Importe eventos de utilizadores históricos

Esta página descreve como importar dados de eventos de utilizadores de eventos anteriores em massa para o Vertex AI Search for commerce. Os dados de eventos do utilizador são necessários para preparar modelos. Depois de configurar a gravação de eventos em tempo real, pode demorar um período considerável a gravar dados de eventos de utilizadores suficientes para formar os seus modelos. A importação de dados do histórico pode acelerar o processo.

Os procedimentos de importação nesta página aplicam-se às recomendações e à pesquisa. Depois de importar dados, ambos os serviços podem usar esses eventos, pelo que não precisa de importar os mesmos dados duas vezes se usar ambos os serviços.

Pode importar eventos a partir de:

Sugestões gerais para começar

Tutoriais

Estes tutoriais mostram como importar eventos do utilizador de várias origens.

Importe eventos do Cloud Storage

Este tutorial mostra como importar eventos de utilizadores do Cloud Storage.

Para seguir orientações passo a passo para esta tarefa diretamente no editor do Cloud Shell, clique em Orientar-me:

Visita guiada

Importe eventos do BigQuery

Este tutorial mostra como importar eventos do utilizador do BigQuery.

Para seguir orientações passo a passo para esta tarefa diretamente no editor do Cloud Shell, clique em Orientar-me:

Visita guiada

Importe eventos inline

Este tutorial mostra como importar dados de eventos do utilizador incorporados.

Para seguir orientações passo a passo para esta tarefa diretamente no editor do Cloud Shell, clique em Orientar-me:

Visita guiada

Antes de começar

Para evitar erros de importação e verificar se existem dados suficientes para gerar bons resultados, reveja as seguintes informações antes de importar os eventos de utilizador.

Considerações sobre a importação de eventos

Esta secção descreve os métodos que podem ser usados para a importação em lote dos seus eventos de utilizadores históricos, quando pode usar cada método e algumas das respetivas limitações.

Cloud Storage Descrição Importe dados num formato JSON a partir de ficheiros carregados num contentor do Cloud Storage. Cada ficheiro tem de ter 2 GB ou menos, e pode importar até 100 ficheiros de cada vez. A importação pode ser feita através da Google Cloud consola ou do curl. Usa o formato de dados JSON Product, que permite atributos personalizados.
Quando usar Se precisar de carregar volumes mais elevados de dados num único passo.
Limitações Se os seus dados estiverem no Google Analytics, só podem ser exportados para o BigQuery e requerem o passo adicional de importação para o Cloud Storage.
BigQuery Descrição Importar dados de uma tabela do BigQuery carregada anteriormente que usa o esquema do Vertex AI Search for commerce. Pode ser realizada através da Google Cloud consola ou do curl.
Quando usar Se também estiver a usar estatísticas ou a pré-processar dados de eventos antes de os importar.
Limitações Requer o passo adicional de criar uma tabela do BigQuery que seja mapeada para o esquema do Vertex AI Search para comércio. Se tiver um volume elevado de eventos de utilizador, considere também que o BigQuery é um recurso de custo mais elevado do que o Cloud Storage.
BigQuery com o Analytics 360 Descrição Importe dados pré-existentes do Analytics 360 para o Vertex AI Search for commerce.
Quando usar Se tiver o Analytics 360 e acompanhar conversões para recomendações ou pesquisas. Não é necessária nenhuma associação de esquemas adicional.
Limitações Apenas está disponível um subconjunto de atributos, pelo que não é possível usar algumas funcionalidades avançadas do Vertex AI Search for commerce. O acompanhamento de impressões no Google Analytics é obrigatório se planear usar a pesquisa.
BigQuery com o Google Analytics 4 Descrição Importe dados pré-existentes do Google Analytics 4 para o Vertex AI Search for commerce.
Quando usar Se tiver o Google Analytics 4 e acompanhar conversões para recomendações ou pesquisas. Não é necessária nenhuma associação de esquemas adicional.
Limitações Apenas está disponível um subconjunto de atributos, pelo que não é possível usar algumas funcionalidades avançadas do Vertex AI Search for commerce. Se planeia usar a pesquisa, tem de configurar pares de chave-valor de parâmetros de eventos para acompanhamento. A chave recomendada é search_query.
Importação inline Descrição Importe-os através de uma chamada ao método userEvents.import.
Quando usar Se quiser ter uma maior privacidade, com toda a autenticação a ocorrer no back-end, e for capaz de fazer uma importação de back-end.
Limitações Normalmente, é mais complicado do que uma importação da Web.

