Ce document concerne Recommendations AI, Retail Search et la nouvelle console Retail. Pour utiliser Retail Search dans la phase en disponibilité limitée, contactez le service commercial Cloud.

Si vous n'utilisez que Recommendations AI, restez dans la console Recommendations AI et consultez la documentation sur Recommendations AI.

Créer des modèles

Cette page explique comment créer un modèle Recommendations AI.

Si vous disposez déjà d'un modèle de recommandation du type approprié et que vous souhaitez obtenir des prédictions à partir d'un autre emplacement de votre site, vous pouvez créer une configuration de diffusion correspondante plutôt que créer un modèle. En savoir plus

Présentation

Lorsque vous souhaitez utiliser un nouveau type de recommandation pour obtenir des prédictions, vous devez créer un modèle de recommandation et fournir suffisamment de données d'événements utilisateur pour qu'il puisse être entraîné. Vous créez des configurations de diffusion pour votre nouveau modèle et, une fois l'entraînement terminé, vous pouvez demander des prédictions à partir de ces configurations de diffusion.

Pour obtenir une présentation du processus de travail avec Retail, consultez la page Mettre en œuvre une solution Retail.

Créer un modèle de recommandation

Ajoutez un modèle de recommandation à l'aide de Google Cloud Console Vous pouvez avoir jusqu'à 20 modèles par projet, et jusqu'à 10 d'entre eux peuvent être actifs (non suspendus) à tout moment. Apprenez-en plus sur la mise en pause d'un modèle.

Vous pouvez lancer jusqu'à cinq opérations de modélisation par minute. Les opérations de modélisation limitées sont la création, la suppression, la pause et la reprise.

Pour pouvoir créer un modèle, vous devez répondre aux exigences relatives à la création d'un modèle.

Pour créer un modèle, procédez comme suit :

  1. Accédez à la page des modèles Retail dans Google Cloud Console.

    Accéder à la page "Modèles"

  2. Cliquez sur Créer un modèle.

  3. Attribuez un nom à votre modèle.

    Ce nom doit comporter 1 024 caractères au maximum, et ne peut contenir que des caractères alphanumériques, des traits de soulignement, des traits d'union et des espaces.

  4. Choisissez le type de recommandation que vous souhaitez que ce modèle soit entraîné à fournir, ainsi que son objectif commercial (s'il est disponible pour ce modèle).

  5. Cliquez sur Créer pour créer le modèle de recommandation.

    Si vous avez importé assez de données d'événement utilisateur du type requis, l'entraînement initial et le réglage du modèle commencent. L'entraînement initial et le réglage du modèle prennent deux à cinq jours.

    Vous pouvez créer des configurations de diffusion pour votre nouveau modèle avant la fin de l'entraînement, mais ils ne diffuseront que des prédictions "à blanc" jusqu'à ce que l'entraînement initial et le réglage se terminent et que le modèle soit activé.

Exigences relatives à la création d'un modèle de recommandation

La première fois que vous utilisez un type de recommandation spécifique pour votre site, vous entraînez un nouveau modèle de machine learning. Le processus nécessite une quantité suffisante de données d'entraînement ainsi que du temps pour entraîner et régler le modèle. Pour commencer à utiliser un nouveau type de recommandation, vous devez suivre les étapes suivantes :

  1. Importez votre catalogue dans Retail, si ce n'est pas déjà fait, et mettez en œuvre des processus pour maintenir le catalogue à jour.
  2. Commencez à enregistrer des événements utilisateur dans Retail, si ce n'est pas déjà fait, en veillant à suivre les bonnes pratiques pour enregistrer les données d'événements utilisateur.
  3. Identifiez le type de recommandation et l'objectif d'optimisation que vous souhaitez utiliser.
  4. Déterminez les exigences applicables aux données d'événement utilisateur pour le type de recommandation et l'objectif souhaités.
  5. Importez les données d'historique des événements utilisateur pour répondre aux exigences minimales applicables aux données d'événements, ou attendez que la collecte des données d'événements utilisateur génère suffisamment de données pour satisfaire les exigences minimales.
  6. Créez votre modèle et vos configurations de diffusion.

    À ce stade, Retail lance l'entraînement et le réglage du modèle. L'entraînement initial et le réglage du modèle prennent deux à cinq jours.

  7. Vérifiez que votre modèle fonctionne correctement à l'aide de la version bêta de la prédiction.

  8. Créez votre test A/B.

Exigences relatives aux données d'événements utilisateur

Le type d'événements utilisateur que vous importez et la quantité de données dont vous avez besoin dépendent de votre type de recommandation (modèle) et de votre objectif d'optimisation. Une fois que vous avez atteint la quantité minimale de données requise, vous pouvez commencer l'entraînement du modèle.

La période de collecte des données représente la durée maximale pendant laquelle l'API Retail recherche les événements utilisateur ; l'importation d'autres données historiques n'a aucun effet sur la qualité du modèle.

Étant donné que l'API Retail ne peut pas produire de modèles de bonne qualité en se basant sur des données synthétiques, veillez à utiliser des événements utilisateur réels et des données de catalogue réelles.

Type de modèle Objectif d'optimisation Types d'événements utilisateur compatibles Exigence minimale en matière de données Période de collecte de données
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1 000 événements purchase incluant au moins 100 ID de visiteur uniques.

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(une moyenne de 10 événements purchase-complete par élément de catalogue associé).

OU

90 jours d'événements purchase-complete.)

12 mois
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Au moins 100 codes SKU de produits en stock doivent être présents dans la branche de catalogue 0. Aucun événement utilisateur n'est requis.

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