O "Varejo" será renomeado como Vertex AI para Pesquisa para varejo. Estamos atualizando o conteúdo para refletir o novo branding.

Receber recomendações

Nesta página, descrevemos como solicitar recomendações de produtos para um usuário específico e um evento de usuário.

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 refletidos no modelo de recomendação.

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

Nunca armazene em cache resultados personalizados de um usuário final nem retorne resultados personalizados para outro usuário final.

Antes de começar

Crie um projeto do Google Cloud e configure a autenticação usando as etapas em Antes de começar.

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

Avaliar recomendações

Antes de atualizar o código do site para solicitar recomendações, use a visualização dos resultados da previsão para confirmar se o modelo e a configuração de exibição estão funcionando conforme o esperado.

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

É possível visualizar os resultados da configuração de exibição na página Avaliar ou acessando a página Detalhes de uma configuração de exibição no console e clicando na guia Avaliar. As etapas a seguir mostram como visualizar a página Avaliar.

Para visualizar as recomendações retornadas pela configuração de veiculação:

Acesse a página Avaliar no console da Pesquisa for Retail.

Acessar a página "Avaliar"
Clique na guia Recomendações, se ela ainda não estiver selecionada.
Selecione a configuração de veiculação que você quer visualizar.
Opcional: insira um ID de visitante para visualizar as recomendações para o usuário em questão.
Se a seção Itens associados for mostrada, clique em Adicionar item e insira um ID do produto para acessar as recomendações associadas ao item. É possível adicionar vários itens associados.

A adição de itens só estará disponível se o tipo de modelo da configuração de veiculação selecionada exigir produtos como entrada para recomendações. Os modelos da seção "Recomendados para você" não exigem que itens associados sejam inseridos.
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 veiculação no campo Selecionar configuração de veiculação.

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 veiculação em que você usará 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 registrar o evento do usuário da mesma forma que registra 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 solicitação de previsão.

Quando você escolhe uma configuração de reclassificação de preços ao criar uma configuração de veiculação no console do Search for Retail, essa configuração se aplica a todas as recomendações exibidas por ela, sem que você precise tomar mais medidas.

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 veiculação ou por solicitação de previsão.

Quando você escolhe uma configuração de diversificação ao criar uma configuração de veiculação no console do Search for Retail, essa definição é aplicada por padrão a todas as recomendações exibidas por essa configuração, sem que você precise tomar mais medidas.

Se você precisar 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 pelas recomendações usando o campo filter no método predict. Para mais informações, consulte Recomendações de filtro.

Chamadas Prediction com modelos de otimização no nível da página

Fornecer recomendações usando a otimização no nível da página requer uma etapa extra de chamada de previsão.

Faça uma chamada de previsão inicial usando uma configuração de veiculação que contém o modelo de otimização no nível da página. A resposta da previsão retorna uma lista classificada de IDs de configurações de exibição que representam o modelo a ser usado em cada painel.

Em seguida, faça uma chamada de previsão para cada painel usando o ID de configuração de exibição que o modelo de otimização no nível da página recomendou para ele. A resposta de previsão contém o nome do modelo (como "Recomendado para você") e a lista de itens recomendados a serem exibidos nesse painel.

A reclassificação de preços, a diversidade de recomendações e os filtros de recomendação não estão disponíveis para configurações de veiculação que usam o modelo de otimização no nível da página.

Monitorar e resolver problemas de recomendações

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

Para resolver erros, consulte Monitorar e resolver problemas.