Visualizza i suggerimenti

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

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

Vertex AI Search per la vendita al dettaglio restituisce un elenco di codici identificativi di prodotto classificati. Sei responsabile del rendering 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 utente finale diverso.

Prima di iniziare

Devi creare un progetto Google Cloud e configurare l'autenticazione seguendo i passaggi descritti in Prima di iniziare.

Inoltre, prima di poter richiedere previsioni dai suggerimenti, devi avere un modello di suggerimento addestrato e ottimizzato e una o più configurazioni di pubblicazione attive.

Valuta i suggerimenti

Prima di aggiornare il codice del tuo sito web per richiedere suggerimenti, puoi utilizzare l'anteprima dei risultati della previsione 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 o accedendo alla pagina Dettagli di una configurazione di pubblicazione nella console e facendo clic sulla scheda Valuta. I passaggi seguenti mostrano come visualizzare l'anteprima dalla pagina Valuta.

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

1. Vai alla pagina Valuta nella console di Search for Retail.
   
   Vai alla pagina Valuta

2. Fai clic sulla scheda Consigli, se non è già selezionata.

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 Articoli associati, fai clic su Aggiungi articolo e inserisci un ID prodotto per visualizzare i consigli associati all'articolo in questione. Puoi aggiungere più elementi associati.

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

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

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

Ricevi un consiglio

Per i dettagli dei costi della previsione, consulta la sezione Prezzi.

curl

Per ricevere un suggerimento, 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 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 utilizzando BigQuery, imposta visitorId sull'ID client di Google Analytics. Per informazioni su come ottenere il ID client, consulta la documentazione di Google Analytics.

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

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

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

• (Facoltativo) Fornisci un filtro per restringere i potenziali prodotti restituiti. Scopri di più.

Nota: se il suggerimento non è ancora attivo o se vuoi testare la chiamata del metodo, puoi chiamare questo metodo con il flag validateOnly impostato su true. Questa chiamata restituisce un risultato segnaposto e non prevede addebiti. Puoi vedere se il tuo consiglio è attivo nella scheda Dashboard.

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"
}

Come risultato di questa previsione, devi associare il valore attribution_token a qualsiasi URL pubblicato 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 probabilità di consiglio simile vengono ordinati per prezzo, partendo dagli articoli con il prezzo più alto. La pertinenza viene comunque utilizzata anche per ordinare gli articoli, pertanto abilitare il re-ranking del prezzo non è la stessa cosa che ordinare per prezzo.

Il re-ranking del prezzo può essere impostato a livello di configurazione di pubblicazione o per richiesta di previsione.

Quando scegli un'impostazione di riranking del prezzo durante la creazione di una configurazione di pubblicazione nella console di Search for Retail, questa impostazione si applica a tutti i suggerimenti forniti da quella configurazione, senza che tu debba intraprendere ulteriori azioni.

Se hai bisogno di controllare il re-ranking del prezzo di un determinato consiglio, utilizza il campo PredictRequest.params. Questa operazione sostituisce qualsiasi impostazione di riranking a livello di configurazione che sarebbe altrimenti applicata a questo suggerimento.

Diversità dei suggerimenti

La diversificazione determina se i risultati restituiti da una singola richiesta di previsione provengono da categorie diverse del tuo catalogo dei prodotti.

La diversificazione può essere impostata a livello di configurazione di pubblicazione o in base a richiesta di previsione.

Quando scegli un'impostazione di diversificazione durante la creazione di una configurazione di pubblicazione nella console di Search for Retail, questa si applica per impostazione predefinita a tutti i suggerimenti forniti da quella configurazione, senza che tu debba intraprendere ulteriori azioni.

Se hai bisogno di controllare la diversità di un determinato suggerimento, puoi farlo utilizzando il campo PredictRequest.params. Questo sostituisce qualsiasi impostazione di diversificazione a livello di configurazione che altrimenti si applicherebbe a questo suggerimento. Consulta i valori accettati.

Utilizzare i filtri dei consigli

Puoi filtrare i consigli restituiti dai suggerimenti 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 suggerimenti utilizzando l'ottimizzazione a livello di pagina è necessario un passaggio aggiuntivo per la chiamata di previsione.

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

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

Il re-ranking del prezzo, la diversità dei suggerimenti e i filtri dei suggerimenti non sono disponibili per le configurazioni di pubblicazione che usano il modello Ottimizzazione a livello di pagina.

Monitorare e risolvere i problemi consigliati

Dopo aver configurato il tuo sito web per ricevere suggerimenti, ti consigliamo di configurare gli avvisi. Vedi Configurare un avviso per errori di previsione.

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