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. category 속성은 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.
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.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["이해하기 어려움","hardToUnderstand","thumb-down"],["잘못된 정보 또는 샘플 코드","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["필요한 정보/샘플이 없음","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2024-12-21(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)"]]
