Informazioni sui modelli di suggerimento

In questa pagina vengono descritti i modelli di suggerimento con le configurazioni di pubblicazione predefinite e gli obiettivi di ottimizzazione. le personalizzazioni disponibili e i tipi di eventi supportati.

Introduzione

Quando ti registri per utilizzare Vertex AI Search for Retail, collabori con Assistenza di Vertex AI Search for Retail per determinare i migliori modelli di suggerimenti e personalizzazioni da utilizzare per il tuo sito. I modelli e le personalizzazioni che utilizzi dipendono dalle esigenze della tua attività e da dove prevedi di visualizzare i consigli risultanti.

Quando richiedi consigli, fornisci il valore della configurazione di pubblicazione alla risorsa placement. Consulta Informazioni sulle configurazioni di pubblicazione per informazioni dettagliate sull'utilizzo della risorsa placement per le configurazioni di pubblicazione e sul supporto dei posizionamenti, precedentemente utilizzati per posizionare i modelli. La configurazione di pubblicazione determina quale modello viene utilizzato per restituire i suggerimenti. Puoi anche filtrare i risultati.

Tipi di modello di suggerimento

Di seguito sono riportati i tipi di modelli di suggerimento:

Altri che potrebbero piacerti

Il consiglio Altri che potrebbero piacerti prevede il prossimo prodotto con cui un utente è più probabile che interagisca o effettui una conversione. La previsione si basa sugli acquisti e sulle la cronologia delle visualizzazioni dell'utente e la pertinenza del prodotto candidato rispetto a un prodotto specificato.

Obiettivo di ottimizzazione predefinito: percentuale di clic

Configurazione di pubblicazione predefinita: N/A

Personalizzazioni disponibili:

Pagine supportate per il deployment dei modelli:

Acquisti frequenti insieme (espansione del carrello degli acquisti)

Il consiglio Comprati spesso insieme prevede gli articoli acquistati spesso insieme per un un prodotto specifico durante la stessa sessione di acquisto. Se viene visualizzato un elenco di prodotti, vengono previsti gli articoli acquistati di frequente con quell'elenco.

Questo consiglio è utile quando l'utente ha già indicato l'intenzione di acquistare un determinato prodotto (o un elenco di prodotti) e vuoi consigliare dei complementi (anziché dei sostituti). Questo consiglio è visualizzata abitualmente nella scheda "Aggiungi al carrello" o sul "carrello degli acquisti" o "registro" pagine (per l'espansione del carrello degli acquisti).

Obiettivo di ottimizzazione predefinito: entrate per ordine

Configurazione di pubblicazione predefinita: N/D

Personalizzazioni disponibili:

Pagine supportate per l'implementazione del modello:

Consigliate per te

Il consiglio Consigliato per te prevede il prodotto successivo che un utente ha più probabilità di interagire o di acquistare, in base agli acquisti o alle visualizzazioni cronologia dell'utente e informazioni contestuali delle richieste, ad esempio i timestamp. Questo consiglio viene in genere utilizzato nella home page.

La scheda Consigliato per te può essere utile anche nelle pagine delle categorie. Una pagina di categoria è simile a una home page, tranne per il fatto che vengono visualizzati solo gli articoli della categoria in questione. Puoi ottenere questo risultato utilizzando un modello standard Consigliati per te con i tag filtro. Ad esempio, puoi aggiungere tag filtro personalizzati (corrispondenti a ogni pagina di categoria) agli articoli. nel tuo catalogo. Quando invii la richiesta di previsione, imposta l'oggetto evento utente su category-page-view e specifica il tag di una pagina della categoria specifica nel filter campo. Vengono restituiti solo i risultati dei consigli che corrispondono al tag di filtro richiesto. La diversità deve essere disattivata in questo caso d'uso, perché può entrare in conflitto con i tag di filtro basati sulle categorie.

Obiettivo di ottimizzazione predefinito: percentuale di clic

Configurazione di pubblicazione predefinita: N/A

Personalizzazioni disponibili:

Pagine supportate per l'implementazione del modello:

  • Tutti

Articoli simili

Il consiglio di prodotti simili prevede altri prodotti che hanno attributi per lo più simili al prodotto preso in considerazione. Questo consiglio viene solitamente utilizzato su una pagina dei dettagli del prodotto o quando un prodotto consigliato non è disponibile.

Il modello Articoli simili richiede solo informazioni del catalogo dei prodotti; non sono richiesti eventi dell'utente.

I modelli di articoli simili non possono essere ottimizzati.

Consigliamo di creare un solo modello di articoli simili per progetto. Poiché i modelli di articoli simili non sono personalizzabili, la creazione di più modelli di articoli simili in base agli stessi eventi utente non produce consigli diversi e può comportare costi non necessari.

