Introduzione alla ricerca e ai consigli sui contenuti multimediali
Mantieni tutto organizzato con le raccolte
Salva e classifica i contenuti in base alle tue preferenze.
Questa pagina introduce e descrive le funzionalità di Vertex AI Search
per i contenuti multimediali. La pagina fornisce anche link a ulteriori informazioni,
tutorial e liste di controllo per iniziare a utilizzare
Vertex AI Search per i contenuti multimediali.
Vertex AI Search include due funzionalità specifiche per il settore dei media:
Consigli sui contenuti multimediali. Ricevi consigli per contenuti multimediali come
video, notizie e musica. Con i suggerimenti sui contenuti multimediali, i segmenti di pubblico possono scoprire contenuti più personalizzati, ad esempio cosa guardare o leggere in un secondo momento, con risultati di qualità Google personalizzati in base agli obiettivi di ottimizzazione.
Ricerca di contenuti multimediali. Ottieni risultati di ricerca di qualità Google con query avanzate e
comprensione dei documenti progettate per i contenuti multimediali.
Funzionalità principali delle app multimediali
Esistono molte somiglianze tra le app multimediali e le app personalizzate
in Vertex AI Search. Ecco alcune delle principali funzionalità delle app multimediali:
Le app multimediali richiedono eventi utente. Carichi gli eventi utente per personalizzare i consigli e classificare i risultati di ricerca per il tuo pubblico.
Le app multimediali richiedono che i metadati multimediali siano conformi a uno schema predefinito o
utilizzino uno schema personalizzato che contenga un insieme minimo di proprietà chiave.
Schema predefinito. In questo modo, i consigli e il ranking di ricerca
utilizzano campi specifici per i contenuti multimediali definiti da Google, come classificazioni dei contenuti,
valutazioni aggregate, persone e anno di produzione, per generare risultati
in base al coinvolgimento con i contenuti multimediali.
Schema personalizzato. Lo schema personalizzato offre maggiore
flessibilità rispetto a quello predefinito. Tuttavia, i campi dello schema devono essere mappati alle seguenti proprietà chiave obbligatorie: title, category, uri, media_available_time e media_duration. La proprietà category
deve essere un array di stringhe, mentre le altre quattro proprietà sono stringhe.
Oltre alle proprietà chiave obbligatorie, Google consiglia di mappare il maggior numero possibile di altri campi dello schema alle proprietà chiave suggerite. Le proprietà delle chiavi suggerite rappresentano metadati multimediali simili
a quelli dello schema predefinito, ad esempio classificazioni dei contenuti, classificazioni
aggregate, persone e anno di produzione.
Le app per suggerimenti sui contenuti multimediali ti offrono una scelta di tipi di consigli.
Le app di suggerimenti sui contenuti multimediali ti consentono di scegliere il tipo di suggerimento da generare, ad esempio suggerire altri contenuti che potrebbero piacere agli utenti, elementi simili o gli elementi più popolari.
Le app di consigli sui contenuti multimediali ti offrono una scelta di obiettivi di ottimizzazione.
Ad esempio, puoi decidere se ottimizzare i consigli per
il tasso di clickthrough per aumentare il numero di interazioni con i contenuti o
per il tasso di conversione per aumentare il consumo di contenuti.
La seguente tabella illustra alcune differenze funzionali tra gli archivi di dati personalizzati e multimediali.
App per contenuti multimediali e datastore
App e datastore personalizzati
I datastore sono sempre strutturati.
I datastore possono essere di qualsiasi tipo
(sito web, non strutturati, strutturati).
Richiedi dati strutturati con uno schema predefinito o uno schema personalizzato in cui mappi i campi di dati su alcune proprietà chiave obbligatorie.
Non sono richieste proprietà principali per
i dati strutturati.
Per le app multimediali, sono necessari
gli eventi utente.
Per i suggerimenti personalizzati, gli eventi
utente sono fortemente consigliati, ma non
obbligatori.
Gli eventi utente storici importati vengono
unificati in modo sincrono.
Gli eventi utente storici importati vengono
unificati in modo asincrono.
Se non hai mai utilizzato Vertex AI Search, prova i tutorial per
iniziare. Questi tutorial ti guidano passo passo nella creazione di un'app. I dati (documenti ed eventi utente) vengono forniti per i tutorial, quindi tutto ciò che ti serve è un progetto Google Cloud e un account di fatturazione per creare la tua prima app:
Esistono molte somiglianze tra l'utilizzo di app multimediali e quello di app personalizzate, ma alcune funzionalità si applicano solo alle app personalizzate e altre solo alle app multimediali.
