Kataloginformationen importieren

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

Die Importverfahren auf dieser Seite gelten sowohl für Empfehlungen als auch für die Suche. Nach dem Datenimport Beide Dienste können diese Daten nutzen. Sie müssen also nicht dieselben Daten zweimal, wenn Sie beide Dienste nutzen.

Katalogdaten aus BigQuery importieren

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie eine BigQuery-Tabelle für den Import verwenden große Mengen Katalogdaten ohne Einschränkungen zu nutzen.

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Katalogdaten aus Cloud Storage importieren

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

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Katalogdaten inline importieren

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

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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 vorhanden sind, leidet 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 Gruppen Produkte sind Primärprodukte und Varianten. Bevor Sie Daten hochladen, siehe Produktebenen.

  Konfiguration auf Produktebene ändern, nachdem Sie Daten importiert haben erfordert einen erheblichen Aufwand.

  Primäre Elemente werden als Suchergebnisse oder Empfehlungen zurückgegeben. Variante Elemente jedoch nicht.

  Lautet die primäre SKU-Gruppe beispielsweise „V-Hemd“, dann ist das ein T-Shirt mit einem T-Shirt und vielleicht Rundhalsausschnitt und ein Hemd mit Rundhalsausschnitt. Wenn keine Varianten verwendet werden, Jede SKU ist eine Primärversion, dann jede Kombination aus Farbe und Größe des V-Ausschnitts wird als eigenes Element im Empfehlungsbereich zurückgegeben: „Brauner V-Ausschnitt“ Hemd, Größe XL“, „Braun V-Ausschnitt, Größe L“ bis „Weißer V-Ausschnitt“ Shirt, Größe M", "Weißes Shirt mit V-Ausschnitt, 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.

• Verwenden Sie für alle Ereignisse dieselbe Währung, insbesondere wenn Sie Google Cloud Console, um Umsatzmesswerte abzurufen. 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 erfolgen, wenn Sie Ihren Katalog mithilfe der Search for Retail-Konsole. 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 mit Ausnahme der Merchant Center-Verknüpfung. Zeitplan regelmäßige Katalogimporte (idealerweise täglich), um sicherzustellen, dass 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 Laden Sie ein Produkt hoch.

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	Katalogdaten durch Verknüpfung über das Merchant Center importieren mit Vertex AI Search for Retail. 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	Daten aus einer zuvor geladenen BigQuery-Tabelle importieren, die das Vertex AI Search for Retail-Schema oder Merchant Center-Schema. Kann mit der Methode Google Cloud Console oder curl.
	Wann er genutzt wird	Wenn Sie Produktkataloge mit vielen Attributen haben. BigQuery beim Import wird das Vertex AI Search for Retail-Schema verwendet, als bei anderen Importoptionen, einschließlich benutzerdefinierter Schlüssel/Wert-Paare Attribute. Wenn Sie große Datenmengen haben. In BigQuery gibt es kein Datenlimit. Wenn Sie BigQuery bereits verwenden.
	Beschränkungen	Erfordert den zusätzlichen Schritt, eine BigQuery-Tabelle zu erstellen, 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 über die Google Cloud Console erfolgen oder curl verwenden. 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. Verwendungen Das ProductInlineSource-Objekt, das weniger Produkte enthält Katalogattribute als das Vertex AI Search for Retail-Schema, unterstützt jedoch benutzerdefinierte Attribute.
	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 Branch importieren, muss der Katalog-Branch leer sein. Dadurch wird die Integrität der Daten gewährleistet, die in den Zweig. Wenn der Zweig leer ist, können Sie neue Katalogdaten importieren und den Zweig mit einem Händlerkonto zu verknüpfen.

Wenn Sie Live-Vorhersagen oder Suchzugriffe bereitstellen und planen, Ihre Standardeinstellung dauerhaft zu löschen Zweig sollten Sie zuerst einen anderen Zweig als Standard festlegen, bevor Sie ihn dauerhaft löschen. Da der Standardzweig nach dem Löschen leere Ergebnisse liefert, wird das Live-Standardzweig kann zu einem Ausfall führen.

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

1. Gehen Sie zu Daten > in der Search for Retail-Konsole.
   
   Zur Seite „Daten“

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

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

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

   Hinweis: Das Löschen von Daten aus einem Katalogzweig kann nicht rückgängig gemacht werden.

