Vous pouvez implémenter Vertex AI Search pour le commerce dans votre application d'e-commerce.
Lorsque vous utilisez les recommandations ou la recherche, ingérer les données d'événements utilisateur et de catalogue, proposer des prédictions ou des résultats de recherche sur votre site.
Les mêmes données sont utilisées pour les recommandations et la recherche. Vous n'avez donc pas besoin d'importer deux fois les données si vous utilisez les deux outils.
Si vous utilisez des modèles de recommandations, Exigences concernant les données d'événement utilisateur : liste d'exigences supplémentaires en fonction du type de modèle et de l'objectif d'optimisation. Ces exigences permettent Vertex AI Search pour le commerce génère des résultats de qualité.
Le temps d'intégration moyen est de l'ordre de semaines. Notez que pour une recherche, la durée réelle dépend fortement sur la qualité et la quantité de données à ingérer.
Si vous utilisez Google Tag Manager ou Google Merchant Center, vous pouvez : implémenter Vertex AI Search pour le commerce à l'aide des outils Google ;
Vous pouvez obtenir des résultats personnalisés en fonction de vos site Web, que vous utilisiez ou non d'autres outils Google. Si ce n'est pas le cas, consultez Implémenter Vertex AI Search pour le commerce sans les outils Google.
Prendre les mesures d'implémentation
Si vous utilisez Tag Manager et Merchant Center, Suivez les étapes de l'onglet Avec les outils Google pour intégrer Vertex AI Search pour le commerce sur votre site Web. Si vous n'utilisez pas Tag Manager et Merchant Center, suivez la procédure de l'onglet Sans outils Google pour intégrer Vertex AI Search pour le commerce à votre site Web.
Avec les outils Google
| Étape | Description |
|---|---|
| 1. Configurer un projet Google Cloud | Vous pouvez utiliser un projet Google Cloud existant si vous en avez déjà un. |
| 2a. Importer votre catalogue de produits à l'aide de Merchant Center |
Vous pouvez également importer directement votre catalogue de produits, mais l'association à Merchant Center permet de réduire le nombre d'étapes nécessaires à l'importation. Cette solution n'est pas idéale si vous souhaitez utiliser des [facettes](facets-overview.md). Cette solution clé en main fonctionne bien avec Google Ads et se réplique rapidement dans Vertex AI Search pour le commerce. Vous pouvez le mettre en service en quelques clics. Notez que Merchant Center n'est pas compatible avec les collections. type de produit. Avant de procéder à l'importation, consultez les limitations de Merchant Center pour vérifier que cette solution correspond bien à vos besoins de catalogue. |
| 2b. Configurer Tag Manager pour enregistrer les événements utilisateur | Les événements utilisateur suivent les actions des utilisateurs, comme les clics sur un produit, l'ajout d'un article à un panier ou l'achat d'un article. Vous pouvez commencer à enregistrer les événements utilisateur en parallèle de l'importation du catalogue. Une fois l'importation du catalogue terminée, réassociez tous les événements téléchargés avant la fin de l'importation. Si vous utilisez déjà Google Tag Manager, cette méthode est recommandée en raison de l'intégration à Vertex AI Search pour le commerce. |
| 3. Importer des événements utilisateur historiques |
Fournir un historique des données d'événements utilisateur vous permet de commencer l'entraînement du modèle sans avoir à attendre des mois que le nombre d'utilisateurs à collecter des données d'événement sur votre site. Pour découvrir comment importer des données utilisateur, consultez la documentation Importer des événements utilisateur sur l'importation d'événements Google Analytics 360 et 4 à partir de BigQuery. Vos modèles ont besoin d'une quantité suffisante de données d'entraînement avant de pouvoir fournir des prédictions précises. Pour connaître la quantité de données à utiliser, compréhendez les exigences de chaque modèle. |
| 4. Configurer la surveillance et les alertes |
Configurez la surveillance et les alertes. |
| 5. Créer la configuration, le modèle et les contrôles de diffusion |
