig sökning är en skillnad, särskilt för media och detaljhandelsplattformar. Vi är verkligen glada över att vara en lanseringspartner med AWS på denna release och ser fram emot att hjälpa företag att leverera personliga söklösningar som drivs av Amazon Personalize."

– Andy Huang, chef för AI/ML på Cognizant Servian.

I det här inlägget visar vi dig hur sökresultaten blir personliga baserat på användaren och hur de varierar när du justerar anpassningsvikten. Vi anger ett värde närmare noll för att lägga mindre vikt vid anpassning, och anger ett värde närmare 1 för att omrangera sökresultat baserat på en högre nivå av anpassning.

Exempel på användningsfall

För att utforska effekten av den här nya funktionen mer i detalj, låt oss granska ett exempel med hjälp av en datauppsättning från Demobutik för detaljhandel.

Först använder vi OpenSearch Service för att få sökresultat för sökfrågan "Grooming". När personaliseringsvikten är inställd på 0.0 sker ingen personalisering. Som visas i följande tabell visar de fem bästa sökresultaten från OpenSearch Service de groomingartiklar som har en högre könstillhörighet till kvinnor (se Gender_Affinity kolumn, var M står för manlig och F står för kvinnlig).

Låt oss anta att en användare med kön M (man) utför en sökning med samma sökfråga för "Grooming". När personaliseringsvikten är inställd på 0.3 får objekten med en könsaffinitet till män en subtil ökning i rankningen. I det här exemplet får Premium Men's Razor, som ursprungligen rankades nummer 6 i föregående tabell av OpenSearch Service, till ranking 2 i den uppdaterade tabellen. På samma sätt dyker Razor Brand for Men upp högre i position (ranking 6) trots att det är det lägst rankade objektet i föregående tabell.

Därefter finjusterar vi personaliseringsvikten till ett värde av 0.8 för att få mer personliga sökresultat för "Grooming". I följande tabell är de fyra översta objekten i sökresultaten mycket lämpade för män. Premium Razor för män och Razor Brand for Men skjuter upp ytterligare i rang. Vi ser också andra grooming-artiklar som Minimalistic Razor och Fusion5 Razers for Men dykt upp högst upp i sökresultaten trots att de hade en lägre ranking i vår första fråga.

För mer information om hur du implementerar personlig sökning med OpenSearch Service, se Anpassa sökresultat från OpenSearch.

Slutsats

Med det nya Amazon Personalize Search Ranking-pluginet kan kunder med både självhanterade OpenSearch och OpenSearch Service v2.9 och högre öka relevanta objekt i sina sökresultat genom att inkludera signaler från varje användares historia, sammanhang och preferenser. Plugin-programmet gör att du kan utöva större kontroll över anpassningsnivån för varje användare och frågetyp och förbättra den övergripande sökupplevelsen för dina användare.

För mer information om Amazon Personalize, se Amazon Personalize Developer Guide.

Om författarna

Shreeya Sharma är en Sr. Technical Product Manager som arbetar med AWS AI/ML i Amazon Personalize-teamet. Hon har en bakgrund inom datavetenskap, teknikrådgivning och dataanalys

Ketan Kulkarni är en mjukvaruutvecklingsingenjör med Amazon Personalize-teamet fokuserat på att bygga AI-drivna rekommendationssystem i stor skala. På fritiden tycker han om att läsa och att resa.

Prashant Mishra är en mjukvaruutvecklingsingenjör i Amazon Personalize-teamet.

Branislav Kveton är en huvudforskare vid AWS AI Labs. Han föreslår, analyserar och tillämpar algoritmer som lär sig inkrementellt, körs i realtid och konvergerar till nära optimala lösningar när antalet observationer ökar.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/personalize-your-search-results-with-amazon-personalize-and-amazon-opensearch-service-integration/