Esta é a documentação apenas do Recommendations AI. Para testar a pesquisa de varejo e o console unificado de varejo na fase restrita do GA, entre em contato com a equipe de vendas do Cloud. Se você não quiser usar a pesquisa de varejo, permaneça no console de recomendações até novo aviso.

Se você estiver usando a versão v1beta do Recommendations AI, migre para a versão da API Retail.

Perguntas frequentes

Você está enfrentando algum outro desafio ou seu problema não está descrito abaixo? Denuncie um bug ou solicite um recurso e participe do grupo do Google cloud-recommendations-users (em inglês) ou Stack Overflow (em inglês).

Geral

Você tem bibliotecas de cliente para a API de varejo ou mais amostras de código?

Sim. É possível ver o guia de bibliotecas de cliente para o Recommendations AI aqui para informações de configuração e referência de cada biblioteca.

O serviço de descoberta de APIs do Google também pode ser usado em vez de chamadas REST brutas.

Todos os modelos de recomendação são personalizados?

Os modelos "Recomendados para você" e "Outros itens que você pode gostar" fazem recomendações personalizadas quando são fornecidos com o histórico de usuários. O modelo "Juntos comprados com frequência" não é personalizado.

Consulte Tipos de modelo de recomendação.

Receberei recomendações personalizadas imediatamente ou precisarei aguardar essas melhorias?

As recomendações são aprimoradas conforme você coleta mais dados do usuário. O modelo "Recomendado para você" mostra produtos conhecidos, e o modelo "Outros produtos que você gosta" mostra produtos semelhantes com base nas visualizações de outros. Esses dois modelos começam a considerar o comportamento do usuário imediatamente. Por isso, é importante enviar eventos em tempo real. Consulte Tipos de modelo de recomendação.

Os eventos do usuário precisam ser enviados em tempo real, ou quase em tempo real, para que a personalização seja eficaz. Se os eventos do usuário forem enviados diariamente ou em lotes ao longo do dia, os modelos personalizados talvez não tenham um desempenho tão bom quanto os eventos em tempo real.

Você está usando dados demográficos do usuário do Google nos seus modelos?

Os modelos só usam os dados de catálogo e de eventos do usuário que você fornece. Se você quiser incluir dados demográficos, pode incluir outros atributos personalizados textuais ou numéricos que podem ser úteis em Product.attributes[]. Esses dados não são usados atualmente pelos modelos, mas poderão ser usados no futuro.

Não inclua informações de identificação pessoal (PII), como endereços de e-mail ou nomes de usuário. Sugerimos que você anonimize os dados demográficos, por exemplo, gerando hash dos valores ou usando IDs de grupos.

Posso fazer recomendações com base no histórico de eventos de um grupo de usuários em vez do histórico de um único usuário?

Atualmente, as recomendações são baseadas em um ID de visitante ou de usuário único. Seria necessário fazer solicitações individuais e combinar os resultados para basear as recomendações no histórico de um grupo. Se os usuários tiverem atributos de metadados comuns, é possível usar IDs de grupos como IDs de usuários para fornecer recomendações no nível do grupo.

Percebi que é possível enviar URLs de imagem para produtos. Os modelos consideram as imagens do produto?

Por enquanto, não. Esses campos são fornecidos para que você possa recuperar esses metadados com os resultados de recomendação retornados. Assim, você ajuda a renderizar os resultados da recomendação. A Visualização da previsão também usa URLs de imagens para exibi-las quando você visualiza os resultados da previsão de um modelo no Console do Cloud.

Minha empresa não é um site de comércio eletrônico de varejo. Ainda posso usar o Recommendations AI para prever x,y,z?

Já tivemos clientes que usam o Recommendations AI para recomendações de conteúdo, streaming de vídeo e jogos e outros casos de uso. No entanto, nosso conteúdo e nossa experiência foram projetados para o caso de uso do comércio eletrônico de varejo e talvez ainda não sejam adequados para outros casos de uso.

Posso colocar recomendações em qualquer página do meu site?

