这是与 Recommendations AI、Retail Search 和新的 Retail 控制台相关的文档。如需在受限 GA 阶段使用 Retail Search,请与 Cloud 销售人员联系

如果您仅使用 Recommendations AI,请保留在 Recommendations 控制台上并参阅 Recommendations AI 文档

实现 Retail

本页提供了有关实现 Retail API 的分步指南。

简介

使用 Recommendations AI 或 Retail Search 时,您将使用 Retail API 提取用户事件和目录数据,并在您的网站上执行预测或搜索结果。

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,则无需提取相同的数据两次。

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 营销工具实现 Retail API

无论您是否使用 Google 营销工具,都可以利用 Retail API 为您的网站获取个性化结果。如果使用的不是 Google 跟踪代码管理器或 Google Merchant Center,请参阅实现 Retail API

使用 Google 营销实现 Retail API

如果您使用 Google 营销栈(Google 跟踪代码管理器和 Google Merchant Center),则可以通过这些产品提供 Retail API 可以使用的数据。

步骤 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

您也可以直接导入产品目录,但关联 Merchant Center 可以减少导入目录所需的步骤。

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。目录导入完成后,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. 创建投放配置、模型和控件

投放配置是一种投放实体,它关联模型或一组用于生成搜索或建议结果的控件。创建投放配置时,您可以同时创建模型(仅适用于 Recommendations AI)或控件(仅适用于 Retail Search)。您也可以单独创建这些路径。

如果使用 Recommendations AI,请根据投放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 投放配置,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。

6.预览投放配置

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 Cloud Console 提供的指标,以帮助您确定纳入 Retail API 对您的业务有何影响。

在 Cloud Console 的 Monitoring 和 Analytics 页面上查看项目的指标。

实现 Retail API

按照以下步骤将 Retail API 集成到您的网站。

步骤 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 Products.create 方法逐个向商品清单添加商品。对于大型商品清单,我们建议您使用 Products.import 方法批量添加商品。

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。目录导入完成后,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. 创建投放配置、模型和控件

投放配置是一种服务实体,用于将设置与用于生成搜索或推荐结果的模型或一组控件相关联。

创建投放配置时,您可以同时创建模型或控件,也可以单独创建它们。

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

创建模型或投放配置会启动训练。初始模型训练和调整需要 2-5 天才能完成。

6.预览投放配置

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 Cloud Console 提供的指标,以帮助您确定纳入 Retail API 对您的业务有何影响。

在 Cloud Console 的 Monitoring 和 Analytics 页面上查看项目的指标。

服务条款

使用本产品时,您需要遵循 Google Cloud 的条款及条件,而 Google 也将按照 Google 隐私权政策使用客户信息。

为保证质量,我们向 Retail API 日志提供一组简单的搜索查询和搜索结果,并向第三方供应商(包括 Cognizant Worldwide Limited)发送人类评分。