Importe eventos históricos do usuário

Nesta página, descrevemos como importar em massa os dados de eventos do usuário de eventos anteriores. A Vertex AI para Pesquisa para modelos de varejo exige dados de eventos do usuário para treinamento.

Depois de configurar a gravação de eventos em tempo real, pode levar um tempo considerável para registrar dados de evento do usuário suficientes para treinar seus modelos. É possível acelerar o treinamento inicial de modelos importando dados de eventos do usuário de eventos anteriores em massa. Antes de fazer isso, consulte as práticas recomendadas para gravar eventos do usuário e a seção Antes de começar nesta página.

Os procedimentos de importação nesta página se aplicam às duas recomendações e pesquisar. Depois que você importar dados, os dois serviços poderão usar esses eventos. Portanto, não é necessário importar os mesmos dados duas vezes se você usar os dois serviços.

Você pode:

Tutorial de importação de eventos do Cloud Storage

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

Para seguir as instruções da tarefa diretamente no editor do Cloud Shell, clique em Orientação:

Orientações

Tutorial de importação de eventos do BigQuery

Neste tutorial, mostramos como importar eventos de usuário do BigQuery.

Para seguir as instruções da tarefa diretamente no editor do Cloud Shell, clique em Orientação:

Orientações

Tutorial de importação de eventos inline

Este tutorial mostra como importar dados de eventos do usuário inline.

Para seguir as instruções da tarefa diretamente no editor do Cloud Shell, clique em Orientação:

Orientações

Antes de começar

Para evitar erros de importação e garantir que haja dados suficientes para gerar bons resultados, analise as seguintes informações antes de importar os eventos do usuário.

Considerações sobre importação de eventos

Esta seção descreve os métodos que podem ser usados para a importação em lote de históricos de eventos do usuário, quando é possível usar cada método e alguns dos limitações.

Cloud Storage Descrição Importe dados em um formato JSON de arquivos carregados em um bucket do Cloud Storage. Cada arquivo precisa ter 2 GB ou menos, e até 100 arquivos por vez podem ser importados. A importação pode ser feita usando o console do Google Cloud ou o cURL. Usa o formato de dados JSON Product, que permite atributos personalizados.
Quando usar Se você precisa de um volume maior de dados para carregar em uma única etapa.
Limitações Se os dados estiverem no Google Analytics ou no Merchant Center, eles só poderão ser exportados para o BigQuery e precisarão da etapa extra para importá-los no Cloud Storage.
BigQuery Descrição Importe dados de uma tabela do BigQuery carregada anteriormente que use o esquema de varejo da Pesquisa da Vertex AI. Pode ser realizado usando console do Google Cloud ou cURL.
Quando usar Se você também estiver usando dados de eventos de análise ou pré-processamento antes de importá-los.
Limitações Exige a etapa extra de criação de uma tabela do BigQuery que é mapeada para o esquema de varejo da Vertex AI para Pesquisa. Se você tem um alto volume de eventos de usuários, considere também que o BigQuery é um recurso de custo mais alto do que o Cloud Storage.
BigQuery com o Google Analytics 360 Descrição Importe dados preexistentes do Google Analytics 360 para a Vertex AI para Pesquisa para varejo.
Quando usar Se você tem o Google Analytics 360 e rastreia conversões de recomendações ou pesquisass Não é necessário um mapeamento de esquema adicional.
Limitações Somente um subconjunto de atributos está disponível, portanto, alguns recursos avançados da Vertex AI para Pesquisa para varejo não podem ser usados. Rastreando impressões no O Google Analytics é necessário se você planeja usar pesquisa.
BigQuery com o Google Analytics 4 Descrição Importe dados pré-existentes do Google Analytics 4 para o Vertex AI para Pesquisa para Retail.
Quando usar Se você tem o Google Analytics 4 e acompanha conversões da recomendações ou pesquisas. Não é necessário um mapeamento de esquema adicional.
Limitações Apenas um subconjunto de atributos está disponível, portanto, alguns atributos Não é possível usar os recursos da Vertex AI para Pesquisa para Retail. Se você planeja usar a pesquisa, precisa configurar um evento pares de chave-valor de parâmetro para rastreamento. a chave recomendada é search_query:
Importação in-line Descrição Importação usando uma chamada para o método userEvents.import.
Quando usar Se você quiser ter mais privacidade para que toda a autenticação ocorra no back-end e ser capaz de executar uma importação de back-end.
Limitações Geralmente, isso é mais complicado do que uma importação pela Web.

Importar eventos de usuário do Cloud Storage

Importe eventos de usuários do Cloud Storage usando o console do Google Cloud ou o método userEvents.import.

