탐색은 쿼리가 없는 탐색 검색입니다. 탐색은 탐색 방법을 사용하여 최종 사용자가 선택한 카테고리 또는 필터와 일치하는 검색 결과를 표시합니다. 사용자 참여와 함께 사용하면 사용자에게 개인 맞춤 탐색을 제공할 수 있습니다. 맞춤 탐색은 사용자 상호작용 기록과 콘텐츠 기능을 기반으로 실시간 사용자별 피드를 제공합니다. 전략적 컨트롤을 준수하면서 정의된 KPI에 맞게 검색 결과를 최적화하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어 부동산 웹사이트는 영국 런던과 오스트레일리아 시드니에 있는 사용자에게 서로 다른 홈페이지를 표시할 수 있고, 쇼핑 웹사이트는 사용자 프로필에 따라 맞춤 결과를 제공할 수 있습니다.
이 페이지에서는 맞춤 검색 데이터 스토어의 탐색 결과를 가져오는 방법과 검색 앱을 설정하기 위한 몇 가지 권장사항을 설명합니다.
개인 맞춤 탐색 정보
Vertex AI Search 맞춤 탐색은 신경망을 사용하여 예측된 사용자 참여도와 전환을 기반으로 문서의 순위를 지정합니다. 예를 들어 개인화된 탐색을 사용하면 호텔 카탈로그의 순위가 지정된 항목이나 웹사이트의 기사를 게재하고 클릭 또는 문의 가능성을 예측하여 사용자에게 반환할 수 있습니다.
맞춤 탐색은 사용자 탐색 패턴, 문서의 콘텐츠 및 기능, 사용자 전환 이벤트 간의 복잡한 관계를 학습하는 정교한 모델입니다. 몇 가지 중요한 기능은 다음과 같습니다.
순위: 모델은 필터, 맞춤 순위, 게재 관리 (예: 부스트, 프로모션, 동의어)와 같이 구성된 검색 매개변수에 따라 정의된 목표에 대한 예측 성능을 기반으로 상품의 순위를 지정합니다.
학습 및 개선: 초기 학습 후 모델은 실시간 사용자 이벤트 스트림을 사용하여 지속적으로 개선됩니다. 모델은 시간이 지나면서 적응하고 개선됩니다.
다양성: 모델은 무시된 링크, 페이지에서 보낸 시간, 점프 비율과 같은 비상호작용에서 부정적인 신호를 기록하므로 다양성에 대해 암시적으로 학습합니다.
탐색과 검색의 차이점
다음 표에는 검색과 탐색의 차이점이 나와 있습니다.
| 기능 | 검색 | 찾아보기 |
|---|---|---|
| 목적 | 특정 정보 찾기 | 콘텐츠 탐색 및 발견 |
| 예 | Google 검색에서 '밴쿠버 최고의 한국 음식점' 검색 | '식당 > 한국 > 밴쿠버 > 4성 이상'과 같이 속할 수 있는 카테고리를 기반으로 식당을 탐색합니다. |
| User Intent | 일반적으로 목표 지향적 | 탐색 |
| 시작점 | 일반적으로 검색창에 있는 검색어 또는 키워드 | 일반적으로 메뉴, 탐색 경로, 링크 또는 패싯과 같은 기타 탐색 방법을 사용하는 특정 웹사이트 또는 플랫폼 |
| 메서드 | 키워드 또는 문구를 입력하고 검색 및 게재 구성을 적용합니다. | 빈 쿼리로 검색하고 검색 및 서빙 구성 적용 |
| 결과 | 관련 검색 결과 목록 | 필터와 일치하는 데이터 스토어의 모든 문서 |
워크플로 및 권장사항
맞춤 탐색은 Google 관리 서비스이며 Google에서 기본 딥 러닝 모델과 데이터 파이프라인을 처리합니다. 이 서비스를 최대한 활용하려면 검색 앱을 개발할 때 다음을 포함한 기본 기술 책임을 맡아야 합니다.
- 데이터 프로비저닝: 문서와 사용자 이벤트의 포괄적인 데이터 스토어를 수집하고 제공합니다.
- 목표 정의: 제공된 사용자 이벤트로 클릭률 (CTR), 가치가 높은 액션, 세션당 수익과 같은 최적화 KPI를 지정합니다. 수집하는 사용자 이벤트 유형이 목표를 지원하는지 확인합니다.
- 검색 매개변수: 검색 요청에서 검색 매개변수와 게재 관리 기능을 정의하고 구성합니다. 예를 들어 허용된 등록정보 또는 기사를 필터링하는 기간이나 평점에 따라 블로그를 재정렬하는 부스트 컨트롤이 있습니다.
AI Applications 검색 앱에서 탐색은 쿼리 없이 또는 빈 쿼리로 검색하는 것입니다. 탐색 결과를 가져오려면 맞춤 검색 데이터 저장소에서 쿼리를 비워 둔 채 search 메서드를 호출하면 됩니다.
맞춤 검색을 최대한 활용하기 위한 단계는 다음과 같습니다.
정확하고 일관된 데이터 보유:
- 모든 사용자 이벤트의 정확한 타임스탬프
- 모든 사용자 이벤트에서 일관된 사용자 ID
- 사용자 이벤트와 데이터 스토어 간에 일치하는 문서 ID입니다. 사이트맵을 사용하는 경우 사이트맵의 URL이 사용자 이벤트의 URL과 일치해야 합니다.
- 탐색한 페이지에 정확한 콘텐츠를 제공하기 위해 필터링합니다. 자세한 내용은 웹사이트 검색 필터링 및 정형 및 비정형 데이터의 맞춤 검색 필터링을 참고하세요.