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

   Ein langwieriger Vorgang wird gestartet, um Daten aus dem Katalogzweig zu entfernen. Wenn das dauerhafte Löschen abgeschlossen ist, wird der Status in der folgenden Tabelle angezeigt: der Liste Produktkatalog unter Aktivitätsstatus .

   Hinweis: Die Liste der Katalogdaten des Zweigs wird nach dem das dauerhafte Löschen abgeschlossen ist. Du musst die Seite aktualisieren, um eine aktualisierte Liste zu sehen für den Zweig.

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 verknüpfen. für Vertex AI Search for Retail. Nach der Verknüpfung werden die Kataloginformationen in Ihrem Merchant Center-Konto sofort in die 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. Mit einer Standardzugriffsrolle können Sie zwar die Merchant Center-Feeds in der Benutzeroberfläche lesen, aber wenn Sie versuchen, das Merchant Center mit Vertex AI Search for Retail zu synchronisieren, erhalten Sie eine Fehlermeldung. Daher müssen Sie Ihre Rolle entsprechend upgraden, bevor Sie Ihr Merchant Center-Konto mit Vertex AI Search for Retail synchronisieren können.

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

Durch die Verknüpfung Ihres Merchant Center-Kontos werden keine Produkte in Vertex AI Search for Retail gelöscht. Informationen zum Löschen von importierten Produkten finden Sie unter Produktinformationen löschen

Merchant Center-Konto synchronisieren

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

Console

1. Gehen Sie zu Daten > in der Search for Retail-Konsole.
   
   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. Wenn Sie Ihr Konto nicht sehen, setzen Sie ein Häkchen bei 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 sowohl auf das Merchant Center-Konto als auch auf die Vertex AI Search for Retail-API Zugriff 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-Konto.
   • BRANCH_ID: Die ID des Zweigs, mit dem die Verknüpfung hergestellt werden soll mit. Akzeptiert die Werte "0", "1" oder "2".
   • LANGUAGE_CODE: (OPTIONAL) Der aus zwei Buchstaben bestehende Sprachcode der die Produkte, die Sie importieren möchten. Wie in Merchant Center in der Spalte Language der Produkt. Wenn die Richtlinie nicht konfiguriert ist, werden alle Sprachen importiert.
   • FEED_LABEL: (OPTIONAL) Das Feedlabel der Produkte, die Sie importieren möchten. Sie sehen das Feedlabel in Merchant Center im Feedlabel des Produkts Spaltenprodukt. Wenn die Richtlinie nicht konfiguriert ist, werden alle Feedlabels importiert.
   • FEED_FILTERS: (OPTIONAL) Liste mit Hauptfeeds, aus denen die Produkte importiert. Wenn Sie keine Feeds auswählen, Merchant Center-Kontofeeds sind freigegeben. IDs finden Sie unter Datenfeeds für die Content API oder im Merchant Center einen Feed und Abrufen der Feed-ID aus dem Parameter dataSourceId in die Website-URL. Zum Beispiel: mc/products/sources/detail?a=MERCHANT_CENTER_ID&dataSourceId=PRIMARY_FEED_ID.

Wenn Sie Ihr verknüpftes Merchant Center-Konto aufrufen möchten, gehen Sie zur Suchen Sie in der Konsole auf der Seite Daten in der Search for Retail-Konsole auf das Merchant Center. oben rechts auf der Seite. Daraufhin wird das verknüpfte Merchant Center-Konto Konten. Sie können auch weitere Merchant Center-Konten hinzufügen, Konten aus diesem Steuerfeld.

Weitere Informationen finden Sie unter Aggregierte Informationen zum Katalog ansehen für um die importierten Produkte anzuzeigen.

Verknüpfungen mit Ihrem Merchant Center-Konto auflisten

Listen Sie die Verknüpfungen Ihres Merchant Center-Kontos auf.

Console

1. Gehen Sie zu Daten > in der Search for Retail-Konsole.
   
   Zur Seite „Daten“

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

curl

Methode MerchantCenterAccountLink.list verwenden 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, wird dieses Konto nicht mehr mit Vertex AI Search for Retail synchronisiert. Bei diesem Verfahren alle Produkte in Vertex AI Search for Retail, die bereits hochgeladen.

Console

1. Gehen Sie zu Daten > in der Search for Retail-Konsole.
   
   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 den MerchantCenterAccountLink.delete. zum Entfernen der Ressource MerchantCenterAccountLink.

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). Sie können jedoch einzelne Unterkonten.

• 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.

