Bugün, kişiselleştirilmiş müşteri deneyimlerini geliştirmenize yardımcı olacak üç lansmanı duyurmaktan heyecan duyuyoruz. Amazon Kişiselleştir ve üretken yapay zeka. İster yönetilen bir çözüm arıyor olun ister kendinizinkini oluşturuyor olun, yolculuğunuzu güçlendirmek için bu yeni yetenekleri kullanabilirsiniz.
Amazon Personalize, geliştiricilerin kullanıcılarına kişiselleştirilmiş deneyimler sunmasını kolaylaştıran, tam olarak yönetilen bir makine öğrenimi (ML) hizmetidir. Hiçbir makine öğrenimi uzmanlığı gerektirmeden web sitelerinde, uygulamalarda ve hedefli pazarlama kampanyalarında kişiselleştirilmiş ürün ve içerik önerilerini güçlendirerek müşteri etkileşimini artırmanıza olanak tanır. Kullanma yemek tarifleri Amazon Personalize tarafından sağlanan (belirli kullanım durumları için hazırlanmış algoritmalar), “sizin için tavsiye edilir”, “sıklıkla birlikte satın alınır”, bir sonraki en iyi aksiyonlara ilişkin rehberlik ve kullanıcı segmentasyonu ile hedefli pazarlama kampanyaları gibi farklı kişiselleştirme deneyimleri sunabilirsiniz.
Üretken yapay zeka, işletmelerin iş yapma biçimini hızla dönüştürüyor. Gartner "2026 yılına kadar işletmelerin %80'inden fazlasının üretken yapay zeka API'lerini veya modellerini kullanmış olacağını veya üretim ortamlarında üretken yapay zeka destekli uygulamaları konuşlandırmış olacağını, bu oranın 5'te %2023'ten az olacağını" tahmin ediyor. Üretken yapay zeka hızlı bir şekilde içerik oluşturabilse de, bireysel kullanıcıların sürekli değişen ve incelikli tercihlerine uyum sağlamak için daha yüksek düzeyde kişiselleştirme sağlamak tek başına yeterli değildir. Birçok şirket, Amazon Personalize ve üretken yapay zekayı kullanarak kullanıcı deneyimini geliştirmek için aktif olarak çözümler arıyor.
FOX Şirketi (FOX) haber, spor ve eğlence içerikleri üretir ve dağıtır.
“Kullanıcılarımıza son derece kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak için üretken yapay zekayı Amazon Personalize ile entegre ediyoruz. Amazon Personalize, içerik özelleştirmede yüksek düzeyde otomasyon elde etmemize yardımcı oldu. Örneğin FOX Sports, uygulandığında etkinlik sonrası başlayan içeriklerin izlenme sayısında %400'lük bir artış yaşadı. Artık içerik editörlerimizin temalı koleksiyonlar oluşturmasına yardımcı olmak için üretim hattımıza Amazon Bedrock ile üretken yapay zekayı ekliyoruz. Bu koleksiyonları kullanıcılarımız için daha da kişiselleştirmek amacıyla Amazon Personalize Content Generator ve LangChain'deki Personalize gibi özellikleri keşfetmeyi sabırsızlıkla bekliyoruz."
– Daryl Bowden, Teknoloji Platformlarından Sorumlu Başkan Yardımcısı.
Önerileri daha ilgi çekici hale getirmek için Amazon Personalize Content Generator'ı duyuruyoruz
Amazon Personalize, şirketlerin önerilen öğeler arasındaki tematik bağlantıları belirleyerek önerileri daha ilgi çekici hale getirmesine yardımcı olan yeni, üretken, yapay zeka destekli bir yetenek olan Content Generator'ı piyasaya sürdü. Bu özellik, tavsiye deneyimini, "Bunu satın alanlar şunu da aldı..." gibi standart ifadelerin ötesine, bir kahvaltılık yiyecek koleksiyonu için "Yüksel ve Parla" gibi daha ilgi çekici sloganlara yükselterek kullanıcıları tıklayıp satın almaya teşvik edebilir.
Amazon Personalize Content Generator'ın etkisini ayrıntılı olarak keşfetmek için iki örneğe bakalım.
