Cette page décrit les configurations de diffusion. Une configuration de diffusion est une entité de diffusion qui associe un modèle ou un ensemble de commandes permettant de générer vos résultats de recommandation ou de recherche.
Relation avec les modèles et les contrôles
Lorsque vous créez une configuration de diffusion, vous sélectionnez un modèle (pour les recommandations) ou contrôle (pour la recherche) pour joindre. Les configurations de diffusion sont appelées par votre site lors de l'affichage des recommandations ou des résultats de recherche. Au moment de la diffusion, le modèle ou sont référencées pour déterminer les recommandations ou les résultats de recherche à générer.
Modèles
Une configuration de diffusion des recommandations ne peut comporter qu'un seul modèle qui lui est associée. Cependant, tout modèle peut être associé à plusieurs configurations de diffusion, ce qui vous permet de déployer le même modèle sur différentes pages avec différentes configurations de diffusion.
Commandes de diffusion
Les configurations de diffusion de recherche ont une relation multi-relationnelle avec les commandes de diffusion. Vous pouvez ajouter plusieurs commandes de diffusion à une configuration de diffusion, et une même commande de diffusion peut être associée à plusieurs configurations de diffusion.
Vous pouvez créer des contrôles de diffusion, puis les ajouter ou les échanger dans une configuration de diffusion de recherche active.
Ressource d'API et autorisations
Une configuration de diffusion est transmise à l'API à l'aide de la ressource placements :
- Les recommandations utilisent l'URL
projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/placements/SERVING_CONFIG_ID:predict. - La recherche utilise l'URL
projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/placements/SERVING_CONFIG_ID:search.
Les autorisations utilisées sur ces ressources sont placements.search et placements.predict.
Compatibilité des emplacements dans Vertex AI Search pour le commerce
Les configurations de diffusion sont disponibles à partir de Recommendations AI v2 et de Retail Search v2alpha.
La ressource servingConfig est disponible dans les versions de l'API
v2beta et v2alpha. Vous pouvez utiliser cette ressource pour créer, afficher, modifier et supprimer des configurations de diffusion.
Si vous disposez déjà d'emplacements ou si vous en créez d'autres, associées à chaque emplacement sont créées automatiquement. La création d'une configuration de diffusion ne crée pas d'emplacement correspondant.
La suppression d'une configuration de diffusion entraîne la suppression de l'emplacement correspondant, et la suppression d'un supprime la configuration de diffusion correspondante.
Les configurations de diffusion vous permettent de modifier les options de diversité et de reclassement du prix, et de les appliquer quasiment en temps réel. Avec les emplacements, les paramètres de diversité et de tarification ne peuvent être modifiés vers le modèle de recommandation vers lequel pointe l'emplacement.
Les emplacements sont toujours acceptés, mais nous vous recommandons d'utiliser plutôt des configurations de diffusion.
Options de recommandations pour les configurations de diffusion
Les options suivantes vous permettent de modifier le comportement d'une configuration de diffusion de recommandations.
Ces options étaient auparavant disponibles lors de la création de modèles. ils sont maintenant associées aux configurations de diffusion.
Reclassement du prix
Le reclassement du prix permet de classer par prix les articles du catalogue ayant une probabilité de recommandation similaire, la priorité étant donnée aux articles ayant le prix le plus élevé. Le reclassement du prix est désactivé par défaut.
L'activation du reclassement du prix permet d'équilibrer les taux de conversion et les valeurs de commande moyennes. Comme la pertinence est également utilisée pour trier les articles renvoyés, l'activation du reclassement du prix est différente d'un simple tri par prix décroissant.
Vous pouvez modifier cette option après avoir créé une configuration de diffusion.
Diversification
Si vous souhaitez vous assurer que les résultats renvoyés par une seule requête de prédiction sont sont plus diversifiées que similaires, vous pouvez permettre la diversification. En général, la diversification réduit la probabilité d'afficher des produits similaires dans un volet de recommandations, au risque de masquer des recommandations de qualité. Les paramètres de diversification peuvent être modifiés après avoir créé une configuration de diffusion. Elle est désactivée par défaut.