Limitações de tamanho

Existe um limite total do sistema de 40 mil milhões de eventos de utilizador. As seguintes limitações de tamanho para importações de dados de acordo com a plataforma de carregamento são:

  • Para a importação em massa a partir do Cloud Storage, cada ficheiro tem de ter 2 GB ou menos, e pode incluir até 100 ficheiros num único pedido de importação em massa.

  • Para importações do BigQuery, a limitação de tamanho é de 128 GB.

  • Para importações inline, é sugerido um máximo recomendado de 10 000 eventos de utilizador por pedido.

Para o número mínimo de dias necessários para registar eventos de utilizadores em direto ou importar eventos de utilizadores históricos para a preparação do modelo e a otimização da pesquisa:

  • Preparação e otimização do modelo geral: a preparação e a otimização iniciais do modelo demoram normalmente 2 a 5 dias a serem concluídas, embora possa demorar mais tempo para conjuntos de dados maiores.

Otimização da pesquisa

Para otimizar a experiência de pesquisa com base nos eventos carregados, são necessários, pelo menos, 250 000 eventos de pesquisa nos últimos 90 dias.

  • Para otimizar os resultados da pesquisa através de eventos do utilizador, são necessários 500 000 eventos detail-page-view atribuíveis a um evento de pesquisa nos últimos 30 dias.

  • É necessária uma média de 10 eventos de visualização da página de detalhes atribuíveis a um evento de pesquisa por produto nos últimos 30 dias, a menos que os eventos dos últimos 21 dias sejam carregados.

  • Para a personalização da pesquisa, são necessários, pelo menos, 100 000 eventos de pesquisa publicados pela pesquisa nos últimos 30 dias.

Importe eventos de utilizadores do Cloud Storage

Importe eventos de utilizadores do Cloud Storage através da Google Cloud consola ou do método userEvents.import.

Consola

  1. Aceda à página Dados> na consola de pesquisa para comércio.

    Aceda à página Dados
  2. Clique em Importar para abrir o painel Importar dados.
  3. Escolha Eventos do utilizador.
  4. Selecione Google Cloud Storage como a origem de dados.
  5. Escolha Esquema de eventos de utilizadores de retalho como esquema.
  6. Introduza a localização do Cloud Storage dos seus dados.
  7. Clique em Importar.

curl

Use o método userEvents.import para importar os eventos de utilizador.

  1. Crie um ficheiro de dados para os parâmetros de entrada da importação. Use o objeto GcsSource para apontar para o seu contentor do Cloud Storage.

    Pode fornecer vários ficheiros ou apenas um.

    • INPUT_FILE: um ou mais ficheiros no Cloud Storage que contêm os dados de eventos do utilizador. Consulte o artigo Acerca dos eventos de utilizador para ver exemplos de cada formato de tipo de evento de utilizador. Certifique-se de que cada evento do utilizador está na sua própria linha única, sem quebras de linha.
    • ERROR_DIRECTORY: Um diretório do Cloud Storage para informações de erro sobre a importação.

    Os campos do ficheiro de entrada têm de estar no formato gs://<bucket>/<path-to-file>/. O diretório de erros tem de estar no formato gs://<bucket>/<folder>/. Se o diretório de erros não existir, o Vertex AI Search para comércio cria-o. O contentor já tem de existir.

    {
"inputConfig":{
 "gcsSource": {
   "inputUris": ["INPUT_FILE_1", "INPUT_FILE_2"],
  },
  "errorsConfig":{"gcsPrefix":"ERROR_DIRECTORY"}
}

  2. Importe as informações do catálogo fazendo um pedido POST ao método REST userEvents:import, indicando o nome do ficheiro de dados.

