Puoi implementare Vertex AI Search per il retail per la tua applicazione di e-commerce.
Quando utilizzi i consigli o la ricerca, importi i dati del catalogo e degli eventi utente e pubblichi previsioni o risultati di ricerca sul tuo sito.
Gli stessi dati vengono utilizzati sia per i consigli sia per la ricerca, quindi se li utilizzi entrambi, non è necessario importarli due volte.
Se utilizzi modelli di consigli, la pagina Requisiti relativi ai dati sugli eventi utente elenca i requisiti aggiuntivi in base al tipo di modello e all'obiettivo di ottimizzazione. Questi requisiti aiutano Vertex AI Search for Retail genera risultati di qualità.
Il tempo di integrazione medio è nell'ordine delle settimane. Tieni presente che per la ricerca, la durata effettiva dipende molto sulla qualità e sulla quantità dei dati da importare.
Se utilizzi Google Tag Manager o Google Merchant Center, puoi: implementare Vertex AI Search for Retail con gli strumenti Google.
Puoi ricevere risultati personalizzati per sito web indipendentemente dall'utilizzo o meno di strumenti Google aggiuntivi. In caso contrario, consulta Implementare Vertex AI Search for Retail senza gli strumenti Google.
Eseguire i passaggi di implementazione
Se utilizzi Tag Manager e Merchant Center, segui i passaggi descritti nella scheda Con gli strumenti Google per integrare Vertex AI Search per la vendita al dettaglio nel tuo sito web. Se non utilizzi Tag Manager e Merchant Center, segui i passaggi nella sezione Senza strumenti Google per integrare Vertex AI Search for Retail nel tuo sito web.
Con gli strumenti Google
| Passaggio | Descrizione |
|---|---|
| 1. Configura un progetto Google Cloud | Se ne hai già uno, puoi utilizzare un progetto Google Cloud esistente. |
| 2a. Importare il catalogo dei prodotti utilizzando Merchant Center |
Puoi anche importare direttamente il tuo catalogo dei prodotti, ma il collegamento a Merchant Center riduce i passaggi necessari per l'importazione. Questa soluzione non è ideale se vuoi utilizzare [facet](facets-overview.md). Questa soluzione chiavi in mano funziona bene con Google Ads e viene replicata rapidamente in Vertex AI Search for Retail. L'intera operazione può essere completata in pochi clic. Tieni presente che Merchant Center non supporta le collezioni tipo di prodotto. Prima dell'importazione, assicurati di esaminare le limitazioni di Merchant Center per verificare se soddisfa le esigenze del tuo catalogo. |
| 2b. Configurare Tag Manager per registrare gli eventi utente | Gli eventi utente monitorano le azioni degli utenti, ad esempio i clic su un prodotto, l'aggiunta di un articolo a un carrello o l'acquisto di un articolo. Puoi iniziare a registrare gli eventi utente in parallelo all'importazione del catalogo. Al termine dell'importazione del catalogo, riassocia gli eventi caricati prima del completamento dell'importazione. Se utilizzi già Google Tag Manager, questo è il metodo consigliato grazie all'integrazione con Vertex AI Search for Retail. |
| 3. Importare gli eventi utente storici |
I dati storici sugli eventi utente ti consentono di iniziare l'addestramento del modello senza dover attendere mesi per un numero dati sugli eventi da raccogliere dal tuo sito. Per scoprire come importare i dati utente, consulta la documentazione Importa eventi utente sull'importazione degli eventi di Google Analytics 360 e 4 da BigQuery. I modelli hanno bisogno di dati di addestramento sufficienti per poter fornire previsioni accurate. Per sapere quanti dati utilizzare, comprendi i requisiti per ciascun modello. |
| 4. configura il monitoraggio e gli avvisi |
Configurare monitoraggio e avvisi. |
| 5. Crea la configurazione di pubblicazione, il modello e i controlli |
