Filtro dei prodotti tramite conversazione

Quando il filtro dei prodotti basato sulla conversazione è attivo, Vertex AI Search for Commerce guida gli acquirenti nella ricerca di prodotti sui siti dei commercianti utilizzando la conversazione. Dopo una query iniziale di testo in Vertex AI Search for Commerce, lo shopper online riceve una domanda di follow-up pertinente e opzioni a scelta multipla. L'utente può rispondere alla domanda successiva inserendo un testo libero o facendo clic su un'opzione di conversazione a scelta multipla.

Nota: Sfoglia ha solo l'opzione a scelta multipla, mentre Ricerca ha funzionalità di ricerca conversazionale complete.

Se il filtro dei prodotti basato sulla conversazione è attivo, le domande di follow-up sul sito generano una conversazione che prosegue fino a quando non si verifica uno dei tre scenari seguenti:

• Viene raggiunto un numero minimo di prodotti preconfigurato (una conversazione non è utile quando vengono visualizzati solo due prodotti).
• L'utente fa clic su un prodotto e lo aggiunge al carrello (l'obiettivo).
• La ricerca e la navigazione per scopi commerciali non generano più domande create con l'IA.

Figura 1. Percorso dell'utente nella ricerca conversazionale.

Alternativa ai facet dinamici

Le sfaccettature dinamiche sono associate a query generiche con entrate ridotte per query. I clienti possono sentirsi sopraffatti quando vedono decine di migliaia di risultati, con il rischio di abbandonare la loro esperienza di ricerca. In particolare, le query di ricerca che restituiscono un numero elevato di prodotti hanno un livello insolitamente basso di entrate per query. La ricerca conversazionale è in grado di perfezionare le query e può essere utilizzata in combinazione con i facet dinamici. Il filtro dei prodotti basato sulla conversazione offre alcuni vantaggi rispetto alle sfaccettature dinamiche, in quanto è più umano, più interattivo e occupa meno spazio sulla pagina.

Domande generative personalizzabili adattate alle preferenze

Il filtro dei prodotti basato sulla conversazione incoraggia un'interazione con l'IA generativa in cui è coinvolto un operatore umano, consentendo ai rivenditori di modificare, sovrascrivere o deselezionare preliminarmente le domande generate con l'IA in base alle proprie preferenze, in base al catalogo caricato. Le domande possono essere modificate o disattivate singolarmente o collettivamente nella console Ricerca per il commercio o nell'API per personalizzare le domande che vogliono visualizzare nella ricerca.

Esperienza di amministrazione

Gestisci le domande generative e i filtri dei prodotti conversazionali direttamente nell'API o nella console di commercio conversazionale e configurali nelle sezioni Qualità dei dati e Valuta di Ricerca per il commercio.

console Cloud

La console consente ai rivenditori di gestire le domande generative in un'esperienza di Vertex AI Search for Commerce conversazionale. Scopri di più sull'utilizzo delle domande generative nel filtro dei prodotti tramite conversazione.

Passaggi per utilizzare il servizio di domande generative

1. Soddisfare i requisiti dei dati.

2. Configura le sostituzione manuali.

3. Attiva la funzionalità.

4. Anteprima e test.

Requisiti dei dati

Per scoprire se i tuoi dati di ricerca sono pronti per il filtro dei prodotti in base alla conversazione, nella console vai alla scheda Controlli di copertura in Filtro dei prodotti in base alla conversazione e navigazione o in Qualità dei dati > Conversazione.

Per attivare il filtro dei prodotti in base alla conversazione, devi soddisfare determinati requisiti relativi ai dati.

In particolare, si tratta di:

• 1000 query al giorno: dopo aver raggiunto questa prima soglia, viene generato un piano di conversazione che valuta gli input e gli output:
• Input: filtra il conteggio negli eventi
• Output: copertura conversazionale
• Copertura conversazionale del 25%: calcolata dai modelli di Vertex AI Search for Commerce, la copertura conversazionale indica la percentuale di query che contengono una domanda. Il 25% (in base al volume) delle query ponderato in base alla frequenza deve avere almeno una prima domanda corrispondente.

Se non hai ancora raggiunto il 25% di copertura conversazionale, ma hai le prime 1000 query al giorno necessarie, i controlli di blocco e di consulenza iniziano a essere applicati rispettivamente alle uscite e agli input. A questo punto, Vertex AI Search for Commerce inizia a calcolare in che misura i filtri applicati in base agli eventi utente devono aumentare per raggiungere la soglia del 25% di copertura della conversazione. Più filtri vengono caricati, maggiore sarà la copertura raggiunta.

