Kataloginformationen importieren

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

Die Importverfahren auf dieser Seite gelten sowohl für Recommendations AI als auch für Retail Search. Nach dem Import von Daten in die Retail API können beide Dienste diese Daten verwenden. Sie müssen also nicht dieselben Daten zweimal importieren, wenn Sie beide Dienste verwenden.

Katalogdaten aus BigQuery importieren

In dieser Anleitung wird gezeigt, wie Sie mit einer BigQuery-Tabelle große Mengen von Katalogdaten ohne Einschränkungen importieren.

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Anleitung

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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 erfahren Sie, wie Sie Produkte inline in einen Katalog importieren.

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Anleitung

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Hinweis

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

Die Retail API erfordert hochwertige Daten, um auch qualitativ hochwertige Ergebnisse generieren zu können. 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 sich gut, welche Produkte oder Produktgruppen primär und welche Varianten sind. Bevor Sie Daten hochladen, lesen Sie Produktebenen.

  Ändern Sie die Konfiguration auf Produktebene, nachdem Sie Daten importiert haben, erheblich.

  Primäre Elemente werden als Suchergebnisse oder Empfehlungen zurückgegeben. Variantenartikel nicht.

  Wenn die primäre SKU-Gruppe beispielsweise „v-ausschnitt hemden“ ist, gibt das Empfehlungsmodell ein T-Shirt mit V-Ausschnitt und vielleicht ein Rundhals-Shirt und ein Rundhals-Shirt aus. Wenn Sie jedoch keine Varianten verwenden und jede SKU eine primäre Variante ist, wird jede Kombination aus Farbe und Größe des V-Ausschnitts als Empfehlung im Bereich mit den Empfehlungen zurückgegeben: „Braun-V-Ausschnitt, Größe XL“, „Braun-V-Ausschnitt, Größe L“ bis „Weißes V-Ausschnitt, Größe M“, „Weißes 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.

• Achten Sie darauf, dass für alle Ereignisse dieselbe Währung verwendet wird, insbesondere wenn Sie die Google Cloud Console verwenden möchten, um Umsatzmesswerte abzurufen. Die 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 Google Cloud Console 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. Alle diese Verfahren sind einmalige Importe, mit Ausnahme der Verknüpfung des Merchant Center mit der Retail API. Planen Sie regelmäßige Katalogimporte (idealerweise täglich), um sicherzustellen, dass Ihr Katalog auf dem neuesten Stand ist. Siehe 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 der Retail API verknüpft wird. Nach der Verknüpfung werden Aktualisierungen von Katalogdaten im Merchant Center in Echtzeit mit der Retail API 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 Retail- oder Merchant Center-Schema verwendet. Kann mit der Google Cloud Console oder mit curl ausgeführt werden.
	Wann er genutzt wird	Wenn Sie Produktkataloge mit vielen Attributen haben. Für den BigQuery-Import wird das 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, eine BigQuery-Tabelle zu erstellen, die dem 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 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 ProductInlineSource-Objekt, das weniger Produktkatalogattribute als das Retail-Schema bietet, 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 gewährleistet. Wenn der Zweig leer ist, können Sie neue Katalogdaten importieren und dann den Zweig mit einem Händlerkonto verknüpfen.

Wenn Sie Live-Vorhersagen oder Suchzugriffe bereitstellen und den Standardzweig dauerhaft löschen möchten, sollten Sie vor dem dauerhaften Löschen einen anderen Zweig als Standard angeben. Da der Standardzweig nach dem dauerhaften Löschen leere Ergebnisse liefert, kann das dauerhafte Löschen eines Live-Standardzweigs einen Ausfall verursachen.

So löschen Sie Daten aus einem Katalogzweig:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite „Einzelhandelsdaten“ auf.
   
   Zur Seite „Daten“

2. Wählen Sie im Feld Zweigname einen Katalogzweig aus.

3. Wählen Sie im Dreipunkt-Menü neben dem Feld Zweigname den Eintrag Zweig aus.

   Sie werden in einer Meldung darauf hingewiesen, dass Sie dabei sind, alle Daten im Zweig sowie alle für den Zweig erstellten Attribute zu löschen.

   Hinweis: Das dauerhafte Löschen eines Katalogzweigs 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 Vorgang mit langer Ausführungszeit wird gestartet, um Daten aus dem Katalogzweig dauerhaft zu löschen. Wenn der Löschvorgang abgeschlossen ist, wird der Status des dauerhaften Löschvorgangs 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, um eine aktualisierte Liste für den Zweig zu sehen.

