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。
準備將推薦者模型與 Amazon Pinpoint 搭配使用
若要使用 Amazon Pinpoint,推薦模型必須部署為亞馬遜個人化行銷活動。此外,某些 AWS Identity and Access Management (IAM) 角色和策略必須適當。如果您想要增強 Amazon Pinpoint 從模型收到的建議,也必須有一個 AWS Lambda 函數來處理建議。
在 Amazon Pinpoint 中設定推薦者模型之前,請與資料科學和開發團隊一起設計和建立這些資源,此外,請與這些團隊合作,以確保該模型符合某些技術要求,以便與 Amazon Pinpoint 搭配使用。建立這些資源之後,請與您的管理員合作,確保您和 Amazon Pinpoint 可以存取這些資源。當您採取這些步驟時,請收集在 Amazon Pinpoint 中設定模型所需的資訊。
Amazon Personalize 行銷活動
Amazon Personalize 是一 AWS 服務 種旨在協助您建立機器學習 (ML) 模型,為使用您應用程式的客戶提供即時、個人化的建議。Amazon Personalize 主要透過資料和配方,引導您完成建立和訓練機器學習模型的程序。配方是一種演算法,可設定為支援特定使用案例,例如預測人員喜歡與互動的項目。
這種資料和配方的組合稱為解決方案。解決方案經培訓後,就會變成解決方案版本。然後解決方案版本會經測試、改良,並準備好使用。解決方案版本可供使用時,會部署為 Amazon Personalize 行銷活動。然後,該行銷活動會用於提供即時、個人化的建議。若要進一步了解 Amazon Personalize,請參閱《Amazon Personalize 開發人員指南》。
為了讓 Amazon Pinpoint 能從 Amazon Personalize 行銷活動擷取建議,行銷活動及其元件必須符合以下要求:
-
配方必須是一個 USER_ PERSONALIZATION 食譜。它可以針對這種類型的配方使用任何支援的演算法設定 (超參數)。如需此類配方的相關資訊,請參閱《Amazon Personalize 開發人員指南》中的使用預先定義的配方。
-
解決方案必須使用可與 Amazon Pinpoint 專案中IDs的端點IDs或使用者建立關聯的使用者IDs進行訓練。Amazon Pinpoint 使用 Amazon Personalize 的
userId
欄位,將 Amazon Personalize 中的使用者與 Amazon Pinpoint 專案中的端點或使用者之間的資料相互關聯。 -
該解決方案必須支持使用 Amazon Personalize 化運行時的GetRecommendations操作API。
-
該行銷活動必須使用您想要從中擷取建議的解決方案版本。
-
該行銷活動必須經過部署,且狀態為作用中。
-
該活動必須與將使用其建議的 Amazon Pinpoint 項目相同 AWS 區域 的運行。否則 Amazon Pinpoint 將無法從該行銷活動擷取建議,這可能會導致 Amazon Pinpoint 行銷活動或旅程活動失敗。
除了這些需求之外,我們建議您將行銷活動設定為每秒至少支援 20 個佈建的交易。
與團隊一起實作與前述要求相符的 Amazon Personalize 行銷活動時,亦請務必回答以下問題:
- 哪個行銷活動?
-
若要在 Amazon Pinpoint 中設定模型,您需要知道亞馬 Amazon Personalize 廣告活動的名稱,才能從中擷取建議。稍後,如果您與管理員合作手動設定行銷活動的存取權限,您還需要知道行銷活動的 Amazon 資源名稱 (ARN)。
- 哪種類型的 ID?
-
在 Amazon Pinpoint 中設定模型時,您可以選擇是否將 Amazon Personalize 行銷活動中的使用者與 Amazon Pinpoint 專案中的端點或使用者建立關聯。這可讓模型提供確實為特定訊息收件人特有的建議。
在 Amazon Personalize 行銷活動中,每個使用者都有使用者 ID (
userId
或USER_ID
,視內容而定)。這是在行銷活動中唯一識別特定使用者的字元序列。在 Amazon Pinpoint 專案中,訊息收件者可以有兩種IDs類型:-
端點 ID – 這是一串字元,代表訊息目的地的唯一識別碼,例如電子郵件地址、行動電話號碼或行動裝置。
-
使用者 ID – 這是一串字元,代表特定使用者的唯一識別碼。每個使用者可以與一或多個端點建立關聯。例如,如果您透過電子郵件和行動應用程式與使用者通訊,SMS則該使用者可能會與三個端點建立關聯,一個用於使用者的電子郵件地址、另一個用於使用者的行動電話號碼,另一個用於使用者的行動裝置。
當您選擇要與亞馬遜個人化使用者建立關聯的 Amazon Pinpoint ID 類型時IDs,請選擇您在 Amazon Pinpoint 專案中最常使用的類型。如果您或應用程式尚未將 ID 指派給端點或使用者,Amazon Pinpoint 將無法為該端點或使用者擷取建議。這可能會讓 Amazon Pinpoint 無法將訊息傳送給該端點或使用者,或者導致 Amazon Pinpoint 傳送的訊息,不能依預期的方式正常顯示。
-
- 建議數量?