Per visualizzare la tua idoneità alla conversazione:

1. Vai alla scheda Conversazione nella pagina Qualità dei dati della console Search for Commerce. In questo modo, puoi verificare se almeno il 25% delle query di ricerca contiene almeno una domanda di follow-up, nonché controlli di consulenza sulla percentuale di eventi utente con filtri validi necessaria per raggiungere l'obiettivo di copertura della conversazione.

2. Se superi il controllo critico, con un numero sufficiente di eventi utente con filtri validi, vai al passaggio successivo.

3. Per controllare il modo in cui vengono presentate le domande generative, vai alla pagina di navigazione e filtro dei prodotti basati sulla conversazione nella console Vertex AI Search per il commercio.

Controlli delle domande generative

L'AI generativa scrive una domanda per ogni attributo indicizzato nel catalogo, utilizzando sia i nomi sia i valori degli attributi per gli attributi di sistema e personalizzati. Queste domande vengono generate da un modello LLM e hanno lo scopo di migliorare l'esperienza di ricerca. Ad esempio, per il tipo di arredamento, i valori possono essere interni o esterni, l'AI sintetizza una domanda sul tipo di arredamento che stai cercando.

Ogni aspetto ha una domanda generata. In base agli eventi utente storici e al coinvolgimento delle sfaccettature dai dati sugli eventi di ricerca passati, le domande vengono ordinate in base alla frequenza prevista della visualizzazione della domanda. L'IA esamina prima le domande in alto, poi trova ciò che è pertinente in base all'attributo. L'elenco di domande viene generato una volta. Se viene aggiunto un nuovo attributo, questo verrà visualizzato nell'elenco entro due ore.

1. Vai alla pagina Ricerca e navigazione conversazionale nella console Ricerca per il commercio.
   
   Vai alla pagina Ricerca conversazionale e navigazione.

2. Nella scheda Gestisci le domande generate con l'IA, visualizza tutte le domande ordinate in base alla frequenza con cui vengono utilizzate, in base alla frequenza ponderata in base alle query, ovvero alla frequenza con cui vengono pubblicate con query comuni. Il ranking utilizza il campo frequenza nella configurazione GenerativeQuestionConfig. Questo campo è responsabile dell'ordinamento delle domande create con l'IA in base alla frequenza con cui vengono utilizzate.

3. Puoi utilizzare l'opzione di filtro per filtrare le domande.

4. Seleziona la casella per attivare la visibilità delle domande per ogni attributo.

5. Fai clic su alla fine di ogni riga per aprire un riquadro di modifica per ogni domanda.

Per apportare modifiche collettive:

1. Seleziona o deseleziona le caselle accanto alle domande che vuoi includere o escludere dalla conversazione.

2. Fai clic sui pulsanti Consenti nella conversazione o Non consentire nella conversazione visualizzati nella parte superiore dell'elenco. In alternativa, per modificare una singola domanda, fai clic su e deseleziona o riseleziona la casella accanto a Consentite nella conversazione nel riquadro che si apre:

Utilizzare le domande generative nel filtro dei prodotti conversazionale

L'API del servizio di domande generative fornisce controlli per mitigare potenziali incoerenze nell'output dell'LLM. che possono essere gestiti dalla console. Qui, i rivenditori possono anche configurare il filtro dei prodotti di conversazione attivando/disattivando lo stato di attivazione e impostando il numero minimo di prodotti necessari per attivarlo.

Puoi definire le domande, specificando la domanda stessa, le potenziali risposte e se la domanda è consentita nella conversazione. Le singole domande possono essere generate da un modello LLM o sostituite dal rivenditore. La console supporta la revisione delle domande generate con l'IA, consentendo ai retailer di sostituirle o attivare/disattivare il loro stato di conversazione. Le domande possono essere modificate anche collettivamente.

Modificare singole domande

Puoi anche utilizzare i controlli per organizzare le singole domande. Ti consigliamo di farlo prima di attivare il filtro dei prodotti conversazionali.

