La console di Search for Retail fornisce metriche per aiutarti a capire in che modo l'integrazione di Vertex AI Search per la vendita al dettaglio influisce sulla tua attività.
Visualizza metriche
Puoi visualizzare le metriche di riepilogo per il tuo progetto nella pagina Analytics. Questa pagina mostra le metriche a livello di sito su entrate e ordini. Consulta Metriche di riepilogo per le definizioni delle metriche.
Per conoscere le metriche specifiche per le configurazioni di pubblicazione, vai alla pagina Configurazioni di pubblicazione. Fai clic sul nome di una configurazione di pubblicazione e seleziona la scheda Analytics per visualizzarne le metriche. Consulta Metriche specifiche della configurazione per conoscere le definizioni delle metriche.
Definizioni delle metriche
Metriche di riepilogo
La seguente tabella fornisce le definizioni delle metriche di riepilogo che Vertex AI Search per la vendita al dettaglio mostra nella pagina Analytics.
| Metrica | Descrizione | Dettagli |
| Entrate totali | Le entrate totali derivanti da tutti gli eventi di acquisto registrati. | Questo valore include le spese di spedizione e le imposte. |
| Entrate generate dai risultati | Le entrate per eventi di acquisto che includono almeno un prodotto selezionato da un suggerimento o risultato di ricerca. | Questo valore include le spese di spedizione, le tasse e gli eventuali sconti applicati. |
| Valore medio dell'ordine (AOV) | Il valore medio degli ordini da tutti gli eventi di acquisto. | Il totale delle entrate diviso per il numero di ordini. |
| AOV generato dai risultati | Il valore medio degli ordini che includono almeno un elemento selezionato da un suggerimento o risultato di ricerca. | Entrate generate dai risultati divise per il numero di ordini con almeno un elemento selezionato da un suggerimento o risultato di ricerca. |
Metriche specifiche per la configurazione
Puoi visualizzare le metriche per una specifica configurazione di pubblicazione nella pagina Configurazioni di pubblicazione. Per i grafici delle metriche, fai clic sul nome della configurazione e seleziona la scheda Analytics.
La tabella seguente fornisce le definizioni delle metriche specifiche della configurazione.
| Metrica | Descrizione | Dettagli |
| Percentuale di clic (CTR) |
Numero di visualizzazioni dei dettagli del prodotto da una configurazione di pubblicazione diviso per il numero totale di query predict o search per questa configurazione.
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Ad esempio, se una configurazione di pubblicazione dei consigli rimanda a un modello "Acquistati di frequente insieme", il CTR è costituito dal numero di pagine dei dettagli del prodotto visualizzate nel riquadro dei suggerimenti del carrello degli acquisti diviso per il numero di query predict nella pagina del carrello degli acquisti.
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| Eventi di aggiunta al carrello | Il numero di eventi di aggiunta al carrello da una configurazione di pubblicazione diviso per il numero totale di query di previsione o di ricerca per la configurazione. | |
| Eventi di acquisto | Gli eventi di acquisto totali dai suggerimenti o dai risultati di ricerca da questa configurazione di pubblicazione. |
Per monitorare i clic da una configurazione di pubblicazione, Vertex AI Search for Retail allinea i suggerimenti nelle risposte predict e nei risultati di ricerca nelle risposte search agli eventi utente importati. Se un elemento su cui è stato fatto clic viene visualizzato nelle risposte predict o search per lo stesso ID visitatore entro un'ora, il clic/acquisto viene considerato come risultato del consiglio o del risultato di ricerca.
Questa procedura è completamente automatica, quindi non occorre configurare nulla. Tuttavia, quando configuri la previsione o le richieste di ricerca per la prima volta, devi verificare che:
- Gli ID visitatore nella richiesta sono uguali agli ID visitatore utilizzati nelle importazioni di eventi.
- Il timestamp nella risposta corrisponde approssimativamente al timestamp dell'evento.
Quando le metriche di Vertex AI Search per la vendita al dettaglio vengono confrontate con il risultato previsto ideale, o dati empirici reali, i valori potrebbero essere più bassi, ma le tendenze sono allineate.
Un'alternativa più diretta al metodo riportato sopra è l'utilizzo dei token di attribuzione. Ciò richiede una strumentazione significativa ed è consigliato solo come caso d'uso del monitoraggio avanzato.