Personalisierung mit mehreren Slots (Vorschau)

Wichtig

Ab dem 20. September 2023 können Sie keine neuen Personalisierungsressourcen mehr erstellen. Der Personalisierungsdienst wird am 1. Oktober 2026 eingestellt.

Mit der Personalisierung mit mehreren Slots (Vorschau) können Sie Inhalte in Weblayouts, Rotationen und Listen als Ziel verwenden, in denen Ihren Benutzern mehr als eine Aktion (z. B. ein Produkt oder ein Inhaltsteil) angezeigt wird. Mit Personalizer-APIs mit mehreren Slots können Sie die KI-Modelle in Personalizer lernen lassen, welche Benutzerkontexte und Produkte bestimmte Verhaltensweisen beeinflussen, und dabei die Platzierung in Ihrer Benutzeroberfläche berücksichtigen und daraus lernen. Zum Beispiel kann Personalizer feststellen, dass bestimmte Produkte oder Inhalte als Seitenleiste oder Fußzeile mehr Klicks bringen als als Haupt-Highlight auf einer Seite.

In diesem Artikel erfahren Sie, warum Personalisierung mit mehreren Slots die Ergebnisse verbessert, wie sie aktiviert wird und wann sie verwendet werden sollte. In diesem Artikel wird davon ausgegangen, dass Sie mit den Personalizer-APIs wie Rank und Reward vertraut sind und über ein konzeptionelles Verständnis der Verwendung in Ihrer Anwendung verfügen. Wenn Sie mit Personalizer und dessen Funktionsweise nicht vertraut sind, überprüfen Sie Folgendes, bevor Sie fortfahren:

• Was ist Personalisierung?
• Funktionsweise der Personalisierung

Wichtig

Die Personalisierung mit mehreren Slots befindet sich in Public Preview. Features, Ansätze und Prozesse ändern sich basierend auf dem Benutzerfeedback. Wenn Sie die Vorschau für mehrere Slots aktivieren, werden andere Personalisierungsfunktionen in Ihrer Schleife dauerhaft deaktiviert. Die Personalisierung mit mehreren Slots kann nicht deaktiviert werden, wenn sie bereits für eine Personalizer-Schleife aktiviert wurde. Lesen Sie dieses Dokument und berücksichtigen Sie die Auswirkungen, bevor Sie eine Personalizer-Schleife für die Personalisierung mit mehreren Slots konfigurieren.

Wann die Personalisierung mit mehreren Slots angewendet wird

Wenn Sie Ihren Benutzern Produkte und/oder Inhalte anzeigen, möchten Sie Ihren Kunden mehrere Elemente anzeigen. Beispiel:

• Websitelayouts für Startseiten: Viele Kacheln und Seitenbereiche sind speziell für die Hervorhebung von Inhalten in Feldern, Bannern und Randleisten unterschiedlicher Formen und Größen verfügbar. Die Personalisierung mit mehreren Slots stellt fest, wie sich die Merkmale dieses Layouts auf die Auswahl und Aktionen der Kunden auswirken.
• Rotation: Für Rotationen mit dynamisch veränderlichem Inhalt sind mehrere Elemente erforderlich. Die Personalisierung mit mehreren Slots kann lernen, wie sich die Sequenz und sogar die Anzeigedauer auf Klicks und Kundenbindung auswirken.
• Verwandte Produkte/Inhalte und eingebettete Verweise: Es ist üblich, Benutzer einzubinden, indem Verweise auf zusätzliche Inhalte und Produkte in oder zwischen Bannern, Randleisten, Balken und Fußzeilenfeldern eingebettet werden. Die Personalisierung mit mehreren Slots kann Ihnen helfen, Ihre Verweise dort einzufügen, wo sie am wahrscheinlichsten eine größere Nutzung fördern.
• Suchergebnisse oder Listen: Wenn Ihre Anwendungssuchfunktion Ergebnisse als Listen oder Kacheln bereitstellt, können Sie die Personalisierung mit mehreren Slots verwenden, um auszuwählen, welche Elemente oben hervorgehoben werden sollen und dabei mehr Metadaten als herkömmliche Bewerter berücksichtigen.
• Dynamische Kanäle und Wiedergabelisten: Die Personalisierung mit mehreren Slots kann dabei helfen, eine kurze Sequenz für eine Liste von Videos oder Titeln zu bestimmen, die als Nächstes in einem dynamischen Kanal wiedergegeben werden sollen.

Durch die Personalisierung mit mehreren Slots können Sie die „Slots“ auf der Benutzeroberfläche bestimmen, für die Aktionen ausgewählt werden müssen. Außerdem können Sie weitere Informationen zu den Slots bereitstellen, damit die Personalisierung die Produktplatzierung verbessern kann, z. B. ist dies eine große oder kleine Box? Wird eine Beschriftung oder nur ein Feature angezeigt? Befindet sie sich in einer Fußzeile oder Randleiste?