문서 준비 및 수집:
- 가능한 한 많은 속성으로 스키마를 정의합니다. 속성이 많을수록 맞춤설정이 더 좋습니다.
- 웹사이트를 크롤링하는 경우 고급 색인 생성을 사용 설정하고 정형 데이터로 웹페이지를 보강하세요.
- 수집을 위한 데이터 준비의 안내에 따라 수집할 데이터를 준비합니다.
- 검색 데이터 스토어 만들기를 통해 데이터를 수집합니다. 또는 검색하거나 탐색해야 하는 데이터를 관리할 수 있는 문서를 만들어 업데이트할 수 있습니다.
- 웹사이트 데이터에 사이트맵을 사용하는 경우 최신 웹페이지의 색인을 생성하도록 사이트맵을 유지하세요. 또는 최근에 업데이트된 특정 페이지에 대해 수동 새로고침을 실행합니다. 색인을 최신 상태로 유지하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
사용자 이벤트 준비 및 수집:
- 초기 모델 학습을 위해 30일 이상의 사용자 이벤트를 준비합니다. 이전 사용자 이벤트와 실시간 사용자 이벤트를 각각 또는 모두 사용할 수 있습니다. 실시간 이벤트를 사용하면 맞춤설정 결과가 개선됩니다.
search이벤트 (탐색 데이터를 캡처하는 데 사용됨),view-item이벤트,conversion이벤트를 기록하고 공유합니다.- 모든 사용자 이벤트에는 다음이 포함되어야 합니다.
search(검색 및 탐색용),view-item,conversion과 같은eventTypeuserPseudoId: 일관된 가명처리된 사용자 식별자입니다.eventTime: 이벤트가 기록된 시점의 ISO 8601 타임스탬프 (UTC)입니다.documents.id문서 ID와 일치하는 순서대로 표시됩니다.searchInfo.searchQuery를 사용하여 사용자의 검색어를 등록합니다.- 'HomepageCarousel', 'Properties > VIC > Richmond'와 같은 컨텍스트를 추가하는
pageInfo.pageCategory - 노출 목록을 생성하는 데 사용된 필터 로직을 설명하는
filter입니다. 이는pageCategory필드 또는 시스템 이해를 통해 캡처되는 경우가 많습니다.
자세한 내용은
userEvents를 참조하세요.모델 학습 및 모델 파이프라인 사용 설정:
데이터를 준비하고 사용자 이벤트를 수집한 후 Google 고객 엔지니어 (CE)에게 문의하세요. CE는 데이터를 검토하고 앱의 맞춤설정 모델을 활성화할 수 있습니다.
-
필터, 순위 조정(예: 부스트 또는 맞춤 순위)과 같은 필드를 검색 요청에 추가합니다.
데이터를 유지하고 최신 상태로 유지:
시간이 지남에 따라 데이터 스토어의 문서를 최신 상태로 유지하고 최신 사용자 이벤트를 계속 업로드하세요. 이렇게 하면 모델이 최신 문서와 사용자 상호작용에 액세스하여 맞춤 결과를 제공할 수 있습니다.
웹사이트 데이터가 있는 앱의 탐색 결과 가져오기
API를 사용하여 웹사이트 데이터가 있는 앱의 탐색 결과를 가져오려면 다음 단계를 따르세요.
앱 ID를 찾습니다. 앱 ID를 이미 알고 있는 경우 다음 단계로 건너뜁니다.
Google Cloud 콘솔에서 AI 애플리케이션 페이지로 이동합니다.
앱 페이지에서 앱 이름을 찾고 ID 열에서 앱 ID를 가져옵니다.
다음과 같이 빈 쿼리 또는 쿼리 없이
engines.servingConfigs.search메서드를 호출합니다.REST
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ "https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID/servingConfigs/default_search:search" \ -d '{ "servingConfig": "projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID/servingConfigs/default_search", "orderBy": "ORDER_BY", "params": { "searchType": "0" }, "filter": "FILTER", "boostSpec": "BOOST_SPEC", }'다음을 바꿉니다.
PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트의 ID입니다.APP_ID: 쿼리할 Vertex AI Search 앱의 ID입니다.ORDER_BY: 선택사항입니다. 결과가 정렬되는 순서입니다. 정렬할 속성은date와 같은 숫자로 표현되어야 합니다. 자세한 내용은 웹 검색 결과 정렬을 참고하세요.FILTER: 선택사항이지만 권장됩니다. 필터 표현식을 사용하여 검색을 필터링하기 위한 텍스트 필드입니다. 기본값은 빈 문자열입니다.filter필드 사용에 대한 자세한 내용은 정형 데이터 또는 비정형 데이터의 일반 검색 필터링 및 웹사이트 검색 필터링을 참고하세요.BOOST_SPEC: 선택사항입니다. 문서 순위를 상승시키거나 하강시키는 사양입니다. 값은 다음과 같습니다.BOOST: [-1,1] 범위의 부동 소수점 숫자입니다. 값이 음수이면 결과가 강등되어 결과 하단에 표시됩니다. 값이 양수이면 결과가 승격하여 결과 상단에 표시됩니다.CONDITION: 텍스트 필터 표현식으로, 부스트를 적용할 문서를 선택합니다. 필터는 불리언 값으로 평가되어야 합니다. 정형 검색의 순위 상승에 대한 자세한 내용은 검색 결과 상승을 참조하세요.
다음 잘린 응답과 비슷한 JSON 응답이 수신됩니다. 응답에는 검색 요청에 설정된 필드에 따라 결정된 순서로 나열된 항목별 검색 결과가 포함됩니다.