Kullanım örneği 1: Film koleksiyonları için atlıkarınca başlıkları
A mikro tür daha geniş bir film, müzik veya diğer medya türleri içinde uzmanlaşmış bir alt kategoridir. Yayın platformları, izleyicilerin veya dinleyicilerin kendi zevklerine ve ilgi alanlarına uygun içeriği keşfetmelerine olanak tanıyarak kullanıcı deneyimini geliştirmek için mikro türleri kullanır. Akış platformları, mikro türlere sahip medya içeriği önererek farklı tercihlere hitap ederek sonuçta kullanıcı etkileşimini ve memnuniyetini artırır.
Artık mikro tür koleksiyonlara yönelik dönen başlıklar oluşturmak için Amazon Personalize Content Generator'ı kullanabilirsiniz. Öncelikle, kullanıcı etkileşimleri ve öğelerden oluşan veri kümelerinizi eğitim için Amazon Personalize'a aktarın. Bir liste yüklersiniz itemId
değerleri tohum öğeleriniz olarak kullanın. Daha sonra, bir toplu çıkarım işi seçerek oluşturun Content Generator ile temalı öneriler Amazon Personalize konsolunda veya ayarında batch-inference-job-mode
için THEME_GENERATION
API yapılandırmasında.
Toplu çıkarım çıktısı olarak, her bir çekirdek öğe için bir dizi benzer öğe ve bir tema elde edeceksiniz. Ayrıca, yalnızca temayla güçlü bir şekilde ilgili olan öğeleri gösterecek bir eşik belirlemek için kullanabileceğiniz öğe-tema uygunluk puanları da sağlıyoruz. Aşağıdaki ekran görüntüsü çıktının bir örneğini göstermektedir:
Daha sonra, önerileri daha ilgi çekici hale getirmek için "More like X" genel ifadesini Amazon Personalize Content Generator'ın çıktı temasıyla değiştirebilirsiniz.
Kullanım örneği 2: Pazarlama e-postalarının konu satırları
E-posta pazarlaması, uygun maliyetli olmasına rağmen genellikle düşük açılma oranları ve yüksek abonelikten çıkma oranlarıyla mücadele eder. Bir e-postayı açma kararı, konu satırının ne kadar çekici olduğuna bağlıdır; çünkü bu, alıcıların gönderenin adıyla birlikte gördüğü ilk şeydir. Ancak ilgi çekici konu satırlarının yazılması çoğu zaman sıkıcı ve zaman alıcı olabilir.
Artık Amazon Personalize Content Generator ile e-posta gövdesinde daha etkili bir şekilde ilgi çekici konu satırları veya başlıklar oluşturabilir ve e-posta kampanyalarınızı daha da kişiselleştirebilirsiniz. Önceki kullanım senaryosunda olduğu gibi aynı veri alımı, eğitim ve toplu çıkarım işi oluşturma sürecini takip edersiniz. Aşağıda, bir dizi önerilen öğe ve oluşturulmuş bir konu satırı da dahil olmak üzere, Content Generator kullanılarak Amazon Personalize'ın çıktılarını içeren bir pazarlama e-postası örneği yer almaktadır:
Bu örnekler, Amazon Personalize Content Generator'ın daha ilgi çekici bir tarama deneyimi veya daha etkili bir pazarlama kampanyası oluşturmanıza nasıl yardımcı olabileceğini göstermektedir. Daha ayrıntılı talimatlar için bkz. Temalı toplu öneriler.
Amazon Personalize'ı LangChain çerçevesiyle sorunsuz bir şekilde entegre etmek için LangChain entegrasyonunu duyuruyoruz
Dil Zinciri büyük dil modelleriyle (LLM'ler) entegrasyona olanak tanıyan güçlü bir açık kaynaklı çerçevedir. Yüksek Lisans'lar genellikle çok yönlüdür ancak daha derin bağlam ve incelikli yanıtların gerekli olduğu alana özgü görevlerde zorluk yaşayabilirler. LangChain, bu tür senaryolarda geliştiricilere, kendi üretken yapay zeka görevleri için modüller (aracılar/zincirler) oluşturma yetkisi verir. Ayrıca, değişen sorunları çözmek için LLM istemlerini bağlayıp zincirleyerek LLM'lere bağlam ve bellek katabilirler. kullanım durumları.
