Informazioni sui modelli di suggerimenti

In questa pagina vengono descritti i modelli di suggerimenti con le relative 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 per la vendita al dettaglio, collabori con Vertex AI Search for Retail Support 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 suggerimenti risultanti.

Quando richiedi suggerimenti, fornisci il valore di configurazione di pubblicazione alla risorsa placement. Consulta la sezione Informazioni sulle configurazioni di pubblicazione per maggiori dettagli sull'utilizzo della risorsa placement per le configurazioni di pubblicazione e sul supporto per i posizionamenti, che in precedenza erano utilizzati per inserire i modelli. La configurazione di pubblicazione determina il modello utilizzato per restituire i suggerimenti. Puoi anche filtrare i risultati.

Tipi di modello di suggerimento

Di seguito sono riportati i tipi di modello di suggerimento:

Altre persone che potrebbero piacerti

Il consiglio "Altri che potrebbero piacerti" prevede il prodotto successivo con cui un utente ha maggiori probabilità di interagire o con cui generare una conversione. La previsione si basa sulla cronologia degli acquisti e delle visualizzazioni dell'utente e sulla pertinenza del prodotto candidato rispetto a un prodotto attualmente 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 prodotto specifico nella stessa sessione di acquisto. Se viene visualizzato un elenco di prodotti, prevede gli articoli acquistati spesso con l'elenco di prodotti in questione.

Questo suggerimento è utile quando l'utente ha già indicato l'intenzione di acquistare un determinato prodotto (o un elenco di prodotti) e stai cercando di consigliare dei complementi (anziché dei sostituti). Questo consiglio viene solitamente visualizzato nella pagina "Aggiungi al carrello" o nelle pagine "Carrello degli acquisti" o "Registro degli acquisti" (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 prossimo prodotto con cui un utente è più probabile che interagisca o acquisti, in base alla cronologia degli acquisti o delle visualizzazioni dell'utente e alle informazioni contestuali delle richieste, ad esempio i timestamp. Questo consiglio viene in genere utilizzato nella home page.

Consigliato per Puoi essere utile anche nelle pagine delle categorie. Una pagina di categoria è simile a una home page, ad eccezione del fatto 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 di filtro personalizzati (corrispondenti a ogni pagina di categoria) agli articoli del 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 campo filter. Vengono restituiti solo i risultati dei suggerimenti che corrispondono al tag di filtro richiesto. La diversità dovrebbe essere disabilitata 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/D

Personalizzazioni disponibili:

Pagine supportate per l'implementazione del modello:

  • Tutti

Articoli simili

Il consiglio Articoli simili prevede altri prodotti che hanno attributi per lo più simili al prodotto preso in considerazione. Questo consiglio viene in genere utilizzato nella 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; non sono richiesti eventi utente.

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, la creazione di più modelli di elementi simili basati sugli stessi eventi utente non produce suggerimenti diversi e può comportare costi inutili.

Obiettivo di ottimizzazione predefinito: percentuale di clic

Configurazione di pubblicazione predefinita: N/D

Personalizzazioni disponibili:N/A

Pagine supportate per l'implementazione del modello:

Acquista di nuovo

Il modello Acquista di nuovo incoraggia ad acquistare di nuovo gli articoli in base ai precedenti acquisti ricorrenti. Questo modello personalizzato prevede i prodotti acquistati in precedenza almeno una volta e che in genere vengono acquistati regolarmente. L'intervallo di tempo nel quale un prodotto viene suggerito 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 utente non produce suggerimenti diversi e può comportare costi inutili.

Obiettivo di ottimizzazione predefinito:N/D

Configurazione di pubblicazione predefinita: N/D

Personalizzazioni disponibili:N/A

Pagine supportate per l'implementazione del modello:

  • Tutti

In vendita

Il tipo di modello In vendita è un modello basato sulle promozioni personalizzate che può consigliare prodotti in vendita. Puoi usare questo tipo di modello per incoraggiare gli utenti ad acquistare articoli scontati.

In genere viene utilizzato nella home page, nella pagina di aggiunta al carrello, nella pagina del carrello degli acquisti, nella pagina della categoria e nella 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

In realtà il consiglio Visualizzati di recente non è un consiglio. Fornisce gli ID dei prodotti con cui l'utente/visitatore ha interagito di recente, iniziando per primi i prodotti più recenti.

Obiettivo di ottimizzazione predefinito:N/D

Configurazione di pubblicazione predefinita: recently_viewed_default

Personalizzazioni disponibili:N/A

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 un singolo riquadro di consigli alla volta all'ottimizzazione per un'intera pagina con più riquadri. Il modello Ottimizzazione a livello di pagina seleziona automaticamente i contenuti di ogni riquadro e ne determina l'ordine nella pagina.

Ad esempio, le home page sono in genere strutturate con prodotti organizzati in righe di gruppi correlati, come categorie, articoli di tendenza o prodotti visualizzati di recente. 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 le combinazioni di modelli e i layout per quella pagina.

