Was ist die Personalisierung?

Die Azure-Personalisierung ist ein cloudbasierter Dienst, mit dessen Hilfe Ihre Anwendungen für Benutzer den am besten geeigneten Inhalt anzeigen kann. Mit dem Personalisierungsdienst können Sie festlegen, welches Produkt Kunden vorgeschlagen werden soll, oder die optimale Position für eine Anzeige ermitteln. Nachdem der Inhalt für den Benutzer angezeigt wurde, überwacht Ihre Anwendung die Reaktion des Benutzers und gibt eine Relevanzbewertung an den Personalisierungsdienst zurück. Dies trägt zur kontinuierlichen Verbesserung des ML-Modells bei und unterstützt die Personalisierung bei der Wahl des besten Inhaltselements auf der Grundlage der empfangenen Kontextinformationen.

Tipp

Der Inhalt ist eine beliebige Informationseinheit, z. B. Text, Bilder, URLs, E-Mails oder andere Elemente, die zum Treffen einer Auswahl zum Anzeigen für Ihre Benutzer genutzt werden soll.

Diese Dokumentation enthält die folgenden Arten von Artikeln:

  • Schnellstarts sind Anleitungen zu den ersten Schritten, die Sie durch das Senden von Anforderungen an den Dienst führen.
  • Schrittanleitungen enthalten Anweisungen zur spezifischeren oder individuelleren Verwendung des Diensts.
  • Die Artikel zu Konzepten enthalten ausführliche Erläuterungen der Dienstfunktionen und -features.
  • Tutorials sind ausführlichere Leitfäden, in denen die Verwendung des Diensts als Komponente in umfassenderen Unternehmenslösungen veranschaulicht wird.

Bevor Sie beginnen, können Sie die Personalisierung mit dieser interaktiven Demo ausprobieren.

Wie wählt die Personalisierung das beste Inhaltselement aus?

Für die Personalisierung wird das vertiefende Lernen verwendet, um anhand des gesamten Verhaltens und der Relevanzbewertungen aller Benutzer das beste Element (Aktion) auswählen zu können. Aktionen sind die Inhaltselemente, z. B. Nachrichtenartikel, bestimmte Filme oder Produkte.

Beim Rangfolge-Aufruf werden das Aktionselement, einschließlich der zugehörigen Features, und die Kontextfeatures verwendet, um das oberste Aktionselement auszuwählen:

  • Aktionen mit Features: Inhaltselemente mit spezifischen Features für jedes Element.
  • Kontextfeatures: Features Ihrer Benutzer, des Kontexts oder der Umgebung bei der Nutzung Ihrer App.

Im Feld für die Relevanzaktion-ID gibt der Rangfolge-Aufruf die ID dazu zurück, welches Inhaltselement (Aktion) dem Benutzer angezeigt werden soll.

Die dem Benutzer angezeigte Aktion wird mithilfe von Machine Learning-Modellen ausgewählt, um zu versuchen, die Relevanz im Laufe der Zeit möglichst stark zu erhöhen.

Beispielszenarios

Werfen Sie einen Blick auf einige Szenarien, in denen die Personalisierung dazu verwendet werden kann, die besten Inhalte zur Anzeige für einen Benutzer auszuwählen.

Inhaltstyp Aktionen (mit Features) Kontextfeatures Zurückgegebene Relevanzaktion-ID
(anzuzeigender Inhalt)
Liste mit News a. The president... (Inland, Politik, [Text])
b. Premier League ... (Weltweit, Sport, [Text, Bild, Video])
c. Hurricane in the ... (Regional, Wetter, [Text, Bild]
Gerät, von dem News gelesen werden
Monat oder Saison
a The president...
Liste mit Filmen 1. Star Wars (1977, [Aktion, Abenteuer, Fantasy], George Lucas)
2. Hoop Dreams (1994, [Dokumentation, Sport], Steve James
3. Casablanca (1942, [Romanze, Drama, Krieg], Michael Curtiz)
Gerät, auf dem der Film angeschaut wird
Displaygröße
Typ des Benutzers
3. Casablanca
Produktliste i. Product A (3 kg, $$$$, Lieferung innerhalb von 24 Stunden)
ii. Product B (20 kg, $$, 2 Wochen Lieferzeit mit Zoll)
iii. Product C (3 kg, $$$, Lieferung innerhalb von 48 Stunden)
Gerät, über das der Einkauf erfolgt
Ausgabenebene des Benutzers
Monat oder Saison
ii. Product B

Für die Personalisierung wird das vertiefende Lernen genutzt, um die beste Aktion auszuwählen. Dazu wird eine sogenannte Relevanzaktion-ID verwendet. Das Machine Learning-Modell verwendet Folgendes:

  • Ein trainiertes Modell: Zuvor vom Personalisierungsdienst empfangene Informationen, die zum Verbessern des Machine Learning-Modells verwendet werden
  • Aktuelle Daten: Spezifische Aktionen mit Features und Kontextfeatures

Verwendung der Personalisierung

Die Rangfolge-API der Personalisierung wird jedes Mal aufgerufen, wenn Ihre Anwendung Inhalte darstellt. Dies wird als Ereignis bezeichnet und durch eine Ereignis-ID gekennzeichnet.

