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Preparação para usar um modelo de recomendação com o Amazon Pinpoint
Para trabalhar com o Amazon Pinpoint, um modelo de recomendação deve ser implantado como uma campanha do Amazon Personalize. Além disso, determinados perfis e políticas do AWS Identity and Access Management (IAM) precisam estar em vigor. Para aprimorar as recomendações que o Amazon Pinpoint recebe do modelo, uma função do AWS Lambda também precisa estar em vigor para processar as recomendações.
Antes de configurar um modelo de recomendação no Amazon Pinpoint, trabalhe com suas equipes de ciência de dados e desenvolvimento para projetar e criar esses recursos. Além disso, trabalhe com essas equipes para garantir que o modelo atenda a determinados requisitos técnicos para trabalhar com o Amazon Pinpoint. Depois de criar esses recursos, trabalhe com o administrador para garantir que você e o Amazon Pinpoint possam acessá-los. Ao executar essas etapas, reúna as informações necessárias para configurar o modelo no Amazon Pinpoint.
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Campanhas do Amazon Personalize
O Amazon Personalize é um serviço da AWS projetado para ajudar você a criar modelos de machine learning que fornecem recomendações personalizadas em tempo real para clientes que usam os aplicativos criados por você. O Amazon Personalize orienta você no processo de criação e treinamento de um modelo de machine learning, principalmente usando uma combinação de dados e uma fórmula. Uma receita é um algoritmo configurado para oferecer suporte a um caso de uso específico, como previsão de itens dos quais uma pessoa gostará e com os quais interagirá.
Essa combinação de dados e uma receita é conhecida como uma solução. Depois que uma solução é treinada, ela se torna uma versão de solução. A versão da solução é testada, refinada e preparada para uso. Quando uma versão da solução está pronta para uso, ela é implantada como uma campanha do Amazon Personalize. A campanha é usada para fornecer recomendações personalizadas em tempo real. Para saber mais sobre o Amazon Personalize, consulte o Guia do desenvolvedor do Amazon Personalize.
Para que o Amazon Pinpoint recupere as recomendações de uma campanha do Amazon Personalize, a campanha e seus componentes devem atender aos seguintes requisitos:
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A receita precisa ser uma receita USER_PERSONALIZATION . Ela pode usar qualquer configuração de algoritmo compatível (hiperparâmetros) para esse tipo de receita. Para obter informações sobre esse tipo de fórmula, consulte Usar fórmulas predefinidas no Guia do desenvolvedor do Amazon Personalize.
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A solução precisa ser treinada usando IDs de usuário que podem ser correlacionados com IDs de endpoint ou IDs de usuário em projetos do Amazon Pinpoint. O Amazon Pinpoint usa o campo
userIdno Amazon Personalize para correlacionar dados entre usuários no Amazon Personalize e endpoints ou usuários em projetos do Amazon Pinpoint. -
A solução precisa oferecer suporte ao uso da operação GetRecommendations da API Runtime do Amazon Personalize.
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A campanha precisa usar a versão da solução da qual você deseja recuperar recomendações.
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A campanha deve estar implantada e ter um status de ativa.
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A campanha precisa ser executada na mesma Região da AWS em que os projetos do Amazon Pinpoint que usarão as recomendações dela. Caso contrário, o Amazon Pinpoint não poderá recuperar recomendações da campanha, o que pode causar falha de uma atividade de jornada ou de uma campanha do Amazon Pinpoint.
Além desses requisitos, recomendamos configurar a campanha para oferecer suporte a pelo menos 20 transações provisionadas por segundo.
Ao trabalhar com sua equipe para implementar uma campanha do Amazon Personalize que atenda aos requisitos anteriores, responda também às seguintes perguntas:
- Qual campanha?
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Para configurar o modelo no Amazon Pinpoint, você precisará saber o nome da campanha do Amazon Personalize da qual recuperar as recomendações. Mais tarde, se você trabalhar com o administrador para configurar manualmente o acesso à campanha, também será necessário saber o nome de recurso da Amazon (ARN) da campanha.
- Que tipo de identificação?
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Ao configurar o modelo no Amazon Pinpoint, você escolhe se deseja associar usuários na campanha do Amazon Personalize aos endpoints ou usuários em seus projetos do Amazon Pinpoint. Isso permite que o modelo forneça recomendações verdadeiramente específicas a um destinatário de mensagem específico.
Em uma campanha do Amazon Personalize, cada usuário tem um ID de usuário (
userIdouUSER_ID, dependendo do contexto). Essa é uma string de caracteres que identifica exclusivamente um usuário específico na campanha. Em um projeto do Amazon Pinpoint, o destinatário de uma mensagem pode ter dois tipos de IDs:-
ID do endpoint: essa é uma sequência de caracteres que identifica exclusivamente um destino ao qual você pode enviar mensagens, como um endereço de e-mail, um número de telefone celular ou um dispositivo móvel.
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ID do usuário: essa é uma sequência de caracteres que identifica exclusivamente um usuário específico. Cada usuário pode ser associado a um ou mais endpoints. Por exemplo, se você se comunicar com um usuário por e-mail, SMS e dispositivo móvel, o usuário poderá ser associado a três endpoints: um para o endereço de e-mail do usuário, outro para o número de telefone celular do usuário e outro para o dispositivo móvel do usuário.
Ao escolher o tipo de ID do Amazon Pinpoint a ser associado aos IDs de usuários do Amazon Personalize, escolha o tipo que você usa de forma mais consistente em seus projetos do Amazon Pinpoint. Se você ou o aplicativo não tiver atribuído um ID a um endpoint ou usuário, o Amazon Pinpoint não poderá recuperar recomendações para o endpoint ou o usuário. Isso pode impedir que o Amazon Pinpoint envie mensagens ao endpoint ou usuário. Ou, isso pode fazer com que o Amazon Pinpoint envie mensagens que são exibidas de maneiras inesperadas ou indesejadas.
