Kataloginformationen importieren

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie Ihre Kataloginformationen importieren und auf dem neuesten Stand halten.

Die Importverfahren auf dieser Seite gelten sowohl für Empfehlungen als auch für die Suche. Nachdem Sie Daten importiert haben, können beide Dienste diese Daten verwenden, sodass Sie dieselben Daten nicht zweimal importieren müssen, wenn Sie beide Dienste verwenden.

Katalogdaten aus BigQuery importieren

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie mithilfe einer BigQuery-Tabelle große Mengen von Katalogdaten ohne Limits importieren.

---

Klicken Sie auf Anleitung, um eine detaillierte Anleitung für diese Aufgabe direkt im Cloud Shell-Editor zu erhalten:

Anleitung

---

Katalogdaten aus Cloud Storage importieren

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie eine große Anzahl von Elementen in einen Katalog importieren.

---

Klicken Sie auf Anleitung, um eine detaillierte Anleitung für diese Aufgabe direkt im Cloud Shell-Editor zu erhalten:

Anleitung

---

Katalogdaten inline importieren

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie Produkte inline in einen Katalog importieren.

---

Klicken Sie auf Anleitung, um eine detaillierte Anleitung für diese Aufgabe direkt im Cloud Shell-Editor zu erhalten:

Anleitung

---

Hinweise

Bevor Sie Kataloginformationen importieren können, müssen Sie die Schritte unter Vorbereitung abgeschlossen haben, insbesondere das Projekt einrichten, ein Dienstkonto erstellen und das Dienstkonto zu Ihrer lokalen Umgebung hinzufügen.

Sie benötigen die IAM-Rolle Retail Admin, um den Import durchzuführen.

Best Practices für den Katalogimport

Hochwertige Daten sind erforderlich, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu generieren. Wenn in Ihren Daten Felder fehlen oder Platzhalterwerte anstelle von tatsächlichen Werten enthalten sind, beeinträchtigt dies die Qualität Ihrer Vorhersagen und Suchergebnisse.

Achten Sie beim Importieren von Katalogdaten darauf, die folgenden Best Practices zu implementieren:

• Überlegen Sie sorgfältig, welche Produkte oder Produktgruppen primär und welche Varianten sind. Lesen Sie vor dem Hochladen von Daten die Produktebenen.

  Das Ändern der Konfiguration auf Produktebene nach dem Import von Daten erfordert einen erheblichen Aufwand.

  Primäre Elemente werden als Suchergebnisse oder Empfehlungen zurückgegeben. Varianten davon nicht.

  Wenn die primäre SKU-Gruppe beispielsweise „V-Ausschnitt-Shirt“ ist, gibt das Empfehlungsmodell einen Artikel mit einem V-Ausschnitt und vielleicht ein Hemd und ein Hemd mit Rundhalsausschnitt zurück. Wenn jedoch keine Varianten verwendet werden und jede SKU eine Hauptversion ist, wird jede Kombination aus Farbe und Größe des V-Ausschnitts als eigenes Element im Empfehlungsbereich zurückgegeben: „Braun V-Ausschnitt Shirt, Größe XL“, „Braun V-Ausschnitt, Größe L“ bis „Weißes V-Ausschnitt, Größe M“, „Weißes V-Ausschnitt-Shirt, Größe S“.

• Beachten Sie die Importbeschränkungen für die Produktelemente.

  Für den Bulk-Import aus Cloud Storage darf die Größe jeder Datei maximal 2 GB betragen. Sie können bis zu 100 Dateien gleichzeitig in eine einzelne Bulk-Importanfrage einbeziehen.

  Für den Inline-Import können Sie maximal 5.000 Produktelemente gleichzeitig importieren.

• Achten Sie darauf, dass alle erforderlichen Kataloginformationen enthalten und korrekt sind.

  Verwenden Sie keine Platzhalterwerte.

• Fügen Sie so viele optionale Kataloginformationen wie möglich hinzu.

• Für alle Ereignisse muss eine einzige Währung verwendet werden, insbesondere wenn Sie die Google Cloud Console zum Abrufen von Umsatzmesswerten verwenden möchten. Die Vertex AI Search for Retail API unterstützt nicht die Verwendung mehrerer Währungen pro Katalog.

• Halten Sie Ihren Katalog auf dem neuesten Stand.

  Idealerweise sollten Sie Ihren Katalog täglich aktualisieren. Durch die Planung regelmäßiger Katalogimporte wird verhindert, dass die Modellqualität im Laufe der Zeit sinkt. Sie können automatische, wiederkehrende Importe planen, wenn Sie Ihren Katalog mit der Search for Retail-Konsole importieren. Alternativ können Sie für die Automatisierung von Importen den Google Cloud Scheduler verwenden.

• Erfassen Sie keine Nutzerereignisse für Produktelemente, die noch nicht importiert wurden.

• Überprüfen Sie nach dem Import der Kataloginformationen die Informationen zu Fehlerberichten und Logging für Ihr Projekt.

  Es werden einige Fehler erwartet. Wenn Sie jedoch sehr viele Fehler haben, sollten Sie diese überprüfen und alle Prozessprobleme beheben, die zu den Fehlern geführt haben.

Katalogdaten importieren

Sie können Ihre Produktdaten aus dem Merchant Center, Cloud Storage oder BigQuery importieren oder die Daten in der Anfrage inline angeben. Jedes dieser Verfahren ist einmalige Importe, mit Ausnahme der Verknüpfung des Merchant Centers. Planen Sie regelmäßige Katalogimporte (idealerweise täglich) ein, damit Ihr Katalog aktuell ist. Weitere Informationen findest du unter Deinen Katalog auf dem neuesten Stand halten.

Sie können auch einzelne Produktelemente importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Produkt hochladen.

Überlegungen zum Katalogimport

In diesem Abschnitt werden die Methoden, die für den Batch-Import Ihrer Katalogdaten verwendet werden können, sowie einige der zugehörigen Methoden und Einschränkungen beschrieben.

