「Retail」は「小売業向け Vertex AI Search」に名称変更されます。現在、新しいブランディングを反映するようにコンテンツの更新を進めています。

このページは Cloud Translation API によって翻訳されました。

過去のユーザーイベントをインポートする

このページでは、過去のイベントからユーザーイベントデータを一括インポートする方法について説明します。小売業向け Vertex AI Search のモデルには、トレーニングにユーザーイベントデータが必要です。

イベントの記録の設定後、モデルのトレーニングに十分なユーザーイベントデータが記録されるまでに、かなりの時間がかかる場合があります。過去のイベントからユーザーイベントデータを一括インポートすることで、初期のモデルトレーニングを高速化できます。操作を行う前に、ユーザーイベントの記録に関するおすすめの方法と、このページの始める前にをご覧ください。

このページのインポート手順は、レコメンデーションと検索の両方に適用されます。データをいったんインポートすると、両方のサービスでこれらのイベントを使用できるようになります。そのため、両方のサービスを使用する場合、同じデータを 2 回インポートする必要はありません。

次のことが可能です。

Cloud Storage からイベントをインポートする。
BigQuery からイベントをインポートする。
BigQuery から Google アナリティクス 360 のイベントをインポートする。
BigQuery から Google アナリティクス 4 のイベントをインポートする。
userEvents.import メソッドを使って、インラインでイベントをインポートする。

Cloud Storage チュートリアルからイベントをインポートする

このチュートリアルでは、Cloud Storage からユーザーイベントをインポートする方法を説明します。

このタスクを Cloud Shell エディタで直接行う際の順を追ったガイダンスについては、[ガイドを表示] をクリックしてください。

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BigQuery からイベントをインポートするチュートリアル

このチュートリアルでは、BigQuery からユーザーイベントをインポートする方法を説明します。

このタスクを Cloud Shell エディタで直接行う際の順を追ったガイダンスについては、[ガイドを表示] をクリックしてください。

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イベントのインラインチュートリアルをインポートする

このチュートリアルでは、ユーザーイベントデータをインラインでインポートする方法を説明します。

このタスクを Cloud Shell エディタで直接行う際の順を追ったガイダンスについては、[ガイドを表示] をクリックしてください。

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始める前に

インポートエラーを回避し、良好な結果を生成する十分なデータがあることを確認するには、ユーザーイベントをインポートする前に次の情報を確認します。

ユーザーイベントの記録に関するベストプラクティスを確認します。
ユーザーイベントの形式は、ユーザーイベントタイプによって異なります。各イベントタイプの表を作成するときに指定する形式については、ユーザーイベントタイプとサンプルスキーマをご覧ください。
レコメンデーションと検索では、最小データ要件が異なります。ユーザーイベントが、使用するサービスの要件を満たしていることを確認してください。
- 検索とレコメンデーションの要件については、ユーザーイベントの要件とベストプラクティスをご覧ください。
- また、レコメンデーションモデルを使用する場合は、ユーザーイベントデータの要件もご覧ください。使用する予定のレコメンデーションモデルのタイプと最適化目標に応じた追加の要件を示しています。

