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Saisie semi-automatique pour la recherche

Cette page présente la fonctionnalité de saisie semi-automatique et comment l'utiliser. La recherche fournit une saisie semi-automatique pour optimiser les suggestions du champ de recherche des marchands.

La saisie semi-automatique est une fonctionnalité permettant de prédire le reste d'une requête saisie par l'utilisateur, ce qui permet d'améliorer son expérience de recherche et accélérer le processus d'achat avant le paiement. Cela peut aussi améliorer la recherche et générer ainsi des revenus plus élevés en fournissant requêtes.

Présentation

Lorsqu'un utilisateur final commence à saisir un terme de recherche sur votre site, la recherche Google peut fournir une liste de suggestions que l'utilisateur peut vouloir. Exemple : "chaussures" et "chemises" peut être suggéré lorsque l'utilisateur saisit "sh".

Source de données

Vous pouvez choisir l'une des sources de données suivantes pour vos prédictions de suggestions :

Un ensemble de données BigQuery que vous importez
Ensemble de données généré à partir d'événements utilisateur et d'autres métadonnées à l'aide de l'apprentissage automatique.

Ensemble de données importé

Table de suggestions BigQuery que vous importez en tant qu'ensemble de données, qui est utilisée pour suggérer des requêtes. Pour savoir comment importer un ensemble de données, consultez Importer des données de saisie semi-automatique.

Ensemble de données d'apprentissage automatique

Ensemble de données de suggestions basé sur le machine learning généré par la recherche en fonction des événements de recherche des utilisateurs.

Pour activer l'apprentissage automatique :

Console

Accéder à la page "Contrôles"
Accédez à l'onglet Commandes de saisie semi-automatique.
Cliquez sur Modifier les paramètres.
Activez l'option Apprentissage automatique.
Cliquez sur Enregistrer les paramètres.

La mise à jour de l'apprentissage automatique peut prendre un à deux jours.

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}"

Prérequis pour l'ensemble de données d'auto-apprentissage

L'apprentissage automatique génère des suggestions à partir des événements utilisateur de type recherche (eventType = "search"). La génération utilise les événements utilisateur des 180 derniers jours. Il nécessite une bonne qualité et quantité d'événements utilisateur importés.

L'apprentissage automatique filtre les suggestions rares. Par conséquent, si la quantité d'événements utilisateur de type de recherche est trop faible (moins de 20 000), de nombreuses suggestions candidates peuvent être filtrées. Dans ce scénario, vous pouvez d'abord tester la fonction de saisie semi-automatique avec une requête de recherche plus fréquente.

Calendrier de publication de l'ensemble de données d'apprentissage automatique

L'ensemble de données d'apprentissage automatique est généré quotidiennement, puis poussé vers l'indexation et la publication. Le cycle complet prend environ deux jours.

Fonctionnalités d'auto-apprentissage

La recherche applique des techniques de machine learning pour nettoyer et mettre en forme les requêtes et les données de suggestion pour l'ensemble de données d'apprentissage automatique uniquement.

Caractéristique	Description	Exemple
Supprimer les caractères spéciaux	Supprimez les caractères non standards des données de suggestion et des requêtes saisies. Caractères standards conservés dans les données de suggestion et dans les requêtes saisies sont: `%`, `$`, `&` et `.` (point)	"Le meilleur #* du monde ! lait" → "meilleur lait du monde"
Supprimer les recherches sans résultat	Supprimer les requêtes pour lesquelles aucun résultat de recherche n'est renvoyé	Pour le marchand de produits alimentaires, la recherche "Sacs Gucci" n'a généré aucun résultat. Elle a donc été supprimée.
Corriger les fautes de frappe	Corriger les fautes d'orthographe Nettoyez également les requêtes d'entrée en temps réel avant la mise en correspondance.	"Milc" → "Lait"
Ajouter des requêtes de liste d'autorisation	Les requêtes que vous autorisez explicitement sont ajoutées	Consultez la section Plus d'informations ci-dessous.
Supprimer les requêtes de liste de blocage	Les requêtes que vous bloquez explicitement sont supprimées	Consultez la section Plus d'informations ci-dessous.
Supprimer les termes dangereux	Avec la technologie Google SafeSearch Supprimer les requêtes inappropriées	Contenu à caractère pornographique, obscène, vulgaire, violent, etc.
Supprimer les termes très rares	Le système d'IA ajuste la limite en fonction des statistiques des requêtes Si étant inhabituellement rares, ils sont supprimés	"74x39x9 inches 2 layer twin air mattress with 120V handheld pump"
Dédupliquer les termes	Optimisé par la compréhension sémantique basée sur l'IA Pour les modèles termes, l'un ou l'autre terme correspondra, mais seul le plus populaire sera suggéré	"Chaussures pour femmes", "Chaussures pour femmes" et "Chaussures pour femmes" sont dédupliqués, donc une seule d'entre elles sera suggérée.