Sim, mas os modelos são projetados para casos de uso específicos e podem funcionar melhor em determinadas páginas. Consulte Tipos de modelo de recomendação.

As opções "Comprados juntos com frequência" e "Outros produtos que você pode gostar" exigem IDs de item. Por isso, elas precisam ser usadas para recomendações usando, por exemplo, um ID do produto ou itens em um carrinho. A opção "Comprados juntos com frequência" funciona melhor em páginas de adição ou carrinho. Já a opção "Outros itens que você pode gostar" funciona melhor em páginas de detalhes do produto. O texto "Recomendado para você" pode ser colocado em qualquer página, já que requer apenas um ID de visitante como entrada, mas foi criado como uma posição na página inicial.

Posso usar o Recommendations AI para recomendações em newsletters por e-mail?

Sim. Para isso, basta fazer uma chamada para a API com um ID de visitante ou de usuário e, em seguida, incorporar os resultados em um modelo de e-mail. Se você quiser que os itens sejam carregados dinamicamente no momento de leitura do e-mail, será necessário usar um endpoint intermediário, como umFunção do Google Cloud, para enviar a solicitação de previsão. Como a API fornece apenas uma lista de IDs de produto e metadados ordenados, você também precisará escrever seu próprio código para renderizar os resultados da imagem.

Posso usar o Recommendations AI em outros casos de uso que não sejam da Web (apps para dispositivos móveis, quiosques)?

Sim. Você pode configurar um endpoint (por exemplo, Google Cloud Function) para receber resultados para o app. Você também precisa de um mecanismo semelhante para enviar eventos em tempo real.

Não tenho mais de três meses de dados de eventos. Ainda posso usar o Recommendations AI? Posso adicionar mais dados posteriormente?

Se você puder registrar tráfego suficiente para eventos em tempo real, dados recentes poderão ser usados para treinamento. Se você tiver dados adicionais disponíveis posteriormente, poderá fazer upload deles após o treinamento do modelo inicial. Os dados recém-preenchidos são incorporados aos modelos durante o novo treinamento diário. No entanto, se os dados forem significativamente diferentes dos eventos usados no treinamento inicial, talvez seja necessário reajustar os modelos.

Os modelos funcionam melhor com pelo menos três meses de visualizações de página de produto, visualizações de página inicial e eventos de adição ao carrinho para todos os modelos, e idealmente de um a dois anos de histórico de compras para a opção "Comprados frequentemente em conjunto" .

Uma ou duas semanas das visualizações de página de detalhes são suficientes para começar a treinar os modelos "Outros itens que você pode gostar" e "Recomendados para você", enquanto os termos "Comprados frequentemente em conjunto" geralmente requerem mais, já que normalmente há menos compras por do que as visualizações de página. A qualidade do modelo pode ser significativamente melhorada com mais dados; a quantidade mínima pode não produzir os melhores resultados. Um ano de compras, por exemplo, permite que os modelos aproveitem melhor a sazonalidade e as tendências.

Posso recomendar categorias com os produtos?

No momento, o Recommendations AI retorna apenas recomendações de produtos. No entanto, é possível ver as categorias de cada produto retornado como parte dos resultados.

Posso implantar o Recommendations AI em um site sem modificar meu código de servidor existente?

Isso é possível, mas você ainda precisa de um endpoint para processar a solicitação AJAX porque a API de previsão de varejo é autenticada e usa uma solicitação POST. Isso pode ser feito usando uma função do Google Cloud, o App Engine ou um serviço semelhante.

Você tem integrações para fazer upload de dados de bancos de dados SQL ou outros sistemas, como o BigQuery?

Sim. Para eventos, há código de amostra do BigQuery. Veja um conjunto de dados de amostra do Google Analytics para o BigQuery.

Acho que o recurso x,y,z seria ótimo. É possível adicioná-lo ao Recommendations AI?

Sua opinião é importante para nós. As solicitações de recursos podem ser enviadas por meio da sua equipe de conta, do Suporte do Google ou do Issue-Tracker.

