개인화 캠페인에 개인화 추천 사용

새로운 추천을 생성한 후에는 이를 개인화 캠페인에 통합하십시오. 이 문서에서는 해당 프로세스에 프로필 API를 사용하는 방법을 설명합니다.

추천을 배포하십시오

추천을 배포하기 위한 주요 목적지는 Amplitude의 프로필 API입니다. 사용자 ID 또는 장치 ID별로 이 실시간 API를 호출할 수 있습니다. Amplitude는 1초 이내에 사용자에 대한 일련의 정보를 반환합니다.

프로필 API에 대한 추천 액세스를 제공하려면 데이터 동기화 탭으로 이동하여 프로필 API를 추천의 목적지로 선택합니다.

API

프로필 API는 REST 엔드포인트입니다. 사용자 ID 또는 장치 ID로 쿼리하여 각 사용자에 대한 JSON 응답을 수신하십시오:

https://profile-api.amplitude.com/v1/userprofile

API에 대해 인증하려면 Amplitude의 프로젝트 설정에서 비밀 키를 사용하십시오(설정 > 프로젝트 > [프로젝트 선택] > 일반).

쿼리 매개 변수를 설정하여 사용자 ID 및 추천을 지정합니다. API는 결과를 JSON 응답 본문으로 반환합니다.

다음 예제 요청은 특정 사용자와 추천에 대한 결과를 반환합니다. 추천 페이지의 세부 정보 섹션에서 추천 ID를 찾습니다.

bash

curl -H "Authorization: Api-Key Secret-Key" 'https://profile-api.amplitude.com/v1/userprofile?user_id=myuser&rec_id=s234ssg'`

이 질의에 대한 샘플 응답은 다음과 같습니다.

json

{
  "userData": {
    "recommendations": [
      {
        "rec_id": "s234ssg",
        "is_control": true,
        "items": [
          "investing-101",
          "mortgage-rates-primer",
          "retirement-goals",
          "what-is-a-cd",
          "setting-up-direct-deposit"
        ],
        "recommendation_source": "recommendations_model_v2",
        "last_updated": 1614192260
      }
    ],
    "user_id": "myuser",
    "device_id": "bef34a71-62cd-5b2e-af2f-58cd2eabb4d9",
    "amp_props": null
  }
}

응답에는 세 가지 핵심 정보가 포함되어 있습니다.

rec_id: 추천의 고유 식별자입니다.
is_control: 사용자가 추천 실험의 대조군 또는 실험군에 속하는지 여부를 나타내는 참 또는 거짓 결과입니다.
items: 문자열의 배열입니다. Amplitude는 결과를 최적화하기 위해 예측된 가능성에 따라 항목을 정렬하며, 확률이 가장 높은 항목이 먼저 표시됩니다.

또한 API를 사용하여 사용자 속성, 예측 및 코호트 멤버십을 검색할 수도 있습니다. 다음 예제에서는 추천, 모든 사용자 속성, 예측 및 코호트 멤버십을 검색하기 위한 요청을 전송합니다.

bash

curl -H "Authorization: Api-Key Secret-Key" 'https://profile-api.amplitude.com/v1/userprofile?user_id=myuser&rec_id=s234ssg&get_amp_props=true&prediction_id=t456tth&get_cohorts=true'

이 질의에 대한 샘플 응답은 다음과 같습니다.

json

{
  "userData": {
    "user_id": "myuser",
    "device_id": "bef34a71-62cd-5b2e-af2f-58cd2eabb4d9",
    "amp_props": {
      "country": "United States",
      "city": "Springfield",
      "first_used": "2019-04-30",
      "language": "English",
      "carrier": "Verizon",
      "last_used": "2021-02-25",
      "plan_type": "starter",
      "device": "samsung samsung SM-N976V",
      "os": "android 30",
      "app_version": "6.1.0",
      "gp:membership_points": "1752",
      "gp:initial_utm_campaign": "abcd",
      "gp:email": "user@example.com"
    },
    "recommendations": [
      {
        "rec_id": "s234ssg",
        "items": [
          "investing-101",
          "mortgage-rates-primer",
          "retirement-goals",
          "what-is-a-cd",
          "setting-up-direct-deposit"
        ],
        "is_control": false,
        "recommendation_source": "recommendations_model_v2",
        "last_updated": 1614192260
      }
    ],
    "predictions": [
      {
        "name": "Likelihood to Convert",
        "percentile": 97.5,
        "pred_id": "t456tth",
        "probability": 0.734
      }
    ],
    "cohort_memberships": ["u567uui"]
  }
}

API 통합

Profile API를 사용하면 고객의 디지털 워크플로에 개인화 추천을 포함하는 기능을 확장할 수 있습니다. API를 통합하려면 다음 단계를 수행하십시오.

