I token di attribuzione sono ID univoci generati da Vertex AI Search for Retail e restituiti con ogni richiesta di ricerca. Consentono a Vertex AI Search for Retail di associare una richiesta di ricerca all'evento di ricerca corrispondente, il che consente ai modelli di ricalcolo del ranking di migliorare la qualità delle risposte di ricerca. I token di attribuzione sono necessari anche negli eventi di ricerca per generare report accurati.
L'inclusione dei token di attribuzione della ricerca in tutti gli eventi di ricerca pubblicati da Vertex AI Search for Retail è obbligatoria per l'addestramento dei modelli di LIVELLO 3 e LIVELLO 4.
Come funzionano i token di attribuzione
Ogni risposta restituita dal metodo Vertex AI Search include un attributionToken univoco alla fine del corpo della risposta di ricerca. Ad esempio:
{ "results": [ { "id": "727121", "product": { … } ], "totalSize": 19600, "attributionToken": "dfB0CgwIgKrltAYQ8afX4AIQARokNjZjMGEwYjEtMDAwMC0yNjAyLTk0Y2UtNTgyNDI5Y2JkMzUwKgUxMjM0NTIkxcvzF6OAlyLo5KotmNa3LY6-nRW3t4wtwvCeFdSynRWb1rctOg5kZWZhdWx0X3NlYXJjaGgB", "nextPageToken": "AM1MDZiNWOyQjM4UTLlNGN50iMwYjMtADMwATLwIGMhBzY2YDJaIw-bCbxQYAt1PJgIwgExEgC" …
Questo token deve essere incluso nell'evento di ricerca successivo:
{ "eventType": "search", "searchQuery":"red t-shirt", "productDetails":[ {"product":{"id":"727121"}}, {"product":{"id": … } ] , "visitorId":"GA1.1.1383176924.1721324981", "attributionToken":"dfB0CgwIgKrltAYQ8afX4AIQARokNjZjMGEwYjEtMDAwMC0yNjAyLTk0Y2UtNTgyNDI5Y2JkMzUwKgUxMjM0NTIkxcvzF6OAlyLo5KotmNa3LY6-nRW3t4wtwvCeFdSynRWb1rctOg5kZWZhdWx0X3NlYXJjaGgB" }
Vertex AI Search for Retail utilizza i dati sugli eventi per addestrare i suoi modelli e il token di attribuzione fornisce un modo per collegare l'evento alla richiesta, codificando la richiesta di ricerca completa e la risposta con i filtri, le sfaccettature e gli ID prodotto di risposta richiesti. Senza un token presente negli eventi di ricerca, questi eventi vengono trattati come se non provenissero da Google Vertex AI Search e gli eventi di ricerca potrebbero essere utilizzati in modo errato come se fossero di un altro provider di ricerca. È normale (e previsto) che gli eventi di ricerca non abbiano token se vengono pubblicati da un altro fornitore di servizi di ricerca, ad esempio durante un esperimento A/B, ma in genere dovrebbe esistere una mappatura 1:1 per le richieste dell'API di ricerca agli eventi di ricerca con token.
Qualità dei dati del token di attribuzione
La dashboard Qualità dei dati nella Ricerca per la vendita al dettaglio mostrerà uno stato di errore di mancata conformità critico o di blocco se la percentuale di eventi con token di attribuzione è inferiore al 95%. In caso contrario, lo stato sarà Conforme:
La qualità dei dati a TIER 3, ovvero il modello ottimizzato per le entrate, in genere non viene addestrata senza eventi attribuibili sufficienti e sconsigliamo vivamente di eseguire il deployment di Vertex AI Search per la vendita al dettaglio in produzione, a meno che non vengano pubblicati risultati in TIER 3 o TIER 4.
Token di attribuzione per i suggerimenti
Poiché non sono presenti eventi per i suggerimenti, non è necessario includere token di attribuzione delle risposte di predict in nessun evento.
Il token di attribuzione della risposta di previsione può essere inviato in eventi successivi (di solito detail-page-view o add-to-cart), ma non è obbligatorio. L'implementazione richiede il passaggio del token di attribuzione del prodotto consigliato in un parametro URL all'URL pagina del prodotto e l'utilizzo di questo parametro per compilare il campo attributionToken dell'evento detail-page-view.
I suggerimenti di Vertex AI Search creano automaticamente token sintetici per gli eventi attribuibili alle richieste predict. L'aggiunta esplicita dei token può migliorare leggermente la precisione dei report di analisi. Tuttavia, non è strettamente necessario e avrà scarso impatto sui modelli di consigli.