„Einzelhandel“ wird in „Vertex AI Search for Retail“ umbenannt. Wir aktualisieren derzeit unsere Inhalte gemäß dem neuen Branding.

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Automatische Vervollständigung für die Suche

Auf dieser Seite wird die Funktion und Verwendung der automatischen Vervollständigung erläutert. Die Suche bietet eine automatische Vervollständigung für Einzelhändler Suche Vorschläge für die automatische Vervollständigung.

Die automatische Vervollständigung ist eine Funktion zur Vorhersage der restlichen Anfrage, die ein Nutzer eingibt. Dies kann die Nutzerfreundlichkeit verbessern und den Kaufprozess vor dem Bezahlen beschleunigen. Außerdem kann damit die Suche verbessert werden, und so den Umsatz steigern, indem Sie gut formatierte Abfragen.

Übersicht

Wenn ein Endnutzer auf Ihrer Website einen Suchbegriff eingibt, kann die Suche eine Liste mit Vorschlägen liefern, die der Nutzer interessieren könnte. Beispiel: „Schuhe“ und „Shirts“ werden vorgeschlagen, wenn der Nutzer „sh“ eingibt.

Datenquelle

Sie können eine der folgenden Datenquellen für Ihre Vorschläge auswählen:

Ein BigQuery-Dataset, das Sie hochladen.
Ein Dataset, das aus Nutzerereignissen und anderen Metadaten mithilfe einer Maschine generiert wird zu lernen.

Hochgeladenes Dataset

Eine BigQuery-Vorschlagstabelle, die Sie als Dataset hochladen, das verwendet, um Anfragen vorzuschlagen. Informationen zum Hochladen eines Datasets finden Sie unter Daten für die automatische Vervollständigung importieren

Dataset für automatisches Lernen

Ein durch maschinelles Lernen gestütztes Vorschlags-Dataset, Basierend auf dem Nutzerverhalten suchen nach Ereignissen suchen.

So aktivieren Sie das automatische Lernen:

Console

Zur Seite "Steuerelemente"
Rufen Sie den Tab Steuerelemente für die automatische Vervollständigung auf.
Klicken Sie auf Einstellungen bearbeiten.
Aktivieren Sie Automatisches Lernen.
Klicken Sie auf Einstellungen speichern.

Die Aktualisierung des automatischen Lernens kann ein bis zwei Tage dauern.

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}"

Voraussetzung für das automatische Lernen

Automatisches Lernen generiert Vorschläge basierend auf Nutzerereignissen des Suchtyps (eventType = „suchen“). Die Generierung verwendet die Nutzerereignisse der letzten 180 Tage. Es erfordert eine hohe Qualität und Quantität der importierten Nutzerereignisse.

Beim automatischen Lernen werden seltene Vorschläge herausgefiltert. Wenn das Suchtyp Nutzerereignismenge ist zu klein (weniger als 20.000), viele Vorschläge werden möglicherweise herausgefiltert. In diesem Fall sollten Sie die Funktion zum automatischen Vervollständigen zuerst mit einer häufigeren Suchanfrage testen.

Zeitplan für die Veröffentlichung von Datasets für automatisches Lernen

Das Dataset mit automatischem Lernen wird täglich generiert, an die Indexierung Veröffentlichung. Der vollständige Zyklus dauert etwa zwei Tage.

Funktionen für automatisches Lernen

In der Google Suche werden maschinelle Lernverfahren eingesetzt, Format von Abfragen und Vorschlagsdaten Dataset für automatisches Lernen.

