发布于: Jul 29, 2022
Amazon Personalize 将帮助客户在原有推荐机制当中纳入新的产品与内容，以更好的方式为最终用户提供远超其他推荐系统的发现、点击、购买或消费体验
谈及个性化推荐与 CDN 就不得不提及 Amazon Personalize，Amazon Personalize 现在能够更轻松地为书籍、电影、音乐、新闻文章等目录创建个性化推荐，且通过 Amazon Web Services 控制台进行几次点击即可将推荐效率提升高达 50%（以点击率衡量）。无需对应用程序代码做出任何更改，Amazon Personalize 将帮助客户在原有推荐机制当中纳入新的产品与内容，以更好的方式为最终用户提供远超其他推荐系统的发现、点击、购买或消费体验。
随着新产品与新内容的不断涌现，许多目录的规模也在持续扩张，帮助用户及时发现并使用这些产品或内容对企业来说至关重要。例如，新闻网站用户希望看到最新的个性化新闻推送，而视频点播服务消费媒体的用户则希望第一时间获得自己喜爱的影片与剧集。只有向用户展示新产品及内容并满足这些期望，企业才能持续保持用户体验的新鲜感，并通过直接转化或订阅用户转化及保留，提升自身运营收入。但不断变化的目录中往往包含过多新内容，很难向每位用户进行逐一展示。因此，根据用户的兴趣与喜好将新产品与用户进行匹配，从而使用户体验更加个性化。问题在于，新产品往往缺少历史浏览、点击、购买及订阅数据，因此为其生成个性化推荐往往难度更高。大部分传统推荐系统只能通过充足的历史数据进行产品推荐，这将导致目录中的众多新产品被忽略。
通过今天的发布，您只需要在 Amazon Personalize 控制台内进行几次单击，即可帮助企业客户为用户创建新的产品与内容个性化推荐。Amazon Personalize 能够整合用户以往对于类似产品的积极交互（点击、购买等），并据此整理出新的产品推荐信息。如果用户对于推荐的新产品同样抱有积极态度，则 Personalize 会进一步将其推荐给更多具有相似喜好的用户。在 Amazon，我们多年以来一直利用此项功能生成产品推荐，而且相较于不包含新产品的推荐方法，其客户转化率提高了 21%。该功能已经通过 Amazon Personalize 免费提供，作为其深度学习算法的一部分，这些算法在 Amazon 多年的开发及实践使用中得到了持续完善。对客户来说，这是一个双赢的局面——既可以免费获取这项新功能，又不必放弃之前已经通过 Amazon Personalize 建立的高相关度推荐能力。
Amazon Personalize 能够帮助客户轻松地开发具有广泛个性化用例的应用程序，包括实时产品推荐与定制化的市场营销。Amazon Personalize 将 Amazon.com 使用的同一套机器学习技术方案交付给每一个人，供其在自己的应用场景中使用，且无需任何机器学习专业经验。Amazon Personalize 客户只需要为实际服务使用量付费，不必承担任何最低费用或服务使用承诺。大家可以通过简单的三步走过程快速使用 Amazon Personalize，期间只需要在 Amazon Web Services 控制台中进行几次单击；当然，您也可以通过一组简单的API调用实现同样的效果。首先，将 Amazon Personalize 指向 Amazon S3 中的用户数据、目录数据以及查看、点击、购买等活动流，或者使用简单的 API 调用进行上传。第二步，在控制台中单击或执行 API 调用，借此为您的数据训练出自定义的私有推荐模型 (CreateSolution)。第三步，通过创建活动 (Campaign) 并使用 GetRecommendations API 为任意用户检索出个性化推荐结果。
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