Allgemeines

F: Weshalb sollte ich Amazon Personalize verwenden?

A: Amazon Personalize hat zahlreichen Kunden dabei geholfen, personalisierte Erlebnisse für ihre Nutzer zu erstellen und ihre Geschäftsergebnisse deutlich zu verbessern. Mithilfe von Personalize können Kunden ihre Modelle innerhalb von Tagen anstatt Monaten bereitstellen. In unseren Kundenreferenzen finden Sie Beispiele.

F: Welche sind die wichtigsten Anwendungsfälle, die von Amazon Personalize unterstützt werden?

A: Amazon Personalize unterstützt die folgenden wichtigen Anwendungsfälle:

  • Personalisierte Empfehlungen
  • Ähnliche Artikel
  • Personalisierte Neueinordungen, z. B. die Neueinordung der Artikel eines Benutzers
  • Personalisierte Werbung/Mitteilungen

F: Welche Geschäftsanwendungen bietet Amazon Personalize hauptsächlich?

A: Amazon Personalize kann dazu verwendet werden, um die Endbenutzererfahrung über einen beliebigen digitalen Kanal zu personalisieren. Beispiele: Produktempfehlungen für E-Commerce, Nachrichtenartikel und Inhaltsempfehlungen zur Veröffentlichung, Medien und soziale Netzwerke, Hotelempfehlungen für Reisewebseiten, Kreditkartenempfehlungen für Banken und Partnervorschläge für Datingseiten. Diese Empfehlungen und personalisierten Erfahrungen können über Websites, Handy-Apps oder E-Mails/Messaging vermittelt werden. Amazon Personalize kann auch zur Anpassung der Nutzererfahrung verwendet werden, wenn die Benutzerinteraktion über einen physischen Kanal erfolgt, z. B. könnte ein Lieferservice Benutzern mit einem Abonnement jede Woche eine individuelle Speisekarte anbieten.

Amazon Personalize verwenden

F: Was sind die ersten Schritte bei Amazon Personalize?

A: Entwickler erstellen als erstes einen Account und greifen auf die Amazon Personalize-Entwicklerkonsole zu, die sie durch einen intuitiven Einrichtungsassistenten führt. Entwickler haben die Möglichkeit, eine JavaScript-API und Server-Side-SDKs zu verwenden, um Informationen über die Aktivitätenliste in Echtzeit an Amazon Personalize zu senden oder den Dienst mit einem historischen Protokoll von Benutzerereignissen zu booten. Entwickler können ihren Katalog (Artikeldatensatz) und Benutzerdaten auch über Amazon S3 importieren. Mit nur wenigen API-Aufrufen können Entwickler dann ein Personalisierungsmodell trainieren, entweder indem sie den Service den richtigen Algorithmus für ihr Dataset mit AutoML auswählen lassen oder indem sie manuell einen der vielen zur Verfügung stehenden Algorithmen auswählen. Einmal geschult, können die Modelle mit einem einzigen API-Aufruf eingesetzt werden und können dann von Produktionsanwendungen genutzt werden. Sobald der Service bereitgestellt wurde, können Entwickler ihn von ihren Produktionsservices abrufen, um Empfehlungen in Echtzeit zu erhalten. Amazon Personalize passt sich automatisch den Anforderungen an.

F: Welche Daten muss ich Amazon Personalize zur Verfügung stellen?

A: Entwickler sollten Amazon Personalize die folgenden Daten zur Verfügung stellen:

  • Liste der Benutzeraktivität oder Ereignisdaten: Informationen zur Benutzerinteraktion auf der Website bzw. in der Anwendung werden als Ereignisse erfasst und an Amazon Personalize gesendet. Dies geschieht meist über eine Integration, die eine einzelne Codezeile enthält. Dazu gehören wichtige Ereignisse wie Klicks, Einkäufe, Beobachtungen, zum Einkaufswagen hinzugefügte Artikel, positive Bewertungen usw. Wenn die Enwickler sich in den Service eingearbeitet haben, können sie auch ein Verlaufsprotokoll für alle Ereignisse/Aktivitätenlisten erstellen, sofern verfügbar.
  • Katalog(artikel)daten – Dabei kann es sich um jede Art von Katalog handeln, z. B. für Bücher, Videos, Nachrichtenartikel oder Produkte. Dazu gehören Artikel-IDs und Metadaten der jeweiligen Artikel. Diese Daten sind optional. 
  • Benutzerdaten – Profilinformationen der Benutzer, z. B. demografische Angaben wie Geschlecht und Alter. Diese Daten sind optional.

Amazon Personalize trainiert und stellt ein Modell auf Grundlage dieser Daten bereit. Entwickler können dann eine einfache Inference-API verwenden, um individuelle Empfehlungen während der Laufzeit zu erhalten und ein personalisiertes Erlebnis für die Endverbraucher nach der Art des Personalisierungs-Modells zu generieren (z. B. Benutzerpersonalisierung, verwandte Artikel oder personalisiertes neues Ranking).

F: Wie wende ich Amazon Personalize-Empfehlungen auf meine Business-Workflows oder Anwendungen an bzw. wie exportiere ich sie dorthin?

A: Amazon Personalize bietet Kunden zwei Inference-APIs: getRecommendations und getPersonalizedRanking. Diese APIs geben eine Liste der empfohlenen itemIDs für einen Benutzer, eine Liste ähnlicher Artikel für einen Artikel oder eine neu eingeordnete Liste von Artikeln für einen Benutzer zurück. Die itemID kann ein Produktidentifikator, eine VideoID usw. sein. Die Kunden verwenden diese Artikel-IDs dann, um die Endbenutzererfahrung schrittweise zu erzeugen, z. B. durch Abrufen von Bildern und Beschreibungen zur Erstellung einer Anzeige. In einigen Fällen nutzen Kunden AWS, E-Mail-Dienste von Drittanbietern oder Benachrichtigungsservices zur Integration, um die Endbenutzererfahrung zu erzeugen.

F: Sind meine Daten sicher und privat?

A: Alle Modelle werden nur für den jeweiligen Datensatz des Kunden verwendet und nicht für andere AWS-Konten freigegeben. Es werden keine Daten verwendet, um Modelle für andere Kunden zu trainieren oder zu propagieren. Die Modelleingaben und -ausgaben des Kunden sind vollständig im Besitz des jeweiligen Kontos. Alle Kunden-Interaktionen mit Amazon Personalize werden durch eine Verschlüsselung geschützt. Alle von Amazon Personalize verarbeiteten Daten werden über den Amazon Key Management Service mit Kundenschlüsseln verschlüsselt und im Ruhezustand in der AWS-Region verschlüsselt, in der der Kunde den Service nutzt. Administratoren können den Zugriff auf Amazon Personalize auch über eine AWS Identity and Access Management-Berechtigungsrichtlinie (IAM) steuern. Dadurch wird sichergestellt, dass vertrauliche Informationen sicher und vertraulich beibehalten werden.

Preise

F: Wie viel kostet Amazon Personalize?

A: Auf der Seite Amazon Personalize– Preise erfahren Sie mehr.

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Informationen zu den ersten Schritten

Weitere Anweisungen für die Verwendung von Amazon Personalize finden Sie im Entwicklerhandbuch.

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