Funktion	Beschreibung	Beispiel
Sonderzeichen entfernen	Entfernen Sie Sonderzeichen sowohl aus den Vorschlagsdaten als auch aus den eingegebenen Suchanfragen. Standardzeichen, die in den Vorschlagsdaten enthalten sind, und in den eingegebenen Suchanfragen sind `%`, `$`, `&` und `.` (Punkt)	„Das beste #* der Welt! Milch“ → „weltbeste milch“
Suchanfragen ohne Ergebnisse entfernen	Suchanfragen ohne Suchergebnisse entfernen	Für den Lebensmitteleinzelhändler gibt es für „Gucci-Handtaschen“ keine Suchergebnisse. Die Suchanfrage wird daher entfernt.
Tippfehler korrigieren	Korrektur von Tippfehlern Auch Echtzeit-Eingabeabfragen vor dem Abgleich bereinigen	„Milc“ → „Milch“
Abfragen der Zulassungsliste hinzufügen	Suchanfragen, die Sie explizit zulassen, werden hinzugefügt.	Weitere Informationen finden Sie unten im Abschnitt Weitere Informationen.
Sperrlistenabfragen entfernen	Von Ihnen explizit blockierte Abfragen werden entfernt.	Weitere Informationen finden Sie unten im Abschnitt Weitere Informationen.
Unsichere Begriffe entfernen	Powered by Google Safe Search Unangemessene Suchanfragen entfernen	Pornografie, anstößige, vulgäre oder gewaltverherrlichende Inhalte usw.
Sehr seltene Begriffe entfernen	Das KI-System passt den Grenzwert je nach Abfragestatistik an Wenn Begriffe ungewöhnlich selten sind, werden sie	„74 x 39 x 9 Zoll (188 x 99 x 23 cm) zweilagige Doppel-Luftmatratze mit 120-Volt-Handpumpe“
Begriffe deduplizieren	Basierend auf KI-gestütztem semantischem Verständnis Bei nahezu identischen Begriffen wird jeder Begriff berücksichtigt, aber nur der beliebteste wird vorgeschlagen.	„Schuhe für Damen“, „Damen-Schuhe“ und „Damen Schuhe“ werden dedupliziert, sodass nur eines vorgeschlagen wird.

Vervollständigungsvorschläge erhalten

Verwenden Sie die completeQuery API, um die Vorschläge abzurufen. Beispiel:

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"

Optionen und Steuerelemente für die automatische Vervollständigung

In diesem Abschnitt wird erläutert, welche Optionen und Steuerelemente für die automatische Vervollständigung verfügbar sind. Eine Übersicht finden Sie in der folgenden Tabelle. Weitere Informationen finden Sie weiter unten.

Steuerung	Details	Standort
Sperrliste	Manuelles Entfernen von Suchanfragen aus den Vorschlagsdaten	API-Anfrage: CompletionData:import. Weitere Informationen finden Sie unter Daten für die automatische Vervollständigung importieren.
Zulassungsliste	Manuell Abfragen zu den Vorschlagsdaten hinzufügen	API Request: CompletionData:import (siehe auch Import Autocomplete Data )
Mindestlänge zum Auslösen der automatischen Vervollständigung	Steuert die Anzahl von Zeichen, bevor die automatische Vervollständigung ausgelöst wird	Cloud Console > Einstellungen
Abgleichreihenfolge	Mit der Abgleichreihenfolge wird festgelegt, wie Nutzeranfragen und Vorschläge abgeglichen werden.	Cloud Console > Einstellungen
Anzahl der Vorschläge	Dies ist die Anzahl der Vorschläge, die von der automatischen Vervollständigung zurückgegeben werden	Cloud Console > Einstellungen oder API-Anfrage: completeQuery.maxSuggestions
Gerätetyp	Wenn Gerätetypen angegeben werden, werden die Vorschläge basierend auf der Beliebtheit der jeweiligen Gerätetypen generiert. Keine Angabe gibt Vorschläge basierend auf der kombinierten Beliebtheit aller Gerätetypen zurück	API-Anfrage: completeQuery.deviceType
Datenquelle für Vorschläge	Wenn Sie sowohl automatisch generierte als auch hochgeladene Datenquellen haben, können Sie auswählen, welche zum Zeitpunkt der Abfrage verwendet werden soll,	API-Anfrage: completeQuery.dataset
Sprache	Du kannst angeben, in welchen Sprachen Vorschläge angezeigt werden sollen	API-Anfrage: completeQuery.languageCodes[]

Zulassungsliste (Liste nicht entfernen)

Die Suche erfolgt nach der Verarbeitung, z. B. Rechtschreibkorrektur, zu den Daten für automatische Vervollständigungen. Sie können eine Zulassungsliste mit Begriffen erstellen, wird die Suche bei der Nachbearbeitung übersprungen.