Une configuration de diffusion est une entité de diffusion qui associe un modèle et, éventuellement, des commandes. Ils sont utilisés comme des conteneurs lors de la génération de vos résultats de recherche ou de recommandation. Lorsque vous créez une configuration de diffusion, vous pouvez créer simultanément un modèle (pour les recommandations uniquement) et des contrôles. Vous pouvez également les créer séparément. Si vous utilisez des recommandations, choisissez un type de modèle en fonction de l'emplacement de votre configuration de diffusion et de ses objectifs. Examiner les options disponibles types de recommandations, objectifs d'optimisation, et autres options de réglage de modèle afin de déterminer les options les plus adaptées à vos objectifs commerciaux. (Pour recherchez configurations de diffusion, un modèle par défaut est créés automatiquement.) |
| 6. Prévoir du temps pour l'entraînement et le réglage du modèle |
Décidez si vous souhaitez utiliser les recommandations, la recherche ou les deux. Ensuite, familiarisez-vous avec les formats d'événements utilisateur. Si vous décidez d'utiliser la recherche, l'entraînement et le réglage sont automatiques, à condition que vous ayez atteint le seuil. Reportez-vous aux exigences relatives aux événements utilisateur pour chaque modèle et chaque produit afin de déterminer le nombre et le type d'événements utilisateur pour l'entraînement et l'ajustement des modèles. Si vous utilisez des recommandations, la création d'un modèle lance l'entraînement et le réglage. L'entraînement initial et le réglage du modèle prennent deux à cinq jours, mais peuvent prendre plus de temps pour de grands ensembles de données. L'entraînement et le réglage initiaux du modèle prennent 2 à 5 jours, mais peuvent prendre pour les grands ensembles de données. |
| 7. Prévisualiser et tester votre configuration de diffusion |
Une fois votre modèle activé, prévisualisez et testez les recommandations ou les résultats de recherche de votre configuration de diffusion pour vous assurer que la configuration fonctionne comme prévu. Vous pouvez créer des commandes ou utiliser des commandes existantes pour ajouter de nouvelles configurations de diffusion, et faire pointer l'application vers la version de test pour comparer les performances. Vous pouvez exclure ou inclure des règles, et effectuer un test fractionné de la production par rapport à une autre configuration de diffusion de test. Vous pouvez ensuite simuler des recherches à l'aide de ces variantes sur la page Évaluations de la console. |
| 8. Configurer un test A/B (facultatif) |
Vous pouvez utiliser un test A/B pour comparer les performances de votre site Web. avec et sans Vertex AI Search pour le commerce. |
| 9. Évaluer votre configuration |
Évaluez les métriques fournies par le Réseau de Recherche pour le commerce pour vous aider. déterminer l'impact sur votre entreprise Vertex AI Search pour le commerce. Affichez les métriques de votre projet sur la page Données analytiques de la console Search for Retail. |
Sans les outils Google
| Étape | Description |
|---|---|
| 1. Configurer un projet Google Cloud |
Créer un projet Google Cloud et créer des identifiants d'authentification, y compris une clé API (à l'aide d'un compte utilisateur ou d'un compte de service) pour accéder projet. |
| 2a. Importez votre catalogue de produits |
Vous pouvez ajouter des articles à votre catalogue de produits individuellement en utilisant la méthode |
| 2b. Enregistrez des événements utilisateur |
Les événements utilisateur suivent les actions des utilisateurs, telles que les clics sur un produit, les ajouts d'articles à un panier ou les achats d'articles. Les données d'événements utilisateur sont nécessaires pour générer des résultats personnalisés. Les événements utilisateur doivent être ingérés en temps réel pour refléter avec précision le comportement de vos utilisateurs. Vous pouvez commencer à enregistrer les événements utilisateur en parallèle de l'importation du catalogue. Une fois l'importation du catalogue terminée, réassociez tous les événements téléchargés avant la fin de l'importation. Vous devez écrire un pixel de suivi. |
| 3. Importer des événements utilisateur historiques |
Les données d'historique d'événements utilisateur vous permet de commencer l'entraînement des modèles sans avoir à attendre des mois pour qu'une quantité suffisante de données d'événements utilisateur soit collectée à partir de votre site. Pour savoir comment importer des données utilisateur, consultez la documentation Importer des événements utilisateur pour importer des événements depuis Cloud Storage ou BigQuery, ou pour importer des événements de façon intégrée à l'aide de la méthode |
