소매업의 이름이 소매업용 Vertex AI Search로 변경됩니다. 새로운 브랜딩이 반영되도록 콘텐츠를 업데이트하는 중입니다.

분석 보기

이 페이지에서는 Vertex AI Search for Retail이 비즈니스에 미치는 영향을 파악하는 데 도움이 되는 측정항목에 대해 설명합니다.

분석용 데이터 소스

애널리틱스 대시보드를 사용하기 전에 이 섹션에 설명된 기본 요건을 검토하세요.

애널리틱스 대시보드는 수집된 사용자 이벤트를 측정항목의 데이터 소스로 사용합니다. 사용자 이벤트 분석을 보려면 사용자 이벤트 통합을 완료해야 합니다.

사용자 이벤트

일부 측정항목을 보려면 다음 사용자 이벤트가 필요합니다.

검색 이벤트. 모든 유형의 측정항목에 필요합니다.
세부정보 페이지 조회 이벤트. 페이지 조회 측정항목에 필요합니다.
장바구니에 추가 이벤트. 장바구니에 추가 비율, 전환율에 필요합니다.
구매 완료 이벤트. 총수익, 추천자 참여 수익, 평균 주문 금액, 구매율, 수익률, 평균 단위 값, 구매주문서 비율, 전환율에 필요합니다.

다음 정보는 분석에도 사용됩니다.

제품 세부정보. 검색 관련 측정항목을 정확하게 계산하려면 사용자 이벤트 내에 UserInfo.productDetails를 포함합니다. 이 정보를 사용하면 소매업을 위한 Vertex AI Search가 특정 제품 상호작용을 통해 검색의 기여도를 분석할 수 있습니다. 사용자 이벤트 내에서 UserInfo.ProductDetail.quantity 필드가 생략되면 기본값 1이 계산에 적용됩니다.
수익. UserInfo.PurchaseTransaction.revenue 필드는 정확한 수익 측정항목을 생성하는 데 중요합니다. 의미 있는 수익 관련 분석을 사용 설정할 수 있도록 사용자 이벤트 내에 이 필드가 채워져 있는지 확인하세요.
기여 분석 토큰. 기여 분석 토큰은 소매업을 위한 Vertex AI Search에서 생성되고 각 검색 요청으로 반환되는 고유한 ID입니다. 검색으로 인해 발생한 사용자 이벤트에 이 기여 분석 토큰을 UserEvent.attributionToken으로 포함해야 합니다. 이는 검색이 소매업을 위한 Vertex AI Search에서 제공되는지 식별하는 데 필요합니다.
사용자 에이전트. 기기 유형별로 사용자 이벤트 측정항목을 필터링할 수 있도록 검색에서 발생한 사용자 이벤트에 UserInfo.userAgent를 포함합니다.

검색 분석 보기

측정항목은 6시간마다 새로고침됩니다. 따라서 검색 앱을 만든 후 애널리틱스 페이지를 사용하기까지 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.

사용자 이벤트가 없으면 모든 측정항목의 기본값이 표시됩니다.

검색 분석을 보려면 다음 단계를 따르세요.

Google Cloud 콘솔에서 소매업을 위한 Search 페이지로 이동합니다.

Search for Retail 콘솔로 이동
탐색 메뉴에서 애널리틱스를 클릭합니다.
검색 탭을 클릭합니다.
해당 측정항목 그룹을 보려면 탭을 클릭합니다.
- 검색당. 측정항목은 검색별로 그룹화됩니다.
- 방문당. 측정항목은 검색 방문별로 그룹화됩니다.
측정항목을 필터링하려면 다음 필터를 사용합니다.
- 기간. 사전 설정된 기간을 선택하거나 가능한 경우 맞춤 기간을 입력합니다.
- 기기 유형. 쿼리가 발생한 기기 유형을 선택합니다.

