Melhorar os resultados

A Vertex AI para Pesquisa para Commerce oferece um recurso que permite especificar registros que precisam ser priorizados nas pesquisas. É possível controlar a classificação dos resultados aplicando uma regra de reforço para priorizar ou remover a prioridade dos itens de pesquisa retornados.

Regras de otimização

As regras de reforço só podem ser aplicadas quando há uma pontuação de relevância básica, como em pesquisas ordenadas por relevância ou resultados de navegação com pontuações de pré-classificação. O Boost é uma função multiplicadora aplicada a esses resultados de pesquisa e navegação.

Otimizar/ocultar

Um produto pode ser condicionado por várias regras de aumento ou ocultação, que são definidas na classe boostspec da API Search Service.

  • Um número positivo indica uma regra de aumento, uma promoção.
  • Um número negativo indica uma regra de ocultação, que é uma rebaixa em vez de uma promoção.

Opções de configuração

  • Soma do efeito de aumento: se houver uma despromoção e uma promoção, a Vertex AI para Pesquisa para comércio vai somar esses valores. A soma resultante é um aumento reduzido ou um efeito de ocultação líquido.
  • Regra de aumento máximo (padrão): a Vertex AI para Pesquisa para Commerce verifica qual é o valor máximo e ignora as outras regras.

Várias regras de aumento ou ocultação definidas para um produto

Várias regras de aumento ou ocultação podem afetar um produto, com a soma ou o máximo dos valores de aumento determinando a pontuação final.

Quando várias regras de aumento de prioridade são aplicadas ao mesmo produto, verifique sempre se a pontuação de outro produto substituiu o produto do topo. O modo máximo é definido como padrão para que esse problema seja menos provável.

Suponha que um produto recebe os boosts de 2, 3 e 0,5, e outro produto recebe um boost de 0,5. Embora o produto tenha recebido apenas uma pontuação de boost de 0,5, quando é impulsionado várias vezes, ele supera o outro produto. Verifique cuidadosamente a especificação de aumento para garantir que ela não se sobrepõe ou se está sobrepondo conforme o esperado.

Substituir filtros

Dois tipos de filtros que têm precedência sobre as regras de aumento:

  1. Especificadas pelo usuário: podem ser coisas como preço ou marca, e aparecem para o usuário final como blocos ou facetas no site.

  2. Utilidade (relevância): esses filtros existem apenas para consultas de pesquisa, não para navegação. Eles excluem produtos menos relevantes dos resultados da pesquisa. Por exemplo, a pesquisa geladeira não retorna micro-ondas ou acessórios, como as alças da geladeira. O filtro reconhece que não é necessário aumentar o micro-ondas para uma pesquisa de geladeira.

Filtros disponíveis na pesquisa e na navegação

  • Pesquisa: filtro de atualidade e outros filtros aplicados pelo usuário, como facetas no site.
  • Navegar: como não há consulta de texto, apenas os filtros aplicados pelo usuário são usados. Os filtros também são aplicados para verificar se o produto (por exemplo, ternos) pertence à categoria correta (não suéteres, por exemplo).

Como depurar e solucionar problemas

Todos os produtos estão qualificados para o aumento ilimitado, mas os filtros aplicados pelo usuário eliminam os produtos da resposta da pesquisa. Para resolver o problema de um produto impulsionado que não aparece nos resultados de pesquisa e navegação, verifique:

  • Várias regras de boost (incluindo rebaixamento de prioridade): verifique a configuração do modo de boost (soma ou máximo) e determine a pontuação final.
  • Relevância: um produto precisa ser relevante para a consulta e passar pelos filtros de relevância. Se uma consulta de pesquisa for sobre sapatos Nike e o título do produto for Air Jordans,as palavras não vão corresponder, mas a relação semântica próxima delas vai resultar em um alto índice de relevância. Um título de produto como jaqueta amarela tem uma pontuação de relevância baixa com uma consulta de pesquisa da Nike. Da mesma forma, se o título do produto for um número de modelo criptografado que não tem relação com nenhuma palavra, a pontuação de relevância será baixa para qualquer consulta.
  • Filtros: as regras de filtragem substituem qualquer regra de aumento e impedem que os produtos com aumento apareçam nos resultados. O filtro é sempre aplicado ao impulsionamento. Se um produto tiver filtros aplicados pelo usuário ou se uma categoria de produto tiver filtros de navegação, o aumento não vai funcionar.

Tutorial de otimização

Este tutorial mostra alguns exemplos de otimização de produtos.

Para seguir as instruções da tarefa diretamente no editor do Cloud Shell, clique em Orientação:

Orientações

Configurar o boost

Nesta página, usamos o conjunto de dados a seguir como exemplo. Somente os campos necessários para explicação são incluídos.

Exemplo de conjunto de dados

Exemplo de solicitação e resposta de pesquisa

Por exemplo, se você pesquisar "alto-falante do Google", verá "nest_mini_2nd_gen", "nest_audio", "nest_hub_max", "nest_hub", "google_home_max" e "google_home_mini" em uma ordem específica.

Exemplo de especificação de otimização

Imagine que você queira priorizar os produtos mais baratos (menos de 95 dólares) e remover a prioridade dos mais caros (mais de 95 dólares). É possível aplicar uma especificação de aumento como:

JSON

{
  condition_boost_specs {
    condition: "price: IN(*, 95.0e)"
    boost: 0.5
  }
  condition_boost_specs {
    condition: "price: IN(95.0e, *)"
    boost: -0.5
  }
}

No resultado, "nest_mini_2nd_gen", "google_home_mini" e "nest_hub" podem ser os primeiros três, enquanto "nest_audio", "nest_hub_max" e "google_home_max" podem ser os três últimos. No entanto, nenhum pedido específico é predeterminado, ao contrário do pedido por preço, conforme discutido em Filtrar e ordenar resultados.