Attributions-Token sind eindeutige IDs, die von Vertex AI Search for Commerce generiert und bei jeder Suchanfrage zurückgegeben werden. So kann Vertex AI Search for Commerce eine Suchanfrage mit dem entsprechenden Suchereignis verknüpfen. Dadurch können Modelle neu bewertet werden, um die Qualität der Suchantworten zu verbessern. Attributionstokens sind auch in Vertex AI Search for Commerce-Suchereignissen erforderlich, um genaue Berichte zu erhalten.
Funktionsweise von Attributionstokens
Jede Antwort, die von der Vertex AI Search-Methode zurückgegeben wird, enthält am Ende des Antworttexts eine eindeutige attributionToken. Beispiel:
{ "results": [ { "id": "727121", "product": { … } ], "totalSize": 19600, "attributionToken": "dfB0CgwIgKrltAYQ8afX4AIQARokNjZjMGEwYjEtMDAwMC0yNjAyLTk0Y2UtNTgyNDI5Y2JkMzUwKgUxMjM0NTIkxcvzF6OAlyLo5KotmNa3LY6-nRW3t4wtwvCeFdSynRWb1rctOg5kZWZhdWx0X3NlYXJjaGgB", "nextPageToken": "AM1MDZiNWOyQjM4UTLlNGN50iMwYjMtADMwATLwIGMhBzY2YDJaIw-bCbxQYAt1PJgIwgExEgC" …
Dieses Token muss im nachfolgenden Suchereignis enthalten sein:
{ "eventType": "search", "searchQuery":"red t-shirt", "productDetails":[ {"product":{"id":"727121"}}, {"product":{"id": … } ] , "visitorId":"GA1.1.1383176924.1721324981", "attributionToken":"dfB0CgwIgKrltAYQ8afX4AIQARokNjZjMGEwYjEtMDAwMC0yNjAyLTk0Y2UtNTgyNDI5Y2JkMzUwKgUxMjM0NTIkxcvzF6OAlyLo5KotmNa3LY6-nRW3t4wtwvCeFdSynRWb1rctOg5kZWZhdWx0X3NlYXJjaGgB" }
Vertex AI Search for Commerce verwendet die Ereignisdaten, um seine Modelle zu trainieren. Das Attributionstoken bietet eine Möglichkeit, das Ereignis mit der Anfrage zu verknüpfen. Dazu werden die vollständige Suchanfrage und die Antwort mit den angeforderten Filtern, Facets und Antwortprodukt-IDs codiert. Wenn in den Suchereignissen kein Token vorhanden ist, werden diese Ereignisse so behandelt, als stammten sie nicht von Google Vertex AI Search. Die Suchereignisse werden möglicherweise fälschlicherweise so verwendet, als stammten sie von einem anderen Suchanbieter.
Es ist in Ordnung (und zu erwarten), dass Suchen ohne Tokens erfolgen, wenn sie von einem anderen Suchanbieter stammen, z. B. während eines A/B-Tests. Normalerweise gibt es jedoch eine 1:1-Zuordnung für Anfragen der Search API, um Ereignisse mit Tokens zu suchen.
Datenqualität von Attributionstokens
Wenn der Prozentsatz der Ereignisse mit Attributions-Tokens unter 95 % liegt, wird im Dashboard „Datenqualität“ in der Google Suche für Unternehmen der Status „Kritisch“ oder „Blockierend“ angezeigt. Andernfalls wird der Status als „Entspricht den Anforderungen“ angezeigt:
Bei TIER 3, dem leistungsoptimierten Modell, kann das Modell in der Regel nicht ohne ausreichende zurechenbare Ereignisse trainiert werden. Wir empfehlen dringend, Vertex AI Search for Commerce nur dann in der Produktion zu verwenden, wenn damit Ergebnisse der Stufe 3 oder 4 gesendet werden. Weitere Informationen dazu, wie Sie Leistungsstufen entsperren, finden Sie im Abschnitt „Datenqualität“ auf der Seite Datenqualität.
Attributionstokens für Empfehlungen
Da es kein Ereignis für Empfehlungen gibt, müssen Attributionstokens aus predict-Antworten in keine Ereignisse eingefügt werden.
Das Attributionstoken aus der Antwort der Vorhersage kann in nachfolgenden Ereignissen (normalerweise detail-page-view oder add-to-cart) gesendet werden, ist aber nicht erforderlich. Für die Implementierung muss das Attributionstoken des empfohlenen Produkts in einem URL-Parameter an die URL der Produktseite übergeben und dann mit diesem Parameter das Feld attributionToken des Ereignisses detail-page-view ausgefüllt werden.
Bei Empfehlungen von Vertex AI Search werden automatisch synthetische Tokens für Ereignisse erstellt, die predict-Anfragen zugeordnet werden können. Wenn Sie die Tokens explizit hinzufügen, lässt sich die Genauigkeit der Analyseberichte leicht verbessern. Dies ist jedoch nicht unbedingt erforderlich und hat nur geringe Auswirkungen auf die Empfehlungsmodelle.