Receber recomendações

Esta página descreve como solicitar recomendações de produtos para um usuário e um evento de usuário específicos.

Depois de fazer upload dos produtos e registrar eventos do usuário, é possível solicitar recomendações de produtos para usuários específicos com base nos eventos registrados e na atividade atual deles. Pode levar até 48 horas para que novos produtos e eventos de usuários sejam refletidas no modelo de recomendação.

A Vertex AI para Pesquisa para varejo retorna uma lista de identificadores de produto classificados. Você é responsável por renderizar os resultados do site com imagens e texto.

Nunca armazene em cache resultados personalizados de um usuário final e nunca retorne resultados personalizados para um usuário final diferente.

Antes de começar

Você precisa criar um projeto do Google Cloud e configurar a autenticação seguindo as etapas em Antes de começar.

Além disso, antes de solicitar previsões recomendações, você precisa recomendação treinada e ajustada (modelo) e um ou mais configurações de veiculação.

Avaliar recomendações

Antes de atualizar o código do seu site para solicitar recomendações, você pode usar visualizar os resultados da previsão para confirmar que o modelo e a configuração de exibição funcionando como esperado.

Para mais informações sobre as configurações de veiculação, consulte Sobre as configurações de veiculação.

É possível conferir uma prévia dos resultados da configuração de exibição na página Avaliar ou abrindo a página Detalhes de uma configuração de exibição no console e clicando na guia Avaliar. As etapas a seguir mostram como visualizar a partir do Avaliar.

Para visualizar as recomendações retornadas pela configuração de veiculação, faça o seguinte:

  1. Acesse a página Avaliar no console da Pesquisa para varejo.

    Acessar a página "Avaliar"

  2. Clique na guia Recomendações, se ela ainda não estiver selecionada.

  3. Selecione a configuração de veiculação que você quer visualizar.

  4. Opcional: insira um ID de visitante para visualizar as recomendações desse usuário.

  5. Se a seção Itens associados aparecer, clique em Adicionar item e insira um ID de produto para receber recomendações associadas a ele. Você pode adicionar vários itens associados.

    A adição de itens só fica disponível se o tipo de modelo da configuração de veiculação selecionada exige produtos como entrada para recomendações. Os modelos "Recomendado para você" não exigem que os itens associados sejam inseridos.

  6. Clique em Visualização da previsão para conferir os resultados.

Para acessar a página Detalhes da configuração de exibição que você está visualizando, clique em Ver configuração de exibição no campo Selecionar configuração de exibição.

Receba uma recomendação

Para detalhes sobre custos de previsão, consulte Preços.

curl

Para receber uma recomendação, faça uma solicitação POST para o método REST predict e forneça o corpo da solicitação apropriado:

  • A conta de serviço usada precisa ter a função "Visualizador de varejo" ou superior.

  • Substitua SERVING_CONFIG_ID pela configuração de exibição em que você vai usar as previsões. Saiba mais.

  • Se você importou os eventos do usuário do Google Analytics 360 usando o BigQuery, defina visitorId como o ID do cliente do Google Analytics. Consulte a documentação do Google Analytics para saber como conseguir o ID do cliente.

  • Se você estiver executando um experimento A/B, defina experimentIds como o ID desse grupo. Saiba mais

  • Forneça um objeto de evento do usuário para as ações do usuário iniciadas com a solicitação de recomendação.

    Saiba que esse evento de usuário não é registrado, ele é usado apenas para fornecer contexto sobre a solicitação de recomendação. Você também precisa gravar o evento de usuário da mesma forma que grava outros eventos do usuário.

  • Como opção, forneça um filtro para restringir os produtos em potencial retornados. Saiba mais.