Scopi di ottimizzazione predefiniti: Percentuale di clic

Configurazione di pubblicazione predefinita: N/A

Personalizzazioni disponibili: N/D

Pagine supportate per il deployment dei modelli:

Acquista di nuovo

Il modello Acquista di nuovo incoraggia gli acquisti di nuovo in base agli acquisti ricorrenti precedenti. Questo modello personalizzato prevede i prodotti che sono stati acquistati almeno una volta in precedenza e che in genere vengono acquistati con una cadenza regolare. L'intervallo con cui viene suggerito un prodotto dipende dal prodotto e dal visitatore del sito. I suggerimenti di questo modello possono essere utilizzati su qualsiasi tipo di pagina.

Il modello Acquista di nuovo utilizza gli eventi utente di completamento dell'acquisto.

Il modello Acquista di nuovo non può essere ottimizzato.

Ti consigliamo di creare un solo modello Acquista di nuovo per progetto. Poiché i modelli Acquista di nuovo non sono personalizzabili, la creazione di più modelli Acquista di nuovo basati sugli stessi eventi dell'utente non produce consigli diversi e può comportare costi non necessari.

Scopi di ottimizzazione predefiniti: N/A

Configurazione di pubblicazione predefinita: N/D

Personalizzazioni disponibili: N/D

Pagine supportate per l'implementazione del modello:

  • Tutti

In offerta

Il tipo di modello In promozione è un modello personalizzato basato sulle promozioni che può consigliare i prodotti in promozione. Puoi utilizzare questo tipo di modello per incoraggiare gli utenti a acquistare articoli scontati.

In genere utilizzato nella home page, nella pagina di aggiunta al carrello, nella pagina del carrello degli acquisti, nella categoria pagina di destinazione e pagina dei dettagli.

Obiettivo di ottimizzazione predefinito: percentuale di clic

Configurazione di pubblicazione predefinita: N/D

Personalizzazioni disponibili:

Pagine supportate per il deployment dei modelli:

Visualizzate di recente

La sezione Visualizzati di recente non è un consiglio. Fornisce gli ID dei prodotti con cui l'utente/visitatore ha interagito di recente, iniziando dai prodotti più recenti.

Obiettivo di ottimizzazione predefinito:N/D

Configurazione di pubblicazione predefinita: recently_viewed_default

Personalizzazioni disponibili: N/D

Pagine supportate per l'implementazione del modello:

  • Tutti

Ottimizzazione a livello di pagina

L'ottimizzazione a livello di pagina estende i consigli dall'ottimizzazione per una singola consigli alla volta per ottimizzare per un'intera pagina con più riquadri. Il modello di ottimizzazione a livello di pagina seleziona automaticamente i contenuti per ogni riquadro e determina l'ordine dei riquadri nella pagina.

Ad esempio, le home page sono in genere strutturate con i prodotti organizzati in righe di gruppi correlati, ad esempio categorie, articoli di tendenza o visualizzati di recente prodotti di big data e machine learning. L'utilizzo del modello di ottimizzazione a livello di pagina in una home page può fornire a un utente finale un'esperienza di suggerimento personalizzata automatizzando al contempo il processo decisionale per coordinare combinazioni di modelli e layout per quella pagina.

Per creare un modello di ottimizzazione a livello di pagina, devi prima pubblicare i suggerimenti esistenti configurazioni che hanno modelli addestrati. Quando crei un modello di ottimizzazione a livello di pagina, specifica il tipo di pagina su cui utilizzerai il modello, le limitazioni che applicherai per limitare la pubblicazione di configurazioni di pubblicazione simili, lo scopo commerciale per cui ottimizzare (CTR o CVR), il numero di riquadri dei consigli da visualizzare e le configurazioni di pubblicazione da prendere in considerazione per ogni riquadro.

Come per altri modelli, per utilizzare il modello di ottimizzazione a livello di pagina devi effettuare una chiamata di previsione utilizzando una configurazione di pubblicazione che contiene "Ottimizzazione a livello di pagina" un modello di machine learning. Invece di suggerimenti, la risposta della previsione contiene un elenco ordinato di server ID configurazione che rappresentano la configurazione di pubblicazione da utilizzare per ogni riquadro. Poi, crea un una nuova chiamata di previsione per ogni riquadro con il corrispondente ID configurazione di pubblicazione è stato restituito dal modello di ottimizzazione a livello di pagina. La risposta della previsione per ogni riquadro contiene l'elenco degli elementi consigliati da visualizzare in quel riquadro.

Scopi di ottimizzazione predefiniti: N/A

Configurazione di pubblicazione predefinita: N/D

Personalizzazioni disponibili: N/D

Pagine supportate per l'implementazione del modello:

  • Tutti

Quando attivi questa funzionalità

  • Le informazioni nella descrizione devono essere esplicative per ogni prodotto e contenere informazioni o parole univoche distinte dal titolo
  • questa funzionalità è più efficace quando ci sono in media almeno 10 parole descrittive
  • La percentuale di eventi contenenti ID articolo sconosciuti deve essere inferiore al 10%. Il "Rapporto utenti non uniti" può essere selezionato. Scopri di più sulla definizione del "rapporto non unito".

