Ricevere risultati di navigazione personalizzati

La navigazione è una ricerca di navigazione senza query. La navigazione utilizza metodi di navigazione per visualizzare i risultati di ricerca che corrispondono alle categorie o ai filtri selezionati dall'utente finale. Se utilizzato in collaborazione con il coinvolgimento degli utenti, puoi offrire ai tuoi utenti una navigazione personalizzata. La navigazione personalizzata fornisce feed in tempo reale specifici per l'utente in base alla cronologia delle interazioni e alle funzionalità dei contenuti. Il suo scopo è ottimizzare i risultati di ricerca per gli indicatori chiave di rendimento definiti, rispettando al contempo i controlli strategici. Ad esempio, un sito web immobiliare può avere home page diverse per i suoi utenti di Londra, Regno Unito, e di Sydney, Australia; un sito web di shopping può offrire risultati personalizzati a seconda del profilo utente.

Questa pagina descrive come ottenere risultati di navigazione per i datastore di ricerca personalizzata e alcune best practice per configurare l'app di ricerca.

Informazioni sulla navigazione personalizzata

La navigazione personalizzata di Vertex AI Search utilizza reti neurali per classificare i documenti in base al coinvolgimento e alla conversione degli utenti previsti. Ad esempio, con la navigazione personalizzata, puoi mostrare voci classificate in un catalogo di hotel o articoli in un sito web e restituirli agli utenti in base alla probabilità prevista di clic o richieste.

Al suo interno, la navigazione personalizzata è un modello sofisticato che apprende le complesse relazioni tra i pattern di navigazione degli utenti, i contenuti e le funzionalità dei tuoi documenti e gli eventi di conversione degli utenti. Di seguito sono riportate alcune funzionalità importanti:

  • Ranking: il modello classifica gli elementi in base al rendimento previsto rispetto all'obiettivo definito, che è soggetto ai parametri di ricerca configurati, come filtri, ranking personalizzato e controlli di pubblicazione (ad esempio boost, promozione o sinonimi).

  • Addestramento e perfezionamento: dopo l'addestramento iniziale, il modello viene perfezionato continuamente utilizzando flussi di eventi utente in tempo reale. Il modello si adatta e migliora nel tempo.

  • Diversità: il modello apprende implicitamente la diversità perché registra segnali negativi di non interazione, come link ignorati, tempo trascorso su una pagina e tassi di salto.

La seguente tabella mostra le differenze tra ricerca e navigazione.

Funzionalità Cerca Sfoglia
Finalità Trovare informazioni specifiche Esplorare e scoprire contenuti
Esempio Ricerca di "migliori ristoranti coreani a Vancouver" su Ricerca Google Ricerca di un ristorante in base alle categorie a cui potrebbe appartenere, ad esempio "Ristoranti > Coreano > Vancouver > 4 stelle e superiori"
User Intent In genere orientati agli obiettivi Esplorativo
Punto di partenza Una query o una parola chiave in genere in una barra di ricerca Un sito web o una piattaforma specifici in genere utilizzando un menu, breadcrumb, link o altri metodi di navigazione come i filtri
Metodo Inserimento di parole chiave o frasi e applicazione della configurazione di ricerca e pubblicazione Ricerca con una query vuota, applicazione della configurazione di ricerca e pubblicazione
Risultati Un elenco di risultati pertinenti Tutti i documenti nel datastore che corrispondono ai filtri

Flusso di lavoro e best practice

La navigazione personalizzata è un servizio gestito da Google e Google gestisce i modelli di deep learning e le pipeline di dati sottostanti. Per ottenere il massimo da questo servizio, quando sviluppi la tua app di ricerca, le tue principali responsabilità tecniche includono quanto segue:

  • Provisioning dei dati: raccogli e fornisci un datastore completo di documenti ed eventi utente.
  • Definizione dell'obiettivo: specifica i KPI per l'ottimizzazione, ad esempio la percentuale di clic (CTR), le azioni di alto valore e le entrate per sessione con gli eventi utente forniti. Assicurati che i tipi di eventi utente che raccogli supportino gli obiettivi.
  • Parametri di ricerca: definisci e configura i parametri di ricerca e i controlli di pubblicazione nella richiesta di ricerca. Ad esempio, intervalli di date per filtrare gli elenchi o gli articoli consentiti o controlli di boost per riordinare i blog in base alle loro valutazioni.

In un'app di ricerca di app AI, sfogliare significa cercare senza query o con una query vuota. Per ottenere i risultati di navigazione, in un archivio di dati di ricerca personalizzata, puoi chiamare il metodo search lasciando vuota la query.

