Auf dieser Seite erhalten Sie eine Übersicht über die erforderlichen Schritte zum Implementieren von Vertex AI Search für den Einzelhandel für Ihre E-Commerce-Anwendung.
Einleitung
Wenn Sie Empfehlungen oder die Suche verwenden, nehmen Sie Nutzerereignis- und Katalogdaten auf und stellen Vorhersagen oder Suchergebnisse auf Ihrer Website bereit.
Für Empfehlungen und für die Suche werden dieselben Daten verwendet. Wenn Sie also beide verwenden, müssen Sie dieselben Daten nicht zweimal aufnehmen.
Informationen zu Nutzerereignisdaten, die in Empfehlungen und für die Suche verwendet werden, finden Sie unter Anforderungen und Best Practices für Nutzerereignisse. Wenn Sie Empfehlungsmodelle verwenden, sind unter Anforderungen an Nutzerereignisdaten je nach Modelltyp und Optimierungsziel zusätzliche Anforderungen aufgeführt. Diese Anforderungen helfen Vertex AI Search für den Einzelhandel, hochwertige Ergebnisse zu erzielen.
Die durchschnittliche Integrationszeit beträgt in der Größenordnung von Wochen. Beachten Sie, dass die tatsächliche Dauer für die Suche stark von der Qualität und Menge der aufzunehmenden Daten abhängt.
Wenn Sie Google Tag Manager oder das Google Merchant Center verwenden, können Sie Vertex AI Search für den Einzelhandel mit Google-Tools implementieren.
Unabhängig davon, ob Sie zusätzliche Google-Tools verwenden, erhalten Sie personalisierte Ergebnisse für Ihre Website. Falls nicht, lesen Sie Vertex AI Search für den Einzelhandel implementieren.
Personalisierte Ergebnisse eines Endnutzers sollten niemals im Cache gespeichert und niemals an einen anderen Endnutzer zurückgegeben werden.
Vertex AI Search für den Einzelhandel mit Google-Tools implementieren
Wenn Sie Google Tag Manager und das Google Merchant Center verwenden, können Sie diese Produkte verwenden, um Daten bereitzustellen, die von Vertex AI Search für den Einzelhandel verwendet werden können.
| Schritt | Beschreibung |
|---|---|
| 1. Google Cloud-Projekt einrichten | Sie können ein vorhandenes Google Cloud-Projekt verwenden, falls Sie bereits eines haben. |
| 2a. Produktkatalog mit dem Merchant Center importieren |
Sie können Ihren Produktkatalog auch direkt importieren. Durch die Verknüpfung mit dem Merchant Center werden aber die Schritte zum Importieren Ihres Katalogs reduziert. Beachten Sie, dass das Merchant Center den Produkttyp "Sammlungen" nicht unterstützt. Prüfen Sie vor dem Import zuerst, ob die Einschränkungen des Merchant Center Ihren Kataloganforderungen entsprechen. |
| 2b. Tag Manager für das Aufzeichnen von Nutzerereignissen konfigurieren | Nutzerereignisse erfassen Nutzeraktionen wie das Klicken auf ein Produkt, das Hinzufügen eines Artikels zu einem Einkaufswagen oder das Kaufen eines Artikels. Sie können mit dem Aufzeichnen von Nutzerereignissen parallel zum Katalogimport beginnen. Verknüpfen Sie nach Abschluss des Katalogimports alle Ereignisse wieder, die vor Abschluss des Imports hochgeladen wurden. |
| 3. Vergangene Nutzerereignisse importieren |
Die Modelle benötigen ausreichende Trainingsdaten, bevor sie genaue Vorhersagen liefern können. Die Bereitstellung früherer Nutzerereignisdaten ermöglicht es Ihnen, mit dem Modelltraining zu beginnen, ohne monatelang darauf warten zu müssen, dass genügend Nutzerereignisdaten von Ihrer Website gesammelt werden. Weitere Informationen |
| 4. Bereitstellungskonfiguration, Modell und Steuerelemente erstellen |
Eine Bereitstellungskonfiguration ist eine Bereitstellungsentität, die ein Modell und optional Steuerelemente verknüpft. Sie werden beim Generieren Ihrer Such- oder Empfehlungsergebnisse verwendet. Wenn Sie eine Bereitstellungskonfiguration erstellen, können Sie gleichzeitig ein Modell (nur für Empfehlungen) und Steuerelemente erstellen. Sie können sie auch separat erstellen. Wenn Sie Empfehlungen verwenden, wählen Sie anhand des Speicherorts der Bereitstellungskonfiguration und ihrer Ziele einen Modelltyp aus. Prüfen Sie die verfügbaren Empfehlungstypen, Optimierungsziele und andere Optionen zur Modelloptimierung, um die besten Optionen für Ihre Geschäftsziele zu ermitteln. Für Bereitstellungskonfigurationen für die Suche wird automatisch ein Standardmodell erstellt. |
| 5. Genügend Zeit für die Feinabstimmung des Modells einplanen |
Durch das Erstellen eines Modells wird das Modelltraining initiiert. Das erste Training und die Feinabstimmung des Modells dauern zwei bis fünf Tage. Bei großen Datasets kann es aber länger dauern. |
| 6. Vorschau der Bereitstellungskonfiguration ansehen |
Nachdem Ihr Modell aktiviert wurde, können Sie eine Vorschau der Empfehlungen Ihrer Bereitstellungskonfiguration oder der Suchergebnisse aufrufen, um zu prüfen, ob die Einrichtung wie vorgesehen funktioniert. |
| 7. A/B-Test einrichten (optional) |
Mit einem A/B-Test können Sie die Leistung Ihrer Website mit und ohne Vertex AI Search für den Einzelhandel vergleichen. |
| 8. Konfiguration bewerten |
Bewerten Sie die von Search for Retail bereitgestellten Messwerte, um festzustellen, wie sich die Einbindung von Vertex AI Search für den Einzelhandel auf Ihr Unternehmen auswirkt. Sehen Sie sich die Messwerte für Ihr Projekt auf der Seite Analyse in der Search for Retail-Konsole an. |
Vertex AI Search für den Einzelhandel ohne zusätzliche Google-Tools implementieren
Wenn Sie Tag Manager und Merchant Center nicht verwenden, führen Sie die folgenden Schritte aus, um Vertex AI Search für den Einzelhandel in Ihre Website einzubinden.