-
每次 Amazon Pinpoint 擷取建議時,Amazon Personalize 都會傳回每個訊息收件人的排序建議清單。您可以設定 Amazon Pinpoint 數,為每位收件者擷取這些建議的 1—5 個。如果您選擇一個建議,Amazon Pinpoint 只會為每個收件人擷取清單中的第一個建議,例如最值得推薦給收件人的電影。如果您選擇兩個建議,Amazon Pinpoint 會從清單中為每個收件人擷取第一個和第二個建議,例如最值得推薦給收件人的兩部電影。依此類推。
您對此設定的選擇主要取決於訊息的目標,其中會包含模型中的建議。不過,這也可能取決於您的團隊如何設計解決方案,以及團隊對解決方案效能的評估。因此,請與您的團隊合作,確保您為此設定選擇適當的數字。
- 建議包含的內容是什麼?
-
Amazon Pinpoint 擷取建議時,Amazon Personalize 會根據您要為每個訊息收件人擷取的建議數,傳回 1-5 個推薦項目的排序清單。每個項目只包含文字,例如產品 ID 或電影標題。然而這些項目的性質和內容在每個 Amazon Personalize 行銷活動中,可能會因基礎解決方案和行銷活動的設計而有所不同。
因此,最好先詢問您的團隊,了解行銷活動確切提供的建議項目內容。他們的回答可能會影響使用行銷活動中建議之訊息的設計方式。如果您想要增強促銷活動提供的內容,您也可以選擇實作可執行此工作的 AWS Lambda 功能。
AWS Identity and Access Management 角色和政策
AWS Identity and Access Management (IAM) 是協助系統管理員控制 AWS 資源存取權的 AWS 服務。若要進一步了解以IAM及它如何與 Amazon Pinpoint 搭配使用,請參閱 Amazon 精準點開發人員指南中的亞馬遜精準點身分識別和存取管理。
在 Amazon Pinpoint 中設定推薦者模型時,可以指定要從哪個 Amazon Personalize 行銷活動擷取建議。若要選擇行銷活動,您的管理員必須先允許您檢視您組織的行銷活動 AWS 帳戶。否則,該行銷活動將不會出現在您可以從中選擇的行銷活動清單中。如果您在清單中沒有看到該行銷活動,請要求管理員為您提供此存取權。
此外,您或您的管理員必須建立IAM角色和政策,以允許 Amazon Pinpoint 從 Amazon Personalize 行銷活動擷取建議。設定推薦者模型時,可以選擇讓 Amazon Pinpoint 自動為您建立此角色和政策。另一個選擇是讓您或管理員在 Amazon Pinpoint 中設定推薦者模型之前,手動建立此角色和政策。若要了解如何執行此操IAM作,請參閱 Amazon Pinpoint 開發人員指南中有關擷取建議的角色。
AWS Lambda 函數
對於某些模型,您可能想要增強 Amazon Pinpoint 從 Amazon Personalize 接收的建議。例如,您可能不想在訊息中包含單一建議值 (例如產品名稱),而是想要在訊息中包含其他內容 (例如產品名稱、描述和影像)。您可以與團隊合作設計並建立 AWS Lambda 函數,將建議資料轉換為您想要的內容,以達到此目的。
AWS Lambda 是一種旨 AWS 服務 在幫助人們在不佈建或管理伺服器的情況下執行程式碼。您或您的團隊會開發並封裝程式碼,並以 Lambda 函數 AWS Lambda 的形式上傳程式碼。 AWS Lambda 然後,每次應用程式或服務 (例如 Amazon Pinpoint) 叫用函數時,都會執行該函數。若要進一步了解 AWS Lambda,請參閱《AWS Lambda 開發人員指南》。
在 Amazon Pinpoint 中設定推薦者模型時,可以指定 Amazon Pinpoint 要以什麼方法處理收到的建議。一種選擇是使用 Lambda 函數。如果您要使用 Lambda 函數,請與團隊一起執行以下操作:
-
定義函數的作用。
-
定義您希望函數在處理建議時使用的自訂建議屬性。這包括屬性的數目,以及每個屬性的名稱和用途。Lambda 函數最多可為每個訊息收件人使用 10 個自訂屬性。在 Amazon Pinpoint 中設定推薦人模型時,您將需要輸入有關這些屬性的資訊。
-
確保該功能與將使用它的 Amazon Pinpoint 項目託管在相同 AWS 區域 的位置。否則 Amazon Pinpoint 無法將建議資料傳送到該函數,進而導致 Amazon Pinpoint 行銷活動或旅程活動失敗。
最後請與管理員一起建立一個政策,讓 Amazon Pinpoint 在每次傳送包含模型建議的訊息時,即調用 Lambda 函數。
如需使用 Lambda 函數處理建議的詳細資訊,請參閱《Amazon Pinpoint 開發人員指南》中的使用 AWS Lambda 自訂建議。