Preenchimento automático para pesquisa

Esta página apresenta o recurso de preenchimento automático e como usá-lo. A Retail Search oferece preenchimento automático para aprimorar as sugestões de digitação da caixa de pesquisa dos varejistas.

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

Informações gerais

Quando um usuário final começa a digitar um termo de pesquisa no seu site, a Pesquisa de varejo pode fornecer uma lista de sugestões que o usuário pode querer. Por exemplo, "sapatos" e "camisas" podem ser sugeridos quando o usuário digita "z".

Fonte de dados

Você pode escolher uma das seguintes fontes de dados para suas previsões de sugestões:

  • Um conjunto de dados do BigQuery que você envia por upload.
  • Um conjunto de dados gerado a partir de eventos do usuário e outros metadados usando aprendizado de máquina.

Conjunto de dados enviado

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

Conjunto de dados de aprendizado automático

Um conjunto de dados de sugestões com tecnologia de machine learning gerado pela Retail Search com base nos eventos de pesquisa dos usuários.

Para ativar o aprendizado automático:

Console

  1. Acessar a página "Controles"

  2. Acesse a guia Controles de preenchimento automático.

  3. Clique em Editar configurações.

  4. Ative o Aprendizado automático.

  5. Clique em Salvar configurações.

    O aprendizado automático pode levar de um a dois dias para ser atualizado.

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 do tipo de pesquisa eventos do usuário (eventType = "pesquisa"). A geração usa os últimos 180 dias de eventos do usuário. Ela exige uma boa qualidade e quantidade de eventos do usuário importados.

O aprendizado automático filtra sugestões raras. Portanto, se a quantidade de eventos do usuário do tipo de pesquisa for muito pequena (menos de 20.000), muitos candidatos de sugestão poderão ser filtrados. Nesse cenário, é recomendável testar primeiro a função de 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 Retail Search aplica técnicas de machine learning para limpar e formatar consultas e dados de sugestão somente para o 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
"O melhor leite do mundo, $#*" → "melhor leite do mundo"
Remover pesquisas sem resultado
  • Remover consultas que não têm resultados de pesquisa
Para um varejista de supermercado, "bolsas Gucci" tem 0 resultados de pesquisa e, por isso, foi removida
Corrigir erros de digitação
  • Corrigir a ortografia de palavras que são erros de digitação
  • Limpar também as consultas de entrada em tempo real antes da correspondência
"Milc" → "Leite"
Adicionar consultas da lista de permissões
  • As consultas explicitamente permitidas são adicionadas
Consulte a seção Mais informações abaixo.
Remover consultas da lista de bloqueio
  • As consultas que foram explicitamente bloqueadas são removidas
Consulte a seção Mais informações abaixo.
Remover termos não seguros
  • Tecnologia do Google SafeSearch
  • Remover consultas inadequadas
Pornografia, conteúdo potencialmente ofensivo, vulgar, violência etc.
Remover termos muito raros
  • O sistema de IA ajusta o limite de acordo com as estatísticas da consulta
  • Se os termos forem excepcionalmente raros, eles serão removidos
"colchão de ar duplo de 74 x 39 x 9 polegadas, duas camadas e bomba portátil de 120 V"
Eliminar duplicação de termos
  • Tecnologia de compreensão semântica baseada em IA
  • Para termos quase idênticos, os dois termos serão correspondentes, mas apenas o mais conhecido será sugerido.
"Sapatos para mulheres", "Sapatos femininos" e "Sapatos femininos" não são duplicados. Portanto, 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 quais opções e controles estão 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 de sugestão
Solicitação da API: completionData:import. Para mais informações, consulte Importar dados de preenchimento automático.
Lista de permissões
  • Adiciona manualmente consultas aos dados de 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 do acionamento do preenchimento automático.
Console do Cloud > Controles
Ordem de correspondência
  • A ordem de correspondência determina como é feita a correspondência entre as consultas e as sugestões do usuário.
Console do Cloud > Controles
Contagem de sugestões
  • Esse é o número de sugestões que vão ser 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 um deles
  • Se você não especificar isso, serão retornadas sugestões com base na popularidade combinada de todos os tipos de dispositivos
Solicitação de API: completeQuery.deviceType
Origem de dados da sugestão
  • Se você tiver fontes de dados geradas automaticamente e enviadas, poderá escolher qual usar no momento da consulta
Solicitação da API: completeQuery.dataset
Idioma
  • Você pode especificar os idiomas em que quer exibir as sugestões.
Solicitação da API: completeQuery.languageCodes[]

Lista de permissões (Não remover lista)

A Retail Search faz o pós-processamento nos dados de sugestões de preenchimento automático, como a correção ortográfica. É possível criar uma lista de permissões de termos que a Pesquisa de varejo 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 conjuntos 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, use Console do Cloud > Controles > Controles de preenchimento automático > Não remover a lista ou use CompletionData:import.

As alterações 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 use a API CompletionData:import. Para instruções detalhadas sobre como importar uma lista de bloqueio, consulte Importar dados de conclusão.

