推荐模型简介

本页面介绍了推荐模型及其默认服务配置和优化目标、可用自定义设置和支持的事件类型。

简介

当您注册使用适用于零售业的 Vertex AI Search 时，您将与适用于零售业的 Vertex AI Search 支持合作，确定适用于您的网站的最佳推荐模型和自定义设置。您使用的模型和自定义取决于您的业务需求以及计划显示生成的建议的位置。

请求推荐时，您需要向 placement 资源提供服务配置值。（如需详细了解如何将 placement 资源用于服务配置，以及对以前用于放置模型的展示位置的支持，请参阅服务配置简介。）服务配置确定使用哪个模型返回您的推荐内容。也可以过滤结果。

推荐的模型类型

以下是推荐模型类型：

您可能喜欢的其他类型

“您可能喜欢的”建议可预测用户最有可能与之互动或完成转化的下一款产品。此预测基于用户的购物记录和浏览记录以及候选商品与当前指定商品的相关程度。

默认优化目标：点击率

默认服务配置：不适用

可用的自定义：

支持的模型部署页面：

经常一起购买（购物车展开）

“经常购买的商品”建议可预测用户经常在同一购物会话中一起购买特定商品的商品。如果查看的是商品列表，它会预测经常与该商品列表一起购买的商品。

如果用户已表明购买特定产品（或产品列表）的意图，而您希望推荐其余产品（而不是替代品），则此推荐非常有用。此建议通常显示在“添加到购物车”页面或“购物车”/“注册”页面上（针对购物车展开）。

默认优化目标：每个订单的收入

默认服务配置：不适用

可用的自定义：

支持的模型部署页面：

为您推荐

“为您推荐”建议会根据用户的购物记录或查看历史记录以及请求的上下文信息（例如时间戳）预测用户最有可能与之互动或购买的下一款商品。此推荐通常用在首页上。

“推荐”部分在类别页面上也很有用。 类别页与首页相似，区别于前者只能显示属于该类别的商品。您可以使用推荐给您的带有过滤器标签的标准模型来实现此目的。例如，您可以向目录中的项添加自定义过滤器标记（对应于每个类别页面）。发送预测请求时，将用户事件对象设置为 category-page-view，并在 filter 字段中指定特定类别页面的标记。仅返回与所请求的过滤条件标记匹配的建议结果。在此用例中应停用多样性，因为多样性可能会与基于类别的过滤标记冲突。

默认优化目标：点击率

默认服务配置：不适用

可用的自定义：

支持的模型部署页面：

  • 全部

类似商品

“类似商品”建议用于预测与所考虑的商品具有大体类似的属性的其他商品。此建议通常用于商品详情页面，或者在推荐的商品缺货时。

“相似商品”模型只需要商品清单中的信息，不需要提供用户事件。

相似商品模型无法调整。

我们建议为每个项目仅创建一个“相似商品”模型。由于“类似商品”模型不可自定义，因此基于同一用户事件创建多个类似商品模型不会产生不同的推荐，可能会产生不必要的费用。

默认优化目标：点击率

默认服务配置：不适用

可用自定义：不适用

支持的模型部署页面：

再次购买

“再次购买”模式会鼓励用户根据之前的周期性购买交易再次购买商品。这种个性化模型可预测以前至少购买过一次并且通常定期购买的产品。产品建议的时间间隔取决于产品和网站访问者。此模型提供的建议可用于任何网页类型。

“再次购买”模型使用“再次购买”用户事件。

无法调整“再次购买”模型。

我们建议为每个项目仅创建一个“再次购买”模型。由于“再次购买”模型是不可自定义的，因此根据相同的用户事件创建多个“再次购买”模型不会产生不同的推荐，可能会产生不必要的费用。

默认优化目标：不适用

默认服务配置：不适用

可用自定义：不适用

支持的模型部署页面：

  • 全部

促销中

“促销”模型类型是基于促销的个性化模型，可以推荐促销商品。您可以使用此模型类型鼓励用户购买折扣商品。

通常用于首页、“添加到购物车”页面、购物车页面、类别页面和详情页面。

默认优化目标：点击率

默认服务配置：不适用

可用的自定义：

支持的模型部署页面：

近期查看过

“近期查看过”建议实际上并非是建议。它提供用户/访问者最近互动过的商品的 ID，最新的商品排在最前面。

默认优化目标：不适用

默认服务配置：recently_viewed_default

可用自定义：不适用

支持的模型部署页面：

  • 全部

页面级优化

页面级优化扩展了一次针对一个建议面板进行优化的建议，扩展至针对具有多个面板的整个页面进行优化。页面级优化模型会自动选择每个面板的内容并确定页面上的面板顺序。

例如，首页通常采用产品的结构，将产品整理为相关组行，例如类别、热门商品或最近查看过的产品。在首页上使用页面级优化模型可以为最终用户提供个性化的推荐体验，同时可以自动执行协调该页面的模型组合和布局的决策流程。

