投稿日: Nov 29, 2021
Amazon Personalize は本日、レコメンダーをご紹介できることを喜ばしく思っております。レコメンダーは、メディアとエンターテインメントおよびリテールの一般的なユースケースでパーソナライズされたエクスペリエンスをお届けできるよう最適化されています。お使いになっているアプリケーションで、性能が高くパーソナライズされたユーザーエクスペリエンスの提供がより迅速かつ容易になりました。MLの経験は必要ありません。レコメンダーを利用すると、パーソナライズされたエクスペリエンスの構築と提供に必要な時間を短縮できるほか、エクスペリエンスのライフサイクルを完全に管理して、ユーザーに最も関連性のある内容を推奨する上で役立ちます。
ユーザーのエクスペリエンスをカスタマイズするには、ユーザーが使用中の異なる時点でさまざまなタイプのレコメンデーションが必要になります。「ようこそ」画面のユーザー向け「厳選情報」やビデオ詳細ページの「こちらもおすすめ」 (ユーザーが視聴した内容によって次に視聴するものを判断) など、パーソナライズされたレコメンデーションを使用すると、メディアとエンターテインメントのアプリケーションでエンゲージメントとリテンションが向上します。リテールでは、「ベストセラー」や「よく一緒に購入されている商品」を強調してお客様がカートに商品を入れやすくするためにレコメンデーションが必要です。Amazon Personalize のレコメンデーションは、このようなパーソナライズされたユーザーエクスペリエンスの作成とメンテナンスを容易にします。Personalize では、ビジネスに固有の状況を考慮に入れ、レコメンデーションを行うために使われる基本的な機械学習モデルに最適な設定を選択します。このようなモデルの維持とホストのライフライクルを完全に管理することで、Amazon Personalize はお使いになっているアプリケーションでさらに容易にすばやくエクスペリエンスを提供します。
メディアとエンターテインメントのお客様は次のようなユースケースから選択できます。
- 「最も人気」
- 「Xをご覧になったので」
- 「こちらもおすすめ」
- 「厳選情報」
リテールのお客様は次のようなユースケースから選択できます。
- 「ベストセラー」
- 「閲覧数が最も多い」
- 「よく一緒に購入されている商品」
- 「これを見た人はこちらも確認しています」
- 「おすすめ」
Amazon Personalize のレコメンデーションを使用すると、Amazon.com で使用されているのと同じ機械学習テクノロジーを使用して、ウェブサイト、アプリ、広告、E メールなどをパーソナライズできます。事前の機械学習の経験は必要ありません。Amazon Personalize の使用を開始するには、ドキュメントにアクセスしてください。