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，助力零售商的搜索 文本框输入建议。
自动填充是一项功能，用于预测 从而提升用户的搜索体验 加快结账前购物流程。还可以改善搜索 从而通过提供格式正确的 查询。
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：“鞋子”和“衬衫”在用户输入“sh”时，系统可能会建议执行此项操作。
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， 用于提供查询建议。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由 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
转到自动补全控件标签。
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生成建议
（eventType =“搜索”）。生成内容时使用过去 180 天的用户事件。
要求导入的用户事件质量和数量良好。
自动学习功能会过滤掉罕见的建议，因此，如果 搜索类型用户事件数量过少（少于 20,000 个），建议很多 可能会被滤除在这种情况下，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。整个月经周期大约需要两天。
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 |
|
“全球最佳 #*！牛奶"→“世界上最好的牛奶” |
| 移除没有结果的搜索结果 |
|
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。 |
| 移除不安全的字词 |
|
色情、少儿不宜、粗俗、暴力等 |
| 移除极少见的字词 |
|
“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 |
获取完成建议
使用 completeQuery API 获取建议。
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 ） |
| 触发自动补全的长度下限 |
|
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（请勿移除名单）
搜索会进行后期处理（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，您可以使用
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，您可以使用 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。
所做更改大约会在 2 天内生效。
触发的最小长度
您可以设置必须达到的字符数，才能执行自动补全查询 将返回结果。您可以在 Cloud 控制台 >控件 >自动补全控件 >触发的最小长度。
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” 符合建议“鞋子”和“衬衫”，而不是“红色鞋子”建议。
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。
更改会立即生效。
建议数量
这是系统将从自动补全功能返回的建议数量
不能超过 20 个。您可以在以下位置找到此设置：
Cloud 控制台 >控件 >自动补全控件 >
建议数量，也可以在completeQuery中设置。
更改会立即生效。
设备类型
搜索自动补全功能支持多种不同的设备类型，例如
MOBILE和DESKTOP。您可以根据设备类型上传或获取不同的建议。如果以下文件中未指定 deviceType：
completeQuery，系统会针对所有设备类型提供建议。
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。
建议特征集
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，
适用于零售业的 Vertex AI Search 最多会返回五个与以下类别相关的热门类别和品牌：
输入的每条查询建议
completeQuery.completionResults.attributes
API 响应。FeatureSet 建议不必与查询字符串匹配
由最终用户输入的内容
您可以在响应中使用 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受欢迎的品牌或类别。
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。
属性建议与建议 FeatureSet 不同。属性建议 是建议的商品属性（如品牌和类别）列表， 查询建议如何以列表形式显示。属性建议 可以独立于查询建议使用。建议的特征集是 元数据，因此依赖于查询建议。
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。若要使用它，请联系 支持团队。
启用包含商品数量功能的建议分面后，返回的
completeQuery.completionResults
照常显示自动填充建议列表
以及每条建议的商品数量，以及按详情显示的总数量和商品数量（例如
"颜色", "类别"）。
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，如果感兴趣的商品详情键为“color”，则商品数量和商品 各自动填充建议也会返回按颜色排序的计数：
- 女鞋 (32)
<ph type="x-smartling-placeholder">
- </ph>
- 黑色 (10)
- 陶土（16 位）
- 白色 (10)
- 男鞋 (43)
<ph type="x-smartling-placeholder">
- </ph>
- 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，您可以鼓励购物者选择适合男士的绿色鞋子，
绿色鞋子显示在建议框的顶部，即使它们并不是最受欢迎的
内容。
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
},
(...)
],
}
构面计数信息会显示为
Facets 英寸
completeQuery.completionResults.facets
生成相应的查询每个 Facet 都有一个
FacetValues 列表，其中包含
每个分面值的商品数量。每个建议搜索的商品总数
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。在至少 7 天内，请确保在使用
search时 API，请在FacetSpecs中包含分面键 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。
建议按实体过滤
通过实体，您可以过滤自动补全搜索建议。实体可能是 其他品牌或区域的网站。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包含实体，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 获取仅针对该实体的建议。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，收集用户事件数据后，系统需要 30-90 天才能显示实体特征 可以返回最佳的自动补全建议。