Questa documentazione di Recommendations AI fa riferimento alla console Recommendations. Ti consigliamo di passare alla console per la vendita al dettaglio e di utilizzare la documentazione sulla vendita al dettaglio, che documenta Recommendations AI, la console di Retail e la Ricerca al dettaglio.

Se utilizzi la versione v1beta di Recommendations AI, esegui la migrazione alla versione API Retail.

Risoluzione dei problemi di integrazione

In questa pagina viene spiegato come ottenere informazioni sugli errori che si sono verificati nel caricamento dei dati (catalogo ed eventi utente) e sulle previsioni.

Per assistenza sulla configurazione degli avvisi, vedi Impostare gli avvisi.

Introduzione

Fornire informazioni accurate sul catalogo e sugli eventi utente a Recommendations AI è importante per ottenere consigli della massima qualità. Comprendere l'origine dei caricamenti dei dati e delle previsioni ti aiuta a trovare e correggere eventuali errori nel tuo sito.

Visualizzare gli errori di integrazione aggregati

Per visualizzare gli errori aggregati generati dai processi di caricamento dei dati e dalle richieste di previsione, utilizza la pagina Errori.

Scheda Errori

Fai clic sulle schede per scegliere tra Errori del catalogo dei prodotti, Errori degli eventi utente ed Errori di previsione. Il sistema registra anche gli errori delle importazioni di eventi utente/catalogo, ad esempio una riga con formato non valido nel file di Google Cloud Storage. Il nostro sistema registra fino a 100 errori per file di importazione. Puoi definire il periodo di tempo durante il quale vengono visualizzati gli errori e filtrarli in base al tipo di errore.

Puoi fare clic su un singolo errore per visualizzare i log relativi all'errore in Cloud Logging.

Ecco un esempio di log per un singolo errore:

Log degli errori

Puoi aprire i singoli log degli errori espandendo questo log. I log degli errori forniscono ulteriori dettagli sulla richiesta, inclusi i payload delle richieste e delle risposte e i dettagli degli errori. Queste informazioni possono aiutarti a determinare la posizione della chiamata di metodo errata nel tuo sito.

Ad esempio, di seguito è riportato un log degli errori espanso per mostrare le informazioni relative al payload della richiesta:

Registra visualizzazione dettagliata

Per errori JSON non validi, puoi ricevere ulteriori informazioni sul problema espandendo il campo status:

Registra visualizzazione dettagliata di un errore JSON

Visualizzare lo stato di un'operazione di integrazione specifica

Puoi visualizzare lo stato di una specifica operazione di integrazione utilizzando il riquadro Attività di integrazione:

  1. Vai alla pagina Dati di Recommendations AI in Google Cloud Console.
    Vai alla pagina Dati di Recommendations AI

  2. Apri il riquadro Attività di importazione facendo clic su Visualizza attività di importazione sul lato destro della barra dei pulsanti.

    Puoi controllare gli errori relativi a operazioni di integrazione specifiche.

  3. Fai clic su Visualizza log nella colonna Dettaglio di qualsiasi operazione con un errore per ispezionare i file di log in Cloud Logging.

