Búsqueda coloquial

En esta página, se describe una función de búsqueda guiada en la búsqueda conversacional de Vertex AI Search para el comercio.

La búsqueda conversacional permite a los minoristas proporcionar una experiencia de búsqueda más interactiva a sus usuarios. La función de búsqueda conversacional funciona como parte del paquete de Búsqueda guiada, lo que beneficia a los clientes, ya que limita las consultas de los usuarios y presenta productos relevantes más rápido.

Obtén más información sobre los siguientes temas:

• Cómo funciona la búsqueda conversacional
• La experiencia de publicación a través de la API principal (consulta)
• La experiencia del administrador a través de la API y la consola de control

Cómo funciona la búsqueda conversacional

Cuando está habilitada, la Búsqueda conversacional de Vertex AI para comercio guía a los compradores a través de la búsqueda de productos en los sitios de comercio mediante conversaciones. Después de una consulta de texto inicial en Vertex AI Search for Commerce, el comprador en línea recibe una pregunta de seguimiento relevante y opciones de respuesta múltiple. El usuario puede responder la pregunta de seguimiento con texto libre o haciendo clic en una opción de opción múltiple de conversación.

Nota: Explorar solo tiene la opción de selección múltiple, mientras que la Búsqueda tiene capacidades de búsqueda conversacional completas.

Si la búsqueda conversacional está habilitada en el sitio del minorista, las preguntas adicionales generan una conversación que se desarrolla hasta que ocurre una de las siguientes tres situaciones:

• Se alcanza un recuento mínimo de productos preconfigurado (una conversación no es útil cuando solo aparecen dos productos, por ejemplo).
• El usuario hace clic en un producto y lo agrega a su carrito (el objetivo).
• La búsqueda y la exploración de venta minorista se quedan sin preguntas generadas por IA.

Detrás de escena

La búsqueda conversacional se basa en atraer al usuario con una conversación continua de varios turnos. Por lo tanto, se requiere al menos una segunda respuesta para que funcione la búsqueda conversacional. Se le presenta al usuario una pregunta de seguimiento y respuestas sugeridas en la respuesta. El usuario puede responder esta pregunta de seguimiento ingresando su respuesta o haciendo clic en una respuesta sugerida (opción de opción múltiple).

• Opción múltiple La opción de opción múltiple funciona en segundo plano como una faceta (un filtro de tipo de evento), que limita la consulta mediante el filtrado. En segundo plano, cuando el usuario hace clic en una respuesta de opción múltiple, se aplica un filtro a la consulta. Aplicar un filtro con la opción de selección múltiple de conversación es idéntico a aplicar el mismo filtro con facetas o tarjetas dinámicas.

• Texto libre Si el usuario responde con texto libre, se genera una consulta nueva y más específica. Obtén más información sobre cómo la búsqueda conversacional enriquece la captura de filtros y eventos de usuario en el recorrido del usuario.

Beneficios de la búsqueda conversacional

Mejorar la experiencia de Vertex AI Search for Commerce con la búsqueda conversacional ofrece varios beneficios tanto para el minorista como para el usuario.

Limita las búsquedas con muy pocos clics

La búsqueda conversacional ofrece una forma rápida de filtrar 10,000 productos a menos de 100 productos de manera más eficiente. Esto aumenta las probabilidades de que el usuario decida realizar una compra, lo que aumenta el porcentaje de ingresos por búsqueda.

Alternativa a las facetas dinámicas

Los componentes facetados dinámicos se asocian con consultas amplias que tienen ingresos bajos por consulta. Los clientes pueden sentirse abrumados cuando ven decenas de miles de resultados, lo que genera el riesgo de que abandonen su experiencia de búsqueda. En particular, las búsquedas que muestran recuentos altos de productos tienen ingresos por búsqueda inusualmente bajos. La búsqueda conversacional puede definir mejor las consultas y se puede usar junto con las facetas dinámicas. La búsqueda conversacional ofrece algunas ventajas sobre las facetas dinámicas, ya que es más humana, más interactiva y usa menos espacio en la página.

