Les jetons d'attribution sont des identifiants uniques générés par Vertex AI Search pour le commerce et renvoyés avec chaque requête de recherche. Elles permettent à Vertex AI Search pour le commerce d'associer une requête de recherche à son événement de recherche correspondant, ce qui permet de reclasser les modèles afin d'améliorer la qualité des réponses aux recherches. Les jetons d'attribution sont également requis dans les événements de recherche pour générer des rapports précis.
L'inclusion de jetons d'attribution pour le Réseau de Recherche dans tous les événements de recherche diffusés par Vertex AI Search pour le commerce est obligatoire de niveau 3 et Entraînement de modèle de niveau 4
Fonctionnement des jetons d'attribution
Chaque réponse renvoyée par la méthode Vertex AI Search inclut un attributionToken unique à la fin du corps de la réponse de recherche. Exemple :
{ "results": [ { "id": "727121", "product": { … } ], "totalSize": 19600, "attributionToken": "dfB0CgwIgKrltAYQ8afX4AIQARokNjZjMGEwYjEtMDAwMC0yNjAyLTk0Y2UtNTgyNDI5Y2JkMzUwKgUxMjM0NTIkxcvzF6OAlyLo5KotmNa3LY6-nRW3t4wtwvCeFdSynRWb1rctOg5kZWZhdWx0X3NlYXJjaGgB", "nextPageToken": "AM1MDZiNWOyQjM4UTLlNGN50iMwYjMtADMwATLwIGMhBzY2YDJaIw-bCbxQYAt1PJgIwgExEgC" …
Ce jeton doit être inclus dans l'événement de recherche suivant:
{ "eventType": "search", "searchQuery":"red t-shirt", "productDetails":[ {"product":{"id":"727121"}}, {"product":{"id": … } ] , "visitorId":"GA1.1.1383176924.1721324981", "attributionToken":"dfB0CgwIgKrltAYQ8afX4AIQARokNjZjMGEwYjEtMDAwMC0yNjAyLTk0Y2UtNTgyNDI5Y2JkMzUwKgUxMjM0NTIkxcvzF6OAlyLo5KotmNa3LY6-nRW3t4wtwvCeFdSynRWb1rctOg5kZWZhdWx0X3NlYXJjaGgB" }
Vertex AI Search pour le commerce utilise les données d'événement pour entraîner ses modèles. Le jeton d'attribution permet d'associer l'événement à la requête, en encodant la requête de recherche complète et la réponse avec les filtres, les attributs et les ID de produit de la réponse demandés. Si aucun jeton n'est présent dans les événements de recherche, ces événements sont traités comme s'ils ne provenaient pas de Google Vertex AI Search, et les événements de recherche peuvent être utilisés à tort comme s'ils provenaient d'un autre moteur de recherche. Il est acceptable (et attendu) d'avoir des événements de recherche sans jeton s'ils sont diffusés par un autre moteur de recherche, par exemple lors d'un test A/B, mais il doit généralement y avoir un mappage 1:1 entre les requêtes de l'API Search et les événements avec jetons.
Qualité des données du jeton d'attribution
Le tableau de bord de la qualité des données de la recherche pour le commerce affichera une erreur de non-conformité critique ou bloquante dans État si le pourcentage d'événements avec des jetons d'attribution est inférieur à 95%. Sinon, l'état Status (État) est défini sur "Compliant" (Conforme) :
La qualité des données au niveau 3 (le modèle optimisé pour les revenus) ne s'entraînera généralement pas sans suffisamment d'événements attribuables. De plus, il est fortement déconseillé de déployer Vertex AI Search pour le commerce en production, sauf s'il génère des résultats de niveau 3 ou 4.
Jetons d'attribution pour les recommandations
Étant donné qu'il n'y a pas d'événement pour les recommandations, il n'est pas nécessaire d'inclure les jetons d'attribution des réponses predict dans les événements.
Le jeton d'attribution de la réponse de prédiction peut être envoyé dans les événements suivants (généralement detail-page-view ou add-to-cart), mais il n'est pas obligatoire. L'implémentation nécessite de transmettre le jeton d'attribution du produit recommandé dans un paramètre d'URL à l'URL de la page du produit, puis d'utiliser ce paramètre pour renseigner le champ attributionToken de l'événement detail-page-view.
Les recommandations de Vertex AI Search créent automatiquement des jetons synthétiques pour les événements attribuables aux requêtes predict. L'ajout explicite des jetons peut améliorer légèrement la précision des rapports d'analyse. Cependant, ce n'est pas strictement obligatoire et aura peu d'impact sur les modèles de recommandations.