Informes de atribución y métricas de eventos - Amazon Personalize

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Informes de atribución y métricas de eventos

Para supervisar el tipo y la cantidad de eventos enviados a Amazon Personalize, utilice CloudWatch las métricas de Amazon. Para obtener más información, consulte Supervisión de Amazon Personalize con Amazon CloudWatch.

Para generar CloudWatch informes que muestren el impacto de las recomendaciones, cree una atribución métrica y registre las interacciones de los usuarios con recomendaciones en tiempo real. Para obtener información sobre cómo crear una atribución de métricas, consulte. Medición del impacto de las recomendaciones de Amazon Personalize

Para cada evento, incluya el ID de recomendación de las recomendaciones que mostró al usuario. O incluya el origen del evento, como un tercero. Importe estos datos para comparar diferentes campañas, recomendadores y terceros. Puede importar como máximo 100 fuentes de atribución de eventos.

  • Si proporciona recommendationId, Amazon Personalize determina automáticamente la campaña o el recomendador de origen y lo identificará en los informes de una columna EVENT_ATTRIBUTION_SOURCE.

  • Si proporciona ambos atributos, Amazon Personalize utilizará únicamente eventAttributionSource.

  • Si no proporciona un origen, Amazon Personalize etiqueta el origen SOURCE_NAME_UNDEFINED en los informes.

El siguiente código muestra cómo proporcionar una eventAttributionSource para un evento en una PutEvents operación. 

response = personalize_events.put_events(
    trackingId = 'eventTrackerId',
    userId= 'userId',
    sessionId = 'sessionId123',
    eventList = [{
        'eventId': 'event1',
        'eventType': 'watch',
        'sentAt': '1667260945',
        'itemId': '123',
        'metricAttribution': { 
            'eventAttributionSource': 'thirdPartyServiceXYZ'
        }
    }]
)
statusCode = response['ResponseMetadata']['HTTPStatusCode']
print(statusCode)

El código siguiente muestra cómo proporcionar un recommendationId para un evento en una PutEvents operación.

response = personalize_events.put_events(
    trackingId = 'eventTrackerId',
    userId= 'userId',
    sessionId = 'sessionId123',
    eventList = [{
        'eventId': 'event1',
        'eventType': 'watch',
        'sentAt': '1667260945',
        'itemId': '123',
        'recommendationId': 'RID-12345678-1234-1234-1234-abcdefghijkl'
    }]
)
statusCode = response['ResponseMetadata']['HTTPStatusCode']
print(statusCode)