Console

  1. Acesse a página Dados > no console do Search for Retail.

    Acessar a página "Dados"
  2. Clique em Importar para abrir o painel Importar dados.
  3. Escolha Eventos do usuário.
  4. Selecione Google Cloud Storage como a fonte de dados.
  5. Escolha Esquema de eventos do usuário de varejo como o esquema.
  6. Insira o local dos seus dados no Cloud Storage.
  7. Clique em Importar.

cURL

Use o método userEvents.import para importar eventos de usuário.

  1. Crie um arquivo de dados para os parâmetros de entrada para a importação. Use o objeto GcsSource para apontar para o bucket do Cloud Storage.

    É possível fornecer vários arquivos ou apenas um.

    • INPUT_FILE: um ou mais arquivos no Cloud Storage contendo os dados de evento do usuário. Consulte Sobre os eventos do usuário para exemplos de cada formato de tipo de evento do usuário. Verifique se cada evento de usuário está em uma linha única, sem quebras de linha.
    • ERROR_DIRECTORY: um diretório do Cloud Storage para informações de erro sobre a importação.

    Os campos do arquivo de entrada precisam estar no formato gs://<bucket>/<path-to-file>/. O diretório de erro precisa estar no formato gs://<bucket>/<folder>/. Se o diretório de erro não existir, a Vertex AI para Pesquisa para Retail que o cria. O bucket já precisa existir.

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

  2. Importe as informações do catálogo fazendo uma solicitação POST para o método REST userEvents:import, fornecendo o nome do arquivo 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"
  }
}'

Importar eventos de usuário do BigQuery

Importe eventos de usuários do BigQuery usando o console do Google Cloud ou o método userEvents.import.

Configurar o acesso ao BigQuery

Siga as instruções em Como configurar o acesso ao conjunto de dados do BigQuery para fornecer à sua conta de serviço da Pesquisa da Vertex AI para varejo o papel de proprietário de dados do BigQuery no seu conjunto de dados do BigQuery.

Importar os eventos do usuário do BigQuery

É possível importar eventos do 360 usando o console da Pesquisa para Varejo ou o método userEvents.import.

Console

  1. Acesse a página Dados > no console do Search for Retail.

    Acessar a página "Dados"
  2. Clique em Importar para abrir o painel Importar dados.
  3. Escolha Eventos do usuário.
  4. Selecione BigQuery como a fonte de dados.

  5. Selecione o esquema de dados.

  6. Insira a tabela do BigQuery em que seus dados estão localizados.
  7. Opcional: insira o local de um bucket do Cloud Storage no seu projeto como um local temporário para seus dados.
    Se não for especificado, um local padrão será usado. Caso seja especificado, os buckets do BigQuery e do Cloud Storage precisam estar na mesma região.
  8. Opcional: em Mostrar opções avançadas, digite a localização de um bucket do Cloud Storage no projeto como um local temporário para os dados.

    Se não for especificado, um local padrão será usado. Se especificado, as instâncias do BigQuery O bucket do Cloud Storage precisa estar na mesma região.
  9. Clique em Importar.

curl

Inclua os dados dos eventos da chamada para importar seus eventos do usuário ao método userEvents.import. Consulte a referência da API userEvents.import.

O valor especificado para dataSchema depende do que você está importando:

  • user_event_ga4: use para eventos do Google Analytics 4.
  • user_event_ga360: use para eventos do Google Analytics 360, a menos que você esteja importando apenas visualizações da página inicial do Google Analytics 360. Nesse caso, use user_event.
  • user_event: use para importar eventos de outras fontes que não sejam o Google Analytics e para importar eventos apenas de visualizações da página inicial do Google Analytics 360.
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"
  }
}
}'

Importar eventos de usuário do Google Analytics 360 com o BigQuery

Você poderá importar eventos do usuário do Google Analytics 360 se tiver integrou o Analytics 360 ao BigQuery e use o e-commerce avançado.

Os procedimentos a seguir pressupõem que você esteja familiarizado com o uso BigQuery e Analytics 360.

Antes de começar

Antes de iniciar as próximas etapas, verifique se:

Verificar a fonte de dados

  1. Verifique se os dados de eventos de usuário que você vai importar estão formatados corretamente em uma tabela do BigQuery a que você tem acesso.

    Verifique se a tabela tem o nome project_id:ga360_export_dataset.ga_sessions_YYYYMMDD.

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

  2. Na Console do Google Cloud do BigQuery, selecione a tabela no painel Explorador para visualizá-la.

    Verifique se:

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

      Esse 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 você pretende importar eventos search, verifique se há uma coluna hits.page.searchKeyword ou hits.customVariable.searchQuery.

      A importação de eventos search é compatível, mas não é mapeada do Google Analytics 360 da mesma forma que outros tipos de eventos, porque o Google Analytics 360 não é compatível nativamente com o evento search. tipos Durante a importação, os eventos search são criados no Google Analytics 360 combinando informações da consulta de pesquisa e, se presente, a impressão do produto.