LangChain entegrasyonunu başlatmaktan heyecan duyuyoruz. Bu yeni özellik sayesinde inşaatçılar, Amazon Personalize'ı üretken yapay zeka çözümleriyle sorunsuz bir şekilde entegre etmek için LangChain'deki Amazon Personalize özel zincirini kullanabilir. Üretken yapay zeka çözümlerine kişiselleştirilmiş bir dokunuş eklemek, son kullanıcılarla daha özel ve alakalı etkileşimler oluşturmanıza yardımcı olur. Aşağıdaki kod parçacığı, Amazon Personalize'ı nasıl çağırabileceğinizi, bir kampanya veya önerici için önerileri nasıl alabileceğinizi ve bunu LangChain ekosistemindeki üretken yapay zeka uygulamalarınıza sorunsuz bir şekilde nasıl aktarabileceğinizi gösterir. Bunu şunun için de kullanabilirsiniz: sıralı zincirler.
Bu yeteneği, kişiselleştirilmiş pazarlama kopyaları oluşturmak, önerilen içerik için kısa özetler oluşturmak, sohbet robotlarında ürün veya içerik önermek ve yaratıcılığınızla yeni nesil müşteri deneyimleri oluşturmak için kullanabilirsiniz.
Amazon Personalize artık üretken yapay zeka iş akışını iyileştirmek için çıkarım yanıtı olarak meta verileri döndürmenize olanak tanıyor
Amazon Personalize artık çıkarım çıktısının bir parçası olarak iade edilen öğe meta verilerini etkinleştirerek üretken yapay zeka iş akışınızı geliştiriyor. Meta verilerle birlikte öneriler almak, Yüksek Lisans'lara ek bağlam sağlamayı daha kolay hale getirir. Tür ve ürün açıklaması gibi bu ek bağlam, modellerin daha alakalı içerik oluşturmak için öğe niteliklerini daha derinlemesine anlamalarına yardımcı olabilir.
Amazon Personalize bu özelliği her ikisi için de destekler özel tarifler ve alan adı için optimize edilmiş öneriler. Bir kampanya veya önerici oluştururken, öneri sonuçlarıyla birlikte meta verileri döndürme seçeneğini etkinleştirebilir veya kampanyayı veya önericiyi güncelleyerek ayarı düzenleyebilirsiniz. Bir çıkarım çağrısı sırasında meta verileri döndürmek için Amazon Personalize API veya Amazon Personalize konsolu aracılığıyla en fazla 10 meta veri alanı ve 50 öneri sonucu seçebilirsiniz.
Aşağıda API'deki bir örnek verilmiştir:
Sonuç
AWS'de müşterilerimiz adına sürekli olarak yenilikler yapıyoruz. Amazon Personalize ve Amazon Bedrock tarafından desteklenen bu yeni lansmanları sunarak, geliştirici ve kullanıcı deneyimini her yönüyle zenginleştirerek verimliliği ve son kullanıcı memnuniyetini artıracağız. Bu yazıda tartışılan yetenekler hakkında daha fazla bilgi edinmek için şuraya göz atın: Amazon Kişiselleştirme özellikleri ve Amazon Personalize Geliştirici Kılavuzu.
Yazarlar Hakkında
Jingwen Hu Amazon Personalize ekibinde AWS AI/ML ile çalışan Kıdemli Teknik Ürün Yöneticisidir. Boş zamanlarında seyahat etmekten ve yerel yemekleri keşfetmekten hoşlanıyor.
Pranav Agarwal AWS AI/ML'de Kıdemli Yazılım Mühendisidir ve yazılım sistemleri mimarisi oluşturma ve geniş ölçekte yapay zeka destekli öneri sistemleri oluşturma üzerinde çalışmaktadır. İş dışında okumayı, koşmayı ve buz pateni yapmayı seviyor.
Rishabh Agrawal AWS'de yapay zeka hizmetleri üzerinde çalışan Kıdemli Yazılım Mühendisidir. Boş zamanlarında yürüyüş yapmaktan, seyahat etmekten ve kitap okumaktan hoşlanıyor.
