A Vertex AI para Pesquisa no varejo vai substituir a plataforma Retail. Estamos atualizando o conteúdo para refletir o novo branding.

Esta página foi traduzida pela API Cloud Translation.

Preenchimento automático para pesquisa

Esta página apresenta o recurso de preenchimento automático e como usá-lo. A pesquisa oferece preenchimento automático para impulsionar as sugestões do tipo de caixa de pesquisa de varejistas.

O preenchimento automático é um recurso para prever o restante de uma consulta que o usuário está digitando, o que pode melhorar a experiência de pesquisa do usuário e acelerar o processo de compra antes da finalização da compra. Ele também pode melhorar a qualidade da resposta da pesquisa e, assim, gerar mais receita com consultas bem formatadas.

Visão geral

Quando um usuário final começa a digitar um termo de pesquisa no seu site, a pesquisa pode fornecer uma lista de sugestões que o usuário pode querer. Por exemplo, "sapatos" e "camisetas" pode ser sugerido quando o usuário digita "sh".

Fonte de dados

Você pode escolher uma das seguintes fontes de dados para suas previsões de sugestões:

Um conjunto de dados do BigQuery que você envia.
Um conjunto de dados gerado a partir de eventos do usuário e outros metadados usando aprendizado de máquina.

Conjunto de dados enviado

Uma tabela de sugestões do BigQuery que você envia como um conjunto de dados, que é usada para sugerir consultas. Para saber como fazer upload de um conjunto de dados, consulte Como importar dados de preenchimento automático.

Conjunto de dados de aprendizado automático

Um conjunto de dados de sugestões com tecnologia de machine learning gerado pela pesquisa com base nos eventos de pesquisa dos usuários.

Para ativar o aprendizado automático:

Console

Acessar a página "Controles"
Acesse a guia Controles de preenchimento automático.
Clique em Editar configurações.
Ative a Aprendizagem automática.
Clique em Salvar configurações.

A atualização do aprendizado automático pode levar de um a dois dias.

cURL

curl -X PATCH -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  "https://retail.googleapis.com/v2beta/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/completionConfig?update_mask.paths=auto_learning"  --data "{auto_learning: true}"

Pré-requisito do conjunto de dados de aprendizado automático

O aprendizado automático gera sugestões com base nos eventos do usuário do tipo de pesquisa (eventType = "search"). A geração usa os últimos 180 dias de eventos do usuário. Ele exige uma boa qualidade e quantidade de eventos do usuário importados.

O aprendizado automático filtra sugestões raras. Portanto, se a quantidade de eventos do usuário do tipo de pesquisa for muito pequena (menos de 20.000), muitas sugestões podem ser filtradas. Nesse cenário, teste primeiro a função de preenchimento automático com uma consulta de pesquisa mais frequente.

Cronograma de lançamento do conjunto de dados de aprendizado automático

O conjunto de dados de aprendizado automático é gerado diariamente e enviado para indexação e lançamento. O ciclo completo leva cerca de dois dias.

Recursos de aprendizado automático

A Pesquisa aplica técnicas de machine learning para limpar e formatar consultas e dados de sugestões apenas para o conjunto de dados de aprendizado automático.

Recurso	Descrição	Exemplo
Remover pesquisas sem resultados	Remover consultas sem resultados de pesquisa	Para o varejista de alimentos, "bolsas Gucci" não tem resultados de pesquisa, então foi removido
Corrigir erros de digitação	Corrigir a ortografia de palavras com erros de digitação Limpe também as consultas de entrada em tempo real antes da correspondência	"Milc" → "Milk"
Adicionar consultas de lista de permissões	As consultas que você permitir explicitamente são adicionadas	Consulte a seção Mais informações abaixo.
Remover consultas da lista de bloqueio	As consultas que você bloquear explicitamente serão removidas	Consulte a seção Mais informações abaixo.
Remover termos não seguros	Com a tecnologia do Google SafeSearch Remover consultas inadequadas	Pornografia, conteúdo picante, vulgar, violência etc.
Remover termos muito raros	O sistema de IA ajusta o limite de acordo com as estatísticas da consulta Se os termos forem incomuns, eles serão removidos.	"Colchão de ar duplo de 74 x 39 x 9 polegadas com duas camadas e bomba manual de 120 V"
Eliminar duplicação de termos	Com tecnologia de compreensão semântica baseada em IA Para termos quase idênticos, qualquer um deles será correspondente, mas apenas o mais popular será sugerido.	"Sapatos para mulheres", "Sapatos femininos" e "Sapatos femininos" são eliminados, então apenas um será sugerido.

