レコメンデーションの影響の測定

顧客がレコメンデーションに反応するにつれて、レコメンデーションが目標達成にどのように役立っているかを測定できます。視聴時間やクリック数が最も多いリソースなど、どのキャンペーンやレコメンダーが最も影響力があるかを特定できます。また、Amazon Personalize レコメンデーションのパフォーマンスを、サードパーティのサービスによって生成されたレコメンデーションと比較できます。

レコメンデーションのインパクトを測定するには、以下が役立ちます。

• メトリックス属性: Amazon Personalize のメトリクス属性は、指定したメトリクスと、インポートしたアイテムインタラクションとアイテムのデータに基づいてレポートを作成します。例えば、ユーザーが視聴した映画の合計時間や、クリックイベントの総数などです。

• A/B テスト: A/B テストでは、複数のバリエーションを試し、結果を比較します。A/B テストを使用すると、さまざまなレコメンデーション戦略を比較および評価し、レコメンデーションのインパクトを測定できます。

トピック

• メトリクス属性によるレコメンデーション効果の測定
• A/B テストを使用したレコメンデーションの影響の測定