• Alle Produktänderungen mit API-Methoden sind ist für Zweigstellen 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 synchronisiert. für Vertex AI Search for Retail.

• 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. Informationen zum Löschen von Produkten aus einem Katalogzweig finden 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 Katalogdaten als Bulk-Import aus dem Merchant Center als einmalige Prozedur aus BigQuery mithilfe der Methode Merchant Center-Schema (nur Empfehlungen).

Bulk-Import aus dem Merchant Center

Sie können Katalogdaten aus dem Merchant Center mit der Suchen Sie nach der Retail-Konsole oder der Methode products.import. Massenanzeige Der Import ist ein einmaliger Vorgang und wird nur für Empfehlungen.

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 Methode erforderlichen Berechtigungen, damit Vertex AI Search for Retail auf die BigQuery-Dataset Weitere Informationen

3. Katalogdaten aus BigQuery importieren 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 das Feld wird Ihr Projekt als temporären Speicherort für Ihre Daten festgelegt.

      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

       Konfiguration auf Produktebene ändern, nachdem Sie welche erfordert einen erheblichen Aufwand.

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

   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 nicht Merchant Center auf den Standardwert offerId festgelegt.

      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. automatisch eine temporäre -Verzeichnis (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. Cloud Storage-Bucket mit neuen Staging- und Fehlerverzeichnissen automatisch erstellt wird. Diese Verzeichnisse werden im selben Region als BigQuery-Dataset und sind für jeden Import eindeutig Dadurch wird verhindert, dass mehrere Importjobs Daten im selben Verzeichnis bereitstellen. und ggf. 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

Verwenden Sie das Vertex AI Search for Retail-Schema, um Katalogdaten im richtigen Format aus BigQuery zu importieren. Erstellen Sie dann eine BigQuery-Tabelle mit dem richtigen Format und laden Sie die leere Tabelle mit Ihren Katalogdaten. Daten hochladen für Vertex AI Search for Retail.

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

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

Anleitung

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So importieren Sie Ihren Katalog:

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

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

   Console

   1. Gehen Sie zu Daten > in der Search for Retail-Konsole.
      
      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 Standort eines Cloud Storage-Bucket in Ihrem Projekt als temporärer Speicherort für Ihre Daten.
      
      Wenn keine Angabe erfolgt, wird ein Standardstandort verwendet. Wenn angegeben, werden die BigQuery- und Der Cloud Storage-Bucket muss sich in derselben Region befinden.
   9. Wenn Sie die Suche nicht aktiviert haben und das Merchant Center-Schema und wählen Sie die Produktebene aus.
      
      Sie müssen Wählen Sie die Produktebene aus, wenn Sie Ihren Katalog zum ersten Mal importieren oder den Katalog nach dem Löschen noch einmal importieren. Weitere Informationen Produktebenen. Wird geändert Produktebenen nach dem Import von Daten ist mit einem erheblichen Aufwand verbunden.
      
      Wichtig:Sie können die Suche nach Projekten nicht mit einem Produktkatalog, der als Varianten aufgenommen wurde.
   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. automatisch eine temporäre -Verzeichnis (empfohlen).
      • ERROR_DIRECTORY: Optional. Ein Cloud Storage-Verzeichnis für Fehlerinformationen zum Import. Dieses Feld verlassen leer, um automatisch ein temporäres Verzeichnis (empfohlen).
      • dataSchema: Verwenden Sie für das Attribut dataSchema den Wert product (Standard). Sie verwenden das Schema von Vertex AI Search for Retail

      Wir empfehlen, keine Staging- oder Fehlerverzeichnisse anzugeben. Cloud Storage-Bucket mit neuen Staging- und Fehlerverzeichnissen automatisch erstellt. Diese Verzeichnisse werden im selben Region als BigQuery-Dataset und sind für jeden Import eindeutig Dadurch wird verhindert, dass mehrere Importjobs Daten im selben Verzeichnis bereitstellen. und ggf. 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. Kataloginformationen importieren durch POST-Anfrage an Products:import senden REST-Methode unter Angabe des Namens der Datendatei (hier als input.json.

      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

So richten Sie den Zugriff ein, wenn sich Ihr BigQuery-Dataset in einem anderen als Ihr Vertex AI Search for Retail-Dienst ist, führen Sie die folgenden Schritte aus.

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.

   Falls Sie noch keinen Importvorgang eingeleitet haben, ist 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 (im selben Ordner unter IAM &Verwaltung). und klicken Sie auf  Zugriff erlauben.