Il existe deux types de diversification: la diversité basée sur des règles et la diversité basée sur les données. la diversité.
Diversité basée sur des règles
La diversité basée sur des règles repose sur les catégories de votre catalogue de produits. Utilisez la diversification basée sur des règles pour recommander des produits de différentes catégories. La diversification est configurée par niveau, les niveaux les plus élevés aboutissant à un nombre d'articles par catégorie inférieur. Ce type de diversification fonctionne mieux si votre catalogue propose des catégories de produits de haute qualité.
| Niveau de diversification | Nombre maximal d'éléments par catégorie |
|---|---|
| Aucun | Illimité |
| Faible | 3 |
| Moyen | 2 |
| Élevé | 1 |
| Automatique | Dépend du catalogue |
Diversité basée sur les données
Utilisez la diversité basée sur les données pour produire des résultats de recommandations qui équilibrent pertinence et diversité. La diversité basée sur les données s'appuie sur le catalogue de produits des métadonnées, telles que des titres ou des catégories. Au lieu de s'appuyer sur les mots du titre ou de la catégorie, la diversité basée sur les données capture la similarité sémantique pour produire une diversification plus performante.
| Niveau de diversification | Nombre maximal d'articles similaires |
|---|---|
| Aucun | Illimité |
| Faible | 3 |
| Moyen | 2 |
| Élevé | 1 |
| Automatique | Dépend du catalogue |
Correspondance de catégories
Si la configuration de diffusion inclut un modèle d'articles similaires pour les recommandations, vous pouvez activer la mise en correspondance des catégories. Lorsque la mise en correspondance des catégories est utilisée, les seuls résultats de produits renvoyés sont ceux qui partagent au moins une catégorie avec le produit de contexte.
Si vos catégories ont des hiérarchies profondément imbriquées,
tronqués à l'aide d'heuristiques pour améliorer
les chances d'une correspondance. Pour
Par exemple, si les catégories du produit contextuel sont a > b > c > d > e >f, le
les résultats renvoyés sont ceux dont les catégories sont a > b > c.
La correspondance de catégories peut être utilisée en conjonction avec d'autres options de filtrage, telles que
comme le prix, la disponibilité
et les tags de filtre. Par exemple, si vous utilisez la balise de filtre fall_Sale et que la correspondance de catégorie est activée, les résultats renvoyés sont ceux qui comportent à la fois la balise requise et une correspondance de catégorie.
Vous pouvez modifier cette option après avoir créé une configuration de diffusion. Par défaut, la correspondance de catégorie est désactivée.
Options de recherche pour les configurations de diffusion
Attributs dynamiques
Vous pouvez activer le facettage dynamique lorsque vous créez ou modifiez une configuration de diffusion.
Lorsque les attributs dynamiques sont activés pour une configuration de diffusion, la recherche peut utiliser automatiquement des attributs en tant qu'attributs dynamiques dans les résultats de recherche pour cette configuration, en fonction du comportement passé de l'utilisateur (clics et vues associés à un attribut par exemple). Le fait qu'un attribut donné puisse être utilisé comme attribut est défini par défaut par la configuration d'attribut au niveau du produit. Les paramètres d'attributs dynamiques dans l'API peuvent être remplacés par des contrôles d'attributs à l'échelle du site dans la console Search for Retail. Consultez la section Gérer les contrôles à l'échelle du site.
Notez que les attributs dynamiques peuvent être créés en utilisant exclusivement des données de catalogue de produits précises.
Cependant, afin d'optimiser la fonctionnalité pour votre site, les modèles d'attributs doivent pouvoir apprendre de l'activité sur votre site. Pour cela, vous devez définir précisément les champs de requête, de catégorie et de filtre dans vos importations d'événements search.
Étapes suivantes
- Demandez des prédictions à partir de votre nouvel emplacement.