Visualizza i suggerimenti

In questa pagina viene descritto come richiedere consigli sui prodotti per un utente specifico e un evento utente.

Dopo aver caricato i prodotti e registrato gli eventi utente, puoi richiedere consigli sui prodotti per utenti specifici in base all'utente registrato eventi per quell'utente e la sua attività corrente. Potrebbero essere necessarie fino a 48 ore prima che i nuovi prodotti e gli eventi utente riportate nel modello di suggerimento.

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 restituirli mai a un altro utente finale.

Prima di iniziare

Devi creare un account Google Cloud progetto e configurare l'autenticazione seguendo i passaggi 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 suggerimenti

Prima di aggiornare il codice del tuo sito web per richiedere consigli, puoi utilizzare visualizza l'anteprima dei risultati della previsione per confermare che il modello e la configurazione di pubblicazione siano funzionando 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 valore ID prodotto per ottenere i consigli associati all'articolo in questione. 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 sono 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 sezione Prezzi.

curl

Per ricevere un consiglio, invia una richiesta POST al predict e fornisci la richiesta appropriata. Corpo:

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

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

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

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

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

    Tieni presente che questo evento utente non viene registrato. viene utilizzato solo per fornire contesto per questa richiesta di suggerimento. Devi anche registrare l'utente nello stesso modo in cui registri 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 vedere 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 vengono mostrati prodotti consigliati con un consiglio simile probabilità di essere 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 è equivale a ordinare 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 dei prezzi 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 nuovo ranking del prezzo di un determinato consiglio, puoi farlo utilizzando il campo PredictRequest.params. Questa operazione sostituisce qualsiasi impostazione di reranking a livello di configurazione che altrimenti si applica a questa un consiglio per i nostri esperti.

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 hai bisogno di controllare la diversità di un determinato consiglio, puoi farlo quindi utilizzando PredictRequest.params. Questa operazione sostituisce qualsiasi diversificazione a livello di configurazione che altrimenti si applicherebbe a questo un consiglio per i nostri esperti. Consulta la sezione relativa ai valori accettati.

Utilizza i filtri dei suggerimenti

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

Per fornire consigli utilizzando l'ottimizzazione a livello di pagina è necessaria un'ulteriore chiamata di previsione passaggio.

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

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

Il ranking 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 avvisi di sicurezza. Consulta Configurare un avviso per gli errori di previsione.

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