이 문서는 Recommendations AI 전용 문서입니다. 제한된 GA 단계에서 Retail Search 및 통합 Retail 콘솔을 사용해 보려면 Cloud 영업팀에 문의하세요. Retail Search를 사용할 계획이 없으면 추가 알림이 있을 때까지 권장사항 콘솔에 남아 있으세요.

Recommendations AI의 v1beta 버전을 사용하는 경우 Retail API 버전으로 마이그레이션합니다.

통합 문제 해결

이 페이지에서는 데이터 로드(카탈로그 및 사용자 이벤트)와 예측에서 발생한 오류에 대한 정보를 얻는 방법을 설명합니다.

알림 설정에 대한 도움말은 알림 설정을 참조하세요.

소개

최고 품질의 추천을 받으려면 Recommendations AI에 정확한 카탈로그 정보와 사용자 이벤트를 제공하는 것이 중요합니다. 데이터 로드 및 예측 오류의 원인을 이해하면 사이트에서 오류를 찾아 해결하는 데 도움이 됩니다.

집계된 통합 오류 확인

데이터 업로드 프로세스 및 예측 요청으로 생성된 집계 오류를 확인하려면 오류 페이지를 사용하세요.

오류 탭

탭을 클릭하여 제품 카탈로그 오류, 사용자 이벤트 오류, 오류 예측을 선택합니다. 시스템에서 사용자 이벤트/카탈로그 가져오기의 오류(예: 잘못된 형식의 Google Cloud Storage 파일 오류)를 로깅합니다. Google 시스템은 가져오기 파일당 최대 100개의 오류를 로깅합니다. 오류가 표시되는 기간을 정의하고 오류 유형을 기준으로 필터링할 수 있습니다.

개별 오류를 클릭하여 Cloud Logging에서 해당 오류의 로그를 볼 수 있습니다.

다음은 개별 오류의 로그를 보여주는 예시입니다.

오류 로그

로그를 확장하여 개별 오류 로그를 열 수 있습니다. 오류 로그는 요청 및 응답 페이로드 및 오류 세부정보를 포함하여 요청에 대한 자세한 내용을 제공합니다. 이 정보를 통해 사이트에서 잘못된 메서드 호출의 위치를 파악할 수 있습니다.

예를 들어 요청 페이로드 정보를 표시하기 위해 확장되는 오류 로그는 다음과 같습니다.

로그 세부정보 뷰

잘못된 JSON 오류의 경우 status 필드를 확장하여 문제에 대한 자세한 정보를 확인할 수 있습니다.

JSON 오류의 로그 세부정보 뷰

특정 통합 작업의 상태 확인

통합 활동 패널을 사용하여 특정 통합 작업의 상태를 볼 수 있습니다.

  1. Google Cloud Console에서 Recommendations AI 데이터 페이지로 이동합니다.
    Recommendations AI 데이터 페이지로 이동

  2. 버튼 모음 오른쪽에 있는 가져오기 활동 보기를 클릭하여 가져오기 활동 패널을 엽니다.

    특정 통합 작업의 오류를 검사할 수 있습니다.

