Kualitas data

Halaman ini menjelaskan kasus penggunaan penelusuran, tingkat performanya masing-masing, dan cara memeriksa konsol Penelusuran untuk Retail guna mendapatkan penilaian kualitas data dan tingkat performa yang telah Anda buka. Setiap tingkat performa akan otomatis diaktifkan saat Anda memenuhi semua persyaratan data yang memblokir upgrade. Anda juga harus memenuhi persyaratan untuk semua tingkat sebelumnya agar dapat mengupgrade ke tingkat berikutnya.

Kasus penggunaan penelusuran

Penelusuran memberikan hasil penelusuran untuk dua kasus penggunaan:

• Penelusuran kueri teks, digunakan saat pembeli mencari item di aplikasi Anda dengan memasukkan kueri teks dan mendapatkan kumpulan hasil yang relevan.
• Penelusuran jelajah, digunakan saat pembeli membuka halaman kategori tertentu, seperti halaman web kategori "Peralatan" di situs retail toko peningkatan rumah dan menjelajahi item yang diurutkan dalam kategori tersebut.

Untuk mengetahui perbedaan lebih lanjut antara kasus penggunaan ini, lihat Tentang penelusuran teks dan penelusuran jelajah.

Memanfaatkan tingkat performa penelusuran

Penelusuran kueri teks dan penelusuran jelajah memiliki tingkat performa yang berbeda yang semakin meningkatkan hasil penelusuran Anda. Untuk mendapatkan tingkat performa, Anda harus memiliki data peristiwa pengguna dan katalog yang Anda upload ke Vertex AI Search untuk retail.

Tingkat performa berikut tersedia untuk kedua kasus penggunaan, penelusuran kueri teks dan penjelajahan:

Penelusuran kueri teks

TINGKAT 1

Relevansi:

• Hasil ditampilkan berdasarkan tingkat relevansi dengan kueri, seperti seberapa hitam gaun saat gaun hitam dikueri.

Persyaratan data minimum:

• Katalog
• Kueri

TINGKAT 2

Relevansi dan popularitas:

• Memfilter TINGKAT 1 untuk item yang paling populer dalam penelusuran yang dikueri.
• Produk yang sama-sama relevan diberi peringkat berdasarkan popularitas produk di situs Anda.

Persyaratan data minimum: Data klik

TINGKAT 3

Peringkat yang dioptimalkan untuk pendapatan: Hasil yang relevan diberi peringkat berdasarkan kemungkinan produk dibeli berdasarkan aktivitas di seluruh situs tertentu.

Persyaratan data minimum: Volume peristiwa pengguna yang besar.

TINGKAT 4

Peringkat yang dipersonalisasi dan dioptimalkan untuk pendapatan:

• Hasil yang relevan diberi peringkat berdasarkan preferensi pengguna individual dan kemungkinan produk dibeli berdasarkan aktivitas pengguna ini di seluruh situs.
• Produk diberi peringkat berdasarkan "kualitas kecocokan" dengan pengguna unik yang menelusuri atau menjelajahi situs.

Persyaratan data minimum:

• Peristiwa pengguna dalam jumlah besar.
• Mencocokkan visitorID dan/atau userId, yang diformat secara konsisten di seluruh peristiwa pengguna.

Jelajahi

BRONZE

Hasil acak

• Semua hasil penelusuran yang sesuai dengan filter Anda, dalam urutan acak.

SILVER

Popularitas

• Hasil hanya ditampilkan berdasarkan relevansi dengan kategori.

GOLD

Pengurutan yang dioptimalkan untuk pendapatan

• Hasil yang relevan diberi peringkat berdasarkan kemungkinan produk dibeli berdasarkan aktivitas di seluruh situs.

PLATINUM

Peringkat yang dipersonalisasi dan dioptimalkan untuk pendapatan

• Hasil yang relevan diberi peringkat berdasarkan preferensi pengguna individual dan kemungkinan produk dibeli berdasarkan aktivitas di seluruh situs.

Konsol Penelusuran untuk Retail menyediakan halaman Kualitas data tempat Anda dapat memeriksa apakah Anda telah memenuhi persyaratan data setiap tingkat.

Bagian berikutnya menunjukkan cara mendaftar ke pemberitahuan kualitas data yang akan memberi tahu Anda tingkat data Anda, berdasarkan parameter saat ini. Notifikasi ini juga berfungsi sebagai panduan untuk persyaratan data kasus penggunaan tertentu guna mengoptimalkan hasil penelusuran Anda dengan sebaik mungkin.

Memeriksa kualitas data

Setelah mengupload data, buka konsol Penelusuran untuk Retail untuk melihat metrik pemeriksaan data untuk setiap tingkat performa untuk kasus penggunaan Anda.