Preguntas generativas personalizables adaptadas a las preferencias de los minoristas

La búsqueda conversacional fomenta una interacción humana con las preguntas de IA generativa, ya que permite a los minoristas editar, reemplazar o anular de forma preliminar las preguntas generadas por IA según sus preferencias, en función del catálogo subido. Las preguntas se pueden editar o inhabilitar de forma individual o masiva en la Búsqueda de la Consola para comercio o en la API para personalizar las preguntas que quieres que aparezcan en la búsqueda.

Consola: Experiencia del administrador

La consola permite a los minoristas administrar preguntas generativas en una experiencia de conversación de Vertex AI Search para comercio. Obtén más información para usar preguntas generativas en la búsqueda conversacional.

Pasos para usar el servicio de preguntas generativas

1. Satisfacer los requisitos de datos

2. Configura las anulaciones manuales.

3. Activa la función.

4. Obtén una vista previa y realiza pruebas.

Requisitos de los datos

En la consola, en Búsqueda y navegación conversacional, en la pestaña Verificaciones de cobertura o en Calidad de los datos > Conversación, verás si tus datos de búsqueda están listos para la búsqueda conversacional.

Para habilitar la búsqueda conversacional, debes cumplir con ciertos requisitos de datos.

Debes realizar las siguientes acciones:

1. 1,000 consultas por día: Después de alcanzar este primer límite, se genera un plan de conversación que evalúa tus entradas y salidas:
   • Entradas: Cantidad de filtros en eventos
   • Resultados: Cobertura de conversación
2. 25% de cobertura de conversación: La cobertura de conversación, que calculan los modelos de Vertex AI Search for Commerce, es el porcentaje de consultas que tienen una pregunta. Un 25% ponderado por frecuencia (por volumen) de las consultas debe tener al menos una primera pregunta que coincida con ella.

Si aún no tienes el 25% de cobertura de conversaciones, pero tienes las primeras 1,000 consultas por día que son un requisito previo, se comenzarán a aplicar las verificaciones de bloqueo y advertencias a tus resultados y entradas, respectivamente. Aquí, Vertex AI Search for commerce comienza a calcular en qué porcentaje deben aumentar tus filtros aplicados por eventos del usuario para alcanzar el umbral de cobertura de conversación del 25%. Cuantos más filtros se suban, mayor será la cobertura que se alcance.

Para ver tu nivel de preparación para la conversación, sigue estos pasos:

1. Ve a la pestaña Conversación en la página Calidad de los datos de la consola de Búsqueda para comercio. Aquí verás la verificación fundamental de si un mínimo del 25% de las búsquedas tiene al menos una pregunta adicional, así como verificaciones de asesoramiento sobre qué porcentaje de eventos de usuario con filtros válidos se necesita para alcanzar ese objetivo de cobertura de conversación.

2. Si superas la verificación crítica, con suficientes eventos de usuario con filtros válidos, continúa con el siguiente paso.

3. Para controlar cómo se publican las preguntas generativas, ve a la página de navegación y búsqueda conversacional en la consola de Búsqueda para comercio.

Controles de preguntas generativas

La IA generativa escribe una pregunta para cada atributo indexable del catálogo, con los nombres y los valores de los atributos del sistema y los personalizados. Estas preguntas las genera un LLM y su objetivo es mejorar la experiencia de búsqueda. Por ejemplo, para el tipo de muebles, los valores pueden ser para interiores o exteriores. La IA sintetizará una pregunta sobre qué tipo de muebles buscas.

Cada faceta tendrá una pregunta generada. En función de los eventos históricos de los usuarios y la participación en las facetas de los datos de eventos de búsqueda anteriores, las preguntas se ordenan según la frecuencia esperada de su aparición. La IA primero analizará las preguntas de la parte superior y, luego, encontrará lo que es relevante por atributo. La lista de preguntas se genera una vez. Si se agrega un atributo nuevo, este se reflejará en la lista en dos horas.

