本页面简要介绍了为电子商务应用实现 Retail API 所需的步骤。
简介
在使用 Recommendations AI 或 Retail Search 时，您可以使用 Retail API 注入用户事件和清单数据，并在您的网站上提供预测或搜索结果。
Retail API 将相同的数据用于 Recommendations AI 和 Retail Search，因此如果您同时使用这两者，则无需注入相同的数据两次。
请参阅用户事件要求和最佳实践，了解 Retail 和 Retail Search 使用的用户事件数据。如果您使用 Recommendations AI 模型，则用户事件数据要求会列出其他要求，具体取决于您的模型类型和优化目标。这些要求有助于 Retail API 生成高质量的结果。
Retail API 的平均集成时间约为数周。请注意，对于 Retail Search，实际时长在很大程度上取决于要注入的数据的质量和数量。
如果您使用的是 Google 跟踪代码管理器或 Google Merchant Center，则可以使用 Google 工具实现 Retail API。
无论您是否使用其他 Google 工具，都可以使用 Retail API 为您的网站获取个性化结果。否则，请参阅实现 Retail API。
切勿缓存来自最终用户的个性化结果，也绝不会向其他最终用户返回个性化结果。
使用 Google 工具实现 Retail API
如果您使用 Google 跟踪代码管理器和 Google Merchant Center，则可以使用这些产品提供 Retail API 可以使用的数据。
| Step | 说明 |
|---|---|
| 1. 设置 Google Cloud 项目 | 如果您已有 Google Cloud 项目，则可以使用现有项目。 |
| 2a. 使用 Merchant Center 导入商品清单 |
您也可以直接导入商品清单，但关联到 Merchant Center 可减少导入清单所需的步骤。 请注意，Merchant Center 不支持集合商品类型。在导入之前，请务必查看 Merchant Center 限制，以检查它是否符合您的目录需求。 |
| 2b. 配置跟踪代码管理器以记录用户事件 | 用户事件用于跟踪用户操作，例如点击产品、将商品添加到购物车或购买商品。您可以在导入目录的同时开始记录用户事件。在清单导入完成后，重新联接在导入完成之前上传的所有事件。 |
| 3. 导入用户历史事件 |
您的模型需要足够多的训练数据才能提供准确的预测。提供历史用户事件数据后，您无需等待数月即可从您的网站收集足够的用户事件数据，从而开始训练模型。了解详情。 |
| 4. 创建服务配置、模型和控件 |
服务配置是一个服务实体，它将模型与（可选）控件相关联。系统会在生成搜索或建议结果时使用这些信息。创建服务配置时，您可以同时创建模型（仅适用于 Recommendations AI）和控件。您也可以单独创建这些媒体资源。 如果您使用 Recommendations AI，请根据服务配置的位置及其目标选择模型类型。查看可用的建议类型、优化目标和其他模型调整选项，以确定最适合您的业务目标的最佳选项。（对于 Retail Search 服务配置，Retail API 会自动创建默认模型。） |
| 5. 留出模型调整时间 |
创建模型会启动模型训练。初始模型训练和调整需要 2-5 天才能完成，但对于大型数据集，可能需要更长时间。 |
| 6. 预览服务配置 |
激活模型后，您可以预览投放配置的建议或搜索结果，确保您的设置发挥预期的效果。 |
| 7. 设置 A/B 实验（可选） |
将 Retail API 与不使用 Retail API 的基准版本进行比较时，您可以使用 A/B 实验来比较网站的效果。 |
| 8. 评估您的配置 |
评估 Google Cloud 控制台提供的指标，以确定 Retail API 的采用对您的业务有何影响。 在 Google Cloud 控制台的分析页面上查看项目的指标。 |
无需其他 Google 工具即可实现 Retail API
如果您没有使用跟踪代码管理器和 Merchant Center，请按照以下步骤将 Retail 集成到您的网站中。
| Step | 说明 |
|---|---|
| 1. 设置 Google Cloud 项目 |
要使用 Retail API，请创建一个 Google Cloud 项目，并创建包含 API 密钥和 OAuth 令牌（使用用户帐号或服务帐号）的身份验证凭据来访问该项目。 |
| 2a. 导入商品清单 |
您可以使用 |
| 2b. 记录用户事件 |
用户事件用于跟踪用户操作，例如点击商品、将商品添加到购物车或购买商品等。 Retail API 依赖于用户事件数据来生成个性化结果。需要实时提取用户事件以准确反映用户的行为。 您可以在导入目录的同时开始记录用户事件。在清单导入完成后，重新联接在导入完成之前上传的所有事件。 |
| 3. 导入用户历史事件 |
您的模型需要足够多的训练数据才能提供准确的预测。提供历史用户事件数据后，您无需等待数月即可从您的网站收集足够的用户事件数据，从而开始训练模型。了解详情。 |
| 4. 创建服务配置、模型和控件 |
服务配置是一个服务实体，用于将设置与模型以及（可选）控件相关联。系统会在生成搜索或建议结果时使用这些信息。 在创建服务配置时，您可以同时创建模型和控件，也可以单独创建模型和控件。 对于 Recommendations AI，投放配置的位置及其目标会影响模型调整。查看可用的建议类型、优化目标和其他模型调整选项，以确定最适合您的业务目标的最佳选项。 |
| 5.留出用于训练的时间 |
创建模型或服务配置将开始训练。初始模型训练和调整需要 2-5 天才能完成，但对于大型数据集，可能需要更长时间。 |
| 6. 预览服务配置 |
激活配置后，预览投放配置的建议或搜索结果，以确保您的设置按预期正常运行。 |
| 7. 设置 A/B 实验（可选） |
将 Retail API 与不使用 Retail API 的基准版本进行比较时，您可以使用 A/B 实验来比较网站的效果。 |
| 8. 评估您的配置 |
评估 Google Cloud 控制台提供的指标，以确定 Retail API 的采用对您的业务有何影响。 在 Google Cloud 控制台的分析页面上查看项目的指标。 |
服务条款
使用本产品时，您需要遵守 Google Cloud 的条款及条件或相关离线变体。Google Cloud 隐私权声明阐述了我们如何收集和处理与 Google Cloud 和其他 Google Cloud 服务的使用情况相关的个人信息。
为保证质量，系统会从 Retail API 日志（包括客户数据）中发送一小部分搜索查询和搜索结果样本，发送给人工供应商评分以供供应商以第三方分包商的形式提供给 Retail Search。使用公开收集的数据集的搜索查询和搜索结果（来自 Google 搜索日志）的其他测试会发送给不同的第三方供应商，以确保其质量。Google 搜索日志不属于客户数据。