イベントのインポートに関する考慮事項

このセクションでは、過去のユーザーイベントの一括インポートに使用できる手段、各手段を使用するタイミング、その制限事項について説明します。

Cloud Storage	説明	Cloud Storage バケットに読み込まれたファイルから JSON 形式のデータをインポートします。各ファイルは 2 GB 以下である必要があります。一度にインポートできるファイル数は最大で 100 個です。インポートは、Google Cloud コンソールまたは cURL を使用して行うことができます。カスタム属性を許可する `Product` JSON データ形式を使用します。
	使うタイミング	1 回のステップで大量のデータを読み取る必要がある場合。
	制限事項	データが Google アナリティクスや Merchant Center にある場合、データは BigQuery にのみエクスポートでき、Cloud Storage にインポートする追加の手順が必要になります。
BigQuery	説明	小売業向け Vertex AI Search スキーマを使用する、以前に読み込まれた BigQuery テーブルからデータをインポートします。Google Cloud コンソールまたは cURL を使用して実行できます。
	使うタイミング	インポートする前に分析やイベントデータの前処理も使用している場合。
	制限事項	小売業向け Vertex AI Searchl スキーマにマッピングされる BigQuery テーブルを作成する追加のステップが必要です。ユーザーイベント数が多い場合は、BigQuery が Cloud Storage より費用の高いリソースとなることも考慮してください。
アナリティクス 360 を使用した BigQuery	説明	既存のデータをアナリティクス 360 から小売業向け Vertex AI Search にインポートします。
	使うタイミング	アナリティクス 360 を使用していて、最適化案や検索の変換をトラッキングする場合。追加のスキーママッピングは必要ありません。
	制限事項	一部の属性のみが使用可能で、いくつかの高度な小売業向け Vertex AI Search の機能は使用できません。検索を使用する場合は、Google アナリティクスでインプレッションを追跡する必要があります。
Google アナリティクス 4 を使用したBigQuery	説明	既存のデータを Google アナリティクスから小売業向け Vertex AI Searchl にインポートします。
	使うタイミング	Google アナリティクス 4 を使用していて、最適化案や検索の変換をトラッキングする場合。追加のスキーママッピングは必要ありません。
	制限事項	一部の属性のみが使用可能で、いくつかの高度な小売業向け Vertex AI Search の機能は使用できません。検索を使用する場合は、トラッキング用にイベントパラメータの Key-Value ペアを設定する必要があります。推奨されるキーは `search_query` です。
インラインインポート	説明	`userEvents.import` メソッドの呼び出しを使用してインポートします。
	使うタイミング	すべての認証をバックエンドで行ってプライバシーを強化し、バックエンドのインポートを実行できる場合。
	制限事項	通常、ウェブインポートよりも複雑です。

Cloud Storage からユーザーイベントをインポート

Cloud Storage からユーザーイベントは、Google Cloud コンソールまたは userEvents.import メソッドを使用してインポートします。

コンソール

Search for Retail コンソールの [データ] ページに移動します。

[データ] ページに移動
[インポート] をクリックして [インポートデータ] パネルを開きます。
[User events] を選択します。
データソースとして [Google Cloud Storage] を選択します。
スキーマとして [Retail ユーザーイベントスキーマ] を選択します。
データの Cloud Storage のロケーションを入力します。
[インポート] をクリックします。

cURL

ユーザーイベントは、userEvents.import メソッドを使用してインポートします。

インポートの入力パラメータのデータファイルを作成します。GcsSource オブジェクトを使用して、Cloud Storage バケットを参照します。

複数のファイルを指定することも、1 つを指定することもできます。
- INPUT_FILE: ユーザーイベントデータが格納されている Cloud Storage 内の 1 つまたは複数のファイル。各ユーザーイベントタイプのフォーマットの例については、ユーザーイベントについてをご覧ください。各ユーザーイベントは、改行がないそれ自体の単一の行であることを確認してください。
- ERROR_DIRECTORY: インポートに関するエラー情報用の Cloud Storage ディレクトリ。
入力ファイルのフィールドは gs://<bucket>/<path-to-file>/ の形式にする必要があります。エラーディレクトリは、gs://<bucket>/<folder>/ の形式にする必要があります。エラーディレクトリが存在しない場合は、小売業向け Vertex AI Search によって作成されます。バケットがすでに存在している必要があります。
```
{
"inputConfig":{
 "gcsSource": {
   "inputUris": ["INPUT_FILE_1", "INPUT_FILE_2"],
  },
  "errorsConfig":{"gcsPrefix":"ERROR_DIRECTORY"}
}
```

カタログ情報をインポートするには、userEvents:import REST メソッドに対して POST リクエストを実行し、データファイルの名前を指定します。

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/tmp/my-key.json

curl -X POST \
     -v \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token)"" \
     --data @./DATA_FILE.json \
  "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/userEvents:import"
  }
}'

BigQuery からデータをインポートする

BigQuery からユーザーイベントは、Google Cloud コンソールか userEvents.import メソッドを使用してインポートします。

BigQuery アクセスを設定する

BigQuery データセットへのアクセスの設定の手順に沿って、小売業向け Vertex AI Serach のサービスアカウントに、BigQuery データセットに対する BigQuery データオーナーロールを付与します。

