Medición del impacto de las recomendaciones con una atribución de métricas

Para medir el impacto de las recomendaciones de elementos, puede crear una atribución de métricas. Una atribución de métricas crea informes basados en los datos e interacciones de elementos que importe, así como en las métricas que especifique. Por ejemplo, la duración total de las películas vistas por los usuarios o el número total de eventos de clic. Amazon Personalize agrega los cálculos en un período de 15 minutos. Para datos de interacción transmitidos y datos masivos incrementales, Amazon Personalize envía automáticamente informes de métricas a Amazon CloudWatch. Para los datos masivos, puede optar por publicar informes en un bucket de Amazon S3.

Para cada interacción que importe, incluya datos de origen para comparar diferentes campañas, generadores de recomendaciones y terceros. Puede incluir el ID de recomendación de las recomendaciones que mostró al usuario o al origen de eventos, por ejemplo, a un tercero.

Por ejemplo, es posible que tenga una aplicación de streaming de vídeo que muestre recomendaciones de películas de dos generadores de recomendaciones diferentes de Amazon Personalize. Si desea ver qué generador de recomendaciones genera el mayor número de eventos de visualización, puede crear una atribución de métricas que realice un seguimiento del número total de eventos de visualización. A continuación, podría registrar los eventos de visualización a medida que los usuarios interactúen con las recomendaciones e incluir recommendationId en cada evento. Amazon Personalize utiliza el recommendationId para identificar a cada generador de recomendaciones. A medida que registra los eventos, puede ver los totales de los eventos de visualización agregados cada 15 minutos para ambos generadores de recomendación en CloudWatch. Para ver ejemplos de código que muestran cómo incluir un recommendationId o un eventAttributionSource para un evento, consulte Informes de atribución y métricas de eventos.