Visualizza i suggerimenti

Questa pagina descrive come richiedere consigli sui prodotti per un utente e un evento utente specifici.

Dopo aver caricato i prodotti e registrato gli eventi utente, puoi richiedere consigli sui prodotti per utenti specifici in base agli eventi utente registrati per quell'utente e alla sua attività corrente. Possono trascorrere fino a 48 ore prima che i nuovi prodotti e gli eventi utente vengano riportati nel modello di consigli.

Vertex AI Search for Retail restituisce un elenco di identificatori di prodotti classificati. Sei responsabile della visualizzazione dei risultati sul tuo sito web con immagini e testo.

Non memorizzare mai nella cache i risultati personalizzati di un utente finale e non restituire mai risultati personalizzati a un altro utente finale.

Prima di iniziare

Devi creare un progetto Google Cloud e configurare l'autenticazione utilizzando i passaggi illustrati nella documentazione relativa alle procedure da effettuare prima di iniziare.

Inoltre, prima di poter richiedere le previsioni dei consigli, devi disporre di un modello di suggerimenti addestrato e ottimizzato e di una o più configurazioni di pubblicazione attive.

Valutare i consigli

Prima di aggiornare il codice del tuo sito web per richiedere consigli, puoi utilizzare i risultati di previsione di anteprima per verificare che il modello e la configurazione di pubblicazione funzionino come previsto.

Per ulteriori informazioni sulle configurazioni di pubblicazione, consulta Informazioni sulle configurazioni di pubblicazione.

Puoi visualizzare l'anteprima dei risultati della configurazione di pubblicazione dalla pagina Valuta oppure dalla pagina Dettagli di una configurazione di pubblicazione nella console e facendo clic sulla scheda Valuta. I passaggi riportati di seguito illustrano come visualizzare l'anteprima dalla pagina Valuta.

Per visualizzare l'anteprima dei consigli restituiti dalla configurazione di pubblicazione:

  1. Vai alla pagina Valuta nella console Ricerca per la vendita al dettaglio.

    Vai alla pagina Valuta

  2. Se non è ancora selezionata, fai clic sulla scheda Consigli.

  3. Seleziona la configurazione di pubblicazione di cui vuoi visualizzare l'anteprima.

  4. (Facoltativo) Inserisci un ID visitatore per visualizzare l'anteprima dei consigli per quell'utente.

  5. Se viene visualizzata la sezione Elementi associati, fai clic su Aggiungi elemento e inserisci un ID prodotto per ricevere i consigli associati per quell'elemento. Puoi aggiungere più elementi associati.

    L'aggiunta di articoli è disponibile solo se il tipo di modello della configurazione di pubblicazione selezionata richiede i prodotti come input per i consigli. I modelli Consigliati per te non richiedono l'inserimento di elementi associati.

  6. Fai clic su Anteprima previsione per visualizzare i risultati della previsione.

Per visualizzare la pagina Dettagli della configurazione di pubblicazione di cui stai visualizzando l'anteprima, fai clic su Visualizza configurazione di pubblicazione nel campo Seleziona configurazione di pubblicazione.

Ricevere un consiglio

Per i dettagli sui costi di previsione, consulta la pagina Prezzi.

curl

Per ricevere un consiglio, invia una richiesta POST al metodo REST predict e fornisci il corpo della richiesta appropriato:

  • L'account di servizio che utilizzi deve avere il ruolo "Visualizzatore di vendita al dettaglio" o superiore.

  • Sostituisci SERVING_CONFIG_ID con la configurazione di pubblicazione in cui utilizzerai le previsioni. Scopri di più.

  • Se hai importato gli eventi utente di Google Analytics 360 utilizzando BigQuery, imposta visitorId sull'ID client di Google Analytics. Per scoprire come ottenere l'ID client, consulta la documentazione di Google Analytics.

  • Se stai eseguendo un esperimento A/B, imposta experimentIds sull'ID per questo gruppo di esperimenti. Scopri di più.

  • Specifica un oggetto evento utente per l'azione utente che ha avviato la richiesta di suggerimento.