Kül Lal AWS'de yapay zeka hizmetlerine yönelik ürün pazarlamasına liderlik eden Kıdemli Ürün Pazarlama Müdürüdür. 9 yıllık pazarlama tecrübesine sahiptir ve akıllı belge işlemeye yönelik ürün pazarlama çalışmalarına liderlik etmiştir. Washington Üniversitesi'nde İşletme alanında yüksek lisans yaptı.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/drive-hyper-personalized-customer-experiences-with-amazon-personalize-and-generative-ai/
- :vardır
- :dır-dir
- :olumsuzluk
- :Neresi
- $UP
- 1
- 10
- 100
- 11
- 125
- 13
- 14
- 17
- 2023
- 2026
- 22
- 24
- 29
- 36
- 39
- 40
- 50
- 7
- 9
- a
- Hakkımızda
- Başarmak
- eylemler
- aktif
- uyarlamak
- ekleme
- Ek
- yönetim
- AI
- AI hizmetleri
- AI destekli
- AI / ML
- algoritmalar
- Hizalar
- Izin
- veriyor
- tek başına
- boyunca
- Ayrıca
- Rağmen
- Amazon
- Amazon Kişiselleştir
- Amazon Web Servisleri
- an
- ve
- duyurmak
- Antropik
- api
- API'ler
- çekici
- uygulamaları
- uygulamalı
- ARE
- AS
- boy
- yardım
- At
- çekici
- öznitelikleri
- Otomasyon
- AWS
- BE
- Çünkü
- adına
- İYİ
- arasında
- Ötesinde
- vücut
- her ikisi de
- aldım
- Kahvaltı
- Daha geniş
- Tarama
- inşa etmek
- oluşturucu
- inşaatçılar
- bina
- iş
- fakat
- by
- çağrı
- Kampanya
- Kampanyalar
- CAN
- yetenekleri
- kabiliyet
- atlıkarınca
- dava
- durumlarda
- sağlamak
- zincir
- zincirler
- chatbots
- Kontrol
- Temizlik
- tıklayın
- kod
- Toplamak
- koleksiyon
- Sütunlar
- Komedi
- Şirketler
- zorlayıcı
- Özlü
- yapılandırma
- bağlantı
- Bağlantılar
- konsolos
- sürekli
- içerik
- bağlam
- Uygun
- uygun maliyetli
- zanaat
- yaratmak
- Oluşturma
- yaratıcılık
- görenek
- müşteri
- Müşteri katılımı
- Müşteriler
- özelleştirme
- veri
- veri kümeleri
- karar
- derin
- Varsayılan
- derece
- teslim etmek
- gösteriyor
- bağlıdır
- konuşlandırılmış
- tanım
- ayrıntı
- detaylı
- Geliştirici
- geliştiriciler
- keşfetmek
- tartışılan
- çeşitli
- do
- belge
- sürücü
- sırasında
- her
- kolay
- ekosistem
- editörler
- Etkili
- verim
- verimli biçimde
- çaba
- zahmetsiz
- ya
- YÜKSELTMEK
- kaldırma
- E-posta
- olarak güçlendiriyor
- etkinleştirmek
- etkin
- sağlar
- etkinleştirme
- nişan
- çekici
- mühendis
- artırmak
- eğlenceli
- yeterli
- zenginleştirmek
- işletmelerin
- Entertainment
- cazip
- ortamları
- sürekli değişen
- Her
- örnek
- örnekler
- uyarılmış
- yürütme
- deneyim
- deneyimli
- Deneyimler
- Uzmanlık
- keşfetmek
- Keşfetmek
- Özellikler
- kadın
- Alanlar
- Film
- Ad
- takip et
- takip etme
- Gıda
- İçin
- formlar
- ileri
- tilki
- iskelet
- itibaren
- tamamen
- daha fazla
- Kazanç
- Gartner
- oluşturmak
- oluşturulan
- üretken
- üretken yapay zeka
- jeneratör
- tarz
- türler
- almak
- alma
- var
- rehberlik
- Var
- he
- haber başlıkları
- yardım et
- yardım
- yardımcı olur
- onu
- Yüksek
- daha yüksek
- onun
- Ne kadar
- Ancak
- HTML
- HTTPS
- belirlenmesi
- darbe
- ithalat
- iyileştirmek
- geliştirir
- in
- Dahil olmak üzere
- birleştirir
- Artırmak
- artan
- bireysel
- yenilik
- giriş
- örnek
- talimatlar
- entegre
- Bütünleştirme
- bütünleşme
- Akıllı
- Akıllı belge işleme
- etkileşimleri
- ilgi alanları
- içine
- tanıtmak
- tanıtım
- IT
- ürün
- İş
- seyahat
- jpg
- dil
- büyük
- başlatmak
- başlattı
- başlattı
- öncülük etmek
- İlanlar
- ÖĞRENİN
- öğrenme
- Led
- az
- seviyeleri
- hayat
- sevmek
- çizgi
- hatları
- Liste
- dinleyici
- Yüksek Lisans
- yerel
- Bakın
- bakıyor
- Düşük
- makine
- makine öğrenme
- yapmak
- YAPAR
- yönetilen
- müdür
- çok
- Pazarlama
- yüksek lisans
- Mayıs..