      A consulta de pesquisa é derivada de hits.page.searchKeyword ou de hits.customVariables.customVarValue se hits.customVariables.customVarName for searchQuery. A impressão do produto será retirada de hits.product se hits.product.isImpressions for TRUE.

  3. Verifique a consistência dos IDs dos itens entre o catálogo enviado e a tabela de eventos do usuário do Analytics 360.

    Usando qualquer ID do produto da coluna hits.product.productSKU na visualização da tabela do BigQuery, use o método product.get para garantir que o mesmo produto esteja no seu catálogo enviado.

    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"

Importar eventos do Google Analytics 360

É possível importar eventos do Google Analytics 360 usando o console de Pesquisa para varejo ou o método userEvents.import.

Console

  1. Acesse a página Dados > no console do Search for Retail.

    Acessar a página "Dados"
  2. Clique em Importar para abrir o painel Importar dados.
  3. Escolha Eventos do usuário.
  4. Selecione BigQuery como a fonte de dados.

  5. Selecione o esquema de dados.

  6. Insira a tabela do BigQuery em que seus dados estão localizados.
  7. Opcional: insira o local de um bucket do Cloud Storage no seu projeto como um local temporário para seus dados.
    Se não for especificado, um local padrão será usado. Caso seja especificado, os buckets do BigQuery e do Cloud Storage precisam estar na mesma região.
  8. Opcional: em Mostrar opções avançadas, digite a localização de um bucket do Cloud Storage no projeto como um local temporário para os dados.

    Se não for especificado, um local padrão será usado. Se especificado, as instâncias do BigQuery O bucket do Cloud Storage precisa estar na mesma região.
  9. Clique em Importar.

REST

Importe os eventos do usuário incluindo os dados dos eventos na chamada para o 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;
}

Importar visualizações da página inicial do Google Analytics 360 com o BigQuery

No Google Analytics 360, os eventos de visualização da página inicial não são diferenciados de outros eventos de visualização de página. Isso significa que os eventos de visualização da página inicial não são importados como eventos com os outros tipos de evento (por exemplo, visualização de página de detalhes) em Importar os eventos do Google Analytics 360.

O procedimento a seguir explica como extrair eventos de visualização da página inicial dos dados do Google Analytics 360 e importá-los para a Vertex AI Search for Retail. Em suma, isso é feito extraindo os dados vistas da casa (identificada pelo caminho da página inicial) em uma nova tabela do BigQuery e, em seguida, importar os dados dessa nova tabela para a Vertex AI para Pesquisa para varejo.

Para importar eventos de visualização da página inicial do Google Analytics 360 para a Vertex AI Search para varejo, faça o seguinte:

  1. Crie um conjunto de dados do BigQuery ou verifique se você tem um É possível adicionar uma tabela ao conjunto de dados do BigQuery disponível.

    Esse conjunto de dados pode estar no projeto da Vertex AI para Pesquisa para varejo ou no projeto em que você tem os dados do Analytics 360. É o conjunto de dados de destino em que você vai copiar os eventos de visualização da página inicial do Google Analytics 360.

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

    1. Substitua as variáveis no código SQL a seguir da seguinte maneira.

      • target_project_id::o projeto em que o conjunto de dados da etapa 1 está localizado.

      • target_dataset: o nome do conjunto de dados da etapa 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 no console do Google Cloud.

      Acessar a 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 a consulta terminar de ser executada.

    A execução desse 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 Google Analytics 360 do da tabela de dados do Google Analytics 360 à tabela criada no na etapa 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 Google Analytics 360 em uma tabela do BigQuery.

      • source_dataset: o conjunto de dados no projeto de origem que contém os dados do Google Analytics 360 em um 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 da etapa 2 anterior.

      • target_dataset: o mesmo conjunto de dados de destino do exemplo anterior etapa 2.

      • path:é o caminho para a página inicial. Geralmente, é /, por exemplo, se a página inicial for example.com/. No entanto, se a página inicial for semelhante a examplepetstore.com/index.html, o caminho será /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 no console do Google Cloud.

      Acessar a 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 a consulta terminar de ser executada.

  4. Siga as instruções em Importar eventos de usuário do BigQuery. os eventos de visualização da página inicial da tabela de destino. Durante a seleção do esquema, se que você importar usando o console, selecione Esquema de eventos de usuário de varejo. se você importar Usando userEvents.import, especifique user_event para o valor dataSchema.

  5. Exclua a tabela e o conjunto de dados criados nas etapas 1 e 2.

Importar eventos de usuário do Google Analytics 4 com o BigQuery

Você poderá importar eventos de usuário do Google Analytics 4 se tiver integrou o Google Analytics 4 ao BigQuery e use Comércio eletrônico do Google Analytics.