    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"
  }
}'

Importe eventos do utilizador do BigQuery

Importe eventos do utilizador do BigQuery através da Google Cloud consola ou do método userEvents.import.

Configure o acesso ao BigQuery

Siga as instruções em Configurar o acesso ao seu conjunto de dados do BigQuery para atribuir à conta de serviço do Vertex AI Search for commerce a função mínima de utilizador do BigQuery necessária para que a importação seja bem-sucedida e a função adicional de editor de dados do BigQuery para o seu conjunto de dados do BigQuery. A função de proprietário de dados do BigQuery é desnecessária.

Importe os seus eventos do utilizador a partir do BigQuery

Pode importar eventos de utilizadores através da consola de pesquisa para comércio ou do método userEvents.import.

Consola

  1. Aceda à página Dados> na consola de pesquisa para comércio.

    Aceda à página Dados
  2. Clique em Importar para abrir o painel Importar dados.
  3. Escolha Eventos do utilizador.
  4. Selecione BigQuery como origem de dados.

  5. Selecione o esquema de dados.

  6. Introduza a tabela do BigQuery onde os seus dados se encontram.
  7. Opcional: introduza a localização de um contentor do Cloud Storage no seu projeto como uma localização temporária para os seus dados.
    Se não for especificado, é usada uma localização predefinida. Se especificado, o BigQuery e o contentor do Cloud Storage têm de estar na mesma região.
  8. Opcional: em Mostrar opções avançadas, introduza a localização de um contentor do Cloud Storage no seu projeto como uma localização temporária para os seus dados.

    Se não for especificado, é usada uma localização predefinida. Se especificado, o BigQuery e o contentor do Cloud Storage têm de estar na mesma região.
  9. Clique em Importar.

curl

Importe os eventos do utilizador incluindo os dados dos eventos na chamada ao método userEvents.import. Consulte a referência da API userEvents.import.

O valor que especifica para dataSchema depende do que está a importar:

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"
  }
}
}'

Importe eventos de utilizadores do Analytics 360 com o BigQuery

Pode importar eventos de utilizadores do Analytics 360 se tiver integrado o Analytics 360 com o BigQuery e usar o comércio eletrónico melhorado.

Os procedimentos seguintes pressupõem que tem experiência na utilização do BigQuery e do Analytics 360.

Antes de começar

Antes de começar os passos seguintes, certifique-se de que:

Verifique a sua origem de dados

  1. Certifique-se de que os dados de eventos do utilizador que vai importar estão formatados corretamente numa tabela do BigQuery à qual tem acesso.

    Certifique-se de que a tabela tem o nome project_id:ga360_export_dataset.ga_sessions_YYYYMMDD.

    Consulte a documentação do Google Analytics para saber mais sobre o formato e a nomenclatura das tabelas.

  2. Na consola do BigQuery Google Cloud , selecione a tabela no painel Explorador para pré-visualizar a tabela.

    Verifique se:

    1. A coluna clientId tem um valor válido, por exemplo, 123456789.123456789.

      Tenha em atenção que este valor é diferente do valor completo do cookie _ga (que tem um formato como GA1.3.123456789.123456789).

    2. A coluna hits.transaction.currencyCode tem um código de moeda válido.

    3. Se planeia importar eventos search, verifique se existe uma coluna hits.page.searchKeyword ou hits.customVariable.searchQuery.

      Embora o Vertex AI Search para comércio exija que searchQuery e productDetails devolvam uma lista de resultados da pesquisa, o Analytics 360 não armazena consultas de pesquisa e impressões de produtos num único evento. Para que a Vertex AI Search for commerce funcione, tem de criar uma etiqueta na camada de dados ou um píxel JavaScript para poder importar ambos os tipos de eventos do utilizador de origens do Google Analytics:

      • searchQuery, que é lido a partir do parâmetro search_term ou de eventos view_search_results, é derivado de hits.page.searchKeyword ou de hits.customVariables.customVarValue se hits.customVariables.customVarName for searchQuery.
      • productDetails, a impressão do produto que é lida a partir do parâmetro items do evento view_item_list, é obtida a partir de hits.product se hits.product.isImpressions for TRUE.