BigQuery からユーザーイベントをインポートする

360 件のイベントは、Search for Retail コンソールまたは userEvents.import メソッドを使用してインポートできます。

コンソール

Search for Retail コンソールの [データ] ページに移動します。

[データ] ページに移動
[インポート] をクリックして [インポートデータ] パネルを開きます。
[User events] を選択します。
データソースとして [BigQuery] を選択します。
データスキーマを選択します。
- Google アナリティクス 4: Google アナリティクス 4 のイベントに使用します。
- Google アナリティクス 360: Google アナリティクス 360 のイベントに使用します。ただし、Google アナリティクス 360 のホームページビューのみをインポートする場合は除きます。その場合は、Retail ユーザーイベントスキーマを使用します。
- Retail ユーザーイベントスキーマ: Google アナリティクス以外のソースからイベントをインポートする場合と、Google アナリティクス 360 のホームページビューのみをインポートする場合に使用します。
データが配置される BigQuery テーブルを入力します。
省略可: データの一時的なロケーションとして、プロジェクト内の Cloud Storage バケットのロケーションを入力します。
指定されていない場合、デフォルトのロケーションが使用されます。指定されている場合、BigQuery と Cloud Storage バケットは同じリージョン内に存在する必要があります。
省略可: [詳細設定を表示] で、データの一時的なロケーションとして、プロジェクト内の Cloud Storage バケットのロケーションを入力します。

指定しない場合、デフォルトのロケーションが使用されます。指定する場合、BigQuery と Cloud Storage バケットは同じリージョン内に存在する必要があります。
[インポート] をクリックします。

curl

ユーザーイベントをインポートするには、userEvents.import メソッドの呼び出しにイベントのデータを含めます。userEvents.import API リファレンスをご覧ください。

dataSchema に指定する値は、インポートする内容によって異なります。

user_event_ga4: Google アナリティクス 4 のイベントに使用します。
user_event_ga360: Google アナリティクス 360 のイベントに使用します。ただし、Google アナリティクス 360 からホームページビューのみをインポートする場合は除きます。その場合は、user_event を使用します。
user_event: Google アナリティクス以外のソースからイベントをインポートする場合と、Google アナリティクス 360 のホームページビューのみをインポートする場合に使用します。

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/tmp/my-key.json

curl \
-v \
-X POST \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token)"" \
"https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/userEvents:import" \
--data '{
  "inputConfig": {
    "bigQuerySource": {
      "datasetId": "DATASET_ID",
      "tableId": "TABLE_ID",
      "dataSchema": "SCHEMA_TYPE"
  }
}
}'

BigQuery でアナリティクス 360 のユーザーイベントをインポートする

アナリティクス 360 を BigQuery と統合して拡張 e コマースを使用している場合は、アナリティクス 360 のユーザーイベントをインポートできます。

以下の手順は、BigQuery とアナリティクス 360 の使用に精通していることを前提とします。

始める前に

次の手順を開始する前に、以下の点をご確認ください。

拡張 e コマースを使用している。
BigQuery がアナリティクス 360 にリンクされている。

データソースを確認する

インポートするユーザーイベントデータが、アクセス権のある BigQuery テーブルで正しくフォーマットされていることを確認してください。

テーブルが project_id:ga360_export_dataset.ga_sessions_YYYYMMDD という名前であることを確認してください。

テーブルの形式と命名について詳しくは、Google アナリティクスのドキュメントをご覧ください。
BigQuery Google Cloud コンソールで、[エクスプローラ] パネルからテーブルを選択してテーブルをプレビューします。

以下を確認します。
1. clientId 列に有効な値（たとえば、123456789.123456789）がある。
  
  この値は、完全な _ga Cookie 値（GA1.3.123456789.123456789 のような形式）とは異なります。
2. hits.transaction.currencyCode 列に有効な通貨コードがある。
  
  注: 小売業向け Vertex AI Search の purchase-complete イベントタイプには通貨コードが必要です。一部の小売業向け Vertex AI Search モデルで必要となる購入イベントをインポートする場合は、拡張 e コマースレポートを更新して通貨コードを含めます。
3. search イベントをインポートする予定の場合は、hits.page.searchKeyword 列または hits.customVariable.searchQuery 列が存在することを確認します。
  