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    --data '{
              "filter": "FILTER_STRING",
              "validateOnly": false,
              "userEvent": {
                  "eventType": "detail-page-view",
                  "visitorId": "VISITOR_ID",
                  "userInfo": {
                      "userId": "USER_ID",
                      "ipAddress": "IP_ADDRESS",
                      "userAgent": "USER_AGENT"
                  },
                  "experimentIds": "EXPERIMENT_GROUP",
                  "productDetails": [{
                      "product": {
                        "id": "PRODUCT_ID"
                     }
                  }]
              }
            }' \
https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/servingConfigs/SERVING_CONFIG_ID:predict

Os resultados serão semelhantes aos exibidos abaixo:

{
  "results": [{"id": "sample-id-1"}, {"id": "sample-id-2"}],
  "attribution_token": "sample-atr-token"
}

Você precisa associar o valor attribution_token a qualquer URL exibido como resultado dessa previsão e retorná-lo aos eventos do usuário para esses URLs. Saiba mais.

Java

public static PredictResponse predictWithNextPageToken(UserEvent userEvent, int pageSize,
    String nextPageToken)
    throws IOException, InterruptedException {
  PredictionServiceClient predictionClient = getPredictionServiceClient();

  PredictRequest request = PredictRequest.newBuilder()
      .setPlacement(HOME_PAGE_PLACEMENT_NAME)
      .setUserEvent(userEvent)
      .setPageSize(pageSize)
      .setPageToken(nextPageToken)
      .setValidateOnly(true)
      .build();

  PredictResponse response = predictionClient.predict(request);

  predictionClient.shutdownNow();
  predictionClient.awaitTermination(2, TimeUnit.SECONDS);

  return response;
}

Reclassificação de preços

A reclassificação de preços organiza, por ordem decrescente de preço, os itens recomendados do catálogo que têm probabilidade similar de serem pedidos. A relevância ainda é usada para solicitar itens. Portanto, ativar a reclassificação de preços não é o mesmo que classificar por preço.

A reclassificação de preços pode ser definida no nível da configuração de veiculação ou por previsão. solicitação.

Ao escolher a configuração de reclassificação de preços, como criar uma configuração de veiculação na Pesquisa para varejo essa configuração será aplicada a todas as recomendações sem precisar de outras ações.

Se você precisar controlar a reclassificação de preços de uma recomendação específica, use o campo PredictRequest.params. Isso substitui qualquer configuração de reclassificação no nível da configuração que se aplicaria a essa recomendação.

Diversidade de recomendações

A diversificação afeta se os resultados retornados de uma única solicitação de previsão são de categorias diferentes do seu catálogo de produtos.

A diversificação pode ser definida no nível da configuração de exibição ou por solicitação de previsão.

Quando você escolhe uma configuração de diversificação ao criar uma configuração de exibição no console da Pesquisa para varejo, essa configuração se aplica por padrão a todas as recomendações veiculadas por essa configuração, sem precisar realizar mais ações de dados.

Se você precisa controlar a diversidade de uma recomendação específica, use o campo PredictRequest.params. Isso substitui qualquer configuração de diversificação no nível da configuração que se aplicaria a essa recomendação. Veja os valores aceitos.

Usar filtros de recomendação

É possível filtrar as recomendações retornadas usando o campo filter no método predict. Para mais informações, consulte Filtrar recomendações.

Chamadas Prediction com modelos de otimização no nível da página

Fornecer recomendações usando a Otimização na página requer uma etapa extra de chamada de previsão.

Faça uma chamada de previsão inicial usando uma configuração de veiculação que contenha o modelo de otimização na página. A resposta de previsão retorna uma lista classificada de IDs de configuração de veiculação que representam o modelo a ser usado para cada painel.

Em seguida, faça uma chamada de previsão para cada painel usando o ID de configuração de veiculação recomendado pelo modelo de otimização no nível da página. A resposta de previsão contém o modelo nome (como Recomendado para você) e uma lista de itens recomendados para exibição no painel.

A reclassificação de preços, a diversidade de recomendações e os filtros de recomendação não estão disponíveis para as configurações de veiculação que usam o modelo de otimização na página.

Monitorar e resolver problemas de recomendações

Depois de configurar seu site para receber recomendações, recomendamos que você defina configurar alertas. Consulte Configurar um alerta para erros de previsão.

Para resolver erros, consulte Monitoramento e solução de problemas.