En esta página, se describe la configuración de entrega. Una configuración de entrega es una entidad de entrega que asocia un modelo o un conjunto de controles que se usan para generar la recomendación o los resultados de la búsqueda.
Relación con modelos y controles
Cuando creas una configuración de entrega, debes seleccionar un modelo (para Recomendaciones IA) o controles (para Retail Search) que deseas adjuntar. Tu sitio invoca las opciones de configuración de entrega cuando aparecen recomendaciones o resultados de la búsqueda. La API de Retail hace referencia al modelo o los controles asociados de la configuración de entrega en el momento de la entrega a fin de determinar las recomendaciones o los resultados de la búsqueda que se generarán.
Modelos
Una configuración de entrega de Recomendaciones IA puede tener un solo modelo asociado. Sin embargo, cualquier modelo se puede asociar con varias configuraciones de entrega, lo que te permite implementar el mismo modelo en diferentes páginas a través de diferentes configuraciones de entrega.
Controles de entrega
Las configuraciones de entrega de Retail Search tienen una relación de varios a varios con los controles de entrega. Puedes agregar varios controles de entrega a una configuración de entrega, y un solo control de entrega se puede asociar a varias opciones de configuración de entrega.
Puedes crear controles de entrega y, luego, agregarlos o intercambiarlos en una configuración de entrega de Retail Search en vivo.
Recurso y permisos de la API
Una configuración de entrega se pasa a la API de Retail con el recurso placements:
- Recomendaciones IA usa la URL
projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/placements/SERVING_CONFIG_ID:predict. - La búsqueda de venta minorista utiliza la URL
projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/placements/SERVING_CONFIG_ID:search.
Los permisos que se usan en estos recursos son los permisos placements.search y placements.predict.
Compatibilidad con las posiciones en la API de venta minorista
Las opciones de configuración de entrega están disponibles a partir de Recomendaciones IA v2 y Retail Search v2alpha, mediante la API de Retail.
El recurso servingConfig está disponible en las versiones v2beta y v2alpha de la API de Retail. Puedes usar este recurso para crear, ver, editar y quitar configuraciones de entrega.
Si tienes posiciones existentes o creas posiciones nuevas, la API de Retail crea automáticamente una configuración de entrega asociada con cada posición. Crear una configuración de entrega no crea la posición correspondiente.
Si borras una configuración de entrega, se borrará la posición correspondiente. Si borras una posición, se borrará la configuración de entrega correspondiente.
Las configuraciones de entrega te permiten editar las opciones de diversidad y reclasificación de precios y hacer que se apliquen casi en tiempo real. Con las posiciones, la diversidad y la configuración de precios solo se pueden cambiar desde el modelo de recomendación al que apunta la posición.
Las ubicaciones siguen siendo compatibles, pero se recomienda utilizar configuraciones de publicación.
Opciones de Recomendaciones IA para la configuración de entrega
Las siguientes opciones te permiten cambiar el comportamiento de una configuración de entrega de Recomendaciones IA.
Estas opciones antes estaban disponibles cuando se creaban modelos, pero ahora están asociadas con opciones de configuración de entrega.
Reclasificación de precio
La reclasificación de precio hace que los elementos sugeridos del catálogo con una probabilidad de recomendarse similar se ordenen según el precio, con los elementos de precio más alto primero. La reclasificación de precio está inhabilitada de forma predeterminada.
Habilitar la reclasificación de precio ayuda a equilibrar los porcentajes de conversiones y los valores promedio del pedido. Debido a que la relevancia también se usa para ordenar los elementos que se muestran, habilitar la reclasificación de precio no es lo mismo que ordenarlos por precio.
Esta opción se puede editar después de crear una configuración de entrega.
