이 페이지에서는 미디어용 Vertex AI Search의 기능을 소개하고 설명합니다. 이 페이지에서는 미디어용 Vertex AI Search를 시작하는 데 도움이 되는 추가 정보, 튜토리얼, 체크리스트 링크도 제공합니다.
Vertex AI Search에는 미디어 업계에 특화된 두 가지 기능이 포함되어 있습니다.
미디어 추천. 동영상, 뉴스, 음악과 같은 미디어 콘텐츠를 추천합니다. 미디어 추천을 사용하면 최적화 목표를 사용하여 맞춤설정된 Google 품질의 결과를 통해 잠재고객이 보거나 읽을만한 콘텐츠 등 보다 맞춤설정된 콘텐츠를 찾을 수 있습니다.
미디어 검색. 미디어 콘텐츠에 맞게 설계된 고급 쿼리 및 문서 이해 기능으로 Google 품질의 검색 결과를 얻을 수 있습니다.
미디어 앱과 일반 앱의 차이점
Vertex AI Search의 미디어 앱(및 데이터 스토어)과 일반 앱(및 데이터 스토어)에는 비슷한 점이 많습니다. 하지만 기능상의 주요 차이점이 몇 가지 있습니다.
미디어 앱은 사용자 이벤트를 사용합니다. 사용자 이벤트를 업로드하여 잠재고객에 맞게 추천을 맞춤설정하고 검색 결과의 순위를 지정합니다.
미디어 앱의 경우 미디어 메타데이터가 사전 정의된 스키마를 준수하거나 최소한의 키 속성 집합이 포함된 커스텀 스키마를 사용해야 합니다.
사전 정의된 스키마(정식 버전). 추천 및 검색 순위에서 콘텐츠 등급, 집계된 평점, 인물, 제작 연도와 같은 Google에서 정의한 미디어별 필드를 사용하여 미디어 참여도에 따라 결과를 생성할 수 있습니다.
커스텀 스키마(공개 미리보기). 커스텀 스키마는 사전 정의된 스키마보다 더 많은 유연성을 제공합니다. 하지만 스키마 필드를
title,category,uri,media_available_time,media_duration의 필수 키 속성에 매핑해야 합니다.category속성은 문자열 배열이어야 하며 나머지 4개 속성은 문자열입니다.필수 키 속성 외에도 최대한 많은 다른 스키마 필드를 추천 키 속성에 매핑하는 것이 좋습니다. 추천 키 속성은 콘텐츠 등급, 집계된 평점, 인물, 제작 연도 등 사전 정의된 스키마의 미디어 메타데이터와 유사한 미디어 메타데이터를 나타냅니다.
미디어 추천 앱에서는 다양한 모델을 선택할 수 있습니다. 미디어 추천 앱을 사용하면 사용자가 좋아할 만한 다른 콘텐츠, 유사 항목, 인기 항목 등 생성할 추천 유형을 선택할 수 있습니다.
미디어 추천 앱에서는 최적화 목표를 선택할 수 있습니다. 예를 들어 콘텐츠 상호작용 수를 늘리기 위해 클릭률에 맞게 추천을 최적화할지 아니면 콘텐츠 소비를 늘리기 위해 전환율에 맞게 추천을 최적화할지 결정할 수 있습니다.
다음 표에는 미디어 및 일반 데이터 스토어 간의 몇 가지 기능적 차이점이 나와 있습니다.
| 미디어 앱 및 데이터 스토어 | 일반 앱 및 데이터 스토어 |
|---|---|
| 데이터 스토어가 항상 구조화되어 있습니다. | 데이터 스토어는 어떤 유형(웹사이트, 비정형, 구조화된)이든 될 수 있습니다. |
| 사전 정의된 스키마 또는 데이터 필드를 일부 필수 키 속성에 매핑하는 커스텀 스키마가 있는 정형 데이터가 필요합니다. | 정형 데이터에는 키 속성이 필요하지 않습니다. |
| 추천의 경우 사용자 이벤트가 필요합니다. | 사용자 이벤트가 필요하지 않습니다. |
| 가져온 이전 사용자 이벤트가 동기식으로 조인됩니다. | 가져온 이전 사용자 이벤트가 비동기식으로 조인됩니다. |
자세한 내용은 미디어 데이터 스토어 및 문서 정보 및 앱 및 데이터 스토어 정보를 참고하세요.
시작하기 튜토리얼
Vertex AI Search를 처음 사용하는 경우 시작하기 튜토리얼을 사용해 보세요. 이 튜토리얼에서는 앱을 만드는 방법을 단계별로 안내합니다. 데이터(문서 및 사용자 이벤트)가 튜토리얼에서 제공되므로 Google Cloud 프로젝트와 결제 계정만 있으면 첫 번째 앱을 만들 수 있습니다.
체크리스트
미디어 앱과 일반 앱은 사용 시 많은 공통점이 있지만 일반 앱 또는 미디어 앱에만 적용되는 기능들이 있습니다.
다음 체크리스트를 사용하여 일반적인 미디어별 워크플로를 확인하세요.