Riquadro Attività di importazione

Tipi di errori

  • MISSING_FIELD: non è impostato alcun valore obbligatorio per il campo; ad esempio, a un articolo del catalogo manca il titolo.
  • INVALID_TIMESTAMP: il timestamp non è valido, ad esempio è troppo lontano nel futuro o è formattato in modo errato.
  • FIELD_VALUE_TOO_SMALL: il valore nel campo è inferiore al minimo richiesto, ad esempio un prezzo negativo.
  • INCORRECT_JSON_FORMAT: il formato JSON della richiesta non è formattato correttamente, ad esempio una parentesi mancante per {.
  • INVALID_LANGUAGE_CODE: il codice della lingua non è formattato correttamente.
  • FIELD_VALUE_EXCEEDED: il valore nel campo è superiore al valore massimo consentito.
  • INVALID_RESOURCE_ID: l'ID risorsa non è valido; ad esempio, un nome catalog_id non esistente nel nome della risorsa.
  • FIELD_SIZE_EXCEEDED: il numero di voci nel campo supera il limite massimo.
  • UNEXPECTED_FIELD: un campo che prevedeva di essere vuoto ha un valore, ad esempio una transazione per un evento di visualizzazione di pagina dei dettagli.
  • INVALID_FORMAT: il campo non è formattato correttamente, ad esempio la stringa non è corretta
  • RESOURCE_ALREADY_EXISTS: hai tentato di creare una risorsa già esistente, ad esempio un elemento del catalogo creato in precedenza.
  • INVALID_API_KEY: la chiave API non corrisponde al progetto nella richiesta.
  • INSUFFICIENT_PERMISSIONS: non hai l'autorizzazione per eseguire la richiesta; questo errore di solito è dovuto alla mancanza di un'autorizzazione IAM richiesta.
  • UNJOINED_WITH_CATALOG: la richiesta include un ID elemento catalogo che non esiste nel catalogo. Assicurati che il catalogo sia aggiornato.
  • BATCH_ERROR: la richiesta contiene più errori, ad esempio un'importazione in linea con 10 elementi che non vengono convalidati per diversi motivi.
  • INACTIVE_RECOMMENDATION_MODEL: hai eseguito una query su un modello non attivo per la pubblicazione.
  • ABUSIVE_ENTITY: l'ID visitatore o l'ID utente associato alla richiesta ha inviato un numero anomalo di eventi in un breve periodo di tempo.
  • FILTER_TOO_STRICT: il filtro della richiesta di previsione ha bloccato tutti i risultati di previsione. Vengono restituiti gli elementi più generici (non personalizzati), a meno che la chiamata non abbia specificato strictFiltering come falso, nel qual caso nessun elemento viene restituito. Ecco alcuni motivi comuni per cui si verifica questo problema:

    • Stai specificando un tag filtro che non esiste nel catalogo. L'applicazione di un aggiornamento del tag filtro può richiedere fino a un giorno.
    • Il filtro è troppo limitato.

Visualizzazione diretta dei log

Puoi anche aprire i file di log direttamente in Logging. Ad esempio, questo link apre i log per tutti gli errori di Recommendations AI nelle ultime ore:

Log di Recommendations AI aperti

Visualizzazione di metriche di caricamento dati di alto livello

Una volta che il sistema di caricamento dei dati è in esecuzione, puoi anche utilizzare le schede Catalog ed Eventi nella pagina dei dati di Recommendations AI per visualizzare metriche di errore di alto livello relative all'importazione dei dati per assicurarti che tutto funzioni correttamente.

Puoi anche aggiungere avvisi per farti sapere se si verificano problemi con il tuo sistema di caricamento dei dati.

Riepilogo dati catalogo

Le statistiche sui dati di alto livello nella scheda Catalogo ti mostrano quanti articoli hai importato, quanti sono disponibili e quando hai importato gli articoli del catalogo per l'ultima volta.

Puoi anche vedere un'anteprima degli articoli del catalogo che hai caricato e filtrare in base all'ID voce del catalogo.

Dati importazione catalogo

Statistiche registrazione eventi utente

Per ogni tipo di evento utente, puoi vedere nella scheda Evento quanti hai registrato, quanti non sono stati associati a un elemento del catalogo (eventi non uniti) e in che modo le cifre sono diverse dai periodi precedenti. Puoi scegliere un periodo di tempo di un giorno, una settimana e un mese oppure puoi inserire un intervallo di tempo personalizzato.

Puoi vedere un grafico degli eventi utente importati nel tempo e filtrarli per tipo di evento utente.

Statistiche eventi utente

Eventi non uniti

Quando un evento utente o una richiesta di previsione si riferisce a un elemento del catalogo che non è stato caricato su Recommendations AI, si tratta di un evento non unito. Gli eventi utente non uniti vengono comunque registrati e le richieste di previsione non unite vengono gestite, ma non possono essere utilizzate per migliorare ulteriormente il modello per previsioni future. Per questo motivo, devi assicurarti che la percentuale di eventi non registrati sia molto bassa sia per gli eventi utente sia per le richieste di previsione.

Puoi visualizzare la percentuale di eventi utente non uniti nella scheda Eventi della pagina Dati:

Eventi utente non uniti

Puoi visualizzare la percentuale di richiesta di previsione non unita nella pagina Posizionamenti:

Richieste di previsione non unite

Errori API

Puoi visualizzare un grafico degli errori API nel corso del tempo, visualizzati per nome del metodo facendo clic su Visualizza metriche API nella barra dei pulsanti della pagina Errori.

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