  小売業向け Vertex AI Search では、検索結果のリストを返すために searchQuery と productDetails の両方が必要ですが、アナリティクス 360 では、検索クエリと商品のインプレッションの両方を 1 つのイベントに保存しません。小売業向け Vertex AI Search を機能させるには、Google アナリティクスソースから両方のタイプのユーザーイベントをインポートできるように、データレイヤーにタグまたは JavaScript ピクセルを作成する必要があります。
  - search_term パラメータまたは view_search_results イベントから読み取られる searchQuery は、hits.page.searchKeyword から派生するか、hits.customVariables.customVarName が searchQuery の場合は hits.customVariables.customVarValue から派生します。
  - productDetails: view_item_list イベントの items パラメータから読み取られる商品インプレッション。hits.product.isImpressions が TRUE の場合、hits.product から取得されます。

アップロードされたカタログとアナリティクス 360 のユーザーイベントテーブルとのアイテム ID の整合性を確認します。

BigQuery テーブルプレビューの hits.product.productSKU 列の任意の商品 ID を使用して、アップロードしたカタログに同じ商品が含まれていることを確認するために、product.get メソッドを使用します。

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/tmp/my-key.json

   curl \
     -v \
     -X GET \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token)"" \
     "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/default_branch/products/PRODUCT_ID"

アナリティクス 360 のイベントをインポートする

Search for Retail コンソールまたは userEvents.import メソッドを使用して、Google アナリティクス 360 のイベントをインポートできます。

Console

Search for Retail コンソールの [データ] ページに移動します。

[データ] ページに移動
[インポート] をクリックして [インポートデータ] パネルを開きます。
[User events] を選択します。
データソースとして [BigQuery] を選択します。
データスキーマを選択します。
- Google アナリティクス 4: Google アナリティクス 4 のイベントに使用します。
- Google アナリティクス 360: Google アナリティクス 360 のイベントに使用します。ただし、Google アナリティクス 360 のホームページビューのみをインポートする場合は除きます。その場合は、Retail ユーザーイベントスキーマを使用します。
- Retail ユーザーイベントスキーマ: Google アナリティクス以外のソースからイベントをインポートする場合と、Google アナリティクス 360 のホームページビューのみをインポートする場合に使用します。
データが配置される BigQuery テーブルを入力します。
省略可: データの一時的なロケーションとして、プロジェクト内の Cloud Storage バケットのロケーションを入力します。
指定されていない場合、デフォルトのロケーションが使用されます。指定されている場合、BigQuery と Cloud Storage バケットは同じリージョン内に存在する必要があります。
省略可: [詳細設定を表示] で、データの一時的なロケーションとして、プロジェクト内の Cloud Storage バケットのロケーションを入力します。

指定しない場合、デフォルトのロケーションが使用されます。指定する場合、BigQuery と Cloud Storage バケットは同じリージョン内に存在する必要があります。
[インポート] をクリックします。

REST

ユーザーイベントをインポートするには、userEvents.import メソッドの呼び出しにイベントのデータを含めます。

dataSchema の場合は、user_event_ga360 の値を使用します。

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/tmp/my-key.json
curl \\
  -v \\
  -X POST \\
  -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \\
  -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token)"" \\
  "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/userEvents:import" \\
  --data '{
    "inputConfig": {
      "bigQuerySource": {
        "datasetId": "some_ga360_export_dataset",
        "tableId": "ga_sessions_YYYYMMDD",
        "dataSchema": "user_event_ga360"
    }
  }
}'

Java

public static String importUserEventsFromBigQuerySource()
    throws IOException, InterruptedException, ExecutionException {
  UserEventServiceClient userEventsClient = getUserEventServiceClient();

  BigQuerySource bigQuerySource = BigQuerySource.newBuilder()
      .setProjectId(PROJECT_ID)
      .setDatasetId(DATASET_ID)
      .setTableId(TABLE_ID)
      .setDataSchema("user_event")
      .build();

  UserEventInputConfig inputConfig = UserEventInputConfig.newBuilder()
      .setBigQuerySource(bigQuerySource)
      .build();

  ImportUserEventsRequest importRequest = ImportUserEventsRequest.newBuilder()
      .setParent(DEFAULT_CATALOG_NAME)
      .setInputConfig(inputConfig)
      .build();

