本页介绍了自动补全功能及其使用方法。 搜索功能提供自动补全功能，为零售商提供支持搜索 文本框输入建议。
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正确的查询来提高搜索回答质量，从而创造更高的收入。
概览
当最终用户开始在您的网站上输入搜索字词时， 搜索可以提供用户可能想要的建议列表。 例如，当用户输入“sh”时，系统可能会建议输入“shoes”和“shirts”。
数据源
您可以为建议选择以下数据源之一 预测：
- 您上传的 BigQuery 数据集。
- 使用机器功能根据用户事件和其他元数据生成的数据集 学习。
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
由机器学习技术提供支持的建议数据集 基于用户的搜索搜索事件。
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 天的时间才会更新。
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。生成内容时使用过去 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 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生成一次，之后会推送到索引编制 发布。整个周期大约需要两天。
自动学习功能
Google 搜索应用机器学习技术， 设置查询和建议数据的格式 自动学习数据集。
| 特征 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 移除特殊字符 |
|
“World's best #*! milk”→“worlds best milk” |
| 移除无搜索结果的搜索 |
|
对于杂货零售商，“古驰手袋”有 0 条搜索结果，因此已被移除 |
| 更正拼写错误 |
|
“Milc”→“牛奶” |
| 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 英寸 2 层双层充气床垫，配有 120V 手持泵” |
| 删除重复的字词 |
|
“女鞋”、“女鞋”和“女鞋”删除重复信息 因此只会建议一个 |
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
本部分将介绍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。你可以创建一个字词许可名单 搜索跳过。
系统绝不会从建议中过滤掉已列入许可名单的字词。许可名单是否正常运作 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，您可以依次前往 Cloud 控制台 > 控件 > 自动补全控件 > “请勿移除”列表，或使用 CompletionData:import。
所做更改大约会在 2 天内生效。
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。对于
有关如何导入拒绝名单的详细说明，请参阅
导入完成数据。
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 >触发的最小长度。
所做更改会立即生效。
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。
如果设置为“建议以字词开始”，自动补全功能会匹配用户 输入字词作为建议的精确前缀。例如，用户输入“sh”与建议“shoes”和“shirts”匹配，但与建议“red shoes”不匹配。
如果设置为“建议可从字词中的任意位置开始”，则自动补全 将用户输入字词标记化为字词，并将其与 而不考虑字词顺序。例如，用户输入字词“red” sh"与建议“衬衫红色”、“红色鞋子”和“红色童鞋”匹配。 然而，输入字词“hoes”与这些建议不匹配，因为 建议中没有任何以“hoes”开头的字词。
您可以在 Cloud 控制台 >控件 >自动补全控件 >顺序一致。
所做更改会立即生效。
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，请设置 user_agent
UserEvent.user_info 中，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 Google Chrome 浏览器中 搜索。例如，您可以补充查询自动补全功能 和其他建议（如品牌和类别）一起显示。
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一个额外的 FeatureSet，以便 在网站上展示高级功能
FeatureSet 以键值对映射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：
- 汇总并创建“热门品牌”和“热门类别”部分。
- 在搜索建议字词旁边显示最热门的品牌或类别。
更改目录（例如更改商品类别）后 预计要等待两周到 30 天，直到特征集建议反映出 更改商品清单此等待时间是因为自动学习在 过去 30 天的搜索事件数据。
属性建议
Google 搜索会提供与用户输入匹配的属性建议 字符串。支持的属性建议类型为品牌和类别。
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 可以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。
属性建议可用于自动填充品牌或类别 搜索建议列表下方的不同部分，显示最终用户正在输入的内容。
包含商品数量的建议分面（实验性）
这是一项实验性功能，仅供有限数量的客户使用。如需使用此功能，请与支持团队联系。
启用包含商品数量功能的建议细分时，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，以及总数量和按细分（例如“颜色”“类别”）的商品数量。
例如，如果搜索查询为“鞋子”，返回的自动补全建议可能如下所示：
- 女鞋
- 男鞋
此外，如果感兴趣的细分键是“color”，系统还会在每个自动补全建议中返回商品数量和按颜色的商品数量：
- 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，您不需要向买家展示商品数量，
但您可能会决定根据商品数量对建议列表进行排序
而不是 completeQuery.completionResults 中返回的顺序。
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 Facet 都有一个
FacetValues 列表，其中包含
每个分面值的商品数量。每个建议的搜索对应的商品总数
查询在
completeQuery.completionResults.totalProductCount。
如需启用建议分面并将其与商品数量结合使用，请按以下步骤操作：
与支持团队联系，请他们开启此功能。 “包含商品数量的建议分面”。指定哪个
FacetKeys您希望统计哪些商品数量只允许使用textual_fields个分面。至少 7 天内，请确保在使用
searchAPI 时，在FacetSpecs中添加分面键，并在search.searchRequest.facetSpecs中添加分面键。此等待时间是因为分面信息是基于过去一周的 搜索记录数据。
为您开启该功能后，系统就会返回
completeQueryAPI 包含分面和建议的商品数量。
按实体过滤的建议
通过实体，您可以过滤自动补全搜索建议。实体可能是其他品牌或地区的网站。您希望自动补全功能能够最有效地反映 购买特定品牌或区域网站的用户的行为。 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：
在搜索用户事件中添加
entity字段 （eventType =“search”）。有关信息，请参阅完整对象示例 Search 用户事件。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 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。