さまざまな業界で重要なユーザーエンゲージメントと収益メトリクスを向上させることが経験的に証明されています。増収がもたらされたことが明らかになりました。レコメンデーションに基づいています。以下の重要なユースケースをサポートしています。使用すると、デジタルチャンネルを通じたエンドユーザー体験をパーソナライズすることができます。コマース向けの製品のレコメンデーション、出版向けのニュース記事およびコンテンツのレコメンデーション、メディアおよびソーシャルネットワーク、旅行ウェブサイト向けのホテルのレコメンデーション、銀行向けのクレジットカードのレコメンデーション、出会い系サイトのマッチングのレコメンデーションなどが挙げられます。メール/メッセージングを通じて配信できます。使用して、ユーザーのやりとりが物理チャネルを通じて行われている場合にユーザー体験をカスタマイズすることもできます。食事提供会社は定期購入プランのユーザーに対して週ごとの食事をパーソナライズすることができます。開発者コンソールにアクセスすることで使用できます。送信するか、ユーザーイベントの履歴ログを使用してサービスをブートストラップするかを選択できます。ユーザーデータをインポートすることもできます。つを手動で選択することによって、開発者はパーソナライゼーションモデルをトレーニングできます。呼び出しでモデルをデプロイしてから、本番稼働アプリケーションで使用することができます。需要を満たすように自動的に拡張します。以下のデータを提供する必要があります。これには、クリック、視聴、ショッピングカートへの追加、コメントなどの重要なイベントが含まれます。サービスにオンボーディングする場合、開発者は、利用可能であれば、すべてのイベント/アクティビティストリームデータの履歴ログを提供することもできます。これは、本、動画、ニュース記事、製品など、あらゆるタイプのカタログにすることができます。と各アイテムに関連付けられたメタデータが含まれます。このデータは任意事項です。性別や年齢などのユーザーの人口統計データを含むユーザープロファイルデータです。このデータは任意事項です。このデータに基づいてモデルをトレーニング、デプロイします。従ってエンドユーザー向けにパーソナライズされた経験を生成できます。リスト、アイテムの類似アイテムのリスト、またはユーザーのランク付けされたアイテムのリストを返します。使用して、画像と説明を取得してから表示をレンダリングするなどの手順を経てエンドユーザー体験を生成すると予想されます。メール配信サービス、通知サービスなどと統合して、エンドユーザー体験を生成することもあります。テストを介してこの目標への影響を測定することによって測定できます。これらの目標は、通常は、クリックスルー率、ユーザーあたりの収益、セッションあたりの収益、セッションあたりの平均所要時間、リテンション率などです。顧客データについてトレーニングされたモデルのオフラインメトリクスも提供します。料金ページをご覧ください。使用方法については、開発者ガイドを参照してください。無料利用枠にすぐにアクセスできます。機会均等法を順守しています。平等に採用しています。