탐색 분석 보기

측정항목은 6시간마다 새로고침되므로 검색 앱을 만든 후 애널리틱스 페이지를 사용하려면 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.

아직 사용자 이벤트가 없는 경우 모든 측정항목의 기본값이 표시됩니다.

탐색 분석을 보려면 다음 안내를 따르세요.

Google Cloud 콘솔에서 소매업을 위한 Search 페이지로 이동합니다.

Search for Retail 콘솔로 이동
탐색 메뉴에서 애널리틱스를 클릭합니다.
탐색 탭을 클릭합니다.
해당 측정항목 그룹을 보려면 탭을 클릭합니다.
- 탐색별. 측정항목은 탐색별로 그룹화됩니다.
- 방문당. 측정항목은 탐색 방문별로 그룹화됩니다.
측정항목을 필터링하려면 다음 필터를 사용합니다.
- 기간. 사전 설정된 기간을 선택하거나 가능한 경우 맞춤 기간을 입력합니다.
- 기기 유형. 브라우징이 발생한 기기 유형을 선택합니다.

서빙 구성 분석 보기

Google Cloud 콘솔에서 소매업을 위한 Search 페이지로 이동합니다.

Search for Retail 콘솔로 이동
탐색 메뉴에서 서빙 구성을 클릭합니다.
분석을 보려는 서빙 구성의 이름을 클릭합니다.
애널리틱스 탭을 클릭합니다.
지난달의 그래프를 보려면 측정항목 드롭다운 목록에서 측정항목 유형을 선택합니다.

측정항목 정의

요약 측정항목

아래 섹션에서는 애널리틱스 페이지에 표시되는 사이트 전체 측정항목에 대한 정의를 제공합니다.

Recommendations 요약 측정항목: Recommendations에서 생성된 권장사항 결과로 사용자 참여 발생 시간을 나타내는 측정항목입니다.
Search 요약 측정항목:
- 텍스트 검색어 요약 측정항목: Search로 생성된 텍스트 기반 쿼리 검색 결과가 포함된 참여를 나타내는 측정항목입니다.
- 탐색 검색 요약 측정항목: Search로 생성된 카테고리 검색의 검색 결과가 포함된 참여를 나타내는 측정항목입니다.

Recommendations 요약 측정항목

다음 측정항목은 Recommendations 탭에 Recommendations로 표시됩니다.

지난달의 그래프를 보려면 측정항목 드롭다운 목록에서 측정항목 유형을 선택합니다.

측정항목	설명
총 수익	기록된 모든 구입 이벤트의 총 수익입니다. 이 값에는 배송비 및 세금이 포함됩니다.
추천자 참여 수익	추천 패널에서 선택한 제품이 하나 이상 포함된 구매 이벤트의 수익입니다. 이 금액에는 배송비 및 세금과 할인 적용이 포함됩니다.
평균 주문 금액(AOV)	모든 구매 이벤트의 평균 주문 금액입니다. 총 수익을 주문 수로 나눈 값입니다.
추천자 참여 AOV	추천 패널에서 선택한 제품이 하나 이상 포함된 평균 주문 금액입니다. 추천자 참여 수익을 추천 패널에서 선택한 제품이 하나 이상 포함된 주문 수로 나눈 값입니다.

텍스트 검색 요약 측정항목

텍스트 검색에 대한 다음 측정항목이 검색 탭에 표시됩니다.

