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 fornece preenchimento automático para capacitar os varejistas pesquisar à caixa de sugestões.

O preenchimento automático é usado para prever o restante consulta que um usuário está digitando, o que pode melhorar a experiência de pesquisa e acelerar o processo de compra antes da finalização da compra. Isso também pode melhorar a pesquisa a qualidade das respostas e, assim, criar uma receita maior com respostas bem formatadas, consultas.

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" podem ser sugeridas quando o usuário digita "sh".

Origem 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.

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 o Aprendizado automático.
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 últimos 180 dias de eventos do usuário. Requer uma boa qualidade e quantidade de eventos de 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, depois 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 conjunto de dados de aprendizado automático.

Recurso	Descrição	Exemplo
Remova os caracteres especiais	Remova caracteres não padrão dos dados de sugestão e consultas tipadas. os caracteres padrão que são mantidos nos dados de sugestão e nas consultas com tipo são: `%`, `$`, `&` e `.` (ponto final)	"O melhor do mundo #*! leite" → "melhor leite do mundo"
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 Limpar também 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 bloqueia explicitamente são removidas	Confira a seção Mais informações abaixo.
Remover termos não seguros	Tecnologia do Google SafeSearch Remover consultas inadequadas	Pornô, conteúdo potencialmente ofensivo, vulgar, violência etc.
Remover termos muito raros	Sistema de IA ajusta o limite 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 orientada por IA Para quase idênticos qualquer termo corresponderá, mas somente o mais popular será sugerido	"Sapatos femininos", "Sapatos femininos" e "Sapatos femininos" a duplicação seja eliminada, 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"

Controles e opções 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 da sugestão	Solicitação de 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 é feita a correspondência com as sugestões e as consultas do usuário.	Console do Cloud > Controles
Contagem de sugestões	Este é o número de sugestões que serão retornadas do preenchimento automático	Console do Cloud > controles ou Solicitação de API: completeQuery.maxSuggestions
Tipo de dispositivo	Quando os tipos de dispositivos são especificados, as sugestões são geradas com base na popularidade de cada tipo de dispositivo Não especificar isso retorna sugestões com base na popularidade combinada de todos os tipos de dispositivos	Solicitação de API: completeQuery.deviceType
Fonte de dados de sugestão	Se você tiver origens de dados geradas automaticamente e enviadas, você pode escolher qual usar no momento da consulta	Solicitação de API: completeQuery.dataset
Idioma	Você pode especificar os idiomas das sugestões.	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 da lista de permissões nunca são removidos 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 a importação de dados, você pode usar Console do Cloud > Controles > Controles de preenchimento automático > Não remova a lista nem 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

Você pode definir o número de caracteres necessários antes do preenchimento automático das consultas retornará 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 "sapatos" e "camisas", mas não a sugestão "sapatos vermelhos".

Quando a opção "A sugestão pode começar em qualquer lugar do termo" for definida, o preenchimento automático tokeniza o termo de entrada do usuário em palavras e faz a correspondência com as palavras no sugestões, independentemente da ordem das palavras. Por exemplo, o termo inserido pelo usuário "vermelho" sh" corresponde às sugestões "camisas vermelhas", "sapatos vermelhos" e "sapatos vermelhos infantis". No entanto, o termo de entrada "enxadas" não corresponde a essas sugestões, nenhuma das palavras nas sugestões começa com "enxadas".

A configuração pode ser encontrada em Console do Cloud > Controles > Controles de preenchimento automático > Ordem correspondente.

As mudanças entram em vigor imediatamente.

Contagem de sugestões

Este é o número de sugestões que serão retornadas do preenchimento automático consultas e não pode exceder 20. A configuração pode ser encontrada 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 oferece suporte a 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 no completeQuery, a sugestão será aplicada a todos os tipos de dispositivos.

Para um conjunto de dados de aprendizado automático com base em eventos do usuário da pesquisa, defina user_agent. em UserEvent.user_info para oferecer suporte a 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.

Conjunto de recursos de sugestão

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. Atualmente, A Vertex AI para Pesquisa para Retail retorna até cinco categorias e marcas conhecidas relacionadas a cada sugestão de consulta completeQuery.completionResults.attributes resposta da API. As sugestões de FeatureSet não precisam corresponder às strings de consulta do 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.
Mostre a marca ou a categoria mais popular ao lado de termos de sugestão de pesquisa.

Depois de fazer alterações no catálogo, como a alteração de categorias de produtos, esperar de 2 semanas a 30 dias para que as sugestões de FeatureSet reflitam o 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. Sugestões de atributos são listas de atributos de produtos sugeridos (como marcas e categorias), similares de como as sugestões de consulta são listas de consultas sugeridas. Sugestões de atributos podem ser usados independentemente das sugestões de consulta. Um FeatureSet de sugestão é metadados para 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.

Atributo de sugestão com contagens de produtos (experimental)

Este é um recurso experimental para clientes limitados. Para usá-lo, entre em contato com o 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 interesse do atributo for "cor", a contagem e o valor do produto a contagem por cor também é retornada 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 de 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 querer incentivar os compradores a olhar para sapatos verdes para homens, tendo sapatos verdes aparecem no topo da caixa de sugestões, mesmo que não sejam os mais populares do item de linha.

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 atributos 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 quais FacetKeys para as quais você quer a contagem de produtos. Apenas textual_fields atributos são permitidos.
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 ocorre porque as informações do atributo são calculadas com base na semana anterior de dados de históricos de pesquisa.
Depois que o recurso for ativado, as sugestões retornadas A API completeQuery contém as contagens de produtos por atributo e sugestão.

Sugestão filtrada por entidade

As entidades permitem que você filtre as sugestões de pesquisa com 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 essa marca específica ou site regional. Para mais informações sobre entidades, consulte Entidades.

Para incluir entidades nas sugestões de preenchimento automático:

Incluir o campo entity nos eventos do usuário da pesquisa (eventType = "search"). Para mais informações, consulte o exemplo completo de objeto para o evento de usuário da Pesquisa.
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 retornará 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.