此 Recommendations AI 文档会引用 Recommendations 控制台。我们建议切换到 Retail 控制台并使用 Retail 文档来记录 Recommendations AI、Retail 控制台和 Retail Search。

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目录和目录信息

本页面提供了创建目录信息和填充目录数据的最佳做法。

概览

导入 Recommendations AI 的目录数据会直接影响生成的模型的质量,进而影响 Recommendations AI 提供的预测质量。通常,您提供的目录信息越准确、具体,您的模型质量就越高。

您的目录应保持最新。您可以根据需要随时上传目录更改;理想情况下,对于变化率较高的目录,每天都应该如此。您可以上传(补丁)现有产品项;系统只会更新更改后的字段。上传目录信息不收取任何费用。如需了解详情,请参阅使目录保持最新状态

产品

目录是一系列产品对象的集合。

必需的产品信息

以下字段为必填字段;在目录中创建产品项时,您必须提供这些值。它们还应与您内部产品数据库中使用的值对应,并且应准确反映所表示的产品,因为它们包含在训练模型中。

在某些情况下,您还需要填写其他字段。请参阅 Product 参考页面上所有产品字段的完整列表。

您提供的所有商品信息都可用于提高建议的质量。请务必提供尽可能多的字段。

字段 备注
name 产品的完整、唯一资源名称。除 import 以外的所有产品方法都需要此名称。在导入期间,该名称是自动生成的,不需要手动提供。
id 产品数据库使用的产品 ID。ID 字段在整个目录中必须是唯一的。记录用户事件时,也会使用相同的值,predict 方法也会返回相同的值。
title 产品数据库中的产品标题。UTF-8 编码的字符串。字符数不得超过 1250 个。

使用商品级别

首次导入目录时,您必须指定是仅提供主项还是提供主项及其变体。

  • 项是 Retail API 在预测结果中返回的内容。主项可以是单独的(SKU 级别)项,也可以是一组类似项(SKU 组)。默认情况下,Retail API 配置为仅导入主项。
  • 变体项是一个主项的各个版本。变体只能是单独的(SKU 级别)项。例如,如果主商品是“V 领衬衫”,变体可能是“棕色 V 领衬衫,XL 码”和“白色 V 领衬衫,S 码”。主项和变体有时被称为“父项”和“子项”。导入变体是可选操作。

目录导入期间,使用 Catalog.patch 方法设置产品级别。例如:

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"

要确定实现的最佳商品级别选择,您需要查看目录数据和网站逻辑。捕获用户事件数据时,您可以使用哪些项目 ID?哪些项目 ID 最有望通过预测返回?这些 ID 是如何进行相互比较和关联的?

请根据您是否从 Merchant Center 导入,执行相应的步骤:

确定要从 Merchant Center 导入的商品级别

当您从 Merchant Center 导入目录数据时,Retail API 会使用 ingestionProductType 来帮助确定要上传为主项还是变体,并使用 merchantCenterProductIdField 字段来指定要使用 Merchant Center offer_id 还是 item_group_id 作为商品 ID

查看目录数据和网站逻辑以回答以下问题:

  • 我的目录中是否同时包含主项和变体?
  • 如果是,当我捕获用户事件数据时,我可以提供什么级别的项?
  • 我需要在预测中返回什么类型的项?

确定以下内容是否为真:

  1. 您的目录只有一个项级别。这意味着以下二者之一:

    • 您的所有商品和事件均为 SKU 级别,您需要 SKU 级别的预测。
    • 您的所有商品和事件均为组级别,您需要组级别的预测。

    如果是这样,则仅导入主项。这是默认的导入设置。

  2. 您需要组级别(主项)的预测,但您的 Merchant Center 商品是 SKU 级别。在这种情况下,您的导入决策取决于事件的捕获方式。

    1. 您的活动在组级别捕获。如果是这样,请在导入过程中使用以下设置:

      如果多个 Merchant Center 商品具有相同的 Merchant Center item_group_id,Recommendations AI 只导入其中一个商品作为主商品,并使用 item_group_id 作为商品 ID。在这种情况下,没有 item_group_id 的商品将无法导入。记录的事件必须引用主(组级别)商品 ID。

    2. 您的活动在 SKU 级别捕获。如果是这样,请在导入过程中使用以下设置:

      Recommendations AI 会将商品导入为变体,并使用 Merchant Center offer_id 作为其商品 ID。记录的事件必须引用变体(SKU 级别)商品 ID。

确定不使用 Merchant Center 导入的商品级别

您的所有商品要么都必须具有 primaryProductId 值,要么都不具有该值。您无法导入有些项设置了 primaryProductId 有些项却没有设置的目录数据。

  1. 如果您的目录只有一个项级别,则可能意味着:

    • 您的所有商品和事件均为 SKU 级别,您需要 SKU 级别的预测。
    • 您的所有商品和事件均为组级别,您需要组级别的预测。

    如果是这样,则仅导入主项。这是默认的推荐导入设置。

  2. 如果您的事件和商品为 SKU 级别,您可以获取组级别预测。在导入过程中将 ingestionProductType 设置为 variant

如果您只有组级别事件和商品,则不支持 SKU 级别预测。

如果您打算将来从 Merchant Center 导入目录数据,请按照 Merchant Center 导入的说明检查数据,以确保您作出正确的选择。只能通过删除目录并重新上传来更改此配置(请参阅更改商品级别配置)。

Recommendations AI 架构

从 BigQuery 导入目录时,请使用以下 Recommendations AI 架构创建一个格式正确的 BigQuery 表,并将其与您的目录数据一起加载。然后,导入目录