Receber sugestões de conclusão

Use a API completeQuery para buscar as sugestões. Exemplo:

cURL

curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
"https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog:completeQuery?query=sho&dataset=user-data&deviceType=DESKTOP&maxSuggestions=5"

Opções e controles de preenchimento automático

Esta seção explica quais opções e controles estão disponíveis para o preenchimento automático. Confira uma visão geral na tabela a seguir e mais detalhes abaixo.

Controle	Detalhes	Local
Lista de bloqueio	Remove manualmente as consultas dos dados de sugestão	Solicitação de API: CompletionData:import. Para mais informações, consulte Importar dados de preenchimento automático.
Lista de permissões	Adiciona consultas manualmente aos dados de sugestão	Solicitação da API: CompletionData:import (consulte também Importar dados de preenchimento automático ).
Comprimento mínimo para acionar o preenchimento automático	Controla o número de caracteres antes que o preenchimento automático seja acionado	Console do Cloud > Controles
Ordem de correspondência	A ordem de correspondência determina como a consulta do usuário e as sugestões são combinadas.	Console do Cloud > Controles
Contagem de sugestões	Esse é o número de sugestões que serão retornadas pelo preenchimento automático	Console do Cloud gt; Controles ou Solicitação de API: completeQuery.maxSuggestions
Tipo de dispositivo	Quando os tipos de dispositivo são especificados, as sugestões são geradas com base na popularidade dos tipos de dispositivo fornecidos Se não for especificado, vai retornar sugestões com base na popularidade combinada de todos os tipos de dispositivo.	Solicitação da API: completeQuery.deviceType
Origem de dados de sugestões	Se você tiver fontes de dados geradas automaticamente e enviadas, poderá escolher qual delas usar no momento da consulta.	Solicitação da API: completeQuery.dataset
Idioma	Você pode especificar em quais idiomas as sugestões vão aparecer	Solicitação da API: completeQuery.languageCodes[]

Lista de permissões (lista de não remoção)

A pesquisa realiza pós-processamento, como correção ortográfica, em dados de sugestões de preenchimento automático. É possível criar uma lista de permissões de termos que a pesquisa pula no pós-processamento.

Os termos na lista de permissões nunca são filtrados das sugestões. A lista de permissões funciona para conjuntos de dados enviados por upload e conjuntos de dados de aprendizado automático.

Exemplos: há alguns nomes de marca intencionalmente incorretos, como "loops froot" em vez de "fruta" ou "foot". Consulte as instruções detalhadas de upload em Importar dados de conclusão.

Para importar dados, use Console do Cloud > Controles > Controles de preenchimento automático > Lista "Não remover" ou use CompletionData:import na API.

As mudanças entram em vigor em cerca de dois dias.

Lista de bloqueio

A lista de bloqueio só funciona para conjuntos de dados de aprendizado automático. A lista de bloqueio não funciona para conjuntos de dados enviados.

Os termos em uma lista de bloqueio nunca aparecem nas sugestões.

Para importar uma lista de bloqueio, use Console do Cloud > Controles > Controles de preenchimento automático > Lista de bloqueio ou use a API CompletionData:import. Para instruções detalhadas sobre como importar uma lista de bloqueio, consulte importar dados de conclusão.

As mudanças entram em vigor em cerca de dois dias.

Tamanho mínimo para acionar

É possível definir o número de caracteres necessários para que as consultas de preenchimento automático retornam resultados. A configuração pode ser encontrada em Console do Cloud > Controles > Controles de preenchimento automático > Comprimento mínimo para acionar.