Merchant Center-Synchronisierung	Beschreibung	Importiert Katalogdaten über das Merchant Center, indem das Konto mit Vertex AI Search for Retail verknüpft wird. Nach der Verknüpfung werden Aktualisierungen von Katalogdaten im Merchant Center in Echtzeit mit Vertex AI Search for Retail synchronisiert.
	Wann er genutzt wird	Wenn Sie bereits Google Merchant Center einbinden.
	Beschränkungen	Eingeschränkte Schemaunterstützung. Beispielsweise werden Produktsammlungen vom Merchant Center nicht unterstützt. Das Merchant Center wird zur Datenquelle, bis die Verknüpfung aufgehoben wird. Daher müssen alle erforderlichen benutzerdefinierten Attribute zu den Merchant Center-Daten hinzugefügt werden. Eingeschränkte Kontrolle. Sie können keine bestimmten Felder oder Gruppen von Elementen angeben, die aus dem Merchant Center importiert werden sollen. Alle Elemente und Felder, die im Merchant Center vorhanden sind, werden importiert.
BigQuery	Beschreibung	Importieren Sie Daten aus einer zuvor geladenen BigQuery-Tabelle, die das Vertex AI Search for Retail-Schema oder das Merchant Center-Schema verwendet. Dies kann über die Google Cloud Console oder curl ausgeführt werden.
	Wann er genutzt wird	Wenn Sie Produktkataloge mit vielen Attributen haben. Beim BigQuery-Import wird das Vertex AI Search for Retail-Schema verwendet, das mehr Produktattribute als andere Importoptionen hat, einschließlich benutzerdefinierter Schlüssel/Wert-Attribute. Wenn Sie große Datenmengen haben. In BigQuery gibt es kein Datenlimit. Wenn Sie BigQuery bereits verwenden.
	Beschränkungen	Erfordert den zusätzlichen Schritt zum Erstellen einer BigQuery-Tabelle, die dem Vertex AI Search for Retail-Schema zugeordnet ist.
Cloud Storage	Beschreibung	Importieren Sie Daten im JSON-Format aus Dateien, die in einen Cloud Storage-Bucket geladen wurden. Jede Datei kann maximal 2 GB groß sein und kann bis zu 100 Dateien gleichzeitig importieren. Der Import kann mit der Google Cloud Console oder curl erfolgen. Verwendet das JSON-Datenformat Product, das benutzerdefinierte Attribute zulässt.
	Wann er genutzt wird	Wenn Sie in einem einzigen Schritt eine große Datenmenge laden müssen.
	Beschränkungen	Nicht ideal für Kataloge mit häufigen Bestands- und Preisaktualisierungen, da Änderungen nicht sofort wirksam werden.
Inline-Import	Beschreibung	Importieren Sie mit einem Aufruf der Methode Product.import. Verwendet das Objekt ProductInlineSource, das weniger Produktkatalogattribute als das Vertex AI Search for Retail-Schema hat, aber benutzerdefinierte Attribute unterstützt.
	Wann er genutzt wird	Wenn Sie einfache, nicht relationale Katalogdaten oder eine hohe Häufigkeit von Mengen- oder Preisaktualisierungen haben.
	Beschränkungen	Es können maximal 100 Katalogelemente gleichzeitig importiert werden. Es können jedoch viele Ladeschritte ausgeführt werden. Es gibt kein Limit für Elemente.

Katalogzweige dauerhaft löschen

Wenn Sie neue Katalogdaten in einen vorhandenen Zweig importieren, muss der Katalogzweig leer sein. Dadurch wird die Integrität der in den Zweig importierten Daten sichergestellt. Wenn der Zweig leer ist, können Sie neue Katalogdaten importieren und ihn dann mit einem Händlerkonto verknüpfen.

Wenn Sie Live-Vorhersage- oder Suchtraffic bereitstellen und den Standard-Branch dauerhaft löschen möchten, sollten Sie vor dem dauerhaften Löschen zuerst einen anderen Zweig als Standard festlegen. Da der Standardzweig nach dem dauerhaften Löschen leere Ergebnisse liefert, kann das dauerhafte Löschen eines Live-Standardzweigs zu einem Ausfall führen.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Daten aus einem Katalogzweig dauerhaft zu löschen:

1. Rufen Sie in der Search for Retail-Konsole die Seite Daten> auf.
   
   Zur Seite „Daten“

2. Wählen Sie im Feld Branch-Name einen Katalogzweig aus.

3. Wählen Sie im Dreipunkt-Menü neben dem Feld Branch name die Option Purge branch aus.

   Es wird eine Meldung mit dem Hinweis angezeigt, dass Sie im Begriff sind, alle Daten im Zweig sowie alle für den Zweig erstellten Attribute zu löschen.

   Hinweis: Das Löschen von Katalogzweigdaten kann nicht rückgängig gemacht werden.

4. Geben Sie den Zweig ein und klicken Sie auf Bestätigen, um die Katalogdaten dauerhaft aus dem Zweig zu löschen.

   Ein Vorgang mit langer Ausführungszeit wird gestartet, um Daten dauerhaft aus dem Katalogzweig zu löschen. Wenn das dauerhafte Löschen abgeschlossen ist, wird es in der Liste Produktkatalog im Fenster Aktivitätsstatus angezeigt.

   Hinweis: Die Liste der Katalogdaten des Zweigs wird nach dem dauerhaften Löschen nicht automatisch aktualisiert. Sie müssen die Seite aktualisieren, damit die aktualisierte Liste für den Zweig angezeigt wird.

Merchant Center mit Vertex AI Search for Retail synchronisieren

Für eine kontinuierliche Synchronisierung zwischen dem Merchant Center und Vertex AI Search for Retail können Sie Ihr Merchant Center-Konto mit Vertex AI Search for Retail verknüpfen. Nach der Verknüpfung werden die Kataloginformationen in Ihrem Merchant Center-Konto sofort in Vertex AI Search for Retail importiert.

Wenn Sie eine Merchant Center-Synchronisierung für Vertex AI Search for Retail einrichten, muss Ihnen im Merchant Center die Rolle „Administrator“ zugewiesen sein. Obwohl Sie mit einer Standardzugriffsrolle die Merchant Center-Feeds in der Benutzeroberfläche lesen können, erhalten Sie eine Fehlermeldung, wenn Sie versuchen, das Merchant Center mit Vertex AI Search for Retail zu synchronisieren. Bevor Sie Ihr Merchant Center-Konto mit Vertex AI Search for Retail synchronisieren können, müssen Sie daher Ihre Rolle entsprechend upgraden.

Während Vertex AI Search for Retail mit dem Merchant Center-Konto verknüpft ist, werden Änderungen an Ihren Produktdaten im Merchant Center-Konto automatisch innerhalb weniger Minuten in Vertex AI Search for Retail aktualisiert. Wenn Sie verhindern möchten, dass Merchant Center-Änderungen mit Vertex AI Search for Retail synchronisiert werden, können Sie die Verknüpfung Ihres Merchant Center-Kontos aufheben.

Durch die Aufhebung der Verknüpfung mit Ihrem Merchant Center-Konto werden keine Produkte in Vertex AI Search for Retail gelöscht. Informationen zum Löschen importierter Produkte finden Sie unter Produktinformationen löschen.

Merchant Center-Konto synchronisieren

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihr Merchant Center-Konto zu synchronisieren.

