Questa è la documentazione di Recommendations AI, Retail Search e la nuova console di Retail.

Visualizza consigli

In questa pagina viene descritto come richiedere consigli per un utente e un evento specifici.

Dopo aver caricato i tuoi prodotti e registrato gli eventi utente, puoi richiedere suggerimenti sui prodotti per utenti specifici in base agli eventi utente registrati per tale utente e alla loro attività corrente.

L'API Retail restituisce un elenco di codici identificativi di prodotto. 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 utente finale diverso.

Prima di iniziare

Prima di poter accedere all'API Retail, devi creare un progetto Google Cloud e configurare l'autenticazione utilizzando i passaggi descritti nella sezione Prima di iniziare.

Inoltre, prima di poter richiedere previsioni da Recommendations AI, sono necessari un modello (modello) addestrato e ottimizzato e 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 della previsione dell'anteprima per verificare che il modello e la configurazione di pubblicazione funzionino come previsto.

Per ulteriori informazioni sulla configurazione delle configurazioni, consulta la sezione Configurazioni di pubblicazione.

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

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

  1. Vai alla pagina Valutazione retail in Google Cloud Console.

    Vai alla pagina Valutazione

  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 Articoli associati, fai clic su Aggiungi articolo e inserisci un ID prodotto per ricevere i relativi consigli. Puoi aggiungere più elementi associati.

    L'aggiunta di elementi è disponibile solo se il tipo di modello di configurazione di pubblicazione selezionato richiede prodotti come input per i consigli. "Consigliati per te" I modelli 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 dei costi di previsione, consulta la sezione Prezzi.

Curling

Per ricevere un consiglio, effettua 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 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 eventi Google Analytics 360 utilizzando BigQuery, imposta visitorId sull'ID client Google Analytics. Per informazioni su 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 sperimentale. 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; viene utilizzato solo per fornire il contesto per questa richiesta di suggerimento. Dovresti anche registrare l'evento utente nello stesso modo in cui registri altri eventi utente nell'API Retail.

  • (Facoltativo) Fornisci un filtro per restringere i potenziali prodotti 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/placements/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 eventi utente per tali 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 ancora utilizzata per ordinare gli articoli, quindi abilitare il re-ranking del prezzo non equivale all'ordinamento per prezzo.

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

Quando scegli un'impostazione di re-ranking del prezzo quando crei una configurazione di pubblicazione in Google Cloud Console, tale impostazione si applica a tutti i consigli pubblicati da quella configurazione, senza che tu debba intraprendere alcuna azione.

Se devi controllare il re-ranking del prezzo di un determinato consiglio, puoi farlo tramite l'API Retail utilizzando il campo PredictRequest.params. Questa sostituisce qualsiasi impostazione di re-ranking a livello di configurazione che altrimenti applicherebbe a questo consiglio.

Diversità dei consigli

La diversificazione influisce sul fatto che i risultati restituiti da un'unica richiesta di previsione provengano da categorie diverse del 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 quando crei una configurazione di gestione in Google Cloud Console, questa viene applicata per impostazione predefinita a tutti i consigli pubblicati da quella configurazione, senza che tu debba fare altro.

Se hai bisogno di controllare la diversità di un determinato consiglio, puoi farlo tramite l'API Retail utilizzando il campo PredictRequest.params. Questa sostituisce qualsiasi impostazione di diversificazione a livello di configurazione che altrimenti si applicherebbe a questo consiglio. Visualizza i valori accettati.

Utilizzare i filtri dei consigli

Puoi filtrare i consigli restituiti da Recommendations AI utilizzando il campo filter nel metodo predict.

Il campo filter accetta due forme di specifica del filtro:

  • Espressioni tag

    Se durante il caricamento hai aggiunto valori tag ai prodotti, puoi specificare che vengono restituiti come consigli solo i prodotti che corrispondono a tutti i tag filtrati. Consulta la documentazione di riferimento dell'API per il campo Product.tags[].

    Le espressioni tag possono contenere gli operatori booleani OR o NOT, che devono essere separati dai valori dei tag con uno o più spazi. I valori tag possono anche essere preceduti da un trattino (-), che equivale all'operatore NOT. Le espressioni tag che utilizzano gli operatori booleani devono essere racchiuse tra parentesi.

  • filterOutOfStockItems

    Il flag filterOutOfStockItems filtra tutti i prodotti con un stockState di OUT_OF_STOCK.

Puoi combinare questi due tipi di filtri; vengono restituiti solo gli elementi che soddisfano tutte le espressioni di filtro specificate.

Esempi di stringhe di filtro:

"filter": "tag=\"spring-sale\""
"filter": "filterOutOfStockItems"
"filter": "tag=\"spring-sale\" tag=\"exclusive\" filterOutOfStockItems"

L'esempio seguente restituisce solo gli articoli disponibili che dispongono del tag "sale-sale" o "esclusivo" (o di entrambi), inoltre non hanno il tag "items-to-exclude".

"filter": "tag=(\"spring-sale\" OR \"exclusive\") tag=(-\"items-to-exclude\") filterOutOfStockItems"

Monitorare e risolvere i problemi relativi ai consigli

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

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