Registrazione di eventi in tempo reale per influenzare le raccomandazioni

Un evento è un'interazione tra un utente e il tuo catalogo. Può essere un'interazione con un articolo, ad esempio un utente che acquista un articolo o guarda un video, oppure può essere un'azione, come richiedere una carta di credito o iscriversi a un programma di abbonamento.

Amazon Personalize può fornire consigli basati solo su dati di eventi in tempo reale, solo dati storici di eventi o una combinazione di entrambi. Registra gli eventi in tempo reale mentre i tuoi clienti interagiscono con i consigli. Questo amplia i dati sulle interazioni e li mantiene aggiornati. Inoltre, comunica ad Amazon Personalize gli interessi attuali dell'utente, il che può migliorare la pertinenza dei consigli.

Se il tuo caso d'uso del dominio o la ricetta personalizzata supporta la personalizzazione in tempo reale, Amazon Personalize utilizza gli eventi in tempo reale per aggiornare e adattare i consigli in base all'evoluzione dell'interesse dell'utente.

Il modo in cui registri gli eventi in tempo reale dipende dal tipo di dati di interazione che stai importando:

• Per le interazioni tra elementi, si registrano eventi in tempo reale con l'operazione PutEvents API. Amazon Personalize aggiunge questi dati al gruppo del tuo set Set di dati sulle interazioni tra elementi di dati. Per ulteriori informazioni, consulta Registrazione di eventi in tempo reale per influenzare le raccomandazioni.

• Per le interazioni operative, registri gli eventi in tempo reale con il funzionamento dell'PutActionInteractionsAPI. Amazon Personalize aggiunge questi dati al set di dati sulle interazioni Action nel tuo gruppo di set di dati. Solo le ricette PERSONALIZED_ACTIONS utilizzano dati sulle interazioni di azione. Per ulteriori informazioni, consulta Registrazione di eventi di interazione con azioni in tempo reale.

Argomenti

• In che modo gli eventi in tempo reale influenzano le raccomandazioni
• Registrazione di eventi di interazione tra articoli in tempo reale
• Registrazione di eventi di interazione con azioni in tempo reale
• Registrazione di eventi per utenti anonimi
• Servizi di tracciamento degli eventi di terze parti
• Implementazioni di esempio

In che modo gli eventi in tempo reale influenzano le raccomandazioni

Se la tua ricetta supporta la personalizzazione in tempo reale, dopo aver creato un programma di raccomandazione o una campagna personalizzata, Amazon Personalize utilizza i nuovi dati sugli eventi registrati per gli articoli o le azioni esistenti entro pochi secondi dall'importazione. I seguenti casi d'uso e ricette supportano la personalizzazione in tempo reale:

• Consigliato per te (caso d'uso nell'e-commerce)

• Le scelte migliori per te (caso d'uso VIDEO_ON_DEMAND)

• Ricetta User-Personalization-v2

• Ricetta per la personalizzazione degli utenti

• Ricetta personalizzata-Ranking-v2

• Ricetta con classificazione personalizzata

• Ricetta Next-Best-Action

Se utilizzi la ricetta Trending-Now, Amazon Personalize considera automaticamente gli elementi dei nuovi dati di eventi su intervalli configurabili. Non è necessario creare una nuova versione della soluzione. Per ulteriori informazioni, consulta Ricetta Trending-Now.

Se l'elemento, l'azione o l'utente dell'evento è nuovo, il modo in cui Amazon Personalize utilizza i dati dipende dal caso d'uso o dalla ricetta. Per ulteriori informazioni, consulta In che modo i nuovi dati influenzano le raccomandazioni in tempo reale.

Registrazione di eventi per utenti anonimi

Importante

Se non registri almeno un evento con un utente sessionId e userId per un utente, Amazon Personalize non utilizzerà l'attività monitorata solo durante la sessionId formazione. Inoltre, una volta completato l'allenamento, i consigli non si baseranno più sull'attività tracciata fino al. sessionId

È possibile registrare gli eventi di interazione tra elementi o azioni per gli utenti prima che creino un account. Registra gli eventi per gli utenti anonimi per creare una cronologia degli eventi continua con gli eventi precedenti e successivi all'accesso. Ciò fornisce ad Amazon Personalize più dati sulle interazioni dell'utente, che possono aiutare a generare consigli più pertinenti.