Console

1. Rufen Sie in der Search for Retail-Konsole die Seite Daten> auf.
   
   Zur Seite „Daten“
2. Klicken Sie auf Importieren, um den Bereich Daten importieren zu öffnen.
3. Wählen Sie Produktkatalog aus.
4. Wählen Sie Merchant Center Sync als Datenquelle aus.
5. Wählen Sie Ihr Merchant Center-Konto aus. Wird Ihr Konto nicht angezeigt, überprüfen Sie die Option Nutzerzugriff.
6. Optional: Wählen Sie Filter für Merchant Center-Feeds aus, um nur Angebote aus ausgewählten Feeds zu importieren.
   
   Wenn nicht angegeben, werden Angebote aus allen Feeds importiert (einschließlich zukünftige Feeds).
7. Optional: Wenn Sie nur Angebote importieren möchten, die auf bestimmte Länder oder Sprachen ausgerichtet sind, maximieren Sie Erweiterte Optionen anzeigen und wählen Sie im Merchant Center Absatzländer und Sprachen aus, nach denen gefiltert werden soll.
8. Wählen Sie den Zweig aus, in den Sie Ihren Katalog hochladen.
9. Klicken Sie auf Importieren.

curl

1. Prüfen Sie, ob das Dienstkonto in Ihrer lokalen Umgebung Zugriff auf das Merchant Center-Konto und Vertex AI Search for Retail hat. Unter Nutzerzugriff auf das Merchant Center können Sie prüfen, welche Konten Zugriff auf Ihr Merchant Center-Konto haben.

2. Verwenden Sie die Methode MerchantCenterAccountLink.create, um die Verknüpfung herzustellen.

   curl -X POST \
   -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
   -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    --data '{
     "merchantCenterAccountId": MERCHANT_CENTER_ID,
     "branchId": "BRANCH_ID",
     "feedFilters": [
       {"primaryFeedId": PRIMARY_FEED_ID_1}
       {"primaryFeedId": PRIMARY_FEED_ID_2}
     ],
     "languageCode": "LANGUAGE_CODE",
     "feedLabel": "FEED_LABEL",
    }' \
    "https://retail.googleapis.com/v2alpha/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/merchantCenterAccountLinks"
   

   • MERCHANT_CENTER_ID: Die ID des Merchant Center-Kontos.
   • BRANCH_ID: Die ID des Zweigs, zu dem die Verknüpfung hergestellt werden soll. Akzeptiert die Werte "0", "1" oder "2".
   • LANGUAGE_CODE: (OPTIONAL) Der aus zwei Buchstaben bestehende Sprachcode der Produkte, die Sie importieren möchten. Wie im Merchant Center in der Spalte Language des Produkts angezeigt. Wenn die Richtlinie nicht konfiguriert ist, werden alle Sprachen importiert.
   • FEED_LABEL (OPTIONAL): Das Feedlabel der Produkte, die Sie importieren möchten. Sie können das Feedlabel im Merchant Center in der Spalte Feedlabel des Produkts sehen. Wenn die Richtlinie nicht konfiguriert ist, werden alle Feedlabels importiert.
   • FEED_FILTERS (OPTIONAL): Liste der Hauptfeeds, aus denen Produkte importiert werden. Wenn Sie keine Feeds auswählen, werden alle Feeds Ihres Merchant Center-Kontos freigegeben. Die IDs finden Sie in der Datenfeedressource der Content API oder im Merchant Center. Wählen Sie dort einen Feed aus und rufen Sie die Feed-ID aus dem Parameter dataSourceId in der Website-URL ab. Zum Beispiel: mc/products/sources/detail?a=MERCHANT_CENTER_ID&dataSourceId=PRIMARY_FEED_ID.

Wenn Sie das verknüpfte Merchant Center-Konto aufrufen möchten, rufen Sie in der Search for Retail-Konsole die Seite Daten auf und klicken Sie oben rechts auf die Schaltfläche Merchant Center. Der Bereich Verknüpfte Merchant Center-Konten wird geöffnet. In diesem Bereich können Sie auch zusätzliche Merchant Center-Konten hinzufügen.

Eine Anleitung zum Aufrufen der importierten Produkte finden Sie unter Aggregierte Informationen zu Ihrem Katalog aufrufen.

Merchant Center-Kontoverknüpfungen auflisten

Erstellen Sie eine Liste Ihrer Merchant Center-Kontoverknüpfungen.

Console

1. Rufen Sie in der Search for Retail-Konsole die Seite Daten> auf.
   
   Zur Seite „Daten“

2. Klicken Sie oben rechts auf die Schaltfläche Merchant Center, um eine Liste Ihrer verknüpften Merchant Center-Konten zu öffnen.

curl

Verwenden Sie die Methode MerchantCenterAccountLink.list, um die Linkressource aufzulisten.

curl -X GET \
 -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
 -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
 "https://retail.googleapis.com/v2alpha/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/merchantCenterAccountLinks"

Verknüpfung Ihres Merchant Center-Kontos aufheben

Wenn Sie die Verknüpfung Ihres Merchant Center-Kontos aufheben, werden Katalogdaten mit diesem Konto nicht mehr mit Vertex AI Search for Retail synchronisiert. Mit diesem Verfahren werden keine Produkte in Vertex AI Search for Retail gelöscht, die bereits hochgeladen wurden.

Console

1. Rufen Sie in der Search for Retail-Konsole die Seite Daten> auf.
   
   Zur Seite „Daten“

2. Klicken Sie oben rechts auf die Schaltfläche Merchant Center, um eine Liste Ihrer verknüpften Merchant Center-Konten zu öffnen.

3. Klicken Sie neben dem Merchant Center-Konto, dessen Verknüpfung Sie aufheben möchten, auf Verknüpfung aufheben und bestätigen Sie Ihre Auswahl im angezeigten Dialogfeld.

curl

Verwenden Sie die Methode MerchantCenterAccountLink.delete, um die Ressource MerchantCenterAccountLink zu entfernen.

curl -X DELETE \
 -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
 -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
 "https://retail.googleapis.com/v2alpha/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/merchantCenterAccountLinks/BRANCH_ID_MERCHANT_CENTER_ID"

Einschränkungen bei der Verknüpfung mit dem Merchant Center

• Ein Merchant Center-Konto kann mit einer beliebigen Anzahl von Katalogzweigen verknüpft werden, aber ein einzelner Katalogzweig kann nur mit einem Merchant Center-Konto verknüpft werden.

• Ein Merchant Center-Konto darf kein Mehrfachkundenkonto (MCA) sein. Sie können jedoch einzelne Unterkonten verknüpfen.

• Der erste Import nach der Verknüpfung Ihres Merchant Center-Kontos kann Stunden dauern. Die Dauer hängt von der Anzahl der Angebote im Merchant Center-Konto ab.