1. Ve a la página Búsqueda y navegación conversacional en la consola de Búsqueda para comercio.
   
   Ve a la página Búsqueda conversacional y exploración.

2. En la pestaña Administrar preguntas generadas por IA, puedes ver todas las preguntas ordenadas según la frecuencia con la que se usan, en frecuencia ponderada por consulta, es decir, la frecuencia con la que se publican con consultas comunes. El ranking usa el campo de frecuencia en GenerativeQuestionConfig. Este campo se encarga de ordenar las preguntas generadas por IA según la frecuencia con la que se usan.

3. Puedes usar la opción de filtro para filtrar las preguntas.

4. Marca la casilla para habilitar la visibilidad de las preguntas para cada atributo.

5. Haz clic en al final de cada fila para abrir un panel de edición para cada pregunta.

Para realizar ediciones masivas, sigue estos pasos:

1. Selecciona o borra las casillas junto a las preguntas que deseas incluir o excluir en la conversación.

2. Haz clic en los botones Permitir en la conversación o No permitir en la conversación que aparecen en la parte superior de la lista. Como alternativa, para editar una pregunta individual, haz clic en y marca o desmarca la casilla junto a Permitido en la conversación en el panel que se abre:

Cómo usar preguntas generativas en la búsqueda conversacional

La API del servicio de preguntas generativas proporciona controles para mitigar posibles inconsistencias en el resultado del LLM. Se pueden administrar desde la consola. Aquí, los minoristas también pueden configurar la búsqueda conversacional activando su estado y estableciendo la cantidad mínima de productos necesarios para activarla.

Puedes definir las preguntas, especificar la pregunta en sí, las posibles respuestas y si la pregunta está permitida en la conversación. Un LLM puede generar preguntas individuales o el minorista puede anularlas. La consola admite la revisión de preguntas generadas por IA, lo que permite a los minoristas anularlas o activar o desactivar su estado de conversación. Las preguntas también se pueden editar de forma masiva.

Cómo editar preguntas individuales

También puedes usar controles para seleccionar las preguntas individuales. Se recomienda que lo hagas antes de activar la búsqueda conversacional.

Para cada pregunta, hay dos opciones. Haz clic en en la última columna para acceder a las preguntas visibles para el panel de usuarios:

1. Desactivar una pregunta para todas las consultas: La pregunta se habilitará de forma predeterminada. Borra (o vuelve a marcar) la casilla junto a Permitido en la conversación. Esta opción omite la pregunta por completo. Un minorista puede inhabilitar una pregunta por completo si no se relaciona con los atributos consultados o si se puede malinterpretar como inapropiada de alguna manera (una pregunta como "¿Qué talla de vestido buscas?" puede percibirse como una intromisión en el peso de un comprador).
2. Reescribe una pregunta: En el panel, puedes ver la pregunta generada por IA, a qué atributo está vinculada y qué valores tiene. Haz clic en el lápiz para volver a escribirlo.

Cómo activar la búsqueda conversacional

Después de editar tus preguntas de IA generativa en la consola, estará todo listo para activar la búsqueda conversacional.

Para habilitar la búsqueda conversacional, ve a la página de búsqueda y exploración conversacional en la consola de Búsqueda para comercio.

1. Ve a la página Búsqueda y navegación conversacional en la consola de Búsqueda para comercio.
   
   Ve a la página Búsqueda conversacional y exploración.

2. En la pestaña Configurar de la Búsqueda para comercio, encontrarás la configuración del sistema. Esto incluye establecer los productos mínimos necesarios para que coincidan con la consulta antes de que se pueda iniciar una conversación, es decir, cuando se generan preguntas. Esta cantidad mínima es => 2. El valor mínimo se puede configurar para que sea más alto, pero nunca inferior a 2. Ten en cuenta la cantidad de productos de tu catálogo que deseas que se muestren en la búsqueda para que los usuarios inicien una conversación. Por ejemplo, un punto óptimo para esta cantidad es una fila por página para que los resultados de la búsqueda mínimos activen una conversación.

