メトリクス属性によるレコメンデーション効果の測定

アイテムレコメンデーションの影響を測定するために、メトリクス属性を作成できます。メトリクス属性は、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、および指定したメトリクス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。Amazon Personalize は 15 分間のウィンドウで計算を集計します。ストリーミングされるインタラクションデータと増分バルクデータについては、Amazon Personalize は自動的に Amazon CloudWatch にメトリクスレポートを送信します。バルクデータの場合は、レポートを Amazon S3 バケットに発行することを選択できます。

インポートするインタラクションごとに、さまざまなキャンペーン、レコメンダー、サードパーティを比較するためのソースデータを含めます。ユーザーに見せたレコメンデーションのレコメンデーション ID や、サードパーティーなどのイベントソースを含めることができます。

例えば、2 つの Amazon Personalize レコメンダーからのおすすめ映画を表示するビデオストリーミングアプリがあるとします。どのレコメンダーが最も多くの視聴イベントを生成しているかを確認したい場合は、視聴イベントの総数を追跡するメトリクス属性を作成できます。そうすれば、ユーザーがレコメンデーションに反応した際の動画再生イベントを記録し、各イベントの recommendationId に組み込むことができます。Amazon Personalize recommendationId はを使用して各レコメンダーを識別します。イベントを記録すると、両方のレコメンダーについて 15 分ごとに集計された視聴イベントの合計を CloudWatch で表示できます。イベントに recommendationId または eventAttributionSource を含める方法を示すコードサンプルについては、「イベントメトリクスと属性レポート」を参照してください。