• Produktänderungen mit API-Methoden sind für Zweige deaktiviert, die mit einem Merchant Center-Konto verknüpft sind. Alle Änderungen an den Produktkatalogdaten in diesen Branches müssen mit dem Merchant Center vorgenommen werden. Diese Änderungen werden dann automatisch mit Vertex AI Search for Retail synchronisiert.

• Der Sammlungsprodukttyp wird für Branches, die die Merchant Center-Verknüpfung verwenden, nicht unterstützt.

• Ihr Merchant Center-Konto kann nur mit leeren Katalogzweigen verknüpft werden, um die Richtigkeit der Daten zu gewährleisten. Wie Sie Produkte aus einem Katalogzweig löschen, erfahren Sie unter Produktinformationen löschen.

Katalogdaten aus dem Merchant Center importieren

Mit dem Merchant Center können Sie Ihre Händler- und Produktdaten für Shopping-Anzeigen und andere Google-Dienste verfügbar machen.

Sie können mithilfe des Merchant Center-Schemas einmalig Katalogdaten aus dem Merchant Center per Bulk-Import aus BigQuery importieren (nur Empfehlungen).

Bulk-Import aus dem Merchant Center

Sie können Katalogdaten aus dem Merchant Center mit der Search for Retail-Konsole oder der Methode products.import importieren. Der Bulk-Import ist ein einmaliger Vorgang und wird nur für Empfehlungen unterstützt.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihren Katalog aus dem Merchant Center zu importieren:

1. Richten Sie mithilfe der Anleitung unter Merchant Center-Übertragungen eine Übertragung vom Merchant Center zu BigQuery ein.

   Dazu verwenden Sie das Tabellenschema der Google Merchant Center-Produkte. Konfigurieren Sie Ihre Übertragung so, dass sie täglich wiederholt wird, aber konfigurieren Sie Ihre Ablaufzeit von zwei Tagen.

2. Wenn sich Ihr BigQuery-Dataset in einem anderen Projekt befindet, konfigurieren Sie die erforderlichen Berechtigungen, damit Vertex AI Search for Retail auf das BigQuery-Dataset zugreifen kann. Weitere Informationen

3. Importieren Sie Ihre Katalogdaten aus BigQuery in Vertex AI Search for Retail.

   Console

   1. Rufen Sie in der Search for Retail-Konsole die Seite Daten> auf.
      
      Zur Seite „Daten“

   2. Klicken Sie auf Importieren, um das Feld „Importieren“ zu öffnen.

   3. Wählen Sie Produktkatalog aus.

   4. Wählen Sie BigQuery als Datenquelle aus.

   5. Wählen Sie den Zweig aus, in den Sie Ihren Katalog hochladen.

   6. Wählen Sie Merchant Center als Datenschema aus.

   7. Geben Sie die BigQuery-Tabelle an, wo sich die Daten befinden.

   8. Optional: Geben Sie den Speicherort eines Cloud Storage-Bucket in Ihrem Projekt als temporären Speicherort für Ihre Daten ein.

      Wenn keine Angabe erfolgt, wird ein Standardspeicherort verwendet. Wenn Sie einen Speicherort angeben, müssen sich BigQuery und der Cloud Storage-Bucket in derselben Region befinden.

   9. Wählen Sie aus, ob ein wiederkehrender Upload Ihrer Katalogdaten geplant werden soll.

   10. Wenn Sie Ihren Katalog zum ersten Mal importieren oder den Katalog nach dem Löschen noch einmal importieren, wählen Sie die Produktebenen aus. Weitere Informationen zu Produktebenen

       Das Ändern der Konfiguration auf Produktebene, nachdem Daten importiert wurden, erfordert einen erheblichen Aufwand.

       Wichtig :Sie können die Suche nach Projekten mit einem Produktkatalog, der nur in Form von Varianten aufgenommen wurde, nicht aktivieren. Wenn Sie Varianten suchen und aufnehmen möchten, verwenden Sie die Produktebene primary.

   11. Klicken Sie auf Importieren.

   curl

   1. Legen Sie die Produktebenen mithilfe der Methode Catalog.patch fest, wenn Sie Ihren Katalog zum ersten Mal hochladen oder den Katalog nach dem Löschen noch einmal importieren. Für diesen Vorgang ist die Rolle "Einzelhandelsadministrator" erforderlich. Weitere Informationen zu Produktebenen

      • ingestionProductType: Unterstützt die Werte primary (Standard) und variant.
      • merchantCenterProductIdField: Unterstützt die Werte offerId (Standard) und itemGroupId. Wenn Sie das Merchant Center nicht verwenden, legen Sie den Standardwert offerId fest.

      curl -X PATCH \
      -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
      -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
      --data '{
      "productLevelConfig": {
        "ingestionProductType": "PRODUCT_TYPE",
        "merchantCenterProductIdField": "PRODUCT_ID_FIELD"
      }
      }' \
      "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog"

   2. Importieren Sie den Katalog mit der Methode Products.import.

      • DATASET_ID: Die ID des BigQuery-Datasets.
      • TABLE_ID: Die ID der BigQuery-Tabelle, die Ihre Daten enthält.
      • STAGING_DIRECTORY: Optional. Ein Cloud Storage-Verzeichnis, das als Zwischenspeicherort für Ihre Daten verwendet wird, bevor sie in BigQuery importiert werden. Lassen Sie dieses Feld leer, um automatisch ein temporäres Verzeichnis zu erstellen (empfohlen).
      • ERROR_DIRECTORY: Optional. Ein Cloud Storage-Verzeichnis für Fehlerinformationen zum Import. Lassen Sie dieses Feld leer, damit automatisch ein temporäres Verzeichnis erstellt wird (empfohlen).
      • dataSchema: Verwenden Sie für das Attribut dataSchema den Wert product_merchant_center. Siehe Tabellenschema für Merchant Center-Produkte.

      Wir empfehlen, keine Staging- oder Fehlerverzeichnisse anzugeben. Auf diese Weise kann automatisch ein Cloud Storage-Bucket mit neuen Staging- und Fehlerverzeichnissen erstellt werden. Diese Verzeichnisse werden in derselben Region wie das BigQuery-Dataset erstellt und sind für jeden Import eindeutig. Dadurch wird verhindert, dass mehrere Importjobs Daten in dasselbe Verzeichnis bereitstellen und möglicherweise dieselben Daten noch einmal importieren. Nach drei Tagen werden der Bucket und die Verzeichnisse automatisch gelöscht, um die Speicherkosten zu senken.

      Ein automatisch erstellter Bucket-Name enthält die Projekt-ID, die Bucket-Region und den Datenschemanamen, getrennt durch Unterstriche (z. B. 4321_us_catalog_retail). Die automatisch erstellten Verzeichnisse heißen staging oder errors, gefolgt von einer Nummer (z. B. staging2345 oder errors5678).

