이 페이지에서는 상거래를 위한 Vertex AI Search를 지원하는 다양한 기능을 소개합니다.
커머스용 Vertex AI Search 엔진
커머스용 Vertex AI Search는 최첨단 AI 및 머신러닝 모델을 사용하여 검색 기능을 제공합니다. Google 기술은 고급 쿼리 이해 및 맞춤설정을 지원하여 다양한 쿼리의 검색 결과를 개선합니다.
이 서비스는 사용자 상호작용 및 순위 모델을 사용하여 특정 비즈니스 목표를 달성하고 전환 및 판매를 늘리기 위해 제품 순위를 최적화하여 관련 제품 검색을 위해 제품 속성을 웹사이트 콘텐츠와 효과적으로 매칭합니다.
가이드 검색은 동적 필터링과 제품 이미지 타일을 통해 광범위한 검색어를 구체화하고 좁히는 대화형 검색 환경을 사용자에게 제공합니다. 또한 이 서비스는 실시간으로 대화형 전자상거래 환경을 지원하기 위해 시맨틱 및 양방향 대화를 제공합니다.
완전 관리형 상거래를 위한 Vertex AI Search 서비스를 사용하면 다음 작업을 할 수 있습니다.
- 카탈로그 정보 가져오기
- 카탈로그 정보를 관리합니다.
커머스용 Vertex AI Search는 다음과 같은 데이터 처리를 처리합니다.
엔드 투 엔드 검색
자동 완성 검색 서비스는 포괄적인 검색과 맞춤 쇼핑 환경을 제공합니다.
상거래를 위한 Vertex AI Search를 전체 검색 흐름에 통합하는 데 도움이 되는 추가 리소스는 다음과 같습니다.
검색 인터페이스 빌드
다음 옵션을 사용하여 상거래를 위한 Vertex AI Search를 제품 검색 기능에 통합하는 방법에 관한 안내는 관련 페이지의 이 문서를 참고하세요.
- Search for commerce 콘솔
- 상품 콘솔
- Retail API
클라이언트 라이브러리, REST, RPC 리소스에 관한 참조 가이드를 참고하세요.
상거래를 위한 Vertex AI Search를 사용하여 데이터 통계 및 분석
Vertex AI Search for commerce는 사용자 상호작용을 활용하고 고객 행동, 컨텍스트, SKU의 미묘한 차이를 이해하여 검색 결과를 최적화하고 관련 추천을 제공하여 클릭률, 검색 전환율을 개선하고 검색 결과 없음 (NRF) 비율을 낮출 수 있습니다. 상거래를 위한 Vertex AI Search는 내부 최적화를 위해 데이터를 활용하고 측정항목을 개선하여 고객에게 이점을 제공합니다.
전자상거래 데이터로 더 많은 작업 수행
커머스용 Vertex AI Search를 사용하여 제품 및 사용자 이벤트 데이터를 업로드한 후에는 해당 데이터를 BigQuery로 내보내 분석을 수행하고, 핵심성과지표 (KPI) 대시보드에 액세스하고, 판매 예측을 생성할 수 있습니다. 첫 번째 단계는 데이터를 BigQuery로 내보내는 것입니다. BigQuery 테이블에 데이터를 가져온 후 Vertex AI를 사용하여 사전 빌드된 Looker 대시보드 또는 판매 예측이 나오는 워크플로에 입력할 수 있습니다.
자세한 내용은 다음 항목을 참조하세요.