Obtenir des suggestions de saisie semi-automatique

Utilisez l'API completeQuery pour récupérer les suggestions. Exemple :

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"

Options et commandes de saisie semi-automatique

Cette section décrit les options et commandes disponibles pour la saisie semi-automatique. Pour en savoir plus, consultez le tableau ci-dessous.

Contrôle	Détails	Emplacement
Liste de refus	Les requêtes sont supprimées manuellement des données de suggestion.	Requête API: CompletedData:import. Pour en savoir plus, consultez la section Importer des données de saisie semi-automatique.
Liste d'autorisation	Ajout manuel des requêtes aux données de suggestion	Requête API: CompletedData:import (voir également Importer des données de saisie semi-automatique )
Longueur minimale pour déclencher la saisie semi-automatique	Contrôle le nombre de caractères avant le déclenchement de la saisie semi-automatique	Cloud Console > Commandes
Ordre de correspondance	L'ordre de correspondance détermine la manière dont la requête et les suggestions de l'utilisateur sont mises en correspondance.	Console Cloud > Commandes
Nombre de suggestions	Nombre de suggestions qui seront renvoyées par la saisie semi-automatique	Console Cloud > Contrôles ou Requête API: completeQuery.maxSuggestions
Type d'appareil	Lorsque des types d'appareils sont spécifiés, les suggestions sont générées en fonction de la popularité des types d'appareils donnés. Non spécifié renvoie des suggestions basées sur la popularité combinée de tous les types d'appareils	Requête API : completeQuery.deviceType
Source de données de suggestion	Si vos sources de données ont été générées automatiquement et importées, vous pouvez choisir celui à utiliser au moment de la requête	Requête API : completeQuery.dataset
Langue	Vous pouvez spécifier la ou les langues dans lesquelles vous souhaitez que les suggestions s'affichent.	Requête API : completeQuery.languageCodes[]

Liste d'autorisation (liste "Ne pas supprimer")

La recherche effectue le post-traitement, comme la correction orthographique, sur les données de suggestions de saisie semi-automatique. Vous pouvez créer une liste d'autorisation de termes que la recherche ignore lors du post-traitement.

Les termes figurant sur la liste d'autorisation ne sont jamais exclus des suggestions. La liste d'autorisation fonctionne pour les ensembles de données importés ensemble de données d'apprentissage automatique.

Exemples : Il existe des noms de marque intentionnellement mal orthographiés, tels que "froot loops" au lieu de "fruit" ou "foot". Consultez les instructions d'importation détaillées dans Importer des données de saisie.

Pour importer des données, vous pouvez utiliser Console Cloud > Paramètres > Commandes de saisie semi-automatique > Ne pas supprimer la liste ou utiliser CompletionData:import.

Les modifications prendront effet dans un délai d'environ deux jours.

Liste de refus

La liste de blocage ne fonctionne que pour les ensembles de données d'apprentissage automatique. La liste de blocage ne fonctionne pas pour les ensembles de données importés.

Les termes figurant dans une liste de blocage n'apparaissent jamais dans les suggestions.

Pour importer une liste de blocage, accédez à la console Cloud > Paramètres > Commandes de saisie semi-automatique > Liste de refus ou utilisez l'API CompletionData:import. Pour obtenir des instructions détaillées sur l'importation d'une liste de blocage, consultez la section Importer des données de saisie.

Les modifications prendront effet dans un délai d'environ deux jours.

Longueur minimale de déclenchement

Vous pouvez définir le nombre de caractères requis avant que les requêtes avec saisie semi-automatique renvoient des résultats. Vous trouverez ce paramètre dans Cloud Console > Controls (Console Cloud > Commandes) > Autocomplete Controls (Commandes de saisie semi-automatique) > Minimum length to trigger (Longueur minimale à déclencher).

