このページでは、e コマース アプリケーション用に、小売業向け Vertex AI Search を実装するために必要な手順の概要を説明します。
はじめに
レコメンデーションまたは検索を使用する場合、ユーザー イベントとカタログデータを取り込み、サイトで予測や検索結果を提供します。
レコメンデーションと検索の両方に同じデータが使用されるため、両方を使用する場合、同じデータを 2 回取り込む必要はありません。
レコメンデーションと検索で使用されるユーザー イベント データについては、ユーザー イベントの要件とベスト プラクティスをご覧ください。レコメンデーション モデルを使用する場合、モデルタイプと最適化の目標に応じて、ユーザー イベントデータの要件に追加の要件が表示されます。これらの要件は、小売業向け Vertex AI Search が高品質の結果を生成するのに役立ちます。
平均統合時間は数週間程度です。検索の場合、実際の期間は取り込むデータの品質と量に大きく依存します。
Google タグ マネージャーや Google Merchant Center を使用している場合は、Google ツールを使用して 小売業向け Vertex AI Search を実装できます。
追加の Google ツールを使用しているかどうかにかかわらず、ウェブサイトのパーソナライズされた結果を得ることができます。使用していない場合は、小売業向け Vertex AI Search を実装するをご覧ください。
カスタマイズされた結果をエンドユーザーからキャッシュに保存したり、カスタマイズされた結果を別のエンドユーザーに戻したりすることはありません。
Google のツールを使用して小売業向け Vertex AI Search を実装する
Google タグ マネージャーと Google Merchant Center を使用している場合は、これらのプロダクトを使用して、小売業向け Vertex AI Search が使用できるデータを提供できます。
| ステップ | 説明 |
|---|---|
| 1. Google Cloud プロジェクトを設定する | 既存の Google Cloud プロジェクトがすでにある場合は、それを使用できます。 |
| 2a. Merchant Center を使用して商品カタログをインポートする |
商品カタログを直接インポートすることもできますが、Merchant Center にリンクするとカタログのインポートに必要な手順が削減されます。 なお、Merchant Center では、コレクションの商品カテゴリがサポートされていません。インポートする前に、Merchant Center の制限事項を確認し、カタログのニーズが満たされているかどうかをチェックしてください。 |
| 2b. ユーザー イベントを記録するようにタグ マネージャーを構成する | ユーザー イベントでは、商品のクリック、ショッピング カートへのアイテムの追加、アイテムの購入などのユーザー アクションをトラッキングします。カタログのインポートと並行して、ユーザー イベントの記録を開始できます。カタログのインポートが完了したら、インポートが完了する前にアップロードされたイベントに再結合します。 |
| 3. 過去のユーザー イベントをインポートする |
モデルが正確な予測が提示できるようになるには、モデルに十分なトレーニング データが必要です。過去のユーザー イベント データを提供すると、サイトから十分なユーザー イベント データが収集される間の数か月を待つことなく、モデル トレーニングを開始できます。詳細については、こちらをご覧ください。 |
| 4. サービスの構成、モデル、コントロールを作成する |
サービス構成とは、モデルと、必要に応じてコントロールを関連付けるサービス提供エンティティです。検索やレコメンデーションの結果を生成するときに使用されます。サービス構成を作成するときに、モデル（レコメンデーション用のみ）とコントロールを同時に作成できます。また、これらを個別に作成することもできます。 レコメンデーションを使用する場合は、サービス構成のロケーションとその目標に基づいてモデルタイプを選択します。使用可能なレコメンデーション タイプ、最適化の目標、その他のモデル調整オプションを確認して、ビジネスの目標に最適なオプションを決定します。（検索サービス構成では、デフォルトのモデルが自動的に作成されます）。 |
| 5. モデルの調整に時間がかかる |
モデルを作成すると、モデルのトレーニングが開始されます。最初のモデルのトレーニングと調整には 2～5 日かかりますが、大規模なデータセットの場合はさらに時間がかかることがあります。 |
| 6. サービス構成をプレビューする |
モデルが有効になったら、サービス提供構成のレコメンデーションや検索結果をプレビューして、設定が適切に機能していることを確認します。 |
