分析情報を表示

このページでは、Vertex AI Search for Retail がビジネスに与える影響の判断に役立つ指標について説明します。

前提条件

アナリティクス ダッシュボードは、取り込まれたユーザー イベントを指標のデータソースとして使用します。ユーザー イベント分析を表示するには、ユーザー イベントの統合を完了する必要があります。指標は約 6 時間ごとに更新されるため、アプリを作成してから [アナリティクス] ページに指標が表示されるまでに数時間かかることがあります。

ユーザー イベント

一部の指標を表示するには、次のユーザー イベントが必要です。

• 検索イベント。どのタイプの指標にも必須です。
• 詳細ページの表示イベント。ページビューの指標に必須です。
• 「カートに追加」イベント。カートイン率、コンバージョン率には必須です。
• 購入完了イベント。総収益、Recommender が関与している収益、平均注文額、購入率、収益率、平均単価、購入注文率、コンバージョン率に必須です。

次の情報も分析に使用されます。

• プロダクトの詳細。検索関連の指標を正確に計算するには、ユーザー イベントに UserInfo.productDetails を配置します。この情報により、Vertex AI Search for Retail は検索を特定の商品に関する操作に関連付けることができます。ユーザー イベント内で UserInfo.ProductDetail.quantity フィールドが省略されている場合、計算ではデフォルト値 1 が使用されます。
• 収益。UserInfo.PurchaseTransaction.revenue フィールドは、正確な収益指標を生成するために重要です。収益関連の有意義な分析を行うには、ユーザー イベント内のこのフィールドにデータを入力する必要があります。
• アトリビューション トークン。アトリビューション トークンは、Vertex AI Search for Retail によって生成され、検索リクエストごとに返される一意の ID です。検索の結果として得られるユーザー イベントには、そのアトリビューション トークンを UserEvent.attributionToken として配置するようにしてください。これは、Vertex AI Search for Retail で検索サービスが提供されているかどうかを識別するために必要です。
• ユーザー エージェント。検索結果のユーザー イベントに UserInfo.userAgent を設定すると、デバイスタイプでユーザー イベントの指標をフィルタできます。

推奨事項に関する分析情報を見る

推奨事項の分析情報を表示するには、以下の手順を行います。

1. Google Cloud コンソールで、[Search for Retail] ページに移動します。

   Search for Retail コンソールに移動する

2. ナビゲーション メニューで [分析] をクリックします。

3. [推奨事項] タブをクリックします。

4. フィルタを使用して指標を表示する方法は、以下のとおりです。

   • 可能な場合は、カスタムの期間を入力するか、既定の期間を選択します。
   • 推奨事項が発生したデバイスの種類を選択できます。
   • 推奨事項設定の指標を表示するには、次のすべてのフィルタを使用します。すべての推奨事項設定の集計指標を表示するには、なしを設定します。
     • サービス構成 ID
     • 推奨事項 ID
     • 推奨事項が表示されたコンテキスト イベントタイプ

注: 一部の推奨事項設定フィルタのみが設定されており、他のフィルタが設定されていない場合は、表示される指標が実際の値よりも大きくなることがあります。

検索分析を表示する

ユーザー イベントがない場合は、すべての指標でデフォルト値が表示されます。

検索の分析情報を表示するには:

1. Google Cloud コンソールで、[Search for Retail] ページに移動します。

   Search for Retail コンソールに移動する

2. ナビゲーション メニューで [分析] をクリックします。

3. [検索] タブをクリックします。

4. タブをクリックすると、対象の指標グループが表示されます。

   • 検索ごと。指標は検索ごとにグループ化されます。
   • 訪問ごと。指標は検索訪問ごとにグループ化されます。

5. 指標をフィルタするには、次のフィルタを使用します。

   • 期間（日）。既定の期間を選択するか、カスタム期間を入力します（利用可能な場合）。
   • デバイスの種類。クエリが発生したデバイスタイプを選択します。

ブラウジングに関する分析情報を見る

ユーザー イベントがまだない場合は、すべての指標でデフォルト値が表示されます。

ブラウジング分析を表示するには:

