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. 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

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

Um conjunto de dados do BigQuery que você envia.
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 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 tecnologia de machine learning gerado pela pesquisa com base nos eventos de pesquisa dos usuários.

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

A aprendizagem automática filtra sugestões raras. Portanto, se a quantidade de eventos do usuário do tipo de pesquisa for muito pequena (menos de 20.000), muitas candidatas à sugestão poderão ser filtradas. Nesse cenário, teste primeiro a função de preenchimento automático com uma consulta de pesquisa mais frequente.

Cronograma 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 machine learning para limpar e formatar consultas e dados de sugestões apenas para o conjunto de dados de aprendizado automático.

Recurso	Descrição	Exemplo
Remover 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 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	Consulte a seção Mais informações abaixo.
Remover consultas da lista de bloqueio	As consultas que você bloqueia explicitamente são removidas	Consulte a seção Mais informações abaixo.
Remover termos não seguros	Com a tecnologia do Google SafeSearch Remover consultas inadequadas	Pornografia, conteúdo picante, 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 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 do usuário e as sugestões são combinadas.	Console do Cloud > Controles
Contagem de sugestões	Este é o número de sugestões que serão retornadas do preenchimento automático	Console do Cloud gt; 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 Não especificar isso retorna sugestões com base na popularidade combinada de todos os tipos de dispositivos	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 de API: completeQuery.dataset
Idioma	Você pode especificar os idiomas das sugestões.	Solicitação da API: completeQuery.languageCodes[]

Lista de permissões (não remover lista)

A pesquisa realiza o pós-processamento, como correção ortográfica, em dados de sugestões de preenchimento automático. É possível criar uma lista de permissões de 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 use a 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 > Comprimento mínimo para acionar.

As mudanças entram em vigor imediatamente.

Ordem de correspondência

Isso determina como as sugestões são associadas aos 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 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 de entrada do usuário "red sh" corresponde às sugestões "shirts red", "red shoes" e "kid red shoes". 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 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 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 as sugestões de preenchimento automático de consultas 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:

Agrupar e criar as seções "Marcas populares" 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 é porque o aprendizado automático é treinado com os dados de eventos de pesquisa dos últimos 30 dias.

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 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 um número limitado de clientes. Para usá-lo, entre em contato com o equipe de suporte.

Quando a faceta de sugestão com o recurso de contagem de produtos está ativada, o completeQuery.completionResults retornado mostra uma lista de sugestões de preenchimento automático normalmente, mas também mostra a contagem de produtos para cada sugestão com a contagem total e a contagem de produtos por faceta, como "cor" e "categoria".

Por exemplo, se a consulta de pesquisa for "sapato", 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 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 facetas aparecem como uma lista de Facets em completeQuery.completionResults.facets para cada consulta de pesquisa sugerida. Cada faceta tem uma lista FacetValues que contém a contagem de produtos por valor de faceta. 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 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 da API completeQuery vão conter as contagens de produtos por faceta e por 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 nessa marca 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.