本页介绍自动补全功能及其使用方法。搜索广告提供自动补全功能，用于强化零售商搜索框的预输入建议。
自动补全功能用于预测用户正在输入的查询的其余部分，从而改善用户搜索体验，并加快结账前的购物流程。它还可以通过提供格式良好的查询来提高搜索回答质量，从而创造更高的收入。
概览
当最终用户在您的网站上开始输入搜索字词时，搜索功能可以提供该用户可能需要的建议列表。例如，当用户输入“sh”时，系统可能会建议输入“shoes”和“shirts”。
数据源
您可以为建议预测选择以下任一数据源：
- 您上传的 BigQuery 数据集。
- 使用机器学习从用户事件和其他元数据生成的数据集。
上传的数据集
您作为数据集上传的 BigQuery 建议表，用于建议查询。如需了解如何上传数据集，请参阅导入自动补全数据。
自动学习数据集
Google 搜索根据用户的搜索事件生成的机器学习支持的建议数据集。
如需启用自动学习功能，请执行以下操作：
控制台
前往自动补全控件标签页。
点击修改设置。
开启自动学习。
点击保存设置。
自动学习功能可能需要 1-2 天才能更新。
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}"
自动学习数据集的前提条件
自动学习功能会根据搜索类型用户事件 (eventType = "search") 生成建议。生成建议时，系统会使用过去 180 天的用户事件。这需要导入的用户事件质量和数量良好。
自动学习功能会滤除罕见的建议，因此，如果搜索类型用户事件数量过小（少于 2 万个），系统可能会滤除许多候选建议。在这种情况下，您可能需要先使用更常见的搜索查询来测试自动补全功能。
自动学习数据集发布时间表
自动学习数据集每天都会生成，然后推送到编入索引和发布阶段。整个周期大约需要两天。
自动学习功能
Google 搜索仅会针对自动学习数据集应用机器学习技术来清理和设置查询和建议数据的格式。
| 功能 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 移除搜索结果为 0 的搜索 |
|
对于杂货零售商，“Gucci 手袋”没有任何搜索结果，因此被移除 |
| 更正拼写错误 |
|
“Milc”→“Milk” |
| 添加许可名单查询 |
|
请参阅下文中的更多信息部分。 |
| 移除屏蔽名单查询 |
|
请参阅下文中的更多信息部分。 |
| 移除不安全字词 |
|
色情、露骨、粗俗、暴力等 |
| 移除极少使用的字词 |
|
“74x39x9 inches 2 layer twin air mattress with 120V handheld pump” |
| 删除重复的字词 |
|
“女鞋”“女士鞋”和“女鞋”已去重，因此系统只会推荐其中一个。 |
获取补全建议
使用 completeQuery API 提取建议。示例：
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"
自动补全选项和控件
本部分介绍了可用于自动补全的选项和控件。请参阅下表中的概览，以及下文中的更多详细信息。
| 控制 | 详细信息 | 位置 |
|---|---|---|
| 拒绝名单 |
|
API 请求：CompletionData:import。 如需了解详情，请参阅导入自动补全数据。 |
| 列入许可名单 |
|
API 请求：CompletionData:import（另请参阅导入自动补全数据 ） |
| 触发自动补全的最小长度 |
|
Cloud 控制台 > 控件 |
| 匹配顺序 |
|
Cloud 控制台 > 控件 |
| 建议数量 |
|
Cloud 控制台 > 控件或 API 请求：completeQuery.maxSuggestions |
| 设备类型 |
|
API 请求：completeQuery.deviceType |
| 建议数据源 |
|
API 请求：completeQuery.dataset |
| 语言 |
|
API 请求：completeQuery.languageCodes[] |
许可名单（请勿移除列表）
Google 搜索会对自动补全建议数据进行后处理，例如拼写更正。您可以创建搜索引擎在后处理时跳过的字词许可名单。
列入许可名单的字词绝不会从建议中过滤掉。许可名单同时适用于上传的数据集和自动学习数据集。
示例：有一些有意拼错的品牌名称，例如“froot loops”而不是“fruit”或“foot”。请参阅导入补全数据中的详细上传说明。
对于数据导入，您可以依次选择 Cloud 控制台 > 控件 > 自动补全控件 > 不移除列表，也可以在 API 中使用 CompletionData:import。
更改会在大约 2 天后生效。
拒绝名单
拒绝名单仅适用于自动学习数据集。拒绝名单不适用于上传的数据集。
拒绝名单中的字词绝不会出现在建议中。
如需导入拒绝名单，您可以依次选择 Cloud 控制台 > 控件 > 自动补全控件 > 拒绝名单，或使用 API CompletionData:import。如需详细了解如何导入拒绝名单，请参阅导入补全数据。
更改会在大约 2 天后生效。
触发的最小长度
您可以设置必须至少输入多少字符，自动补全的查询才会返回结果。您可以在 Cloud 控制台 > 控件 > 自动补全控件 > 触发自动补全的最短字符数中找到此设置。
更改会立即生效。
匹配顺序
这决定了如何将建议与用户输入的字词进行匹配。
设置为建议以字词开头时，自动补全功能会将用户输入的字词作为建议的确切前缀进行匹配。例如，用户输入的“sh”与建议“shoes”和“shirts”匹配，但与建议“red shoes”不匹配。
