O Retail está sendo renomeado para Vertex AI para Pesquisa para 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, 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

Escolha uma das seguintes fontes de dados para sua sugestão previsões:

Um conjunto de dados do BigQuery do qual você faz upload.
Um conjunto de dados gerado com base em eventos de usuários e outros metadados usando o machine o aprendizado de máquina.

Conjunto de dados enviado

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

Conjunto de dados de aprendizado automático

Um conjunto de dados de sugestões com base em machine learning gerado pelo pesquisa com base nas eventos de pesquisa.

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 = "pesquisar"). A geração usa os eventos do usuário dos últimos 180 dias. Ele exige uma boa qualidade e quantidade de eventos do usuário importados.

O aprendizado automático filtra sugestões raras, então, se o A quantidade de eventos do usuário do tipo de pesquisa é muito pequena (menos de 20.000), há muitas sugestões candidatos podem ser filtrados. Nesse caso, convém primeiro testar preenchimento automático com uma consulta de pesquisa mais frequente.

Programação 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 aprendizado de máquina para limpar e formatar consultas e dados de sugestão para apenas no conjunto de dados de aprendizado automático.

Recurso	Descrição	Exemplo
Remova os caracteres especiais	Remova caracteres não padrão dos dados de sugestão e das consultas digitadas. Os caracteres padrão que são mantidos nos dados de sugestão e nas consultas digitadas são: `%`, `$`, `&` e `.` (ponto).	"World's best #*! milk" → "worlds best milk"
Remover pesquisas sem resultados	Remover consultas que não têm resultados da pesquisa	Para o varejista de supermercado, "bolsas Gucci" Não tem nenhum resultado de pesquisa, por isso foi removido
Corrigir erros de digitação	Corrigir erros de ortografia de palavras Limpe também as consultas de entrada em tempo real antes da correspondência	"Milc" → "Leite"
Adicionar consultas à lista de permissões	As consultas que você permitir explicitamente são adicionadas	Confira 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	Tecnologia do Google SafeSearch Remover consultas inadequadas	Pornografia, conteúdo picante, vulgar, violência etc.
Remover termos muito raros	O sistema de IA ajusta o corte dependendo das estatísticas da consulta Se os termos costumam ser raros, eles são removidos	"Colchão de ar duplo, com duas camadas e 180 x 39 x 23 cm, com bomba portátil de 120 V"
Eliminar duplicação de termos	Com tecnologia de compreensão semântica baseada em IA Para quase idênticos qualquer termo corresponderá, mas somente o mais popular será sugerido	"Sapatos para mulheres", "Sapatos femininos" e "Sapatos femininos" são desduplicados, 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 as opções e os controles 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 da 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).
Tamanho 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 e as sugestões do usuário são correspondidas.	Console do Cloud > Controles
Contagem de sugestões	Esse é o número de sugestões que serão retornadas pelo preenchimento automático	Console do Cloud > 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 origens de dados geradas automaticamente e enviadas, você pode escolher qual usar no momento da consulta	Solicitação da API: completeQuery.dataset
Idioma	Você pode especificar em quais idiomas as sugestões vão aparecer	Solicitação de API: completeQuery.languageCodes[]

Lista de permissões (não remover lista)

A Pesquisa faz o pós-processamento, como a correção ortográfica, nos dados de sugestão de preenchimento automático. Você pode criar uma lista de permissões com os 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 e conjunto 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 Google Cloud > Controles > Controles de preenchimento automático > Lista "Não remover" ou use CompletionData:import.

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 uso da 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 > Tamanho mínimo para acionar.

As mudanças entram em vigor imediatamente.

Ordem de correspondência

Isso determina como combinar sugestões com termos de entrada do usuário.

Quando definido como "A sugestão começa com o termo", o preenchimento automático faz a correspondência com o usuário termo de entrada como um prefixo exato das 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 no pesquisa. Por exemplo, você pode complementar o preenchimento automático de consultas sugestões 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 para mostrar funções avançadas em seus 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.

É possível usar o FeatureSet na resposta para enriquecer as sugestões de pesquisa. Exemplo:

Agregar e criar "Marcas conhecidas" 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 ocorre porque o aprendizado automático treina nos últimos 30 dias de dados de eventos de pesquisa.

Sugestões de atributos

A pesquisa fornece sugestões de atributos que correspondem à entrada do usuário as strings. Os tipos de sugestões de atributos compatíveis são marcas e categorias.

As sugestões de atributos são diferentes de um FeatureSet 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. Sugestões de atributos podem ser usados 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 contagem 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 o atributo de sugestão com o recurso de contagem de produtos está ativado, o atributo completeQuery.completionResults fornece uma lista de sugestões de preenchimento automático normalmente, mas também as contagens de produtos para cada sugestão com a contagem total e a contagem de produtos por atributo (como "cor", "categoria").

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

sapatos femininos
sapatos masculinos

Além disso, se a chave de atributo de interesse for "cor", uma contagem de produtos e uma contagem de produtos por cor também serão retornadas 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 dos produtos ao comprador. mas você pode decidir ordenar a lista de sugestões com base na contagem de produtos em vez do pedido retornado 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 atributos aparecem como uma lista de Facets pol. completeQuery.completionResults.facets para cada consulta de pesquisa sugerida. Cada atributo tem um Lista FacetValues que contém o contagem de produtos por valor de atributo. A contagem total de produtos para cada pesquisa sugerida a consulta é retornada 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 a eles para ativarem o recurso, "Atributo de sugestão com contagens de produtos". Especifique para qual FacetKeys você quer contar os produtos. Apenas facetas textual_fields são permitidas.
Por pelo menos sete dias, verifique se, ao usar o search, API, inclua a chave de atributo em FacetSpecs inclua a chave de atributo 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 pesquisa do usuário (eventType = "search"). Para mais informações, consulte o exemplo completo de objeto para o evento do usuário Search.
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 da API precisa ser uma string são correspondentes. 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 atributo da entidade pode retornar sugestões ideais de preenchimento automático.