建議在 Amazon Pinpoint 中的運作原理

在典型的工作流程中，您的團隊執行一系列活動，並透過 Amazon Pinpoint 建立並使用推薦者模型。一般而言，這些活動包括：

1. 在 Amazon Personalize 中，為模型建立解決方案，並部署為 Amazon Personalize 行銷活動。然後在連續循環中培訓、評估和更新模型，以簡化其所做的預測和建議。

2. 設定 Amazon Pinpoint 以連接到 Amazon Personalize 活動。使用連線的組態設定，指定您要以什麼方法擷取和處理 Amazon Personalize 行銷活動的資料。

3. 建立一或多個電子郵件、推送通知或 SMS 訊息範本。設計那些範本以包含指向建議屬性的訊息變數。訊息變數是指向特定屬性的預留位置。建議屬性可暫時儲存 Amazon Pinpoint 從 Amazon Personalize 行銷活動擷取的資料。

4. 建立一或多個使用訊息範本的 Amazon Pinpoint 行銷活動。或者，如果您在上述活動中建立了電子郵件範本，請建立一或多個使用那些範本的旅程活動。

團隊執行這些活動後，Amazon Pinpoint 會在每次傳送包含模型建議的訊息時，執行以下操作：

1. 評估訊息和訊息範本的設定和內容。

2. 決定您已將訊息範本連接至建議者模型。

3. 檢查您為使用建議者模型所輸入的組態設定。

4. 尋找您為建議者模型建立之建議屬性的一或多個訊息變數。

5. 連接到您在推薦者模型的組態設定中指定的 Amazon Personalize 行銷活動。

6. 針對每個訊息收件人：

   1. 從 Amazon Personalize 行銷活動擷取建議。

   2. 將建議新增至您為建議者模型建立的建議屬性。

   3. 以建議屬性的對應值取代每個訊息變數。如果您將模型設定為使用 AWS Lambda 函數加強建議，Amazon Pinpoint 會在此步驟中使用該函數。

7. 傳送訊息版本，其中包含每個訊息收件人的個人化建議。