Cette page présente les étapes requises pour implémenter Vertex AI Search pour le commerce dans votre application d'e-commerce.
Introduction
Lorsque vous utilisez les recommandations ou la recherche, vous ingérez des données d'événements utilisateur et de catalogue, et pour diffuser des prédictions ou des résultats de recherche sur votre site.
Les mêmes données sont utilisées à la fois pour les recommandations et pour la recherche. Par conséquent, si vous utilisez les deux, vous n'avez pas besoin d'ingérer les mêmes données deux fois.
Consultez les exigences et bonnes pratiques concernant les événements utilisateur concernant les données d'événements utilisateur utilisées par les recommandations et la recherche. Si vous utilisez des modèles de recommandations, la section Exigences concernant les données d'événement utilisateur répertorie des exigences supplémentaires en fonction de votre type de modèle et de votre objectif d'optimisation. Ces exigences permettent à Vertex AI Search pour le commerce de générer des résultats de qualité.
Le temps d'intégration moyen est de l'ordre de plusieurs semaines. Notez que pour la recherche, la durée réelle dépend fortement de la qualité et de la quantité des 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 pour votre 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.
Ne mettez jamais en cache les résultats personnalisés d'un utilisateur final et ne les renvoyez jamais à un autre utilisateur.
Implémenter Vertex AI Search pour le commerce à l'aide des outils Google
Si vous utilisez Google Tag Manager et Google Merchant Center, vous pouvez vous servir de ces produits pour fournir des données que Vertex AI Search pour le commerce peut utiliser.
| Step | 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 réduit les étapes nécessaires à l'importation. Notez que Merchant Center n'accepte pas le type de produit de collections. 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, telles que les clics sur un produit, les ajouts d'articles à un panier ou les achats d'articles. Vous pouvez commencer à enregistrer les événements utilisateur en parallèle de l'importation du catalogue. Une fois l'importation du catalogue terminée, joignez à nouveau tous les événements importés avant la fin de l'importation. |
| 3. Importer des événements utilisateur historiques |
Vos modèles ont besoin d'une quantité suffisante de données d'entraînement avant de pouvoir fournir des prédictions précises. 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. En savoir plus |
| 4. Créer la configuration, le modèle et les commandes de diffusion |
Une configuration de diffusion est une entité de diffusion qui associe un modèle et, éventuellement, des commandes. Celles-ci sont utilisées lors de la génération des résultats de recherche ou de recommandations. 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 les recommandations, choisissez un type de modèle en fonction de 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. (Pour les configurations de diffusion de recherche, un modèle par défaut est créé 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 deux à cinq jours, mais peuvent prendre plus de temps pour les ensembles de données volumineux. |
| 6. Prévisualiser la configuration de diffusion |
Une fois votre modèle activé, prévisualisez les recommandations ou les résultats de recherche de votre configuration de diffusion pour vous assurer que la 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 Search for Retail pour déterminer l'impact de l'intégration de Vertex AI Search pour le commerce sur votre entreprise. Affichez les métriques de votre projet sur la page Analytics de la console Search for Retail. |
Implémentez Vertex AI Search pour le commerce sans utiliser d'outils Google supplémentaires
Si vous n'utilisez pas Tag Manager ni Merchant Center, procédez comme suit afin d'intégrer Vertex AI Search pour le commerce à votre site Web.
| Step | Description |
|---|---|
| 1. Configurer un projet Google Cloud |
Créez un projet Google Cloud et des identifiants d'authentification, y compris une clé API et un jeton OAuth (à l'aide d'un compte utilisateur ou d'un compte de service) pour accéder au 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, les achats d'articles, etc. Les données d'événement utilisateur sont nécessaires pour générer des résultats personnalisés. Les événements utilisateur doivent être ingérés en temps réel pour refléter avec précision le comportement des utilisateurs. Vous pouvez commencer à enregistrer les événements utilisateur en parallèle de l'importation du catalogue. Une fois l'importation du catalogue terminée, joignez à nouveau tous les événements importés avant la fin de l'importation. |
| 3. Importer des événements utilisateur historiques |
Vos modèles ont besoin d'une quantité suffisante de données d'entraînement avant de pouvoir fournir des prédictions précises. 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. En savoir plus |
| 4. Créer la configuration, le modèle et les commandes de diffusion |
Une configuration de diffusion est une entité de diffusion qui associe des paramètres à un modèle et, éventuellement, à des commandes. Celles-ci sont utilisées lors de la génération des résultats de recherche ou de recommandations. Lorsque vous créez une configuration de diffusion, vous pouvez créer simultanément un modèle et des commandes, ou les créer séparément. Pour les recommandations, l'emplacement de votre configuration d'inférence et ses objectifs ont une incidence sur les réglages du modèle. 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. |
| 5. Prévoir du temps pour l'entraînement |
La création du modèle ou de la configuration de diffusion lance l'entraînement. L'entraînement et le réglage initiaux du modèle prennent deux à cinq jours, mais peuvent prendre plus de temps pour les ensembles de données volumineux. |
| 6. Prévisualiser la configuration de diffusion |
Une fois la configuration activée, prévisualisez les recommandations ou les résultats de recherche de votre configuration de diffusion pour vous assurer que la 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 déterminer l'impact de l'intégration de Vertex AI Search pour le commerce sur votre entreprise. Affichez les métriques de votre projet sur la page Analytics de la console Search for Retail. |
Conditions d'utilisation
L'utilisation du produit est régie par les Conditions d'utilisation de Google Cloud ou la variante hors connexion pertinente. L'Avis de confidentialité de Google Cloud explique comment nous collectons et traitons vos informations personnelles dans le cadre de l'utilisation de Google Cloud et d'autres services Google Cloud.
À des fins d'assurance qualité, un petit échantillon de requêtes de recherche et de résultats de recherche issus des journaux, qui comprend des données client, est envoyé pour évaluation humaine à des fournisseurs tiers identifiés en tant que sous-traitants tiers pour la recherche. Des tests supplémentaires utilisant des requêtes de recherche et des résultats de recherche issus des journaux de recherche Google qui sont des ensembles de données collectés publiquement sont envoyés pour évaluation humaine à différents fournisseurs tiers à des fins d'assurance qualité. Les journaux de recherche Google ne sont pas classés en tant que données client.