      Wenn Sie Verzeichnisse angeben, muss sich der Cloud Storage-Bucket in derselben Region wie das BigQuery-Dataset befinden. Andernfalls schlägt der Import fehl. Geben Sie die Staging- und Fehlerverzeichnisse im Format gs://<bucket>/<folder>/ an. Sie sollten unterschiedlich sein.

     curl -X POST \
          -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
          -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
          --data '{
            "inputConfig":{
               "bigQuerySource": {
                 "datasetId":"DATASET_ID",
                 "tableId":"TABLE_ID",
                 "dataSchema":"product_merchant_center"
               }
             }
         }' \
        "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/0/products:import"
   

Katalogdaten aus BigQuery importieren

Wenn Sie Katalogdaten im richtigen Format aus BigQuery importieren möchten, verwenden Sie das Vertex AI Search for Retail-Schema, um eine BigQuery-Tabelle mit dem richtigen Format zu erstellen und die leere Tabelle mit Ihren Katalogdaten zu laden. Laden Sie Ihre Daten dann in Vertex AI Search for Retail hoch.

Weitere Informationen zu BigQuery-Tabellen finden Sie unter Einführung in Tabellen. Hilfe zu BigQuery-Abfragen finden Sie unter BigQuery-Daten abfragen.

---

Klicken Sie auf Anleitung, um eine detaillierte Anleitung für diese Aufgabe direkt im Cloud Shell-Editor zu erhalten:

Anleitung

---

So importieren Sie Ihren Katalog:

1. Wenn sich Ihr BigQuery-Dataset in einem anderen Projekt befindet, konfigurieren Sie die erforderlichen Berechtigungen, damit Vertex AI Search for Retail auf das BigQuery-Dataset zugreifen kann. Weitere Informationen

2. Importieren Sie Ihre Katalogdaten in Vertex AI Search for Retail.

   Console

   1. Rufen Sie in der Search for Retail-Konsole die Seite Daten> auf.
      
      Zur Seite „Daten“
   2. Klicken Sie auf Importieren, um den Bereich Daten importieren zu öffnen.
   3. Wählen Sie Produktkatalog aus.
   4. Wählen Sie BigQuery als Datenquelle aus.
   5. Wählen Sie den Zweig aus, in den Sie Ihren Katalog hochladen.
   6. Wählen Sie Schema für Retail-Produktkataloge aus. Dies ist das Produktschema für Vertex AI Search for Retail.
   7. Geben Sie die BigQuery-Tabelle an, wo sich die Daten befinden.
   8. Optional: Geben Sie unter Erweiterte Optionen anzeigen den Speicherort eines Cloud Storage-Bucket in Ihrem Projekt als temporären Speicherort für Ihre Daten ein.
      
      Wenn keine Angabe erfolgt, wird ein Standardstandort verwendet. Wenn angegeben, müssen sich BigQuery und der Cloud Storage-Bucket in derselben Region befinden.
   9. Wenn Sie die Suche nicht aktiviert haben und das Merchant Center-Schema verwenden, wählen Sie die Produktebene aus.
      
      Wählen Sie die Produktebene aus, wenn Sie Ihren Katalog zum ersten Mal importieren oder den Katalog nach dem dauerhaften Löschen noch einmal importieren. Weitere Informationen zu Produktebenen Das Ändern der Produktebenen nach dem Import von Daten ist mit einem erheblichen Aufwand verbunden.
      
      Wichtig:Sie können die Suche nach Projekten mit einem Produktkatalog, der als Varianten aufgenommen wurde, nicht aktivieren.
   10. Klicken Sie auf Importieren.

   curl

   1. Legen Sie die Produktebenen mithilfe der Methode Catalog.patch fest, wenn Sie Ihren Katalog zum ersten Mal hochladen oder den Katalog nach dem Löschen noch einmal importieren. Für diesen Vorgang ist die Rolle "Einzelhandelsadministrator" erforderlich.

      • ingestionProductType: Unterstützt die Werte primary (Standard) und variant.
      • merchantCenterProductIdField: Unterstützt die Werte offerId und itemGroupId. Wenn Sie das Merchant Center nicht verwenden, müssen Sie dieses Feld nicht festlegen.

      curl -X PATCH \
      -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
      -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
       --data '{
         "productLevelConfig": {
           "ingestionProductType": "PRODUCT_TYPE",
           "merchantCenterProductIdField": "PRODUCT_ID_FIELD"
         }
       }' \
      "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog"
      

   2. Erstellen Sie eine Datendatei für die Eingabeparameter für den Import.

      Verwenden Sie das Objekt BigQuerySource, um auf Ihr BigQuery-Dataset zu verweisen.

      • DATASET_ID: Die ID des BigQuery-Datasets.
      • TABLE_ID: Die ID der BigQuery-Tabelle, die Ihre Daten enthält.
      • PROJECT_ID: Die Projekt-ID, in der sich die BigQuery-Quelle befindet. Wenn keine Angabe erfolgt, wird die Projekt-ID von der übergeordneten Anfrage übernommen.
      • STAGING_DIRECTORY: Optional. Ein Cloud Storage-Verzeichnis, das als Zwischenspeicherort für Ihre Daten verwendet wird, bevor sie in BigQuery importiert werden. Lassen Sie dieses Feld leer, um automatisch ein temporäres Verzeichnis zu erstellen (empfohlen).
      • ERROR_DIRECTORY: Optional. Ein Cloud Storage-Verzeichnis für Fehlerinformationen zum Import. Lassen Sie dieses Feld leer, damit automatisch ein temporäres Verzeichnis erstellt wird (empfohlen).
      • dataSchema: Verwenden Sie für das Attribut dataSchema den Wert product (Standard). Sie verwenden das Vertex AI Search for Retail-Schema.

      Wir empfehlen, keine Staging- oder Fehlerverzeichnisse anzugeben. Auf diese Weise kann automatisch ein Cloud Storage-Bucket mit neuen Staging- und Fehlerverzeichnissen erstellt werden. Diese Verzeichnisse werden in derselben Region wie das BigQuery-Dataset erstellt und sind für jeden Import eindeutig. Dadurch wird verhindert, dass mehrere Importjobs Daten in dasselbe Verzeichnis bereitstellen und möglicherweise dieselben Daten noch einmal importieren. Nach drei Tagen werden der Bucket und die Verzeichnisse automatisch gelöscht, um die Speicherkosten zu senken.

      Ein automatisch erstellter Bucket-Name enthält die Projekt-ID, die Bucket-Region und den Datenschemanamen, getrennt durch Unterstriche (z. B. 4321_us_catalog_retail). Die automatisch erstellten Verzeichnisse heißen staging oder errors, gefolgt von einer Nummer (z. B. staging2345 oder errors5678).