Die Relevanz-API der Personalisierung kann in Echtzeit oder verzögert aufgerufen werden, um die jeweils am besten geeignete Anpassung an Ihre Infrastruktur zu erzielen. Sie bestimmen die Relevanzbewertung basierend auf Ihren Geschäftsanforderungen. Die Relevanzbewertung liegt zwischen 0 und 1. Dies kann ein einzelner Wert sein, z. B. „1“ für „Gut“ und „0“ für „Schlecht“. Sie können auch eine Zahl verwenden, die von einem Algorithmus ermittelt wird, den Sie anhand Ihrer Geschäftsziele und Metriken erstellt haben.

Inhaltsanforderungen

Verwenden Sie die Personalisierung, wenn für Ihren Inhalt Folgendes gilt:

  • Er verfügt über eine begrenzte Anzahl von Aktionen oder Elementen (maximal ~50), die in jedem Personalisierungsereignis zur Auswahl stehen. Bei einer längeren Liste sollten Sie eine Empfehlungs-Engine verwenden, um die Liste auf 50 Elemente zu reduzieren, wenn Sie die Rangfolge-API für den Personalisierungsdienst aufrufen.
  • Enthält Informationen zur Beschreibung des Inhalts, für den die Rangfolge nach Relevanz erstellt werden soll: Aktionen mit Features und Kontextfeatures.
  • Verfügt über mindestens 1.000 inhaltsbezogene Ereignisse pro Tag, damit die Personalisierung effektiv ist. Wenn die Personalisierung nicht den mindestens benötigten Datenverkehr erhält, dauert es länger, bis der Dienst das beste Inhaltselement ermittelt hat.

Da für die Personalisierung die gesamten Informationen nahezu in Echtzeit genutzt werden, um das beste Inhaltselement zurückgeben zu können, wird vom Dienst Folgendes nicht durchgeführt:

  • Speichern und Verwalten von Informationen zum Benutzerprofil
  • Protokollieren von Einstellungen oder des Verlaufs einzelner Benutzer
  • Erzwingen von bereinigtem Inhalt mit Bezeichnungen

Entwerfen für die und Implementieren der Personalisierung

  1. Führen Sie das Entwerfen und Planen für Inhalt, Aktionen und Kontext durch. Ermitteln Sie den Relevanzalgorithmus für die Bewertung der Relevanz.

  2. Jede von Ihnen erstellte Personalisierungsressource wird als gesonderte Lernschleife angesehen. Die Schleife empfängt sowohl jeweils den Rangfolge- als auch den Relevanz-Aufruf für diesen Inhalt bzw. die Benutzererfahrung.

    Ressourcentyp Zweck
    Ausbildungsmodus E0 Trainieren des Personalisierungsmodells ohne Beeinträchtigung der vorhandenen Anwendung und anschließendes Bereitstellen für das Onlinelernverhalten in einer Produktionsumgebung
    Standard, S0 Onlinelernverhalten in einer Produktionsumgebung
    Free, F0 Ausprobieren des Onlinelernverhaltens in einer Nichtproduktionsumgebung
  3. Fügen Sie die Personalisierung Ihrer Anwendung, der Website oder dem System hinzu:

    1. Fügen Sie der Personalisierung in Ihrer Anwendung, der Website oder dem System einen Rangfolge-Aufruf hinzu, um das am besten geeignete Inhaltselement zu ermitteln, bevor der Inhalt dem Benutzer angezeigt wird.
    2. Zeigen Sie dem Benutzer das am besten geeignete Inhaltselement an, das anhand der zurückgegebenen Relevanzaktion-ID gekennzeichnet ist.
    3. Wenden Sie die Geschäftslogik auf die gesammelten Informationen an, die das Verhalten des Benutzers angeben, um die Relevanzbewertung zu ermitteln. Beispiel:
    Verhalten Berechnete Relevanzbewertung
    Benutzer hat das am besten geeignete Inhaltselement (Relevanzaktion-ID) ausgewählt 1
    Benutzer hat anderen Inhalt ausgewählt 0
    Benutzer hat innegehalten und zunächst gescrollt, bevor er das am besten geeignete Inhaltselement (Relevanzaktion-ID) ausgewählt hat 0,5
    1. Fügen Sie einen Relevanz-Aufruf hinzu, bei dem eine Relevanzbewertung zwischen 0 und 1 gesendet wird.
      • Unmittelbar nach dem Anzeigen Ihrer Inhalte
      • Oder später in einem Offlinesystem
    2. Werten Sie Ihre Schleife aus, indem Sie nach einer gewissen Nutzungsdauer eine Offlineauswertung durchführen. Bei der Offlineauswertung können Sie die Wirksamkeit des Personalisierungsdiensts testen und bewerten, ohne Ihren Code zu ändern oder die Benutzererfahrung zu beeinträchtigen.

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