Questa pagina mostra una panoramica dei passaggi necessari per implementare Vertex AI Search per la vendita al dettaglio per la tua applicazione di e-commerce.
Introduzione
Quando utilizzi i suggerimenti o la ricerca, importi dati relativi a cataloghi e eventi utente e per fornire previsioni o risultati di ricerca sul tuo sito.
Vengono utilizzati gli stessi dati sia per i consigli che per la ricerca, quindi, se li utilizzi entrambi, non devi importare due volte gli stessi dati.
Consulta le best practice e i requisiti relativi agli eventi utente per consultare i dati sugli eventi utente utilizzati dai suggerimenti e dalla ricerca. Se utilizzi modelli di suggerimenti, i requisiti per i dati sugli eventi utente elencano ulteriori requisiti a seconda del tipo di modello e dell'obiettivo di ottimizzazione. Questi requisiti aiutano Vertex AI Search per la vendita al dettaglio a generare risultati di qualità.
Il tempo medio di integrazione è nell'ordine di settimane. Tieni presente che per la ricerca, la durata effettiva dipende molto dalla qualità e dalla quantità dei dati da importare.
Se usi Google Tag Manager o Google Merchant Center, puoi implementare Vertex AI Search per la vendita al dettaglio con gli strumenti di Google.
Puoi ottenere risultati personalizzati per il tuo sito web a prescindere dall'utilizzo o meno di strumenti Google. In caso contrario, consulta Implementare Vertex AI Search per la vendita al dettaglio.
Non memorizzare mai nella cache i risultati personalizzati di un utente finale e non restituire mai risultati personalizzati a un utente finale diverso.
Implementa Vertex AI Search per la vendita al dettaglio con gli strumenti di Google
Se usi Google Tag Manager e Google Merchant Center, puoi usare questi prodotti per fornire dati utilizzabili da Vertex AI Search per la vendita al dettaglio.
| Passaggio | Descrizione |
|---|---|
| 1. configura un progetto Google Cloud | Puoi utilizzare un progetto Google Cloud esistente, se ne hai già uno. |
| 2a. Importa il catalogo dei prodotti utilizzando Merchant Center |
Puoi anche importare direttamente il catalogo dei prodotti, ma il collegamento a Merchant Center riduce i passaggi necessari per importare il catalogo. Tieni presente che Merchant Center non supporta il tipo di prodotto collezioni. Prima dell'importazione, assicurati di esaminare le limitazioni di Merchant Center per verificare se soddisfa le esigenze del tuo catalogo. |
| 2b. Configura 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 al carrello o l'acquisto di un articolo. Puoi iniziare a registrare gli eventi utente in parallelo all'importazione del catalogo. Una volta completata l'importazione del catalogo, partecipa di nuovo agli eventi caricati prima del completamento dell'importazione. |
| 3. Importa eventi utente storici |
I tuoi modelli hanno bisogno di dati di addestramento sufficienti prima di poter fornire previsioni accurate. Fornire dati storici sugli eventi utente ti consente di avviare l'addestramento del modello senza dover attendere mesi per raccogliere un numero sufficiente di dati sugli eventi utente dal tuo sito. Scopri di più. |
| 4. crea la configurazione, il modello e i controlli per la pubblicazione |
Una configurazione di pubblicazione è un'entità di pubblicazione che associa un modello e, facoltativamente, controlli. Vengono utilizzati durante la generazione dei risultati di ricerca o suggerimenti. Quando crei una configurazione di pubblicazione, puoi creare contemporaneamente un modello (solo per suggerimenti) e i controlli. Puoi anche crearli separatamente. Se utilizzi i suggerimenti, scegli un tipo di modello in base alla località della configurazione di pubblicazione e ai suoi scopi. Esamina i tipi di suggerimenti, gli obiettivi di ottimizzazione e le altre opzioni di ottimizzazione del modello disponibili per determinare le opzioni migliori per i tuoi scopi commerciali. Per le configurazioni di pubblicazione delle ricerche, viene creato automaticamente un modello predefinito. |
| 5. Lascia il tempo per l'ottimizzazione del modello |
La creazione di un modello avvia l'addestramento del modello. L'addestramento e l'ottimizzazione iniziali del modello richiedono 2-5 giorni, ma possono richiedere più tempo per set di dati di grandi dimensioni. |
| 6. visualizza l'anteprima della configurazione di pubblicazione |
Dopo l'attivazione del modello, visualizza l'anteprima dei suggerimenti o dei risultati di ricerca della configurazione di pubblicazione per assicurarti che la configurazione funzioni come previsto. |
| 7. Configurare un esperimento A/B (facoltativo) |
Puoi utilizzare un esperimento A/B per confrontare il rendimento del tuo sito web con e senza Vertex AI Search per la vendita al dettaglio. |
| 8. valuta la tua configurazione |
Valuta le metriche fornite da Search for Retail per determinare in che modo la tua attività è interessata dall'incorporamento di Vertex AI Search per la vendita al dettaglio. Visualizza le metriche per il tuo progetto nella pagina Analytics della console di Search for Retail. |
Implementa Vertex AI Search per il retail senza strumenti Google aggiuntivi
Se non utilizzi Tag Manager e Merchant Center, segui questi passaggi per integrare Vertex AI Search per la vendita al dettaglio nel tuo sito web.