측정항목	설명
검색 횟수	사이트 전체에서 수행한 총 검색 수입니다.
결과 없음 비율	결과가 없는 검색 수를 총 검색 수로 나눈 값입니다.
검색당 클릭률(CTR)	검색결과에서 발생한 클릭수를 총 검색 수로 나눈 값입니다.
검색당 장바구니에 추가(ATC) 비율	검색결과에서 발생한 '장바구니에 추가' 이벤트 수를 총 검색 수로 나눈 값입니다.
검색당 구매율	검색결과에서 발생한 구매 완료 이벤트의 단위 수를 총 검색 수로 나눈 값입니다.
검색당 수익률	구매 완료 이벤트에서 발생한 수익을 총 검색 수로 나눈 값입니다.
검색당 평균 단위 값(AUV)	구매 완료 이벤트에서 발생한 수익을 구매 완료 이벤트에서 발생한 총 단위 수량으로 나눈 값입니다. 검색으로 인한 구매 완료 이벤트만을 기반으로 계산됩니다.
맞춤설정 비율	총 검색 수로 나눈 맞춤설정된 검색 수입니다.
검색 방문 수	사이트 전체에서 수행한 총 검색 방문 수입니다.
검색 방문당 페이지 조회	검색 방문에서 발생한 세부정보 페이지 조회 이벤트의 총 수를 총 검색 방문 수로 나눈 값입니다.
검색 방문당 장바구니에 추가(ATC) 비율	검색 방문에서 발생한 '장바구니에 추가' 이벤트 수를 총 검색 방문 수로 나눈 값입니다. 검색의 직접 기여 여부와 관계없이 모든 '장바구니에 추가' 이벤트를 포함하여 계산됩니다.
검색 방문당 구매주문서 비율	검색 방문에서 발생한 구매 완료 이벤트 수를 총 검색 방문 수로 나눈 값입니다. 검색의 직접 기여 여부와 관계없이 모든 구매 완료 이벤트를 포함하여 계산됩니다.
검색 방문당 수익률	검색 방문의 구매 완료 이벤트에서 발생한 수익을 총 검색 방문 수로 나눈 값입니다. 검색의 직접 기여 여부와 관계없이 모든 구매 완료 이벤트를 포함하여 계산됩니다.
검색 방문당 평균 주문 금액(AOV)	검색 방문의 구매 완료 이벤트에서 발생한 수익을 검색 방문에서 발생한 구매 완료 이벤트 수로 나눈 값입니다. 검색의 직접 기여 여부와 관계없이 모든 구매 완료 이벤트를 포함하여 계산됩니다.

탐색 검색 요약 측정항목

탐색 검색에 대한 다음 측정항목이 탐색 탭에 표시됩니다.

측정항목	설명
탐색 수	사이트 전체에서 수행한 총 검색 수입니다.
결과 없음 비율	결과가 없는 탐색 검색 수를 총 탐색 검색 수로 나눈 값입니다.
탐색당 클릭률(CTR)	사이트 전체 탐색 검색의 총 개수로 나눈 탐색 결과 클릭 수입니다. 총 탐색 검색 수에는 페이지로 구분된 쿼리가 포함됩니다.
탐색당 장바구니에 추가(ATC) 비율	탐색 검색의 총 수로 나눈 탐색 결과로부터 발생한 장바구니에 추가 이벤트 수입니다.
탐색당 구매율	탐색 결과에서 발생한 구매 완료 이벤트의 단위 수를 총 탐색 검색 수로 나눈 값입니다. 총 탐색 검색 수에는 페이지로 구분된 쿼리가 포함됩니다.
탐색당 수익률	구매 완료 이벤트에서 발생한 수익을 총 탐색 검색 수로 나눈 값입니다.
탐색당 평균 단위 값(AUV)	구매 완료 이벤트에서 발생한 수익을 구매 완료 이벤트에서 발생한 총 단위 수량으로 나눈 값입니다. 탐색 검색으로 인한 구매 완료 이벤트만을 기반으로 계산됩니다.
맞춤설정 비율	탐색 검색의 총 수로 나눈 맞춤설정된 탐색 검색 수입니다.
탐색 방문 수	사이트 전체에서 수행한 총 탐색 검색 방문 수입니다.
탐색 방문당 페이지 조회	탐색 검색 방문에서 발생하는 총 세부정보 페이지 조회 이벤트 수를 총 탐색 검색 방문 수로 나눈 값입니다.
탐색 방문당 장바구니에 추가(ATC) 비율	탐색 검색 방문에서 발생하는 '장바구니에 추가' 이벤트 수를 총 탐색 검색 방문 수로 나눈 값입니다. 탐색 검색의 직접 기여 여부와 관계없이 모든 '장바구니에 추가' 이벤트를 포함하여 계산됩니다.
탐색 방문당 구매주문서 비율	탐색 검색 방문에서 발생하는 구매 완료 이벤트 수를 총 탐색 검색 방문 수로 나눈 값입니다. 탐색 검색의 직접 기여 여부와 관계없이 모든 구매 완료 이벤트를 포함하여 계산됩니다.
탐색 방문당 수익률	탐색 검색 방문의 구매 완료 이벤트에서 발생한 수익을 총 탐색 검색 방문 수로 나눈 값입니다. 탐색 검색의 직접 기여 여부와 관계없이 모든 구매 완료 이벤트를 포함하여 계산됩니다.
탐색 방문당 평균 주문 금액(AOV)	탐색 검색 방문의 구매 완료 이벤트에서 발생한 수익을 탐색 검색 방문에서 발생한 구매 완료 이벤트 수로 나눈 값입니다. 탐색 검색의 직접 기여 여부와 관계없이 모든 구매 완료 이벤트를 포함하여 계산됩니다.