Diversificación
Si deseas asegurarte de que los resultados que se muestran de una sola solicitud de predicción sean más diversos en lugar de lucir similares, puedes habilitar la diversificación. En general, la diversificación reduce la probabilidad de que se muestren productos similares en un panel de recomendaciones, pero conlleva el riesgo de quitar algunas recomendaciones buenas. La configuración de diversificación se puede editar después de crear una configuración de entrega. Está inhabilitado de forma predeterminada.
Hay dos tipos de diversificación disponibles: la diversidad basada en reglas y la diversidad basada en datos.
Diversidad basada en reglas
La diversidad basada en normas depende de las categorías del catálogo de productos. Usa la diversidad basada en reglas para recomendar productos de una variedad de categorías. La diversificación se configura por nivel, y los niveles más altos de diversificación provocan que se muestren menos elementos por categoría. Este tipo de diversificación funciona mejor si tu catálogo proporciona categorías de productos de alta calidad.
| Nivel de diversificación | Cantidad máxima de elementos por categoría |
|---|---|
| Ninguna | Ilimitadas |
| Baja | 3 |
| Medio | 2 |
| Alto | 1 |
| Automática | Depende del catálogo |
Diversidad basada en datos
Usa la diversidad basada en datos para producir resultados de recomendaciones que equilibren la relevancia y la diversidad. La diversidad basada en datos aprende de los metadatos del catálogo de productos, como los títulos o las categorías. En lugar de basarse en las palabras de título o categoría, la diversidad basada en datos captura la similitud semántica para producir una diversificación de mejor rendimiento.
| Nivel de diversificación | Cantidad máxima de elementos similares |
|---|---|
| Ninguna | Ilimitadas |
| Baja | 3 |
| Medio | 2 |
| Alto | 1 |
| Automática | Depende del catálogo |
Coincidencia de categorías
Si la configuración de entrega incluye un modelo de elementos similares para Recomendaciones IA, puedes habilitar la coincidencia de categorías. Cuando se usa la coincidencia de categorías, la API de Retail solo muestra resultados de productos que comparten al menos una categoría con el producto de contexto.
Si tus categorías tienen jerarquías profundamente anidadas, la API de Retail las trunca mediante heurísticas para mejorar la posibilidad de una coincidencia. Por ejemplo, si las categorías del producto de contexto son a > b > c > d > e >f, la API de Retail puede mostrar resultados cuyas categorías son a > b > c.
La coincidencia de categorías se puede usar en combinación con otras opciones de filtrado, como el precio, la disponibilidad y las etiquetas de filtro. Por ejemplo, si usas la etiqueta de filtro fall_Sale y tienes habilitada la coincidencia de categorías, la API de Retail muestra resultados que tienen la etiqueta requerida y una coincidencia de categoría.
Esta opción se puede editar después de crear una configuración de entrega. De forma predeterminada, la coincidencia de categoría está inhabilitada.
Opciones de configuración de Retail Search para entregar configuraciones
Facetas dinámicas
Puedes activar la faceta dinámica cuando creas o editas una configuración de entrega.
Cuando la faceta dinámica está habilitada para una configuración de entrega, Retail Search puede usar atributos automáticamente como facetas dinámicas en los resultados de la búsqueda para esta configuración, según el comportamiento anterior de los usuarios, como los clics y las vistas. Si un atributo en particular se puede usar como una faceta, se define de forma predeterminada mediante la configuración del atributo a nivel de producto en la API de Retail. La configuración de facetas dinámicas en la API se puede reemplazar por los controles de atributos de todo el sitio en Google Cloud Console. Consulta Cómo administrar controles de todo el sitio.
Ten en cuenta que las facetas dinámicas se pueden crear solo en función de datos precisos del catálogo de productos.
Sin embargo, para que la característica funcione de manera óptima en tu sitio, los modelos de facetas deben aprender a partir de la actividad en el sitio. Para ello, debes configurar los campos de consulta, categoría y filtro en las cargas de eventos search con precisión.
Próximos pasos
- Solicita predicciones desde tu posición nueva.