「Retail」は「小売業向け Vertex AI Search」に名称変更されます。現在、新しいブランディングを反映するようにコンテンツの更新を進めています。

検索パフォーマンス階層をロック解除する

このページでは、Retail Search のユースケース、それぞれのパフォーマンス階層、およびデータ品質評価用の　Search for Retail コンソールを確認する方法、どのパフォーマンス階層がロック解除されたかを確認する方法について説明します。各パフォーマンス階層は、アップグレードをブロックするデータ要件をすべて満たすと自動的に有効になります。また、次の階層にアップグレードするには、以前のすべての階層の要件を満たす必要があります。

ユースケースを検索

Retail Search では、次の 2 つのユースケースで検索結果を提供します。

テキストクエリ検索:　買い物客が、テキストクエリを入力して関連結果のセットを取得することで、アプリケーションでアイテムを検索する場合に使用します。
ブラウズ検索: 買い物客が、住宅リフォームストアのリテールサイトの「アプライアンス」カテゴリのウェブページなど、特定のカテゴリページにアクセスして、そのカテゴリーで並べ替えられたアイテムをブラウジングするときに使用します。

これらのユースケースの違いについて詳しくは、テキスト検索とブラウズ検索についてをご覧ください。

パフォーマンス階層

テキストクエリ検索とブラウズ検索のパフォーマンス階層は異なります。これにより、検索結果の精度がさらに向上します。パフォーマンス階層を解放するには、小売業向け Vertex AI Search にアップロードするユーザーイベントとカタログデータが必要です。

テキストクエリ検索とブラウジングの両方のユースケースで、次のパフォーマンス階層を使用できます。

テキストクエリ検索

ティア 1

関連性:

結果は、クエリとの関連性の度合い（たとえば、黒のドレスのクエリが実行される場合の黒の度合い）に基づいて返されます。

最小データ要件:

カタログ
クエリ

ティア 2

関連性と人気度:

ティア 1 でクエリ検索で最も人気のあるアイテムに絞り込みます。
関連性が同等の商品は、サイト上での人気度に基づいてランク付けされます。

最小データ要件: データをクリックします

ティア 3

収益に最適化されたランキング: 関連する結果は、サイト全体の特定のアクティビティに基づいて、商品が購入される可能性によってランク付けされます。

最小データ要件: 大量のユーザーイベント。

ティア 4

パーソナライズされた収益に最適化されたランキング:

関連する結果は、このユーザーのサイト全体のアクティビティに基づいて、個々のユーザーの好みと商品が購入される可能性によってランク付けされます。
サイトを検索または閲覧しているユニークユーザーとの「一致度」に基づいて商品がランク付けされます。

最小データ要件:

大量のユーザーイベント。
visitorID または userId と一致し、ユーザーイベント全体で一貫してフォーマットされます。

参照

ブロンズ

ランダムな結果

フィルタに一致する検索結果（ランダムな順序）。

シルバー

人気度

結果は、カテゴリとの関連性のみに基づいて返されます。

ゴールド

収益に最適化されたランキング

関連する結果は、サイト全体のアクティビティに基づいて、商品が購入される可能性によってランク付けされる

Platinum

パーソナライズされた収益に最適化されたランキング:

関連する結果は、サイト全体のアクティビティに基づいて、個々のユーザーの好みと商品が購入される可能性によってランク付けされます。

Search for Retail コンソールには、[データ品質] ページがあり、そこでは各階層のデータ要件を満たしているかどうかを確認できます。

次のセクションでは、現在のパラメータに基づいてデータがどの階層に分類されるかを通知するデータ品質アラートに登録する方法を説明します。また、これらのアラートは、検索結果を最適化するために特定のユースケースのデータ要件を把握するためのガイドとしても使用できます。

