Creare modelli di suggerimenti

Questa pagina descrive come creare un nuovo modello di suggerimenti.

Nota: non è necessario configurare o creare manualmente modelli per la ricerca.

Se hai già un modello di raccomandazione del tipo corretto e vuoi ottenere previsioni da una posizione diversa del tuo sito, puoi creare una nuova configurazione di pubblicazione anziché un nuovo modello. Scopri di più.

Introduzione

Quando vuoi utilizzare un nuovo tipo di suggerimento per ottenere previsioni, devi creare un nuovo modello di suggerimento e fornire dati di eventi utente sufficienti per l'addestramento. Crea configurazioni di pubblicazione per il nuovo modello e, quando l'addestramento del modello è terminato, richiedi previsioni da queste configurazioni di pubblicazione.

Per una panoramica della procedura di utilizzo di Vertex AI Search per il commercio, consulta Implementa Vertex AI Search per il commercio.

Crea un modello di suggerimenti

Aggiungi un nuovo modello di consigli utilizzando la console Cerca per il commercio o il metodo dell'APImodels.Create.

Puoi avere fino a 20 modelli per progetto e fino a 10 di questi possono essere attivi (non in pausa) in qualsiasi momento. Scopri di più su come mettere in pausa un modello.

Puoi avviare un massimo di cinque operazioni nei modelli al minuto. Le operazioni limitate nei modelli includono creazione, eliminazione, messa in pausa e ripresa.

Prima di creare un nuovo modello:

• Esamina e scegli tra i tipi di modelli per i suggerimenti e gli obiettivi commerciali del modello disponibili. Questi determinano il tipo di consigli che questo modello deve essere addestrato a fornire.
• Decidi la frequenza con cui ottimizzare il modello. Per i dettagli sui costi di ottimizzazione e addestramento, consulta la pagina Prezzi.
• Assicurati di aver caricato dati sufficienti per soddisfare i requisiti per la creazione di un nuovo modello. Alcuni requisiti dipendono dal tipo di modello scelto.

• Se prevedi di creare un modello di ottimizzazione a livello di pagina:

  • Controlla di avere già configurazioni di pubblicazione dei suggerimenti a cui sono collegati modelli addestrati. Devi fornire una selezione di configurazioni di pubblicazione dei consigli tra cui l'ottimizzazione a livello di pagina può scegliere quando ottimizza i consigli di una pagina.

  • Configura la registrazione degli eventi per gli eventi detail-page-view e per gli eventi che corrispondono al tipo di pagina su cui eseguirai il deployment del modello di ottimizzazione a livello di pagina (ad esempio, se esegui il deployment del modello su una home page, assicurati di configurare la registrazione per gli eventi home-page-view). Per migliorare i consigli personalizzati, è consigliabile anche la registrazione degli eventi per gli eventi purchase e add-to-cart.

  • Se scegli l'obiettivo commerciale Tasso di conversione (CVR), è necessaria la registrazione degli eventi per gli eventi add-to-cart.

  • Assicurati che, dopo aver creato il modello di ottimizzazione a livello di pagina, continui a eseguire query sul modello per creare impressioni dei consigli. Queste impressioni vengono utilizzate per addestrare il modello di ottimizzazione a livello di pagina e migliorare i consigli che fornisce.

Per creare un nuovo modello:

Console Google Cloud

1. Vai alla pagina Modelli nella console Search for commerce.
   
   Vai alla pagina Modelli

2. Fai clic su Crea modello.

3. Inserisci un nome per il modello.

   Il nome deve contenere al massimo 1024 caratteri e può contenere solo caratteri alfanumerici, trattini bassi, trattini e spazi.

4. Scegli il tipo di consiglio.

5. Se hai selezionato il tipo di modello Ottimizzazione a livello di pagina:

   1. Scegli il tipo di pagina per cui il modello "Ottimizzazione a livello di pagina" eseguirà l'ottimizzazione.

   2. Scegli la misura in cui limitare la pubblicazione di configurazioni di pubblicazione simili nei vari riquadri:

      • Tipo di modello univoco:non consentire la visualizzazione di più configurazioni di gestione con lo stesso tipo di modello su riquadri diversi.