1. Google Cloud コンソールで、[Search for Retail] ページに移動します。

   Search for Retail コンソールに移動する

2. ナビゲーション メニューで [分析] をクリックします。

3. [ブラウジング] タブをクリックします。

4. タブをクリックすると、対象の指標グループが表示されます。

   • 閲覧ごと。指標は閲覧ごとにグループ化されます。
   • 訪問ごと。指標はブラウジング訪問ごとにグループ化されます。

5. 指標をフィルタするには、次のフィルタを使用します。

   • 期間（日）。既定の期間を選択するか、カスタム期間を入力します（利用可能な場合）。
   • デバイスの種類。閲覧が行われたデバイスの種類を選択します。

サービス構成の分析情報を見る

1. Google Cloud コンソールで、[Search for Retail] ページに移動します。

   Search for Retail コンソールに移動する

2. ナビゲーション メニューで [サービス構成] をクリックします。

3. 分析を表示するサービス構成の名前をクリックします。

4. [分析] タブをクリックします。

5. [指標] プルダウン リストから指標タイプを選択して、先月のグラフを表示します。

指標の定義

サマリー指標

以下のセクションは、[アナリティクス] ページに表示されるサイト全体の指標の定義を示しています。

• 推奨事項の概要指標: Recommendations によって生成された推奨事項に関する結果でユーザー エンゲージメントを表す指標。
• 検索サマリー指標:
  • テキストクエリ検索のサマリー指標: 検索によって生成されたテキストベースのクエリ検索結果でエンゲージメントを表す指標。
  • ブラウジング検索のサマリー指標: 検索によって生成されたカテゴリ ブラウジング検索結果でエンゲージメントを表す指標。

推奨事項の概要指標

[Recommendation] タブに、推奨事項の次の指標が表示されます。

指標	説明
推奨事項の数	サイト全体で実行された推奨事項の合計数。
詳細ページビュー数	おすすめの商品がクリックされた回数。
「カートへ追加」の数	おすすめの商品がカートに追加された回数。
購入数	1 つ以上の商品がおすすめされた注文書の数。
購入による収益	1 つ以上の商品がおすすめされた注文書の収益。
推奨事項あたりのクリック率（CTR）	商品がおすすめされた合計回数のうち、その商品がクリックされた回数の割合（%）。
推奨事項ごとのカート追加率	商品がおすすめされた合計回数のうち、その商品がカートに追加された回数の割合（%）。
推奨事項あたりの購入率	商品がおすすめされた合計回数のうち、その商品を含む注文が購入された回数の割合。
推奨事項あたりの平均注文額	商品がおすすめされた合計回数のうち、その商品を含む注文の収益。

テキスト検索のサマリー指標

[検索] タブに、検索のテキスト検索の次の指標が表示されます。

指標	説明
検索回数	サイト全体で行われた検索の総数。
結果なし率	結果のない検索数を検索の総数で割った値。
検索あたりのクリック率（CTR）	検索結果のクリック数を検索の総数で割った数。
検索あたりのカート追加（ATC）率	検索結果から発生する「カートに追加」イベントの数を合計検索数で割った値。
検索あたりの購入率	検索結果から発生した購入完了イベントのユニット数を、検索の総数で割った値。
検索あたりの収益率	購入完了イベントから得られた収益額を、検索の総数で割った値。
検索あたりの平均単価（AUV）	購入完了イベントから得られた収益額を、購入完了イベントによって生成された合計単位数で割った値。 検索に関連付けられた購入完了イベントのみに基づいて計算されます。
パーソナライズ率	パーソナライズされた検索数を検索の総数で割った値。
検索訪問数	サイト全体で行われた検索訪問の総数。
検索アクセスあたりのページビュー	検索訪問で発生した詳細ページビュー イベントの総数を、検索訪問の総数で割った値。
検索訪問あたりのカート追加（ATC）率	検索訪問で発生した「カートに追加」イベントの数を検索訪問の合計数で割った値。 検索に直接関連付けることが可能であるかどうかを問わず、すべての「カートに追加」イベントを含めて計算されます。
検索訪問あたりの購入注文率	検索訪問で発生した購入完了イベント数を、検索訪問の総数で割った値。 検索に直接関連付けることが可能であるかどうかを問わず、すべての購入完了イベントを含めて計算されます。
検索訪問あたりの収益率	検索訪問の購入完了イベントから発生した収益を、検索訪問の総数で割った値。 検索に直接関連付けることが可能であるかどうかを問わず、すべての購入完了イベントを含めて計算されます。
検索訪問あたりの平均注文額（AOV）	検索訪問での購入完了イベントから得られた収益額を、検索訪問で発生した購入完了イベントの数で割った値。 検索に直接関連付けることが可能であるかどうかを問わず、すべての購入完了イベントを含めて計算されます。