Ainda posso usar a API antiga?

O Recommendations AI migrou da API Recommendations Engine para a API Retail. Se você estava usando a API Recommendations Engine enquanto ela estava na versão Beta, recomendamos migrar suas recomendações para a API Retail (endpoint de serviço https://retail.googleapis.com), que está em disponibilidade geral.

A API anterior (endpoint do serviço https://recommendationengine.googleapis.com) e a documentação permanecem disponíveis, mas não são mais atualizadas.

Catálogos e produtos

Como o Recommendations AI lida com inicializações a frio para novos produtos?

Para produtos que não têm histórico de compras, fazemos recomendações com base em produtos semelhantes. Nesses casos, é muito importante ter bons títulos, categorias e descrições de produtos definidos no catálogo.

Para usuários de inicialização a frio (visitantes sem histórico), os modelos começam com os produtos gerais mais conhecidos e se tornam mais personalizados em tempo real à medida que mais eventos do usuário são recebidos.

Consulte Catálogos e informações de catálogo e a página de referência do produto.

Posso usar meu catálogo do Merchant Center para receber recomendações?

Sim, é possível exportar um catálogo do Merchant Center para o BigQuery usando o serviço de transferência de dados do Merchant Center. Em seguida, podemos ler o catálogo diretamente do BigQuery. Consulte Como importar dados do catálogo do Merchant Center.

Como posso importar meu catálogo?

  • BigQuery: importe diretamente de uma tabela ou visualização.
  • Cloud Storage: importe usando arquivos de texto com um item de catálogo JSON por linha.
  • Importação in-line: importe com uma chamada de API usando arquivos de texto com um item de catálogo JSON por linha.
  • Crie itens do produto: use o método Products.

Como posso manter meu catálogo atualizado? Com que frequência o catálogo precisa ser atualizado?

Consulte Como manter seu catálogo atualizado.

Se for fácil receber notificações sobre mudanças no catálogo, como por meio do Pub/Sub, da fila de mensagens, de eventos etc., atualize o catálogo em tempo real usando a importação ou crie métodos de API.

Caso contrário, recomendamos atualizar seu catálogo diariamente. É possível fazer uma atualização completa do Cloud Storage ou do BigQuery ou uma atualização incremental (apenas itens novos e alterados).

Por exemplo, o Cloud Scheduler pode ser usado para fazer uma chamada diária de importação do BigQuery.s

Existem tamanhos mínimos e máximos de catálogo?

Não há um tamanho mínimo, mas tamanhos de catálogo muito pequenos (< 100 itens) podem não trazer muitos benefícios com base nas recomendações, devido à quantidade muito pequena de produtos a serem recomendados.

O catálogo pode ter até 40 milhões de itens.

Consulte a documentação sobre cotas e limites padrão e para saber como solicitar uma alteração na sua cota.

Minha empresa opera sites em vários países. Devo usar um catálogo para todos os meus dados?

Geralmente, é melhor ter apenas um catálogo com todos os itens. Os eventos precisam ser enviados usando uma única moeda. Atualmente, não há como ter vários catálogos no mesmo projeto, mas as recomendações podem ser filtradas para um site específico usando tags de filtro.

Se os catálogos forem consideravelmente diferentes entre os sites e os padrões de eventos do usuário também forem bem diferentes, recomendamos ter um projeto separado para cada site com as próprias recomendações independentes.

No entanto, se houver sites semelhantes com pouco tráfego em comparação com o site principal, pode ser melhor usar um único catálogo se não houver eventos suficientes para produzir modelos de alta qualidade para todos os sites individuais.

Para usar um único catálogo, os IDs de item do catálogo precisam ser consistentes, ou seja, o mesmo produto precisa ter um único ID de item em todos os sites para que não haja duplicação de produtos no catálogo.

As tags de filtro podem levar até 24 horas para serem atualizadas. Portanto, se houver requisitos de disponibilidade específicos de um país (esgotados), eles normalmente precisarão ser processados por uma regra de negócios que filtre os resultados após a previsão. .