      Wenn Sie Verzeichnisse angeben, muss sich der Cloud Storage-Bucket in derselben Region wie das BigQuery-Dataset befinden. Andernfalls schlägt der Import fehl. Geben Sie die Staging- und Fehlerverzeichnisse im Format gs://<bucket>/<folder>/ an. Sie sollten unterschiedlich sein.

      {
         "inputConfig":{
           "bigQuerySource": {
             "projectId":"PROJECT_ID",
             "datasetId":"DATASET_ID",
             "tableId":"TABLE_ID",
             "dataSchema":"product"}
            }
      }
      

   3. Importieren Sie die Kataloginformationen. Stellen Sie dazu eine POST-Anfrage an die REST-Methode Products:import und geben Sie den Namen der Datendatei an (hier als input.json dargestellt).

      curl -X POST \
      -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
      -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" -d @./input.json \
      "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/0/products:import"
      

      Sie können den Status programmatisch mit der API prüfen. Sie sollten ein Antwortobjekt erhalten, das in etwa so aussieht:

      {
      "name": "projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/import-products-123456",
      "done": false
      }
      

      Das Feld "Name" ist die ID des Vorgangsobjekts. Um den Status dieses Objekts anzufordern, ersetzen Sie das Feld "Name" durch den Wert, der von der Methode import zurückgegeben wird, bis das Feld done als true zurückgegeben wird:

      curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
      "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/import-products-123456"
      

      Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, hat das zurückgegebene Objekt den done-Wert true und enthält ein Statusobjekt, das dem folgenden Beispiel ähnelt:

      { "name": "projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/import-products-123456",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.retail.v2.ImportMetadata",
        "createTime": "2020-01-01T03:33:33.000001Z",
        "updateTime": "2020-01-01T03:34:33.000001Z",
        "successCount": "2",
        "failureCount": "1"
      },
      "done": true,
      "response": {
      "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.retail.v2.ImportProductsResponse",
      },
      "errorsConfig": {
        "gcsPrefix": "gs://error-bucket/error-directory"
      }
      }
      

      Sie können die Dateien im Fehlerverzeichnis in Cloud Storage prüfen, um festzustellen, ob während des Imports Fehler aufgetreten sind.

Zugriff auf BigQuery-Dataset einrichten

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um den Zugriff einzurichten, wenn sich Ihr BigQuery-Dataset in einem anderen Projekt als Ihr Vertex AI Search for Retail-Dienst befindet.

1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite IAM.

   Zur Seite "IAM"

2. Wählen Sie Ihr Vertex AI Search for Retail-Projekt aus.

3. Suchen Sie das Dienstkonto mit dem Namen Retail-Dienstkonto.

   Wenn Sie noch keinen Importvorgang gestartet haben, wird dieses Dienstkonto möglicherweise nicht aufgeführt. Wenn dieses Dienstkonto nicht angezeigt wird, kehren Sie zur Importaufgabe zurück und initiieren den Import. Wenn der Vorgang aufgrund von Berechtigungsfehlern fehlschlägt, kehren Sie hier zurück und führen Sie diese Aufgabe aus.

4. Kopieren Sie die ID des Dienstkontos, die wie eine E-Mail-Adresse aussieht (z. B. [e-mail]).

5. Wechseln Sie zu Ihrem BigQuery-Projekt (auf derselben Seite IAM & Verwaltung) und klicken Sie auf  Zugriff gewähren.

6. Geben Sie unter Neue Hauptkonten die Kennung für das Dienstkonto von Vertex AI Search for Retail ein und wählen Sie die Rolle BigQuery > BigQuery-Nutzer aus.

7. Klicken Sie auf Weitere Rolle hinzufügen und wählen Sie BigQuery > BigQuery-Dateneditor aus.

   Wenn Sie die Rolle "Datenbearbeiter" nicht für das gesamte Projekt bereitstellen möchten, können Sie diese Rolle direkt dem Dataset hinzufügen. Weitere Informationen

8. Klicken Sie auf Speichern.

Katalogdaten aus Cloud Storage importieren

Zum Importieren von Katalogdaten im JSON-Format erstellen Sie eine oder mehrere JSON-Dateien mit den Katalogdaten, die Sie importieren möchten, und laden sie in Cloud Storage hoch. Von dort können Sie sie in Vertex AI Search for Retail importieren.

Ein Beispiel für das JSON-Produktelementformat finden Sie unter JSON-Datenformat für Produktelemente.

Informationen zum Hochladen von Dateien in Cloud Storage finden Sie unter Objekte hochladen.

1. Achten Sie darauf, dass das Vertex AI Search for Retail-Dienstkonto die Berechtigung zum Lesen und Schreiben in den Bucket hat.

   Das Vertex AI Search for Retail-Dienstkonto ist in der Google Cloud Console auf der IAM-Seite unter dem Namen Retail Service Account aufgeführt. Verwenden Sie die Kennung des Dienstkontos, die wie eine E-Mail-Adresse aussieht (z. B. [e-mail]), wenn Sie das Konto Ihren Bucket-Berechtigungen hinzufügen.

2. Importieren Sie Ihre Katalogdaten.

   Console

   1. Rufen Sie in der Search for Retail-Konsole die Seite Daten> auf.
      
      Zur Seite „Daten“
   2. Klicken Sie auf Importieren, um den Bereich Daten importieren zu öffnen.
   3. Wählen Sie Produktkatalog als Datenquelle aus.
   4. Wählen Sie den Zweig aus, in den Sie Ihren Katalog hochladen.
   5. Wählen Sie als Schema Retail Product Catalogs Schema (Schema für Retail-Produktkataloge) aus.
   6. Geben Sie den Cloud Storage-Speicherort Ihrer Daten ein.
   7. Wenn die Suche nicht aktiviert ist, wählen Sie die Produktebenen aus.
      
      Sie müssen die Produktebenen auswählen, wenn Sie Ihren Katalog zum ersten Mal importieren oder den Katalog nach dem dauerhaften Löschen noch einmal importieren. Weitere Informationen zu Produktebenen Das Ändern der Produktebenen nach dem Import von Daten ist mit einem erheblichen Aufwand verbunden.
      