Per ogni domanda sono disponibili due opzioni. Fai clic su nell'ultima colonna per accedere alle domande visibili al riquadro degli utenti:

1. Disattivare una domanda per tutte le query: la domanda è attiva per impostazione predefinita. Deseleziona (o seleziona di nuovo) la casella accanto a Consentito nella conversazione. Questa opzione ignora completamente la domanda. Un rivenditore può scegliere di disattivare completamente una domanda se non è correlata agli attributi sottoposti a query o potrebbe essere fraintesa come inappropriata in qualche modo (ad esempio, una domanda come "Quale taglia di abito cerchi?" potrebbe essere percepita come una curiosità sul peso di un acquirente).
2. Riscrivere una domanda:nel riquadro puoi vedere la domanda creata con l'IA, a quale attributo è associata e quali valori ha l'attributo. Fai clic sulla matita per riscriverlo.

Attivare il filtro conversazionale

Dopo aver modificato le domande sull'IA generativa nella console, puoi attivare il filtro dei prodotti conversazionali.

Per attivare il filtro dei prodotti conversazionali, vai alla pagina di filtro e navigazione dei prodotti conversazionali nella console Ricerca per il commercio.

1. Vai alla pagina Ricerca e navigazione conversazionale nella console Ricerca per il commercio.
   
   Vai alla pagina Ricerca conversazionale e navigazione.

2. Nella sezione Conversazione, vai alle impostazioni a livello di sistema nella scheda Configura e attiva. Questa scheda ti consente di configurare i prodotti minimi necessari per trovare una corrispondenza alla query prima che possa avvenire una conversazione, ovvero quando vengono generate le domande. Questo numero minimo è>= 2. Il valore minimo può essere configurato in modo da essere superiore, ma mai inferiore a 2. Valuta la quantità di prodotti nel tuo catalogo che vuoi che vengano restituiti nella ricerca per consentire agli utenti di iniziare una conversazione. Ad esempio, un punto ottimale per questo numero è una riga per pagina per i risultati di ricerca minimi per attivare una conversazione.

3. Imposta l'opzione su On. Questa pagina fornisce anche informazioni sullo stato dei controlli di blocco e consulenza. Se hai un numero sufficiente di query di ricerca con almeno una domanda di follow-up, la ricerca di conversazione è ora attivata sul tuo sito.

Valuta e testa

L'opzione Valuta ti consente di visualizzare in anteprima l'esperienza di pubblicazione eseguendo una ricerca di prova e testando le tue domande in base alle sfaccettature visualizzate. Questa parte della console ti offre un'anteprima della tua esperienza di pubblicazione con il filtro dei prodotti basato sulla conversazione.

Per valutare e testare, segui questi passaggi. Nella sezione Valuta delle schede Cerca o Sfoglia della pagina Valuta della console Ricerca per il commercio.

1. Vai alla pagina Valuta nella console Ricerca per il commercio.
   
   Vai alla pagina Valuta

2. Fai clic su Cerca o Sfoglia.

3. Nel campo Valutazione della ricerca, inserisci una query di test sensata in base al catalogo che hai caricato per la ricerca, ad esempio scarpe se il tuo catalogo è composto da articoli di abbigliamento. Fai clic su Anteprima ricerca per visualizzare i risultati di ricerca. Se hai attivato il filtro dei prodotti basato sulla conversazione, le domande generative sono attivate nel riquadro a destra.

4. Un elenco di domande del test è disponibile nel riquadro a destra.

API Generative Question

Questa sezione descrive come utilizzare l'API di domande generative per integrare l'API di ricerca conversazionale nella tua UI, gestire le domande generative e pubblicare la funzionalità sul tuo sito.

Integrazione API

Oggetti:

• GenerativeQuestionsFeatureConfig
• GenerativeQuestionConfig
• Servizio GenerativeQuestions
  • UpdateGenerativeQuestionsFeatureConfiguration
  • UpdateGenerativeQuestionConfig
  • ListGenerativeQuestionConfigs
  • GetGenerativeQuestionFeatureConfig
  • BatchUpdateGenerativeQuestionConfigs

L'elemento fondamentale per integrare questa funzionalità è la definizione della risorsa question. Sono inclusi la domanda stessa e se è consentita nella conversazione. Per impostazione predefinita, la domanda viene generata da un modello LLM, ma può essere sostituita dall'amministratore.

Attivare il filtro dei prodotti tramite conversazione

Oggetto:

• GenerativeQuestionsFeatureConfig

Questo oggetto è un file di configurazione di controllo per attivare la funzionalità per le domande generative al fine di gestire l'esperienza di pubblicazione complessiva del filtro dei prodotti conversazionali. GenerativeQuestionsFeatureConfig utilizza un metodo GET per ottenere informazioni sugli attributi e stabilire se sono indicizzati o meno dal catalogo associato al progetto.