  3. Cloud Logging에서 로그 파일을 검사하려면 오류가 있는 작업의 세부정보 열에서 로그 보기를 클릭합니다.

가져오기 활동 패널

오류 유형

  • MISSING_FIELD: 필수 필드 값이 설정되지 않았습니다. 예를 들어 카탈로그 항목에 제목이 없습니다.
  • INVALID_TIMESTAMP: 타임스탬프가 잘못되었습니다. 예를 들어 너무 먼 미래이거나 형식이 잘못되었습니다.
  • FIELD_VALUE_TOO_SMALL: 필드 값이 필수 최솟값보다 낮습니다. 예를 들어 음수 가격입니다.
  • INCORRECT_JSON_FORMAT: 요청의 JSON 형식이 잘못되었습니다. 예를 들어 대괄호({)가 누락되었습니다.
  • INVALID_LANGUAGE_CODE: 언어 코드의 형식이 잘못되었습니다.
  • FIELD_VALUE_EXCEEDED: 필드 값이 허용되는 최댓값보다 큽니다.
  • INVALID_RESOURCE_ID: 리소스 ID가 잘못되었습니다. 예를 들어 리소스 이름에 존재하지 않는 catalog_id가 있습니다.
  • FIELD_SIZE_EXCEEDED: 필드의 항목 수가 최대 한도를 초과합니다.
  • UNEXPECTED_FIELD: 비어 있어야 하는 필드에 값이 있습니다. 예를 들어 세부정보 페이지 조회 이벤트에 대한 트랜잭션이 있습니다.
  • INVALID_FORMAT: 필드 형식이 잘못되었습니다. 예를 들어 잘못된 형식의 문자열이 있습니다.
  • RESOURCE_ALREADY_EXISTS: 이전에 만든 카탈로그 항목과 같이 이미 존재하는 리소스를 만들려고 했습니다.
  • INVALID_API_KEY: API 키가 요청의 프로젝트와 일치하지 않습니다.
  • INSUFFICIENT_PERMISSIONS: 요청을 실행할 권한이 없습니다. 이 오류는 일반적으로 필요한 IAM 권한 누락과 관련이 있습니다.
  • UNJOINED_WITH_CATALOG: 카탈로그에 없는 카탈로그 항목 ID가 요청에 포함되어 있습니다. 카탈로그가 최신 상태인지 확인하세요.
  • BATCH_ERROR: 요청에 여러 오류가 있습니다. 예를 들어 여러 가지 이유로 검증에 실패한 10개의 항목이 포함된 인라인을 가져오는 경우입니다.
  • INACTIVE_RECOMMENDATION_MODEL: 제공할 수 없는 모델을 쿼리했습니다.
  • ABUSIVE_ENTITY: 요청과 연결된 방문자 ID 또는 사용자 ID가 짧은 기간 동안 비정상적인 이벤트 수를 보냈습니다.
  • FILTER_TOO_STRICT: 예측 요청 필터가 모든 예측 결과를 차단했습니다. 호출에서 strictFiltering을 false로 지정하지 않는 한(항목이 반환되지 않음) 맞춤설정되지 않은 일반 인기 항목이 반환됩니다. 이 문제가 발생하는 일반적인 이유는 다음과 같습니다.

    • 카탈로그에 없는 필터 태그를 지정하고 있습니다. 필터 태그 업데이트가 적용되는 데 최대 하루가 걸릴 수 있습니다.
    • 필터 범위가 너무 좁습니다.

직접 로그 보기

Logging에서 직접 로그 파일을 열 수도 있습니다. 예를 들어 다음 링크는 지난 1시간 동안의 모든 Recommendations AI 오류에 대한 로그를 엽니다.

Recommendations AI 로그 열기

대략적인 데이터 로드 측정항목 보기

데이터 업로드 시스템이 실행되면 Recommendations AI 데이터 페이지에서 카탈로그와 이벤트 탭을 사용하여 데이터 수집의 대략적인 오류 측정항목을 통해 모든 것이 정상적으로 작동하는지 확인할 수도 있습니다.

알림 추가를 통해 데이터 업로드 시스템에 문제가 생기면 알림을 받을 수도 있습니다.

카탈로그 데이터 요약

카탈로그 탭의 데이터 통계 요약에는 가져온 항목 수, 재고 수량, 카탈로그 항목을 마지막으로 가져온 시간이 표시됩니다.

또한 업로드한 카탈로그 항목의 미리보기를 보고 카탈로그 항목 ID를 기준으로 필터링할 수도 있습니다.

카탈로그 데이터 가져오기

사용자 이벤트 기록 통계

각 사용자 이벤트 유형의 경우 이벤트 탭에서 로깅된 이벤트 수, 카탈로그 항목과 연결할 수 없는 이벤트(조인되지 않은 이벤트) 수, 이전 기간 대비 수치 증감을 확인할 수 있습니다. 기간을 1일, 일주일, 1개월로 설정하거나 커스텀 기간을 입력할 수 있습니다.

시간 경과에 따라 수집된 사용자 이벤트의 그래프를 확인하고 사용자 이벤트 유형별로 필터링할 수 있습니다.

사용자 이벤트 통계

조인되지 않은 이벤트

사용자 이벤트 또는 예측 요청이 Recommendations AI에 업로드되지 않은 카탈로그 항목을 참조하는 경우 조인되지 않은 이벤트입니다. 조인되지 않은 사용자 이벤트는 계속 로깅되고 조인되지 않은 예측 요청은 처리되지만 향후 예측을 위해 모델을 향상시킬 목적으로 사용될 수 없습니다. 따라서 사용자 이벤트와 예측 요청 모두에 로깅되지 않은 이벤트 비율이 매우 낮도록 해야 합니다.

조인되지 않은 사용자 이벤트 비율은 데이터 페이지의 이벤트 탭에서 확인할 수 있습니다.

조인되지 않은 사용자 이벤트

게재위치 페이지에서 조인되지 않은 예측 요청의 비율을 확인할 수 있습니다.

조인되지 않은 예측 요청

API 오류

오류 페이지의 버튼 모음에서 API 측정항목 보기를 클릭하면 시간 경과에 따라 메서드 이름별로 표시된 API 오류 그래프를 볼 수 있습니다.

다음 단계