Medienempfehlungen hervorheben und unterdrücken

Auf dieser Seite wird erläutert, wie Sie die Rankingposition der vom Modell zurückgegebenen Medienempfehlungen mithilfe der Einstellungen für die Auslieferung ändern können.

Mit einer Funktion zum Optimieren oder Ausblenden können Sie die Reihenfolge der Empfehlungen ändern, nachdem diese vom Modell zurückgegeben wurden. Sie wenden einen Filterausdruck auf die Ergebnisse an, um festzulegen, welche Empfehlungen Sie hervorheben oder unterdrücken möchten, und wenden dann einen Wert zwischen -1 und +1 an. Mit einem Wert von +1 wird einer Empfehlung der größte Höhepunkt verliehen, sodass sie an erster Stelle der zurückgegebenen Empfehlungen steht. Bei einem Wert von -1 wird die Empfehlung unten in der Liste der zurückgegebenen Empfehlungen angezeigt.

„Boost/Bury“ ist eine nach dem Modell angewendete Einstellung. Zuerst gibt das Empfehlungsmodell eine Liste mit Empfehlungen zurück. Mithilfe einer Bereitstellungskonfiguration wird die Funktion „Bewerben“ oder „Begraben“ dann auf diese Liste angewendet, um das Ranking der Empfehlungen anzupassen. Mit der Funktion „Bewerben“/„Begraben“ werden keine Empfehlungen hinzugefügt oder gelöscht. Sie steuert jedoch die Reihenfolge, in der die Empfehlungen dem Nutzer präsentiert werden.

Empfehlungen zum Hoch-/Herabstufen im Vergleich zu Empfehlungen zum Filtern

„Hervorheben/Betonen“ ist ein weicher Filter. Der reguläre Filter für Empfehlungen, der unter Empfehlungen filtern beschrieben wird, ist ein strenger Filter.

Wenn Sie einen strikten Filter auf Empfehlungen anwenden, werden die herausgefilterten Dokumente nie angezeigt. Bei einem weichen Filter werden Dokumente jedoch nicht aus der Liste der Empfehlungen entfernt. Stattdessen wird mit dem Filter festgelegt, welche Dokumente in der Liste der zurückgegebenen Empfehlungen höher oder niedriger eingestuft werden sollen.

Überlastung des Empfehlungsmodells vermeiden

Wenn Sie einen Boost- oder Ausblendfilter anwenden, werden kleine Werte nahe Null empfohlen. Werte nahe +1 oder -1 überlasten das Empfehlungsmodell wahrscheinlich, sodass die vom Modell angewendete Empfehlungsrangfolge nicht in der Reihenfolge widergespiegelt wird, in der die Empfehlungen dem Nutzer angezeigt werden.

Wenn Sie beispielsweise animierte Filme um + 1 steigern, sehen Nutzer nur animierte Filme oben in der Empfehlungsliste. Nicht animierte Filme, die vom Modell stark empfohlen wurden, werden ans Ende der Liste verschoben, wo sie vom Nutzer möglicherweise nicht gesehen werden.

Herabstufung und Verstecken von Inhalten

Wenn Sie Empfehlungen herabstufen oder verstecken, werden sie in der Liste der zurückgegebenen Empfehlungen an eine niedrigere Position verschoben.

Die Herabstufung hängt jedoch davon ab, wie alt die Inhalte sind oder ob sich der Nutzer bereits einige davon angesehen hat. Weitere Informationen zur Herabstufung finden Sie unter Medienempfehlungen herabstufen.

Das Unterdrücken gilt für Inhalte, die durch einen Filter identifiziert wurden. Der Filter kann jedes Datenfeld sein, das im Schema als filterbar gekennzeichnet ist. Allgemeine Informationen zu Empfehlungsfiltern, einschließlich der Möglichkeit, ein Feld als filterbar zu kennzeichnen, finden Sie unter Filterempfehlungen.

Einstellungen zum Hoch-/Herabstufen und Bereitstellungskonfigurationen

Jede Auslieferungssteuerung für die Funktion „Bewerben“ oder „Begraben“ besteht aus einem Filter und einem Wert für die Steigerung. Mit einer solchen Einstellung werden beispielsweise Filme mit dem Begriff „Weihnachten“ im Titel mit einem Wert von 0.1 hervorgehoben und Horrorfilme mit einem Wert von -0.2 unterdrückt.

Nachdem Sie eine oder mehrere Boost-/Bury-Steuerungen erstellt haben, fügen Sie sie einer Bereitstellungskonfiguration hinzu. Wenn eine Vertex AI Search App erstellt wird, wird automatisch auch eine Standardbereitstellungskonfiguration erstellt. Die Bereitstellungskonfiguration wird zum Zeitpunkt der Bereitstellung verwendet, um zu bestimmen, welche Ergebnisse die App generiert. Neben den Steuerelementen für die Aufwertung/Betonung kann die Bereitstellungskonfiguration auch andere Arten von Steuerelementen enthalten, z. B. Diversifizierungs- und Degradierungs-steuerelemente.

