Esta es la documentación de Recomendaciones IA, Retail Search y la nueva consola de Retail.

Entrega configuraciones

Organiza tus páginas con colecciones Guarda y categoriza el contenido según tus preferencias.

En esta página, se describen las configuraciones de entrega. Una configuración de entrega es una entidad de entrega que asocia un modelo o un conjunto de controles que se usa 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 la búsqueda de venta minorista) que desees adjuntar. Tu sitio invoca configuraciones de entrega cuando se muestran recomendaciones o resultados de la búsqueda. La API de venta minorista hace referencia a los controles o modelos asociados de la configuración de entrega en el momento de la entrega para 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

Las configuraciones de entrega de búsqueda de venta minorista tienen una relación de varios a varios con los controles. Puedes agregar varios controles a una configuración de entrega, y un solo control se puede asociar con varias configuraciones de entrega.

Puedes crear controles y, luego, agregarlos o cambiarlos a una configuración de entrega de búsqueda de venta minorista en vivo.

Recurso y permisos de la API

Se pasa una configuración de entrega a la API de venta minorista mediante 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 la entrega están disponibles a partir de las recomendaciones de la versión 2 de la recomendación y la versión 2 de la búsqueda minorista, mediante la API de Retail.

El recurso servingConfig está disponible en las versiones de la API de Retail para v2beta y v2alpha. 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 borra la posición correspondiente y, si se borra una posición, se borra la configuración de entrega correspondiente.

Las configuraciones de entrega te permiten editar las opciones de diversidad y reclasificación de precio, y hacer que se apliquen casi en tiempo real. Con las posiciones, la configuración de diversidad y precios solo se puede cambiar del modelo de recomendación al que apunta la posición.

Aún se admiten ubicaciones, pero se recomienda usar configuraciones de publicación.

Opciones de Recomendaciones IA para las configuraciones 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. Ahora, en cambio, se asocian a las configuraciones 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 muestra una sola solicitud de predicción sean más diversos en lugar de ser similares, puedes habilitar la diversificación. En general, la diversificación reduce la probabilidad de que se muestren productos similares en un panel de recomendaciones, lo que conlleva el riesgo de quitar algunas buenas recomendaciones. La configuración de la 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 reglas depende de las categorías de tu 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
Ninguno Ilimitadas
Baja 3
Medio 2
Alta 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 depender de las palabras de título o categoría, la diversidad basada en datos capta la similitud semántica para producir una diversificación de mejor rendimiento.

Nivel de diversificación Máximo de elementos similares
Ninguno Ilimitadas
Baja 3
Medio 2
Alta 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 heurística para mejorar la posibilidad de una coincidencia. Por ejemplo, si las categorías del producto del 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 junto 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 de categoría.

Esta opción se puede editar después de crear una configuración de entrega. De forma predeterminada, la coincidencia de categorías está inhabilitada.

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 de facetas y las vistas. Si un atributo dado se puede usar como faceta se define de forma predeterminada en la configuración del atributo a nivel del 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 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.

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