Aggiungi consigli sui modelli di raccomandazione ai messaggi in Amazon Pinpoint - Amazon Pinpoint

Avviso di fine del supporto: il 30 ottobre 2026 AWS terminerà il supporto per Amazon Pinpoint. Dopo il 30 ottobre 2026, non potrai più accedere alla console Amazon Pinpoint o alle risorse Amazon Pinpoint (endpoint, segmenti, campagne, percorsi e analisi). Per ulteriori informazioni, consulta Fine del supporto di Amazon Pinpoint. Nota: per quanto APIs riguarda gli SMS, i comandi vocali, i messaggi push su dispositivi mobili, l'OTP e la convalida del numero di telefono non sono interessati da questa modifica e sono supportati da End User Messaging. AWS

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Aggiungi consigli sui modelli di raccomandazione ai messaggi in Amazon Pinpoint

Per utilizzare un modello di raccomandazione con Amazon Pinpoint, crea una soluzione Amazon Personalize e quindi implementala come campagna Amazon Personalize. Quindi, puoi creare una configurazione per il modello di raccomandazione in Amazon Pinpoint. Nella configurazione è necessario specificare le impostazioni che determinano come recuperare ed elaborare i dati relativi alle raccomandazioni dalla campagna Amazon Personalize. Ciò include se richiamare una AWS Lambda funzione per eseguire un'ulteriore elaborazione dei dati recuperati.

Amazon Personalize è un AWS servizio progettato per aiutarti a creare modelli di machine learning che forniscono consigli personalizzati in tempo reale per i clienti che utilizzano le tue applicazioni. Grazie a procedure semplificate, Amazon Personalize supporta l'utente nel processo di creazione e addestramento di un modello di machine learning, quindi nella preparazione e implementazione del modello come campagna Amazon Personalize. Puoi quindi recuperare i suggerimenti personalizzati in tempo reale dalla campagna. Per ulteriori informazioni su Amazon Personalize, consulta la Guida per gli sviluppatori di Amazon Personalize.

AWS Lambda è un servizio di elaborazione che puoi utilizzare per eseguire codice senza fornire o gestire server. Impacchettate il codice e lo caricate AWS Lambda come funzione Lambda. AWS Lambda quindi esegue la funzione quando la funzione viene richiamata. Puoi richiamare una funzione manualmente, come risposta automatica agli eventi o in risposta a richieste provenienti da applicazioni o servizi, compreso Amazon Pinpoint. Per ulteriori informazioni su come creare e richiamare le funzioni Lambda, consulta Guida per gli sviluppatori di AWS Lambda.

Dopo aver creato una configurazione Amazon Pinpoint per un modello di raccomandazione, puoi aggiungere raccomandazioni dal modello ai messaggi inviati da campagne e percorsi. Puoi eseguire questa operazione utilizzando i modelli di messaggio che contengono variabili di messaggio per gli attributi suggeriti. Un attributo suggerito è un endpoint dinamico o un attributo utente progettato per memorizzare i dati dei suggerimenti. Puoi definire questi attributi crei la configurazione per un modello della funzione di suggerimento.

Puoi utilizzare le variabili per gli attributi suggeriti nei seguenti tipi di modelli di messaggio:

  • Modelli di posta elettronica, per i messaggi di posta elettronica inviati da campagne o viaggi.

  • Modelli di notifica push, per le notifiche push inviate dalle campagne.

  • Modelli SMS, per messaggi di testo SMS inviati da campagne.

Per ulteriori informazioni sull'utilizzo dei modelli di raccomandazione con Amazon Pinpoint, consulta Modelli di machine learning nella Guida per l'utente di Amazon Pinpoint.

Se configuri Amazon Pinpoint per richiamare una funzione Lambda che elabora i dati delle raccomandazioni, Amazon Pinpoint esegue le seguenti attività generali ogni volta che invia raccomandazioni personalizzate in un messaggio per una campagna o un percorso:

  1. Valuta ed elabora le impostazioni di configurazione e il contenuto del messaggio e del modello di messaggio.

  2. Determina che il modello di messaggio è connesso a un modello della funzione di suggerimento.

  3. Valuta le impostazioni di configurazione per la connessione e l'utilizzo del modello. Queste impostazioni sono definite dalla risorsa del Modello della funzione di suggerimento per il modello.

  4. Rileva una o più variabili di messaggio per gli attributi suggeriti definiti dalle impostazioni di configurazione per il modello.

  5. Recupera i dati delle raccomandazioni dalla campagna Amazon Personalize specificata nelle impostazioni di configurazione per il modello. Utilizza il GetRecommendationsfunzionamento dell'API Amazon Personalize Runtime per eseguire questa attività.

  6. Aggiunge i dati suggeriti appropriati a un attributo dinamico suggerito (RecommendationItems) per ogni destinatario del messaggio.

  7. Richiama la funzione Lambda e invia i dati delle raccomandazioni per ciascun destinatario a tale funzione per l'elaborazione.

    I dati vengono inviati come oggetto JSON che contiene la definizione dell'endpoint per ogni destinatario. Ogni definizione di endpoint include un campo RecommendationItems contenente un array ordinato contenente da 1 a 5 valori. Il numero di valori nella matrice dipende dalle impostazioni di configurazione del modello.

  8. Attende che la funzione Lambda elabori i dati e restituisca i risultati.

    I risultati consistono in un oggetto JSON che contiene una definizione dell’endpoint aggiornata per ogni destinatario. Ogni definizione dell’endpoint aggiornata contiene un nuovo oggetto Recommendations. Questo oggetto contiene da 1 a 10 campi, uno per ogni attributo consigliato personalizzato definito nelle impostazioni di configurazione per il modello. Ciascuno di questi campi memorizza dati dei suggerimenti avanzati per l'endpoint.

  9. Utilizza la definizione dell'endpoint aggiornata per ciascun destinatario per sostituire ogni variabile di messaggio con il valore appropriato per tale destinatario.

  10. Invia una versione del messaggio contenente i suggerimenti personalizzati per ciascun destinatario del messaggio.

Per personalizzare e migliorare le raccomandazioni in questo modo, crea una funzione Lambda che elabori le definizioni di endpoint inviate da Amazon Pinpoint e restituisca le definizioni aggiornate. Quindi, assegna una policy di funzione Lambda alla funzione e autorizza Amazon Pinpoint a richiamare la funzione. Quindi, configura il modello di raccomandazione in Amazon Pinpoint. Quando configuri il modello, specifica la funzione da richiamare e definisci gli attributi suggeriti da utilizzare.