Les modifications prennent effet immédiatement.

Ordre de correspondance

Il détermine comment les suggestions sont mises en correspondance avec les termes saisis par l'utilisateur.

Si défini sur "La suggestion commence par le terme", la saisie semi-automatique fait correspondre l'utilisateur le terme d'entrée en tant que préfixe exact des suggestions. Par exemple, la saisie utilisateur "sh" correspond aux suggestions "shoes" (chaussures) et "shirts" (chemises), mais pas à la suggestion "red shoes" (chaussures rouges).

Si défini sur "La suggestion peut commencer n'importe où dans le terme", la saisie semi-automatique segmente le terme saisi par l'utilisateur en mots et le fait correspondre aux mots dans des suggestions, quel que soit l'ordre des mots. Par exemple, le terme saisi par l'utilisateur "ch rouge" correspond aux suggestions "chemises rouges", "chaussures rouges" et "chaussures rouges pour enfants". Cependant, le terme d'entrée "hoes" ne correspond pas à ces suggestions, car aucun des mots des suggestions ne commence par "hoes".

Vous trouverez ce paramètre dans la console Cloud > Paramètres > Commandes de saisie semi-automatique > Ordre de correspondance.

Les modifications prennent effet immédiatement.

Nombre de suggestions

Il s'agit du nombre de suggestions qui seront renvoyées par la saisie semi-automatique et ne peut pas dépasser 20. Vous pouvez accéder à ce paramètre dans Cloud Console > Commandes > Commandes de saisie semi-automatique > Nombre de suggestions ou le définir dans completeQuery.

Les modifications prennent effet immédiatement.

Type d'appareil

La saisie semi-automatique des recherches est compatible avec différents types d'appareils, MOBILE et DESKTOP. Vous pouvez importer ou obtenir différentes suggestions en fonction des types d'appareils. Si deviceType n'est pas spécifié dans completeQuery, la suggestion concerne tous les types d'appareils.

Pour un ensemble de données d'apprentissage automatique basé sur les événements utilisateur de la recherche, définissez user_agent. dans UserEvent.user_info pour prendre en charge différents types d'appareils. Voir agent utilisateur dans le wiki.

Fonctionnalités avancées

Cette section décrit les fonctionnalités de saisie semi-automatique avancées disponibles avec recherche. Par exemple, vous pouvez compléter les suggestions de saisie semi-automatique des requêtes par d'autres suggestions, telles que des marques et des catégories.

Ces fonctionnalités avancées ne sont disponibles que pour les ensembles de données en apprentissage automatique.

Suggestion FeatureSet

Nous fournissons un FeatureSet supplémentaire pour chaque terme de suggestion de requête afin de permettre aux clients d'afficher des fonctionnalités avancées sur leurs sites Web.

L'ensemble de caractéristiques apparaît dans la réponse sous la forme d'un mappage de clé-valeur. Actuellement, Vertex AI Search pour le commerce renvoie jusqu'à cinq catégories et marques populaires associées à chaque suggestion de requête dans la réponse de l'API completeQuery.completionResults.attributes. Les suggestions d'ensembles de caractéristiques ne doivent pas nécessairement correspondre aux chaînes de requête saisi par l'utilisateur final.

Vous pouvez utiliser l'ensemble de caractéristiques dans la réponse pour enrichir les suggestions de recherche. Exemple :

Regrouper et créer des "marques populaires" et "Catégories populaires" qui s'affichent sous la liste de suggestions de recherche.
Affichez la marque ou la catégorie la plus populaire à côté des suggestions de recherche.

Après avoir modifié le catalogue (changement de catégorie des produits, par exemple), vous devrez peut-être attendre entre deux semaines et 30 jours avant que les suggestions de l'ensemble de caractéristiques les modifications du catalogue de produits. Ce temps d'attente est dû au fait que l'apprentissage automatique entraîne de données sur les événements de recherche au cours des 30 derniers jours.

Suggestions d'attributs

La recherche fournit des suggestions d'attributs correspondant aux chaînes saisies par l'utilisateur. Les types de suggestions d'attributs acceptés sont les marques et les catégories.

