O "Varejo" será renomeado como Vertex AI para Pesquisa para varejo. 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 oferecer sugestões durante a 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 da resposta da pesquisa e, assim, gerar mais receita fornecendo consultas bem formatadas.

Visão geral

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

Fonte de dados

É possível escolher uma das seguintes fontes de dados para suas previsões de sugestões:

Um conjunto de dados do BigQuery que você carrega.
Um conjunto de dados gerado a partir de eventos do usuário e outros metadados usando machine learning.

Conjunto de dados enviado

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

Conjunto de dados de aprendizado automático

Conjunto de dados de sugestões com machine learning gerado por 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.

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 com base em eventos do usuário do tipo de pesquisa (eventType = "pesquisa"). A geração usa os últimos 180 dias de eventos de usuário. Ele exige boa qualidade e quantidade de eventos de 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, convém 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 pesquisa aplica técnicas de machine learning para limpar e formatar consultas e dados de sugestão somente para o conjunto de dados de aprendizado automático.

Engenharia de	Descrição	Exemplo
Remover caracteres especiais	Remova os caracteres não padrão dos dados de sugestão e das consultas digitadas. Os caracteres padrão que são mantidos nos dados da sugestão e nas consultas digitadas são: `%`, `$`, `&` e `.` (ponto)	"O melhor #*! leite do mundo" → "o melhor leite do mundo"
Remover pesquisas sem resultado	Remover consultas que não tenham resultados da pesquisa	Para um supermercado, "bolsas Gucci" não teve resultados da pesquisa, por isso foi removida
Corrigir erros de digitação	Corrigir a ortografia de palavras que são erros de digitação Limpar também consultas de entrada em tempo real antes de corresponder	"Milc" → "Leite"
Adicionar consultas da lista de permissões	As consultas que você permite 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	Pornografia, potencialmente ofensivo, vulgar, violência etc.
Remover termos muito raros	O sistema de IA ajusta o limite de acordo com as estatísticas de consulta Se os termos forem excepcionalmente raros, eles serão removidos	"Colchão de duas camadas com duas camadas com bomba portátil de 120 V"
Eliminar duplicação de termos	Tecnologia de compreensão semântica orientada por IA Para termos quase idênticos, os dois termos terão correspondência, mas somente o mais conhecido será sugerido.	"Sapatos para mulheres", "Sapatos femininos" e "Sapatos femininos" não são duplicados. 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"

Opções e controles de preenchimento automático

Esta seção explica quais opções e controles estão disponíveis para o preenchimento automático. Confira a visão geral na tabela a seguir e mais detalhes abaixo.

Controle	Detalhes	Local
Lista de bloqueio	Remove manualmente consultas dos dados de sugestão	Solicitação da API: ConclusãoData:import. Para mais informações, consulte Importar dados do preenchimento automático.
Lista de permissões	Adiciona manualmente consultas aos dados de sugestão	Solicitação da API: CompletedData: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 entre as consultas e as sugestões do usuário.	Console do Cloud > Controles
Contagem de sugestões	Esse é o número de sugestões que serão retornadas do preenchimento automático	Console do Cloud > Controls ou Solicitação de API: completeQuery.maxSuggestions
Tipo de dispositivo	Quando os tipos de dispositivos são especificados, as sugestões são geradas com base na popularidade deles Se isso não for especificado, serão retornadas sugestões com base na popularidade combinada de todos os tipos de dispositivos	Solicitação da 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 das sugestões	Solicitação da API: completeQuery.languageCodes[]

Lista de permissões (Não remover lista)

A pesquisa realiza pós-processamento, como correção ortográfica, em dados de sugestões de preenchimento automático. É possível criar uma lista de permissões com termos que a pesquisa ignora durante o pós-processamento.

Os termos da lista de permissões nunca são filtrados 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 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 em 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

Você pode 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 > Comprimento mínimo para acionar.

As mudanças entram em vigor imediatamente.

Ordem de correspondência

Isso determina como fazer a correspondência entre as sugestões e os 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 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 o associa às sugestões, independentemente da ordem das palavras. Por exemplo, o termo de entrada do usuário "sh 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 "engraçadas".

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 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 dispositivos.

Para um conjunto de dados de aprendizado automático com base em eventos de pesquisa do usuário, defina user_agent em UserEvent.user_info para oferecer suporte a diferentes tipos de dispositivos. Consulte user agent no wiki.

Recursos avançados

Nesta seção, descrevemos os recursos avançados de preenchimento automático disponíveis com a 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.

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 seus sites.

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

Você pode usar o FeatureSet na resposta para enriquecer as sugestões de pesquisa. Exemplo:

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

Depois de fazer mudanças no catálogo, como mudar categorias de produtos, espere esperar de duas semanas a 30 dias até que as sugestões do 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 se tiver interesse em se tornar um dos primeiros usuários.

A pesquisa 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, da mesma forma que 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 os metadados de uma sugestão de consulta e, portanto, depende de 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-la, entre em contato com a equipe de suporte.

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 "calçado", as sugestões de preenchimento automático retornadas poderão ser:

calçados femininos
sapatos para homens

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 do Autocomplete:

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 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 incentivar os compradores a procurar sapatos verdes para homens, colocando esses sapatos verdes na parte superior da caixa de sugestão, 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 da contagem de atributos são exibidas 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 de 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:

Entre em contato com a equipe de suporte e peça para ativarem o recurso "Atributo de sugestão com contagens de produtos". Especifique para qual FacetKeys você quer contagens de produtos. Apenas atributos textual_fields são permitidos.
Por pelo menos sete dias, ao usar a API search, inclua a chave de atributo em FacetSpecs e 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 dos dados dos históricos de pesquisa.
Depois que o recurso for ativado, as sugestões retornadas da API completeQuery vão mostrar as contagens de produtos por atributo e por sugestão.

Sugestão filtrada por entidade

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

Para incluir entidades nas sugestões de preenchimento automático:

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.
Defina o campo entity na sua 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 sugestões de preenchimento automático ideais.