Begriffe auf der Zulassungsliste werden niemals aus Vorschlägen herausgefiltert. Die Zulassungsliste funktioniert sowohl für hochgeladene Datasets als auch für Datasets mit automatischer Lernfunktion.

Beispiele: Es gibt einige Markennamen mit absichtlich falsch geschriebenen Begriffen, wie z. B. "Froot Loops" anstelle von "Fruit" oder "Foot". Eine ausführliche Upload-Anleitung finden Sie unter Abschlussdaten für den Import.

Für den Datenimport können Sie Cloud Console > Einstellungen > Steuerelemente für die automatische Vervollständigung > Liste nicht entfernen und CompletionData:import nicht verwenden.

Die Änderungen werden nach etwa zwei Tagen wirksam.

Sperrliste

Die Sperrliste funktioniert nur für Datasets mit automatischer Lernfunktion. Die Sperrliste funktioniert nicht für hochgeladene Datasets.

Die Begriffe auf einer Sperrliste werden nie in Vorschlägen angezeigt.

Über Cloud Console > Einstellungen > Steuerelemente für die automatische Vervollständigung > Ablehnungsliste oder API CompletionData:import verwenden. Für Eine ausführliche Anleitung zum Importieren einer Sperrliste finden Sie unter Abschlussdaten importieren.

Die Änderungen werden nach etwa zwei Tagen wirksam.

Mindestlänge zum Auslösen

Sie können festlegen, wie viele Zeichen eingegeben werden müssen, bevor Abfragen mit automatischer Vervollständigung Ergebnisse zurückgeben. Sie finden die Einstellung unter Cloud Console > Einstellungen > Einstellungen für die automatische Vervollständigung > Minimale Länge für den Auslöser.

Änderungen treten sofort in Kraft.

Abgleichreihenfolge

Hiermit wird festgelegt, wie Vorschläge mit den Eingaben der Nutzer abgeglichen werden.

Wenn die Option auf „Vorschlag beginnt mit dem Begriff“ gesetzt ist, wird bei der automatischen Vervollständigung Begriff als exaktes Präfix für Vorschläge eingeben. Beispiel: Der Nutzer gibt „sh“ ein. stimmt mit den Vorschlägen "Schuhe" überein „hemden“, aber nicht „rote schuhe“.

Wenn die Option auf „Vorschlag kann an einer beliebigen Stelle im Begriff beginnen“ festgelegt ist, erfolgt die automatische Vervollständigung tokenisiert den Eingabebegriff der Nutzenden in Wörter und gleicht ihn mit den Wörtern in unabhängig von der Wortreihenfolge. Beispiel: Der eingegebene Begriff „rot“ sch“ stimmt mit den Vorschlägen „hemden rot“, „rote schuhe“ und „rote schuhe für kinder“ überein. Der eingegebene Begriff „hoes“ wird jedoch nicht mit diesen Vorschlägen abgeglichen, da keines der Wörter in den Vorschlägen mit „hoes“ beginnt.

Sie finden die Einstellung in der Cloud Console > Einstellungen > Steuerelemente für die automatische Vervollständigung > Abgleichreihenfolge.

Änderungen treten sofort in Kraft.

Anzahl der Vorschläge

Dies ist die Anzahl der Vorschläge, die von der automatischen Vervollständigung zurückgegeben werden Abfragen und darf 20 nicht überschreiten. Sie finden die Einstellung unter Cloud Console > Einstellungen > Einstellungen für die automatische Vervollständigung > Anzahl der Vorschläge oder können sie in completeQuery festlegen.

