您可以在搜索请求中指定升位或降位条件 特定文档。当文档满足指定的 系统会对其应用增强值，并对结果进行排序 。您还可以指定自定义数值和时间戳值，以便根据热门程度和新鲜度等参数对结果进行排序。
搜索请求中的升位规范与升位控件中的升位规范不同
附加到服务配置的资源boostSpec 字段中的提升规范会替换广告投放配置的 boostAction 字段中定义的提升控制。如需详细了解增强控件，请参阅
效果提升控件简介。
本页面介绍了以下类型的提升规范：
您可以将这些增强规范应用于查询媒体搜索应用和 包含结构化、非结构化数据和网站数据的一般搜索应用。 这些规范不适用于医疗保健搜索应用。
使用固定条件进行升位
要根据条件是否满足将结果提高固定金额， 执行以下操作：
发送
servingConfigs.search请求时，在boostSpec字段中指定提升规范。{ "boostSpec": { "conditionBoostSpecs": { "condition": "BOOST_CONDITION", "boost": BOOST_VALUE } } }该规范包含以下参数：
BOOST_CONDITION: 文本过滤器表达式 以选择要应用升位的文档。过滤器必须评估 布尔值。BOOST_VALUE：介于 -1 和 1 之间的浮点数。当该值为负时，相应结果会被降级（在结果中显示在更低的位置）。如果值为正数，系统会升级结果 （这类广告显示在结果中靠前的位置）。
用例示例
假设您的数据存储区包含有关酒店及其星级的数据。您希望
提升星级评分不低于 3 的酒店。星级是
（位于 star_rating 数字字段中）。您可以指定 condition
在 boostSpec 中设置为 star_rating >= 3.0，并将增强值设为 0.7 以进行增强
所有 star_rating 为 3.0 或更高等值的酒店。
{
"boostSpec": {
"conditionBoostSpecs": {
"condition": "star_rating>=3.0",
"boost": 0.7
}
}
}
使用自定义数值属性进行升位
您可以根据自定义数值属性在 分段线性 方法是指定控制点及其对应的增强值。
要使用自定义数值属性指定升位规范，请执行以下操作： 执行以下操作：
发送
servingConfigs.search请求时，在boostSpec字段中指定提升规范。{ "boostSpec": { "conditionBoostSpecs": { "condition": "BOOST_CONDITION", "boostControlSpec": { "attributeType": "NUMERICAL", "interpolationType": "LINEAR", "fieldName": "CUSTOM_ATTRIBUTE_FIELD_NAME", "controlPoints": [ { "attributeValue": "CUSTOM_ATTRIBUTE_VALUE_1", "boostAmount": BOOST_AMOUNT_1 }, { "attributeValue": "CUSTOM_ATTRIBUTE_VALUE_2", "boostAmount": BOOST_AMOUNT_2 } ] } } } }该规范包含以下参数：
BOOST_CONDITION: 文本过滤器表达式 以选择要应用升位的文档。过滤条件的求值结果必须为布尔值。CUSTOM_ATTRIBUTE_FIELD_NAME：自定义数值属性的字段名称，其值决定了提升幅度。CUSTOM_ATTRIBUTE_VALUE： 自定义属性。例如"3.3"或"12"。如需了解详情，请参阅 ControlPoint。BOOST_AMOUNT：映射到给定控制点的自定义属性的增强量。
当搜索结果中的文档满足指定条件时，系统会按如下方式应用提升幅度：
| 特性值 | 提升金额 |
|---|---|
| 小于第一个控制点 | 等于第一个控制点的增强量 |
| 等于对照点 | 等于映射的提升幅度 |
| 控制点之间 | 通过线性插值计算得出 |
| 大于最后一个控制点 | 等于最后一个控制点的增强量 |
用例示例
假设您的数据存储区包含有关酒店及其星级的数据。您希望根据酒店的星级来提升酒店搜索结果的排名。您可以按如下方式定义提升规范：
{
"boostSpec": {
"conditionBoostSpecs": {
"condition": "star_rating >= 3.0",
"boostControlSpec": {
"attributeType": "NUMERICAL",