| 4. Configurer la surveillance et les alertes |
Configurez la surveillance et les alertes. |
| 5. Créer la configuration, le modèle et les contrôles de diffusion |
Une configuration de diffusion est une entité de diffusion qui associe des paramètres avec un modèle et, éventuellement, des contrôles. Ils sont utilisés lorsque générer les résultats de vos recherches ou de vos recommandations. Lorsque vous créez une configuration de diffusion, vous pouvez créer simultanément un modèle et des contrôles, ou les créer séparément. Elles offrent un haut niveau de configurabilité. Si vous utilisez des recommandations, choisissez un type de modèle l'emplacement de votre configuration de diffusion et de ses objectifs. Consultez les types de recommandations disponibles, les objectifs d'optimisation et les autres options de réglage des modèles afin de déterminer les options les mieux adaptées à vos objectifs commerciaux. |
| 6. Prévoyez du temps pour l'entraînement et le réglage du modèle |
Déterminez si vous souhaitez utiliser les recommandations, la recherche ou les deux. Familiarisez-vous ensuite avec les formats des événements utilisateur. Si vous décidez d'utiliser la recherche, l'entraînement et le réglage sont automatiques, en supposant que vous avez atteint le seuil. Reportez-vous aux exigences concernant les événements utilisateur pour chaque modèle et chaque produit afin de déterminer le nombre et le type d'événements utilisateur à utiliser pour entraîner et ajuster les modèles. Si vous utilisez des recommandations, la création d'un modèle lance l'entraînement et le réglage. L'entraînement initial et le réglage du modèle prennent deux à cinq jours, mais peuvent prendre plus de temps pour de grands ensembles de données. L'entraînement et le réglage initiaux du modèle prennent 2 à 5 jours, mais peuvent prendre pour les grands ensembles de données. |
| 7. Prévisualiser et tester votre configuration de diffusion |
Une fois votre configuration activée, prévisualisez l'inférence des recommandations ou des résultats de recherche de votre configuration pour vous assurer fonctionne comme prévu. Vous devrez l'utiliser pour créer votre propre modèle personnalisé. Vous pouvez créer des commandes ou utiliser des commandes existantes pour ajouter de nouvelles configurations de diffusion, et faire pointer l'application vers la version de test pour comparer les performances. Ajoutez ou supprimez des règles dans la version de test pour identifier celles qui peuvent avoir un impact sur les performances. Vous pouvez exclure ou inclure des règles, et effectuer un test fractionné de la production par rapport à une autre configuration de diffusion de test. Vous pouvez ensuite simuler des recherches à l'aide de ces variantes sur la page Évaluations de la console. |
| 8. Configurer un test A/B (facultatif) |
Vous pouvez effectuer un test A/B pour comparer les performances de votre site Web avec et sans Vertex AI Search pour le commerce. |
| 9. Évaluer votre configuration |
Évaluez les métriques fournies par la console Search for Retail pour vous aident à déterminer dans quelle mesure votre entreprise est affectée par l'incorporation Vertex AI Search pour le commerce. Affichez les métriques de votre projet sur la page Données analytiques de la console Search for Retail. |
Conditions d'utilisation
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À des fins d'assurance qualité, un petit ensemble de requêtes de recherche et de résultats de recherche issus des journaux, qui incluent des données client, est envoyé pour être évalué manuellement par des fournisseurs tiers identifiés comme sous-traitants tiers pour la recherche. Tests supplémentaires utilisant les requêtes de recherche et les résultats de recherche issus des journaux de la recherche Google des ensembles de données collectés publiquement sont envoyés pour évaluation humaine à différents des fournisseurs tiers à des fins d’assurance qualité. Les journaux de recherche Google sont qui ne sont pas classées comme des données client.