In generale, ecco i passaggi per ottenere i migliori risultati per la navigazione personalizzata:

  1. Disporre di dati corretti e coerenti:

  2. Prepara e importa i documenti:

  3. Prepara e importa gli eventi utente:

    • Prepara almeno 30 giorni di eventi utente per l'addestramento iniziale del modello. Puoi utilizzare gli eventi utente storici e/o gli eventi utente in tempo reale. Gli eventi in tempo reale producono risultati di personalizzazione migliori.
    • Registra e condividi l'evento search (utilizzato per acquisire i dati di navigazione), l'evento view-item e l'evento conversion.
    • Tutti gli eventi utente devono includere quanto segue:
      • eventType come search per la ricerca e la navigazione, view-item e conversion.
      • userPseudoId, che è un identificatore utente pseudonimizzato coerente.
      • eventTime, che è un timestamp ISO 8601 (UTC) per la registrazione dell'evento.
      • documents.id mostrati nell'ordine in cui vengono visualizzati dall'utente che corrispondono agli ID documento.
      • searchInfo.searchQuery per registrare la query di ricerca dell'utente.
      • pageInfo.pageCategory che aggiunge un contesto, ad esempio "HomepageCarousel", "Properties > VIC > Richmond".
      • filter che descrive la logica di filtro utilizzata per generare l'elenco delle impressioni. Questo valore viene spesso acquisito dal campo pageCategory o tramite la comprensione del sistema.

    Per ulteriori informazioni, vedi userEvents.

  4. Abilita l'addestramento del modello e la pipeline del modello:

    Dopo aver preparato i dati e raccolto gli eventi utente, contatta il tuo Customer Engineer (CE) di Google. Il CE può esaminare i tuoi dati e attivare il modello di personalizzazione per la tua app.

  5. Visualizzare risultati di navigazione personalizzati

    Aggiungi altri campi alla richiesta di ricerca, come filtri e aggiustamenti del ranking, ad esempio il boost o il ranking personalizzato.

  6. Gestisci e mantieni aggiornati i tuoi dati:

    Nel tempo, mantieni aggiornati i documenti nel datastore e continua a caricare nuovi eventi utente. In questo modo, il modello può accedere ai documenti e alle interazioni degli utenti più recenti per fornire risultati personalizzati.

Ottenere risultati di navigazione per un'app con dati di un sito web

Per utilizzare l'API per ottenere i risultati di navigazione per un'app con dati del sito web:

  1. Trova l'ID app. Se hai già l'ID app, vai al passaggio successivo.

    1. Nella Google Cloud console, vai alla pagina AI Applications.

      Vai ad App

    2. Nella pagina App, trova il nome della tua app e recupera il relativo ID dalla colonna ID.

  2. Chiama il metodo engines.servingConfigs.search con una query vuota o senza query come segue:

    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",
}'

    Sostituisci quanto segue:

    • PROJECT_ID: l'ID del tuo Google Cloud progetto.
    • APP_ID: l'ID dell'app Vertex AI Search per cui vuoi eseguire query.
    • ORDER_BY: facoltativo. L'ordine in cui sono disposti i risultati. L'attributo in base al quale ordinare deve avere un'interpretazione numerica, ad esempio date. Per saperne di più, consulta Ordinare i risultati della ricerca web.
    • FILTER: facoltativo, ma consigliato. Un campo di testo per filtrare la ricerca utilizzando un'espressione di filtro. Il valore predefinito è una stringa vuota. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo del campo filter, vedi Filtrare la ricerca generica per dati strutturati o non strutturati e Filtrare la ricerca sui siti web.
    • BOOST_SPEC: facoltativo. Una specifica per promuovere o nascondere i documenti. Valori:
      • BOOST: un numero in virgola mobile nell'intervallo [-1,1]. Quando il valore è negativo, i risultati vengono declassati (vengono visualizzati più in basso nei risultati). Quando il valore è positivo, i risultati vengono promossi (vengono visualizzati più in alto nei risultati).
      • CONDITION: un'espressione di filtro di testo per selezionare i documenti a cui viene applicato l'incremento. Il filtro deve restituire un valore booleano. Per scoprire di più sul boost per la ricerca strutturata, consulta Migliorare i risultati di ricerca.

    Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente risposta troncata. La risposta contiene risultati di ricerca dettagliati elencati nell'ordine determinato dai campi impostati nella richiesta di ricerca.