Per registrare eventi per utenti anonimi (utenti che non hanno effettuato l'accesso), per ogni evento specifica solo un. sessionId L'applicazione genera un messaggio univoco sessionId quando un utente visita per la prima volta il sito Web o utilizza l'applicazione. È necessario utilizzare lo stesso sessionId in tutti gli eventi della sessione. Amazon Personalize utilizza il sessionId per associare gli eventi all'utente prima che effettui l'accesso.

Amazon Personalize non utilizza eventi di utenti anonimi durante la formazione finché non li associ a un. userId Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di una cronologia continua degli eventi per utenti anonimi.

Per fornire una personalizzazione in tempo reale per utenti anonimi, specifica l'opzione sessionId come userId nella tua richiesta GetRecommendations o GetActionRecommendations .

• Per esempi di codice che mostrano come registrare gli eventi di interazione degli elementi con l' PutEvents operazione e un SessionID e un userID, vedere. Utilizzo dell'operazione PutEvents

• Per esempi di codice che mostrano come registrare gli eventi di interazione delle azioni con l' PutActionInteractions operazione e un SessionID e un userId, vedere. Utilizzo dell'operazione PutActionInteractions

Creazione di una cronologia continua degli eventi per utenti anonimi

Per creare una cronologia degli eventi per un utente anonimo e fare in modo che Amazon Personalize utilizzi i propri eventi durante l'allenamento, registra almeno un evento con a sessionId e a. userId Quindi puoi registrare un numero qualsiasi di eventi per. userId Dopo aver iniziato a fornire unuserId, sessionId possono cambiare. Durante la successiva riqualificazione completa, Amazon Personalize associa userId la cronologia utente anonima tracciata all'originale. sessionId

Una volta completata la riqualificazione, i consigli si baseranno sull'attività registrata sia a sessionId partire dagli eventi anonimi che su eventuali eventi riconducibili ai relativi eventi. userId

Nota

Se il tuo utente non crea un account e desideri che Amazon Personalize utilizzi i dati durante la formazione, puoi utilizzare gli eventi «sessionIdas the userId in». Tuttavia, se l'utente alla fine crea un account, non sarai in grado di associare gli eventi della sua navigazione anonima al nuovouserId.

Servizi di tracciamento degli eventi di terze parti

Le seguenti Customer Data Platform (CDP) possono aiutarti a raccogliere dati sugli eventi dalla tua applicazione e inviarli ad Amazon Personalize.

• Amplitude: puoi utilizzare Amplitude per tenere traccia delle azioni degli utenti e comprendere il loro comportamento. Per informazioni sull'uso di Amplitude e Amazon Personalize, consulta il AWS seguente post sul blog di Partner Network (APN): Misurazione dell'efficacia della personalizzazione con Amplitude e Amazon Personalize.

• MParticle: puoi usare mParticle per raccogliere dati sugli eventi dalla tua app. Per un esempio che mostra come utilizzare MParticle e Amazon Personalize per implementare consigli personalizzati sui prodotti, vedi Come sfruttare la potenza di un CDP per l'apprendimento automatico: parte 2.

• Segmento: puoi utilizzare Segment per inviare i tuoi dati ad Amazon Personalize. Per ulteriori informazioni sull'integrazione di Segment con Amazon Personalize, consulta Amazon Personalize Destination.

Implementazioni di esempio

Per un esempio di notebook Jupyter che mostra come usare Amazon Personalize per reagire al comportamento in tempo reale degli utenti che utilizzano un tracker di eventi e l'PutEventsoperazione, consulta 2.view_campaign_and_interactions.ipynb nella cartella getting_started del repository. amazon-personalize-samples GitHub

Per un esempio che mostra come trasmettere in streaming gli eventi degli utenti che interagiscono con i consigli, consulta streaming_events nell'archivio degli esempi di Amazon Personalize. GitHub

Per un esempio completo che contiene il codice sorgente e i file di supporto per distribuire API in tempo reale tra le risorse di Amazon Personalize e le applicazioni client, consulta le API di personalizzazione in tempo reale nell'archivio degli esempi. AWS GitHub Questo progetto include come implementare quanto segue:

• Contesto utente e raccolta di eventi utente

• Memorizzazione nella cache delle risposte

• Consigli di decorazione basati sui metadati degli articoli

• Test A/B

• Autenticazione API