| 7. A/B テストの設定（省略可） |
A/B テストを使用して、小売業向け Vertex AI Search を使用および使用しない場合のウェブサイトのパフォーマンスを比較できます。 |
| 8. 構成を評価する |
Search for Retail によって提供される指標を評価して、小売業向け Vertex AI Search を組み込むことによるビジネスへの影響を判断します。 Search for Retail コンソールの [アナリティクス] ページでプロジェクトの指標を表示します。 |
追加の Google ツールを使用せずに小売業向け Vertex AI Search を実装する
タグ マネージャーと Merchant Center を使用していない場合は、次の手順で小売業向け Vertex AI Search をウェブサイトに統合します。
| ステップ | 説明 |
|---|---|
| 1. Google Cloud プロジェクトを設定する |
Google Cloud プロジェクトを作成し、API キーと OAuth トークンを含む認証情報を作成して（ユーザー アカウントまたはサービス アカウントを使用する）、プロジェクトにアクセスします。 |
| 2a. 商品カタログをインポートする |
アイテムは、 |
| 2b. ユーザー イベントを記録する |
ユーザー イベントでは、商品のクリック、ショッピング カートへのアイテムの追加、アイテムの購入などのユーザー アクションをトラッキングします。パーソナライズされた結果を生成するには、ユーザー イベントデータが必要です。ユーザーの動作を正確に反映するために、ユーザー イベントをリアルタイムで取り込む必要があります。 カタログのインポートと並行して、ユーザー イベントの記録を開始できます。カタログのインポートが完了したら、インポートが完了する前にアップロードされたイベントに再結合します。 |
| 3. 過去のユーザー イベントをインポートする |
モデルが正確な予測が提示できるようになるには、モデルに十分なトレーニング データが必要です。過去のユーザー イベント データを提供すると、サイトから十分なユーザー イベント データが収集される間の数か月を待つことなく、モデル トレーニングを開始できます。詳細については、こちらをご覧ください。 |
| 4. サービスの構成、モデル、コントロールを作成する |
サービス構成とは、設定をモデルと（必要に応じて）コントロールに関連付けるサービス提供エンティティです。検索やレコメンデーションの結果を生成するときに使用されます。 サービス構成の作成時に、モデルとコントロールを同時に作成することも、個別に作成することもできます。 レコメンデーションの場合、サービス構成のロケーションとその目標はモデルの調整に影響します。使用可能なレコメンデーション タイプ、最適化の目標、その他のモデル調整オプションを確認して、ビジネスの目標に最適なオプションを決定します。 |
| 5. トレーニングに時間をかける |
モデルまたはサービス構成を作成すると、トレーニングが開始されます。最初のモデルのトレーニングと調整には 2～5 日かかりますが、大規模なデータセットの場合はさらに時間がかかることがあります。 |
| 6. サービス構成をプレビューする |
構成が有効になったら、サービス提供構成のレコメンデーションや検索結果をプレビューして、設定が適切に機能していることを確認します。 |
| 7. A/B テストの設定（省略可） |
A/B テストを使用して、小売業向け Vertex AI Search を使用および使用しない場合のウェブサイトのパフォーマンスを比較できます。 |
| 8. 構成を評価する |
Search for Retail によって提供される指標を評価して、小売業向け Vertex AI Search を組み込むことによるビジネスへの影響を判断します。 Search for Retail コンソールの [アナリティクス] ページでプロジェクトの指標を表示します。 |
利用規約
プロダクトの使用は、Google Cloud の利用規約または関連するオフライン バリエーションに準拠しています。Google Cloud のプライバシーに関するお知らせでは、Google Cloud やその他の Google Cloud サービスの使用に関連する個人情報の収集と処理について説明しています。
品質保証のため、顧客データを含むログの検索クエリと検索結果の小規模なサンプルセットが、検索のサードパーティ復処理者として公開されているサードパーティのベンダーに、人間による評価のために送信されます。 公的に収集されたデータセットである Google 検索ログからの検索クエリと検索結果を使用した追加のテストは、品質保証のために、人間による評価を目的としてさまざまなサードパーティ ベンダーに送信されます。Google 検索のログは顧客データとして分類されません。