      • Modello unico:non consentire la visualizzazione di più configurazioni di gestione con lo stesso modello su riquadri diversi.

      • Configurazione di pubblicazione univoca:non consentire la visualizzazione della stessa configurazione di pubblicazione su più riquadri.

      • Nessuna limitazione:consente la visualizzazione di qualsiasi configurazione di gestione su qualsiasi numero di riquadri.

   3. Per ogni riquadro dei consigli che prevedi di mostrare con questo modello:

      1. Inserisci un ID panel.

      2. Seleziona le configurazioni di pubblicazione che il modello di ottimizzazione a livello di pagina può considerare come opzioni per questo riquadro.

         Ad esempio, una pagina di aggiunta al carrello potrebbe avere un riquadro dei consigli in cui vuoi visualizzare i consigli Articoli acquistati spesso insieme o Altri articoli che potrebbero piacerti. In questo caso, seleziona una configurazione di pubblicazione che utilizza il modello Acquisti frequenti insieme e un'altra che utilizza il modello Altri che ti potrebbero piacere per la valutazione in questo riquadro. Quando effettui una chiamata di previsione al modello di ottimizzazione a livello di pagina, questo sceglie il tipo di consigli da visualizzare nel riquadro in base alla cronologia degli eventi dell'utente finale.

      3. Seleziona una configurazione di pubblicazione predefinita.

         In caso di interruzione del server Google, il modello di ottimizzazione a livello di pagina può comunque pubblicare i risultati dalla configurazione di pubblicazione predefinita.

   4. Se devi creare altri riquadri, per ogni nuovo riquadro fai clic su Aggiungi un riquadro e inserisci i dettagli del nuovo riquadro.

6. Scegli l'obiettivo commerciale, se disponibile per il tipo di modello che hai selezionato.

7. Se hai scelto il tipo di modello Acquistati spesso insieme, seleziona il tipo di prodotti contestuali:

   • Più prodotti di contesto: utilizza uno o più elementi come contesto per i suggerimenti di questo modello.
   • Prodotto di contesto singolo: utilizza un elemento come contesto per i suggerimenti di questo modello.

8. Esamina l'elenco Requisiti dei dati soddisfatti? per verificare di aver caricato dati sufficienti per il tipo di modello selezionato.

   Se un requisito dei dati non soddisfatto ti impedisce di creare il modello, viene visualizzata un'icona X accanto al requisito e il pulsante Crea nella parte inferiore del riquadro Crea modello di raccomandazione è disattivato.

   Se devi caricare altri dati, esamina attentamente i requisiti dei dati elencati per assicurarti se alcuni o tutti devono essere soddisfatti per quel modello, quindi importa gli eventi utente o i prodotti necessari per creare il modello.

   Per scoprire come importare, consulta Importare gli eventi utente storici e Importare le informazioni del catalogo.

9. Scegli la frequenza con cui ottimizzare il modello. Per i dettagli sui costi di ottimizzazione, consulta la pagina Prezzi.

   • Ogni tre mesi: il modello viene ottimizzato automaticamente ogni tre mesi.
   • Solo correzione manuale: il modello viene corretto solo quando lo fai manualmente.

10. (Funzionalità in Anteprima pubblica) Scegli se generare automaticamente tag per il filtro.

    • Genera automaticamente tag: l'attivazione di questa opzione consente di filtrare i risultati dei consigli di questo modello. Se questa opzione è attivata, il tempo di addestramento può aumentare. Per i dettagli sui costi di addestramento, consulta la pagina Prezzi.
    • Non generare tag: se questa opzione è disattivata, non puoi ricevere consigli filtrati da questo modello.

11. Fai clic su Crea per creare il nuovo modello di consigli.

    Se hai caricato dati sugli eventi utente sufficienti del tipo richiesto, inizia l'addestramento e l'ottimizzazione iniziali del modello. L'addestramento e l'ottimizzazione iniziali del modello richiedono 2-5 giorni, ma possono richiedere più tempo per i set di dati di grandi dimensioni.

    Puoi creare configurazioni di pubblicazione per il nuovo modello prima del completamento dell'addestramento, ma verranno pubblicate solo previsioni di "prova generale" fino al completamento dell'addestramento e dell'ottimizzazione iniziali e all'attivazione del modello.

curl

Invia una richiesta Models.create all'API v2 con un'istanza di Model nel corpo della richiesta. Consulta il riferimento dell'API Models.create.

