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使用量度歸因來衡量建議影響
若要衡量項目建議的影響，您可以建立量度歸因。量度歸因會根據您匯入的項目互動和項目資料，以及您指定的量度來建立報表。例如，用戶觀看的電影總長度，或點擊事件的總數。Amazon 透過 15 分鐘的時間進行個人化彙總計算。對於大量資料 PutEvents 和增量資料，Amazon Personalize 會自動將指標報告傳送至 Amazon CloudWatch。對於大量資料，您可以選擇將報告發佈到 Amazon S3 儲存貯體。
針對您匯入的每個互動，包含來源資料，以比較不同的行銷活動、推薦人和第三方。您可以包含向使用者顯示之建議的建議 ID 或事件來源 (例如第三方)。
例如，您可能有一個視訊串流應用程式，顯示來自兩個不同 Amazon Personalize 推薦人的電影推薦。如果您想查看哪位推薦人產生最多觀看活動，您可以建立指標歸因來追蹤觀看事件的總數。然後，您可以在使用者與建議互動時記錄觀看事件，並recommendationId在每個事件中加入。Amazon Personalize 化使用recommendationId來識別每個推薦人。記錄事件時，您可以查看每 15 分鐘彙總的兩位推薦人的觀看事件總計。 CloudWatch如需示範如何包含recommendationId或事件的程式碼範eventAttributionSource例，請參閱事件量度和歸因報告。