Utilizza i seguenti elenchi di controllo per guidarti nei flussi di lavoro tipici specifici
per i contenuti multimediali:
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile da capire","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informazioni o codice di esempio errati","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Mancano le informazioni o gli esempi di cui ho bisogno","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2025-09-08 UTC."],[[["\u003cp\u003eVertex AI Search for media offers media recommendations and media search capabilities, enabling personalized content discovery and advanced search functionalities tailored for media content.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMedia apps in Vertex AI Search require user event data to personalize recommendations and refine search result rankings, ensuring content relevance for the audience.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMedia apps need structured media metadata that either follows a predefined schema with specific media fields or a custom schema with mapped required properties like \u003ccode\u003etitle\u003c/code\u003e, \u003ccode\u003ecategory\u003c/code\u003e, \u003ccode\u003euri\u003c/code\u003e, \u003ccode\u003emedia_available_time\u003c/code\u003e, and \u003ccode\u003emedia_duration\u003c/code\u003e.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMedia recommendation apps allow you to customize the type of recommendation generated, such as suggesting similar content or the most popular content, and choose optimization objectives like increasing click-through or conversion rates.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eVertex AI Search provides step-by-step tutorials and checklists for media apps, guiding users through app creation and workflows specific to media search and recommendations, such as structured data and user events.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Introduction to media search and recommendations\n\nThis page introduces and describes the capabilities of Vertex AI Search\nfor media. The page also provides links to more information,\ntutorials and checklists, to get you started with\nVertex AI Search for media.\n\nVertex AI Search includes two capabilities specific for the media\nindustry:\n\n- **Media recommendations.** Get recommendations for media content such as\n videos, news, and music. With media recommendations, audiences can discover\n more personalized content, like what to watch or read next, with\n Google-quality results customized using optimization objectives.\n\n- **Media search.** Get Google-quality search results with advanced query and\n document understanding designed for media content.\n\n| **Note:** Don't be misled by the product name. With Vertex AI Search, you can create recommendations apps as well as search apps.\n\nKey features of media apps\n--------------------------\n\nThere are many similarities between media apps and custom apps\nin Vertex AI Search. Here are some key features of media\napps:\n\n- **Media apps require user events.** You upload user events to personalize\n recommendations and rank search results for your audience.\n\n- **Media apps require media metadata to conform to a predefined schema or\n to use a custom schema that contains a minimum set of key properties.**\n\n - **Predefined schema.** This lets recommendations and search ranking\n use Google-defined, media-specific fields such as content ratings,\n aggregated ratings, persons, and production year to help generate results\n based on media engagement.\n\n - **Custom schema.** The custom schema gives you more\n flexibility than the predefined schema. However, your schema fields must\n map to the following *required* key properties: `title`, `category`, `uri`,\n `media_available_time`, and `media_duration`. The `category` property\n must be an array of strings, and the other four properties are strings.\n\n In addition to the required key properties, Google recommends that you\n map as many other schema fields as possible to the *suggested* key\n properties. The suggested key properties represent similar media metadata\n to that in the predefined schema---for example, content ratings, aggregated\n ratings, persons, and production year.\n- **Media recommendations apps offer you a choice of recommendation type.**\n Media recommendations apps let you choose what kind of recommendation to\n generate, such as recommending other content that users might like, similar\n items, or the most popular items.\n\n- **Media recommendations apps offer you a choice of optimization objectives.**\n For example, you can decide whether to optimize recommendations for\n click-through-rate to increase the number of interactions with content or\n for conversion rate to increase the consumption of content.\n\nThe following table outlines some functional differences between media and\ncustom data stores.\n\nFor more information, see [About media data stores and\ndocuments](/generative-ai-app-builder/docs/media-documents) and [About apps and data\nstores](/generative-ai-app-builder/docs/create-datastore-ingest).\n\nGetting started tutorials\n-------------------------\n\nIf you are new to Vertex AI Search, try out the getting\nstarted tutorials. These tutorials guide you step-by-step through the creation\nof an app. Data (documents and user events) are provided for the tutorials so\nall you need is a Google Cloud project and a billing account to create your\nfirst app:\n\n- [Get started with media recommendations](/generative-ai-app-builder/docs/try-media-recommendations)\n- [Get started with media search](/generative-ai-app-builder/docs/try-media-search)\n\nChecklists\n----------\n\nThere is a lot of commonality between working with media apps and working with\ncustom apps, but some features apply only to custom apps and\nother features only to media apps.\n\nUse the following checklists to guide you through typical workflows specific\nto media:\n\n- [Media search checklist](/generative-ai-app-builder/docs/media-search-checklist)\n\n- [Media recommendations checklist](/generative-ai-app-builder/docs/media-recommendations-checklist)"]]
