Cette page présente la procédure à suivre pour implémenter Vertex AI Search pour le commerce pour votre application d'e-commerce.
Présentation
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 les recommandations et la recherche. Si vous utilisez les deux, vous n'avez pas besoin d'ingérer les mêmes données deux fois.
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 la page Implémenter Vertex AI Search pour le commerce.
Ne mettez jamais en cache les résultats personnalisés d'un utilisateur final et ne les renvoyez jamais. les résultats à un autre utilisateur final.
Implémenter Vertex AI Search pour le commerce
Si vous utilisez Tag Manager et Merchant Center, suivez les étapes de l'onglet Avec les outils Google ci-dessous afin d'intégrer Vertex AI Search pour le commerce à votre site Web.
Si vous n'utilisez pas Tag Manager ni Merchant Center, suivez les étapes décrites dans l'onglet Sans les outils Google ci-dessous afin d'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 aussi importer directement votre catalogue de produits, Merchant Center réduit le nombre d'étapes nécessaires à l'importation de vos catalogue. Notez que Merchant Center n'est pas compatible avec les collections. type de produit. Avant l'importation, vérifiez Limites de Merchant Center pour vérifier si elle répond aux besoins de votre 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 un article dans 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, rejoindre un événement qui ont été importés avant la fin de l'importation. |
| 3. Importer des événements utilisateur historiques |
Vos modèles ont besoin de suffisamment de données d'entraînement pour pouvoir fournir des prédictions précises. 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. En savoir plus |
| 4. Créer votre configuration, votre modèle et vos contrôles de diffusion |
Une configuration de diffusion est une entité de diffusion qui associe un modèle et éventuellement des commandes. Ils sont utilisés lors de la génération de votre recherche ou recommandations. Lorsque vous créez une configuration de diffusion, vous pouvez créer un modèle simultanément (à titre de recommandation uniquement) ; et des contrôles. Vous pouvez également les créer séparément. Si vous utilisez des recommandations, choisissez un type de modèle 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 de diffusion de recherche, un modèle par défaut créés automatiquement.) |
| 5. Prévoir du temps pour le réglage du modèle |
La création d'un modèle a pour effet de démarrer l'entraînement du modèle. L'entraînement et le réglage initiaux du modèle prennent 2 à 5 jours, mais peuvent prendre pour les grands ensembles de données. |
| 6. Prévisualiser la configuration de l'inférence |
Une fois votre modèle activé, prévisualisez l'inférence des recommandations ou des résultats de recherche de votre configuration. fonctionne comme prévu. |
| 7. 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. |
| 8. 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 le Page Analytics 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 individuellement à votre catalogue de produits à l'aide des
|
| 2b. Enregistrez des événements utilisateur |
Les événements utilisateur suivent les actions des utilisateurs, comme les clics sur un produit, l'ajout d'un dans un panier, ou encore l'achat d'un article, etc. Les données d'événements utilisateur sont nécessaires pour générer des résultats personnalisés. Les événements utilisateur doivent être ingérés afin de refléter précisément 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, rejoindre un événement qui ont été importés avant la fin de l'importation. |
| 3. Importer des événements utilisateur historiques |
Vos modèles ont besoin de suffisamment de données d'entraînement pour pouvoir fournir des prédictions précises. 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. En savoir plus |
| 4. Créer votre configuration, votre modèle et vos contrôles de diffusion |
Une configuration de diffusion est une entité de diffusion qui associe des paramètres avec un modèle et, éventuellement, des commandes. 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 le modèle et les commandes, ou les créer séparément. Pour les recommandations, l'emplacement de votre organisme configuration et ses objectifs ont un impact sur le réglage du modèle. Consultez les disponible 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. |
| 5. Prévoir du temps pour l'entraînement |
La création du modèle ou de la configuration d'inférence lance l'entraînement. L'entraînement et le réglage initiaux du modèle prennent 2 à 5 jours, mais peuvent prendre pour les grands ensembles de données. |
| 6. Prévisualiser la configuration de l'inférence |
Une fois votre configuration activée, prévisualisez l'inférence des recommandations ou des résultats de recherche de votre configuration. fonctionne comme prévu. |
| 7. 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. |
| 8. 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 le Page Analytics de la console Search for Retail. |
Conditions d'utilisation
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À des fins d'assurance qualité, un petit échantillon de requêtes de recherche et de résultats de recherche des journaux, qui incluent les données client, sont envoyés évaluation humaine à des fournisseurs tiers communiquée en tant que tiers Sous-traitants indirects 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 la recherche Google sont qui ne sont pas classées comme des données client.