L'opzione feature_enabled determina se le domande vengono utilizzate al momento della pubblicazione. Gestisce gli switch di primo livello nella console.

Nota: non puoi attivare questa funzionalità finché i requisiti relativi ai dati non sono soddisfatti. Se i requisiti dei dati non sono soddisfatti, l'API attiva un errore di convalida. La convalida dei requisiti dei dati è visibile nella console Ricerca per il commercio. Sotto il cofano, viene chiamata l'API di configurazione di questa funzionalità.

Attivare la funzionalità

// Configuration for overall generative question feature state.
message GenerativeQuestionsFeatureConfig {
...

// Resource name of the affected catalog.
// Format: projects/{project}/locations/{location}/catalogs/{catalog}
string catalog = 1 [(google.api.field_behavior) = REQUIRED];

// Determines whether questions are used at serving time.
// Note: You cannot enable this until initial data requirements are
// satisfied.
bool feature_enabled = 2 [(google.api.field_behavior) = OPTIONAL];

// Minimum number of products in the response to trigger follow-up questions.
// Value must be 0 or positive.
int32 minimum_products = 3 [(google.api.field_behavior) = OPTIONAL];
}

Campi pertinenti alla conversazione
catalog	string	Il nome della risorsa del catalogo interessato a livello di progetto. Formato: projects/{project}/locations/{location}/catalogs/{catalog}.
feature_enabled	boolean	Attiva o disattiva le domande. Campo facoltativo. Non può essere attivata finché non vengono soddisfatti i requisiti dei dati. Se viene tentato, viene generato un errore.
minimum_products	Integer32	Numero minimo di prodotti nella risposta per attivare le domande di follow-up. Deve avere un valore pari o superiore a 0.

Gestire le domande generative

Oggetto:

• GenerativeQuestionConfig

Una domanda può essere abilitata alla conversazione con il campo booleano allowed_in_conversation. Controlla la configurazione di una singola domanda generata.

Campi (comportamenti di controllo per la conversazione evidenziati)
catalog	string	Utilizzato per identificare l'insieme di attributi (e per estensione le domande) disponibili. Questi valori sono tutti definiti nel catalogo. Campo obbligatorio.
attributo	string	Lasse a cui è associata una domanda. Campo obbligatorio.
generated_question	string	La domanda predefinita generata dall'LLM. Solo output.
final_question	string	La domanda che viene posta. Può avere una lunghezza massima di 300 byte. Campo facoltativo.
example_values	Stringa ripetuta	Valori che possono essere utilizzati per rispondere alla domanda. Solo output.
frequenza	float	Il rapporto tra la frequenza con cui è stata posta una domanda. Solo output.
allowed_in_conversation	boolean	Indica se la domanda viene posta al momento della pubblicazione. Questo campo è facoltativo.

Esperienza di pubblicazione

Il filtraggio dei prodotti basato sulla conversazione si basa sull'interazione con l'utente tramite una conversazione continua di più turni. Pertanto, è necessaria almeno una seconda risposta per il funzionamento del filtro dei prodotti basato sulla conversazione. All'utente viene presentata una domanda di follow-up e le risposte suggerite nella risposta. L'utente può rispondere a questa domanda aggiuntiva inserendo la propria risposta o facendo clic su una risposta suggerita (opzione a scelta multipla).

• A scelta multipla L'opzione a scelta multipla funziona in background come un'estrazione (un filtro per tipo di evento), che restringe la query utilizzando i filtri. In background, quando l'utente fa clic su una risposta a scelta multipla, alla query viene applicato un filtro. L'applicazione di un filtro utilizzando il menu a scelta multipla conversazionale è identica all'applicazione dello stesso filtro utilizzando riquadri o sfaccettature dinamiche.

• Testo libero Se l'utente risponde con testo libero, viene generata una nuova query più specifica. Scopri di più su come i filtri dei prodotti basati sulla conversazione arricchiscono la cattura di filtri ed eventi utente a livello di API.