O Recommendations AI é compatível com várias moedas por catálogo?

Não, ele é compatível com um tipo de moeda por catálogo. Os eventos precisam ser enviados ao Recommendations AI usando uma única moeda.

Se você planeja usar o Console do Cloud AI do Recommendations AI para ver as métricas de receita, verifique se todos os seus eventos usam uma única moeda ou convertam todos na mesma moeda. antes de fazer upload delas para o Recommendations AI.

Tenho vários sites com um catálogo compartilhado ou itens semelhantes. O Recommendations AI pode fornecer recomendações entre sites?

Recomendamos usar um único catálogo como esse somente se houver sobreposição significativa entre os sites. precisam compartilhar muitos ou todos os mesmos produtos. Em seguida, como nos sites multirregionais, é possível usar tags de filtro para retornar somente itens específicos do site para uma chamada de previsão específica.

Se os sites não compartilharem muitos ou nenhum item do catálogo ou tiverem padrões de uso muito diferentes, vários catálogos serão usados. O uso de vários catálogos requer um projeto separado do Google Cloud para cada catálogo.

Incluir mais metadados melhora o modelo? O modelo considera os campos x,y,z?

Consulte os campos obrigatórios em Informações de item de catálogo necessárias.

Outros campos de metadados são opcionais (por exemplo, imagens, itemAttributes). Eles podem ser usados para visualização de previsão, análise de resultados, treinamento e ajuste. Recomendamos incluir atributos úteis, como cor, tamanho, material etc. Esses campos podem ser retornados como parte dos resultados da previsão especificando returnProduct:true. Portanto, eles pode ser útil para renderizar resultados. Imagens e atributos de item são usados para a visualização da previsão no Console do Cloud.

Quais atributos de um item do catálogo são usados como entradas do treinamento de modelo?

É usada uma combinação de comportamentos de usuários e atributos de produtos. Os principais campos usados são ID, título, hierarquia de categoria, preço e URL. É possível incluir outros atributos de chave-valor personalizados que podem ser úteis em Product.attributes[].

Os URLs das imagens são mais um recurso conveniente. retorne esses metadados como parte dos resultados da previsão especificando returnProduct:true, que pode salvar uma chamada extra para recuperar essas informações. Os URLs de imagem também permitem que a visualização da previsão exiba as imagens quando você visualiza os resultados da previsão de um modelo no Console do Cloud.

Quais idiomas são compatíveis com meus produtos?

A API de varejo é compatível com a maioria dos idiomas. O modelo detecta automaticamente o idioma do texto. Consulte uma lista de linguagens compatíveis no GitHub README do Detector de linguagem compacta.

Observe que seu catálogo pode incluir texto em diferentes idiomas, mas a duplicação de produtos para fornecer texto em vários idiomas pode prejudicar o desempenho do modelo.

Meu catálogo tem SKUs principais/variantes ou SKUs pai/filho. São compatíveis?

Sim. Isso será semelhante ao item_group_id no Merchant Center. É necessário determinar como você quer receber as recomendações de volta (no nível pai ou filho) e se os eventos estão no nível pai ou filho.

Consulte Como usar níveis de produto para saber mais sobre os níveis de produto.

Determine e defina o nível de produto correto antes de enviar itens ou eventos.s O nível do produto pode ser alterado, mas requer que os itens sejam mesclados e reajustar os modelos.

Eventos do usuário

Posso fazer a integração com o Google Analytics 360?

Você pode usar dados históricos do Google Analytics 360 (GA360). Assim como os dados do Merchant Center, os dados do GA360 podem ser exportados para o BigQuery, e o Recommendations AI pode ler os eventos diretamente do BigQuery.

Para eventos em tempo real, recomendamos a integração de pixels de rastreamento com o Gerenciador de tags do Google, já que os eventos são atrasados no GA360.

Como faço para enviar eventos do Recommendations AI?

