Dies ist die Dokumentation für Recommendations AI, Retail Search und die neue Retail Console. Wenn Sie Retail Search in der eingeschränkten GA-Phase nutzen möchten, wenden Sie sich an den Cloud-Vertrieb.

Wenn Sie Recommendations AI nur verwenden, bleiben Sie in der Recommendations-Konsole und sehen Sie sich die Dokumentation zu Recommendations AI an.

Retail implementieren

Auf dieser Seite finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Implementierung der Retail API.

Einführung

Wenn Sie Recommendations AI oder Retail Search verwenden, nutzen Sie die Retail API, um Nutzerereignis- und Katalogdaten aufzunehmen und Vorhersagen oder Suchergebnisse auf Ihrer Website bereitzustellen.

Die Retail API verwendet dieselben Daten sowohl für Recommendations AI als auch für Retail Search. Wenn Sie also mit beiden arbeiten, müssen Sie dieselben Daten nicht zweimal aufnehmen.

Unter Anforderungen und Best Practices für Nutzerereignisse finden Sie Informationen zu Nutzerereignisdaten, die von Retail und Retail Search genutzt werden. Wenn Sie Recommendations AI-Modelle verwenden, werden je nach Modelltyp und Optimierungsziel unter Anforderungen für Nutzerereignisdaten zusätzliche Anforderungen aufgeführt. Diese Anforderungen ermöglichen der Retail API, Qualitätsergebnisse zu generieren.

Die durchschnittliche Integrationszeit für die Retail API liegt im Bereich von Wochen. Beachten Sie, dass die tatsächliche Dauer für Retail Search in hohem Maße von der Qualität und der Menge der Daten abhängt, die aufgenommen werden sollen.

Wenn Sie Google Tag Manager oder das Google Merchant Center verwenden, können Sie die Retail API mit Google-Marketing-Tools implementieren.

Die Retail API bietet aber die Möglichkeit, personalisierte Ergebnisse für Ihre Website abzurufen, unabhängig davon, ob Sie Google-Marketing-Tools nutzen. Wenn Sie diese nicht verwenden, finden Sie Informationen unter Retail API implementieren.

Retail API mit Google-Marketing implementieren

Wenn Sie die Google-Marketing-Tools (Google Tag Manager und Google Merchant Center) nutzen, können Sie mit diesen Produkten Daten bereitstellen, die die Retail API verwenden kann.

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. Wenn der Katalogimport abgeschlossen ist, fügen Sie alle Ereignisse wieder hinzu, die vor dem Import 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 oder eine Reihe von Steuerelementen verknüpft, die zum Generieren der Such- oder Empfehlungsergebnisse verwendet werden. Wenn Sie eine Bereitstellungskonfiguration festlegen, können Sie gleichzeitig ein Modell (nur für Recommendations AI) oder Steuerelemente (nur für Retail Search) erstellen. Sie können diese auch separat anlegen.

Wenn Sie Recommendations AI verwenden, wählen Sie einen Modelltyp aus, der auf dem Standort der Bereitstellungskonfiguration und den Zielen basiert. Prüfen Sie die verfügbaren Empfehlungstypen, Optimierungsziele und andere Optionen zur Modelloptimierung, um die besten Optionen für Ihre Geschäftsziele zu ermitteln. Bei Retail Search-Bereitstellungskonfigurationen wird von der Retail API 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 Abstimmung des Modells dauern zwei bis fünf Tage.

6. Vorschau der Bereitstellungskonfiguration aufrufen

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)

Sie können einen A/B-Test durchführen, um die Leistung Ihrer Website bei Verwendung der Retail API mit einer Basisversion zu vergleichen, die die Retail API nicht verwendet.

8. Konfiguration bewerten

Prüfen Sie die von der Cloud Console bereitgestellten Messwerte, um festzustellen, wie sich die Einbindung der Retail API auf Ihre Geschäftstätigkeit auswirkt.

Sie können die Messwerte für Ihr Projekt auf der Seite Monitoring und Analyse der Cloud Console einsehen.

Retail API implementieren

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Retail API in Ihre Website einzubinden.

Schritt Beschreibung
1. Google Cloud-Projekt einrichten

Wenn Sie die Retail API verwenden möchten, erstellen Sie ein Google Cloud-Projekt und Authentifizierungsdaten mit einem API-Schlüssel und einem OAuth-Token (entweder über ein Nutzerkonto oder ein Dienstkonto), um auf das Projekt zuzugreifen.

2a. Produktkatalog importieren

Mit der Methode Products.create können Sie Ihrem Produktkatalog nach Bedarf Artikel hinzufügen. Bei großen Produktkatalogen empfehlen wir, mit der Methode Products.import Artikel im Bulk hinzuzufügen.

2b. Nutzerereignisse aufzeichnen

Nutzerereignisse erfassen Nutzeraktionen wie das Klicken auf ein Produkt, das Hinzufügen eines Artikels zum Einkaufswagen oder das Kaufen eines Artikels usw. Die Retail API benötigt Daten zu Nutzerereignissen, um personalisierte Ergebnisse zu generieren. Nutzerereignisse müssen in Echtzeit aufgenommen werden, um das Verhalten Ihrer Nutzer exakt wiederzugeben.

Sie können Nutzerereignisse parallel zum Katalogimport aufzeichnen. Wenn der Katalogimport abgeschlossen ist, fügen Sie alle Ereignisse wieder hinzu, die vor dem Import 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 oder einer Reihe von Steuerelementen verknüpft, die zum Generieren der Such- oder Empfehlungsergebnisse verwendet werden.

Wenn Sie eine Bereitstellungskonfiguration erstellen, können Sie gleichzeitig ein Modell oder Steuerelemente erstellen oder sie separat erstellen.

Bei Recommendations AI wirken sich der Standort der Bereitstellungskonfiguration und die Ziele auf die Modelloptimierung 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

Das Erstellen des Modells oder der Bereitstellungskonfiguration initiiert das Training. Das erste Training und die Abstimmung des Modells dauern zwei bis fünf Tage.

6. Vorschau der Bereitstellungskonfiguration aufrufen

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)

Sie können einen A/B-Test durchführen, um die Leistung Ihrer Website bei Verwendung der Retail API mit einer Basisversion zu vergleichen, die die Retail API nicht verwendet.

8. Konfiguration bewerten

Prüfen Sie die von der Cloud Console bereitgestellten Messwerte, um festzustellen, wie sich die Einbindung der Retail API auf Ihre Geschäftstätigkeit auswirkt.

Sie können die Messwerte für Ihr Projekt auf der Seite Monitoring und Analyse der Cloud Console einsehen.

Nutzungsbedingungen

Die Nutzung des Produkts erfolgt gemäß den Nutzungsbedingungen von Google Cloud. Die Kundendaten werden gemäß der Datenschutzerklärung von Google verwendet.

Zur Qualitätssicherung wird eine kleine Stichprobe von Suchanfragen und Suchergebnissen aus Retail API-Logs zur menschlichen Bewertung an Drittanbieter wie Cognizant Worldwide Limited gesendet.