| Schritt | Beschreibung |
|---|---|
| 1. Google Cloud-Projekt einrichten |
Erstellen Sie ein Google Cloud-Projekt und Anmeldedaten für die Authentifizierung, einschließlich eines API-Schlüssels und eines OAuth-Tokens (entweder mit einem Nutzerkonto oder einem Dienstkonto), um auf das Projekt zuzugreifen. |
| 2a. Produktkatalog importieren |
Mit der Methode |
| 2b. Nutzerereignisse aufzeichnen |
Nutzerereignisse zeichnen Nutzeraktionen auf, z. B. das Klicken auf ein Produkt, das Hinzufügen eines Artikels zu einem Einkaufswagen oder das Kaufen eines Artikels. Nutzerereignisdaten sind erforderlich, um personalisierte Ergebnisse zu generieren. Nutzerereignisse müssen in Echtzeit aufgenommen werden, um das Verhalten Ihrer Nutzer genau widerzuspiegeln. Sie können mit dem Aufzeichnen von Nutzerereignissen parallel zum Katalogimport beginnen. Verknüpfen Sie nach Abschluss des Katalogimports alle Ereignisse wieder, die vor Abschluss des Imports hochgeladen wurden. |
| 3. Vergangene Nutzerereignisse importieren |
Die Modelle benötigen ausreichende Trainingsdaten, bevor sie genaue Vorhersagen liefern können. Die Bereitstellung früherer Nutzerereignisdaten ermöglicht es Ihnen, mit dem Modelltraining zu beginnen, ohne monatelang darauf warten zu müssen, dass genügend Nutzerereignisdaten von Ihrer Website gesammelt werden. Weitere Informationen |
| 4. Bereitstellungskonfiguration, Modell und Steuerelemente erstellen |
Eine Bereitstellungskonfiguration ist eine Bereitstellungsentität, die Einstellungen mit einem Modell und optional mit Steuerelementen verknüpft. Sie werden beim Generieren Ihrer Such- oder Empfehlungsergebnisse verwendet. Wenn Sie eine Bereitstellungskonfiguration erstellen, können Sie gleichzeitig ein Modell und Steuerelemente erstellen oder sie separat erstellen. Bei Empfehlungen wirken sich der Standort der Bereitstellungskonfiguration und ihre Ziele auf die Modellabstimmung aus. Prüfen Sie die verfügbaren Empfehlungstypen, Optimierungsziele und andere Optionen zur Modelloptimierung, um die besten Optionen für Ihre Geschäftsziele zu ermitteln. |
| 5. Zeit für das Training einplanen |
Durch das Erstellen des Modells oder der Bereitstellungskonfiguration wird das Training gestartet. Das erste Training und die Feinabstimmung des Modells dauern zwei bis fünf Tage. Bei großen Datasets kann es aber länger dauern. |
| 6. Vorschau der Bereitstellungskonfiguration ansehen |
Nachdem Ihre Konfiguration aktiviert wurde, können Sie eine Vorschau der Empfehlungen Ihrer Bereitstellungskonfiguration oder der Suchergebnisse aufrufen, um zu prüfen, ob die Einrichtung wie vorgesehen funktioniert. |
| 7. A/B-Test einrichten (optional) |
Mit einem A/B-Test können Sie die Leistung Ihrer Website mit und ohne Vertex AI Search für den Einzelhandel vergleichen. |
| 8. Konfiguration bewerten |
Bewerten Sie die von der Search for Retail-Konsole bereitgestellten Messwerte, um festzustellen, wie sich die Einbindung von Vertex AI Search für den Einzelhandel auf Ihr Unternehmen auswirkt. Sehen Sie sich die Messwerte für Ihr Projekt auf der Seite Analyse in der Search for Retail-Konsole an. |
Nutzungsbedingungen
Die Produktnutzung unterliegt den Nutzungsbedingungen von Google Cloud oder einer relevanten Offlinevariante. In den Datenschutzhinweisen für Google Cloud wird erläutert, wie wir Ihre personenbezogenen Daten im Zusammenhang mit der Nutzung von Google Cloud und anderen Google Cloud-Diensten erheben und verarbeiten.
Zur Qualitätssicherung wird eine kleine Stichprobe von Suchanfragen und Suchergebnissen aus den Protokollen, einschließlich Kundendaten, zur manuellen Bewertung an Drittanbieter gesendet, die als Unterauftragsverarbeiter angegeben sind. Zusätzliche Tests mit Suchanfragen und Suchergebnissen aus Protokollen der Google Suche, bei denen es sich um öffentlich erfasste Datasets handelt, werden zur Qualitätssicherung an verschiedene Drittanbieter zur manuellen Bewertung gesendet. Die Protokolle der Google-Suche werden nicht als Kundendaten kategorisiert.