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 aziendali e da dove prevedi di visualizzare personalizzati.

Quando richiedi consigli, fornisci il valore della configurazione di pubblicazione alla risorsa placement. (Vedi Informazioni sulla pubblicazione configurazioni per i dettagli sull'utilizzo della risorsa placement configurazioni di pubblicazione e sul supporto dei posizionamenti, che in precedenza usata per posizionare i modelli.) La configurazione di pubblicazione determina quale modello viene utilizzato per restituire i suggerimenti. Puoi anche filtra i risultati.

Tipi di modello di suggerimento

Di seguito sono riportati i tipi di modelli di suggerimenti:

Altri che potrebbero piacerti

Il consiglio "Altri che potrebbero piacerti" prevede il prodotto successivo più apprezzato dall'utente ha probabilità di interagire o di generare conversioni. 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/D

Personalizzazioni disponibili:

Pagine supportate per l'implementazione del modello:

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 un elenco di prodotti è visualizzato, quindi prevede gli articoli acquistati spesso con quell'elenco di prodotti.

Questo consiglio è utile quando l'utente ha indicato un'intenzione di acquisto un determinato prodotto (o un elenco di prodotti) e stai cercando di consigliano i complementi (anziché i prodotti sostitutivi). 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.

Consigliati per te può essere utile anche nelle pagine delle categorie. Una pagina di categoria è simile a una home page, con la sola differenza che vengono visualizzati solo gli elementi di quella categoria. Puoi ottenere questo risultato utilizzando un modello standard consigliato per te con tag di 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 come category-page-view e specifica il tag di una pagina di categoria specifica nel filter. Vengono visualizzati solo i risultati dei suggerimenti che corrispondono al tag del filtro richiesto restituito. La diversità in questo caso d'uso dovrebbe essere disattivata, perché può entrare in conflitto con a tag di filtro basati su categorie.

Obiettivo di ottimizzazione predefinito: percentuale di clic

Configurazione di pubblicazione predefinita: N/D

Personalizzazioni disponibili:

Pagine supportate per l'implementazione del modello:

  • Tutti

Articoli simili

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

Il modello Articoli simili richiede solo informazioni provenienti dal catalogo dei prodotti. nessun utente eventi sono obbligatori.

I modelli di elementi simili non possono essere ottimizzati.

Ti consigliamo di creare un solo modello di elementi simili per progetto. Poiché i modelli di elementi simili non sono personalizzabili, creando più modelli di elementi simili basati sullo stesso utente eventi non producono suggerimenti diversi e possono comportare costi aggiuntivi.

Obiettivo di ottimizzazione predefinito:percentuale di clic.

Configurazione di pubblicazione predefinita: N/D

Personalizzazioni disponibili: N/D

Pagine supportate per l'implementazione del modello:

Acquista di nuovo

Il modello Acquista di nuovo incoraggia gli articoli ad acquistare di nuovo gli articoli in base a precedenti acquisti. Questo modello personalizzato prevede i prodotti che sono stati precedentemente acquistati almeno una volta e che in genere vengono acquistati con cadenza regolare. La l'intervallo con cui un prodotto viene suggerito dipende dal prodotto e dal sito visitatore. 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, creando più modelli Acquista di nuovo basati sullo stesso utente eventi non producono suggerimenti diversi e possono comportare costi aggiuntivi.

Obiettivo di ottimizzazione predefinito:N/D

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 vendita è un modello personalizzato basato sulle promozioni che può consigliano 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 l'implementazione del modello:

Visualizzate di recente

Il consiglio Visualizzati di recente non è di fatto un consiglio. Fornisce le ID dei prodotti con cui l'utente/visitatore ha interagito di recente, con il 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 di 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, specificare il tipo di pagina su cui verrà utilizzato il modello, le restrizioni si applica per limitare la pubblicazione di configurazioni di pubblicazione simili, a quale scopo commerciale ottimizzare (CTR o CVR), quanti riquadri dei consigli mostrare e quali configurazioni di pubblicazione da considerare 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 alla 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.