  String operationName = userEventsClient
      .importUserEventsAsync(importRequest).getName();

  userEventsClient.shutdownNow();
  userEventsClient.awaitTermination(2, TimeUnit.SECONDS);

  return operationName;
}

BigQuery でアナリティクス 360 のホームページビューをインポートする

アナリティクス 360 では、ホームページビューイベントは他のページビューイベントと区別されません。つまり、アナリティクス 360 のイベントをインポートするでは、ホームページビューイベントは、他のイベントタイプ（詳細ページビューなど）のイベントとしてインポートされません。

次の手順では、アナリティクス 360 のデータからホームページビューイベントを抽出し、小売業向け Vertex AI Search にインポートする方法について説明します。これを行うには、ホームページのユーザーのビュー（ホームページのパスで識別）を新しい BigQuery テーブルに抽出してから、その新しいテーブルから小売業向け Vertex AI Search にデータをインポートします。

アナリティクス 360 から小売業向け Vertex AI Search のホームページビューイベントをインポートするには:

BigQuery データセットを作成するか、テーブルを追加できる BigQuery データセットがあることを確認します。

このデータセットは、小売業向け Vertex AI Search のプロジェクトまたはアナリティクス 360 のデータが存在するプロジェクトに配置できます。アナリティクス 360 のホームページビューイベントをコピーするターゲットデータセットです。
次のように、データセットに BigQuery テーブルを作成します。
1. 次の SQL コードの変数を次のように置き換えます。
  - target_project_id: 手順 1 のデータセットが存在するプロジェクト。
  - target_dataset: ステップ 1 のデータセット名。
```
CREATE TABLE TARGET_PROJECT_ID.TARGET_DATASET.ga_homepage (
 eventType STRING NOT NULL,
 visitorId STRING NOT NULL,
 userId STRING,
 eventTime STRING NOT NULL
);
```
2. SQL コードサンプルをコピーします。
3. Google Cloud コンソールで [BigQuery] ページを開きます。
  
  [BigQuery] ページに移動
4. まだ選択していない場合は、ターゲットプロジェクトを選択します。
5. [エディタ] ペインに、SQL コードサンプルを貼り付けます。
6. [ 実行] をクリックし、クエリの実行が完了するまで待ちます。
このコードを実行すると、target_project_id:target_dataset.ga_homepage_YYYYMMDD 形式のテーブルが作成されます（例、my-project:view_events.ga_homepage_20230115）。
アナリティクス 360 のデータテーブルから、アナリティクス 360 のホームページビューイベントを、前のステップ 2 で作成したテーブルにコピーします。
1. 次の SQL サンプルコードの変数を次のように置き換えます。
  - source_project_id: BigQuery テーブルにアナリティクス 360 データを含むプロジェクトの ID。
  - source_dataset: BigQuery テーブルにアナリティクス 360 データを含むソースプロジェクトのデータセット。
  - source_table: アナリティクス 360 のデータを含むソースプロジェクトのテーブル。
  - target_project_id: 前の手順 2 と同じターゲットプロジェクト ID。
  - target_dataset: 前のステップ 2 と同じターゲットデータセット。
  - path: ホームページへのパスです。通常、これは / です。たとえば、ホームページが example.com/ の場合、ただし、ホームページが examplepetstore.com/index.html の場合、パスは /index.html です。
```
INSERT INTO `TARGET_PROJECT_ID.TARGET_DATASET.ga_homepage(eventType,visitorId,userID,eventTime)`

SELECT
  "home-page-view" as eventType,
  clientId as visitorId,
  userId,
  CAST(FORMAT_TIMESTAMP("%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ",TIMESTAMP_SECONDS(visitStartTime)) as STRING) AS eventTime

FROM
  `SOURCE_PROJECT_ID.SOURCE_DATASET.SOURCE_TABLE`, UNNEST(hits) as hits

WHERE hits.page.pagePath = "PATH" AND visitorId is NOT NULL;
```
2. SQL コードサンプルをコピーします。
3. Google Cloud コンソールで [BigQuery] ページを開きます。
  
  [BigQuery] ページに移動
4. まだ選択していない場合は、ターゲットプロジェクトを選択します。
5. [エディタ] ペインに、SQL コードサンプルを貼り付けます。
6. [ 実行] をクリックし、クエリの実行が完了するまで待ちます。
BigQuery からユーザーイベントをインポートするの手順に沿って、ターゲットテーブルからホームページビューのイベントをインポートします。スキーマの選択中に、コンソールを使用してインポートする場合は、[小売ユーザーイベントスキーマ] を選択します。userEvents.import を使用してインポートする場合は、dataSchema 値に user_event を指定します。
手順 1 と 2 で作成したテーブルとデータセットを削除します。