"interpolationType": "LINEAR",
"fieldName": "star_rating",
"controlPoints": [
{
"attributeValue": "3.5",
"boostAmount": 0.25
},
{
"attributeValue": "4.0",
"boostAmount": 0.30
},
{
"attributeValue": "4.5",
"boostAmount": 0.32
}
]
}
}
}
}
对于此场景，搜索结果会按如下方式提升排名：
| 星级 | 提升金额 |
|---|---|
| 小于或等于 3.5 | 0.25 |
| 介于 3.5 和 4.0 之间 | 介于 0.25 和 0.30 之间（使用线性插值法计算得出） |
| 等于 4.0 | 0.30 |
| 介于 4.0 到 4.5 之间 | 介于 0.30 和 0.32 之间，使用线性插值法计算得出 |
| 大于或等于 4.5 | 0.32 |
根据新鲜度提升排名
您可以根据日期时间属性在 分段线性 方法是指定控制点及其对应的增强值。
如需使用自定义日期时间属性指定升位规范，请执行以下操作： 执行以下操作：
在
boostSpec中指定升位规范 字段。servingConfigs.search。{ "boostSpec": { "conditionBoostSpecs": { "condition": "BOOST_CONDITION", "boostControlSpec": { "fieldName": "DATETIME_FIELD_NAME", "attributeType": "FRESHNESS", "interpolationType": "LINEAR", "controlPoints": [ { "attributeValue": "DURATION_VALUE_1", "boostAmount": BOOST_AMOUNT_1 }, { "attributeValue": "DURATION_VALUE_2", "boostAmount": BOOST_AMOUNT_2 } ] } } } }该规范包含以下参数：
BOOST_CONDITION: 文本过滤器表达式 以选择要应用升位的文档。过滤器必须评估 布尔值。DATETIME_FIELD_NAME：自定义DATETIME属性（例如发布日期或上次更新日期）或 Google 推断出的预定义属性（例如datePublished）的字段名称。DURATION_VALUE：dayTimeDuration数据类型中的时长值，用于确定文档的新鲜度。该值的计算公式为： 执行搜索的日期时间与日期时间之间的时长 一个文档自定义日期时间属性的格式。时长值必须为 （符合 ISO 8601 格式，格式为[nD][T[nH][nM][nS]]。例如，2024 年 1 月 1 日至 2024 年 3 月 1 日之间的时长可以表示为59D。同样， 半天可以表示为2DT12H。如需了解详情，请参阅控制点。BOOST_AMOUNT：映射到给定控制点的自定义日期时间属性的提升幅度。
当搜索结果中的文档满足指定条件时，系统会按如下方式应用提升幅度：
| 时长值 | 提升金额 |
|---|---|
| 小于第一个控制点 | 等于第一个控制点的增强量 |
| 等于给定控制点 | 等于映射的提升幅度 |
| 在控制点之间 | 通过线性插值计算得出 |
| 高于上一个控制点 | 等于最后一个控制点的增强量 |
使用自定义日期时间属性的示例用例
假设您的数据存储区包含结构化数据，其中每个文档都有一个 发布日期。您希望根据搜索结果的新鲜度来提升其排名。您可以按如下方式定义提升规范：
{
"boostSpec": {
"conditionBoostSpecs": {
"condition": true,
"boostControlSpec": {
"fieldName": "publication_date",
"attributeType": "FRESHNESS",
"interpolationType": "LINEAR",
"controlPoints": [
{
"attributeValue": "7D",
"boostAmount": 0.40
},
{
"attributeValue": "30D",
"boostAmount": 0.37
},
{
"attributeValue": "60D",
"boostAmount": 0.32
},
{
"attributeValue": "90D",
"boostAmount": 0
}
]
}
}
}
}