Obiettivo di ottimizzazione predefinito:N/D

Configurazione di pubblicazione predefinita: N/D

Personalizzazioni disponibili: N/D

Pagine supportate per l'implementazione del modello:

  • Tutti

Quando attivi questa funzionalità

  • Le informazioni della descrizione devono essere esplicative per ciascun prodotto e contenere informazioni uniche o parole separate 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 non unito" può essere selezionato. Ulteriori informazioni sulla definizione di "rapporto non unito".

Ottimizzazione in base agli scopi commerciali

I modelli di machine learning vengono creati per ottimizzare per una determinata attività che determina il modo in cui viene creato il modello. Ogni modello ha un valore predefinito obiettivo di ottimizzazione, ma puoi richiederne uno diverso per supportare i tuoi obiettivi commerciali contattando il tuo rappresentante dell'assistenza.

Dopo aver addestrato un modello, non puoi modificare l'obiettivo di ottimizzazione. Devi addestrare un nuovo modello per utilizzare un obiettivo di ottimizzazione diverso.

Vertex AI Search for 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.

CTR è l'obiettivo di ottimizzazione predefinito per gli Altri contenuti che potrebbero piacerti e Consigliati per te.

Entrate per sessione

L'obiettivo di ottimizzazione delle entrate per sessione è disponibile per "Altri che potrebbero piacerti", "Consigliati per te" e "Comprati spesso insieme" tipi di modello. Sebbene l'obiettivo funzioni in modo diverso a seconda del modello, allo stesso modo, per aumentare le entrate.

  • Per altre persone che potrebbero piacerti e consigliate 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 i prodotti acquistati spesso insieme. Questo scopo esegue l'ottimizzazione per consigliare elementi con un probabilità di essere aggiunti ai carrelli, con conseguente aumento delle entrate grazie all'espansione del carrello dimensioni.

Tasso di conversione (CVR)

L'ottimizzazione in base al tasso di conversione massimizza la probabilità che l'utente aggiunga l'articolo consigliato al carrello; per aumentare il numero di articoli aggiunte a un carrello per sessione, ottimizzare per il tasso di conversione.

Opzioni di configurazione avanzate dei modelli

A seconda del tipo di modello, sono disponibili altre opzioni di configurazione che puoi utilizzare per modificare il comportamento del modello.

Preferenza ottimizzazione

L'ottimizzazione mantiene l'addestramento del modello ottimale man mano che i dati di input cambiano nel tempo. Imposta ottimizzato per l'ottimizzazione automatica ogni tre mesi, oppure solo per ottimizzarlo manualmente. Il modello si ottimizza automaticamente una volta dopo la creazione. Scopri di più.

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

Configurazioni e modelli di pubblicazione disponibili

Prima di poter richiedere previsioni dal modello, devi crearne almeno uno configurazione di pubblicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Crea 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 suggerimento, i modelli tengono conto dei prodotti che un con cui l'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 è presente Riquadro dei consigli sulla pagina del carrello degli acquisti, qualsiasi shopping-cart-page-view l'evento utente che attiva una richiesta predict deve includere i prodotti che nel carrello degli acquisti in quel momento. Questi prodotti vengono utilizzati prodotti di contesto per quel suggerimento.

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 in genere per le pagine del carrello degli acquisti che contengono una serie di prodotti contestuali che possono indicare la pubblicazione del consiglio su quella pagina.

  • Prodotto singolo contesto: il modello Comprati di frequente può utilizzare un solo contesto prodotto. Questo caso d'uso è in genere per le pagine contenenti un singolo prodotto verrebbe utilizzato come contesto per i suggerimenti, ad esempio le pagine di aggiunta al carrello e pagine dei dettagli dei prodotti.

    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.