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- Quantas recomendações?
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Cada vez que o Amazon Pinpoint recupera recomendações, o Amazon Personalize retorna uma lista ordenada de recomendações para cada destinatário de uma mensagem. Você pode configurar o Amazon Pinpoint para recuperar de 1 a 5 dessas recomendações para cada destinatário. Se você escolher uma recomendação, o Amazon Pinpoint recuperará somente o primeiro item da lista para cada destinatário, por exemplo, o filme mais altamente recomendado para um destinatário. Se você escolher duas recomendações, ele recuperará o primeiro e o segundo item da lista para cada destinatário, por exemplo, os dois principais filmes recomendados para um destinatário. E assim por diante.
Sua escolha para essa configuração dependerá principalmente de suas metas para as mensagens que incluirão recomendações do modelo. No entanto, isso também pode depender de como sua equipe projetou a solução e da avaliação da equipe sobre o desempenho da solução. Por esse motivo, trabalhe com a equipe para garantir que você escolha um número apropriado para essa configuração.
- O que uma recomendação contém?
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Quando o Amazon Pinpoint recupera recomendações, o Amazon Personalize retorna uma lista ordenada de 1 a 5 itens recomendados, dependendo de quantas recomendações você escolhe recuperar para cada destinatário da mensagem. Cada item consiste apenas em texto, como um ID de produto ou um título de filme. No entanto, a natureza e o conteúdo desses itens podem variar de uma campanha do Amazon Personalize para outra, com base no design da solução subjacente e da campanha.
Portanto, é uma boa ideia perguntar à equipe exatamente qual conteúdo a campanha fornece para itens recomendados. A resposta deles provavelmente afetará a forma como você cria mensagens que usam recomendações da campanha. Para aprimorar o conteúdo que a campanha fornece, você também pode optar por implementar uma função do AWS Lambda que pode executar essa tarefa.
Funções e políticas do AWS Identity and Access Management
O AWS Identity and Access Management (IAM) é um serviço da AWS que ajuda os administradores a controlar o acesso aos recursos da AWS. Para saber mais sobre o IAM e como ele funciona com o Amazon Pinpoint, consulte Gerenciamento de identidade e acesso para o Amazon Pinpoint no Guia do desenvolvedor do Amazon Pinpoint.
Ao configurar um modelo de recomendação no Amazon Pinpoint, você especifica de qual campanha do Amazon Personalize deseja recuperar recomendações. Para escolher a campanha, primeiramente o administrador deve permitir que você visualize as campanhas da conta da AWS da sua organização. Caso contrário, a campanha não aparecerá na lista de campanhas que você pode escolher. Se a campanha não aparecer na lista, peça ao administrador que lhe forneça esse acesso.
Além disso, você e o administrador devem criar um perfil e uma política do IAM que permita que o Amazon Pinpoint recupere recomendações de campanhas do Amazon Personalize. Ao configurar um modelo de recomendação, é possível optar para que o Amazon Pinpoint crie esse perfil e essa política automaticamente para você. Outra opção é que você ou seu administrador crie esse perfil e essa política manualmente antes de configurar o modelo de recomendação no Amazon Pinpoint. Para saber como fazer isso, consulte Perfil do IAM para recuperação de recomendações no Guia do desenvolvedor do Amazon Pinpoint.
Funções do AWS Lambda
Para alguns modelos, talvez você queira aprimorar as recomendações que o Amazon Pinpoint recebe do Amazon Personalize. Por exemplo, em vez de incluir apenas um único valor recomendado (como um nome de produto) nas mensagens, você queira incluir conteúdo adicional (como nome, descrição e imagem de um produto) nas mensagens. Você pode fazer isso trabalhando com sua equipe para projetar e criar uma função do AWS Lambda que transforma dados de recomendação no conteúdo desejado.
O AWS Lambda é um serviço da AWS projetado para ajudar as pessoas a executarem código sem provisionar ou gerenciar servidores. Você ou sua equipe desenvolve e empacota código, e faz upload dele para o AWS Lambda como uma função do Lambda. O AWS Lambda então executa a função cada vez que a função é invocada por um aplicativo ou serviço, como o Amazon Pinpoint. Para saber mais sobre o AWS Lambda, consulte o Guia do desenvolvedor do AWS Lambda.
Ao configurar um modelo de recomendação no Amazon Pinpoint, você especifica como deseja que o Amazon Pinpoint processe as recomendações recebidas. Uma opção é usar uma função do Lambda. Para usar uma função do Lambda, trabalhe com sua equipe para:
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Definir o que a função faz.
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Definir os atributos recomendados personalizados que você deseja que a função use ao processar recomendações. Isso inclui o número de atributos e o nome e a finalidade de cada um. Uma função do Lambda pode usar até 10 atributos personalizados para cada destinatário da mensagem. Será necessário inserir informações sobre esses atributos ao configurar o modelo de recomendação no Amazon Pinpoint.
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Certifique-se de que a função esteja hospedada na mesma Região da AWS que os projetos do Amazon Pinpoint que a usarão. Caso contrário, o Amazon Pinpoint não poderá enviar dados de recomendação para a função, o que pode causar uma falha na atividade da jornada ou na campanha do Amazon Pinpoint.
Por fim, trabalhe com o administrador para criar uma política que permita que o Amazon Pinpoint invoque a função do Lambda sempre que enviar mensagens que incluem recomendações do modelo.
Para obter informações detalhadas sobre como usar uma função do Lambda para processar recomendações, consulte Personalizar recomendações com o AWS Lambda no Guia do desenvolvedor do Amazon Pinpoint.