BigQuery で Google アナリティクス 4 のユーザーイベントをインポートする

Google アナリティクス 4 を BigQuery と統合して Google アナリティクスの e コマースを使用している場合は、Google アナリティクス 4 のユーザーイベントをインポートできます。

以下の手順は、BigQuery と Google アナリティクス 4 の使用に精通していることを前提とします。

始める前に

次の手順を開始する前に、以下の点をご確認ください。

Google アナリティクスの e コマースを使用している。
Google アナリティクス 4 に BigQuery がリンクされています。

データソースを確認する

ユーザーイベントデータがインポート用に準備されていることを確認するには、次の手順を行います。

小売業向け Vertex AI Search が使用する Google アナリティクス 4 フィールドと、それらがマッピングされる小売業向け Vertex AI Search のフィールドの表については、Google アナリティクス 4 のユーザーイベントフィールドをご覧ください。

Google アナリティクスのすべてのイベントパラメータについては、Google アナリティクスのイベントリファレンスドキュメントをご覧ください。

インポートするユーザーイベントデータが、アクセス権のある BigQuery テーブルで正しくフォーマットされていることを確認してください。
- データセットは analytics_PROPERTY_ID という名前である必要があります。
- テーブルは events_YYYYMMDD という名前である必要があります。
テーブルの名前と形式の詳細については、Google アナリティクスのドキュメントをご覧ください。
BigQuery Google Cloud コンソールで、[エクスプローラ] パネルからデータセットを選択し、インポートするユーザーイベントのテーブルを見つけます。

以下を確認します。
1. event_params.key 列に currency キーがあり、関連付けられた文字列値が有効な通貨コードである。
  
  注: 小売業向け Vertex AI Search の purchase-complete イベントタイプには通貨コードが必要です。一部の小売業向け Vertex AI Search モデルで必要となる購入イベントをインポートする場合は、イベントレポートを更新して通貨コードを含めます。
2. search イベントをインポートする予定の場合は、event.event_params.key 列に search_term キーおよび関連する値があることを確認します。
  
  小売業向け Vertex AI Search では、検索結果のリストを返すために searchQuery と productDetails の両方が必要ですが、Google アナリティクス 4 では、検索クエリと商品のインプレッションの両方を 1 つのイベントに保存しません。小売業向け Vertex AI Search を機能させるには、データレイヤまたは JavaScript ピクセルからタグを作成して、Google アナリティクスのソースから両方のタイプのユーザーイベントをインポートする必要があります。
  - searchQuery: search_term パラメータまたは view_search_results イベントから読み取られます。
  - productDetails: view_item_list イベントの items パラメータから読み取られる商品のインプレッション数。
  Google アナリティクス 4 での search についての詳細は、Google アナリティクスドキュメントの search をご覧ください。
アップロードされたカタログと Google アナリティクス 4 のユーザーイベントテーブルとのアイテム ID の整合性を確認します。

Google アナリティクス 4 のユーザーテーブルのプロダクトがアップロードされたカタログにも含まれるようにするには、BigQuery テーブルプレビューの event.items.item_id 列からプロダクト ID をコピーし、product.get メソッドを使用して、アップロードしたカタログに商品 ID があるかどうかを確認します。
```
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/tmp/my-key.json

   curl \
     -v \
     -X GET \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token)"" \
     "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/default_branch/products/PRODUCT_ID"
```

BigQuery アクセスを設定する

Google アナリティクス 4 のイベントをインポートする

Search for Retail コンソールまたは userEvents.import メソッドを使用して、Google アナリティクス 4 のイベントをインポートできます。