3. Activa el botón de activación. En esta página, también se proporciona información sobre el estado de tus verificaciones de bloqueo y advertencia. Si tienes suficientes consultas de búsqueda con al menos una pregunta adicional, tu sitio ya tiene habilitada la búsqueda conversacional.

Evaluar y probar

Evaluar te permite obtener una vista previa de la experiencia de publicación mediante la ejecución de una búsqueda de prueba y la comprobación de tus preguntas en las facetas que se muestran. Esta parte de la consola te brinda una vista previa de tu experiencia de publicación con la búsqueda conversacional.

Para ello, busca este módulo en las pestañas Buscar o Explorar en la página Evaluar de la consola de Búsqueda para comercio.

1. Ve a la página Evaluar en la consola de Búsqueda para comercio.
   
   Ir a la página Evaluación

2. En el campo Evaluación de búsqueda, ingresa una consulta de prueba que tenga sentido según el catálogo que subiste para la búsqueda. Haz clic en Vista previa de la búsqueda. Verás los resultados de la búsqueda y, si tienes habilitada la búsqueda conversacional, verás preguntas generativas en el panel derecho.

3. En el panel derecho, verás una lista de preguntas de la prueba.

API de preguntas generativas: Experiencia del administrador

En esta sección, se describe cómo usar la API de preguntas generativas para integrar la API de búsqueda conversacional en tu IU, administrar las preguntas generativas y publicar la función en tu sitio.

Integración de API

• Administra la API de GenerativeQuestion desde la Búsqueda para comercio con lo siguiente:
  • Consola de búsqueda y exploración conversacional
  • Calidad de los datos
  • Evalúa

Objetos:

• GenerativeQuestionsFeatureConfig
• GenerativeQuestionConfig
• Servicio de GenerativeQuestions
  • UpdateGenerativeQuestionsFeatureConfiguration
  • UpdateGenerativeQuestionConfig
  • ListGenerativeQuestionConfigs
  • GetGenerativeQuestionFeatureConfig
  • BatchUpdateGenerativeQuestionConfigs

El núcleo de la integración de esta función reside en definir el recurso "question". Esto incluye la pregunta en sí y si se permite en la conversación. De forma predeterminada, un LLM genera la pregunta, pero el administrador puede anularla.

Habilita la función

Objeto:

• GenerativeQuestionsFeatureConfig

Este objeto es un archivo de configuración de control para habilitar la función de preguntas generativas para administrar la experiencia general de publicación de la búsqueda conversacional. GenerativeQuestionsFeatureConfig obtiene información de atributos mediante un método GET y si los atributos son indexables o no desde el catálogo asociado con el proyecto.

El interruptor feature_enabled determina si se usan preguntas en el momento de la publicación. Administra los botones de activación de nivel superior en la consola.

Nota: Esta función no se puede habilitar hasta que se cumplan los requisitos de datos iniciales. Si no se cumplen los requisitos de datos, la API activará un error de validación. La validación de los requisitos de datos se puede ver en la Búsqueda para comercios. De forma interna, llama a esta API de configuración de funciones.

Obtén más información para activar la búsqueda conversacional en la consola.

Habilita la función en la API

// 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 will be used at serving time.
  // Note: This feature cannot be enabled 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];
}

Campos relevantes para la conversación
catálogo	Es el nombre del recurso del catálogo afectado a nivel del proyecto. Formato: projects/{project}/locations/{location}/catalogs/{catalog}.
feature_enabled	booleano Activa o desactiva las preguntas. Es un campo opcional. No se puede habilitar hasta que se cumplan los requisitos de datos. Si se intenta, se muestra un error.
minimum_products	Integer32 Es la cantidad mínima de productos en la respuesta para activar las preguntas adicionales. Debe tener un valor de 0 o mayor.

