在商家適用的 Vertex AI Search 產品中，您可同時取得推薦功能，以及搜尋和瀏覽功能。您可以上傳及管理電子商務應用程式的產品目錄資訊和使用者事件記錄。您可以根據這項資訊取得及自訂結果，而這類資料會持續用於訓練及更新模型，進而改善推薦內容和搜尋結果。
如要進一步瞭解如何為應用程式導入商家適用的 Vertex AI Search，請參閱「導入商家適用的 Vertex AI Search」。
建議
商家適用的 Vertex AI Search 可讓您建構高品質的個人化產品推薦系統，不須具備機器學習、系統設計或運作等方面的專業知識。您可以運用網站的零售產品和使用者行為，使用建議功能建構專屬用途的建議模型，例如「經常一起購買」和「為您推薦」。
Vertex AI Search for Commerce 會使用使用者事件和產品目錄訓練推薦機器學習模型，並根據這些資料提供建議。
將推薦模型部署至應用程式後，您就能為目錄中的其他產品要求推薦內容，並向使用者顯示。
最佳化建議功能包括：
自訂模型。每個模型都會根據您的資料進行訓練，並採用以序列為基礎的機器學習模型 (使用 Transformer)。
個人化搜尋結果：即使沒有機器學習專業知識，也能使用個人化演算法。系統會根據使用者行為和活動 (例如瀏覽、點擊、店內購物和線上活動)，提供個人化預測結果。
即時預測。系統會根據先前的使用者活動 (例如點擊、觀看和購買事件) 提供建議，因此建議是即時的。
自動訓練及調整模型。每天重新訓練模型，確保所有模型都能準確掌握每天的使用者行為。
最佳化目標。轉換率、點擊率和收益最佳化等目標，可協助您精確地針對業務目標進行最佳化。
全通路建議。透過 API 模型，您可以不只在網站上提供建議，還能根據購物者的整個購物歷程提供個人化建議，例如在行動應用程式、個人化電子郵件建議、商店資訊亭或客服中心應用程式中提供建議。
搜尋
商家適用的 Vertex AI Search 可提供高品質的產品搜尋結果，並根據零售業務需求進行自訂。運用 Google 的查詢和情境理解功能，提升網站和行動應用程式的產品探索體驗。
搜尋功能包括：
產品階層：你可以在可搜尋的產品目錄中加入系列和子類。
查詢擴展：增加查詢字詞傳回的相關結果，這類字詞通常會產生較少的結果，例如使用非常具體關鍵字的查詢。
關聯性門檻：調整 Vertex AI Search for Commerce 的平衡方式，以傳回精確度 (傳回的搜尋結果關聯性) 和召回率 (傳回更多該查詢的結果)。
分頁：控管搜尋結果的分頁，縮短查詢時間並減少回應大小。
篩選：使用運算式語法提供篩選條件，縮小網站搜尋結果範圍。
排序：依優先順序，依多個欄位設定搜尋結果的排序方式。
分面：根據您提供的屬性產生分面，為使用者提供更相關的選項。如要在搜尋回應中傳回數值屬性，請在搜尋要求中提供這些屬性的值區。
動態分面：根據搜尋查詢自動產生分面鍵，並與搜尋要求中提供的分面鍵自動合併 (和重新排序)。這項功能僅限許可清單中的人員使用。如要啟用這項功能，請與支援團隊聯絡。
提升和隱藏：優先顯示或降低某些類型結果的優先順序，藉此控制搜尋結果排名。
瀏覽：使用者透過網站導覽瀏覽產品時，系統會排序結果，盡可能提高收益。瀏覽搜尋可與篩選、排序、分面、動態分面、增強和隱藏功能合併使用。
個人化搜尋結果：根據每位使用者在網站上的行為，包括產品瀏覽、點擊、加入購物車和購買記錄，提供個人化文字搜尋和瀏覽搜尋結果。
使用 Vertex AI Search for Commerce
如要建構用於推薦或搜尋的機器學習模型，您需要提供兩組資訊：
產品目錄：向消費者推薦的產品相關資訊。包括產品名稱、說明、現貨供應情形和價格。
使用者事件：網站上的使用者行為。包括使用者查看或購買特定項目，或是網站向使用者顯示產品清單等事件。
您可以透過多種整合選項，使用現有工具 (例如 BigQuery、Cloud Storage、代碼管理工具和 Google Analytics) 擷取資料。