  3. Verifique a consistência dos IDs dos artigos entre o catálogo carregado e a tabela de eventos do utilizador do Analytics 360.

    Usando qualquer ID do produto da coluna hits.product.productSKU na pré-visualização da tabela do BigQuery, use o método product.get para se certificar de que o mesmo produto está no catálogo carregado.

    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"

Importe os seus eventos do Analytics 360

Pode importar eventos do Google Analytics 360 através da consola de pesquisa de comércio ou do método userEvents.import.

Consola

  1. Aceda à página Dados> na consola de pesquisa para comércio.

    Aceda à página Dados
  2. Clique em Importar para abrir o painel Importar dados.
  3. Escolha Eventos do utilizador.
  4. Selecione BigQuery como origem de dados.

  5. Selecione o esquema de dados.

  6. Introduza a tabela do BigQuery onde os seus dados se encontram.
  7. Opcional: introduza a localização de um contentor do Cloud Storage no seu projeto como uma localização temporária para os seus dados.
    Se não for especificado, é usada uma localização predefinida. Se especificado, o BigQuery e o contentor do Cloud Storage têm de estar na mesma região.
  8. Opcional: em Mostrar opções avançadas, introduza a localização de um contentor do Cloud Storage no seu projeto como uma localização temporária para os seus dados.

    Se não for especificado, é usada uma localização predefinida. Se especificado, o BigQuery e o contentor do Cloud Storage têm de estar na mesma região.
  9. Clique em Importar.

REST

Importe os eventos do utilizador incluindo os dados dos eventos na chamada ao método userEvents.import.

Para dataSchema, use o valor user_event_ga360.

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;
}

Importe as visualizações de páginas iniciais do Analytics 360 com o BigQuery

No Analytics 360, os eventos de visualização da página inicial não são distintos de outros eventos de visualização de páginas. Isto significa que os eventos home-page-view não são importados como eventos com os outros tipos de eventos (como detail-page-view) em Importe os seus eventos do Analytics 360.

O procedimento seguinte explica como pode extrair eventos de visualização da página inicial dos seus dados do Analytics 360 e importá-los para o Vertex AI Search for commerce. Resumidamente, isto é feito através da extração das visualizações da página inicial dos utilizadores (identificadas pelo caminho da página inicial) para uma nova tabela do BigQuery e, em seguida, da importação de dados dessa nova tabela para a Pesquisa do Vertex AI para comércio.

Para importar eventos de visualização da página inicial do Analytics 360 para o Vertex AI Search para comércio:

  1. Crie um conjunto de dados do BigQuery ou certifique-se de que tem um conjunto de dados do BigQuery disponível ao qual pode adicionar uma tabela.

    Este conjunto de dados pode estar no seu projeto do Vertex AI Search for commerce ou no projeto onde tem os seus dados do Analytics 360. É o conjunto de dados de destino para o qual vai copiar os eventos home-page-view do Analytics 360.

  2. Crie uma tabela do BigQuery no conjunto de dados da seguinte forma:

    1. Substitua as variáveis no código SQL seguinte da seguinte forma.

      • target_project_id: o projeto onde se encontra o conjunto de dados do passo 1.

      • target_dataset: o nome do conjunto de dados do passo 1.

      CREATE TABLE TARGET_PROJECT_ID.TARGET_DATASET.ga_homepage (
 eventType STRING NOT NULL,
 visitorId STRING NOT NULL,
 userId STRING,
 eventTime STRING NOT NULL
);

    2. Copie o exemplo de código SQL.

    3. Abra a página do BigQuery na Google Cloud consola.

      Aceda à página do BigQuery

    4. Se ainda não estiver selecionado, selecione o projeto de destino.

    5. No painel Editor, cole o exemplo de código SQL.

    6. Clique em Executar e aguarde pela conclusão da execução da consulta.

    A execução deste código cria uma tabela no formato target_project_id:target_dataset.ga_homepage_YYYYMMDD, por exemplo, my-project:view_events.ga_homepage_20230115.