コンソールを使用して Google アナリティクス 4 のイベントをインポートする

Search for Retail コンソールの [データ] ページに移動します。

[データ] ページに移動
[インポート] をクリックして [インポートデータ] パネルを開きます。
[User events] を選択します。
データソースとして [BigQuery] を選択します。
データスキーマを選択します。
- Google アナリティクス 4: Google アナリティクス 4 のイベントに使用します。
- Google アナリティクス 360: Google アナリティクス 360 のイベントに使用します。ただし、Google アナリティクス 360 のホームページビューのみをインポートする場合は除きます。その場合は、Retail ユーザーイベントスキーマを使用します。
- Retail ユーザーイベントスキーマ: Google アナリティクス以外のソースからイベントをインポートする場合と、Google アナリティクス 360 のホームページビューのみをインポートする場合に使用します。
データが配置される BigQuery テーブルを入力します。
省略可: データの一時的なロケーションとして、プロジェクト内の Cloud Storage バケットのロケーションを入力します。
指定されていない場合、デフォルトのロケーションが使用されます。指定されている場合、BigQuery と Cloud Storage バケットは同じリージョン内に存在する必要があります。
省略可: [詳細設定を表示] で、データの一時的なロケーションとして、プロジェクト内の Cloud Storage バケットのロケーションを入力します。

指定しない場合、デフォルトのロケーションが使用されます。指定する場合、BigQuery と Cloud Storage バケットは同じリージョン内に存在する必要があります。
[インポート] をクリックします。

API を使用して Google アナリティクス 4 のイベントをインポートする

dataSchema の場合は、user_event_ga4 の値を使用します。

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/tmp/my-key.json
curl \\
  -v \\
  -X POST \\
  -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \\
  -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token)"" \\
  "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/userEvents:import" \\
  --data '{
    "inputConfig": {
      "bigQuerySource": {
        "projectId": "PROJECT_ID",
        "datasetId": "DATASET_ID",
        "tableId": "TABLE_ID",
        "dataSchema": "user_event_ga4"
    }
  }
}'

ユーザーイベントをインラインでインポートする

ユーザーイベントをインラインでインポートするには、userEvents.import メソッドの呼び出しにイベントのデータを含めます。

最も簡単な方法は、ユーザーイベントデータを JSON ファイルに追加し、ファイルを cURL に提供することです。

ユーザーイベントタイプのフォーマットについては、ユーザーイベントについてをご覧ください。

curl

JSON ファイルを作成します。

{
  "inputConfig": {
    "userEventInlineSource": {
      "userEvents": [
        {
          <userEvent1>>
        },
        {
          <userEvent2>
        },
        ....
      ]
    }
  }
}

POST メソッドを呼び出します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     --data @./data.json \
  "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/userEvents:import"

Java

public static String importUserEventsFromInlineSource(
    List<UserEvent> userEventsToImport)
    throws IOException, InterruptedException, ExecutionException {
  UserEventServiceClient userEventsClient = getUserEventServiceClient();

  UserEventInlineSource inlineSource = UserEventInlineSource.newBuilder()
      .addAllUserEvents(userEventsToImport)
      .build();

  UserEventInputConfig inputConfig = UserEventInputConfig.newBuilder()
      .setUserEventInlineSource(inlineSource)
      .build();

  ImportUserEventsRequest importRequest = ImportUserEventsRequest.newBuilder()
      .setParent(DEFAULT_CATALOG_NAME)
      .setInputConfig(inputConfig)
      .build();

  String operationName = userEventsClient
      .importUserEventsAsync(importRequest).getName();

  userEventsClient.shutdownNow();
  userEventsClient.awaitTermination(2, TimeUnit.SECONDS);

  return operationName;
}

過去のカタログデータ

過去のユーザーイベントに表示される過去のカタログデータをインポートすることもできます。この過去のカタログデータは、過去の商品情報を利用してユーザーイベントを強化し、モデルの精度を向上させることができるために役立ちます。

詳しくは、過去のカタログ　データをインポートするをご覧ください。

インポートしたイベントを表示する

Search for Retail コンソールの [データ] ページの [イベント] タブでイベント統合指標を表示します。このページには、去年に書き込みまたはインポートされたすべてのイベントが表示されます。データの取り込みが成功した後、指標が表示されるまでに 24 時間ほどかかることがあります。

[データ] ページに移動

次のステップ

ユーザーイベントの記録を開始する。
ユーザーイベントを管理する。

過去のユーザー イベントをインポートする

Cloud Storage チュートリアルからイベントをインポートする

BigQuery からイベントをインポートするチュートリアル

イベントのインライン チュートリアルをインポートする

始める前に

イベントのインポートに関する考慮事項

Cloud Storage からユーザー イベントをインポート

コンソール

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