Wie die Personalisierung mit mehreren Slots angewendet wird

1. Aktivierung der Personalisierung mit mehreren Slots
2. Erstellen eines JSON-Objekts für die Ranganforderung
3. Aufrufen der Rang-API zum Definieren von Slots und Baseline-Aktionen
4. Aufrufen der Belohnungs-APIs

Aktivierung der Personalisierung mit mehreren Slots

Weitere Informationen zum persönlichen Nutzen der Personalisierung mit mehreren Slots finden Sie weiter unten unter Unterschiede zwischen Personalisierung mit einem oder mehreren Slots. Die Personalisierung mit mehreren Slots ist ein Vorschau-Feature: Wir empfehlen Ihnen, eine neue Personalizer-Schleife zu erstellen, wenn Sie APIs für die Personalisierung mit mehreren Slots testen möchten, da die Aktivierung nicht umkehrbar ist und Auswirkungen auf eine Personalizer-Schleife hat, die in der Produktion ausgeführt wird.

Sobald Sie sich dazu entschieden haben, eine Schleife in eine Personalisierung mit mehreren Slots zu konvertieren, müssen Sie diese Schritte für diese Personalizer-Schleife einmal ausführen:

Upgraden der Instanz für die Personalisierung zur Verwendung mehrerer Slots

Hinweis

Die Personalisierung mit mehreren Slots (Vorschau) wirkt sich auf weitere Funktionen des Personalisierungsdiensts aus. Diese Änderung kann nicht rückgängig gemacht werden. Bevor Sie die Personalisierung mit mehreren Slots aktivieren, sollten Sie die Informationen zur Personalisierung mit mehreren Slots (Vorschau) lesen.

1. Deaktivieren der automatischen Optimierung im Microsoft Azure-Portal. Deaktivieren Sie in der Ressource „Personalisierung“ unter Ressourcenverwaltung auf der Seite Modell- und Lerneinstellungen die automatische Optimierung und speichern Sie.

Hinweis

Die Personalisierung mit mehreren Slots funktioniert nur, wenn Sie die automatische Optimierung deaktivieren. Die automatische Optimierung für die Personalisierung mit mehreren Slots wird in der Zukunft unterstützt.

2. Aktualisieren Sie die Personalisierung auf mehrere Slots: Wählen Sie im Azure-Portal für die Ressource „Personalisierung“ in der Ressourcenverwaltung auf der Seite Modell- und Lerneinstellungen die Option Lerneinstellungen exportieren aus. Das Argumentfeld in der heruntergeladenen JSON-Datei beginnt mit --cb_explore_adf. Ändern Sie dies in --ccb_explore_adf und speichern Sie die Datei. CB (kontextbezogene Banditen) und CCB (bedingt kontextbezogene Banditen) sind die Algorithmen, die von der Personalisierung für Vorgänge mit einem Slot bzw. mehreren Slots verwendet werden. ADF (Aktionsabhängige Funktionen) bedeutet, dass die Aktionen mit Funktionen ausgedrückt/identifiziert werden.

Navigieren Sie auf der gleichen Registerkarte im Portal unter Lerneinstellungen importieren zu Ihrer zuletzt geänderten JSON-Datei, und laden Sie die Datei hoch. Durch diesen Vorgang wird Ihre Personalisierungsinstanz für die Unterstützung mehrerer Slots aktualisiert, sodass ab diesem Zeitpunkt das Einstufen von Aufrufen nach Rangfolge und Relevanz mit mehreren Slots unterstützt wird.

Erstellen eines JSON-Objekts für die Ranganforderung

Die Verwendung der Personalisierung mit mehreren Slots erfordert eine API, die sich geringfügig von der Einzelslot-Personalisierungs-API unterscheidet.

Sie deklarieren die verfügbaren Slots zum Zuweisen von Aktionen in jeder Rangaufrufanforderung im Slots-Objekt:

• Array von Slots: Sie müssen ein Array von Slots deklarieren. Slots werden geordnet: Die Position der einzelnen Slots im Array ist wichtig. Es wird dringend empfohlen, Ihre Slot-Definitionen basierend darauf zu ordnen, wie viele Belohnungen/Klicks/Konvertierungen die einzelnen Slots tendenziell erhalten, beginnend mit dem Slot, der am besten erhält. Beispielsweise fügen Sie dann ein großes „Hero“-Feld auf der Homepage für eine Website als Slot 1 anstelle einer kleinen Fußzeile hinzu. Die Personalisierung weist Aktionen mit einer besseren Wahrscheinlichkeit zu, dass sie früher in der Sequenz Belohnungen erhalten kann, ohne dass Sie sonst etwas verändern müssen.
• Slot-ID: Sie müssen jedem Slot eine „slotId“ geben. Das ist eine Zeichenfolge, die für alle anderen Slots in diesem Rangaufruf eindeutig ist.
• Slot-Features: Sie sollten zusätzliche Metadaten bereitstellen, die die Slots beschreiben und weiter von anderen Slots unterscheiden. Diese werden als Features bezeichnet. Beim Bestimmen von Slot-Features müssen Sie die gleichen Richtlinien befolgen, die für die Features von Kontext und Aktionen empfohlen werden (siehe: Features für Kontext und Aktionen). Typische Slot-Features helfen beim Identifizieren von Größe, Position oder visuellen Merkmalen eines Benutzeroberflächenelements. Zum Beispiel: position: "top-left", size: "big", animated: "no", sidebar: "true" oder sequence: "1".
• Baseline-Aktionen: Sie müssen die Baseline-Aktions-ID für jeden Slot angeben. Das ist die ID der Aktion, die in diesem Slot angezeigt wird, wenn die Personalisierung nicht vorhanden wäre. Dies ist erforderlich, um die Personalisierung im Ausbildungsmodus zu trainieren und bei Offlineauswertungen eine aussagekräftige Zahl zu haben.
• Über ausreichend Aktionen verfügen: Stellen Sie sicher, dass Sie Rangfolge mit mehr Aktionen als Slots aufrufen, damit die Personalisierung jedem Slot mindestens eine Aktion zuweisen kann. Die Personalisierung wiederholt Aktionsempfehlungen nicht Slot-übergreifend: Die Rangantwort weist jede Aktion höchstens einem Slot zu.

Es ist kein Problem, wenn Sie Slots im Laufe der Zeit hinzufügen oder entfernen, ihre Features hinzufügen und ändern oder das Array neu anordnen: Die Personalisierung passt das Training forlaufend basierend auf den neuen Informationen an.

Hier sehen Sie ein Beispiel-slots-Objekt mit einigen Beispielfeatures. Während der Großteil des slots-Objekts stabil ist (da sich die Benutzeroberflächen tendenziell langsam ändern), ändert sich der Größte davon nicht häufig: Sie müssen jedoch sicherstellen, dass Sie jedem Rangfolgeaufruf die entsprechenden „baselineAction-IDs“ zuweisen.

"slots": [ 
    { 
      "id": "BigHighlight", 
      "features": [ 
            { 
              "size": "Large", 
              "position": "Left-Middle" 
            }
        ],
        "baselineAction": "BlackBoot_4656" 
    }, 

    { 
      "id": "Sidebar1", 
      "features": [ 
            { 
              "size": "Small", 
              "position": "Right-Top" 
            } 
        ],
        "baselineAction": "TrekkingShoe_1122"  
    }  
  ]

Verwenden der Antwort der Rang-API

Eine Rangantwort mit mehreren Slots aus der obigen Anforderung kann wie folgt aussehen:

{ 
  "slots": [ 
        { 
          "id": "BigHighlight", 
          "rewardActionId": "WhiteSneaker_8181" 
        }, 
        { 
          "id": "SideBar1", 
          "rewardActionId": "BlackBoot_4656" 
        } 
    ], 
  "eventId": "123456D0-BFEE-4598-8196-C57383D38E10" 
} 

Verwenden Sie die „rewardAction-ID“ für jeden Slot und nutzen Sie sie, um Ihre Benutzeroberfläche entsprechend zu rendern.

Aufrufen der Belohnungs-API

Personalizer lernt, wie Sie Aktionen auswählen, die die erhaltene Belohnung maximieren. Ihre Anwendung beobachtet das Benutzerverhalten und berechnet basierend auf der beobachteten Reaktion eine „Belohnungsbewertung“ für Personalizer. Wenn der Benutzer beispielsweise auf die Aktion im "slotId": "SideBar1", geklickt hat, senden Sie eine „1“ an die Personalisierung, um eine positive Verstärkung für die Aktionsoptionen bereitzustellen.

Die Belohnungs-API gibt die „eventId“ für die Belohnung in der URL an:

https://{endpoint}/personalizer/v1.0/events/{eventId}/reward

Beispielsweise wird die Belohnung für das obige Ereignis mit der ID 123456D0-BFEE-4598-8196-C57383D38E10/reward an https://{endpoint}/personalizer/v1.0/events/123456D0-BFEE-4598-8196-C57383D38E10/reward/reward gesendet:

{ 
  "reward": [ 
    { 
      "slotId": "BigHighlight", 
      "value": 0.2 
    }, 
    { 
      "slotId": "SideBar1", 
     "value": 1.0 
    }, 
  ] 
} 

Sie müssen nicht alle Belohnungsbewertungen in nur einem Aufruf der Reward-API bereitstellen. Sie können die Belohnungs-API mehrmals aufrufen, jeweils mit den entsprechenden „eventId“ und „slotIds“. Wenn für einen Slot in einem Ereignis keine Belohnungsbewertung empfangen wird, weist die Personalisierung implizit die für die Schleife konfigurierte standardmäßige Belohnung zu (in der Regel 0).