  3. Copie os eventos de visualização da página inicial do Analytics 360 da tabela de dados do Analytics 360 para a tabela criada no passo 2 anterior.

    1. Substitua as variáveis no seguinte código de exemplo SQL da seguinte forma:

      • source_project_id: o ID do projeto que contém os dados do Analytics 360 numa tabela do BigQuery.

      • source_dataset: o conjunto de dados no projeto de origem que contém os dados do Analytics 360 numa tabela do BigQuery.

      • source_table: a tabela no projeto de origem que contém os dados do Analytics 360.

      • target_project_id: o mesmo ID do projeto de destino que no passo 2 anterior.

      • target_dataset: o mesmo conjunto de dados de destino que no passo 2 anterior.

      • path: este é o caminho para a página inicial. Normalmente, é /. Por exemplo, se a página inicial for example.com/. No entanto, se a página inicial for como examplepetstore.com/index.html, o caminho é /index.html.

      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. Copie o exemplo de código SQL.

    3. Abra a página do BigQuery na Google Cloud consola.

      Aceda à página do BigQuery

    4. Se ainda não estiver selecionado, selecione o projeto de destino.

    5. No painel Editor, cole o exemplo de código SQL.

    6. Clique em Executar e aguarde pela conclusão da execução da consulta.

  4. Siga as instruções em Importe eventos do utilizador do BigQuery para importar os eventos home-page-view da tabela de destino. Durante a seleção do esquema, se fizer a importação através da consola, selecione Esquema de eventos do utilizador de retalho. Se fizer a importação através da userEvents.import, especifique user_event para o valor dataSchema.

  5. Elimine a tabela e o conjunto de dados que criou nos passos 1 e 2.

Importe eventos de utilizadores do Google Analytics 4 com o BigQuery

Pode importar eventos de utilizadores do Google Analytics 4 se tiver integrado o Google Analytics 4 com o BigQuery e usar o comércio eletrónico do Google Analytics.

Os procedimentos seguintes pressupõem que tem experiência na utilização do BigQuery e do Google Analytics 4.

Antes de começar

Antes de começar os passos seguintes, certifique-se de que:

Verifique a sua origem de dados

Para se certificar de que os dados de eventos do utilizador estão preparados para importação, siga estes passos.

Para ver uma tabela dos campos do Google Analytics 4 que a Vertex AI Search for commerce usa e a que campos da Vertex AI Search for commerce são mapeados, consulte os campos de eventos do utilizador do Google Analytics 4.

Para todos os parâmetros de eventos do Google Analytics, consulte a documentação de referência de eventos do Google Analytics.

  1. Certifique-se de que os dados de eventos do utilizador que vai importar estão formatados corretamente numa tabela do BigQuery à qual tem acesso.

    • O conjunto de dados deve ter o nome analytics_PROPERTY_ID.
    • A tabela deve ter o nome events_YYYYMMDD.

    Para obter informações sobre os nomes e o formato das tabelas, consulte a documentação do Google Analytics.

  2. Na consola do BigQuery, selecione o conjunto de dados no painel Explorador e encontre a tabela de eventos do utilizador que planeia importar. Google Cloud

    Verifique se:

    1. A coluna event_params.key tem uma chave currency e o respetivo valor de string associado é um código de moeda válido.

    2. Se planeia importar eventos search, verifique se a coluna event.event_params.key tem uma chave search_term e um valor associado.

      Embora a Vertex AI Search for commerce exija searchQuery e productDetails para devolver uma lista de resultados da pesquisa, o Google Analytics 4 não armazena consultas de pesquisa e impressões de produtos num único evento. Para que a Pesquisa do Vertex AI para comércio funcione, tem de criar uma etiqueta na camada de dados ou a partir de um píxel JavaScript para poder importar ambos os tipos de eventos do utilizador de origens do Google Analytics:

      • searchQuery, que é lido a partir do parâmetro search_term ou de eventos view_search_results.
      • productDetails, a impressão do produto que é lida a partir do parâmetro items do evento view_item_list.