Administra las preguntas generativas

Objeto:

• GenerativeQuestionConfig

Se puede habilitar para la conversación con el campo booleano allowed_in_conversation. Controla la configuración de una sola pregunta generada.

Campos (se destacan los comportamientos de control de la conversación)
catálogo	cadena Se usa para identificar qué conjunto de atributos (y, por extensión, preguntas) están disponibles. Todos estos valores se definen en el catálogo. Campo obligatorio.
faceta	cadena Es el atributo al que se asocia una pregunta. Campo obligatorio.
generated_question	cadena La pregunta predeterminada que generó el LLM. Solo salida.
final_question	cadena: Es la pregunta que se hará. Puede tener una longitud máxima de 300 bytes. Campo opcional.
example_values	Valores de cadena repetida que se pueden usar para responder la pregunta. Solo salida
frequency	Es la proporción de la frecuencia con la que se hizo una pregunta. Solo salida.
allowed_in_conversation	booleano Indica si se hace la pregunta en el momento de la publicación. Este campo es opcional.

Experiencia de publicación habilitada por esta función

El servicio de preguntas generativas (service GenerativeQuestionService{...}) se usa para administrar las preguntas generadas por el LLM. Su objeto superior es el catálogo, en el que recupera información para mostrar preguntas de un catálogo determinado. El servicio se usa para administrar el estado general de la función de pregunta generativa, realizar cambios individuales o por lotes, y activar o desactivar las preguntas. Se deben cumplir los requisitos de datos para interactuar con la API de Service, y las preguntas deben inicializarse antes de que se puedan administrar.

El servicio interactúa con las configuraciones a nivel de la función y a nivel de la pregunta con dos conjuntos de controladores:

• Controladores de GenerativeQuestionsFeatureConfig (nivel de la función):

  1. Actualización: Te permite cambiar los productos mínimos y habilitar campos.
  2. Get: Muestra un objeto.

• Controladores de configuración de GenerativeQuestion (a nivel de la pregunta):

  1. List: Muestra todas las preguntas de un catálogo determinado.
  2. Actualización: Administración de preguntas individuales
  3. Actualización por lotes: Administración de preguntas agrupadas

El servicio mostrará una pregunta semánticamente adecuada según la consulta inicial.

El modelo de LLM genera una pregunta de seguimiento que se puede anular. Las preguntas se muestran en función de la probabilidad de que los clientes las usen llamando al historial de eventos de búsqueda. Si no hay un historial de eventos de búsqueda, el resguardo se encuentra en los registros de búsqueda del minorista.

Se generan diferentes preguntas según la consulta anterior. No hay pesos fijos. La IA que impulsa las preguntas generadas por el LLM aprende de las búsquedas y cambia la ponderación de cada una, de modo que, por ejemplo, “camiseta” tenga una ponderación muy alta para la categoría, pero “camiseta roja XL” tenga en cuenta la categoría, el tamaño y el color.

API de configuración de búsqueda conversacional: Experiencia de publicación

La API de configuración de búsqueda conversacional está integrada en la API de búsqueda de la API de Vertex AI.

Integración de API

La API de configuración ConversationalSearchSpec para la función se encuentra en la parte superior de la API existente de Vertex AI Search para el comercio. Para admitir la nueva función, la búsqueda conversacional, se realizaron los siguientes cambios en la API principal (búsqueda) de Vertex AI Search for commerce:

• ConversationalSearchSpec: Este campo opcional se agregó en SearchRequest, pero es obligatorio si deseas usar la función de búsqueda conversacional. El campo reutiliza los campos SearchRequest, la consulta y el filtro. También incluye un campo para habilitar una pregunta de seguimiento que se le muestra al usuario después de una consulta inicial y un conversation_id para mantener el estado de la conversación entre el cliente y el servidor.