设置为建议可从以字词中的任何位置开始后，自动补全功能会将用户输入的字词分解为单词，并将其与建议中的单词进行匹配，而不考虑单词顺序。例如，用户输入的字词“red sh”与建议“shirts red”“red shoes”和“kid red shoes”匹配。但是，输入字词“hoes”与这些建议不匹配，因为这些建议中的字词都没有以“hoes”开头。
您可以在 Cloud 控制台 > 控件 > 自动补全控件 > 匹配顺序中找到此设置。
更改会立即生效。
建议数量
这是系统将从自动补全查询返回的建议数量，不得超过 20 个。您可以在 Cloud 控制台 > 控件 > 自动补全控件 > 建议数量中找到此设置，也可以在 completeQuery 中进行设置。
更改会立即生效。
设备类型
搜索自动补全功能支持不同的设备类型，例如 mobile 和 desktop。您可以根据设备类型上传或获取不同的建议。如果未在 completeQuery 中指定 deviceType，则建议将适用于所有设备类型。
对于基于搜索用户事件的自动学习数据集，请在 UserEvent.user_info 中设置 user_agent 以支持不同的设备类型。请参阅 Wiki 中的用户代理。
高级功能
本部分介绍了搜索功能提供的高级自动补全功能。例如，您可以使用其他建议（例如品牌和类别）来补充查询自动补全建议。
这些高级功能仅适用于自动学习数据集。
建议 FeatureSet
我们为每个查询建议字词提供了额外的 FeatureSet，以便客户在其网站上显示高级功能。
FeatureSet 会以键值对的形式显示在响应中。目前，Vertex AI Search for Retail 在 completeQuery.completionResults.attributes API 响应中最多会返回与每个查询建议相关的五个热门类别和品牌。FeatureSet 建议不必与最终用户输入的查询字符串匹配。
您可以使用响应中的 FeatureSet 来丰富搜索建议。例如：
- 汇总数据并创建热门品牌和热门类别部分，以便在搜索建议列表下方显示。
- 在搜索建议字词旁边显示最热门的品牌或类别。
对商品目录进行更改（例如更改商品的类别）后，您可能需要等待 2 周到 30 天，FeatureSet 建议才会反映商品目录更改。之所以需要等待，是因为自动学习功能会根据过去 30 天的搜索事件数据进行训练。
属性建议
搜索功能会提供与用户输入字符串匹配的属性建议。支持的属性建议类型包括品牌和类别。
属性建议不同于建议的 FeatureSet。属性建议是建议的商品属性（例如品牌和类别）的列表，与查询建议是建议的查询的列表类似。属性建议可独立于查询建议使用。建议 FeatureSet 是查询建议的元数据，因此取决于查询建议。
属性建议可用于在搜索建议列表下方的单独部分中自动补全最终用户正在输入的品牌或类别。
包含商品数量的建议分面（实验性）
这是一项实验性功能，仅面向部分客户提供。如需使用此功能，请与支持团队联系。
启用包含商品数量的建议细分功能后，返回的 completeQuery.completionResults 会像往常一样提供自动补全建议列表，但还会提供每个建议的商品数量，以及按细分（例如 color、category）的总数量和商品数量。
例如，如果搜索查询是“鞋子”，则返回的自动补全建议可能包括：
- 女鞋
- 男鞋
此外，如果感兴趣的细分键是 color，系统还会随每个自动补全建议一起返回按颜色的商品数量和商品数量：
- 女鞋 (32)
- 黑色 (10)
- 灰褐色 (16)
- 白色 (10)
- 男鞋 (43)
- 黑色 (10)
- 棕色 (5)
- 绿色 (17)
作为零售商，您无需向买家显示商品数量，但可以决定根据商品数量对建议列表进行排序，而不是按照 completeQuery.completionResults 中返回的顺序进行排序。例如，您可能希望鼓励买家查看绿色男鞋，因此可以让绿色男鞋显示在建议框顶部，即使它们不是最热门的商品也是如此。
例如：
{
"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
},
(...)
],
}
对于每个建议的搜索查询，completeQuery.completionResults.facets 中的面向的计数信息会显示为 Facets 列表。每个面都包含一个 FacetValues 列表，其中包含每个面值对应的商品数量。每个建议搜索查询的商品总数会在 completeQuery.completionResults.totalProductCount 中返回。
如需启用并使用包含商品数量的建议细分，请按以下步骤操作：
请与支持团队联系，让对方为您开启包含商品数量的建议细分条件功能。指定您希望按哪个
FacetKeys统计商品数。仅允许textual_fields个 facet。至少 7 天内，请确保在使用
searchAPI 时，在FacetSpecs中添加了切面键，并在search.searchRequest.facetSpecs中添加了切面键。之所以需要等待，是因为构面信息是根据过去一周的搜索记录数据计算得出的。
为您启用此功能后，
completeQueryAPI 返回的建议中会按细分和建议显示商品数量。
按实体过滤的建议
借助实体，您可以过滤自动补全搜索建议。实体可能是其他品牌或区域的网站。您希望自动补全功能能够最准确地反映用户在购物时搜索特定品牌或区域性网站的行为。如需详细了解实体，请参阅实体。
如需在自动补全建议中添加实体，请执行以下操作：
在搜索用户事件 (
eventType = "search") 中添加entity字段。如需了解详情，请参阅搜索用户事件的完整对象示例。在
CompleteQueryAPI 请求中设置entity字段，以便仅获取该实体的建议。用户事件和 API 请求中的实体字符串必须完全匹配。否则，自动补全功能会返回空建议。
通常，需要 30-90 天的时间来收集用户事件数据，实体功能才能返回最佳的自动补全建议。