구성별 측정항목

제공 구성 페이지에서 특정 제공 구성에 대한 측정항목을 볼 수 있습니다. 측정항목 그래프의 경우 서빙 구성 이름을 클릭하여 세부정보 페이지로 이동한 다음 애널리틱스 탭을 선택합니다.

아래 표에서는 구성별 측정항목의 정의를 보여줍니다.

측정항목	설명	세부정보
클릭률(CTR)	서빙 구성 추천 패널의 제품 세부정보 조회수를 이 서빙 구성의 총 `predict` 쿼리 수로 나눈 값입니다.	예를 들어 서빙 구성이 자주 함께 구매된 모델을 가리키는 경우 CTR은 장바구니 추천 패널에서 조회한 제품 세부정보 페이지의 수를 장바구니 페이지의 예측 쿼리 수로 나눈 값입니다.
전환율(CVR)	서빙 구성의 추천 패널에 있는 '장바구니에 추가' 이벤트 수를 이 서빙 구성의 총 `predict` 쿼리 수로 나눈 값입니다.	CTR과 비슷하지만 전환율은 제품 세부정보 조회수 대신 '장바구니에 추가' 이벤트 수를 사용한다는 점이 다릅니다.
추천자 참여 수익	이 서빙 구성의 추천에서 발생한 총 수익입니다.	요약 측정항목의 추천자 참여 수익과 유사하지만 이 서빙 구성에만 해당합니다.

서빙 구성에서 클릭 수를 추적하기 위해 Vertex AI Search for Retail은 수집된 사용자 이벤트와 함께 predict 및 search 응답의 결과를 정렬합니다. 클릭한 이벤트 항목이 1시간 내에 동일한 방문자 ID에 대한 응답에 표시되는 경우 해당 클릭/구입은 Vertex AI Search for Retail의 결과로 간주됩니다.

이 프로세스는 완전 자동으로 진행되므로, 아무 것도 설정할 필요가 없습니다. 하지만 처음으로 예측 또는 검색 요청을 구성할 때는 다음을 확인해야 합니다.

요청의 방문자 ID는 이벤트 처리에 사용된 방문자 ID와 동일합니다.
응답의 타임스탬프는 해당 이벤트의 타임스탬프와 대체적으로 일치합니다.

측정항목을 이상적인 예상 결과 또는 정답과 비교하면 값이 낮을 수 있지만 트렌드는 일치합니다.

위 방법의 직접적인 대안은 기여 분석 토큰을 사용하는 것입니다. 이는 상당한 계측이 필요하며 고급 추적 사용 사례로만 권장됩니다.