Les suggestions d'attributs diffèrent d'un ensemble de caractéristiques de suggestion. Suggestions d'attributs sont des listes d'attributs de produit suggérés (marques, catégories, etc.), similaires en quoi les suggestions de requêtes sont des listes de requêtes suggérées. Les suggestions d'attributs peuvent être utilisées indépendamment des suggestions de requêtes. Un ensemble de caractéristiques suggéré est des métadonnées pour une suggestion de requête, et dépend donc des suggestions de requête.

Vous pouvez utiliser les suggestions d'attributs pour la saisie semi-automatique des marques ou catégories qui : qu'un utilisateur final saisit, dans des sections distinctes sous la liste de suggestions de recherche.

Facette de suggestions avec le nombre de produits (expérimental)

Il s'agit d'une fonctionnalité expérimentale disponible pour un nombre limité de clients. Pour l'utiliser, contactez l'équipe d'assistance.

Lorsque l'attribut de suggestion avec la fonctionnalité de nombre de produits est activé, la valeur renvoyée completeQuery.completionResults propose normalement une liste de suggestions de saisie semi-automatique, mais le nombre de produits pour chaque suggestion, avec le nombre total et le nombre de produits par attribut (comme "couleur" ou "catégorie").

Par exemple, si la requête de recherche est "chaussure", les suggestions de saisie semi-automatique renvoyées peuvent être les suivantes :

chaussures pour femmes
chaussures pour hommes

De plus, si la clé d'attribut de facette de votre intérêt est "color", un nombre de produits et un nombre de produits par couleur sont également renvoyés avec chaque suggestion de saisie semi-automatique :

chaussures pour femmes (32)
- noir (10)
- taupe (16)
- blanc (10)
chaussures pour hommes (43)
- noir (10)
- marron (5)
- vert (17)

En tant que marchand, vous n'avez pas besoin de présenter le nombre de produits au client, mais vous pouvez choisir d'organiser les suggestions en fonction du nombre de produits au lieu de celle renvoyée dans completeQuery.completionResults. Par exemple, vous pouvez encourager les acheteurs à rechercher des chaussures vertes pour hommes les chaussures vertes apparaissent en haut de la boîte à suggestions, même si ce ne sont pas les plus populaires élément.

Exemple :

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

Les informations sur le nombre d'attributs s'affichent sous la forme d'une liste de Facets dans completeQuery.completionResults.facets pour chaque requête de recherche suggérée. Chaque facette comporte une liste FacetValues contenant le nombre de produits par valeur de facette. Nombre total de produits pour chaque recherche suggérée est renvoyée dans completeQuery.completionResults.totalProductCount

Pour activer et utiliser les attributs de suggestion avec le nombre de produits, procédez comme suit:

Contactez l'équipe d'assistance et demandez-lui d'activer la fonctionnalité "Facette de suggestion avec le nombre de produits". Spécifiez quel élément FacetKeys pour lesquels vous souhaitez obtenir le nombre de produits. Seuls textual_fields attributs sont autorisés.
Pendant au moins sept jours, assurez-vous que lorsque vous utilisez l'API search, vous incluez la clé de facette dans FacetSpecs et search.searchRequest.facetSpecs.

Ce temps d'attente est dû au fait que les informations sur les attributs sont calculées en utilisant la semaine précédente des les données de l’historique des recherches.
Une fois la fonctionnalité activée pour vous, les suggestions renvoyées par l'API completeQuery contiennent le nombre de produits par facette et par suggestion.

Suggestion filtrée par entité

Les entités vous permettent de filtrer les suggestions de recherche de la saisie semi-automatique. Une entité peut être un site Web pour une autre marque ou région. Vous voulez que la saisie automatique reflète au mieux le comportement des utilisateurs qui achètent la marque ou le site Web régional concerné Pour en savoir plus sur les entités, consultez la page Entités.

Pour inclure des entités dans les suggestions de saisie semi-automatique :

Inclure le champ entity dans vos événements utilisateur associés à la recherche (type d'événement = "recherche"). Pour en savoir plus, consultez l'exemple d'objet complet pour l'événement utilisateur Recherche.
Définissez le champ entity dans votre requête API CompleteQuery pour obtenir des suggestions uniquement pour cette entité.

La chaîne d'entité dans les événements utilisateur et les requêtes API doit être une chaîne correspond. Sinon, la saisie semi-automatique renvoie des suggestions vides.

En général, il faut 30 à 90 jours pour que les données d'événements utilisateur soient transmises à la fonctionnalité d'entité permet d'obtenir les meilleures suggestions de saisie semi-automatique.