      Wichtig:Sie können die Suche nach Projekten mit einem Produktkatalog, der als Varianten aufgenommen wurde, nicht aktivieren.
   8. Klicken Sie auf Importieren.

   curl

   1. Wenn Sie Ihren Katalog zum ersten Mal hochladen oder den Katalog nach dem Löschen noch einmal importieren, legen Sie die Produktebenen mit der Methode Catalog.patch fest. Weitere Informationen zu Produktebenen

      • ingestionProductType: Unterstützt die Werte primary (Standard) und variant.
      • merchantCenterProductIdField: Unterstützt die Werte offerId und itemGroupId. Wenn Sie das Merchant Center nicht verwenden, müssen Sie dieses Feld nicht festlegen.

      curl -X PATCH \
      -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
      -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
       --data '{
         "productLevelConfig": {
           "ingestionProductType": "PRODUCT_TYPE",
           "merchantCenterProductIdField": "PRODUCT_ID_FIELD"
         }
       }' \
      "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog"
      

   2. Erstellen Sie eine Datendatei für die Eingabeparameter für den Import. Verwenden Sie das Objekt GcsSource, um auf Ihren Cloud Storage-Bucket zu verweisen.

      Sie können mehrere Dateien oder nur eine bereitstellen. In diesem Beispiel werden zwei Dateien verwendet.

      • INPUT_FILE: Eine oder mehrere Dateien in Cloud Storage, die Ihre Katalogdaten enthalten.
      • ERROR_DIRECTORY: Ein Cloud Storage-Verzeichnis für Fehlerinformationen zum Import.

      Die Felder der Eingabedatei müssen das Format gs://<bucket>/<path-to-file>/ haben. Das Fehlerverzeichnis muss das Format gs://<bucket>/<folder>/ haben. Wenn das Fehlerverzeichnis nicht vorhanden ist, wird es erstellt. Der Bucket muss bereits vorhanden sein.

      {
      "inputConfig":{
       "gcsSource": {
         "inputUris": ["INPUT_FILE_1", "INPUT_FILE_2"]
        }
      },
      "errorsConfig":{"gcsPrefix":"ERROR_DIRECTORY"}
      }
      

   3. Importieren Sie die Kataloginformationen. Stellen Sie dazu eine POST-Anfrage an die REST-Methode Products:import und geben Sie den Namen der Datendatei an (hier als input.json dargestellt).

      curl -X POST \
      -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
      -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" -d @./input.json \
      "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/0/products:import"
      

      Der Status des Importvorgangs lässt sich am einfachsten in der Google Cloud Console prüfen. Weitere Informationen finden Sie unter Status für einen bestimmten Integrationsvorgang ansehen.

      Sie können den Status auch programmatisch mit der API prüfen. Sie sollten ein Antwortobjekt erhalten, das in etwa so aussieht:

      {
      "name": "projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/import-products-123456",
      "done": false
      }
      

      Das Feld "Name" ist die ID des Vorgangsobjekts. Sie fordern den Status dieses Objekts an. Ersetzen Sie dabei das Feld "Name" durch den von der Importmethode zurückgegebenen Wert, bis das Feld done als true zurückgegeben wird:

      curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
      "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/[OPERATION_NAME]"
      

      Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, hat das zurückgegebene Objekt den done-Wert true und enthält ein Statusobjekt, das dem folgenden Beispiel ähnelt:

      { "name": "projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/import-products-123456",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.retail.v2.ImportMetadata",
        "createTime": "2020-01-01T03:33:33.000001Z",
        "updateTime": "2020-01-01T03:34:33.000001Z",
        "successCount": "2",
        "failureCount": "1"
      },
      "done": true,
      "response": {
      "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.retail.v2.ImportProductsResponse"
      },
      "errorsConfig": {
        "gcsPrefix": "gs://error-bucket/error-directory"
      }
      }
      

      Sie können die Dateien im Fehlerverzeichnis in Cloud Storage prüfen, um festzustellen, welche Art von Fehlern beim Import aufgetreten sind.

Katalogdaten inline importieren

curl

Sie importieren Ihre Kataloginformationen inline, indem Sie eine POST-Anfrage an die REST-Methode Products:import stellen und Ihre Katalogdaten mithilfe des productInlineSource-Objekts angeben.

Sie stellen ein komplettes Produkt in einer einzigen Zeile bereit. Jedes Produkt sollte in einer eigenen Zeile stehen.

Ein Beispiel für das JSON-Produktelementformat finden Sie unter JSON-Datenformat für Produktelemente.

1. Erstellen Sie die JSON-Datei für Ihr Produkt und nennen Sie sie ./data.json:

   {
   "inputConfig": {
   "productInlineSource": {
     "products": [
       { PRODUCT_1 }
       { PRODUCT_2 }
     ]
   }
   }
   }
   

2. Rufen Sie die Methode POST auf:

   curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    --data @./data.json \
   "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/0/products:import"
   

Java

public static String importProductsFromInlineSource(
    List<Product> productsToImport)
    throws IOException, InterruptedException, ExecutionException {
  ProductServiceClient productClient = getProductServiceClient();

  ProductInlineSource inlineSource = ProductInlineSource.newBuilder()
      .addAllProducts(productsToImport)
      .build();

  ProductInputConfig inputConfig = ProductInputConfig.newBuilder()
      .setProductInlineSource(inlineSource)
      .build();

  ImportProductsRequest importRequest = ImportProductsRequest.newBuilder()
      .setParent(IMPORT_PARENT)
      .setRequestId(REQUEST_ID)
      .setReconciliationMode(ReconciliationMode.INCREMENTAL)
      .setInputConfig(inputConfig)
      .build();

  String operationName = productClient
      .importProductsAsync(importRequest).getName();

  productClient.shutdownNow();
  productClient.awaitTermination(2, TimeUnit.SECONDS);

  return operationName;
}

JSON-Datenformat für Produktelemente

Die Product-Einträge in Ihrer JSON-Datei sollten wie die folgenden Beispiele aussehen.

Sie stellen ein komplettes Produkt in einer einzigen Zeile bereit. Jedes Produkt sollte in einer eigenen Zeile stehen.

Wichtig :Die Zeilenumbrüche in diesem Beispiel dienen der besseren Lesbarkeit. Außer bei Zeilenumbrüchen zwischen Produkten dürfen die JSON-Daten keine Zeilenumbrüche enthalten.