1. Buka halaman Kualitas data di konsol Penelusuran untuk Retail.
   
   Buka halaman Kualitas data

2. Lihat metrik pemeriksaan data untuk kasus penggunaan penelusuran Anda:

   • Untuk metrik penelusuran teks, klik tab Penelusuran.
   • Untuk metrik penelusuran jelajah, klik tab Jelajahi.

3. Periksa kartu skor masalah setiap tingkat performa di bagian atas halaman.

   • Jika berlabel "Sedang digunakan": Anda telah memenuhi semua masalah pemblokiran untuk tingkat tersebut dan telah membuka kuncinya.
   • Jika ada 0 masalah pemblokiran: Anda telah memenuhi pemeriksaan data untuk tingkat tersebut. Jika tidak ada masalah pemblokiran untuk tingkat ini dan semua tingkat sebelumnya, diperlukan waktu sekitar 24 jam untuk melatih dan menyiapkan model serta mengaktifkan tingkat yang baru dibuka.
   • Jika ada masalah pemblokiran: Periksa metrik tingkat tersebut untuk melihat masalah data yang harus diatasi guna membuka kunci tingkat tersebut.

4. Lihat tabel metrik pemeriksaan data setiap tingkat performa untuk melihat daftar masalah yang dapat memblokir upgrade tingkat atau memengaruhi performa penelusuran.

5. Periksa kolom Status untuk mengetahui tingkat prioritas setiap metrik pemeriksaan data:

   • Pemblokiran upgrade: Mengidentifikasi masalah data yang mencegah penelusuran mengupgrade kasus penggunaan Anda ke tingkat performa berikutnya. Untuk membuka kunci tingkat, penuhi semua pemeriksaan data pemblokiran upgrade untuk tingkat performa tersebut (dan tingkat sebelumnya).
   • Penting untuk performa: Mengidentifikasi masalah data yang tidak memblokir upgrade, tetapi dapat berdampak signifikan pada performa penelusuran teks atau penelusuran jelajah.
   • Memenuhi syarat: Menunjukkan bahwa pemeriksaan data ini telah lulus.
   • Tidak tersedia: Menunjukkan bahwa pemeriksaan data pemblokiran non-upgrade belum selesai. Nilai untuk metrik ini ditampilkan sebagai T/A. Diperlukan waktu hingga 24 jam setelah mengimpor data untuk menghitung beberapa pemeriksaan data.

6. Untuk informasi selengkapnya tentang metrik apa pun, klik Detail untuk melihat panel detail yang menampilkan deskripsi metrik, stempel waktu pemeriksaan data, dan nilai nilai minimum.

7. Periksa nilai minimum di panel Details metrik untuk mengetahui nilai yang diperlukan guna memenuhi pemeriksaan data metrik tersebut dan meningkatkan hasil. Tidak semua nilai minimum berlaku untuk semua metrik:

   • Ambang pemblokiran: Ambang batas yang harus dipenuhi untuk memenuhi pemeriksaan data metrik ini.
   • Ambang batas kritis: Ambang batas yang sangat direkomendasikan untuk dipenuhi. Tidak memenuhi nilai minimum ini dapat berdampak negatif yang signifikan pada performa.
   • Nilai minimum peringatan: Nilai minimum yang direkomendasikan untuk dipenuhi. Tidak memenuhi nilai minimum ini dapat berdampak kecil pada performa.

Untuk mengimpor lebih banyak data guna mengatasi masalah data, lihat Mengimpor peristiwa pengguna historis atau Mengimpor informasi katalog dalam dokumentasi publik.

Praktik terbaik

• Dalam permintaan penelusuran dan peristiwa pengguna, berikan ID pengguna selain ID pengunjung untuk pengguna yang login. Hal ini memungkinkan penelusuran mempersonalisasi hasil untuk pengguna berdasarkan peristiwa login pengguna di seluruh perangkat.
• Kirim peristiwa pengguna secara real time, bukan dalam upload batch dengan penundaan. Hal ini membantu penelusuran mempersonalisasi menggunakan aktivitas terbaru pengguna di situs Anda.
• Upload semua peristiwa pengguna. Misalnya, jangan hanya mengirimkan peristiwa yang dapat diatribusikan ke penelusuran.

Pemilihan fitur untuk tingkat atas yang dioptimalkan untuk pendapatan

Vertex AI Search untuk retail telah diupgrade bagi retailer yang datanya telah mencapai tingkat performa atas yang membuka kemampuan penelusuran yang dioptimalkan untuk pendapatan. Retailer di tingkat atas ini kini dapat menggunakan pemilihan fitur:

• Untuk Jelajahi: SILVER dan GOLD
• Untuk Penelusuran: Tingkat 3 dan 4

Mengapa peringkat diupgrade?

