Os tokens de atribuição são IDs exclusivos gerados pela Vertex AI para Pesquisa para varejo e retornados com cada solicitação de pesquisa. Eles permitem que a Vertex AI para Pesquisa para varejo associe uma solicitação de pesquisa ao evento de pesquisa correspondente, o que permite que os modelos de reclassificação melhorem a qualidade das respostas de pesquisa. Os tokens de atribuição também são necessários em eventos de pesquisa para gerar relatórios precisos.
A inclusão de tokens de atribuição de pesquisa em todos os eventos de pesquisa veiculados pela Vertex AI para Pesquisa para varejo é necessária para o treinamento de modelos de NÍVEL 3 e 4.
Como os tokens de atribuição funcionam
Cada resposta retornada pelo método Vertex AI para Pesquisa inclui um attributionToken
exclusivo no final do corpo da resposta. Exemplo:
{ "results": [ { "id": "727121", "product": { … } ], "totalSize": 19600, "attributionToken": "dfB0CgwIgKrltAYQ8afX4AIQARokNjZjMGEwYjEtMDAwMC0yNjAyLTk0Y2UtNTgyNDI5Y2JkMzUwKgUxMjM0NTIkxcvzF6OAlyLo5KotmNa3LY6-nRW3t4wtwvCeFdSynRWb1rctOg5kZWZhdWx0X3NlYXJjaGgB", "nextPageToken": "AM1MDZiNWOyQjM4UTLlNGN50iMwYjMtADMwATLwIGMhBzY2YDJaIw-bCbxQYAt1PJgIwgExEgC" …
Esse token precisa ser incluído no evento de pesquisa subsequente:
{ "eventType": "search", "searchQuery":"red t-shirt", "productDetails":[ {"product":{"id":"727121"}}, {"product":{"id": … } ] , "visitorId":"GA1.1.1383176924.1721324981", "attributionToken":"dfB0CgwIgKrltAYQ8afX4AIQARokNjZjMGEwYjEtMDAwMC0yNjAyLTk0Y2UtNTgyNDI5Y2JkMzUwKgUxMjM0NTIkxcvzF6OAlyLo5KotmNa3LY6-nRW3t4wtwvCeFdSynRWb1rctOg5kZWZhdWx0X3NlYXJjaGgB" }
A Vertex AI para Pesquisa de varejo usa os dados de eventos para treinar os modelos, e o token de atribuição oferece uma maneira de vincular o evento à solicitação, codificando a solicitação de pesquisa completa e a resposta com os filtros, facetas e IDs de produtos de resposta solicitados. Sem um token presente nos eventos de pesquisa, esses eventos são tratados como se não fossem da Vertex AI para Pesquisa do Google e podem ser usados incorretamente, como se fossem de outro provedor de pesquisa. É normal (e esperado) ter eventos de pesquisa sem tokens se eles forem veiculados por outro provedor de pesquisa durante um experimento A/B, por exemplo, mas normalmente deve haver um mapeamento de 1:1 para solicitações da API de pesquisa para pesquisar eventos com tokens.
Qualidade de dados do token de atribuição
O painel de qualidade de dados na Pesquisa para varejo vai mostrar um Status de erro crítico ou de não conformidade de bloqueio se a porcentagem de eventos com tokens de atribuição for inferior a 95%. Caso contrário, o Status vai aparecer como "Em conformidade":
A qualidade de dados no NÍVEL 3, que é o modelo otimizado para receita, geralmente não é treinada sem eventos atribuíveis suficientes. Além disso, não é recomendável implantar a Vertex AI para Pesquisa para varejo na produção, a menos que ela esteja exibindo resultados no NÍVEL 3 ou 4.
Tokens de atribuição para recomendações
Como não há um evento para recomendações, não é necessário incluir tokens de atribuição de respostas predict
em nenhum evento.
O token de atribuição da resposta de previsão pode ser enviado em eventos subsequentes (geralmente detail-page-view
ou add-to-cart
), mas não é obrigatório. A implementação exigiria a transmissão do token de atribuição do produto recomendado em um parâmetro de URL para o URL da página do produto e, em seguida, o uso desse parâmetro para preencher o campo attributionToken
do evento detail-page-view
.
As recomendações da Vertex AI para Pesquisa criam automaticamente tokens sintéticos para eventos atribuíveis a solicitações predict
. Adicionar os tokens explicitamente pode melhorar um pouco a precisão dos relatórios de análise. No entanto, isso não é obrigatório e tem pouco impacto nos modelos de recomendação.