Servizio abilitato dalla funzionalità

Il servizio di domande generative (service GenerativeQuestionService{...}) viene utilizzato per gestire le domande generate con LLM. Il suo oggetto principale è il catalogo, da cui recupera le informazioni per restituire le domande per un determinato catalogo. Il servizio viene utilizzato per gestire lo stato complessivo della funzionalità delle domande generative, apportare modifiche singole o collettive e attivare o disattivare le domande. Per interfacciarsi con l'API di servizio, devono essere soddisfatti i requisiti dei dati e le domande devono essere prima inizializzate prima di poter essere gestite.

Il servizio interagisce con le configurazioni a livello di funzionalità e di domanda con due insiemi di gestori:

• Gestione di GenerativeQuestionsFeatureConfig (a livello di funzionalità):

  1. Aggiorna ti consente di modificare i prodotti minimi e attivare i campi.
  2. Get restituisce un oggetto.

• Gestione degli elementi Config di GenerativeQuestion (a livello di domanda):

  1. List restituisce tutte le domande per un determinato catalogo.
  2. Aggiorna consente di gestire le singole domande.
  3. Aggiornamento collettivo esegue la gestione delle domande raggruppate.

Il servizio restituisce una domanda semanticamente appropriata in base alla query iniziale.

Una domanda di follow-up viene generata dal modello LLM e può essere sostituita. Le domande vengono visualizzate in base alla probabilità che vengano utilizzate dai clienti chiamando la cronologia degli eventi di ricerca. Se non è presente una cronologia degli eventi di ricerca, il valore predefinito è nei log di ricerca di commercio.

Vengono generate domande diverse in base alla query precedente. Non sono previsti pesi fissi. L'AI che genera le domande con LLM apprende dalle query e modifica il peso di ogni query, in modo che, ad esempio, la parola "camicia" abbia un peso molto elevato per la categoria, mentre "camicia rossa XL" abbia un peso maggiore per categoria, taglia e colore.

Configurare l'esperienza di pubblicazione

Configura l'esperienza di pubblicazione integrando l'API di configurazione del filtro conversazionale con l'API di ricerca.

Visualizza l'integrazione dell'API

L'API di configurazione ConversationalFilteringSpec per la funzionalità si basa sulla nuova API di conversazione.

• ConversationalFilteringSpec: questo campo facoltativo è stato aggiunto a ConversationalSearchRequest, ma è obbligatorio se vuoi utilizzare la funzionalità di filtro delle conversazioni. Il campo riutilizza i campi SearchRequest, la query e il filtro. Include anche un campo per attivare una domanda di follow-up presentata all'utente dopo una query iniziale e un "conversation_id" per mantenere lo stato della conversazione tra il client e il server.
• ConversationalFilteringResult: un file proto contiene informazioni aggiuntive da restituire per il flusso RCS conversazionale in ConversationalSearchResponse. Sono inclusi conversation_id, refined_query, additional_filters, follow_up_question e suggested_answers.

Percorso dell'utente nell'API

Il flusso di conversazione funziona nel seguente modo: l'utente avvia una ricerca con una query iniziale e imposta il flag mode su mode nella nuova API.true L'utente seleziona quindi una risposta o fornisce un input di testo libero, che viene inviato nuovamente all'API utilizzando il campo user_answer. Questa nuova API fornisce additional_filter nella risposta. L'utente deve applicare questi filtri alla richiesta di follow-up dell'API Search. I risultati di ricerca si basano sull'input dell'utente e forniscono una nuova domanda di follow-up, che richiede una query di follow-up e continua la conversazione in più turni finché l'utente non trova ciò che cerca sul sito web del rivenditore.

Nota: il filtro dei prodotti conversazionali ora interagisce con due API: Search e Conversational. L'API Search è progettata per recuperare i risultati di ricerca e l'API Conversational per recuperare la risposta di conversazione. L'API Conversational non restituisce risultati di ricerca.

Supponendo che il filtro dei prodotti di conversazione sia abilitato sul sito web, il percorso dell'utente e la successiva interazione con Vertex AI Search for Commerce seguono questo percorso:

• Scenario 1. La prima query proviene dall'utente sia per l'API Search sia per l'API Conversation. L'API Search restituisce solo i risultati di ricerca. L'API Conversation restituisce le risposte suggerite e le domande di follow-up. Chiama l'API Search per la stessa query o page_category e recupera i risultati di ricerca.
• Passaggio 1a. La conversazione di follow-up richiesta viene inviata alla ricerca conversazionale. Chiama l'API Conversational con la modalità di filtro delle conversazioni corretta.
• Passaggio 1b. Risposta iniziale della Ricerca con solo risultati di ricerca. L'API Conversation perfeziona la query restituendo le risposte suggerite e le domande di follow-up.
• Scenario 2: l'utente seleziona una risposta con più opzioni.
• Passaggio 2a. Filtro delle risposte selezionate inviato all'API Conversation.
• Passaggio 2b. Entrambe le API Conversation e Search vengono eseguite con il filtro applicato.
• Scenario 3: l'utente seleziona il testo libero.
• Passaggio 3a. Risposta di testo inviata all'API Conversation. Utilizza l'API Conversational per inviare la risposta dell'utente.
• Passaggio 3b. L'utente riceve una domanda di follow-up con alcune risposte suggerite nella risposta conversazionale. La ricerca viene eseguita di nuovo con una query modificata. L'API di conversazione invia un'altra domanda e additional_filter. Questo filtro deve essere applicato ai risultati di ricerca recuperati dall'API Search nel primo passaggio.

Scenario 1. La prima query proviene dall'utente

Il commercio conversazionale è ora supportato solo dall'API Conversational. Il parametro conversationalFilteringMode nell'API Conversation distingue tra commercio conversazionale e filtro dei prodotti conversazionale.

Innanzitutto, gli sviluppatori devono creare la seguente richiesta di ricerca impostando il prodotto o l'articolo come query, in questo esempio "dress":

Richiesta API Search

{
  query: "dress",
}

Azioni aggiuntive lato client per attivare le ricerche filtrate in base alla conversazione:

• Gli sviluppatori devono anche creare una richiesta di ricerca di conversazione impostando "dress" come query.

• Per ricevere una risposta di conversazione, gli sviluppatori devono impostare mode su "CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY". In caso contrario, se è impostato su "DISABLED", non viene fornita alcuna domanda di follow-up.

Passaggio 1a. Rivenditore → ricerca: query iniziale con conversazione abilitata

Richiesta API Conversation

{
  "query": "dress",
  "conversational_search_spec":  {
    "mode": "CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY"
  }
}

Passaggio 1b. Ricerca → rivenditore: ID conversazione, query perfezionata, domanda di follow-up, risposte suggerite

Risposta dell'API Conversation

{
  conversation_id: "c154d073-87f5-4edb-accd-587eabe014ff"
  refined_query: "dress"
  conversational_filtering_result: {
    followup_question{
      followup_question: "What is the color?"
      suggested_answers {
        product_attribute_value {
          name: "colors",
          value: "yellow"
        }
      }
    suggested_answers {
      product_attribute_value {
        name: "colors",
        value: "blue"
      }
    }
    suggested_answers {
      product_attribute_value {
        name: "colors",
        value: "red"
      }
    }
   }
  }
}

• conversational_filtering_result è un campo correlato a ConversationalFilteringResult, un proto che contiene informazioni aggiuntive restituite dal flusso di conversazione. Il campo conversational_filtering_result in ConversationalSearchResponse fornisce dati supplementari fondamentali per il rendering dell'interfaccia utente lato client. Il campo conversational_filtering_result utilizza messaggi nidificati come SuggestedAnswer e AdditionalFilter per strutturare i dati restituiti in modo chiaro e comprensibile. Questa struttura gerarchica garantisce che le informazioni scambiate tra il client e il server siano ben definite e interpretabili.
• Le risposte suggerite sono ordinate in base ai valori facet del catalogo che sono stati attivati più di frequente negli eventi utente come filtri per tutte le query. L'ordinamento utilizza il campo engagement_rate nella domanda di follow-up generata dal servizio ConversationalSearch. Questo campo acquisisce il tasso di coinvolgimento storico mostrato dal filtro dagli eventi di ricerca del rivenditore inviati al server.
• Tutti gli altri campi rimangono invariati quando viene utilizzata la conversazione.

Che cosa fare con il risultato iniziale della ricerca conversazionale

• Sul lato client, gli sviluppatori devono memorizzare conversation_id nello spazio di archiviazione della sessione del browser in modo che possa essere utilizzato per continuare la ricerca di conversazione con il server.
• Questo viene utilizzato per tenere traccia della conversazione in corso, poiché uno shopper potrebbe avere più schede aperte con più conversazioni in esecuzione.

refined_queryindica al rivenditore la query corrente.

