Auf dieser Seite werden die vielen Funktionen von Vertex AI Search for Commerce vorgestellt.
Die Vertex AI Search for Commerce-Engine
Für die Suchfunktionen von Vertex AI Search for Commerce werden modernste KI- und ML-Modelle verwendet. Die Technologie von Google ermöglicht ein erweitertes Verständnis von Suchanfragen und Personalisierung, wodurch die Suchergebnisse auch bei breit gefassten Suchanfragen verbessert werden.
Der Dienst verwendet Modelle für Nutzerinteraktionen und ‑rankings, um bestimmte Geschäftsziele zu erreichen und das Produkt-Ranking zu optimieren. So werden Conversions und Umsätze gesteigert, indem Produktattribute effektiv mit Websiteinhalten abgeglichen werden, um relevante Produkte zu präsentieren.
Die geführte Suche bietet Nutzern eine interaktive Suchfunktion, mit der sie allgemeine Suchanfragen durch dynamisches Filtern und Produktbildkacheln verfeinern und eingrenzen können. Der Dienst bietet auch semantische und bidirektionale Konversationen, um ein interaktives E-Commerce-Erlebnis in Echtzeit zu ermöglichen.
Mit dem vollständig verwalteten Dienst Vertex AI Search for Commerce haben Sie folgende Möglichkeiten:
Bei Vertex AI Search for Commerce wird die Datenverarbeitung für folgende Zwecke durchgeführt:
End-to-End-Suche
Der Suchdienst mit automatischer Vervollständigung bietet eine umfassende Suche und ein personalisiertes Shopping-Erlebnis.
Zusätzliche Ressourcen, die Ihnen bei der Einbindung von Vertex AI Search for Commerce in Ihren gesamten Suchvorgang helfen:
Suchoberfläche erstellen
In dieser Dokumentation finden Sie auf jeder relevanten Seite eine Anleitung dazu, wie Sie Vertex AI Search for Commerce in Ihre Produktsuchfunktionen einbinden können. Dazu haben Sie folgende Möglichkeiten:
- Die Konsole für die Suche nach dem Handel
- Merchandising-Konsole
- Die Retail API
Weitere Informationen zu Clientbibliotheken sowie REST- und RPC-Ressourcen finden Sie in der Referenz.
Vertex AI Search for Commerce für Datenstatistiken und ‑analysen verwenden
Vertex AI Search for Commerce nutzt die Nutzerinteraktion und versteht Nuancen des Kundenverhaltens, des Kontexts und der Artikelnummern, um Suchergebnisse zu optimieren und relevante Empfehlungen zu liefern. Dies kann zu einer Verbesserung der Klickrate und der Such-Conversion-Rate sowie zu einem Rückgang der NRF-Rate (No Results Found) führen. Bei Vertex AI Search for Commerce werden Daten zur internen Optimierung verwendet. Kunden profitieren davon, da sich die Messwerte verbessern.
Mehr aus Ihren E-Commerce-Daten herausholen
Nachdem Sie Produkt- und Nutzerereignisdaten mit Vertex AI Search for Commerce hochgeladen haben, können Sie diese Daten in BigQuery exportieren, um Analysen durchzuführen, auf KPI-Dashboards (Key Performance Indicator) zuzugreifen und Umsatzprognosen zu erstellen. Im ersten Schritt exportieren Sie Ihre Daten nach BigQuery. Sobald die Daten in BigQuery-Tabellen verfügbar sind, können Sie sie in Workflows eingeben, die zu vordefinierten Looker-Dashboards oder Umsatzprognosen mit Vertex AI führen.
Weitere Informationen finden Sie unter folgenden Links:
- Daten nach BigQuery exportieren
- Dashboards mit Leistungskennzahlen abrufen
- Umsatzprognosen aus Commerce-Daten erstellen