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から検索結果をパーソナライズする OpenSearch

Amazon Personalize を使用して、オープンソース OpenSearch または Amazon OpenSearch Service の結果をユーザー向けにパーソナライズできます。

OpenSearch は、Apache 2.0 ライセンスに基づくセルフマネージド型のオープンソース検索サービスです。Amazon OpenSearch Service は、 AWS クラウドでの OpenSearch リソースのデプロイ、運用、スケーリングを支援するマネージドサービスです。Amazon OpenSearch Service を使用すると、 は結果 OpenSearch を取得してランク付けします。

クエリ結果をランク付けする場合、 は BM-25 と呼ばれる確率的ランキングフレームワーク OpenSearch を使用して関連性スコアを計算します。固有のキーワードがドキュメントでより頻繁に出現する場合、BM-25 はそのドキュメントに高い関連性スコアを割り当てます。 OpenSearch ランク付けでは、クリックスルーデータなどのユーザー動作は考慮されません。

Amazon Personalize を で使用すると OpenSearch、Amazon Personalize はユーザーの過去の動作、項目に関するメタデータ、およびユーザーに関するメタデータに基づいて OpenSearch 結果を再ランク付けします。 OpenSearch その後、検索レスポンスをアプリケーションに返す前に、 の再ランク付けが組み込まれます。 OpenSearch 結果に適用するときに、Amazon Personalize のランク付けにどの程度の重み OpenSearch を与えるかを制御します。

この再ランク付けにより、結果がより魅力的になり、ユーザーの興味に関連性の高いものになります。これにより、アプリケーションのクリックスルー率とコンバージョン率が向上する可能性があります。パーソナライズした検索によって eコマースアプリケーションの結果がどのように改善されるかを説明するユースケース例については、「ユースケースの例」を参照してください。

OpenSearch 結果のパーソナライズを開始する前に、「」に記載されている要件を確認してくださいAmazon Personalize Search Ranking プラグインの要件。

ユースケースの例

Amazon Personalize を使用して OpenSearch 結果を再ランク付けすると、検索結果がユーザーにとってより関連性の高いものになる可能性があります。例えば、自動車を販売する eコマースアプリケーションがあるとします。ユーザーがトヨタ車のクエリを入力し、結果をパーソナライズしない場合、 OpenSearch はデータ内のキーワードに基づいて、トヨタが作成した自動車のリストを返します。このリストは、すべてのユーザーに対して同じ順序でランク付けされます。

ただし、Amazon Personalize を使用して結果をパーソナライズする場合、 は、クリックなど、特定のユーザーの行動に関連する順序でこれらの車 OpenSearch を再ランク付けします。ユーザーがクリックする可能性が最も高い車が最初にランク付けされます。

OpenSearch 結果をパーソナライズするときは、Amazon Personalize からランク付け OpenSearch する重み (強調) の量を制御します。この例を続けると、ユーザーが特定の年の特定のタイプの自動車 (2008 年式トヨタプリウスなど) を検索する場合、元のランキングにさらに重点を置くことができます OpenSearch。

ただし、結果が広範囲に及ぶ一般的なクエリ (トヨタの全車両を検索する場合など) では、パーソナライゼーションに重点を置くことがあります。これにより、リスト上部にある車が、特定のユーザーにとってより関連性の高いものになります。

Amazon Personalize Search Ranking プラグインの仕組み

次の図は、Amazon Personalize Search Ranking プラグインの動作を示しています。

追加情報

以下のリソースは、 の使用に関する追加情報を提供します OpenSearch。