Die Bereitstellungskonfiguration kann angewendet werden, wenn Sie die Methode „recommend“ aufrufen. Alle Steuerelemente in der Bereitstellungskonfiguration werden dann auf die Empfehlungen angewendet, die vom Methodenaufruf zurückgegeben werden.

Außerdem können Sie Ihrer App mehrere Bereitstellungskonfigurationen zuordnen. So können Sie unter verschiedenen Umständen unterschiedliche Steuerelemente anwenden. Wenn die Empfehlungsanfrage beispielsweise von einem Kinderkonto stammt, sollten Filme in Kategorien, die für Kinder geeignet sind, hervorgehoben und ungeeignete Filme ausgeblendet werden. Wenn die Anfrage von einem Konto stammt, das als „nicht jugendfrei“ gekennzeichnet ist, sollten Sie Titel oder Kategorien bewerben, die bei Erwachsenen beliebt sind. Alternativ können Sie unterschiedliche Auslieferungskonfigurationen für verschiedene Standorte festlegen und Inhalte entsprechend der regionalen Beliebtheit hervorheben oder unterdrücken. Weitere Informationen zu Bereitstellungskonfigurationen findest du unter Bereitstellungskonfigurationen für Medien erstellen und verwalten.

Die Werte für die Steigerung sind additiv.

Wenn Sie einer Bereitstellungskonfiguration mehrere Bereitstellungssteuerungen zugeordnet haben, werden die Steigerungen und Unterdrückungen addiert.

Wenn Sie beispielsweise animierte Kinderfilme um 0,3 und animierte Abenteuerfilme um 0,4 steigern, wird ein Film, der als animiertes Kinderabenteuer klassifiziert ist, um 0,7 erhöht.

Wenn ein Horrorfilm in derselben Auslieferungskonfiguration durch ein Steuerelement um 0,2 gesteigert und durch ein anderes um −0,3 herabgestuft wird, wird er insgesamt um −0,1 herabgestuft.

Die Summe der Steigerungen kann über +1 liegen. Wenn die Einstellungen beispielsweise animierte Kinderfilme um 0,6 und animierte Abenteuerfilme um 0,5 steigern, wird ein animierter Kinderabenteuerfilm um 1,1 gesteigert.

Beispiele für Filter

Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für Filter, mit denen Sie die Empfehlungen für Medien hervorheben oder unterdrücken können:

  • Filme mit dem Titel „Weihnachten“ bewerben

    filter: "title: ANY(\"Christmas\")"

  • Animationsfilme für Kinder optimieren:

    filter: "categories: ANY(\"animation\") AND categories: ANY(\"children\")"

  • Horrorfilme ausblenden:

    filter: "categories: ANY(\"horror\", \"thriller\", \"crime\")

Es muss sich um genaue Übereinstimmungen handeln. Ein Film mit dem Titel „Weihnachten“ wird beispielsweise nicht optimiert.

Einschränkungen bei filterbaren Feldern

Für die Einstellungen „Bewerben“ und „Begraben“ gelten die folgenden Einschränkungen:

  • In Filterausdrücken für die Funktion „Hervorheben/Begraben“ können nur Property-Felder vom Typ „String“ und „Boolescher Wert“ verwendet werden.

  • Sie können nicht nach Feldern filtern, die mehr als eine Ebene verschachtelt sind. Sie können beispielsweise nach persons.name filtern, aber nicht nach einem Feld persons.name.stage (falls es ein solches Feld gibt).

Hinweise

  • Sie müssen eine Anwendung für Medienempfehlungen und einen Datenspeicher erstellt haben. Weitere Informationen finden Sie unter App und Datenspeicher für Medienempfehlungen erstellen.

  • Optional: Wenn Sie die Standardbereitstellungskonfiguration nicht verwenden möchten, erstellen Sie eine neue Bereitstellungskonfiguration. Folgen Sie dazu den Schritten 1 bis 5 und 7 unter Bereitstellungskonfiguration erstellen. Wenn Ihre App in der Produktion ist, empfiehlt Google, eine separate Bereitstellungskonfiguration zum Testen von „Boost“/„Begraben“ zu erstellen, bevor Sie die Bereitstellungssteuerungen auf Ihre Produktionsbereitstellungskonfiguration anwenden.

  • Achten Sie darauf, dass alle Felder, die Sie in der Funktion „Bewerben“ oder „Begraben“ verwenden möchten, im Schema als Filterbar gekennzeichnet sind. Weitere Informationen finden Sie unter Feldeinstellungen konfigurieren. Siehe auch Filtereinschränkungen.

