將資料匯出至 BigQuery

本頁說明如何將零售產品和使用者事件資料上傳至 BigQuery。將資料儲存至 BigQuery 之後，您就能使用這些資料，透過 Vertex AI 執行銷售預測，並在預建的 Looker 資訊主頁中查看資料。

如果您的電子商務資料已位於 BigQuery 的產品和使用者事件資料表中，在 Vertex AI Search for commerce 格式中，您可以略過本頁面，直接前往「取得顯示重要績效指標的資訊主頁」和「根據零售資料產生銷售預測」。如要進一步瞭解格式，請參閱「產品結構化資料」和「關於使用者事件」。

事前準備

如要將電子商務資料匯出至 BigQuery，請先完成「初始設定」中的程序。

包括：

在 BigQuery 中建立資料集

您需要在 BigQuery 中建立一或兩個資料集，用來存放產品和使用者事件資料。

您可以使用一個資料集來保存這兩種資料，也可以建立兩個資料集，分別保存這兩種資料。

您必須在實作 Vertex AI Search for Commerce 的專案中建立資料集。

  1. 如果您先前未在專案中使用 BigQuery，請啟用 BigQuery API，並確認您擁有可建立資料集和資料表的 IAM 角色。

    請參閱 BigQuery 說明文件中的「事前準備」和「使用 IAM 控管存取權」。

  2. 在 美國多地區的 BigQuery 中建立資料集。例如，將其命名為 retail_data。

  3. 選用：如要將使用者事件資料與產品資料分開存放在不同資料集中，請建立第二個資料集。例如，將其命名為 retail_user_event_data。

如要進一步瞭解如何建立 BigQuery 資料集，請參閱 BigQuery 說明文件。

這個資料集會用於儲存您匯出的資料表。以下程序說明如何匯出。

將商家適用的 Vertex AI Search 目錄匯出至 BigQuery 資料表

使用 export 方法將零售目錄匯出至 BigQuery 資料表。

使用任何要求資料之前，請先替換以下項目：

  • PROJECT_ID：您在其中建立 BigQuery 資料集的 Vertex AI Search for commerce API 專案 ID。
  • BRANCH_ID：目錄分支的 ID。使用 default_branch 從預設分支機構取得資料。 詳情請參閱目錄分支。
  • DATASET_ID：您在「 在 BigQuery 中建立資料集」中建立的資料集名稱。例如，使用 retail_data 或 retail_product_data。資料集必須位於同一專案中。 請勿在此處的 datasetId 欄位中加入專案 ID。
  • TABLE_ID_PREFIX：資料表 ID 的前置字元。前置字串不得為空字串。系統會加上 retail_products 後置字串，完成資料表名稱。舉例來說，如果前置字串為 test，資料表名稱就會是 test_retail_products。

JSON 要求主體：

{
  "outputConfig":
  {
    "bigqueryDestination":
    {
      "datasetId": "DATASET_ID",
        "tableIdPrefix": "TABLE_ID_PREFIX",
        "tableType": "view"
    }
  }
}

如要傳送要求，請展開以下其中一個選項：

您應該會收到如下的 JSON 回應：

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/0/operations/17986570020347019923",
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.retail.v2alpha.ExportProductsResponse",
    "outputResult": {
      "bigqueryResult": [
        {
          "datasetId": "DATASET_ID",
          "tableId": "TABLE_ID_PREFIX_retail_products"
        }
      ]
    }
  }
}

將使用者事件匯出至 BigQuery 資料表

使用 userEvents.export 方法將零售使用者事件匯出至 BigQuery 資料表：

使用任何要求資料之前，請先替換以下項目：

  • PROJECT_ID：您在其中建立 BigQuery 資料集的 Vertex AI Search for commerce API 專案 ID。
  • DATASET_ID：您在「在 BigQuery 中建立資料集」中建立的資料集名稱。例如，使用 retail_data 或 retail_product_data。
  • TABLE_ID_PREFIX：資料表 ID 的前置字元。前置字串不得為空字串。系統會加上 retail_products 後置字串，完成資料表名稱。舉例來說，如果前置字串為 test，資料表名稱就會是 test_retail_products。

JSON 要求主體：

{
  "outputConfig":
  {
    "bigqueryDestination":
    {
      "datasetId": "DATASET_ID",
        "tableIdPrefix": "TABLE_ID_PREFIX",
        "tableType": "view"
    }
  }
}

如要傳送要求，請展開以下其中一個選項：

您應該會收到如下的 JSON 回應：

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/17203443067109586170",
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.retail.v2alpha.ExportUserEventsResponse",
    "outputResult": {
      "bigqueryResult": [
        {
          "datasetId": "DATASET_ID",
          "tableId": "TABLE_ID_PREFIX_retail_user_events"
        }
      ]
    }
  }
}

關於匯出的資料

以下是將電子商務資料匯出至 BigQuery 資料表時，需要注意的事項：

  • 匯出至專案中 BigQuery 資料表的資料是授權檢視區塊，而非具體化檢視區塊。

  • 您無法變更或更新這些表格中的資料。

  • 產品資訊每小時更新一次。

  • 使用者事件會近乎即時地重新整理。

關於匯出的使用者事件資料

以下說明匯出的使用者事件資料中包含的產品資訊。

產品價格資訊

userEvents.export 方法傳回產品價格資訊的方式取決於下列因素：

  • 您在擷取資料時，已將價格資訊納入使用者事件資料。呼叫 userEvents.export 方法時，使用者事件傳回的價格是事件發生時的產品價格。

  • 您未在使用者事件資料中加入價格資訊，但擷取資料時，您在產品資料中加入了價格資訊。呼叫 userEvents.export 方法時，使用者事件傳回的價格不一定是事件發生時的產品價格。這是系統擷取產品資料時的價格。

  • 你未在使用者事件資料中加入價格資訊，且產品資料中也沒有價格資訊。呼叫 userEvents.export 方法時，系統不會傳回使用者事件的價格。

其他產品資訊

呼叫 userEvents.export 方法時，所有產品資訊 (價格除外) 都會與使用者事件資訊合併。從使用者事件發生到您呼叫 userEvents.export 的這段時間，產品值可能會有所變更。因此，使用者事件表格中傳回的非價格產品值，可能與使用者事件發生時的產品值不同。

選用步驟：確認新資料表位於 BigQuery 中

將產品資料和使用者事件資料匯出至 BigQuery 後，請確認是否出現新資料表。

  1. 在 BigQuery 中，前往您在「在 BigQuery 中建立資料集」中建立的資料集。

  2. 開啟資料集，確認您看到匯出的兩個資料表。 舉例來說，您可以尋找名稱結尾為 retail_products 和 retail_user_events 的資料表。

如要進一步瞭解如何使用 BigQuery 資料表，請參閱「查詢及查看資料」一文。

如要進一步瞭解 Vertex AI Search for Commerce 如何處理顧客資料，請參閱「資料控管」頁面。