Vertex AI Search besar untuk pelanggan retail memiliki hingga 10.000 atribut kustom di katalog produk mereka, sedangkan model peringkat sebelumnya hanya memiliki 20 fitur produk statis (seperti harga dan rating rata-rata) yang dibagikan ke semua pelanggan. Hal ini menyebabkan model peringkat memiliki data produk yang sangat tidak lengkap, dan tidak dapat menyesuaikan fitur produk ke berbagai domain retail dan kasus penggunaan seperti mode, hardware, atau barang rumah tangga.

Ketidakmampuan untuk membuat model atribut kustom menyebabkan beberapa pengguna memasukkan atribut yang mereka anggap penting ke dalam fitur produk statis (tetap). Namun, hal ini memerlukan upaya manual dan jelas hanya berfungsi untuk sejumlah kecil atribut.

Pemilihan fitur kustom dinamis

Vertex AI Search untuk retail telah mengupgrade tingkat yang dioptimalkan untuk pendapatan agar dapat memilih atribut kustom secara otomatis. Upgrade ini melibatkan penggabungan atribut kustom yang relevan ke dalam proses pemeringkatan:

• Meninjau semua atribut kustom untuk setiap retailer dan memilih atribut yang paling berguna untuk ditambahkan ke kumpulan fitur produk statis.
• Menampilkan atribut yang dipilih untuk setiap retailer.
• Mengulangi proses pemilihan fitur secara rutin (setiap 30 hari sekali).

Singkatnya, Vertex AI Search untuk retail tidak hanya memberi model peringkat akses hingga 100 kali atau lebih potensi fitur baru untuk dipilih bagi model, tetapi atribut setiap pelanggan juga diperbarui secara berkala untuk beradaptasi dengan penjualan musiman dan perubahan data dinamis lainnya.

Solusi peringkat yang diupgrade memberikan insight penelusuran yang lebih efektif, menggunakan atribut kustom yang diperbarui secara berkala untuk mendorong kualitas data.

Pengetahuan produk lengkap

• Pemilihan fitur: Algoritma Vertex AI Search untuk retail memilih hingga 20 atribut kustom yang paling penting untuk setiap retailer.
• Manfaat: Akurasi peringkat yang lebih baik dengan memanfaatkan informasi tambahan tentang produk, seperti kode promo dan spesifikasi produk atau gaya.
• Visibilitas: Retailer dapat melihat atribut kustom yang dipilih dan memastikan atribut tersebut dipertahankan dan diperbarui.
• Penyesuaian dan pembelajaran: Pelanggan dapat mengidentifikasi pola dalam atribut kustom yang dipilih dan menambahkan atribut lain yang relevan untuk lebih meningkatkan performa peringkat.

Cara melihat atribut yang digunakan

Jika pelanggan mengaktifkan tingkat yang lebih tinggi dengan titik data peristiwa pengguna yang memadai, informasi atribut kustom baru kini dapat dilihat di Konsol, yang tercantum di tab Penelusuran teks dan/atau Penelusuran jelajah di halaman Kualitas data di Penelusuran untuk Retail. Di sini, Anda akan mengetahui atribut khusus yang dipilih oleh sistem Vertex AI Search untuk retail.

Catatan: Atribut tidak harus dapat ditelusuri, tetapi harus ada di katalog produk Anda. Catatan: Jumlah atribut tidak terbatas. Anda dapat menambahkan sebanyak mungkin atribut sesuai preferensi Anda. Semuanya memenuhi syarat untuk pemilihan fitur.

Yang harus dilakukan dengan atribut khusus

• Pertahankan dan jangan hapus atau hentikan penggunaan atribut yang dipilih karena dapat memengaruhi model.
• Meningkatkan cakupan untuk atribut yang dipilih otomatis, mengisi kolom ini untuk lebih banyak produk
• Periksa tren saat atribut kustom dipilih secara otomatis. Jika Anda memiliki atribut serupa lainnya, tambahkan ke katalog. Hasil ini akan menjadi kandidat untuk dipilih oleh algoritma penelusuran fitur.
• Anotasikan atribut numerik dengan benar dengan menetapkan nilai numerik, bukan nilai string. Misalnya, berikan nilai numerik 10.5, bukan teks ("10,5").

Menonaktifkan personalisasi

Untuk menonaktifkan personalisasi, tetapkan ServingConfig.personalizationSpec ke mode.DISABLED.

Notifikasi kualitas data

Notifikasi kualitas data dipicu jika nilai metrik di dasbor berubah dari memuaskan menjadi tidak memuaskan. Notifikasi dikirim melalui email.