Änderungen treten sofort in Kraft.

Gerätetyp

Die automatische Vervollständigung der Suche unterstützt verschiedene Gerätetypen, z. B. MOBILE und DESKTOP. Sie können je nach Gerätetyp verschiedene Vorschläge hochladen oder abrufen. Wenn deviceType nicht angegeben ist in completeQuery, der Vorschlag gilt für alle Gerätetypen.

Legen Sie für ein automatisch lernendes Dataset basierend auf Suchnutzerereignissen user_agent in UserEvent.user_info fest, um verschiedene Gerätetypen zu unterstützen. Siehe User-Agent im Wiki.

Erweiterte Funktionen

In diesem Abschnitt werden die erweiterten Funktionen zur automatischen Vervollständigung beschrieben, die in der Suche verfügbar sind. Sie können beispielsweise Vorschläge für die automatische Vervollständigung von Suchanfragen um andere Vorschläge wie Marken und Kategorien ergänzen.

Diese erweiterten Funktionen sind nur für Datensätze mit automatischer Lernfunktion verfügbar.

Vorschlags-Feature-Set

Wir stellen für jeden Begriff der vorgeschlagenen Suchanfrage ein zusätzliches FeatureSet zur Verfügung, Kunden erweiterte Funktionen auf ihren Websites präsentieren können.

Das FeatureSet wird in der Antwort als Schlüssel/Wert-Zuordnung angezeigt. Derzeit gibt Vertex AI Search for Retail bis zu fünf beliebte Kategorien und Marken zurück, die mit jeder Suchvorschlagsantwort in der completeQuery.completionResults.attributes-API-Antwort in Verbindung stehen. FeatureSet-Vorschläge müssen nicht mit den Abfragestrings übereinstimmen Input der Endanwendenden.

Mit dem Feature-Set in der Antwort können Sie Suchvorschläge ergänzen. Beispiel:

„Beliebte Marken“ aggregieren und erstellen und „Beliebte Kategorien“ die unter der Liste mit Suchvorschlägen angezeigt werden.
Blenden Sie die beliebteste Marke oder Kategorie neben den Suchbegriffen ein.

Nach Änderungen am Katalog, z. B. an den Kategorien für Produkte, kann es zwei bis dreißig Tage dauern, bis die Änderungen im Produktkatalog in den Vorschlägen für Sets berücksichtigt werden. Das liegt daran, dass das automatische Lernen Suchereignisdaten der letzten 30 Tage.

Attributvorschläge

Die Suche liefert Attributvorschläge, die mit Nutzereingaben übereinstimmen. Unterstützte Arten von Attributvorschlägen sind Marken und Kategorien.

Attributvorschläge unterscheiden sich von einem Vorschlags-Feature-Set. Attributvorschläge sind Listen mit vorgeschlagenen Produktattributen (z. B. Marken und Kategorien), ähnlich wie Suchvorschläge Listen mit vorgeschlagenen Suchanfragen sind. Attributvorschläge können unabhängig von Suchanfragevorschlägen verwendet werden. Ein Vorschlags-FeatureSet ist Metadaten für eine Suchanfrage und daher von Suchanfragevorschlägen abhängig.

Attributvorschläge können zur automatischen Vervollständigung von Marken oder Kategorien verwendet werden, die die ein Endnutzer in separate Abschnitte unter der Liste mit Suchvorschlägen eingibt.

Vorschlagsattribut mit Produktanzahl (experimentell)

Dies ist eine experimentelle Funktion, die nur für bestimmte Kunden verfügbar ist. Wenden Sie sich an das Supportteam, um es zu verwenden.

Wenn das Vorschlagsattribut mit der Funktion zum Zählen von Produkten aktiviert ist, wird der zurückgegebene Wert completeQuery.completionResults wie gewohnt eine Liste mit Vorschlägen für die automatische Vervollständigung. die Produktanzahl für jeden Vorschlag mit der Gesamtanzahl und der Produktanzahl nach Attribut (z. B. „Farbe“, „Kategorie“.

