Datenqualität

Auf dieser Seite werden Anwendungsfälle für die Suche, die entsprechenden Leistungsstufen und die Möglichkeit beschrieben, in der Search for Retail-Konsole die Datenqualität zu bewerten und zu sehen, welche Leistungsstufen Sie freigeschaltet haben. Jede Leistungsstufe wird automatisch aktiviert, wenn Sie alle Datenanforderungen erfüllen, die ein Upgrade verhindern. Außerdem müssen Sie die Anforderungen für alle vorherigen Stufen erfüllen, um ein Upgrade auf die nächste Stufe durchzuführen.

Anwendungsfälle suchen

Die Suche liefert Suchergebnisse für zwei Anwendungsfälle:

  • Suche mit Textabfrage: Wird verwendet, wenn Käufer in Ihrer App nach Artikeln suchen, indem sie Textabfragen eingeben und eine Reihe relevanter Ergebnisse erhalten.
  • Suchanfrage: Wird verwendet, wenn Nutzer eine bestimmte Kategorieseite aufrufen, z. B. die Seite „Haushaltsgeräte“ auf der Website eines Baumarkts, und sich die sortierten Artikel in dieser Kategorie ansehen.

Weitere Informationen zu den Unterschieden zwischen diesen Anwendungsfällen finden Sie unter Text- und Navigationssuche.

Leistungsstufen für die Suche freischalten

Die Textabfrage und die Suchansicht haben unterschiedliche Leistungsstufen, die die Suchergebnisse immer weiter verbessern. Die Leistungsstufen sind von den Nutzerereignis- und Katalogdaten abhängig, die Sie in Vertex AI Search for Retail hochladen.

Die folgenden Leistungsstufen sind für beide Anwendungsfälle verfügbar: Suche mit Textabfrage und Suchanfragen:

Textabfrage

TIER 1

Relevanz:

  • Die Ergebnisse werden anhand der Relevanz für die Suchanfrage zurückgegeben, z. B. wie schwarz ein Kleid ist, wenn nach einem schwarzen Kleid gesucht wird.

Mindestanforderungen an Daten:

  • Katalog
  • Abfrage

TIER 2

Relevanz und Beliebtheit:

  • Hiermit wird TIER 1 auf die beliebtesten Elemente in der Suchanfrage eingegrenzt.
  • Gleich relevante Produkte werden nach der Beliebtheit des Produkts auf Ihrer Website sortiert.

Mindestanforderungen an Daten: Klickdaten

STUFE 3

Umsatzoptimiertes Ranking: Relevante Ergebnisse werden anhand der Wahrscheinlichkeit, dass das Produkt gekauft wird, basierend auf bestimmten websiteweiten Aktivitäten sortiert.

Mindestanforderungen an die Datenmenge: Ein großes Volumen an Nutzerereignissen.

TIER 4

Individuelle umsatzoptimierte Rangfolge:

  • Relevante Ergebnisse werden anhand der Einstellungen des einzelnen Nutzers und der Wahrscheinlichkeit, dass das Produkt gekauft wird, basierend auf den websiteweiten Aktivitäten dieses Nutzers sortiert.
  • Produkte werden anhand der „Übereinstimmungsqualität“ mit dem einzelnen Nutzer, der auf der Website sucht oder surft, bewertet.

Mindestanforderungen an Daten:

  • Ein großes Volumen an Nutzerereignissen.
  • Sie stimmen mit visitorID und/oder userId überein und sind für alle Nutzerereignisse einheitlich formatiert.

Durchsuchen

BRONZE

Zufallsergebnisse

  • Alle Suchergebnisse, die Ihren Filtern entsprechen, in zufälliger Reihenfolge.

SILVER

Beliebtheit

  • Die Ergebnisse werden nur anhand der Relevanz für die Kategorie zurückgegeben.

GOLD

Umsatzoptimiertes Ranking

  • Relevante Ergebnisse werden anhand der Wahrscheinlichkeit, dass das Produkt gekauft wird, basierend auf websiteweiten Aktivitäten, sortiert.

PLATINUM

Individuelle umsatzoptimierte Rangfolge

  • Relevante Ergebnisse werden anhand der Einstellungen des einzelnen Nutzers und der Wahrscheinlichkeit, dass das Produkt gekauft wird, basierend auf den standortweiten Aktivitäten, sortiert.