Per informazioni dettagliate su tutti i campi Models, consulta il riferimento API Models.

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    --data '{
            "name": "FULL_MODEL_NAME",
            "displayName": "DISPLAY_NAME",
            "trainingState": "TRAINING_STATE",
            "type": "MODEL_TYPE",
            "optimizationObjective": "OPTIMIZATION_OBJECTIVE",
            "periodicTuningState": "TUNING_STATE",
            "filteringOption": "FILTERING_STATE",
            "modelTypeConfig" {
              "contextProductsType": "CONTEXT_PRODUCTS_TYPE"
            }
          }' \
  "https://retail.googleapis.com/v2beta/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/models"

Se hai caricato dati sugli eventi utente sufficienti del tipo richiesto, inizia l'addestramento e l'ottimizzazione iniziali del modello. L'addestramento e l'ottimizzazione iniziali del modello richiedono 2-5 giorni, ma possono richiedere più tempo per i set di dati di grandi dimensioni.

Puoi creare configurazioni di pubblicazione per il nuovo modello prima del completamento dell'addestramento, ma verranno pubblicate solo previsioni di "prova generale" fino al completamento dell'addestramento e dell'ottimizzazione iniziali e all'attivazione del modello.

Requisiti per la creazione di un nuovo modello di suggerimento

La prima volta che utilizzi un tipo di consiglio specifico per il tuo sito, stai addestrando un nuovo modello di machine learning, che richiede dati di addestramento sufficienti, nonché tempo per addestrare e ottimizzare il modello. Per iniziare a utilizzare un nuovo tipo di consiglio, segui questi passaggi:

1. Importa il catalogo in Vertex AI Search for commerce, se non l'hai già fatto, e implementa processi per mantenere aggiornato il catalogo caricato.
2. Inizia a registrare gli eventi utente in Vertex AI Search for Commerce, se non l'hai già fatto, assicurandoti di seguire le best practice per la registrazione dei dati degli eventi utente.
3. Identifica il tipo di consiglio e l'obiettivo di ottimizzazione che vuoi utilizzare.
4. Determina il requisito dei dati sugli eventi utente per il tipo di consiglio e l'obiettivo selezionati.
5. Importa i dati storici degli eventi utente per soddisfare i requisiti minimi dei dati sugli eventi oppure attendi che la raccolta dei dati sugli eventi utente soddisfi i requisiti minimi.

6. Crea il modello e le configurazioni di pubblicazione.

   A questo punto, Vertex AI Search for Commerce avvia l'addestramento e l'ottimizzazione del modello. L'addestramento e l'ottimizzazione iniziali del modello richiedono 2-5 giorni, ma possono richiedere più tempo per i set di dati di grandi dimensioni.

7. Verifica che il modello funzioni correttamente utilizzando l'anteprima della previsione.

8. Crea il tuo esperimento A/B.

Requisiti minimi dei dati per il tipo di modello

Il tipo di eventi utente che importi e la quantità di dati di cui hai bisogno dipendono dal tipo di suggerimento (modello) e dall'obiettivo di ottimizzazione. Quando raggiungi il requisito minimo dei dati, puoi iniziare l'addestramento del modello.

La finestra di raccolta dei dati rappresenta il periodo per gli eventi utente; l'importazione di più dati storici non influisce sulla qualità del modello.

Assicurati di utilizzare eventi utente reali e dati di catalogo reali. Non è possibile creare modelli di buona qualità con dati sintetici.