データ品質を確認する

データをアップロードしたら、Search for Retail コンソールに移動して、ユースケースの各パフォーマンス階層のデータチェック指標を確認します。

Search for Retail コンソールの [データ品質] ページに移動します。

[Data Quality] ページに移動
検索のユースケースのデータチェック指標を表示します。
- テキスト検索指標の場合、[検索] タブをクリックします。
- ブラウズ検索指標の場合、[ブラウズ] タブをクリックします。
各パフォーマンス階層の問題のスコアカードをページ上部で確認します。
- 「使用中」のラベルが付いている場合: その階層におけるすべてのブロックの問題は解決され、ロックは解除されています。
- ブロックの問題がない場合: その階層のデータチェックは完了しています。この階層とそれ以前の階層すべてでブロックの問題がない場合、モデルをトレーニングして準備し、新しくロック解除された階層を有効にするのに約 24 時間かかります。
- ブロッキングの問題がある場合: そのティアの指標を確認して、そのティアのロックを解除するためにどのデータに問題があるか確認します。
各パフォーマンス階層のデータチェック指標のテーブルを表示して、階層のアップグレードをブロックまたは検索のパフォーマンスに影響を与える可能性がある問題の一覧を確認します。
[ステータス] 列で、各データチェック指標の優先度を確認します。
- ブロッキングのアップグレード: Retail Search でユースケースを次のパフォーマンス階層にアップグレードできなくしているデータの問題を特定します。階層のロックを解除するには、そのパフォーマンス階層（およびそれ以前の階層）へのアップグレードをブロックしているすべてのデータをチェックします。
- パフォーマンスの危機 アップグレードをブロックしないものの、テキスト検索またはブラウズ検索のパフォーマンスに大きく影響する可能性があるデータの問題を特定します。
- 準拠: このデータチェックに合格したことを示します。
- 使用不可: アップグレードをブロックしていないデータのチェックがまだ完了していないことを示します。これらの指標の値は「なし」と表示されます。データのインポート後、一部のデータチェックの計算には、最大 24 時間かかる場合があります。
指標の詳細については、[詳細] をクリックして、指標の説明、データチェックのタイムスタンプ、しきい値を表示する詳細パネルを確認します。
指標の [詳細] パネルでしきい値を確認して、指標のデータチェックを完了し、結果を改善するために必要な値を得ます。すべてのしきい値がすべての指標に適用されるわけではありません。
- ブロッキングしきい値: この指標のデータチェックを完了するために適合する必要があるしきい値。
- 重要なしきい値: 適合するために強く推奨されるしきい値。このしきい値に適合しない場合、パフォーマンスに大きな悪影響を及ぼす可能性があります。
- 警告しきい値: 適合するために推奨されるしきい値。このしきい値に適合しない場合、パフォーマンスに小さな影響が出る可能性があります。

データの問題に対応するためにより多くのデータをインポートするには、公開ドキュメントの過去のユーザーイベントのインポートまたはカタログ情報のインポートをご覧ください。

ベストプラクティス

検索リクエストとユーザーイベントでは、ログインしているユーザーの訪問者 ID に加えて、ユーザー ID を指定します。これにより、Retail Search は、さまざまなデバイスでのユーザーログインイベントに基づいて、そのユーザーの結果をカスタマイズできます。
ユーザーイベントを、遅れて一括アップロードせずリアルタイムで送信します。これにより、Retail Search はサイトでのユーザーの最新のアクティビティを使用してカスタマイズできるようになります。
すべてのユーザーイベントをアップロードします。たとえば、検索に起因するイベントのみを送信することはやめてください。

カスタマイズをオフにする

カスタマイズをオフにするには、ServingConfig.personalizationSpec を mode.DISABLED に設定します。

データ品質アラート

データ品質アラートは、ダッシュボードの指標値が「適合」から「不適合」に変化した場合にトリガーされます。アラートはメールで送信されます。

Cloud Monitoring 関連のアラートを確認するには、アラートを設定するをご覧ください。

データ品質を表示

Search for Retail コンソールの [データ品質] ページに移動します。

[Data Quality] ページに移動

1 つの行が 1 つの指標に対応し、1 つの指標が 1 つのアラートに対応します。

データ品質アラートを設定する

REST

UpdateAlertConfig API を呼び出します。

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"
        }
      ]
    }
  ]
}'