Jika Anda ingin melihat pemberitahuan terkait Cloud Monitoring, buka Menyiapkan pemberitahuan.

Melihat kualitas data

1. Buka halaman Kualitas data di konsol Penelusuran untuk Retail.
   
   Buka halaman Kualitas data

2. Tinjau baris, metrik, dan pemberitahuan: Satu baris sesuai dengan satu metrik, dan satu metrik sesuai dengan satu pemberitahuan.

Menyiapkan pemberitahuan kualitas data

REST

Panggil UpdateAlertConfig API.

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"
        }
      ]
    }
  ]
}'

Ganti kode berikut:

• PROJECT_ID: ID project Google Cloud Anda.
• EMAIL_ADDRESS_1, EMAIL_ADDRESS_2: Alamat email yang ingin Anda daftarkan untuk pemberitahuan. Email tersebut harus mematuhi SMTP. Maksimal 20 alamat email dapat ditambahkan ke satu kebijakan pemberitahuan.

Konsol

1. Buka halaman Kualitas data di konsol Penelusuran untuk Retail.
   
   Buka halaman Kualitas data

2. Di bagian atas, klik Konfigurasi pemberitahuan.

3. Tambahkan minimal satu alamat email. Alamat email harus mematuhi SMTP (Simple Mail Transfer Protocol). Anda dapat menambahkan maksimal 20 alamat email ke satu kebijakan pemberitahuan.

4. Klik Kirim.

Menonaktifkan notifikasi kualitas data

REST

Panggil UpdateAlertConfig API.

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": [
      ]
    }
  ]
}'

Ganti kode berikut:

• PROJECT_ID: ID project Google Cloud Anda.

Konsol

1. Buka halaman Kualitas data di konsol Penelusuran untuk Retail.
   
   Buka halaman Kualitas data

2. Klik Configure alerts.

3. Menghapus semua email yang ada.

4. Klik Kirim.

Memecahkan masalah

Berikut cara menyelesaikan masalah umum berikut.

Pemeriksaan data tidak lulus

Jika pemeriksaan data tidak lulus, klik Detail untuk metrik tersebut di halaman Kualitas data guna melihat deskripsi metrik tersebut yang lebih mendetail dan nilai minimum yang harus dipenuhi untuk memenuhi pemeriksaan data tersebut.

Jika Anda telah memenuhi persyaratan data, periksa bagian Stempel Waktu untuk mengetahui kapan metrik tersebut terakhir dihitung. Jika Anda baru saja memformat ulang atau menyerap data dalam jumlah yang signifikan, mungkin perlu waktu beberapa jam untuk menghitung ulang metrik tersebut.

Jika belum memenuhi persyaratan data, Anda mungkin perlu memformat ulang data atau mengumpulkan lebih banyak data untuk memenuhi persyaratan pemeriksaan data. Setelah memastikan data Anda akan memenuhi nilai minimum metrik, impor ulang data yang diformat ulang atau impor data tambahan, lalu tunggu hingga metrik dihitung ulang.

Nilai metrik yang diberi label T/A

Nilai metrik ditampilkan sebagai T/A jika tidak ada data yang diupload atau jika metrik belum dihitung. Diperlukan waktu hingga 24 jam setelah mengimpor data untuk menghitung beberapa pemeriksaan data.

Tingkat performa tidak memiliki masalah pemblokiran, tetapi tidak digunakan

Untuk memecahkan masalah, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Periksa apakah ada masalah data pemblokiran untuk tingkat sebelumnya. Anda harus memenuhi persyaratan untuk semua tingkat sebelumnya agar dapat diupgrade ke tingkat berikutnya.

2. Tunggu selama 24 jam. Setelah semua pemeriksaan data yang memblokir upgrade selesai, perlu waktu sekitar 24 jam untuk melatih dan menyiapkan model serta mengaktifkan tingkat yang baru dibuka.

Jika tingkat performa tidak ditandai sebagai sedang digunakan dalam waktu dua hari setelah lulus semua pemeriksaan data yang memblokir upgrade, hubungi Vertex AI Search untuk mendapatkan dukungan retail dengan nomor project dan project ID Anda untuk mendapatkan bantuan.

Informasi persyaratan data tambahan

Untuk mengetahui persyaratan data retail Vertex AI Search lebih lanjut, lihat dokumentasi:

• Persyaratan umum Vertex AI Search untuk retail saat mengupload data peristiwa pengguna: Persyaratan untuk peristiwa pengguna
• Persyaratan peristiwa pengguna minimum untuk mendapatkan hasil penelusuran: Persyaratan penelusuran
• Persyaratan data katalog: Metrik kualitas data katalog

Langkah selanjutnya

• Mengimpor peristiwa pengguna historis
• Mengimpor informasi katalog