Anwendungsfall optimierte Empfehlungsprogramme für Einzelhändler und Medien- und Unterhaltungsunternehmen

Wir stellen neue Empfehlungsprogramme vor, die es noch schneller und einfacher machen, hochleistungsfähige personalisierte Nutzererfahrungen zu bieten. Sie können aus Anwendungsfällen wie „Häufig zusammen gekauft“, „Weil du X gesehen hast“, „Top-Auswahl für dich“ und mehr wählen. Verbinden Sie Ihre Daten mit dem Empfehlungsprogramm; Amazon Personalize wählt die optimalen Einstellungen für Ihren Anwendungsfall und automatisiert den Prozess, personalisierte Empfehlungen zu erstellen und zu erhalten. Beispielrechnungen finden Sie auch unter Preise von Amazon Personalize.

Nutzer-Segmentierung

Amazon Personalize bietet jetzt eine intelligente Nutzersegmentierung, mit der Sie effektivere Werbekampagnen über Ihre Marketingkanäle durchführen können. Mit unseren beiden neuen Recipes können Sie Nutzer automatisch basierend auf ihrem Interesse an bestimmten Produktkategorien, Marken und anderen Kriterien segmentieren. aws-item-affinity identifiziert Nutzer anhand ihres Interesses an einzelnen Elementen wie Filmen, Songs oder Produkten. aws-item-attribute identifiziert Nutzer anhand von Attributen, die für sie wichtig sind wie zum Beispiel Genre oder Preis. Dies ermöglicht, mehr Engagement bei Marketingkampagnen zu erzielen, die Bindung durch gezielte Nachrichten zu erhöhen und die Kapitalrendite für Ihre Marketingausgaben zu verbessern. Beispielrechnungen finden Sie auch unter Preise von Amazon Personalize

Automatisiertes Machine Learning

Amazon Personalize übernimmt für Sie das Machine Learning. Sobald Sie Daten über Amazon S3 oder Echtzeit-Integrationen eingeben, kann Amazon Personalize die Daten automatisch laden und prüfen, damit Sie die richtigen Algorithmen auswählen, ein Modell trainieren, genaue Metriken liefern und personalisierte Empfehlungen generieren können. Wenn Ihr Datensatz mit der Zeit aufgrund neuer Metadaten und der Nutzung von Echtzeit-Benutzerereignisdaten wächst, können Ihre Modelle neu trainiert werden, um fortlaufend relevante und personalisierte Empfehlungen bereitzustellen. Weitere Informationen.

Echtzeitempfehlungen

Sorgen Sie für die Relevanz Ihrer Empfehlungen, indem Sie auf die sich ändernden Absichten Ihrer Benutzer in Echtzeit reagieren. Weitere Informationen.

Batch-Empfehlungen

Berechnen Sie Empfehlungen für eine sehr große Anzahl von Benutzern oder Artikeln in einem Durchlauf, speichern Sie sie und speisen Sie sie in Batch-orientierte Workflows wie etwa E-Mail-Systeme ein. Weitere Informationen.

Neue Benutzer- und Artikelempfehlungen

Generieren Sie – sogar für neue Benutzer – effektiv Empfehlungen und finden Sie relevante neue Artikelempfehlungen für Ihre Benutzer.

Kontextbezogene Empfehlungen

Verbessern Sie die Relevanz von Empfehlungen, indem Sie sie innerhalb eines Kontextes generieren, beispielsweise Instance-Gerätetyp, Tageszeit und mehr. Weitere Informationen.

Empfehlungen zu ähnlichen Artikeln

Verbessern Sie die Suchfunktionalität Ihres Katalogs durch Bereitstellen ähnlicher Artikel für Ihre Benutzer.

Informationen in unstrukturiertem Text entsperren

Entsperren Sie die Informationen, die in Produktbeschreibungen, Rezensionen, Filmzusammenfassungen oder anderen unstrukturierten Texten enthalten sind, um hochrelevante Empfehlungen für Benutzer zu generieren. Stellen Sie unstrukturierten Text als Teil Ihres Katalogs bereit und Amazon Personalize extrahiert automatisch wichtige Informationen, die bei der Generierung von Empfehlungen verwendet werden. Unterstützte Sprachen sind Chinesisch (vereinfacht und traditionell), Englisch, Französisch, Deutsch, Japanisch, Portugiesisch und Spanisch.

Priorisieren Sie Ihre Geschäftsziele und was für Ihre Nutzer relevant ist

Überlegen Sie, was für Ihre Nutzer relevant ist und was für Ihr Unternehmen wichtig ist, wenn Sie Empfehlungen generieren. Sie können neben der Relevanz auch ein Ziel definieren, um Empfehlungen zu beeinflussen. Dies kann verwendet werden, um Streaming-Minuten zu maximieren, die Umsatzsteigerung zu steigern oder jede Metrik, die Sie als wichtig für Ihr Unternehmen definieren.

Einfache Integration in Ihre vorhandenen Tools

Amazon Personalize kann über einen einfachen Inferenz-API-Aufruf problemlos in Websites, mobile Apps oder Inhaltsverwaltungs- und E-Mail-Marketingsysteme integriert werden. Mit dem Service können Sie Benutzerempfehlungen, ähnliche Artikelempfehlungen und personalisierte neue Ranglisten von Artikeln erstellen. Sie können einfach die Amazon Personalize-APIs aufrufen und der Dienst gibt Ihnen Artikelempfehlungen oder eine Auflistung mit neu eingestuften Artikeln in einem JSON-Format aus, die Sie in Ihrer Anwendung nutzen können.

GetRecommendations-API – gibt nach Angabe einer Benutzer-ID eine Auflistung relevanter Elemente zurück. Ein repräsentatives Anwendungsbeispiel wäre ein Inhaltsempfehlungs-Widget auf der Landing Page einer Videostreaming-Website, die eine Auflistung von Videos basierend auf den vergangenen Wiedergaben des Nutzers empfiehlt. Die API kann auch verwendet werden, um eine Auflistung von ähnlichen Artikel-IDs mit einer Eingabe-Artikel-ID zurückzugeben. Ein repräsentativer Anwendungsfall besteht beispielsweise darin, ähnliche Filme zu empfehlen, wenn sich ein Benutzer auf der Detailseite eines Films befindet.

GetPersonalizedRanking-API – stuft nach Angabe einer Benutzer-ID eine Auflistung von Artikel-IDs neu ein und gibt eine Auflistung von Artikel-IDs aus, die neu eingestuft werden sollen. Die Eingabeliste kann aus jeder beliebigen Quelle stammen, zum Beispiel aus einer redaktionell erstellten Auflistung oder aus einer Auflistung von Artikel-IDs, die aus einer Suchanfrage resultieren. Zum Beispiel kann ein E-Commerce-Händler das Wissen über vergangenes Verhalten und vergangene Einkäufe der Kunden nutzen, um die relevantesten Suchereignisse anzuzeigen, anstatt einfach die Auflistung der Produkte zu zeigen, zu denen das Stichwort passt.

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Informationen zu den ersten Schritten

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

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