• ConversationalSearchResult: Un archivo proto contiene información adicional que se debe mostrar para el flujo de CRS de conversación en SearchResponse. Esto incluye conversation_id, refined_query, additional_filters, follow_up_question y suggested_answers (consulta la sección Recorrido del usuario).

Recorrido del usuario

El flujo de conversación funciona de la siguiente manera: El usuario inicia una búsqueda con una consulta inicial y la marca followup_conversation_requested establecida en "true". Luego, el usuario selecciona una respuesta o proporciona una entrada de texto libre, que se vuelve a enviar a la API con el campo user_answer. Luego, la API define mejor los resultados de la búsqueda en función de la entrada del usuario y proporciona una nueva pregunta de seguimiento, lo que genera una consulta de seguimiento y continúa la conversación en varios turnos hasta que el usuario encuentra lo que busca en el sitio web del minorista.

Si se supone que la búsqueda conversacional está habilitada en el sitio web, el recorrido del usuario y la interacción posterior con Vertex AI Search for Commerce siguen esta ruta:

• Paso 1: La primera consulta proviene del usuario
• Paso 1a: Se envió la conversación de seguimiento solicitada a la búsqueda
• Paso 1b. Respuesta de la Búsqueda inicial con una búsqueda refinada y respuestas sugeridas
• Situación 2: El usuario selecciona la opción de varias opciones.
• Paso 2a: Filtro de respuesta seleccionada enviado a la búsqueda
• Paso 2b: Se vuelve a ejecutar la búsqueda con el filtro aplicado
• Situación 3: El usuario selecciona texto libre.
• Paso 3a: Respuesta de texto enviada a la Búsqueda
• Paso 3b: La búsqueda se vuelve a ejecutar con una consulta modificada

Paso 1: La primera consulta proviene del usuario

conversational_search_spec: La introducción de este campo dentro del mensaje SearchRequest permite que el sistema distinga entre búsquedas conversacionales y normales. Esta determinación influye en si los usuarios reciben respuestas de conversación adicionales, lo que preserva las capacidades de búsqueda originales y, al mismo tiempo, las extiende para las interacciones de conversación. El campo conversational_search_spec está en formato de mensaje y contiene los detalles necesarios para el flujo de conversación, como las respuestas del usuario, los IDs de conversación y si el usuario desea una conversación de seguimiento. Esta información guía al sistema para comprender el contexto y las interacciones del usuario.

Si el campo booleano followup_conversation_requested está configurado como VERDADERO, la API responde con un conjunto inicial de resultados y una pregunta adicional. Se le proporcionará al usuario una experiencia de conversación en su búsqueda. Si este campo se establece en "FALSO", no se mostrará ninguna pregunta adicional.

Paso 1a. Minorista → Búsqueda: Búsqueda inicial con conversación habilitada

Solicitud JSON

{
  "query": "dress",
  "conversational_search_spec":  {
    "followup_conversation_requested": true
  }
}

Paso 1b. Búsqueda → minorista: ID de conversación, consulta refinada, pregunta adicional, respuestas sugeridas

JSON Response

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

• conversational_search_result: "ConversationalSearchResult" es un proto que contiene información adicional que se muestra desde el flujo de conversación. El campo conversational_search_result en SearchResponse proporciona datos complementarios que son fundamentales para la renderización de la IU en el lado del cliente. El campo conversational_search_result usa mensajes anidados, como SuggestedAnswer y AdditionalFilter, para estructurar los datos que se muestran de una manera clara y comprensible. Esta estructura jerárquica garantiza que la información que se intercambia entre el cliente y el servidor esté bien definida y sea interpretable.
• Las respuestas sugeridas se ordenan según los valores de faceta del catálogo que se utilizaron con más frecuencia en los eventos del usuario como filtros para todas las consultas. El orden usa el campo engagement_rate en la pregunta de seguimiento que genera el proto ConversationalSearch. Este campo captura el porcentaje de participación histórico que muestra el filtro a partir de los eventos de búsqueda del minorista que se envían al servidor.