Merchant Center mit der Retail API synchronisieren

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

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

Durch die Verknüpfung Ihres Merchant Center-Kontos werden keine Produkte in der Retail API 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 Google Cloud Console die Seite „Einzelhandelsdaten“ 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. Falls Sie Ihr Konto nicht sehen, klicken Sie auf das Kästchen Nutzerzugriff.
6. Optional: Wählen Sie Merchant Center-Feedfilter aus, um nur Angebote aus ausgewählten Feeds zu importieren.
   
   Wenn nicht angegeben, werden Angebote aus allen Feeds importiert (einschließlich zukünftiger Feeds).
7. Optional: Wenn Sie nur Angebote importieren möchten, die auf bestimmte Länder oder Sprachen ausgerichtet sind, maximieren Sie Erweiterte Optionen einblenden und wählen Sie die gewünschten Merchant Center-Absatzländer und -Sprachen aus.
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 die Retail API hat. Unter Nutzerzugriff auf das Merchant Center können Sie prüfen, welche Konten Zugriff auf Ihr Merchant Center-Konto haben.

2. Verwenden Sie die Methode Catalog.patch, um die Verknüpfung herzustellen.

   curl -X PATCH \
   -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
   -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    --data '{
       "merchantCenterLinkingConfig": {
         "links": [{
            merchantCenterAccountId: MERCHANT_CENTER_ID,
            destinations: ["DESTINATION_1", "DESTINATION_2"],
            branchId: "BRANCH_ID",
            languageCode: "LANGUAGE_CODE",
            regionCode: "REGION_CODE",
            feeds: [
             {primaryFeedId: PRIMARY_FEED_ID_1},
             {primaryFeedId: PRIMARY_FEED_ID_2}
           ]
         }]
       }
    }' \
    "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog?updateMask=merchantCenterLinkingConfig"
   

   • MERCHANT_CENTER_ID: Die ID des Merchant Center-Kontos.
   • BRANCH_ID: Die ID des Zweigs, mit dem die Verknüpfung hergestellt werden soll. Akzeptiert die Werte "0", "1" oder "2".
   • DESTINATION: (OPTIONAL) (zugunsten von Feeds eingestellt) Das Merchant Center-Ziel. Sie können eine beliebige Kombination unterstützter Werte verwenden, die in der Merchant Center-Dokumentation zu Zielen aufgeführt sind.
   • LANGUAGE_CODE (OPTIONAL): Der aus zwei Buchstaben bestehende Sprachcode der Produkte, die Sie importieren möchten. Dies ist im Merchant Center in der Spalte Language des Produkts zu sehen. Wenn die Richtlinie nicht konfiguriert ist, werden alle Sprachen importiert.
   • REGION_CODE (OPTIONAL): Der aus zwei Buchstaben bestehende Großschreibungscode der Produkte, die Sie importieren möchten. Dies ist im Merchant Center in der Spalte Country Of Sale des Produkts zu sehen. Wenn die Richtlinie nicht konfiguriert ist, werden alle Regionen importiert.
   • FEEDS: (Optional) Liste der Hauptfeeds, aus denen Produkte importiert werden. Wenn Sie keine Feeds auswählen, werden alle Merchant Center-Kontofeeds gemeinsam genutzt. Die IDs finden Sie in der Content API-Ressource „Datenfeeds“ oder im Merchant Center. Sie wählen einen Feed aus und rufen die Feed-ID über den Parameter dataSourceId in der Website-URL ab. Beispiel: mc/products/sources/detail?a=MERCHANT_CENTER_ID&dataSourceId=PRIMARY_FEED_ID.

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Daten auf und klicken Sie oben rechts auf die Schaltfläche Merchant Center, um Ihr verknüpftes Merchant Center aufzurufen. Daraufhin wird das Feld Verknüpfte Merchant Center-Konten geöffnet. In diesem Feld können Sie auch zusätzliche Merchant Center-Konten hinzufügen.

Unter Zusammengefasste Informationen zu Ihrem Katalog ansehen finden Sie eine Anleitung zum Aufrufen von Produkten, die in die Retail API importiert wurden.

Verknüpfung mit Ihrem Merchant Center-Konto aufheben

Wenn Sie die Verknüpfung Ihres Merchant Center-Kontos aufheben, wird dieses Konto nicht mehr mit der Retail API synchronisiert. Mit diesem Verfahren werden keine Produkte in der Retail API gelöscht, die bereits hochgeladen wurden.

Console

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite „Einzelhandelsdaten“ 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 Catalog.patch, um die Verknüpfungskonfiguration aus der Ressource Catalog zu entfernen.