Empfehlungen hervorheben oder unterdrücken

In diesem Verfahren wird beschrieben, wie Sie Einstellungen für die Anzeigenbereitstellung erstellen und mit einer Bereitstellungskonfiguration verknüpfen.

Nachdem die Steuerelemente der Bereitstellungskonfiguration hinzugefügt wurden, können Sie die Bereitstellungskonfiguration beim Aufrufen der Methode servingConfigs.recommend angeben. Mit den Steuerelementen „Bewerben“ und „Begraben“ können Sie die Reihenfolge der zurückgegebenen Empfehlungen beeinflussen.

REST

So erstellen Sie Boost-/Bury-Bereitstellungssteuerungen und fügen sie einer Bereitstellungskonfiguration hinzu:

  1. Suchen Sie Ihre App-ID. Wenn Sie bereits eine App-ID haben, fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort.

    1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Agent Builder auf.

      Zu Apps wechseln

    2. Suchen Sie auf der Seite Apps nach dem Namen Ihrer App und sehen Sie sich die ID der App in der Spalte ID an.

  2. Suchen Sie die Datenspeicher-ID. Wenn Sie die Datenspeicher-ID bereits haben, fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort.

    1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Agent Builder auf und klicken Sie im Navigationsmenü auf Datenspeicher.

      Zur Seite „Datenspeicher“

    2. Klicken Sie auf den Namen des Datenspeichers.

    3. Rufen Sie auf der Datenseite Ihres Datenspeichers die Datenspeicher-ID ab.

  3. So erstellst du ein Boost-Steuerelement:

    curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID/controls?controlId=CONTROL_ID" \
-d '{
      "displayName": "CONTROL_DISPLAY_NAME",
          "solutionType": "SOLUTION_TYPE_RECOMMENDATION",
          "boostAction": {
               "dataStore": "projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID",
               "boost" :  BOOST_VALUE,
               "filter": "FILTER"
          }
    }'

    • PROJECT_ID ist die ID Ihres Google Cloud-Projekts.

    • CONTROL_DISPLAY_NAME: Ein menschenlesbarer Name, der das Steuerelement identifiziert. Muss ein UTF-8-String mit einer maximalen Länge von 128 Zeichen sein.

    • CONTROL_ID: Eine eindeutige Kennung (innerhalb eines Datenspeichers) für das Steuerelement. Die ID kann Kleinbuchstaben, Ziffern, Bindestriche und Unterstriche enthalten.

    • APP_ID: die ID der Vertex AI Search-Anwendung.

    • DATA_STORE_ID: die ID des Vertex AI Search-Datenspeichers.

    • BOOST_VALUE: eine Gleitkommazahl zwischen −1 und 1. Wenn der Wert negativ ist, werden Empfehlungen herabgestuft und erscheinen weiter unten in den Ergebnissen. Ist der Wert positiv, werden Empfehlungen hervorgehoben (sie werden weiter oben in den Ergebnissen angezeigt).

    • FILTER: Der Filterausdruck, der beschreibt, welche Dokumente hervorgehoben oder ausgeblendet werden sollen. Ausführliche Informationen zum Formulieren des Filterausdrucks finden Sie unter Filterausdrücke.

  4. Wiederholen Sie Schritt 3 für jedes Steuerelement zum Optimieren oder Unterdrücken, das Sie auf Ihre Empfehlungen anwenden möchten. Beispielsweise können Sie eine Einstellung für Filme für Kinder, boost-kids, und eine zweite Einstellung für Horrorfilme, bury-horror, verwenden.

  5. Suchen Sie die ID der Bereitstellungskonfiguration. Wenn Sie bereits eine ID für die Bereitstellungskonfiguration haben, fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort.

    1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Agent Builder auf.

      Zu Apps wechseln

    2. Klicken Sie auf der Seite Apps auf den Namen Ihrer App.

    3. Rufen Sie die Seite Konfigurationen auf und klicken Sie auf den Tab Bereitstellung.

    4. Rufen Sie die Bereitstellungskonfigurations-ID aus der Spalte ID ab.

  6. Fügen Sie der Bereitstellungskonfiguration die neue Steuerung für die optimierte Auslieferung mit einem Aktualisierungsantrag hinzu:

    curl -X PATCH -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/servingConfigs/CONFIG_ID?update_mask=boost_control_ids"}}" \
-d '{
  "boostControlIds": ["CONTROL_ID"]
}'
    • CONFIG_ID: Die ID der Auslieferungskonfiguration, der Sie die Einstellungen für die Betonung/Ausblendung hinzufügen möchten. Siehe vorherigen Schritt.

  7. Warten Sie 5 Minuten, bis die Änderungen wirksam werden.

  8. Sehen Sie sich die Auswirkungen Ihrer Einstellungen zum Hoch-/Herabstufen in der Vorschau an. Weitere Informationen finden Sie unter Medienempfehlungen erhalten.