- medya
- Bellek
- Metadata
- ML
- modelleri
- Modüller
- Daha
- film
- filmler
- Music
- isim
- gerekli
- yeni
- haber
- sonraki
- gelecek nesil
- gece
- yok hayır
- şimdi
- of
- teklif
- sık sık
- on
- bir tek
- açık
- açık kaynak
- optimize
- seçenek
- or
- sipariş
- Diğer
- bizim
- dışarı
- çıktı
- dışında
- kendi
- Bölüm
- Kişiselleştirme
- kişiselleştirmek
- Kişiselleştirilmiş
- ifadeler
- boru hattı
- Platformlar
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- Çivi
- güç kelimesini seçerim
- powered
- güçlü
- Açılması
- öngörür
- tercihleri
- hazırlanmış
- başkan
- önceki
- süreç
- işleme
- üretir
- PLATFORM
- ürün müdürü
- üretim
- Ürünler
- istemleri
- sağlamak
- sağlanan
- satın alma
- hızla
- oranlar
- Okuma
- hazır
- alıcıların
- tavsiye etmek
- Tavsiye
- tavsiyeler
- Tavsiye edilen
- tavsiye
- başvurmak
- ilgili
- ilgisi
- uygun
- değiştirmek
- gereklidir
- yanıt
- yanıtları
- Sonuçlar
- dönüş
- rutin
- koşu
- aynı
- memnuniyet
- ölçek
- senaryolar
- sorunsuz
- görmek
- tohum
- arayan
- bölünme
- seçmek
- seçme
- kıdemli
- hizmet
- Hizmetler
- set
- ayar
- o
- şov
- vitrin
- Gösteriler
- benzer
- pasajı
- Yazılım
- Yazılım Mühendisi
- çözüm
- Çözümler
- ÇÖZMEK
- özel
- özel
- Spor
- standart
- başlar
- akış
- güçlü
- şiddetle
- Çabalama
- mücadeleler
- konu
- böyle
- Destekler
- Sistemler
- ısmarlama
- Hedeflenen
- görevleri
- tadı
- takım
- Teknik
- Teknoloji
- göre
- o
- The
- ve bazı Asya
- tematik
- tema
- Temalı
- Bunlar
- onlar
- şey
- Re-Tweet
- Bu
- üç
- eşik
- İçinden
- zaman
- zaman tükeniyor
- başlıkları
- için
- dokunma
- Eğitim
- Dönüştürmek
- dönüşüm
- Seyahat
- iki
- tipik
- eninde sonunda
- anlayış
- üniversite
- güncellenmesi
- us
- kullanım
- kullanım durumu
- Kullanılmış
- kullanıcı
- Kullanıcı Deneyimi
- kullanıcılar
- kullanım
- kullanma
- kamu hizmetleri
- Vakum
- Değerler
- değişen
- çok yönlü
- mengene
- Başkan Yardımcısı
- izleyiciler
- washington
- we
- ağ
- web hizmetleri
- web siteleri
- ne zaman
- olup olmadığını
- süre
- DSÖ
- irade
- ile
- içinde
- İş
- iş akışı
- çalışma
- çalışır
- yıl
- Sen
- zefirnet