In der Retail-Konsole finden Sie auf der Seite Datenqualität Informationen dazu, ob Sie die Datenanforderungen der einzelnen Stufen erfüllt haben.

In den folgenden Abschnitten erfahren Sie, wie Sie sich für Benachrichtigungen zur Datenqualität registrieren, die Sie darüber informieren, in welche Stufe Ihre Daten gemäß Ihren aktuellen Parametern fallen. Diese Benachrichtigungen dienen auch als Leitfaden für die Datenanforderungen Ihres spezifischen Anwendungsfalls, um Ihre Suchergebnisse bestmöglich zu optimieren.

Datenqualität prüfen

Nachdem Sie Ihre Daten hochgeladen haben, rufen Sie die Retail Search Console auf, um Messwerte für die Datenüberprüfung für jede Leistungsstufe für Ihren Anwendungsfall zu sehen.

  1. Rufen Sie in der Search for Retail Console die Seite Datenqualität auf.

    Zur Seite „Datenqualität“

  2. Rufen Sie die Messwerte für die Datenprüfung für Ihren Suchanwendungsfall auf:

    • Klicken Sie auf den Tab Suche, um Messwerte für die Textsuche aufzurufen.
    • Wenn Sie Messwerte für die Suchanfrage „Im Web suchen“ sehen möchten, klicken Sie auf den Tab Suchanfrage.

  3. Sehen Sie sich oben auf der Seite die Übersichtskarte mit den Problemen für jede Leistungsstufe an.

    • Wenn die Stufe den Status „In Verwendung“ hat, haben Sie alle Blockierungsprobleme für diese Stufe behoben und sie entsperrt.
    • Wenn keine Probleme vorliegen:Sie haben die Datenprüfungen für diese Stufe bestanden. Wenn für diese Stufe und alle vorherigen Stufen keine Blockierungsprobleme vorliegen, dauert es etwa 24 Stunden, um das Modell zu trainieren und vorzubereiten und die neu freigeschaltete Stufe zu aktivieren.
    • Wenn Probleme auftreten, die zu einem Blockieren führen:Sehen Sie sich die Messwerte für diese Stufe an, um herauszufinden, welche Datenprobleme behoben werden müssen, damit die Stufe freigeschaltet wird.

  4. In der Tabelle mit den Datenprüfungsmesswerten für jede Leistungsstufe finden Sie eine Liste der Probleme, die ein Upgrade der Stufe blockieren oder die Suchleistung beeinträchtigen können.

  5. In der Spalte Status sehen Sie die Prioritätsstufe jedes Messwerts für die Datenprüfung:

    • Blockierung von Upgrades: Identifiziert Datenprobleme, die verhindern, dass Ihr Anwendungsfall von der Google Suche auf die nächste Leistungsstufe aktualisiert wird. Um eine Leistungsstufe freizuschalten, müssen alle Datenprüfungen, die das Upgrade blockieren, für diese Stufe und deren Vorgängerstufen bestanden werden.
    • Leistungskritisch: Identifiziert Datenprobleme, die ein Upgrade nicht blockieren, aber erhebliche Auswirkungen auf die Textsuche oder die Suchleistung haben können.
    • Konform: Gibt an, dass diese Datenprüfung bestanden wurde.
    • Nicht verfügbar: Die Prüfung der Daten, die eine Umstellung verhindern, ist noch nicht abgeschlossen. Für diese Messwerte wird – angezeigt. Nach dem Datenimport kann es bis zu 24 Stunden dauern, einige Datenprüfungen zu berechnen.

  6. Wenn Sie weitere Informationen zu einem Messwert benötigen, klicken Sie auf Details. Daraufhin wird ein Detailbereich mit einer Beschreibung des Messwerts, dem Zeitstempel der Datenprüfung und den Grenzwerten angezeigt.

