En el producto Vertex AI Search para el sector del comercio, tienes tanto la función de recomendaciones como la de búsqueda y navegación. Puede subir y gestionar información del catálogo de productos y registros de eventos de usuario de sus aplicaciones de comercio electrónico. Puedes obtener y personalizar resultados en función de esta información, y estos datos se siguen usando para entrenar y actualizar modelos, lo que mejora tus recomendaciones y resultados de búsqueda.
Para obtener más información sobre el proceso de implementación de Vertex AI Search para el sector del comercio en tu aplicación, consulta Implementar Vertex AI Search para el sector del comercio.
Recomendaciones
Vertex AI Search para el comercio te permite crear sistemas de recomendación de productos personalizados y de alta calidad sin necesidad de tener un alto nivel de experiencia en aprendizaje automático, diseño de sistemas u operaciones. Aprovechando los productos de venta de tu sitio y el comportamiento de los usuarios, puedes usar las recomendaciones para crear modelos de recomendación específicos para tu caso práctico, como "Comprados juntos con frecuencia" y "Recomendados para ti".
Vertex AI Search para el sector del comercio usa eventos de usuario y tu catálogo de productos para entrenar tus modelos de aprendizaje automático de recomendaciones, que proporcionan recomendaciones basadas en estos datos.
Cuando implementes modelos de recomendación en tu aplicación, podrás solicitar recomendaciones de otros productos de tu catálogo y mostrárselas a tus usuarios.
Entre las funciones de las recomendaciones se incluyen las siguientes:
Modelos personalizados Cada modelo se entrena específicamente con tus datos, basándose en modelos de aprendizaje automático basados en secuencias que usan transformadores.
Resultados personalizados. Usa algoritmos de personalización sin tener experiencia en aprendizaje automático. Las recomendaciones se basan en el comportamiento y las actividades de los usuarios, como las visualizaciones, los clics y las compras en tienda, así como en la actividad online, para que cada resultado de predicción sea personalizado.
Predicciones en tiempo real. Cada recomendación que se ofrece tiene en cuenta la actividad anterior del usuario, como los eventos de clic, vista y compra, por lo que las recomendaciones se ofrecen en tiempo real.
Entrenamiento y ajuste automáticos de modelos. El reentrenamiento diario de los modelos asegura que todos los modelos puedan registrar con precisión el comportamiento de los usuarios cada día.
Objetivos de optimización Los objetivos, como la tasa de conversión, la tasa de clics y la optimización de los ingresos, te ayudan a optimizar tus campañas de forma precisa para alcanzar tus objetivos de negocio.
Recomendaciones omnicanal. Con el modelo de API, puede ir más allá de las recomendaciones de sitios web y personalizar todo el recorrido de compra de los clientes con recomendaciones en aplicaciones móviles, recomendaciones personalizadas por correo electrónico, quioscos en tiendas o aplicaciones de centros de llamadas.
Buscar
Vertex AI Search para el sector del comercio te permite ofrecer resultados de búsqueda de productos de alta calidad que se pueden personalizar según las necesidades de tu negocio minorista. Usa la comprensión contextual y de las consultas de Google para mejorar el descubrimiento de productos en tu sitio web y tus aplicaciones móviles.
Entre las funciones de búsqueda se incluyen las siguientes:
Jerarquías de productos: puede incluir colecciones y variantes en su catálogo de productos con función de búsqueda.
Ampliación de consultas: aumenta los resultados pertinentes devueltos para los términos de consulta que normalmente producirían menos resultados, como las consultas que usan palabras clave muy específicas.
Umbral de relevancia: ajusta el equilibrio entre la precisión (la relevancia de los resultados de búsqueda devueltos) y la recuperación (devolver más resultados para esa consulta) de Vertex AI Search para el sector del comercio.
Paginación: controla la paginación de los resultados de búsqueda para reducir el tiempo de búsqueda y el tamaño de la respuesta.
Filtrado: usa la sintaxis de expresiones para proporcionar filtros que definan mejor los resultados de búsqueda de tu sitio.
Orden: define el orden de los resultados de búsqueda por varios campos en orden de prioridad.
Facetado: genera facetas para ofrecer opciones más relevantes a tus usuarios en función de los atributos que proporciones. Para que los atributos numéricos se devuelvan en la respuesta de búsqueda, se deben proporcionar los contenedores correspondientes en la solicitud de búsqueda.
Faceta dinámica: genera automáticamente claves de faceta basadas en consultas de búsqueda y las combina (y vuelve a clasificarlas) automáticamente con las claves de faceta proporcionadas en la solicitud de búsqueda. Esta función se basa en una lista de permitidos. Ponte en contacto con el equipo de Asistencia para obtener ayuda sobre cómo habilitar esta función.
Impulsar y ocultar: controla la clasificación de los resultados de búsqueda dando prioridad a algunos tipos de resultados o quitándosela.
Navegación: obtenga resultados ordenados para maximizar los ingresos cuando sus usuarios naveguen por los productos mediante la navegación del sitio. La búsqueda por exploración se puede combinar con el filtrado, la ordenación, la creación de facetas, la creación de facetas dinámicas, el aumento y la ocultación.
Resultados personalizados. Ofrecer resultados de búsqueda de texto y de navegación personalizados para cada usuario final en función de su comportamiento en su sitio, incluido su historial de visualizaciones de productos, clics, adiciones al carrito y compras.
Usar Vertex AI Search para el sector del comercio
Para crear modelos de aprendizaje automático para recomendaciones o búsquedas, debes proporcionar dos conjuntos de información:
Catálogo de productos: información sobre los productos que se recomiendan a los clientes. Esto incluye el título, la descripción, la disponibilidad y el precio del producto.
Eventos de usuario: comportamiento de los usuarios finales en su sitio web. Esto incluye eventos como cuando un usuario ve o compra un artículo específico, o cuando tu sitio web le muestra una lista de productos.
Gracias a las numerosas opciones de integración, puede ingerir sus datos con herramientas que ya utilice, como BigQuery, Cloud Storage, Tag Manager y Google Analytics.