• Questo cambia nel corso della conversazione se uno shopper sceglie l'input di testo libero.
• Deve essere utilizzato se il rivenditore vuole mostrare la query corrente all'utente.

followup_question indica al rivenditore quale domanda mostrare all'utente

suggested_answers.

• Si tratta di un elenco ordinato delle risposte a scelta multipla che devono essere mostrate agli utenti.
• Se vuoi mostrare meno risultati rispetto all'elenco completo, mostra solo i primi N risultati
• Questo elenco è ordinato, quindi deve essere mostrato nell'ordine corretto. In altre parole, il primo risultato visualizzato è il primo elencato.

Il filtro dei prodotti conversazionali offre queste opzioni per un coinvolgimento continuo della conversazione, che consente di perfezionare più rapidamente la ricerca:

Scenario 2

Scenario 3

Scenario 2: l'utente seleziona un'opzione a scelta multipla

Se un utente ha selezionato una risposta a scelta multipla gialla:

• Gli sviluppatori devono ripristinare il conversation_id dallo spazio di archiviazione della sessione.
• Imposta mode su CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY.
• Imposta user_answer per ciò che l'utente seleziona.

Passaggio 2a. Rivenditore → ricerca: filtro di risposta selezionato

Richiesta JSON

{
  query: "dress"
  conversation_id: "c154d073-87f5-4edb-accd-587eabe014ff"
  conversational_search_spec {
    "mode": "CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY"
    user_answer {
      selected_answer {
        product_attribute_value {
          name: "colors"
          value: "yellow"  
        }
      }
    }
  }
}

Passaggio 2b. Ricerca → rivenditore: filtri applicati

Risposta JSON

{
  conversation_id: "c154d073-87f5-4edb-accd-587eabe014ff"
  refined_query: "dress"
  conversational_filtering_result {
    additional_filter {
      product_attribute_value {
        name: "colors",
        value: "yellow"
      }
    }
    followup_question{
    followup_question: "What is the occasion?"
    suggested_answers {
      product_attribute_value {
        name: "attribute.occasion",
        value: "wedding"
      }
    }
    suggested_answers {
      product_attribute_value {
        name: "attribute.occasion",
        value: "party"
      }
    }
  }
 }
}

Che cosa fare con una risposta a scelta multipla

La risposta alla ricerca è praticamente identica alla risposta alla prima query, tranne per il fatto che utilizza anche un additional_filter. In questo esempio, deve essere utilizzato per selezionare la casella del filtro per color = "yellow". Deve essere aggiunto a tutti gli altri filtri selezionati dall'utente. In altre parole, additional_filter deve essere aggiunto all'evento nel campo filter inviato per questa query di follow-up e richiesta di ricerca da utilizzare per le richieste di ricerca di follow-up o i caricamenti di eventi, come in filter: "colors:ANY(\"yellow\")".

Scenario 3: l'utente seleziona un input di testo libero

Se un utente digita lavanda:

• Gli sviluppatori devono ripristinare il conversation_id dallo spazio di archiviazione della sessione.
• Imposta followup_conversation_requested su true.
• Imposta user_answer per gli input dell'utente (con il prefisso "text_answer:").

Passaggio 3a. Rivenditore → ricerca: risposta di testo

Richiesta JSON

{
  query: "dress"
  conversation_id: "c154d073-87f5-4edb-accd-587eabe014ff"
  conversational_search_spec {
    "mode": "CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY"
    user_answer: {
        text_answer: "lavender"
    }
  }
}

Passaggio 3b. Ricerca → rivenditore: esecuzione con query modificata

Risposta JSON

{
  conversation_id: "c154d073-87f5-4edb-accd-587eabe014ff"
  refined_query: "lavender dress"
  conversational_filtering_result {
    Followup_question {
    followup_question: "What is the occasion?"
    suggested_answers {
      product_attribute_value {
        name: "attribute.occasion"
        value: "wedding"
      }
    }
    suggested_answers {
      product_attribute_value {
        name: "attribute.occasion"
        value: "party"
      }
    }
  }
 }
}

Che cosa fare con una risposta di testo libera

• Simile alla risposta iniziale, ma tieni presente che refined_query è ora aggiornato.
• Lo sviluppatore deve aggiornare l'interfaccia utente del client per refined_query di conseguenza, ovvero mostrare la query rivolta all'utente che è passata da "dress" a "lavender dress".
• Lo sviluppatore deve inviare a Ricerca la query perfezionata corretta negli eventi.