    Tieni presente che questo evento utente non viene registrato, viene utilizzato unicamente per fornire il contesto per questa richiesta di suggerimento. Devi inoltre registrare l'evento utente nello stesso modo in cui registri gli altri eventi utente.

  • Se vuoi, specifica un filtro per limitare la quantità di prodotti potenzialmente restituiti. Scopri di più.

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

Dovresti visualizzare risultati simili ai seguenti:

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

Devi associare il valore attribution_token a qualsiasi URL pubblicato come risultato di questa previsione e restituirlo con gli eventi utente per questi URL. Scopri di più.

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;
}

Re-ranking del prezzo

Con il re-ranking del prezzo, i prodotti consigliati con una probabilità di suggerimento simile vengono ordinati per prezzo, partendo dagli articoli di prezzo più alto. La pertinenza viene comunque utilizzata anche per ordinare gli articoli, pertanto l'attivazione del re-ranking del prezzo non equivale all'ordinamento per prezzo.

Il ricoordinamento dei prezzi può essere impostato a livello di configurazione di pubblicazione o per richiesta di previsione.

Quando scegli un'impostazione di ricoordinamento del prezzo durante la creazione di una configurazione di pubblicazione nella console Ricerca per la vendita al dettaglio, questa impostazione si applica a tutti i consigli pubblicati da quella configurazione, senza che tu debba intraprendere ulteriori azioni.

Se devi controllare il ranking dei prezzi di un determinato consiglio, puoi farlo utilizzando il campo PredictRequest.params. Questo valore sostituisce qualsiasi impostazione di ricoordinamento a livello di configurazione che altrimenti verrebbe applicata a questo consiglio.

Diversità dei consigli

La diversificazione influisce sul fatto che i risultati restituiti da una singola richiesta di previsione provengano da categorie diverse del tuo catalogo dei prodotti.

La diversificazione può essere impostata a livello di configurazione della pubblicazione o per richiesta di previsione.

Quando scegli un'impostazione di diversificazione durante la creazione di una configurazione di pubblicazione nella console Ricerca per la vendita al dettaglio, questa impostazione viene applicata per impostazione predefinita a tutti i consigli pubblicati da quella configurazione, senza che tu debba intraprendere ulteriori azioni.

Se devi controllare la diversità di un determinato consiglio, puoi farlo utilizzando il campo PredictRequest.params. Questa impostazione sostituisce qualsiasi impostazione di diversificazione a livello di configurazione che altrimenti verrebbe applicata a questo consiglio. Consulta la sezione relativa ai valori accettati.

Utilizzare i filtri dei consigli

Puoi filtrare i consigli restituiti da recommendations utilizzando il campo filter nel metodo predict. Per informazioni, vedi Filtrare i consigli.

Chiamate di previsione con i modelli di ottimizzazione a livello di pagina

Fornire consigli utilizzando l'ottimizzazione a livello di pagina richiede un ulteriore passaggio di chiamata di previsione.

Esegui una chiamata di previsione iniziale utilizzando una configurazione di pubblicazione contenente il modello di ottimizzazione a livello di pagina. La risposta di previsione restituisce un elenco ordinato di ID configurazione pubblicazione che rappresentano il modello da utilizzare per ogni riquadro.

Poi, effettua una chiamata di previsione per ogni riquadro utilizzando l'ID di configurazione di pubblicazione consigliato dal modello di ottimizzazione a livello di pagina. La risposta alla previsione contiene il nome del modello (ad esempio Consigliati per te) e l'elenco degli elementi consigliati da visualizzare in quel riquadro.

Il ricoordinamento dei prezzi, la diversità dei consigli e i filtri dei consigli non sono disponibili per le configurazioni di pubblicazione che utilizzano il modello di ottimizzazione a livello di pagina.

Monitorare e risolvere i problemi relativi ai consigli

Dopo aver configurato il tuo sito web per ricevere consigli, ti consigliamo di impostare gli avvisi. Consulta Configurare un avviso per gli errori di previsione.

Per risolvere gli errori, consulta la sezione Monitorare e risolvere i problemi.