API 호출:
- 사용자 프로필을 검색하려면 사용자 ID 또는 장치 ID를 입력하십시오.
- 사용자 세션 동안 실시간으로 호출을 수행하여 호출 시점의 가장 최근 사용자 프로필을 검색하십시오.
- 애플리케이션 스타트업 시 호출을 수행하고 사용자 세션 내내 프로필을 캐시합니다. 프로필 API는 짧은 지연 시간으로 반환되며 합리적인 트래픽 양을 처리하지만 캐싱은 지연 시간 변동성을 줄일 수 있습니다. 단점은 결과가 최신 상태가 아닐 수 있다는 것입니다. 대부분의 경우 캐시된 결과는 몇 시간 이상 유효합니다.
- 애플리케이션 레벨 비밀 키를 클라이언트측 앱이나 웹 소스 코드에 게시하지 마십시오. 백엔드 또는 프록시를 사용하여 사용자 신원을 확인하고 요청을 Amplitude의 API로 전달하십시오.
API가 응답을 반환한 후 is_control의 값을 확인하여 제공할 권장 경험을 결정하십시오:
- false인 경우 권장 페이로드items에 사용하십시오.
- true인 경우 기본값은 기본 제품 경험입니다. Amplitude는 items을(를) 임의로 선택된 항목으로 채우며, 이는 좋은 기준선일 수도 있고 아닐 수도 있습니다.
- recommendations 블록이 null이거나 API가 오류를 반환하는 경우, 기본 제품 경험으로 돌아갑니다. 이는 Amplitude가 아직 사용자를 알지 못하거나 사용자가 개인화 추천을 제공하기에 충분한 기록을 갖고 있지 않다는 것을 의미합니다.
페이로드에서 반환된 항목을 내부 CMS 또는 기능 플래그 지정 시스템과 일치시켜 사용자에게 제공할 항목을 지정합니다.
API를 제공 시스템과 통합하십시오.
- 내부 시스템을 통해 사용자에게 서비스를 제공하는 경우에는 일반적인 전송 방법을 따르십시오.
- Braze 연결 콘텐츠를 통해 경험을 제공하는 경우 다음 지침을 따르십시오.
- Movable Ink를 통해 경험을 제공하는 경우 다음 지침을 따르십시오.

결과 분석

고객의 앱, 웹사이트 또는 이메일 채널에 프로필 API를 배포한 후, Amplitude는 추천 성과를 측정합니다. Amplitude는 특정 추천에 대해 프로필 API가 호출될 때마다 이벤트, [Recs] Recommendation Event를 기록합니다.

이 이벤트는 이벤트 볼륨에 포함되지 않습니다.

추천의 성과를 보려면 관심 있는 추천을 열고 성과 탭을 클릭하십시오.

Amplitude는 퍼널 전환 차트의 요약 통계를 보여줍니다.

기준선 대비 상승도.
추천 전환율입니다.
전환율을 제어합니다.
유의성

Amplitude는 "유의성"을 1 - *p*의 값으로 정의합니다. 여기서 _p_는 양측 t 검정에서 나옵니다. 경우에 따라 이전에 불러오기한 특정 차트는 과거 결과와의 일관성을 유지하기 위해 여전히 성능을 능가할 가능성을 표시할 수 있습니다.

이 퍼널은 두 개의 세그먼트(통제 세그먼트와 실험 세그먼트)를 비교합니다. 제어 세그먼트의 경우 recommendations.recommendation_control = True입니다. 치료 세그먼트의 경우 recommendations.recommendation_control = False입니다.

기본 퍼널은 노출 이벤트와 결과 이벤트의 두 단계로 구성됩니다. 필요한 경우 이러한 단계를 수동으로 업데이트할 수 있습니다. 퍼널은 시간별 두 세그먼트의 비교를 보여줍니다.

통제 및 치료 세그먼트 간의 차이가 통계적으로 유의한지 확인하려면 유의성 열의 값을 확인하십시오.

이러한 결과를 사용하여 각 권장 사항의 영향을 수치화하십시오.

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