Qué hacer con el resultado inicial de la búsqueda conversacional

• conversation_id: Es un identificador único para la sesión de búsqueda en curso, que se debe almacenar y usar en solicitudes posteriores. Está vacío en la consulta inicial, y el servidor responderá con el conversation_id. El campo se usa para hacer un seguimiento de "qué conversación se está llevando a cabo", ya que un comprador puede tener varias pestañas o dispositivos abiertos.
• refined_query: Hace un seguimiento de la consulta actual y se actualiza a medida que el usuario interactúa con la Búsqueda. Esto cambia si un comprador elige la entrada de texto libre. Si el comprador selecciona una opción de opción múltiple, este campo será el mismo que la consulta en la solicitud.
• followup_question: Le indica al minorista qué pregunta mostrarle al usuario. Contiene los campos question y suggested_answers.
• suggested_answers: Contiene valores de atributos de productos que contienen pares clave-valor de nombre y valor para cada respuesta sugerida. Proporciona una lista de opciones de respuesta múltiple. Este campo se puede configurar para que solo muestre los primeros N resultados de opción múltiple. Se ordenan por un campo engagement_rate, que representa la probabilidad de que la pregunta esté involucrada en una búsqueda.

Situación 2: El usuario selecciona una opción de opción múltiple

Si un usuario seleccionó una respuesta de opción múltiple yellow, ocurrirá lo siguiente:

• El conversation_id se restablece desde el almacenamiento de la sesión.
• followup_conversation_requested se establece como verdadero.
• La cadena user_answer usa "selected_answer", que contiene un par clave-valor product_attribute_value, o text_answer, que contiene la entrada de texto libre de valor para indicar la elección del usuario. Este campo se encuentra dentro del campo conversational_search_spec y contiene otros mensajes anidados, como "SelectedAnswer", para especificar los tipos de entrada del usuario (texto o respuestas seleccionadas).
• El resultado vuelve a llamar al objeto SearchResults y a sus campos.
• selected_answerEste campo pasa los atributos del producto para guiar la búsqueda conversacional.

Paso 2a. Minorista → Búsqueda: filtro de respuesta seleccionada

Solicitud JSON

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

Paso 2b. Búsqueda → minorista: filtros aplicados

JSON Response

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

Qué hacer con una respuesta de opción múltiple

La respuesta de la búsqueda es básicamente idéntica a la respuesta de la primera consulta, excepto que también usa un additional_filter. En este ejemplo, se debe usar para marcar la casilla de filtro de color = amarillo. Se debe agregar al campo filter en las solicitudes de búsqueda de seguimiento o las cargas de eventos, como en filter: "colors:ANY(\"yellow\")".

Situación 3: El usuario selecciona una entrada de texto libre

Si un usuario escribe lavender, ocurrirá lo siguiente:

• el conversation_id se restablece desde el almacenamiento de la sesión
• followup_conversation_requested se establece como verdadero
• user_answer se establece para lo que ingresa el usuario (con el prefijo text_answer:).

Paso 3a. Minorista → búsqueda: respuesta de texto

Solicitud JSON

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

Ten en cuenta la ausencia de un campo de filtro en la solicitud de texto libre.

Paso 3b. Búsqueda → minorista: ejecutar con una consulta modificada

JSON Response

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

Qué hacer con una respuesta de texto libre

• Es similar a la respuesta inicial, pero ten en cuenta que refined_query ahora se actualiza según corresponda.
• Actualiza la interfaz de usuario de búsqueda ("cuadro de búsqueda") con la búsqueda refinada.
• Envía la búsqueda refinada en los eventos de las solicitudes de búsqueda de seguimiento o las cargas de eventos.
• Si el usuario proporciona una respuesta de texto libre que coincide con una respuesta sugerida (por ejemplo, text_answer="yellow" cuando hay colors="yellow" como respuesta sugerida), este caso se tratará como una respuesta de opción múltiple (consulta más arriba).