As mudanças entram em vigor imediatamente.

Ordem de correspondência

Isso determina como as sugestões são associadas aos termos de entrada do usuário.

Quando definido como A sugestão começa com o termo, o preenchimento automático corresponde ao termo de entrada do usuário como um prefixo exato para sugestões. Por exemplo, a entrada do usuário "sh" corresponde às sugestões "shoes" e "shirts", mas não à sugestão "red shoes".

Quando definido como A sugestão pode começar em qualquer lugar do termo, o preenchimento automático tokeniza o termo de entrada do usuário em palavras e o corresponde às palavras nas sugestões, independentemente da ordem das palavras. Por exemplo, o termo de entrada do usuário "red sh" corresponde às sugestões "shirts red", "red shoes" e "kid red shoes". No entanto, o termo de entrada "hoes" não é correspondente a essas sugestões, porque nenhuma das palavras nas sugestões começa com "hoes".

A configuração pode ser encontrada em Console do Cloud > Controles > Controles de preenchimento automático > Ordem de correspondência.

As mudanças entram em vigor imediatamente.

Contagem de sugestões

Esse é o número de sugestões que serão retornadas das consultas de preenchimento automático e não pode exceder 20. A configuração pode ser encontrada em Console do Cloud > Controles > Controles de preenchimento automático > Contagem de sugestões ou pode ser definida em completeQuery.

As mudanças entram em vigor imediatamente.

Tipo de dispositivo

O preenchimento automático da pesquisa é compatível com diferentes tipos de dispositivos, como mobile e desktop. Você pode fazer upload ou receber sugestões diferentes com base nos tipos de dispositivo. Se deviceType não for especificado em completeQuery, a sugestão será em todos os tipos de dispositivo.

Para um conjunto de dados de aprendizado automático com base nos eventos do usuário de pesquisa, defina user_agent em UserEvent.user_info para oferecer compatibilidade com diferentes tipos de dispositivos. Consulte user agent no wiki.

Recursos avançados

Esta seção descreve os recursos avançados de preenchimento automático disponíveis na pesquisa. Por exemplo, você pode complementar as sugestões de preenchimento automático de consultas com outras sugestões, como marcas e categorias.

Esses recursos avançados estão disponíveis apenas para conjuntos de dados de aprendizado automático.

Suggestion FeatureSet

Fornecemos um FeatureSet adicional para cada termo de sugestão de consulta para permitir que os clientes mostrem funções avançadas nos sites.

O FeatureSet aparece na resposta como um mapa de chave-valor. No momento, a Vertex AI para Pesquisa para varejo retorna até cinco categorias e marcas populares relacionadas a cada sugestão de consulta na resposta da API completeQuery.completionResults.attributes. As sugestões de FeatureSet não precisam corresponder às strings de consulta digitadas pelo usuário final.

Você pode usar o FeatureSet na resposta para enriquecer as sugestões de pesquisa. Exemplo:

Agrupe e crie as seções Marcas populares e Categorias populares, que aparecem abaixo da lista de sugestões de pesquisa.
Mostrar a marca ou categoria mais popular ao lado dos termos de sugestão de pesquisa.

Depois de fazer mudanças no catálogo, como alterar as categorias dos produtos, aguarde de duas a três semanas até que as sugestões do FeatureSet reflitam as mudanças no catálogo de produtos. Esse tempo de espera é porque o aprendizado automático é treinado com os dados de eventos de pesquisa dos últimos 30 dias.

Sugestões de atributos

A pesquisa oferece sugestões de atributos que correspondem às strings de entrada do usuário. As marcas e categorias são os tipos de sugestões de atributos aceitos.

As sugestões de atributos são diferentes de um conjunto de recursos de sugestão. As sugestões de atributos são listas de atributos de produtos sugeridos (como marcas e categorias), semelhantes às sugestões de consultas, que são listas de consultas sugeridas. As sugestões de atributo podem ser usadas independentemente das sugestões de consulta. Um conjunto de recursos de sugestão é um metadado de uma sugestão de consulta e, portanto, depende das sugestões de consulta.