次のように置き換えます。

PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクトの ID。
EMAIL_ADDRESS_1、EMAIL_ADDRESS_2: アラートに登録するメールアドレス。SMTP（Simple Mail Transfer Protocol）に準拠している必要があります。1 つのアラートポリシーに最大 20 個のメールアドレスを追加できます。

Console

Search for Retail コンソールの [データ品質] ページに移動します。

[Data Quality] ページに移動
上部の [アラートを設定] をクリックします。
メールアドレスを少なくとも 1 つ追加します。メールアドレスは SMTP（Simple Mail Transfer Protocol）に準拠している必要があります。1 つのアラートポリシーに最大 20 個のメールアドレスを追加できます。
[送信] をクリックします。

データ品質アラートを無効にする

REST

UpdateAlertConfig API を呼び出します。

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": [
      ]
    }
  ]
}'

次のように置き換えます。

PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクトの ID。

Console

Search for Retail コンソールの [データ品質] ページに移動します。

[Data Quality] ページに移動
上部の [アラートを設定] をクリックします。
既存のメールをすべて削除します。
[送信] をクリックします。

トラブルシューティング

以下に、よくある問題とその解決方法をご紹介します。

データチェックに合格しない
指標の値が「なし」と表示される
パフォーマンス階層は「使用中」とマークされませんが、データをブロックする問題はありません。

データチェックに合格しない

データチェックに合格しなかった場合は、[データ品質] ページでその指標の [詳細] をクリックして、その指標のさらに詳しい説明とそのデータチェックを完了する適合するためのしきい値を確認します。

データ要件をすでに満たしている場合は、[タイムスタンプ] セクションで、その指標が最後に計算された日時を確認します。最近大量のデータを再フォーマットまたは取り込んだ場合、その指標の再計算に数時間かかることがあります。

データ要件を満たしていない場合は、データチェックの要件を満たすために、データを再フォーマットするか、より多くのデータを収集する必要があります。データが指標のしきい値を満たすことを確認したら、再フォーマットしたデータを再インポートするか、追加のデータをインポートしてから、指標が再計算されるのを待ちます。

指標の値が「なし」と表示される

データがアップロードされていない場合、または指標がまだ計算されていない場合、指標の値は「なし」と表示されます。データのインポート後、一部のデータチェックの計算には、最大 24 時間かかる場合があります。

パフォーマンス階層にブロックの問題はないものの、使用されていない

トラブルシューティングの手順は次のとおりです。

前の階層にデータをブロックする問題がないか確認します。次の階層にアップグレードするには、前のすべての階層の要件を満たす必要があります。
2 時間待ちます。アップグレードをブロックするすべてデータのチェックに合格した後、モデルのトレーニングと準備を行い、新しくロック解除された階層を有効にするのに約 24 時間かかります。

アップグレードをブロックするすべてのデータのチェックに合格してから 2 日以内にパフォーマンス階層が「使用中」とマークされない場合は、サポートしてもらうために、プロジェクト番号とプロジェクト ID を用意してVertex AI Search for Retail サポートにお問い合わせください。

データ要件に関するその他の情報

Vertex AI Search for Retail のデータ要件の詳細については、次のドキュメントをご覧ください。

ユーザーイベントデータをアップロードする際の一般的な Vertex AI Search for Retail の要件: ユーザーイベントの要件
検索の結果を取得するためのユーザーイベントの最小要件: 検索の要件
カタログデータの要件: カタログのデータ品質指標

検索パフォーマンス階層をロック解除する

ユースケースを検索

パフォーマンス階層

テキストクエリ検索

ティア 1

ティア 2

ティア 3

ティア 4

参照

ブロンズ

シルバー

ゴールド

Platinum

データ品質を確認する

ベスト プラクティス

カスタマイズをオフにする

データ品質アラート

データ品質を表示

データ品質アラートを設定する

REST

Console

データ品質アラートを無効にする

REST

Console

トラブルシューティング

データチェックに合格しない

指標の値が「なし」と表示される

パフォーマンス階層にブロックの問題はないものの、使用されていない

データ要件に関するその他の情報

次のステップ

ベストプラクティス