      Para ver informações sobre o search no Google Analytics 4, consulte o artigo search na documentação do Google Analytics.

  3. Verifique a consistência dos IDs dos artigos entre o catálogo carregado e a tabela de eventos do utilizador do Google Analytics 4.

    Para se certificar de que um produto na tabela de utilizadores do Google Analytics 4 também está no catálogo carregado, copie um ID do produto da coluna event.items.item_id na pré-visualização da tabela do BigQuery e use o método product.get para verificar se esse ID do produto está no catálogo carregado.

    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"

Importe os seus eventos do Google Analytics 4

Pode importar eventos do Google Analytics 4 através da pesquisa da consola de comércio ou do método userEvents.import.

Use a consola

  1. Aceda à página Dados> na consola de pesquisa para comércio.

    Aceda à página Dados
  2. Clique em Importar para abrir o painel Importar dados.
  3. Escolha Eventos do utilizador.
  4. Selecione BigQuery como origem de dados.

  5. Selecione o esquema de dados.

  6. Introduza a tabela do BigQuery onde os seus dados se encontram.
  7. Opcional: introduza a localização de um contentor do Cloud Storage no seu projeto como uma localização temporária para os seus dados.
    Se não for especificado, é usada uma localização predefinida. Se especificado, o BigQuery e o contentor do Cloud Storage têm de estar na mesma região.
  8. Opcional: em Mostrar opções avançadas, introduza a localização de um contentor do Cloud Storage no seu projeto como uma localização temporária para os seus dados.

    Se não for especificado, é usada uma localização predefinida. Se especificado, o BigQuery e o contentor do Cloud Storage têm de estar na mesma região.
  9. Clique em Importar.

Use a API

Importe os eventos do utilizador incluindo os dados dos eventos na chamada ao método userEvents.import. Consulte a referência da API userEvents.import.

Para dataSchema, use o valor user_event_ga4.

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"
    }
  }
}'

Importe eventos do utilizador inline

Pode importar eventos do utilizador inline incluindo os dados dos eventos na sua chamada ao método userEvents.import.

A forma mais fácil de o fazer é colocar os dados de eventos do utilizador num ficheiro JSON e fornecer o ficheiro ao curl.

Para ver os formatos dos tipos de eventos do utilizador, consulte o artigo Acerca dos eventos do utilizador.

curl

  1. Crie o ficheiro JSON:

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

  2. Chame o método POST:

    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;
}

Dados do histórico do catálogo

Também pode importar dados do catálogo que aparecem no seu histórico de eventos do utilizador. Estes dados do catálogo podem ser úteis porque as informações dos produtos anteriores podem ser usadas para enriquecer a captura de eventos do utilizador, o que, por sua vez, pode melhorar a precisão do modelo.

Para mais detalhes, consulte o artigo Importe dados do catálogo do histórico.

Veja eventos importados

Veja as métricas de integração de eventos no separador Eventos na consola de pesquisa para comércio página Dados. Esta página mostra todos os eventos escritos ou importados no último ano. As métricas podem demorar até 24 horas a aparecer após a ingestão de dados bem-sucedida.

Aceda à página Dados

Avaliação de testes A/B

Os seguintes parâmetros aplicam-se aos testes A/B, consoante o objetivo do teste:

  • Para um objetivo de taxa de cliques (CTR), são necessários, pelo menos, 21 dias de eventos de utilizadores ou volumes de eventos específicos. Por exemplo, mais de 2 milhões de eventos de pesquisa e mais de 500 000 cliques em pesquisas.

  • Para um objetivo de taxa de conversão (CVR) ou receita, são necessários, pelo menos, 28 dias de eventos de utilizadores ou volumes de eventos específicos. Por exemplo, mais de 4 milhões de eventos de pesquisa, mais de 1 milhão de cliques em pesquisas, mais de 0,5 eventos de compra por produto pesquisável.

Consulte a página Testes A/B para ver mais informações acerca dos testes A/B e das práticas recomendadas.

O que se segue?