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

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 kann kein Mehrfachkundenkonto (MCA) oder ein Unterkonto eines vorhandenen Mehrfachkundenkontos sein.

• 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, die die Retail API-Methoden verwenden, 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 der Retail API 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. 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 im Rahmen eines einmaligen Vorgangs aus BigQuery im Merchant Center-Schema im Bulk importieren (nur Recommendations AI).

Bulk-Import aus dem Merchant Center

Sie können Katalogdaten über die Google Cloud Console für den Einzelhandel oder die Methode products.import aus dem Merchant Center importieren. Der Bulk-Import ist ein einmaliges Verfahren und wird nur für Recommendations AI 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 die Retail API auf das BigQuery-Dataset zugreifen kann. Weitere Informationen

3. Katalogdaten aus BigQuery in die Retail API importieren

   Console

   1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite „Einzelhandelsdaten“ 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 als Datenschema Merchant Center aus.

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

   8. Optional: Geben Sie den Speicherort eines Cloud Storage-Buckets 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

       Ändern Sie die Konfiguration auf Produktebene, nachdem Sie Daten importiert haben, erheblich.

       Wichtig: Sie können Retail Search nicht für Projekte mit einem Produktkatalog aktivieren, der nur als Varianten aufgenommen wurde. Wenn Sie Retail Search verwenden und Varianten aufnehmen möchten, verwenden Sie die Produktebene primary.

   11. Klicken Sie auf Import (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, damit die Retail API automatisch ein temporäres Verzeichnis erstellt (empfohlen).
      • ERROR_DIRECTORY: Optional. Ein Cloud Storage-Verzeichnis für Fehlerinformationen zum Import. Lassen Sie dieses Feld leer, damit die Retail API automatisch ein temporäres Verzeichnis erstellt (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, damit die Retail API automatisch einen Cloud Storage-Bucket mit neuen Staging- und Fehlerverzeichnissen erstellen kann. Diese 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 neu 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 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. Laden Sie Ihre Daten dann in die Retail API hoch.

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 erforderlichen Berechtigungen, damit die Retail API auf das BigQuery-Dataset zugreifen kann. Weitere Informationen

2. Katalogdaten in die Retail API importieren

   Console

   1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite „Einzelhandelsdaten“ 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 Retail API-Schema.
   7. Geben Sie die BigQuery-Tabelle an, wo sich die Daten befinden.
   8. Optional: Geben Sie unter Erweiterte Optionen einblenden den Speicherort eines Cloud Storage-Buckets in Ihrem Projekt als temporären Speicherort für Ihre Daten ein.
      
      Wenn keine Angabe erfolgt, wird der Standardspeicherort verwendet. Wenn angegeben, müssen sich der BigQuery- und der Cloud Storage-Bucket in derselben Region befinden.
   9. Wenn Sie Retail Search nicht aktiviert haben und das Merchant Center-Schema verwenden, wählen Sie die Produktebene aus.
      
      Sie müssen die Produktebene 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 erfordert einen erheblichen Aufwand.
      
      Wichtig:Sie können Retail Search nicht für Projekte mit einem Produktkatalog aktivieren, der als Varianten aufgenommen wurde.
   10. Klicken Sie auf Import (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, damit die Retail API automatisch ein temporäres Verzeichnis erstellt (empfohlen).
      • ERROR_DIRECTORY: Optional. Ein Cloud Storage-Verzeichnis für Fehlerinformationen zum Import. Lassen Sie dieses Feld leer, damit die Retail API automatisch ein temporäres Verzeichnis erstellt (empfohlen).
      • dataSchema: Verwenden Sie für das Attribut dataSchema den Wert product (Standard). Hierfür verwenden Sie das Einzelhandelsschema.

      Wir empfehlen, keine Staging- oder Fehlerverzeichnisse anzugeben, damit die Retail API automatisch einen Cloud Storage-Bucket mit neuen Staging- und Fehlerverzeichnissen erstellen kann. Diese 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 neu 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 Ihre Kataloginformationen in die Retail API. Stellen Sie dazu eine POST-Anfrage an die REST-Methode Products:import und geben Sie den Namen der Datendatei an (hier gezeigt 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

Um den Zugriff einzurichten, wenn sich Ihr BigQuery-Dataset in einem anderen Projekt als Ihr Retail-Dienst befindet, führen Sie die folgenden Schritte aus.