  7. Prüfen Sie im Bereich Details eines Messwerts die Grenzwerte, die für die Datenprüfung dieses Messwerts erforderlich sind, um die Ergebnisse zu verbessern. Nicht alle Grenzwerte gelten für alle Messwerte:

    • Blockierungsgrenzwert: Ein Grenzwert, der für die Datenprüfung dieses Messwerts erfüllt werden muss.
    • Kritischer Grenzwert: Dieser Grenzwert sollte unbedingt eingehalten werden. Wenn dieser Grenzwert nicht erreicht wird, kann sich das erheblich negativ auf die Leistung auswirken.
    • Grenzwert für „Warnung“: Ein empfohlener Grenzwert, der eingehalten werden sollte. Wenn dieser Grenzwert nicht erreicht wird, kann sich das geringfügig auf die Leistung auswirken.

Wenn Sie weitere Daten importieren möchten, um Datenprobleme zu beheben, lesen Sie die öffentlichen Dokumentationen unter Verlaufsnutzerereignisse importieren oder Kataloginformationen importieren.

Best Practices

  • Geben Sie in Suchanfragen und Nutzerereignissen zusätzlich zu den Besucher-IDs für angemeldete Nutzer auch Nutzer-IDs an. So können die Suchergebnisse für den Nutzer basierend auf den Anmeldeereignissen auf verschiedenen Geräten personalisiert werden.
  • Senden Sie Nutzerereignisse in Echtzeit, anstatt sie mit Verzögerung per Batch-Upload zu senden. So können Suchergebnisse anhand der letzten Aktivitäten eines Nutzers auf Ihrer Website personalisiert werden.
  • Laden Sie alle Nutzerereignisse hoch. Reichen Sie beispielsweise nicht nur Ereignisse ein, die auf Suchanfragen zurückzuführen sind.

Funktionsauswahl für höhere umsatzoptimierte Stufen

Vertex AI Search for Retail wurde für Einzelhändler aktualisiert, deren Daten die oberen Leistungsstufen erreicht haben, die Umsatzoptimierte Suchfunktionen freischalten. Diese Händler in diesen höheren Stufen können jetzt die Funktionsauswahl nutzen:

  • Für die Suche: SILBER und GOLD
  • Für die Suche: Stufe 3 und 4

Warum wurde das Ranking aktualisiert?

Große Vertex AI Search-Lösungen für Einzelhändler haben bis zu 10.000 benutzerdefinierte Attribute in ihrem Produktkatalog. Das Ranking-Modell enthielt zuvor nur 20 statische Produktmerkmale (z. B. Preis und durchschnittliche Bewertung), die für alle Kunden freigegeben wurden. Das führte dazu, dass das Ranking-Modell sehr unvollständige Produktdaten enthielt und die Produktfunktionen nicht an verschiedene Einzelhandelsbereiche und Anwendungsfälle wie Mode, Hardware oder Haushaltswaren angepasst werden konnten.

Da benutzerdefinierte Attribute nicht modelliert werden konnten, fügten einige Nutzer die Attribute, die sie für wichtig hielten, in die statischen (festen) Produktfunktionen ein. Das erforderte jedoch manuelle Arbeit und funktionierte nur für eine kleine Anzahl von Attributen.

Auswahl des dynamischen benutzerdefinierten Merkmals

Bei Vertex AI Search for Retail wurden die umsatzoptimierten Stufen um die automatische Auswahl benutzerdefinierter Attribute erweitert. Im Rahmen des Upgrades werden relevante benutzerdefinierte Attribute in den Ranking-Prozess einbezogen:

  • Alle benutzerdefinierten Attribute für jeden Einzelhändler werden durchsucht und die nützlichsten werden den statischen Produktfunktionen hinzugefügt.
  • Hier werden ausgewählte Attribute für jeden Einzelhändler angezeigt.
  • Die Funktion wird regelmäßig (alle 30 Tage) ausgewählt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Vertex AI Search for Retail dem Ranking-Modell nicht nur Zugriff auf bis zu 100 potenzielle neue Funktionen bietet, aus denen es für das Modell auswählen kann, sondern dass auch die Attribute der einzelnen Kunden regelmäßig aktualisiert werden, um sie an saisonale Verkäufe und andere dynamische Datenänderungen anzupassen.

Die optimierte Ranking-Lösung bietet noch bessere Suchstatistiken. Dazu werden regelmäßig aktualisierte benutzerdefinierte Attribute verwendet, um die Datenqualität zu verbessern.