在这种情况下，系统会按如下方式提升搜索结果：
| 时效性 | 提升金额 |
|---|---|
| 小于或等于 7 天 | 0.40 |
| 7 至 30 天 | 介于 0.40 和 0.37 之间，使用线性插值法计算得出 |
| 等于 30 天 | 0.37 |
| 30 至 60 天 | 介于 0.37 和 0.32 之间（使用线性插值法计算得出） |
| 等于 60 天 | 0.32 |
| 60 至 90 天 | 介于 0.32 和 0.0 之间，使用线性插值法计算得出 |
| 大于或等于 90 天 | 0.0 |
使用 Google 推断的网页日期的示例用例
在抓取网站数据存储区中的网页时，Google 会使用适用于您内容的属性推断出网页数据。Vertex AI Search 会将这些推断的页面数据属性添加到您的 架构。这些推断数据 包含以下预定义的日期属性：
datePublished：网页的首次发布日期和时间dateModified：网页最近一次修改的日期和时间
系统会自动为这些媒体资源编制索引。您可以直接使用这些日期属性来丰富搜索结果，而无需将其添加到架构中。您可以使用这些预定义的房源属性来提升网页的效果。例如，您可以
将 fieldName 字段设置为
pageModified，如下所示：
{
"boostSpec": {
"conditionBoostSpecs": {
"condition": true,
"boostControlSpec": {
"fieldName": "dateModified",
"attributeType": "FRESHNESS",
"interpolationType": "LINEAR",
"controlPoints": [
{
"attributeValue": "7D",
"boostAmount": 0.35
},
{
"attributeValue": "30D",
"boostAmount": 0.30
}
]
}
}
}
}
Google 会尽力推断这些日期，但推断出的日期可能与实际日期不符。只有在 Google 有较高置信度时，才会填充这些字段。如果缺少这些日期值，这些字段将变为可为 null。
Google 建议您最好将域名所有者或网站 管理员会为您的网页更新这些属性 手动刷新 Vertex AI Search 网站数据 。有关详情，请参阅帮助 Google 搜索知道您网页的最佳日期 页面博文，了解结构化数据在 Google 中的运作方式 搜索。
如需添加自定义结构化数据属性以丰富索引，请参阅向数据存储方案添加自定义结构化数据属性
使用相关性过滤条件控制升幅
除了影响搜索结果排名的因素之外，例如
关键字匹配、内容匹配和相关性，则提升条件会影响
成效显著。因此，你必须小心地校准升位幅度
尤其是在将 boostSpec 字段与相关性过滤条件结合使用时。如需详细了解相关性过滤条件，请参阅按文档级相关性过滤搜索结果。
假设您有不同发布日期的不同文档。对于特定查询，下表表示未实现任何提升幅度或相关性过滤条件时的绝对排名，并指示要查询的文档的相关性。
| 文档 | 发布日期 | 相关性 | 排名 |
|---|---|---|---|
| A | 2024 年 2 月 1 日 | 高 | #1 |
| B | 2024 年 3 月 1 日 | 高 | #2 |
| C | 2024 年 4 月 1 日 | 最低 | #3 |
| D | 2024 年 5 月 1 日 | 中 | #4 |
| E | 2024 年 6 月 1 日 | 低 | #5 |
2024 年 6 月 6 日，您在搜索请求中添加了以下搜索条件：
- 相关性过滤条件设置为“
LOW”。 - 提升值，以便提升过去 31 天内发布的文档数 的默认值为 0.7， 提升了 0.6。
在搜索结果中，系统会先按相关性过滤结果，然后再应用提升幅度。因此，应用的条件会改变 网页在搜索结果中的排名：
| 文档 | 发布日期 | 相关性 | 排名 |
|---|---|---|---|
| E | 2024 年 6 月 1 日 | 低 | #1 |
| D | 2024 年 5 月 1 日 | 中 | #2 |
| A | 2024 年 2 月 1 日 | 高 | #3 |
| B | 2024 年 3 月 1 日 | 高 | #4 |
由于相关性过滤条件，相关性最低的结果已被滤除。 与查询相关性较低的文档会排在排名靠前的结果中 因为这会大幅提升这些积分相关性越高，排名就越低。
因此，Google 建议您从精确的较低值开始设置加权金额，并根据搜索结果调整该值。在此示例中 如果开始时先使用 0.1 或更小的提升量， 顶部。