Pflichtfelder:

  {
    "id": "1234",
    "categories": "Apparel & Accessories > Shoes",
    "title": "ABC sneakers"
  }
  {
    "id": "5839",
    "categories": "casual attire > t-shirts",
    "title": "Crew t-shirt"
  }

Vollständiges Objekt:

  {
    "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/0/products/1234",
    "id": "1234",
    "categories": "Apparel & Accessories > Shoes",
    "title": "ABC sneakers",
    "description": "Sneakers for the rest of us",
    "attributes": { "vendor": {"text": ["vendor123", "vendor456"]} },
    "language_code": "en",
    "tags": [ "black-friday" ],
    "priceInfo": {
      "currencyCode": "USD", "price":100, "originalPrice":200, "cost": 50
    },
    "availableTime": "2020-01-01T03:33:33.000001Z",
    "availableQuantity": "1",
    "uri":"http://example.com",
    "images": [
      {"uri": "http://example.com/img1", "height": 320, "width": 320 }
    ]
  }
  {
    "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/0/products/4567",
    "id": "4567",
    "categories": "casual attire > t-shirts",
    "title": "Crew t-shirt",
    "description": "A casual shirt for a casual day",
    "attributes": { "vendor": {"text": ["vendor789", "vendor321"]} },
    "language_code": "en",
    "tags": [ "black-friday" ],
    "priceInfo": {
      "currencyCode": "USD", "price":50, "originalPrice":60, "cost": 40
    },
    "availableTime": "2020-02-01T04:44:44.000001Z",
    "availableQuantity": "2",
    "uri":"http://example.com",
    "images": [
      {"uri": "http://example.com/img2", "height": 320, "width": 320 }
    ]
  }

Historische Katalogdaten

Vertex AI Search for Retail unterstützt das Importieren und Verwalten historischer Katalogdaten. Historische Katalogdaten können hilfreich sein, wenn Sie historische Nutzerereignisse für das Modelltraining verwenden. Mit früheren Produktinformationen können bisherige Nutzerereignisdaten angereichert und die Modellgenauigkeit verbessert werden.

Historische Produkte werden als abgelaufene Produkte gespeichert. Sie werden nicht in Suchantworten zurückgegeben, sind aber für die API-Aufrufe Update, List und Delete sichtbar.

Historische Katalogdaten importieren

Wenn das Feld expireTime eines Produkts auf einen früheren Zeitstempel festgelegt ist, wird dieses Produkt als historisches Produkt betrachtet. Legen Sie die Verfügbarkeit des Produkts auf OUT_OF_STOCK fest, um Auswirkungen auf die Empfehlungen zu vermeiden.

Wir empfehlen die folgenden Methoden zum Importieren von Katalogdaten:

• Durch Aufrufen der Methode Product.Create
• Abgelaufene Produkte inline importieren
• Abgelaufene Produkte aus BigQuery importieren

Methode Product.Create aufrufen

Verwenden Sie die Methode Product.Create, um einen Product-Eintrag mit dem Feld expireTime zu erstellen, das auf einen früheren Zeitstempel gesetzt ist.

Inline-Import abgelaufener Produkte

Die Schritte sind mit dem Inline-Import identisch. Der einzige Unterschied ist, dass die Felder expireTime bei den Produkten auf einen Zeitstempel in der Vergangenheit gesetzt sein sollten.

Sie stellen ein komplettes Produkt in einer einzigen Zeile bereit. Jedes Produkt sollte in einer eigenen Zeile stehen.

Wichtig :Die Zeilenumbrüche in diesem Beispiel dienen der besseren Lesbarkeit. Außer bei Zeilenumbrüchen zwischen Produkten dürfen die JSON-Daten keine Zeilenumbrüche enthalten.

Ein Beispiel für ./data.json, das in der Inline-Importanfrage verwendet wird:

{
"inputConfig": {
  "productInlineSource": {
      "products": [
          {
            "id": "historical_product_001",
            "categories": "Apparel & Accessories > Shoes",
            "title": "ABC sneakers",
            "expire_time": {
              "second": "2021-10-02T15:01:23Z"  // a past timestamp
            }
          },
          {
            "id": "historical product 002",
            "categories": "casual attire > t-shirts",
            "title": "Crew t-shirt",
            "expire_time": {
              "second": "2021-10-02T15:01:24Z"  // a past timestamp
            }
          }
      ]
    }
  }
}

Abgelaufene Produkte aus BigQuery oder Cloud Storage importieren

Verwenden Sie dieselben Verfahren, die für das Importieren von Katalogdaten aus BigQuery oder das Importieren von Katalogdaten aus Cloud Storage beschrieben sind. Achten Sie jedoch darauf, im Feld expireTime einen Zeitstempel in der Vergangenheit festzulegen.

Deinen Katalog auf dem neuesten Stand halten

Die besten Ergebnisse erzielen Sie, wenn Ihr Katalog aktuelle Informationen enthält. Wir empfehlen, Ihren Katalog täglich zu importieren, um sicherzustellen, dass der Katalog aktuell ist. Sie können Importe mit Google Cloud Scheduler planen oder eine automatische Planungsoption auswählen, wenn Sie Daten über die Google Cloud Console importieren.

Sie können nur neue oder geänderte Produktelemente aktualisieren oder den gesamten Katalog importieren. Wenn Sie Produkte importieren, die sich bereits in Ihrem Katalog befinden, werden sie nicht noch einmal hinzugefügt. Jedes geänderte Element wird aktualisiert.

Hinweis: Wenn ein Element nicht mehr aktuell ist, legen Sie dessen Status auf OUT_OF_STOCK fest, anstatt es zu löschen, sodass vorherige Nutzerereignisse, die darauf verweisen, nicht ungültig werden.

Informationen zum Aktualisieren eines einzelnen Artikels finden Sie unter Produktinformationen aktualisieren.

Batch-Update

Sie können die Importmethode verwenden, um Ihren Katalog im Batch zu aktualisieren. Gehen Sie dabei genauso vor wie beim ersten Import. Führen Sie die Schritte unter Katalogdaten importieren aus.

Importzustand überwachen

So überwachen Sie die Katalogaufnahme und -integrität:

1. Auf der Search for Retail-Seite Daten auf dem Tab Katalog können Sie sich aggregierte Informationen zu Ihrem Katalog und eine Vorschau hochgeladener Produkte ansehen.

   Zur Seite "Daten"

2. Prüfen Sie, ob Sie Katalogdaten aktualisieren müssen, um die Qualität der Suchergebnisse zu verbessern und Leistungsstufen der Suche auf der Seite Datenqualität freizuschalten.

   Weitere Informationen zum Überprüfen der Suchdatenqualität und zum Anzeigen der Suchleistungsstufen finden Sie unter Suchleistungsstufen freischalten. Eine Zusammenfassung der verfügbaren Katalogmesswerte auf dieser Seite finden Sie unter Katalogqualitätsmesswerte.

   Zur Seite „Datenqualität“

3. Um Benachrichtigungen zu erstellen, die Sie über Fehler bei Ihren Datenuploads informieren, folgen Sie der Anleitung unter Cloud Monitoring-Benachrichtigungen einrichten.

   Um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen, ist es wichtig, deinen Katalog auf dem neuesten Stand zu halten. Verwenden Sie Benachrichtigungen, um die Importfehlerraten zu überwachen und bei Bedarf Maßnahmen zu ergreifen.

Nächste Schritte

• Nutzerereignisse aufzeichnen
• Zusammengefasste Informationen zu Ihrem Katalog ansehen
• Richten Sie Benachrichtigungen über den Datenupload ein.