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

   Zur Seite "IAM"

2. Wählen Sie Ihr Retail-Projekt aus.

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

   Wenn Sie noch keinen Importvorgang mit der Retail API initiiert 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 (auf derselben Seite IAM und Verwaltung) und klicken Sie auf Zugriff erlauben.

6. Geben Sie unter Neue Hauptkonten die Kennung für das Retail-Dienstkonto 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 aus können Sie sie in die Retail API 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. Prüfen Sie, ob das Retail-Dienstkonto die Lese- und Schreibzugriff auf den Bucket hat.

   Das Retail-Dienstkonto wird auf der IAM-Seite in der Google Cloud Console 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. Katalogdaten in die Retail API importieren

   Console

   1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite „Einzelhandelsdaten“ 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 aus.
   6. Geben Sie den Cloud Storage-Speicherort Ihrer Daten ein.
   7. Wenn Sie Retail Search nicht aktiviert haben, 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 zum ersten Mal importieren. Weitere Informationen zu Produktebenen Das Ändern der Produktebenen nach dem Import von Daten erfordert einen erheblichen Aufwand.
      
      Wichtig: Sie können Retail Search nicht für Projekte mit einem Produktkatalog aktivieren, der als Varianten aufgenommen wurde.
   8. Klicken Sie auf Import (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 von der Retail API 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 in die Retail API. Stellen Sie dazu eine POST-Anfrage an die REST-Methode Products:import und geben Sie den Namen der Datendatei an (hier gezeigt 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"
      

      Der Status des Importvorgangs lässt sich am einfachsten in der Google Cloud Console prüfen. Weitere Informationen finden Sie unter Status eines bestimmten Integrationsvorgangs.

      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 in die Retail API, indem Sie mithilfe des Objekts productInlineSource eine POST-Anfrage an die Products:import REST-Methode stellen, um Ihre Katalogdaten anzugeben.

Geben Sie das gesamte Produkt in einer einzigen Zeile an. 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.

Geben Sie das gesamte Produkt in einer einzigen Zeile an. Jedes Produkt sollte in einer eigenen Zeile stehen.

Wichtig: Die Zeilenumbrüche in diesem Beispiel dienen zur besseren Lesbarkeit. Außer bei Zeilenumbrüchen zwischen Produkten dürfen Sie in Ihren JSON-Daten keine Zeilenumbrüche verwenden.

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

Die Retail API unterstützt den Import und die Verwaltung von historischen Katalogdaten. Historische Katalogdaten können hilfreich sein, wenn Sie historische Nutzerereignisse für das Modelltraining verwenden. Die Retail API kann ältere Produktinformationen verwenden, um Verlaufsdaten für Nutzerereignisse anzureichern 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. Setzen Sie die Verfügbarkeit des Produkts auf OUT_OF_STOCK, um die Auswirkung von Recommendations AI zu vermeiden.

Wir empfehlen die folgenden Methoden zum Importieren von Katalogdaten:

• Methode Product.Create aufrufen.
• Abgelaufene Produkte 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 für die Produkte im Feld expireTime ein Zeitstempel in der Vergangenheit festgelegt sein muss.

Geben Sie das gesamte Produkt in einer einzigen Zeile an. Jedes Produkt sollte in einer eigenen Zeile stehen.

Wichtig: Die Zeilenumbrüche in diesem Beispiel dienen zur besseren Lesbarkeit. Außer bei Zeilenumbrüchen zwischen Produkten dürfen Sie in Ihren JSON-Daten keine Zeilenumbrüche verwenden.

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 die gleichen Verfahren wie beim Importieren von Katalogdaten aus BigQuery oder beim Importieren von Katalogdaten aus Cloud Storage. Legen Sie für das Feld expireTime jedoch einen früheren Zeitstempel fest.

Katalog auf dem neuesten Stand halten

Die Retail API benötigt aktuelle Produktinformationen, um Ihnen die besten Ergebnisse zu bieten. 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.

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. Folgen Sie den Schritten unter Katalogdaten importieren.

Importstatus überwachen

Um sicherzustellen, dass keine importierten Fehler für die importierten Daten vorliegen, können Sie die Messwerte zum Datenladevorgang für Ihren Katalog auf der Seite Retail-Daten prüfen. Auf der Seite "Retail-Daten" werden auch Qualitätsmesswerte für die Produktdaten in Ihrem Katalog angezeigt.

Es ist wichtig, Ihren Katalog auf dem neuesten Stand zu halten, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Sie sollten die Importfehlerraten überwachen und bei Bedarf Maßnahmen ergreifen. Weitere Informationen finden Sie unter Benachrichtigungen einrichten.

Nächste Schritte

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