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

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 aus 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. Das Vertex AI Search for Retail-Dienstkonto muss die Lese- und Schreibzugriff auf den Bucket haben.

   Das Vertex AI Search for Retail-Dienstkonto ist in der Google Cloud Console auf der IAM-Seite mit dem Namen Retail-Dienstkonto 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 das Feld 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 Wählen Sie die Produktebenen aus, wenn Sie Ihren Katalog zum ersten Mal importieren oder den Katalog nach dem Löschen noch einmal importieren. Weitere Informationen Produktebenen. Wird geändert Produktebenen nach dem Import von Daten ist mit einem erheblichen Aufwand verbunden.
      
      Wichtig:Sie können die Suche nach Projekten nicht mit einem Produktkatalog, der als Varianten aufgenommen wurde.
   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 Ihre Kataloginformationen, indem Sie Eine POST-Anfrage an die REST Products:import mit dem Namen der Datendatei (hier als input.json.

      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"

      Am einfachsten ist es, den Status des Importvorgangs mit der Google Cloud Console zu prüfen. Weitere Informationen finden Sie unter Status eines bestimmten Integrationsvorgangs abrufen

      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, eine POST-Anfrage an die REST-Methode Products:import stellen, productInlineSource-Objekt zum Angeben Ihres Katalogs Daten.

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

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 für sich stehen Zeile.

Wichtig :Die Zeilenumbrüche in diesem Beispiel dienen der besseren Lesbarkeit. Mit Ausnahme der Zeile zwischen Produkten wechseln, fügen Sie keine Zeilenumbrüche in die JSON-Daten ein.

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 für den Einzelhandel unterstützt den Import und die Verwaltung von historischen Katalogdaten. Historische Katalogdaten können hilfreich sein, wenn Sie historische Nutzerereignisse für das Modelltraining verwenden. Frühere Produktinformationen können zur Anreicherung verwendet werden Nutzerereignisdaten zu erfassen und die Modellgenauigkeit zu verbessern.

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. Produkt festlegen availability [Verfügbarkeit] zu OUT_OF_STOCK, um Auswirkungen zu vermeiden Empfehlungen.

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 identisch mit dem Inline-Import, außer dass die Produkte Die Felder expireTime sollten auf ein früheres Datum festgelegt sein Zeitstempel.

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

Wichtig :Die Zeilenumbrüche in diesem Beispiel dienen der besseren Lesbarkeit. Fügen Sie Ihren JSON-Daten keine Zeilenumbrüche hinzu, mit Ausnahme von Zeilenumbrüchen zwischen Produkten.

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 Katalogdaten aus BigQuery importieren oder Katalogdaten aus Cloud Storage importieren Achten Sie jedoch darauf, im Feld expireTime auf einen vergangenen Zeitstempel.

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 Google Cloud Scheduler verwenden, um Importe zu 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.

Wie Sie ein einzelnes Element aktualisieren, erfahren Sie unter Produktinformationen aktualisieren.

Batch-Update

Sie können die Importmethode verwenden, um Ihren Katalog im Batch zu aktualisieren. Sie tun das genauso wie beim ersten Import. befolgen Sie die Schritte in Katalogdaten importieren

Importzustand überwachen

So überwachen Sie die Katalogaufnahme und den Katalogstatus:

1. Zusammengefasste Informationen zu Ihrem Katalog und Ihrer hochgeladenen Vorschau abrufen Produkte auf dem Tab Katalog von Search for Retail Seite Daten:

   Zur Seite "Daten"

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

   Weitere Informationen zum Überprüfen der Suchdatenqualität und zum Anzeigen der Suchleistung siehe Suchleistungsstufen aktivieren. Eine Zusammenfassung verfügbaren Katalogmesswerten auf dieser Seite finden Sie unter Qualitätsmesswerte für Kataloge:

   Zur Seite „Datenqualität“

3. Um Benachrichtigungen zu erstellen, die Sie informieren, wenn mit Ihren Daten etwas schiefgeht Uploads ist, folgen Sie den Schritten unter Cloud Monitoring-Benachrichtigungen einrichten.

   Für eine hohe Qualität ist es wichtig, deinen Katalog auf dem neuesten Stand zu halten. Ergebnisse. Verwenden Sie Benachrichtigungen, um die Importfehlerraten zu überwachen und Maßnahmen zu ergreifen, wenn erforderlich.

Nächste Schritte

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