Os usuários normalmente importam eventos históricos usando a importação do Cloud Storage ou da API e, em seguida, fazem streaming de eventos em tempo real usando a tag JavaScript do Pixel ou do Gerenciador de tags no site ativo ou por meio do método de gravação no back-end.

E se eu não puder enviar todos os tipos de evento do usuário listados conforme necessário para um modelo? Quais são os tipos de evento mínimos necessários para cada modelo?s

Cada modelo e objetivo de otimização tem requisitos um pouco diferentes. Consulte os requisitos de dados de eventos do usuário.

Normalmente, o desempenho do modelo é melhor quando há mais eventos por item de catálogo. Para sites com grandes quantidades de tráfego e catálogos menores, talvez você consiga começar com um volume menor de eventos históricos, mas ainda precisa de pelo menos algumas semanas de dados históricos, bem como eventos em tempo real. daqui para frente.

Tenho eventos de adição ao carrinho e compras completas que não têm valor para receita ou quantidade. O que eu devo enviar?s

Se você não tiver um valor de quantidade, poderá passar um valor padrão 1 sem afetar os resultados do modelo. Os itens sempre precisam ter displayPrice definido (pode ser o que for exibido ao usuário, como um preço com desconto).s O originalprice e o custo são opcionais.s

Meus dados incluíam apenas alguns tipos de eventos. Ainda posso usar o Recommendations AI?

Consulte os Requisitos de dados do evento do usuário para ver os requisitos mínimos de dados de cada tipo de modelo.

Resultados da previsão

Existe um limite de previsões que posso retornar?

Por padrão, uma solicitação de previsão retorna 20 itens na resposta. Para aumentar ou diminuir, envie um valor para pageSize.

Se você precisar devolver mais de cem itens, entre em contato com o Suporte do Google para aumentar o limite. No entanto, retornar mais de cem itens pode aumentar a latência da resposta.

É possível ver por que um modelo fez uma recomendação de produto específica?

No momento, não.

Posso fazer o download dos resultados da previsão e armazená-los em cache?

Como os resultados de previsão melhoram em tempo real em resposta à atividade do usuário no seu site, não recomendamos o uso de previsões em cache. Os modelos são treinados diariamente para incorporar alterações ao catálogo e reagir a novas tendências nos eventos do usuário, o que também muda os resultados.

Preciso reclassificar as recomendações retornadas com base em uma regra de negócios. Isso é compatível?

Sim. Porém, embora seja possível reorganizar as recomendações retornadas com base nas suas regras de negócios, tenha em mente que a reordenação ou a filtragem dos resultados recomendados pode reduzir a eficácia geral do modelo ao atingir a meta de otimização escolheu.

Os pedidos de reclassificação de preços têm prioridade em itens de preço elevado no conjunto de recomendações retornadas e estão disponíveis como uma personalização integrada para os modelos "Outros itens que você pode gostar" e "Recomendados para você".

Consulte Reclassificação de preços.

Há restrições no número de tags de filtro que posso criar e usar?

Não há limites rígidos para o número de tags exclusivas que você pode criar ou usar. No entanto, o sistema não foi criado para lidar com muitas tags de filtro por item. Recomendamos manter as tags de filtro limitadas a um máximo de 10 por item do catálogo, se possível. Mais de 10 valores podem ser usados em todo o catálogo. esse limite é por item.s O limite total de tags (a soma total de todas as tags por item) é de 100.000.000.

Consulte a documentação sobre cotas e limites do Recommendations AI

Modelos

Fiz upload do meu catálogo e eventos, mas ainda recebo essa resposta quando chamo a API Prediction: "O modelo de recomendação não está pronto. Você pode definir "dryRun" como verdadeiro na solicitação de previsão para fins de integração, que retorna itens de catálogo arbitrários do seu catálogo (N NOTO use para tráfego de produção)."

Isso geralmente significa que o modelo não terminou o treinamento. Se já tiverem passado mais de 10 dias desde que você criou o modelo e você continuar recebendo essa resposta, entre em contato com o suporte.

Quanto tempo leva para treinar um modelo?

