Ereignismetriken und Attributionsberichte - Amazon Personalize

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Ereignismetriken und Attributionsberichte

Verwenden Sie CloudWatch Amazon-Metriken, um die Art und Anzahl der an Amazon Personalize gesendeten Ereignisse zu überwachen. Weitere Informationen finden Sie unter Überwachung von Amazon Personalize.

Um CloudWatch Berichte zu erstellen, die die Wirkung von Empfehlungen aufzeigen, erstellen Sie eine Metrik-Zuordnung und zeichnen Sie Benutzerinteraktionen mit Empfehlungen in Echtzeit auf. Informationen zum Erstellen einer metrischen Zuordnung finden Sie unter. Messung der Wirkung von Empfehlungen

Geben Sie für jedes Ereignis die Empfehlungs-ID der Empfehlungen an, die Sie dem Benutzer gezeigt haben. Oder geben Sie die Ereignisquelle an, z. B. eine dritte Partei. Importieren Sie diese Daten, um verschiedene Kampagnen, Empfehlungsgeber und Drittanbieter zu vergleichen. Sie können maximal 100 Quellen für die Zuordnung von Ereignissen importieren.

  • Wenn Sie eine angebenrecommendationId, bestimmt Amazon Personalize automatisch die Quellkampagne oder den Empfehlungsgeber und identifiziert ihn in Berichten in einer EVENT_ATTRIBUTION_SOURCE-Spalte.

  • Wenn Sie beide Attribute angeben, verwendet Amazon Personalize nur dieeventAttributionSource.

  • Wenn Sie keine Quelle angeben, kennzeichnet Amazon Personalize die Quelle SOURCE_NAME_UNDEFINED in Berichten.

Der folgende Code zeigt, wie ein eventAttributionSource für ein Ereignis in einem PutEvents Vorgang bereitgestellt wird. 

response = personalize_events.put_events(
    trackingId = 'eventTrackerId',
    userId= 'userId',
    sessionId = 'sessionId123',
    eventList = [{
        'eventId': 'event1',
        'eventType': 'watch',
        'sentAt': '1667260945',
        'itemId': '123',
        'metricAttribution': { 
            'eventAttributionSource': 'thirdPartyServiceXYZ'
        }
    }]
)
statusCode = response['ResponseMetadata']['HTTPStatusCode']
print(statusCode)

Der folgende Code zeigt, wie ein recommendationId für ein Ereignis in einer PutEvents Operation bereitgestellt wird.

response = personalize_events.put_events(
    trackingId = 'eventTrackerId',
    userId= 'userId',
    sessionId = 'sessionId123',
    eventList = [{
        'eventId': 'event1',
        'eventType': 'watch',
        'sentAt': '1667260945',
        'itemId': '123',
        'recommendationId': 'RID-12345678-1234-1234-1234-abcdefghijkl'
    }]
)
statusCode = response['ResponseMetadata']['HTTPStatusCode']
print(statusCode)