As alterações 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 retornem 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 do termo inserido pelo usuário como um prefixo exato das sugestões. Por exemplo, a entrada do usuário "sh" corresponde às sugestões "sapatos" e "camisas", mas não à 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 faz a correspondência com as palavras nas sugestões, independentemente da ordem das palavras. Por exemplo, o termo de entrada do usuário "vermelho vermelho" corresponde às sugestões "camisas vermelhas", "sapatos vermelhos" e "sapatos vermelhos infantis". No entanto, o termo de entrada "enxadas" não corresponde a essas sugestões porque nenhuma das palavras nas sugestões começa com "enxadas".

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 do Autocomplete > Contagem de sugestões ou pode ser definida em completeQuery.

As mudanças entram em vigor imediatamente.

Tipo de dispositivo

O preenchimento automático da Retail Search 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 exibida em todos os tipos de dispositivos.

Para um conjunto de dados de aprendizado automático com base nos eventos de pesquisa dos usuários, 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 na Retail Search. Por exemplo, você pode complementar as sugestões do preenchimento automático de consultas 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 que os clientes mostrem funções avançadas nos próprios sites.

O FeatureSet aparece na resposta como um mapa de chave-valor. Atualmente, o Retail retorna até cinco categorias e marcas conhecidas relacionadas a cada sugestão de consulta na resposta da API completeQuery.completionResults.attributes. As sugestões FeatureSet não precisam corresponder às strings de consulta entradas pelo usuário final.

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

  • Agregar e criar as seções "Marcas conhecidas" e "Categorias populares" que aparecem abaixo da lista de sugestões de pesquisa.
  • Exiba a marca ou a categoria mais conhecida ao lado dos termos de sugestão de pesquisa.

Depois de fazer mudanças no catálogo, como mudar categorias de produtos, espere de duas semanas a 30 dias até que as sugestões FeatureSet reflitam as mudanças do catálogo de produtos. Esse tempo de espera ocorre porque o aprendizado automático é treinado nos últimos 30 dias de dados de eventos de pesquisa.

Sugestões de atributos (Experimental)

Este é um recurso experimental. Entre em contato com a equipe de suporte do Cloud Retail se você tiver interesse em se tornar um usuário inicial.

A Retail Search fornece sugestões de atributos que correspondem às strings de entrada do usuário. 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 à forma como as sugestões de consulta são listas de consultas sugeridas. As sugestões de atributos podem ser usadas independentemente das sugestões de consulta. Um FeatureSet de sugestão é metadados de uma sugestão de consulta e, portanto, depende de sugestões de consulta.

As sugestões de atributos podem ser usadas para preencher automaticamente as 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 a equipe de suporte do varejo.

Quando o atributo de sugestão com o recurso de contagem de produtos está ativado, o completeQuery.completionResults retornado fornece uma lista de sugestões de preenchimento automático normalmente, mas também 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 "sapato", as sugestões de preenchimento automático retornadas poderão ser:

  • calçados femininos
  • sapatos para homens

Além disso, se a chave de atributo de interesse for "color", uma contagem de produtos e uma contagem de produtos por cor também serão retornadas com cada sugestão do Autocomplete:

  • calçados 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 é possível ordenar a lista de sugestões com base na contagem de produtos, em vez do pedido retornado em completeQuery.completionResults. Por exemplo, convém incentivar os compradores a procurar sapatos verdes para homens fazendo com que esses sapatos sejam exibidos na parte superior da caixa de sugestões, mesmo que eles 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 em completeQuery.completionResults.facets para cada consulta de pesquisa sugerida. Cada atributo tem uma lista FacetValues que contém a contagem de produtos por valor do atributo. A contagem total de produtos para cada consulta de pesquisa sugerida é retornada em completeQuery.completionResults.totalProductCount.

Para ativar e usar atributos de sugestão com contagens de produtos, siga estas etapas:

  1. Entre em contato com a equipe de suporte do Retail e peça a eles que ativem o recurso Atributo de sugestão com contagens de produtos. Especifique para quais FacetKeys você quer contar as contagens de produtos. Apenas textual_fields atributos são permitidos.

  2. Por pelo menos sete dias, ao usar a API search, 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 usando a semana anterior de dados dos históricos de pesquisa.

  3. Depois que o recurso for ativado, as sugestões retornadas da API completeQuery vão mostrar as contagens de produtos por atributo e sugestão.

Sugestão filtrada por entidade

As entidades permitem que você filtre sugestões de pesquisa de preenchimento automático. Uma entidade pode ser o site de uma marca ou região diferente. Você quer que o preenchimento automático reflita melhor o comportamento dos usuários que compram essa marca ou site regional. Para mais informações sobre entidades, consulte Entidades.

Para incluir entidades nas sugestões de preenchimento automático:

  1. Inclua o campo entity nos eventos do usuário da pesquisa (eventType = "search"). Para mais informações, consulte o exemplo completo de objeto do evento de usuário Search.

  2. Defina o campo entity na solicitação de API CompleteQuery para receber sugestões apenas para essa entidade.

    A string da entidade nos eventos do usuário e nas solicitações de API precisa ser uma correspondência exata. 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 as sugestões ideais de preenchimento automático.