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".
Fonte de dados
Você pode escolher uma das seguintes fontes de dados para suas previsões de sugestões:
- 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
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.
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, 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 apenas no conjunto de dados de aprendizado automático.
Recurso | Descrição | Exemplo |
---|---|---|
Remova os caracteres especiais |
|
"O melhor do mundo #*! leite" → "melhor leite do mundo" |
Remover pesquisas sem resultados |
|
Para o varejista de supermercado, "bolsas Gucci" Não tem nenhum resultado de pesquisa, por isso foi removido |
Corrigir erros de digitação |
|
"Milc" → "Leite" |
Adicionar consultas à lista de permissões |
|
Confira a seção Mais informações abaixo. |
Remover consultas da lista de bloqueio |
|
Confira a seção Mais informações abaixo. |
Remover termos não seguros |
|
Pornô, conteúdo potencialmente ofensivo, vulgar, violência etc. |
Remover termos muito raros |
|
"Colchão de ar duplo, com duas camadas e 180 x 39 x 23 cm, com bomba portátil de 120 V" |
Eliminar duplicação de termos |
|
"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"
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 |
|
Solicitação de API: completionData:import. Para mais informações, consulte Importar dados de preenchimento automático. |
Lista de permissões |
|
Solicitação de API: ConclusãoData:import (consulte também Importar dados do preenchimento automático ) |
Tamanho mínimo para acionar o preenchimento automático |
|
Console do Cloud > Controles |
Ordem de correspondência |
|
Console do Cloud > Controles |
Contagem de sugestões |
|
Console do Cloud gt; Controles ou Solicitação de API: completeQuery.maxSuggestions |
Tipo de dispositivo |
|
Solicitação de API: completeQuery.deviceType |
Fonte de dados de sugestão |
|
Solicitação de API: completeQuery.dataset |
Idioma |
|
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 corresponde ao termo de entrada do usuário como um prefixo exato para as sugestões. Por exemplo, a entrada do usuário "sh" corresponde às sugestões "sapatos" e "camisas", mas não a sugestão "sapatos vermelhos".
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 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 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 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 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 oferece sugestões de atributos que correspondem às strings de entrada do usuário. As sugestões de atributos aceitas 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. As sugestões de atributo podem ser usadas 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 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 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 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 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 facetastextual_fields
são permitidas.Por pelo menos sete dias, ao usar a API
search
, inclua a chave de faceta emFacetSpecs
e emsearch.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 APICompleteQuery
. para receber sugestões apenas para essa entidade.A string de entidade nos eventos do usuário e nas solicitações de API precisa ser exatamente igual. 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 recurso de entidade possa retornar sugestões de preenchimento automático ideais.