Ottimizzazione per gli scopi commerciali

I modelli di machine learning vengono creati per l'ottimizzazione in base a un determinato scopo commerciale, che determina la modalità di creazione del modello. Ogni modello ha un obiettivo di ottimizzazione predefinito, ma puoi richiederne uno diverso per supportare i tuoi obiettivi commerciali contattando il tuo rappresentante dell'assistenza.

Una volta addestrato un modello, non puoi modificare lo scopo dell'ottimizzazione. Devi addestrare un nuovo modello per utilizzare un obiettivo di ottimizzazione diverso.

Vertex AI Search per il retail supporta i seguenti obiettivi di ottimizzazione.

Percentuale di clic (CTR)

L'ottimizzazione per il CTR mette in risalto il coinvolgimento; è necessario ottimizzare il CTR quando massimizza la probabilità che l'utente interagisca con il suggerimento.

Il CTR è l'obiettivo di ottimizzazione predefinito per i tipi di modelli di suggerimenti Altri che ti potrebbero piacere e Consigliati per te.

Entrate per sessione

L'obiettivo di ottimizzazione delle entrate per sessione è disponibile per i tipi di modelli di consigli "Altri che ti potrebbero piacere", "Consigliati per te" e "Acquistati spesso insieme". Sebbene l'obiettivo funzioni in modo diverso per ogni modello, lo scopo rimane lo stesso: aumentare le entrate.

  • Per le sezioni Altri che ti potrebbero piacere e Consigliati per te. L'obiettivo combina informazioni provenienti da clic, conversioni e prezzi degli articoli per aiutare il modello a consigliare elementi con prezzi più elevati e una maggiore probabilità di acquisto.

  • Per la sezione Acquistati frequentemente insieme. Questo obiettivo ottimizza per consigliare gli articoli con una maggiore probabilità di essere aggiunti ai carrelli, aumentando le entrate ampliando le dimensioni dei carrelli.

Tasso di conversione (CVR)

L'ottimizzazione per il tasso di conversione massimizza la probabilità che l'utente aggiunga l'articolo consigliato al carrello. Se vuoi aumentare il numero di articoli aggiunti a un carrello per sessione, esegui l'ottimizzazione per il tasso di conversione.

Opzioni di configurazione avanzate dei modelli

A seconda del tipo di modello, esistono altre opzioni di configurazione del modello che puoi utilizzare per modificarne il comportamento.

Preferenza ottimizzazione

L'ottimizzazione mantiene l'addestramento del modello ottimale man mano che i dati di input cambiano nel tempo. Imposta il tuo modello in modo che venga ottimizzato automaticamente ogni tre mesi o scegli di ottimizzarlo solo manualmente. Il modello viene ottimizzato automaticamente una volta dopo la creazione. Scopri di più.

Per i dettagli sui costi di ottimizzazione, consulta la pagina Prezzi.

Configurazioni e modelli di pubblicazione disponibili

Prima di poter richiedere le previsioni dal modello, devi creare almeno una configurazione di pubblicazione. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Creare configurazioni di pubblicazione.

Puoi vedere i tuoi modelli elencati nella pagina Modelli. Fai clic sul nome di un modello per vai alla relativa pagina dei dettagli, dove puoi vedere le configurazioni di pubblicazione associate del modello.

Prodotti di contesto

Quando generano un consiglio, i modelli tengono conto dei prodotti con cui un utente ha interagito in precedenza nel contesto del riquadro dei consigli.

Questi prodotti contestuali vengono passati nel corpo di un Richiesta predict nell'ambito di un evento utente. Ad esempio, se in una pagina del carrello degli acquisti è presente un riquadro dei consigli, qualsiasi evento shopping-cart-page-view dell'utente che attiva una richiesta predict deve includere i prodotti che si trovano al momento nel carrello. Questi prodotti vengono utilizzati come prodotti di contesto per il consiglio.

Quando crei un modello Comprati spesso insieme, specifichi se quel modello genererà consigli nel contesto di uno o più elementi. Quale opzione scegli dipende dal tipo di pagina che intendi usare.

  • Più prodotti di contesto (impostazione predefinita): il modello Comprati spesso insieme può utilizzare uno o più prodotti come contesto per i suoi consigli. Questo caso d'uso è tipicamente per le pagine del carrello degli acquisti che presentano una serie di prodotti contestuali che possono fornire informazioni sul consiglio da mostrare in quella pagina.

  • Prodotto di contesto singolo: il modello Acquistati spesso insieme può utilizzare un solo prodotto di contesto. Questo caso d'uso è in genere destinato alle pagine che contengono un singolo prodotto che verrà utilizzato come contesto per i consigli, ad esempio le pagine di aggiunta al carrello e quelle dei dettagli del prodotto.

    Trasmettere più di un prodotto in una richiesta predict da un singolo contesto di prodotto Comprati spesso insieme non presenta errori, anche se è sconsigliato perché ciò potrebbe non generare consigli ottimali.