| Passaggio | Descrizione |
|---|---|
| 1. configura un progetto Google Cloud |
Crea un progetto Google Cloud e crea le credenziali di autenticazione, inclusi una chiave API e un token OAuth (utilizzando un account utente o un account di servizio) per accedere al progetto. |
| 2a. Importa il catalogo dei prodotti |
Puoi aggiungere singoli articoli al tuo catalogo dei prodotti utilizzando il metodo |
| 2b. registra gli eventi utente |
Gli eventi utente monitorano le azioni degli utenti, come i clic su un prodotto, l'aggiunta di un articolo al carrello degli acquisti o l'acquisto di un articolo e così via. I dati sugli eventi utente sono necessari per generare risultati personalizzati. Gli eventi utente devono essere importati in tempo reale per riflettere accuratamente il comportamento degli utenti. Puoi iniziare a registrare gli eventi utente in parallelo all'importazione del catalogo. Una volta completata l'importazione del catalogo, partecipa di nuovo agli eventi caricati prima del completamento dell'importazione. |
| 3. Importa eventi utente storici |
I tuoi modelli hanno bisogno di dati di addestramento sufficienti prima di poter fornire previsioni accurate. Fornire dati storici sugli eventi utente ti consente di avviare l'addestramento del modello senza dover attendere mesi per raccogliere un numero sufficiente di dati sugli eventi utente dal tuo sito. Scopri di più. |
| 4. crea la configurazione, il modello e i controlli per la pubblicazione |
Una configurazione di pubblicazione è un'entità di pubblicazione che associa le impostazioni a un modello e, facoltativamente, ai controlli. Vengono utilizzati durante la generazione dei risultati di ricerca o dei suggerimenti. Quando crei una configurazione di pubblicazione, puoi creare contemporaneamente un modello e i controlli oppure puoi crearli separatamente. Per i suggerimenti, la località della configurazione di pubblicazione e i suoi scopi influiscono sull'ottimizzazione del modello. 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 scopi commerciali. |
| 5. Ritaglia del tempo per l'addestramento |
La creazione del modello o della configurazione di pubblicazione avvia l'addestramento. L'addestramento e l'ottimizzazione iniziali del modello richiedono 2-5 giorni, ma possono richiedere più tempo per set di dati di grandi dimensioni. |
| 6. visualizza l'anteprima della configurazione di pubblicazione |
Dopo aver attivato la configurazione, visualizza l'anteprima dei suggerimenti o dei risultati di ricerca della configurazione di pubblicazione per assicurarti che la configurazione funzioni come previsto. |
| 7. Configurare un esperimento A/B (facoltativo) |
Puoi utilizzare un esperimento A/B per confrontare il rendimento del tuo sito web con e senza Vertex AI Search per la vendita al dettaglio. |
| 8. valuta la tua configurazione |
Valuta le metriche fornite dalla console di Search for Retail per capire in che modo la tua attività è interessata dall'incorporamento di Vertex AI Search per la vendita al dettaglio. Visualizza le metriche per il tuo progetto nella pagina Analytics della console di Search for Retail. |
Termini di servizio
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Per garantire la qualità, un piccolo insieme campione di query di ricerca e risultati di ricerca provenienti dai log, che includono i dati dei clienti, viene inviato per la valutazione umana a fornitori di terze parti indicati come sub-responsabili di terze parti per la ricerca. Test aggiuntivi mediante query di ricerca e risultati di ricerca provenienti dai log della Ricerca Google che sono set di dati raccolti pubblicamente vengono inviati per la valutazione umana a diversi fornitori di terze parti per il controllo della qualità. I log della Ricerca Google non sono classificati come dati dei clienti.