게시된 날짜: Aug 19, 2020
이제 Amazon Personalize에서는 AWS 콘솔에서 몇 번의 클릭만으로 최대 50%까지 추천을 개선하여(클릭률 기준) 서적, 영화, 음악, 뉴스 기사 등 빠르게 변화하는 콘텐츠 카탈로그에 대한 맞춤화된 추천을 보다 쉽게 생성할 수 있습니다. 애플리케이션 코드를 변경하지 않고도 Amazon Personalize에서는 고객이 일상적인 추천에 완전히 새로운 제품과 새로운 콘텐츠를 포함시킬 수 있으므로, 최종 사용자가 다른 추천 시스템보다 훨씬 더 빠르게 가장 뛰어난 새로운 제품과 콘텐츠를 검색하거나 클릭하거나 구매하거나 소비할 수 있습니다.
새로운 제품과 콘텐츠가 계속 추가되면서 많은 카탈로그가 빠르게 변화하고 있으며, 비즈니스에서 사용자가 이러한 제품이나 콘텐츠를 검색하고 상호작용할 수 있도록 지원해주는 것이 중요해졌습니다. 예를 들어, 뉴스 웹 사이트에서 사용자는 맞춤화된 최신 뉴스를 보길 원하고, 비디오 온디맨드 서비스를 통해 미디어를 보는 사용자는 취향에 맞는 최신 시리즈와 에피소드를 추천해주길 원할 수 있습니다. 사용자에게 새로운 제품과 콘텐츠를 제공하여 이러한 기대치를 충족하면 사용자 경험이 언제나 새롭고, 직접 전환이나 구독자 전환 및 유지를 통해 판매에도 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 빠르게 전개되는 카탈로그에 새로운 제품이 너무 많기 때문에 모든 사용자에게 각각을 소개하는 방법을 구현하기란 쉽지 않습니다. 사용자의 관심과 기호에 따라 이러한 새로운 제품을 사용자와 일치시켜 사용자 경험을 맞춤화하는 것이 보다 효율적입니다. 하지만 이러한 제품에 대한 과거의 조회, 클릭, 구매 및 구독에 대한 데이터가 없기 때문에 새로운 제품의 맞춤화는 기본적으로 어렵습니다. 이러한 시나리오에서 최신 추천 시스템은 과거 데이터가 충분한 제품에 대해서만 추천을 제공하며, 카탈로그에 새로 진입한 제품은 무시합니다.
오늘 공개를 통해 고객은 Amazon Personalize를 사용하여 사용자에게 제시할 새로운 제품과 콘텐츠에 대한 맞춤화된 추천을 개선할 수 있습니다. Amazon Personalize에서는 과거에 유사한 제품과 긍정적으로 상호작용(클릭, 구매 등)했던 사용자에게 새 제품을 추천하면서 추천 기능을 개선했습니다. Personalize에서는 사용자가 제품과 상호작용할 때 이러한 새로운 항목에 대해 자세히 학습하고 나중에 다른 비슷한 사용자에게 이 항목을 추천하는 빈도를 자동으로 조정합니다. Amazon에서는 이러한 알고리즘을 사용하여 제품 추천을 생성하고 있으며, 새 제품을 포함하지 않는 추천과 비교했을 때, 전환율이 21% 더 높게 나타났습니다.
이제 이 기능은 Amazon Personalize에서 새로운 알고리즘(레시피)으로 사용 가능하며, Amazon Personalize 콘솔에서 몇 번의 클릭으로 또는 간단한 API 인터페이스를 사용하여 쉽게 사용할 수 있습니다. 이를 설정하려면 먼저 사용자, 항목 및 사용자의 활동 스트림에 대한 데이터(예: 클릭, 구매 및 기호)를 Amazon Personalize에 추가한 다음, Amazon Personalize 콘솔 또는 API를 사용하여 새 aws-user-personalization 레시피를 통해 모델(CreateSolution)을 훈련합니다. 그리고 Amazon Personalize에서 사용자에 대한 추천을 가져오고, 사용자에게 최신 항목과 이전 항목을 추천할 때 발생하는 바이어스를 제어할 수 있습니다. 이 기능에 대해 자세히 알아보려면 블로그를 참조하십시오.
이 기능은 Amazon Personalize를 사용할 수 있는 미국 동부(버지니아 북부, 오하이오), 미국 서부(오레곤), 캐나다(중부), EU(아일랜드) 및 아시아 태평양(시드니, 도쿄, 뭄바이, 싱가포르, 서울)에서 사용할 수 있습니다.