Una configurazione di pubblicazione è un'entità di pubblicazione che associa un modello e, facoltativamente, i controlli. Vengono utilizzati come contenitori per la generazione dei risultati di ricerca o dei consigli. Quando crei una configurazione di pubblicazione, puoi creare contemporaneamente un modello (solo per i consigli) e i controlli. Puoi anche crearli separatamente. Se utilizzi i consigli, scegli un tipo di modello in base alla posizione della configurazione di pubblicazione e ai relativi scopi. Rivedi i disponibili tipi di consigli, obiettivi di ottimizzazione, e altre opzioni di ottimizzazione del modello per determinare le opzioni migliori per i tuoi scopi commerciali. Per le configurazioni di pubblicazione della ricerca, viene creato automaticamente un modello predefinito. |
| 6. Attendi il tempo necessario per l'addestramento e l'ottimizzazione del modello |
Decidi se vuoi utilizzare i consigli, la ricerca o entrambi. Acquisisci familiarità con i formati per gli eventi utente. Se decidi di utilizzare la ricerca, l'addestramento e la regolazione sono automatici, a condizione che tu abbia raggiunto la soglia. Consulta i requisiti per gli eventi utente per ogni modello e ogni prodotto per determinare quanti e quali tipi di eventi utente devono essere usati per addestrare e ottimizzare i modelli. Se utilizzi i suggerimenti, la creazione di un modello avvia l'addestramento e l'ottimizzazione. Il completamento dell'addestramento e dell'ottimizzazione iniziali del modello richiede da 2 a 5 giorni, ma può richiedere più tempo per set di dati di grandi dimensioni. L'addestramento e la messa a punto iniziali del modello richiedono 2-5 giorni, ma possono richiedere più tempo per set di dati di grandi dimensioni. |
| 7. Visualizzare l'anteprima e testare la configurazione di pubblicazione |
Dopo aver attivato il modello, visualizza l'anteprima e testa i consigli o i risultati di ricerca della configurazione di pubblicazione per assicurarti che la configurazione funzioni come previsto. Puoi creare nuovi controlli o utilizzare quelli esistenti per aggiungere nuove configurazioni di pubblicazione e indirizzare l'applicazione alla versione di test per confrontare le prestazioni. Puoi escludere o includere regole e eseguire test di suddivisione della produzione rispetto a un'altra configurazione di pubblicazione del test. Puoi quindi simulare le ricerche utilizzando queste varianti nella pagina Valutazioni della console. |
| 8. (Facoltativo) Configurare un esperimento A/B |
Puoi utilizzare un esperimento A/B per confrontare il rendimento del tuo sito web con e senza Vertex AI Search for Retail. |
| 9. Valuta la configurazione |
Valuta le metriche fornite da Search for Retail per aiutarti a determinare in che modo la tua attività è interessata dall'integrazione di Vertex AI Search per il retail. Visualizza le metriche per il tuo progetto nella Pagina Analytics della console Search for Retail. |
Senza gli strumenti Google
| Passaggio | Descrizione |
|---|---|
| 1. Configura un progetto Google Cloud |
Creare un progetto Google Cloud e creare credenziali di autenticazione, tra cui una chiave API e un token OAuth (utilizzando un account utente o un account di servizio) per accedere progetto. |
| 2a. Importa il catalogo dei prodotti |
Puoi aggiungere singoli articoli al catalogo dei prodotti utilizzando il
|
| 2b. Registrare gli eventi utente |
Gli eventi utente monitorano le azioni degli utenti, ad esempio i clic su un prodotto, l'aggiunta di a un carrello degli acquisti o l'acquisto di un articolo. I dati sugli eventi utente sono necessari per generare risultati personalizzati. Gli eventi utente devono essere importati per riflettere accuratamente il comportamento degli utenti. Puoi iniziare a registrare gli eventi utente in parallelo all'importazione del catalogo. Al termine dell'importazione del catalogo, riassocia gli eventi caricati prima del completamento dell'importazione. Dovrai scrivere un pixel di monitoraggio. |
| 3. Importare la cronologia degli eventi utente |
I dati storici sugli eventi utente
ti consentono di
iniziare l'addestramento del modello senza dover attendere mesi per un numero