Wenn die Suchanfrage beispielsweise „Schuh“ lautet, können die zurückgegebenen Vorschläge für die automatische Vervollständigung so aussehen:

damen schuhe
herrenschuhe

Wenn das Kriterium „Farbe“ außerdem die Produktanzahl und das Produkt ist, „count by color“ wird bei jedem Vorschlag der automatischen Vervollständigung zurückgegeben:

Damenschuhe (32)
- Schwarz (10)
- Taupe (16)
- Weiß (10)
herrenschuhe (43)
- Schwarz (10)
- Braun (5)
- Grün (17)

Als Einzelhändler müssen Sie dem Käufer nicht die Produktanzahl anzeigen, Sie können die Liste der Vorschläge aber auch nach der Anzahl der Produkte sortieren, anstelle der in completeQuery.completionResults zurückgegebenen Bestellung. Wenn Sie beispielsweise Käufer dazu anregen möchten, sich grüne Herrenschuhe anzusehen, können Sie grüne Schuhe oben im Vorschlagsfeld anzeigen lassen, auch wenn sie nicht das beliebteste Produkt sind.

Beispiel:

{
  "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
  },
  (...)
  ],
}

Die Informationen zur Anzahl der Facetten werden für jede vorgeschlagene Suchanfrage als Liste von Facets in completeQuery.completionResults.facets angezeigt. Jedes Attribut hat eine Liste vom Typ FacetValues, die die Produktanzahl pro Attributwert enthält. Die Gesamtzahl der Produkte für jede vorgeschlagene Suchanfrage wird in completeQuery.completionResults.totalProductCount zurückgegeben.

So aktivieren und verwenden Sie Vorschlagsfacetten mit Produktzahlen:

Wenden Sie sich an das Supportteam und bitten Sie es, die Funktion „Facette mit Vorschlägen und Produktanzahl“ zu aktivieren. Geben Sie an, welche FacetKeys für die Sie die Anzahl der Produkte erhalten möchten. Es sind nur textual_fields Felder zulässig.
Für mindestens 7 Tage müssen Sie darauf achten, dass Sie bei der Verwendung des search API und Attributschlüssel in FacetSpecs einfügen Fügen Sie den Attributschlüssel in search.searchRequest.facetSpecs ein.

Diese Wartezeit ist darauf zurückzuführen, dass Attributinformationen anhand der Suchverläufe der letzten Woche berechnet werden.
Nachdem die Funktion für Sie aktiviert wurde, werden die Vorschläge der Die completeQuery API enthält die Produktanzahl nach Attribut und Vorschlag.

Vorschlag nach Entität gefiltert

Mit Entitäten können Sie Suchvorschläge mit automatischer Vervollständigung filtern. Eine Entität kann beispielsweise eine Website für eine andere Marke oder Region sein. Die Vorschläge sollten das Verhalten der Nutzer widerspiegeln, die bei dieser bestimmten Marke oder auf dieser regionalen Website einkaufen. Weitere Informationen zu Entitäten finden Sie unter Entitäten.

So schließen Sie Entitäten in Vorschläge für die automatische Vervollständigung ein:

Fügen Sie das Feld entity in Ihre Suchereignisse ein (eventType = „search“). Weitere Informationen finden Sie im vollständigen Objektbeispiel für das Nutzerereignis Suchen.
Legen Sie das Feld entity in Ihrer CompleteQuery API-Anfrage fest, um nur Vorschläge für diese Entität zu erhalten.

Der Entitätsstring in den Nutzerereignissen und den API-Anfragen muss genau übereinstimmen. Andernfalls gibt die automatische Vervollständigung leere Vorschläge zurück.

Normalerweise dauert es 30 bis 90 Tage, bis die Entitätsfunktion optimale Vorschläge für die automatische Vervollständigung liefern kann.