ブラウジング検索のサマリー指標

[Browse] タブに、検索のブラウジング検索の次の指標が表示されます。

指標	説明
閲覧数	サイト全体で行われたブラウジング検索の総数。
結果なし率	結果のないブラウジング検索の数をブラウジング検索の総数で割った値。
閲覧あたりのクリック率（CTR）	ブラウジング結果のクリック数をサイト全体のブラウジング検索の総数で割った値 ブラウジング検索の総数には、ページ分けされたクエリが含まれます。
閲覧あたりのカート追加（ATC）率	ブラウジング結果から発生した「カートに追加」イベントの数をブラウジング検索の総数で割った値。
閲覧あたりの購入率	ブラウジング結果から発生した購入完了イベントのユニット数を、ブラウジング検索の総数で割った値。 ブラウジング検索の総数には、ページ分けされたクエリが含まれます。
閲覧あたりの収益率	購入完了イベントから発生した収益額を、ブラウジング検索の総数で割った値。
閲覧あたりの平均単価（AUV）	購入完了イベントから得られた収益額を、購入完了イベントによって生成された合計単位数で割った値。 ブラウジング検索に関連付けられた購入完了イベントのみに基づいて計算されます。
パーソナライズ率	パーソナライズされたブラウジング検索の回数をブラウジング検索の総数で割った値。
ブラウジング訪問数	サイト全体で行われたブラウジング検索訪問の総数。
ブラウジング訪問あたりのページビュー	ブラウジング検索の訪問で発生した詳細ページビュー イベントの総数を、ブラウジング検索の訪問の総数で割った値。
ブラウジング訪問あたりのカート追加（ATC）率	ブラウジング検索訪問で発生した「カートに追加」イベントの数をブラウジング検索訪問の総数で割った値。 ブラウジング検索に直接関連付けることが可能であるかどうかを問わず、すべての「カートに追加」イベントを含めて計算されます。
ブラウジング訪問あたりの購入注文率	ブラウジング検索の訪問で発生した購入完了イベントの数を、ブラウジング検索の訪問の総数で割った値。 ブラウジング検索に直接関連付けることが可能であるかどうかを問わず、すべての購入完了イベントを含めて計算されます。
ブラウジング訪問あたりの収益率	ブラウジング検索の訪問で発生した購入完了イベントから得られた収益額を、ブラウジング検索の訪問の総数で割った値。 ブラウジング検索に直接関連付けることが可能であるかどうかを問わず、すべての購入完了イベントを含めて計算されます。
ブラウジング訪問あたりの平均注文額（AOV）	ブラウジング検索の訪問で発生した購入完了イベントから得られた収益額を、ブラウジング検索の訪問で発生した購入完了イベントの数で割った値。 ブラウジング検索に直接関連付けることが可能であるかどうかを問わず、すべての購入完了イベントを含めて計算されます。

構成に固有の指標

注: サービス構成の指標は、推奨事項でのみ使用できます。

特定のサービス構成の指標は、[サービス構成] ページで確認できます。指標グラフの場合は、サービス構成名をクリックしてその詳細ページに移動し、[分析] タブを選択します。

次の表は、構成固有の指標の定義を示したものです。

指標	説明	詳細
クリック率（CTR）	サービス構成のレコメンデーション パネルからの商品詳細ビューの数を、このサービス構成の predict クエリの合計数で割った値です。	たとえば、サービス構成が「よく一緒に購入される」モデルを指している場合、CTR（クリック率）はショッピング カートのレコメンデーション パネルから閲覧された商品の詳細ページの数を、ショッピング カートページの「予測」クエリ数で割ったものです。
コンバージョン率（CVR）	サービス構成のレコメンデーション パネルからの「カートに追加」イベントの数を、このサービス構成の predict クエリの合計数で割った値です。	コンバージョン率は、商品の詳細ビューの代わりに「カートに追加」イベントを使用することを除けば、クリック率と似ています。
推薦者が関与している収益	このサービス構成に関するレコメンデーションの合計収益。	サマリー指標のレコメンデーションが関与している収益と似ていますが、このサービス構成のみを対象としています。

サービス構成からクリックを追跡するために、Vertex AI Search for Retail は predict レスポンスと search レスポンスの結果を、ユーザー イベントに取り込んで処理します。1 時間の枠内で同じ訪問者 ID に対して、クリックされたアイテムがレスポンスに表示される場合、クリック / 購入は Vertex AI Search for Retail の結果として処理されます。

このプロセスは完全に自動化されています。設定は何も必要ありません。ただし、予測と検索のリクエストを初めて設定する場合は、次の点を確認する必要があります。

• リクエストに含まれるユーザー ID は、イベントの取り込みに使用したユーザー ID と同じになっている。
• レスポンスのタイムスタンプは、そのイベントのタイムスタンプとほぼ一致している。

指標と理想的な結果、つまりグラウンド トゥルースを比較した場合、値は低い可能性がありますが、傾向は一致します。

上述の方法に対するより直接的な代替手段として、アトリビューション トークンを使用する方法があります。これには大量のインストルメンテーションが必要であり、高度なトラッキングのユースケースとしてのみ使用することをおすすめします。