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事件指標和屬性報告

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事件指標和屬性報告 - Amazon Personalize

本文為英文版的機器翻譯版本,如內容有任何歧義或不一致之處,概以英文版為準。

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若要監控傳送至 Amazon Personalize 的事件類型和數量,請使用 Amazon CloudWatch 指標。如需詳細資訊,請參閱使用 Amazon CloudWatch 監控 Amazon Personalize

若要產生顯示建議影響的 CloudWatch 報告,請建立指標屬性,並使用即時建議記錄使用者互動。如需建立指標屬性的資訊,請參閱 測量 Amazon Personalize 建議的影響

對於每個事件,包含您向使用者顯示的建議的建議 ID。或包含事件來源,例如第三方。匯入此資料以比較不同的行銷活動、推薦者和第三方。您最多可以匯入 100 個事件屬性來源。

  • 如果您提供 recommendationId,Amazon Personalize 會自動判斷來源行銷活動或建議者,並在 EVENT_ATTRIBUTION_SOURCE 欄中的報告中識別。

  • 如果您提供這兩個屬性,Amazon Personalize 只會使用 eventAttributionSource

  • 如果您不提供來源,Amazon Personalize 會在SOURCE_NAME_UNDEFINED報告中標記來源。

下列程式碼示範如何在 PutEvents 操作中提供 eventAttributionSource事件的 。

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)

下列程式碼示範如何在 PutEvents 操作中recommendationId為事件提供 。

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)
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