Per creare un modello di ottimizzazione a livello di pagina, devi prima disporre di configurazioni di pubblicazione dei suggerimenti esistenti con modelli addestrati. Quando crei un modello di ottimizzazione a livello di pagina, devi specificare il tipo di pagina su cui utilizzerai il modello, le limitazioni da applicare per limitare la pubblicazione di configurazioni di pubblicazione simili, lo scopo commerciale in base al quale ottimizzare (CTR o CVR), il numero di riquadri di consigli da visualizzare e le configurazioni di pubblicazione da considerare per ciascun riquadro.

Come con altri modelli, per usare il modello di ottimizzazione a livello di pagina devi effettuare una chiamata di previsione utilizzando una configurazione di pubblicazione contenente il modello "Ottimizzazione a livello di pagina". Anziché i suggerimenti, la risposta alla previsione contiene un elenco ordinato di ID configurazione di pubblicazione che rappresentano la configurazione di pubblicazione da utilizzare per ogni riquadro. Quindi, effettua una nuova chiamata di previsione per ogni riquadro con l'ID della configurazione di pubblicazione corrispondente restituito dal modello di ottimizzazione a livello di pagina. La risposta alla previsione per ogni riquadro contiene l'elenco degli elementi consigliati da visualizzare nel riquadro.

Obiettivo di ottimizzazione predefinito:N/D

Configurazione di pubblicazione predefinita: N/D

Personalizzazioni disponibili:N/A

Pagine supportate per l'implementazione del modello:

  • Tutti

Ottimizzazione per gli scopi commerciali

I modelli di machine learning vengono creati per ottimizzare un particolare scopo commerciale, che determina il modo in cui il modello viene creato. Ogni modello ha un obiettivo di ottimizzazione predefinito, ma puoi richiederne uno diverso per supportare i tuoi obiettivi commerciali contattando il 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 per la vendita al dettaglio supporta i seguenti obiettivi di ottimizzazione.

Percentuale di clic (CTR)

L'ottimizzazione per il CTR mette in risalto il coinvolgimento; devi ottimizzare il CTR quando vuoi massimizzare la probabilità che l'utente interagisca con il consiglio.

Il CTR è l'obiettivo di ottimizzazione predefinito per i tipi di modelli di consigli Altri che potrebbero piacerti 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 potrebbero piacerti", "Consigliati per te" e "Acquistati spesso insieme". Sebbene l'obiettivo funzioni in modo diverso per ogni modello, l'obiettivo è lo stesso, ovvero 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 consentire al modello di consigliare articoli che hanno prezzi più alti e hanno maggiori probabilità di essere acquistati.

  • Per gli acquisti più frequenti. Questo obiettivo viene ottimizzato per consigliare articoli con una maggiore probabilità di essere aggiunti ai carrelli e aumentare le entrate grazie all'espansione delle dimensioni del carrello.

Tasso di conversione (CVR)

L'ottimizzazione in base al tasso di conversione massimizza le probabilità che l'utente aggiunga l'articolo consigliato al carrello. Se vuoi aumentare il numero di articoli aggiunti a un carrello per sessione, ottimizza in base al 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 ottimale del modello man mano che i dati di input cambiano nel tempo. Imposta il modello per l'ottimizzazione automatica ogni tre mesi oppure scegli di ottimizzarlo manualmente. Il modello si ottimizza automaticamente una volta dopo la creazione. Scopri di più.

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

Configurazioni e modelli di pubblicazione disponibili

Prima di poter richiedere previsioni dal tuo modello, devi creare almeno una configurazione di pubblicazione per il modello. Per ulteriori informazioni, consulta Creare configurazioni di pubblicazione.

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

Prodotti contestuali

Quando generano un suggerimento, i modelli prendono in considerazione i prodotti con cui un utente ha precedentemente interagito nel contesto del riquadro dei suggerimenti.

Questi prodotti contestuali vengono passati nel corpo di una richiesta predict come parte di un evento utente. Ad esempio, se nella pagina del carrello degli acquisti è presente un riquadro di consigli, qualsiasi evento utente shopping-cart-page-view che attiva una richiesta predict deve includere i prodotti presenti nel carrello in quel momento. Questi prodotti vengono utilizzati come prodotti di contesto per la raccomandazione.

Quando crei un modello Comprati spesso insieme, specifichi se il modello genererà suggerimenti nel contesto di uno o più elementi. L'opzione scelta dipende dal tipo di pagina che intendi usare.

  • Prodotti con più contesto (impostazione predefinita): il modello Acquistati di frequente insieme può utilizzare uno o più prodotti come contesto per i suggerimenti. Questo caso d'uso riguarda in genere le pagine del carrello degli acquisti con una varietà di prodotti contestuali che possono fornire informazioni utili per la pubblicazione del suggerimento su quella pagina.

  • Prodotto contesto singolo: il modello Comprati spesso insieme può utilizzare un solo prodotto di contesto. Questo caso d'uso è in genere per le pagine con un singolo prodotto da utilizzare come contesto per i suggerimenti, ad esempio le pagine di aggiunta al carrello e le pagine dei dettagli del prodotto.

    La trasmissione di più di un prodotto in una richiesta predict da un singolo modello di prodotto acquistato di frequente insieme non ha esito negativo, anche se è sconsigliato perché potrebbe non generare consigli ottimali.