Unterschiede zwischen der Personalisierung mit einem einzelnen und mehreren Slots

Es gibt Unterschiede in der Verwendung der Rangfolge- und Belohnungs-APIs bei der Personalisierung mit einem einzelnen und mehreren Slots:

BESCHREIBUNG	Personalisierung mit einem einzelnen Slot	Personalisierung mit mehreren Slots
Rangfolge von API-Aufrufanforderungselementen	Sie senden ein Kontextobjekt und eine Liste von Aktionen	Sie senden Kontext, eine Liste von Aktionen und eine geordnete Liste von Slots
Ranganforderung mit Angabe der Baseline	Personalizer verwendet die erste Aktion in der Aktionsliste als Baselineaktion (das Element, das Ihre Anwendung ausgewählt hätte, wenn Personalizer nicht vorhanden wäre).	Sie müssen die ActionID der Baseline angeben, die in jedem Slot verwendet worden wäre.
Rangfolge-API-Aufrufantwort	Ihre Anwendung hebt die im Feld „rewardActionId“ angegebene Aktion hervor	Die Antwort enthält eine andere „rewardActionId“ für jeden Slot, der in der Anforderung angegeben wurde. Ihre Anwendung zeigt diese „rewardActionId“-Aktionen in jedem Slot an.
Aufruf der Belohnungs-API	Sie rufen die Reward-API mit einer Belohnungsbewertung auf, die Sie berechnen, wie die Benutzer mit „rewardActionId“ für diese bestimmte „eventId“ interagiert haben. Wenn der Benutzer z. B. darauf geklickt hat, senden Sie eine Belohnung von 1.	Sie geben die Belohnung für jeden Slot an, wenn Sie wissen, wie gut die Aktion mit „rewardActionId“ das gewünschte Benutzerverhalten geliefert hat. Dies kann in einem oder mehreren Belohnungs-API-Aufrufen mit der gleichen „eventId“ gesendet werden.

Auswirkungen der Aktivierung von mehreren Slots für eine Personalizer-Schleife

Berücksichtigen Sie außerdem Folgendes, wenn Sie mehrere Slots aktivieren:

BESCHREIBUNG	Personalisierung mit einem einzelnen Slot	Personalisierung mit mehreren Slots
Inaktive Ereignisse und Aktivierung	Beim Aufrufen der Aktivierungs-API aktiviert Personalizer das Ereignis, erwartet eine Belohnungsbewertung oder weist die konfigurierte Standardbewertung zu, wenn die Belohnungswartezeit überschritten wird.	Personalizer aktiviert und erwartet Belohnungen für alle Slots, die in der „eventId“ angegeben wurden
Ausbildungsmodus	Die Personalizer-Rangfolge-API gibt immer die Baseline-Aktion zurück und trainiert interne Modelle, indem die Baseline-Aktion imitiert wird.	Die Rangfolge-API von Personalizer gibt die Baseline-Aktion für jeden Slot zurück, der im Feld „baselineAction“ angegeben ist. Personalizer trainiert interne Modelle beim Imitieren des ersten Modells
Lerngeschwindigkeit	Lernt nur aus der hervorgehobenen Aktion	Kann aus Interaktionen mit einem beliebigen Slot lernen. Dies bedeutet in der Regel mehr Benutzerverhalten, das Belohnungen liefern kann, was zu einem schnelleren Lernen für Personalizer führen würde.
Offlineauswertungen	Vergleicht die Leistung der Personalisierung mit Baseline-basierten und optimierten Lerneinstellungen, basierend darauf, welche Aktion ausgewählt worden wären.	(Vorschaueinschränkung) Wertet nur die Leistung des ersten Slots im Array aus. Für genauere Auswertungen wird empfohlen, sicherzustellen, dass der Slot mit den meisten Belohnungen der erste Slot in Ihrem Array ist.
Automatische Optimierung (Vorschau)	Ihre Personalizer-Schleife kann regelmäßig Offlineauswertungen im Hintergrund durchführen und Lerneinstellungen ohne Eingriff des Administrators optimieren	(Vorschaueinschränkung) Die automatische Optimierung ist für Personalizer-Schleifen deaktiviert, für die APIs mit mehreren Slots aktiviert sind.

Nächste Schritte

• Wie die Personalisierung mit mehreren Slots angewendet wird
• Beispiel: Jupyter Notebook, das eine Personalizer-Schleife mit mehreren Slots ausführt