什麼是 Amazon Personalize 化？ - Amazon Personalize
Amazon Personalize 化定價相關 AWS 服務和解決方案第三方服務進一步了解

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。

什麼是 Amazon Personalize 化？

Amazon Personalize 是一種全受管的機器學習服務，可使用您的資料為使用者產生項目建議。它還可以根據用戶對某些項目或項目元數據的親和力生成用戶細分。

常見使用案例包括以下內容：

  • 個人化視訊串流應用程式 — 您可以使用預先設定或可自訂的 Amazon Personalize 資源，將多種類型的個人化視訊推薦新增至串流應用程式。例如，為您推薦的熱門選擇，更像 X 和最受歡迎的視頻推薦。

  • 將產品推薦新增至電子商務應用程式 — 您可以使用預先設定或可自訂的 Amazon Personalize 資源，將多種類型的個人化產品推薦新增至您的零售應用程式。例如，推薦給您，經常一起購買和查看 X 的客戶也查看了產品推薦。

  • 將即時的下一個最佳動作建議新增至您的應用程式 — 您可以使用可自訂的 Amazon Personalize 資源，根據使用者的行為建議最有可能採取的動作。例如，您可以為註冊忠誠度計劃、下載行動應用程式或註冊促銷電子郵件新增即時建議。

  • 建立個人化電子郵件 — 您可以使用可自訂的 Amazon Personalize 資源，為電子郵件清單上的所有使用者產生批次建議。然後你可以使用 AWS 服務或第三方服務，用於向用戶發送個性化電子郵件，推薦您的目錄中的項目。

  • 建立目標行銷活動 — 您可以使用 Amazon Personalize 產生最有可能與目錄中項目互動的使用者細分。然後你可以使用 AWS 服務或第三方服務，用於創建針對性的營銷活動，將不同項目推廣到不同的用戶細分。

  • 個人化搜尋結果 — 您可以使用可自訂的 Amazon Personalize 資源，為使用者個人化搜尋結果。例如，Amazon Personalize 可以重新排列您使用OpenSearch產生的搜尋結果。

對於大多數使用案例，Amazon Personalize 主要根據項目互動資料產生建議。項目互動資料來自您的使用者與目錄中的項目互動。例如，用戶點擊不同的物件。您的項目互動資料可以來自CSV檔案中的歷史大量互動記錄，也可以來自使用者與目錄互動時的即時事件。在某些情況下，Amazon Personalize 也會使用項目和使用者的資料，例如類型、價格或性別。針對下一個最佳動作案例，它會使用動作和動作互動資料。

匯入大量資料時，您可以使用 Amazon SageMaker 資料傳輸工具從 40 多個來源匯入資料，並為 Amazon Personalize 做好準備。如需詳細資訊，請參閱使用 Amazon 資料牧馬人準備和匯入大量 SageMaker 資料。

Amazon Personalize 包括API用於即時個人化的操作，以及批量建議和使用者細分的批次操作。您可以使用適用於企業網域的使用案例最佳化推薦程式快速開始使用，也可以建立自己的可設定自訂資源。

主題

Amazon Personalize 化定價

使用 Amazon Personalize 功能，沒有最低費用，也沒有前期承諾。AWS 免費方案每月提供最多 20 GB 的資料處理配額 (每個可用) AWS 地區，每個符合資格的培訓時間長達 100 小時 AWS 區域，以及最多 18 萬個建議請求。免費方案的有效期為使用前兩個月。

如需費用和價格的完整清單，請參閱 Amazon Personalize 定價。

Amazon Personalize 化與其他無縫集成 AWS 服務和解決方案。例如，您可以：

  • 使用 Amazon SageMaker 資料牧馬人 (資料牧馬人) 將來自 40 多個來源的資料匯入 Amazon 個人化資料集。資料牧馬人是 Amazon SageMaker Studio 的一項功能，提供匯入、準備、轉換和分析資料的 end-to-end 解決方案。如需詳細資訊，請參閱使用 Amazon 資料牧馬人準備和匯入大量 SageMaker 資料。

  • 使用 AWS Amplify 記錄項目互動事件。Amplify 包括一個用於記錄來自 Web 客戶端應用程序的事件 JavaScript庫。它包括一個用於在服務器代碼中記錄事件的庫。如需詳細資訊，請參閱 Amplify 文件。

  • 透過 Machine L earning 維護個人化體驗，自動化和排程 Amazon 個人化任務。這一個 AWS 解決方案實作可自動執行 Amazon Personalize 工作流程，包括資料匯入、解決方案版本訓練和批次工作流程。

  • CloudWatch 明顯地使用 Amazon 通過 Amazon Personalize 化建議執行 A/B 測試。如需詳細資訊，請參閱A/B測試顯示 CloudWatch 性。

第三方服務

Amazon Personalize 化與各種第三方服務配合良好。

  • 振幅 — 您可以使用振幅來跟踪用戶操作，以幫助您了解用戶的行為。有關使用振幅和 Amazon Personalize 化的信息，請參閱以下內容 AWS 合作夥伴網路 (APN) 部落格文章：利用振幅和 Amazon 個人化來衡量個人化的有效性。

  • Braze — 您可以使用 Braze 向用戶發送個性化電子郵件，推薦目錄中的項目。Braze 是市場領先的消息傳遞平台（電子郵件，推送，SMS）。如需展示如何整合 Amazon Personalize 和 Braze 的研討會，請參閱 Amazon Personalize 研討會。

  • mParticle— 您可以使用從您 mParticle 的應用程序收集事件數據。如需示範如何使用 mParticle 和 Amazon Personalize 實作個人化產品建議的範例，請參閱如何利用機器學習的力量：第 2 部分。CDP

  • 優化 — 您可以使用 O ptimizely 通過 Amazon Personalize 化建議執行 A/B 測試。有關使用 Optimizely 和 Amazon Personalize 化的信息，請參閱優化與 Amazon Personalize 化集成以結合強大的機器學習與實驗。

  • 區段 — 您可以使用區段將資料傳送至 Amazon Personalize。如需將區段與 Amazon Personalize 整合的詳細資訊，請參閱 Amazon Personalize 目的地。

如需完整的合作夥伴清單，請參閱 Amazon Personalize 合作夥伴。

進一步了解

下列資源提供有關 Amazon Personalize 的其他資訊：