このページでは、Vertex AI Search for Commerce を支えるさまざまな機能について説明します。
Vertex AI Search for Commerce エンジン
Vertex AI Search for commerce は、最先端の AI モデルと ML モデルを使用して検索機能を提供します。Google のテクノロジーにより、高度なクエリの理解とパーソナライズが可能になり、幅広いクエリからの検索結果が改善されます。
このサービスでは、ユーザーとのインタラクションとランキング モデルを使用して特定のビジネス目標を達成し、コンバージョンと売上を増やすために商品のランキングを最適化します。また、関連性の高い商品を見つけられるように、商品の属性とウェブサイトのコンテンツを効果的に照合します。
ガイド付き検索では、動的フィルタリングと商品画像のタイルを使用して、広範な検索語句を絞り込むインタラクティブな検索体験がユーザーに提供されます。また、このサービスでは、セマンティック検索と双方向の会話も提供され、インタラクティブな e コマース エクスペリエンスをリアルタイムで実現できます。
フルマネージドの Vertex AI Search for Commerce サービスでは、次のことができます。
- カタログ情報をインポートする。
- カタログ情報を管理します。
Vertex AI Search for Commerce は、データ処理を行って次のことを行います。
エンドツーエンド検索
オートコンプリート検索サービスは、包括的な検索とパーソナライズされたショッピング エクスペリエンスを提供します。
Vertex AI Search for Commerce を完全な検索フローに統合する際に役立つ追加のリソースは次のとおりです。
検索インターフェースを構築する
Vertex AI Search for Commerce を商品検索機能に統合する方法については、関連する各ページのドキュメントをご覧ください。統合には次のオプションを使用できます。
- Search for commerce コンソール
- マーチャンダイジング コンソール
- Retail API
クライアント ライブラリ、REST、RPC リソースについては、リファレンス ガイドをご覧ください。
Vertex AI Search for Commerce を使用してデータ分析と分析情報を取得する
Vertex AI Search for Commerce は、ユーザーのインタラクションを活用し、顧客行動、コンテキスト、SKU の背後にあるニュアンスを理解して、検索結果を最適化し、関連性の高いレコメンデーションを提供します。これにより、クリックスルー率と検索コンバージョンが向上し、「No Results Found」（NRF: 一致する結果は見つかりませんでした）の発生率が低下する可能性があります。Vertex AI Search for Commerce は、内部最適化にデータを利用し、指標を改善することで顧客にメリットをもたらします。
e コマースデータをさらに活用する
Vertex AI Search for Commerce を使用して商品データとユーザー イベントデータをアップロードすると、そのデータを BigQuery にエクスポートし、分析の実施、重要業績評価指標（KPI）ダッシュボードへのアクセス、販売予測の生成ができます。最初の手順は、データを BigQuery にエクスポートすることです。BigQuery テーブルにデータを取り込んだら、それらをワークフローに入力すれば、Vertex AI を使用して、事前構築された Looker ダッシュボードや販売予測が可能になります。
詳細については次のトピックをご覧ください。