獎勵分數表示個人化的成就
重要
從 2023 年 9 月 20 日起,您將無法建立新的個人化工具資源。 個人化工具服務將於 2026 年 10 月 1 日淘汰。
獎勵分數會指出個人化選擇 RewardActionID 對使用者產生的成效。 獎勵分數的值取決於商務邏輯,並以觀察到的使用者行為作為基礎。
個人化工具會藉由評估獎勵來訓練其機器學習模型。
了解如何在 Azure 入口網站中設定個人化工具資源的預設獎勵分數。
使用獎勵 API 將獎勵分數傳送給個人化工具
獎勵會藉由獎勵 API 來傳送給個人化工具。 一般而言,獎勵是介於 0 和 1 之間的數字。 在某些情況下,可能會有值為 -1 的負面獎勵,只有在您有增強式學習 (RL) 體驗時才應使用。 個人化工具會訓練模型,以盡可能在一段時間後達到最高的獎勵總和。
獎勵會在使用者行為發生後傳送,而這有可能是幾天後。 個人化工具最多會等到事件已被認定沒有獎勵為止,或是 Azure 入口網站中的獎勵等候時間已設定預設獎勵。
如果未在獎勵等候時間內收到事件的獎勵分數,則會套用預設獎勵。 通常,預設獎勵會設定為零。
考慮獎勵的行為和資料
針對獎勵分數的內容,考慮下列訊號和行為:
- 涉及選項時,使用者直接輸入的建議 (「您的意思是 X?」)。
- 工作階段長度。
- 工作階段之間的時間。
- 使用者互動的情感分析。
- 直接問題或迷你問卷,Bot 會在其中要求使用者提供關於實用性、精確度的意見反應。
- 回應警示,或延遲回應警示。
撰寫獎勵分數
獎勵分數必須在您的商務邏輯內計算。 分數可以表示成:
- 傳送一次的單一數字
- 立即傳送的分數 (例如 0.8) 和稍後傳送的其他分數 (通常為 0.2)。
預設獎勵
發出排名呼叫的期間,如果未在獎勵等候時間內收到任何獎勵,個人化工具就會以隱含方式將預設獎勵套用到排名事件。
建置具有多個因素的獎勵
為了達到有效的個人化,您可以根據多個因素來建置獎勵分數。
例如,您可以套用這些規則來個人化影片內容清單:
使用者行為 | 部分評分值 |
---|---|
按下熱門項目的使用者。 | +0.5 獎勵 |
開啟該項目實際內容的使用者。 | +0.3 獎勵 |
觀看內容達 5 分鐘或 30% (以時間較長者為主) 的使用者。 | +0.2 獎勵 |
接著,您可以將獎勵總計傳送給 API。
多次呼叫獎勵 API
您也可以使用相同事件識別碼來呼叫獎勵 API,以傳送不同的獎勵分數。 個人化工具會在取得這些獎勵時,藉由將獎勵彙總為個人化工具設定中指定的形式來決定最終獎勵。
彙總值:
- 第一個:採用第一個收到的事件獎勵分數,並捨棄其餘部分。
- 總和:採用向 eventId 收集的所有獎勵分數,並將這些獎勵加總。
所有在獎勵等候時間後收到的事件獎勵都會遭到捨棄,但不會影響模型訓練。
藉由加總獎勵分數,您最終的獎勵可能會超出預期的分數範圍。 這並不會造成服務失敗。
計算獎勵分數的最佳做法
考量成功個人化的真實指標:從點擊數來思考很容易,但良好的獎勵應建立在您希望使用者「達成」什麼,而不是您希望人們「做」什麼。 例如,點擊數的奬勵可能會導致人們選取偏向點擊誘餌的內容。
針對個人化的成效使用獎勵分數:個人化電影建議很可能會讓使用者觀看電影,並給予高評等。 由於電影評等可能取決於許多因素 (演出品質和使用者的心情等),所以對於「個人化」成效來說,這不是很好的獎勵指標。 使用者觀賞電影的前幾分鐘片段反而是更好的個人化成效指標,而且在 5 分鐘後傳送獎勵分數 1 會是更好的指標。
只將獎勵套用到 RewardActionID:個人化工具會套用獎勵來了解 RewardActionID 中指定動作的效用。 如果您選擇顯示其他動作,而且使用者選取了這些動作,則獎勵應為零。
考量非預期的結果:建立的獎勵功能應導向負責任的結果,並符合道德和負責任的使用。
使用累加獎勵:針對小型使用者行為增加部分獎勵,有助於讓個人化工具達到更好的獎勵。 此累加獎勵可讓演算法知道使用者愈來愈受到最終預期行為的吸引。
- 如果您顯示一份電影清單,當使用者將滑鼠停留在第一部電影上一段時間時,您就可以判斷某些使用者參與情形已發生。 此行為可計為 0.1 的獎勵分數。
- 如果使用者開啟網頁然後離開,獎勵分數可以是 0.2。
奬勵等待時間
個人化工具會使排名呼叫資訊和獎勵呼叫中傳送的獎勵 (其可能會在不同的時間點獲得) 相互關聯,以將模型定型。 個人化工具會在定義的有限時間內等候獎勵分數,從對應的排名呼叫發生時開始。 即使是使用[延後啟用](concept-active-inactive-events.md)進行排名呼叫也是如此。
如果 [奬勵等待時間] 過期,而且沒有獎勵資訊,則系統會將預設獎勵套用至該事件來進行定型。 您可以選取 10 分鐘、4 小時、12 小時或 24 小時的獎勵等待時間。 如果您的案例需要更長的獎勵等待時間 (例如針對行銷電子郵件行銷活動),我們提供具有更長等候時間的個人預覽版。 請在 Azure 入口網站中開啟支援票證來與小組連絡,並查看您是否符合資格能夠取得這項供應項目。
獎勵等候時間的最佳做法
請遵循這些建議來取得更好的結果。
請盡可能縮短獎勵等候時間,但要保留足夠的時間來取得使用者意見反應。
不要選擇比取得意見反應所需時間還短的期間。 例如,如果您的有些獎勵會在使用者觀看影片 1 分鐘後才傳入,則期限長度就應該至少是此時間的兩倍。