Vollständige Produktkenntnisse

  • Featureauswahl: Der Vertex AI Search for Retail-Algorithmus wählt für jeden Einzelhändler bis zu 20 wichtigste benutzerdefinierte Attribute aus.
  • Vorteile:Die Rankinggenauigkeit wird durch zusätzliche Informationen zu Produkten wie Angebotscodes und Produkt- oder Stilspezifikationen verbessert.
  • Sichtbarkeit: Einzelhändler können sich die ausgewählten benutzerdefinierten Attribute ansehen und dafür sorgen, dass sie verwaltet und auf dem neuesten Stand sind.
  • Anpassung und Lernen: Kunden können Muster in ausgewählten benutzerdefinierten Attributen erkennen und weitere relevante hinzufügen, um die Rankingleistung weiter zu verbessern.

Welche Attribute werden verwendet?

Wenn ein Kunde die höheren Stufen mit ausreichenden Nutzerereignisdaten aktiviert hat, sind die neuen Informationen zu benutzerdefinierten Attributen jetzt in der Console auf der Seite Datenqualität der Suche für Einzelhandel auf den Tabs Textsuche und/oder Suche nach Kategorie zu sehen. Hier sehen Sie, welche benutzerdefinierten Attribute vom Vertex AI Search for Retail-System ausgewählt wurden.

Alternativer Text

Was Sie mit den benutzerdefinierten Attributen tun können

  • Behalten Sie die ausgewählten Attribute bei und löschen oder veralten Sie sie nicht, da sich das auf das Modell auswirken kann.
  • Abdeckung für automatisch ausgewählte Attribute verbessern, indem Sie diese Felder für mehr Produkte ausfüllen
  • Prüfen Sie die Trends, bei denen benutzerdefinierte Attribute automatisch ausgewählt werden. Wenn Sie weitere ähnliche Attribute haben, fügen Sie sie Ihrem Katalog hinzu. Sie werden vom Algorithmus für die Artikelsuche ausgewählt.
  • Beschreiben Sie numerische Attribute korrekt, indem Sie ihnen numerische Werte statt Stringwerte zuweisen. Geben Sie beispielsweise den numerischen Wert 10.5 anstelle des Texts „10,5“ an.

Personalisierung deaktivieren

Wenn Sie die Personalisierung deaktivieren möchten, legen Sie für ServingConfig.personalizationSpec den Wert mode.DISABLED fest.

Benachrichtigungen zur Datenqualität

Die Benachrichtigungen zur Datenqualität werden ausgelöst, wenn sich ein Messwert im Dashboard von „Zufriedenstellend“ in „Nicht zufriedenstellend“ ändert. Benachrichtigungen werden per E-Mail gesendet.

Wenn Sie Benachrichtigungen zu Cloud Monitoring sehen möchten, rufen Sie Benachrichtigungen einrichten auf.

Datenqualität ansehen

  1. Rufen Sie in der Search for Retail Console die Seite Datenqualität auf.

    Zur Seite „Datenqualität“

  2. Zeilen, Messwerte und Benachrichtigungen prüfen: Eine Zeile entspricht einem Messwert und ein Messwert einer Benachrichtigung.

Benachrichtigungen zur Datenqualität einrichten

REST

Rufen Sie die UpdateAlertConfig API auf.

curl -X PATCH -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" -H "X-GFE-SSL: yes" -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
 "https://retail.googleapis.com/v2alpha/projects/PROJECT_ID/alertConfig" \
--data '
{
  "alertPolicies": [
    {
      "alertGroup": "search-data-quality",
      "enrollStatus": "ENROLLED",
      "recipients": [
        {
          "emailAddress": "EMAIL_ADDRESS_1"
        },
        {
          "emailAddress": "EMAIL_ADDRESS_2"
        }
      ]
    }
  ]
}'

Ersetzen Sie Folgendes:

  • PROJECT_ID: ID Ihres Google Cloud-Projekts.
  • EMAIL_ADDRESS_1, EMAIL_ADDRESS_2: Die E-Mail-Adressen, für die Sie Benachrichtigungen abonnieren möchten. Sie müssen SMTP-kompatibel sein. Einer Benachrichtigungsrichtlinie können maximal 20 E-Mail-Adressen hinzugefügt werden.