As sugestões de atributos podem ser usadas para preencher automaticamente marcas ou categorias que um usuário final está digitando, em seções separadas abaixo da lista de sugestões de pesquisa.

Faceta de sugestão com contagens de produtos (experimental)

Este é um recurso experimental para um número limitado de clientes. Para usar, entre em contato com a equipe de suporte.

Quando a faceta de sugestão com o recurso de contagem de produtos está ativada, o completeQuery.completionResults retornado mostra uma lista de sugestões de preenchimento automático normalmente, mas também mostra a contagem de produtos para cada sugestão com a contagem total e a contagem de produtos por faceta (como color, category).

Por exemplo, se a consulta de pesquisa for "sapato", as sugestões de preenchimento automático retornadas poderão ser:

sapatos femininos
sapatos masculinos

Além disso, se a chave de atributo de interesse for color, uma contagem de produtos e de produtos por cor também será retornada com cada sugestão de preenchimento automático:

Sapatos femininos (32)
- preto (10)
- taupe (16)
- branco (10)
sapatos masculinos (43)
- preto (10)
- marrom (5)
- verde (17)

Como varejista, você não precisa apresentar a contagem de produtos ao comprador, mas pode ordenar a lista de sugestões com base na contagem de produtos em vez da ordem retornada em completeQuery.completionResults. Por exemplo, você pode incentivar os compradores a procurar sapatos verdes para homens fazendo com que eles apareçam na parte de cima da caixa de sugestões, mesmo que não sejam o item mais popular.

Exemplo:

{
  "completion_results": [{ 
    "suggestion": "womens shoes"
    "facets": [ 
      {
        "key": "color"
        "values": [ 
          {
            "value": "black"
            "count": 10
          }
          {
            "value": "taupe"
            "count": 16
          }
          {
            "value": "white"
            "count": 10
          }
        ]
      }
    ]
    "total_product_count": 32
  },
  (...)
  ],
}

As informações de contagem de facetas aparecem como uma lista de Facets em completeQuery.completionResults.facets para cada consulta de pesquisa sugerida. Cada faceta tem uma lista FacetValues que contém a contagem de produtos por valor de faceta. A contagem total de produtos para cada consulta de pesquisa sugerida é retornada em completeQuery.completionResults.totalProductCount.

Para ativar e usar as facetas de sugestão com contagens de produtos, siga estas etapas:

Entre em contato com a equipe de suporte e peça para ativar o recurso Face da sugestão com contagem de produtos. Especifique para qual FacetKeys você quer contar os produtos. Apenas facetas textual_fields são permitidas.
Por pelo menos sete dias, ao usar a API search, inclua a chave de faceta em FacetSpecs e em search.searchRequest.facetSpecs.

Esse tempo de espera é necessário porque as informações de atributos são calculadas usando os dados dos históricos de pesquisa da semana anterior.
Depois que o recurso for ativado, as sugestões retornadas da API completeQuery vão conter as contagens de produtos por faceta e por sugestão.

Sugestão filtrada por entidade

As entidades permitem filtrar as sugestões de pesquisa de preenchimento automático. Uma entidade pode ser um site de uma marca ou região diferente. Você quer que o preenchimento automático reflita melhor o comportamento dos usuários que compram nessa marca ou site regional. Para mais informações sobre entidades, consulte Entidades.

Para incluir entidades nas sugestões de preenchimento automático:

Inclua o campo entity nos eventos de usuário de pesquisa (eventType = "search"). Para mais informações, consulte o exemplo de objeto completo para o evento de usuário Pesquisa.
Defina o campo entity na solicitação de API CompleteQuery para receber sugestões apenas para essa entidade.

A string de entidade nos eventos do usuário e nas solicitações de API precisa ser exatamente igual. Caso contrário, o preenchimento automático vai retornar sugestões vazias.

Normalmente, são necessários de 30 a 90 dias de dados de eventos do usuário para que o recurso de entidade possa retornar sugestões de preenchimento automático ideais.