dati sugli eventi da raccogliere dal tuo sito. Per scoprire come importare i dati utente, consulta la documentazione sull' importazione degli eventi utente sull'importazione degli eventi da Cloud Storage, BigQuery o sull'importazione degli eventi in linea utilizzando il metodo |
| 4. Configurare il monitoraggio e gli avvisi |
Configura monitoraggio e avvisi. |
| 5. Crea la configurazione di pubblicazione, il modello e i controlli |
Una configurazione di pubblicazione è un'entità di pubblicazione che associa le impostazioni con un modello e, facoltativamente, i controlli. Vengono utilizzati quando generando i risultati di ricerca o suggerimenti. Quando crei una configurazione di pubblicazione, puoi creare contemporaneamente un modello e i controlli oppure crearli separatamente. Ti offrono un alto livello di configurabilità. Se utilizzi i suggerimenti, scegli un tipo di modello in base a la posizione della configurazione di pubblicazione e i relativi obiettivi. Esamina i tipi di suggerimenti, gli obiettivi di ottimizzazione, e altre opzioni di ottimizzazione del modello disponibili per determinare le opzioni migliori per i tuoi obiettivi commerciali. |
| 6. Ritaglia del tempo per l'addestramento e l'ottimizzazione del modello |
Decidi se vuoi utilizzare i consigli, la ricerca o entrambi. Acquisisci familiarità con i formati per gli eventi utente. Se decidi di utilizzare la ricerca, l'addestramento e la regolazione sono automatici, a condizione che tu abbia raggiunto la soglia. Consulta i requisiti per gli eventi utente per ogni modello e ogni prodotto per determinare quanti e quali tipi di eventi utente devono essere usati per addestrare e ottimizzare i modelli. Se utilizzi i suggerimenti, la creazione di un modello avvia l'addestramento e l'ottimizzazione. L'addestramento e la messa a punto iniziali del modello richiedono 2-5 giorni, ma possono richiedere più tempo per set di dati di grandi dimensioni. L'addestramento e l'ottimizzazione iniziali del modello richiedono da 2 a 5 giorni, ma in alcuni casi per set di dati di grandi dimensioni. |
| 7. Visualizza l'anteprima e testa la configurazione di pubblicazione |
Dopo aver attivato la configurazione, visualizza l'anteprima della pubblicazione suggerimenti o risultati di ricerca della configurazione per garantire funziona come previsto. che dovrai utilizzare per creare il tuo modello personalizzato. Puoi creare nuovi controlli o utilizzare quelli esistenti per aggiungere nuove configurazioni di pubblicazione e indirizzare l'applicazione alla versione di test per confrontare le prestazioni. Aggiungi o rimuovi regole nella versione di test per scoprire quali regole potrebbero influire sulle prestazioni. Puoi escludere o includere regole e suddividere il test della versione di produzione rispetto a un'altra configurazione di pubblicazione di test. Puoi quindi simulare le ricerche utilizzando queste varianti nella pagina Valutazioni della console. |
| 8. (Facoltativo) Configurare un esperimento A/B |
Puoi utilizzare un esperimento A/B per confrontare il rendimento del tuo sito web con e senza Vertex AI Search for Retail. |
| 9. Valuta la configurazione |
Valuta le metriche fornite dalla console Search for Retail per aiutarti a determinare in che modo la tua attività è interessata dall'integrazione di Vertex AI Search per il retail. Visualizza le metriche per il tuo progetto nella Pagina Analytics della console Search for Retail. |
Termini di servizio
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Per garantire la qualità, un piccolo insieme di query di ricerca e risultati di ricerca ricavato dai log, che include i dati dei clienti, viene inviato per la classificazione da parte di persone a fornitori di terze parti divulgati come subappaltatori di terze parti per la Ricerca. Test aggiuntivi che utilizzano query di ricerca e risultati di ricerca provenienti dai log della Ricerca Google che sono set di dati raccolti pubblicamente vengono inviati per la classificazione da parte di persone a diversi fornitori di terze parti per il controllo qualità. I log della Ricerca Google non classificati come dati dei clienti.