Tipo di modello	Obiettivo ottimizzazione	Tipi di eventi utente supportati	Requisito minimo dei dati	Finestra di raccolta dei dati
Consigliate per te	Percentuale di clic	detail-page-view home-page-view	7 giorni di eventi detail-page-view negli ultimi 90 giorni E 10 occorrenze per voce di catalogo in media (con una finestra di 90 giorni) di eventi detail-page-view OPPURE 60 giorni di eventi detail-page-view negli ultimi 90 giorni 100 voci di catalogo uniche per l'evento detail-page-view negli ultimi 90 giorni 10.000 eventi detail-page-view negli ultimi 90 giorni E 7 giorni di eventi home-page-view negli ultimi 90 giorni 10.000 eventi home-page-view negli ultimi 90 giorni	3 mesi
Consigliate per te	Tasso di conversione	add-to-cart detail-page-view home-page-view	7 giorni di eventi add-to-cart negli ultimi 90 giorni E 10 occorrenze per voce di catalogo in media (con una finestra di 90 giorni) di eventi add-to-cart OPPURE 60 giorni di eventi add-to-cart negli ultimi 90 giorni 100 voci di catalogo uniche per l'evento add-to-cart negli ultimi 90 giorni 10.000 eventi add-to-cart negli ultimi 90 giorni E 7 giorni di eventi detail-page-view negli ultimi 90 giorni E 10 occorrenze per voce di catalogo in media (con una finestra di 90 giorni) di eventi detail-page-view OPPURE 60 giorni di eventi detail-page-view negli ultimi 90 giorni 100 voci di catalogo uniche per l'evento detail-page-view negli ultimi 90 giorni 10.000 eventi detail-page-view negli ultimi 90 giorni E 7 giorni di eventi home-page-view negli ultimi 90 giorni 10.000 eventi home-page-view negli ultimi 90 giorni	3 mesi
Consigliate per te	Entrate per sessione	add-to-cart detail-page-view home-page-view	7 giorni di eventi add-to-cart negli ultimi 90 giorni E 10 occorrenze per voce di catalogo in media (con una finestra di 90 giorni) di eventi add-to-cart OPPURE 60 giorni di eventi add-to-cart negli ultimi 90 giorni 100 voci di catalogo uniche per l'evento add-to-cart negli ultimi 90 giorni 10.000 eventi add-to-cart negli ultimi 90 giorni E 7 giorni di eventi home-page-view negli ultimi 90 giorni 10.000 eventi home-page-view negli ultimi 90 giorni	3 mesi
Altri che ti potrebbero piacere	Percentuale di clic	detail-page-view	7 giorni di eventi detail-page-view negli ultimi 90 giorni E 10 occorrenze per voce di catalogo in media (con una finestra di 90 giorni) di eventi detail-page-view OPPURE 60 giorni di eventi detail-page-view negli ultimi 90 giorni 100 voci di catalogo uniche per l'evento detail-page-view negli ultimi 90 giorni 10.000 eventi detail-page-view negli ultimi 90 giorni	3 mesi
Altri che ti potrebbero piacere	Tasso di conversione	add-to-cart detail-page-view	7 giorni di eventi add-to-cart negli ultimi 90 giorni E 10 occorrenze per voce di catalogo in media (con una finestra di 90 giorni) di eventi add-to-cart OPPURE 60 giorni di eventi add-to-cart negli ultimi 90 giorni 100 voci di catalogo uniche per l'evento add-to-cart negli ultimi 90 giorni 10.000 eventi add-to-cart negli ultimi 90 giorni E 7 giorni di eventi detail-page-view negli ultimi 90 giorni E 10 occorrenze per voce di catalogo in media (con una finestra di 90 giorni) di eventi detail-page-view OPPURE 60 giorni di eventi detail-page-view negli ultimi 90 giorni 100 voci di catalogo uniche per l'evento detail-page-view negli ultimi 90 giorni 10.000 eventi detail-page-view negli ultimi 90 giorni	3 mesi
Altri che ti potrebbero piacere	Entrate per sessione	add-to-cart detail-page-view	7 giorni di eventi add-to-cart negli ultimi 90 giorni E 10 occorrenze per voce di catalogo in media (con una finestra di 90 giorni) di eventi add-to-cart OPPURE 60 giorni di eventi add-to-cart negli ultimi 90 giorni 100 voci di catalogo uniche per l'evento add-to-cart negli ultimi 90 giorni 10.000 eventi add-to-cart negli ultimi 90 giorni E 7 giorni di eventi detail-page-view negli ultimi 90 giorni E 10 occorrenze per voce di catalogo in media (con una finestra di 90 giorni) di eventi detail-page-view OPPURE 60 giorni di eventi detail-page-view negli ultimi 90 giorni 100 voci di catalogo uniche per l'evento detail-page-view negli ultimi 90 giorni 10.000 eventi detail-page-view negli ultimi 90 giorni	3 mesi
