기여 분석 토큰

이 페이지에서는 기여 분석 토큰을 사용하여 시간 경과에 따라 성능을 개선하는 방법을 설명합니다.

기여 분석 토큰은 Vertex AI Search for Retail에서 생성되고 각 예측 또는 검색 요청으로 반환되는 고유한 ID입니다. 이를 통해 Vertex AI Search for Retail은 사용자 작업 및 결과를 서로 연결하고 재정렬 모델을 학습시켜서 결과 품질을 개선할 수 있습니다.

사용자 이벤트에 기여 분석 토큰을 포함하는 것은 선택사항입니다. 기여 분석 토큰을 제공하지 않으면 Vertex AI Search for Retail이 방문자 ID와 타임스탬프를 기준으로 예측 또는 검색 응답 및 수집된 사용자 이벤트의 결과를 정렬하여 기여 분석 토큰의 근사치를 계산합니다.

기여 분석 토큰의 작동 방식

predict 또는 search 메서드가 반환하는 각 응답은 응답 본문에 고유한 attributionToken을 포함합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

{
  "results": [{"id": "352"}, {"id": "456"}],
  "attribution_token": "abc123"
}

웹사이트에서 Vertex AI Search for Retail의 결과를 기반으로 제품을 표시하는 경우 사용자가 반환된 제품과 상호작용할 때 해당 결과에서 기여 분석 토큰을 반환해야 합니다(예: 보기 또는 add-to-cart 클릭). 이 피드백 루프를 통해 Vertex AI Search for Retail은 결과가 비즈니스에 미치는 영향에 대한 정보를 제공할 수 있습니다.

기여 분석 토큰 반환 방법

사용자가 추천 또는 검색결과에서 제품을 사용하여 수행하는 모든 작업에 관해 기록된 사용자 이벤트에 기여 분석 토큰을 포함하여 반환합니다. 사용자가 웹사이트에서 수행할 수 있는 작업은 웹사이트의 디자인에 따라 다릅니다. 일반적인 작업에는 제품을 즐겨찾기 목록에 추가하는 방법, 상세 보기 요청, 쇼핑 장바구니에 추가 또는 원클릭 구매 등이 포함됩니다.

기여 분석 토큰을 반환하려면 먼저 웹사이트의 추천 패널 또는 검색결과에 표시될 때 기여 분석 토큰을 제품에 연결해야 합니다. 일반적으로 추천 패널이나 검색결과에서 수행할 수 있는 작업과 연결된 모든 URL에 토큰을 추가하면 됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

https://www.example.com/54321/?rtoken=abc123

사용자가 추천 패널 또는 검색 결과(사용자 이벤트 생성)에서 이 제품과 상호작용할 때 URL 링크에서 기여 분석 토큰을 파싱하여 해당 상호작용의 Vertex AI Search for Retail에 보내는 사용자 이벤트에 삽입할 수 있습니다.

예를 들어 사용자에게 제품을 보여주는 것과 관련된 예측을 요청한다고 가정해 보겠습니다. Vertex AI Search for Retail은 연결된 기여 분석 토큰과 함께 추천 카탈로그 ID 집합을 반환합니다.

{
  "results": [{"id": "352"}, {"id": "456"}],
  "attribution_token": "abc123"
}

웹사이트의 추천 패널에 추천 항목이 표시되고 추천 패널의 각 URL에 해당 예측에 대해 반환된 기여 분석 토큰이 포함됩니다. Vertex AI Search for Retail에 전송할 이벤트를 기록하도록 사이트를 구성해야 합니다. 사용자 이벤트 객체의 예시는 검색 사용자 이벤트를 참조하세요. 사용자가 결과의 제품 중 하나를 클릭하여 상세 보기를 확인할 때, 해당 클릭에 대해 기록된 사용자 이벤트에 기여 분석 토큰이 포함됩니다. 사용자 이벤트는 다음 예시와 유사합니다.

{
  "eventType" : "detail-page-view",
  "visitorId": "visitor1",
  "userInfo": {
    "userId": "user1"
   },
   "attributionToken": "abc123",
   "productDetails": [{
     "product": {
        "id": "abc"
       }
     }]
}

사용자가 추천 또는 검색 결과로 인해 표시된 제품과 상호작용하고 해당 상호작용에 대한 사용자 이벤트에 기여 분석 토큰을 포함하면 Vertex AI Search for Retail이 평가를 위해 이 정보를 사용합니다.

예를 들어 사용자가 검색결과에서 제품을 보고 결과를 사용하여 제품을 위시리스트에 추가하고, 제품의 상세 보기를 확인한다고 가정해 보겠습니다. 검색결과에서 생성된 사용자 이벤트(add-to-cart 및 detail-page-view) 모두에 대한 기여 분석 토큰을 포함해야 합니다.

이제 동일한 사용자가 제품의 상세 보기에서 해당 제품을 장바구니에 추가했다고 가정하겠습니다. 기여 분석 토큰을 검색결과가 아닌 상세 보기에서 가져오므로 해당 작업에 기여 분석 토큰을 포함할 필요가 없습니다. 마찬가지로 사용자가 결국 제품을 구매했지만 검색결과에서 직접 구매하지 않은 경우, 구매 이벤트와 함께 기여 분석 토큰을 반환하는 것은 의미가 없습니다.