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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)