Acquistati frequentemente insieme	Entrate per sessione	purchase-complete	10 occorrenze per voce di catalogo in media (con una finestra di un anno di eventi purchase-complete) OPPURE 90 giorni di eventi purchase-complete nell'ultimo anno 100 voci di catalogo uniche per l'evento purchase-complete nell'ultimo anno 1000 eventi purchase-complete nell'ultimo anno	3 mesi Ti consigliamo di caricare gli eventi almeno una volta al giorno per mantenere una buona qualità dei dati. Durante le importazioni di eventi storici, assicurati che la distribuzione dei dati sia sbilanciata verso il timestamp più recente. Il numero di eventi nell'ultimo giorno del timestamp deve essere uguale o superiore al conteggio medio giornaliero degli eventi.
In vendita	Percentuale di clic	detail-page-view home-page-view	7 giorni di eventi detail-page-view negli ultimi 90 giorni E 10 occorrenze per voce di catalogo in media (con una finestra di 90 giorni) di eventi detail-page-view OPPURE 60 giorni di eventi detail-page-view negli ultimi 90 giorni 100 voci di catalogo uniche per l'evento detail-page-view negli ultimi 90 giorni 10.000 eventi detail-page-view negli ultimi 90 giorni E 7 giorni di eventi home-page-view negli ultimi 90 giorni 10.000 eventi home-page-view negli ultimi 90 giorni	3 mesi
In vendita	Tasso di conversione	add-to-cart detail-page-view home-page-view	7 giorni di eventi add-to-cart negli ultimi 90 giorni E 10 occorrenze per voce di catalogo in media (con una finestra di 90 giorni) di eventi add-to-cart OPPURE 60 giorni di eventi add-to-cart negli ultimi 90 giorni 100 voci di catalogo uniche per l'evento add-to-cart negli ultimi 90 giorni 10.000 eventi add-to-cart negli ultimi 90 giorni E 7 giorni di eventi detail-page-view negli ultimi 90 giorni E 10 occorrenze per voce di catalogo in media (con una finestra di 90 giorni) di eventi detail-page-view OPPURE 60 giorni di eventi detail-page-view negli ultimi 90 giorni 100 voci di catalogo uniche per l'evento detail-page-view negli ultimi 90 giorni 10.000 eventi detail-page-view negli ultimi 90 giorni E 7 giorni di eventi home-page-view negli ultimi 90 giorni 10.000 eventi home-page-view negli ultimi 90 giorni	3 mesi
Articoli simili	N/D	Nessuno richiesto.	Un ramo deve contenere 100 SKU di prodotto	N/D
Ottimizzazione a livello di pagina	Qualsiasi	detail-page-view add-to-cart purchase-complete home-page-view	L'ottimizzazione a livello di pagina ottimizza i riquadri dei suggerimenti scegliendo tra diversi modelli possibili. Consulta i requisiti dei dati per i modelli che selezioni come opzioni per l'ottimizzazione a livello di pagina.	N/D
Acquista di nuovo	N/D	purchase-complete	10 occorrenze per voce di catalogo in media (con una finestra di 90 giorni di eventi purchase-complete) OPPURE 60 giorni di eventi purchase-complete negli ultimi 90 giorni 100 voci di catalogo uniche per l'evento purchase-complete negli ultimi 90 giorni 1000 eventi purchase-complete negli ultimi 90 giorni Un ramo deve contenere 100 SKU di prodotto	N/D Ti consigliamo di caricare gli eventi almeno una volta al giorno per mantenere una buona qualità dei dati. Durante le importazioni di eventi storici, assicurati che la distribuzione dei dati sia sbilanciata verso il timestamp più recente. Il numero di eventi nell'ultimo giorno del timestamp deve essere uguale o superiore al conteggio medio giornaliero degli eventi.

Passaggi successivi

• Crea una configurazione di pubblicazione per il modello.
• Scopri come mettere in pausa e riprendere l'addestramento del modello.
• Al termine dell'addestramento del modello, inizia a richiedere i suggerimenti.