O treinamento e o ajuste do modelo inicial levam de 2 a 5 dias para serem concluídos. Posteriormente, os modelos serão treinados automaticamente diariamente, a menos que estejam desativados. Consulte Como pausar e retomar treinamento de um modelo.

Posso fazer o download ou exportar o modelo?

Não.

Posso usar modelos que criei em um projeto atual em um novo projeto?

Não. Você precisa criar e treinar novamente os modelos no novo projeto.

Quero usar um modelo para minhas páginas de categoria. Posso fazer isso?

Sim. A opção "Recomendado para você" é útil nas páginas de categoria. Uma página de categoria é semelhante a uma página inicial, exceto pelo fato de você exibir apenas itens dessa categoria. Para isso, use um modelo padrão "Recomendado para você" com tags de filtro. Por exemplo, você pode adicionar tags de filtro personalizadas (correspondentes a cada página de categoria) aos itens no seu catálogo. Ao enviar a solicitação de previsão, defina o objeto de evento de usuário como category-page-view e especifique a tag de uma página de categoria específica no campo "filter". Somente os resultados de recomendações correspondentes à tag de filtro solicitada são retornados. A diversidade precisa ser desativada nesse caso de uso, porque a diversidade pode entrar em conflito com tags de filtro com base na categoria.

Posso desativar a personalização dos meus modelos?

Por padrão, os resultados da previsão são personalizados por usuário para os tipos de modelo de recomendação Outros que você pode gostar e Recomendado para você.

Não é recomendável desativar a personalização porque isso pode afetar negativamente o desempenho do modelo.

Se você precisar mostrar itens de catálogo relevantes para o produto que está sendo visualizado, em vez de basear-se nos engajamentos anteriores do usuário com seu site, será possível receber recomendações não personalizadas usando um ID de visitante falso em um previsão. Faça isso somente nas solicitações em posições que você não quer que sejam personalizadas.

Console do Recommendations AI Cloud

Limpei vários eventos, mas o painel ainda mostra as contagens desses tipos de evento.

Isso já é esperado. O painel do Console do Cloud mostra o número de eventos ingeridos em um determinado período, não mostrará a contagem atual ou o número de eventos.

Como posso saber se há erros com meu catálogo ou os eventos do usuário?

A maioria das chamadas de API para atualizações de itens do catálogo ou eventos de usuários retornará um erro se houver um problema com a sintaxe ou se a solicitação não puder ser processada por algum motivo.

O painel do Console do Cloud mostra a porcentagem de eventos não associados, que também é uma métrica útil a ser usada para detectar problemas de catálogo ou evento. Eventos não associados (ou chamadas de previsão não associadas) acontecem quando um código de item especificado que não está no catálogo. Isso geralmente significa que o catálogo está desatualizado e os itens de catálogo novos ou alterados precisam ser enviados, mas também podem ser causados por códigos de itens inválidos que estão sendo transmitidos. Verifique suas solicitações para garantir que os códigos dos itens sejam mapeados corretamente para o catálogo. Em seguida, confira o catálogo enviado para conferir se os itens existem.

O Cloud Monitoring e o Cloud Logging podem ser usados para monitorar o status dos eventos. Por exemplo, é possível receber alertas se não houver eventos em um determinado período ou se as chamadas de previsão ficarem abaixo de um determinado limite.

Por que minhas posições de recomendação aparecem como inativas? Como posso ativá-los?

Para usar as posições de recomendação, primeiro é preciso enviar dados de catálogo e eventos de usuários para treinar o modelo correspondente. Após treinar um modelo, o painel indica que ele está pronto para consulta.

Em que moeda o Console do Cloud informa as métricas de receita?

O Console do Recommendations AI Cloud informa métricas na moeda usada nos dados enviados. O Recommendations AI não é compatível com o uso de várias moedas por catálogo e não converte moedas.

Se você planeja usar o Console do Recommendations AI do Cloud para receber as métricas de receita, verifique se todos os eventos usam uma única moeda ou converta todos na mesma moeda antes de fazer upload deles para o Recommendations AI.