Os procedimentos a seguir pressupõem que você esteja familiarizado com o uso BigQuery e Google Analytics 4.

Antes de começar

Antes de iniciar as próximas etapas, verifique se:

Verificar a fonte de dados

Para garantir que os dados de eventos do usuário estejam preparados para importação, siga estas etapas: etapas.

Para conferir uma tabela de campos do Google Analytics 4 usados pela Vertex AI para Pesquisa para varejo e os campos da Vertex AI para Pesquisa para varejo a que eles são mapeados, consulte Campos de eventos do usuário do Google Analytics 4.

Para todos os parâmetros de evento do Google Analytics, consulte o Documentação de referência dos eventos do Google Analytics.

  1. Verifique se os dados de eventos de usuário que você vai importar estão formatados corretamente em uma tabela do BigQuery a que você tem acesso.

    • O conjunto de dados deve ser nomeado como analytics_PROPERTY_ID.
    • A tabela precisa ser nomeada como events_YYYYMMDD.

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

  2. No console do Google Cloud do BigQuery, selecione o conjunto de dados no painel Explorer e encontre a tabela de eventos do usuário que você planeja importar.

    Verifique se:

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

    2. Se você planeja importar eventos search, verifique se o A coluna event.event_params.key tem uma chave search_term e um .

      A importação de eventos search é compatível, mas eles não são mapeados do Google Analytics 4 da mesma forma que outros tipos de eventos, porque o Google Analytics 4 não é compatível nativamente com o tipo de evento search da Pesquisa da Vertex AI para varejo. Durante a importação, Os eventos search são criados com base no Google Analytics 4 combinando informações view_item_list e o parâmetro search_term.

      Para saber mais sobre search no Google Analytics 4, consulte search na documentação do Google Analytics.

  3. Verifique a consistência dos IDs dos itens entre o catálogo enviado e a tabela de eventos do usuário do Google Analytics 4.

    Para garantir que um produto na tabela de usuários do Google Analytics 4 seja também no catálogo enviado, copie o ID do produto da Coluna event.items.item_id na visualização da tabela do BigQuery e use o método product.get para verificar se o ID do produto está no catálogo enviado.

    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"

Configurar o acesso ao BigQuery

Siga as instruções em Como configurar o acesso ao conjunto de dados do BigQuery para fornecer à sua conta de serviço da Pesquisa da Vertex AI para varejo o papel de proprietário de dados do BigQuery no seu conjunto de dados do BigQuery.

Importar seus eventos do Google Analytics 4

É possível importar eventos do Google Analytics 4 usando o Pesquise o console do Retail ou o método userEvents.import.

Importar eventos do Google Analytics 4 usando o console

  1. Acesse Dados> no console da Pesquisa para varejo.

    Acessar a página "Dados"
  2. Clique em Importar para abrir o painel Importar dados.
  3. Escolha Eventos do usuário.
  4. Selecione BigQuery como a fonte de dados.

  5. Selecione o esquema de dados.

  6. Insira a tabela do BigQuery em que seus dados estão localizados.
  7. Opcional: insira o local de um bucket do Cloud Storage no seu projeto como um local temporário para seus dados.
    Se não for especificado, um local padrão será usado. Caso seja especificado, os buckets do BigQuery e do Cloud Storage precisam estar na mesma região.
  8. Opcional: em Mostrar opções avançadas, digite a localização de um bucket do Cloud Storage no projeto como um local temporário para os dados.

    Se não for especificado, um local padrão será usado. Se especificado, as instâncias do BigQuery O bucket do Cloud Storage precisa estar na mesma região.
  9. Clique em Importar.

Importar eventos do Google Analytics 4 usando a API

Importe os eventos do usuário incluindo os dados dos eventos na chamada para o 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"
    }
  }
}'

Importar eventos de usuário inline

Você pode importar eventos de usuário inline incluindo os dados dos eventos na sua chamada para o método userEvents.import.

A maneira mais fácil de fazer isso é colocar os dados de evento do usuário em um arquivo JSON e fornecer o arquivo para cURL.

Para os formatos dos tipos de evento de usuário, consulte Sobre os eventos de usuário.

curl

  1. Crie o arquivo 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 históricos do catálogo

Também é possível importar os dados do catálogo histórico que aparecem nos eventos históricos do usuário. Esses dados históricos de catálogo podem ser úteis porque informações anteriores do produto podem ser usadas para enriquecer os eventos do usuário, o que pode melhorar a precisão do modelo.

Para mais detalhes, consulte Importar dados do catálogo histórico.

Ver eventos importados

Confira as métricas de integração de eventos na guia Eventos da página Dados do console da Pesquisa para varejo. Esta página mostra todos os eventos gravados ou importados no ano passado. As métricas podem ocupar até 24 horas para aparecer após a ingestão de dados.

Acessar a página "Dados"

A seguir