Amazon Pinpoint의 메시지에 추천자 모델 추천 추가 - Amazon Pinpoint

지원 종료 공지: 2026년 10월 30일에 AWS 는 Amazon Pinpoint에 대한 지원을 종료합니다. 2026년 10월 30일 이후에는 Amazon Pinpoint 콘솔 또는 Amazon Pinpoint 리소스(엔드포인트, 세그먼트, 캠페인, 여정, 분석)에 더 이상 액세스할 수 없습니다. 자세한 내용은 Amazon Pinpoint 지원 종료를 참조하세요. 참고: SMS, 음성, 모바일 푸시, OTP 및 전화번호 검증과 관련된 APIs는이 변경의 영향을 받지 않으며 AWS 최종 사용자 메시징에서 지원됩니다.

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

Amazon Pinpoint의 메시지에 추천자 모델 추천 추가

Amazon Pinpoint에서 추천 모델을 사용하려면 먼저 Amazon Personalize 솔루션을 만들고 이 솔루션을 Amazon Personalize 캠페인으로 배포합니다. 그런 다음 Amazon Pinpoint에서 추천 모델에 대한 구성을 만듭니다. 구성에서 Amazon Personalize 캠페인에서 권장 데이터를 검색하고 처리하는 방법을 결정하는 설정을 지정합니다. 여기에는 검색된 데이터의 추가 처리를 수행하는 AWS Lambda 함수를 간접적으로 호출할지 여부가 포함됩니다.

Amazon Personalize는 애플리케이션을 사용하는 고객에게 실시간으로 맞춤화된 추천을 제공하는 기계 학습(ML) 모델을 생성할 수 있도록 설계된 AWS 서비스입니다. Amazon Personalize는 ML 모델을 생성 및 교육한 다음, 해당 모델을 Amazon Personalize 캠페인으로 준비 및 배포하는 프로세스를 안내합니다. 그런 다음 캠페인에서 실시간 맞춤형 추천을 검색할 수 있습니다. Amazon Personalize에 대한 자세한 내용은 Amazon Personalize 개발자 안내서를 참조하세요.

AWS Lambda는 서버를 프로비저닝하거나 관리하지 않고 코드를 실행하는 데 사용할 수 있는 컴퓨팅 서비스입니다. 코드를 패키징하여 AWS Lambda에 로Lambda 함수로 업로드합니다. 그러면 AWS Lambda에서는 해당 함수가 간접적으로 호출될 때 실행합니다. 함수는 이벤트에 대한 응답으로 또는 애플리케이션 또는 서비스(예: Amazon Pinpoint)의 요청에 대한 응답으로 사용자가 수동으로 또는 자동으로 간접 호출할 수 있습니다. Lambda 함수 생성 및 호출에 대한 자세한 내용은 AWS Lambda 개발자 안내서를 참조하세요.

추천 모델에 대한 Amazon Pinpoint 구성을 생성한 후 캠페인 및 여정에서 보내는 메시지에 모델의 권장 사항을 추가할 수 있습니다. 이렇게 하려면 추천 속성에 대한 메시지 변수가 포함된 메시지 템플릿을 사용합니다. 추천 속성은 추천 데이터를 저장하도록 설계된 동적 엔드포인트 또는 사용자 속성입니다. 추천 모델에 대한 구성을 만들 때 이러한 속성을 정의합니다.

다음과 같은 유형의 메시지 템플릿에서 추천 속성에 대한 변수를 사용할 수 있습니다.

  • 이메일 템플릿 - 캠페인 또는 여정에서 보내는 이메일 메시지용입니다.

  • 푸시 알림 템플릿 - 캠페인에서 보내는 푸시 알림용입니다.

  • SMS 템플릿 - 캠페인에서 보내는 SMS 문자 메시지용입니다.

Amazon Pinpoint에서 추천 모델을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Amazon Pinpoint 사용 설명서의 기계 학습 모델 섹션을 참조하세요.

추천 데이터를 처리하는 Lambda 함수를 간접적으로 호출하도록 Amazon Pinpoint를 구성한 경우, Amazon Pinpoint는 캠페인 또는 여정에 대한 메시지로 맞춤형 추천을 보낼 때마다 다음과 같은 일반 작업을 수행합니다.

  1. 메시지 및 메시지 템플릿의 구성 설정 및 내용을 평가하고 처리합니다.

  2. 메시지 템플릿이 추천 모델에 연결되어 있는지 확인합니다.

  3. 모델에 연결하고 사용하기 위한 구성 설정을 평가합니다. 이는 모델의 추천 모델 리소스에 의해 정의됩니다.

  4. 모델의 구성 설정에 의해 정의된 추천 속성에 대해 하나 이상의 메시지 변수를 감지합니다.

  5. 모델의 구성 설정에 지정된 Amazon Personalize 캠페인에서 추천 데이터를 검색합니다. 이는 Amazon Personalize 런타임 API의 GetRecommendations 작업을 사용하여 이 태스크를 수행합니다.

  6. 각 메시지 수신자에 대해 적절한 추천 데이터를 동적 추천 속성(RecommendationItems)에 추가합니다.

  7. Lambda 함수를 간접적으로 호출하고 처리를 위해 각 수신자에 대한 추천 데이터를 해당 함수에 보냅니다.

    데이터는 각 수신자에 대한 엔드포인트 정의가 포함된 JSON 객체로 전송됩니다. 각 엔드포인트 정의에는 1~5개의 값으로 이뤄진 정렬된 배열을 포함하는 RecommendationItems 필드가 포함되어 있습니다. 배열의 값 수는 모델의 구성 설정에 따라 다릅니다.

  8. Lambda 함수가 데이터를 처리하고 결과를 반환할 때까지 기다립니다.

    결과는 각 수신자에 대해 업데이트된 엔드포인트 정의를 포함하는 JSON 객체입니다. 업데이트된 각 엔드포인트 정의에는 새 Recommendations 객체가 포함됩니다. 이 객체에는 모델의 구성 설정에서 정의한 각 사용자 지정 추천 속성에 대해 하나씩 1~10개의 필드가 포함되어 있습니다. 이러한 각 필드에는 엔드포인트에 대한 개선된 추천 데이터가 저장됩니다.

  9. 각 수신자에 대해 업데이트된 엔드포인트 정의를 사용하여 각 메시지 변수를 해당 수신자에 대한 적절한 값으로 바꿉니다.

  10. 각 메시지 수신자에 대한 맞춤형 추천이 포함된 메시지 버전을 보냅니다.

이러한 방식으로 추천을 사용자 지정하고 개선하려면 먼저 Amazon Pinpoint에서 보낸 엔드포인트 정의를 처리하고 업데이트된 엔드포인트 정의를 반환하는 Lambda 함수를 만듭니다. 다음으로 Lambda 함수 정책을 함수에 할당하고 함수를 간접적으로 호출하도록 Amazon Pinpoint에 권한을 부여합니다. 그런 다음 Amazon Pinpoint에서 추천 모델을 구성합니다. 모델을 구성할 때 간접적으로 호출할 함수를 지정하고 사용할 추천 속성을 정의합니다.