如需创建页面级优化模型，您必须先拥有具有经过训练的模型的现有商品推荐服务配置。创建页面级优化模型时，您需要指定在哪种类型的页面中使用该模型、应用哪些限制来限制提供类似服务配置、要针对哪个业务目标进行优化（点击率或转化率）、要显示的推荐面板数量，以及要针对每个面板考虑哪些投放配置。

与其他模型一样，要使用页面级优化模型，您需要使用包含“页面级优化”模型的服务配置进行预测调用。预测响应包含经过排序的服务配置 ID 列表，而不是推荐，表示要用于每个面板的服务配置。然后，使用从页面级优化模型返回的相应服务配置 ID 为每个面板执行新的预测调用。每个面板的预测响应都包含要在该面板中显示的推荐项目列表。

默认优化目标：不适用

默认服务配置：不适用

可用自定义：不适用

支持的模型部署页面：

  • 全部

针对业务目标进行优化

机器学习模型旨在针对特定业务目标进行优化，而特定业务目标决定了模型的构建方式。每个模型都有一个默认的优化目标，但您可以联系支持代表来申请不同的优化目标，以支持您的业务目标。

训练模型后，您便无法更改优化目标。您必须训练新模型才能使用其他优化目标。

适用于零售业的 Vertex AI Search 支持以下优化目标。

点击率 (CTR)

针对点击率进行优化会强调互动；如果您希望尽可能提高用户与推荐交互的可能性，则应针对点击率进行优化。

CTR 是您可能喜欢的其他项和为您推荐类建议模型类型的默认优化目标。

每次会话的收入

每次会话收入优化目标适用于“您可能喜欢的其他商品”、“为您推荐”和“经常一起购买”建议模型类型。虽然每种模型的目标工作原理不同，但增加收入的目标都是相同的。

  • 对于您可能喜欢和为您推荐的其他人。目标结合了点击次数、转化次数和商品价格中的信息，帮助模型推荐价格较高且购买几率较高的商品。

  • “经常一起购买”。此目标针对推荐更有可能添加到购物车的商品进行优化，通过扩大购物车内商品数量来增加收入。

转化率 (CVR)

针对转化率进行优化可最大限度地提升用户将推荐商品添加到购物车的可能性。如果您希望增加每次会话添加到购物车中的商品数量，请针对转化率进行优化。

高级模型配置选项

根据模型类型，您可以使用一些其他模型配置选项来更改模型的行为。

调整偏好设置

在输入数据随时间变化时，调整可以让模型训练保持最佳状态。将模型设置为每三个月自动调整，或选择只手动调整模型。模型创建后会自动调整一次。了解详情。

如需了解调整费用详情，请参阅价格。

可用的服务配置和模型

您必须先为模型创建至少一个服务配置，然后才能请求通过模型进行预测。如需了解详情，请参阅创建服务配置。

您可以在模型页面中看到您的模型。点击模型名称以转到其详情页面，您可以在其中查看与该模型关联的服务配置。

上下文产品

生成推荐时，模型会考虑用户之前在推荐面板上下文中互动过的产品。

这些情境商品会作为用户事件的一部分传递到 predict 请求的正文中。例如，如果购物车页面上有推荐面板，则触发 predict 请求的任何 shopping-cart-page-view 用户事件都应包含当时购物车中的产品。这些产品用作该建议的上下文产品。

创建“常购商品”模型时，您需要指定该模型是在一个或多个商品的情况下生成推荐。至于选择哪个选项，则取决于您打算使用该模型的页面类型。

  • 多个上下文商品（默认）：“常用商品”模型可以使用一个或多个商品作为上下文来推荐内容。此使用场景通常适用于购物车页面，该页面包含多种内容相关商品，可以告知在该页面上提供推荐内容。

  • 单个上下文商品：“常购商品”模型只能使用一个上下文商品。这种使用场景通常适用于包含单个商品的网页，这些页面将用作推荐内容的上下文，例如“加入购物车”页面和商品详情页面。

    在 predict 请求中从单个上下文商品的“经常一起购买”模型中传递多个商品不会失败，但不建议这样做，因为这样做可能无法获得最佳推荐。