Console

  1. Rufen Sie in der Search for Retail Console die Seite Datenqualität auf.

    Zur Seite „Datenqualität“

  2. Klicken Sie oben auf  Benachrichtigungen konfigurieren.

  3. Fügen Sie mindestens eine E-Mail-Adresse hinzu. Die E-Mail-Adressen müssen SMTP-konform (Simple Mail Transfer Protocol) sein. Sie können einer Benachrichtigungsrichtlinie maximal 20 E-Mail-Adressen hinzufügen.

  4. Klicken Sie auf Senden.

Benachrichtigungen zur Datenqualität deaktivieren

REST

Rufen Sie die UpdateAlertConfig API auf.

curl -X PATCH -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" -H "X-GFE-SSL: yes" -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
 "https://retail.googleapis.com/v2alpha/projects/PROJECT_ID/alertConfig" \
--data '
{
  "alertPolicies": [
    {
      "alertGroup": "search-data-quality",
      "enrollStatus": "DECLINED",
      "recipients": [
      ]
    }
  ]
}'

Ersetzen Sie Folgendes:

  • PROJECT_ID: ID Ihres Google Cloud-Projekts.

Console

  1. Rufen Sie in der Search for Retail Console die Seite Datenqualität auf.

    Zur Seite „Datenqualität“

  2. Klicken Sie auf  Benachrichtigungen konfigurieren.

  3. Löschen Sie alle vorhandenen E-Mails.

  4. Klicken Sie auf Senden.

Fehlerbehebung

So beheben Sie die folgenden häufigen Probleme.

Die Datenüberprüfung ist nicht erfolgreich

Wenn eine Datenprüfung nicht bestanden wird, klicken Sie auf der Seite Datenqualität für den entsprechenden Messwert auf Details, um eine detailliertere Beschreibung des Messwerts und die Grenzwerte aufzurufen, die für diese Datenprüfung erfüllt werden müssen.

Wenn Sie die Datenanforderungen bereits erfüllt haben, sehen Sie im Bereich Zeitstempel nach, wann der Messwert zuletzt berechnet wurde. Wenn Sie vor Kurzem eine große Menge an Daten neu formatiert oder aufgenommen haben, kann es mehrere Stunden dauern, bis diese Messwerte neu berechnet werden.

Wenn Sie die Datenanforderungen nicht erfüllen, müssen Sie die Daten möglicherweise neu formatieren oder mehr Daten erheben, um die Anforderungen der Datenprüfung zu erfüllen. Nachdem Sie sichergestellt haben, dass Ihre Daten den Grenzwert für den Messwert erfüllen, importieren Sie die neu formatierten Daten noch einmal oder importieren Sie zusätzliche Daten. Warten Sie dann, bis der Messwert neu berechnet wurde.

Ein Messwert mit dem Label „–“

Messwertwerte werden als „–“ angezeigt, wenn keine Daten hochgeladen wurden oder die Messwerte noch nicht berechnet wurden. Nach dem Datenimport kann es bis zu 24 Stunden dauern, einige Datenprüfungen zu berechnen.

Die Leistungsstufe hat keine Blockierungsprobleme, wird aber nicht verwendet

Gehen Sie zur Fehlerbehebung so vor:

  1. Prüfen Sie, ob es bei früheren Stufen Probleme mit blockierenden Daten gibt. Sie müssen die Anforderungen für alle vorherigen Stufen erfüllen, um auf die nächste Stufe umzustellen.

  2. Warten Sie 24 Stunden. Nachdem alle Datenprüfungen bestanden wurden, die ein Upgrade blockieren, dauert es etwa 24 Stunden, um das Modell zu trainieren und vorzubereiten und die neu freigeschaltete Stufe zu aktivieren.

Wenn die Leistungsstufe nicht innerhalb von zwei Tagen nach Bestehen aller Datenprüfungen, die ein Upgrade verhindern, als in Verwendung markiert wird, wenden Sie sich bitte an den Support für Vertex AI Search for Retail und geben Sie dabei Ihre Projektnummer und Projekt-ID an.

Informationen zu zusätzlichen Datenanforderungen

Weitere Informationen zu den Anforderungen an Daten für Vertex AI Search für den Einzelhandel finden Sie in der Dokumentation:

Nächste Schritte