En esta documentación de Recomendaciones IA, se hace referencia a la consola de Recomendaciones. Le recomendamos que cambie a la consola de venta minorista y utilice la documentación de venta minorista, que documenta Recomendaciones IA, la consola de venta minorista y Retail Search.

Si usas la versión v1beta de Recomendaciones IA, migra a la versión minorista de la API.

Características y capacidades de Recomendaciones IA

Recomendaciones IA te permite compilar sistemas personalizados de recomendación de productos de alta calidad sin requerir un alto nivel de experiencia en aprendizaje automático, operaciones o diseño de sistemas. Aprovechando los productos de catálogo de tu sitio web y el comportamiento de los usuarios, Recomendaciones IA compila un modelo de recomendación específico para tu empresa. Luego, puedes solicitar recomendaciones de otros productos de catálogos para mostrarse a los usuarios.

La API de venta minorista usa eventos de usuario y tu catálogo de productos para entrenar modelos de aprendizaje automático de recomendaciones, que proporcionan recomendaciones basadas en estos datos.

Las capacidades de Recomendaciones IA incluyen las siguientes:

  • Modelos personalizados. Cada modelo se entrena específicamente para tus datos, según las técnicas de aprendizaje automático, secuencia y transformador.

  • Resultados personalizados Aprovecha los algoritmos de personalización sin experiencia en aprendizaje automático. Las recomendaciones se basan en el comportamiento de los usuarios y en actividades como las vistas, los clics y las compras en la tienda, así como en la actividad en línea, para que todos los resultados de predicción se personalicen.

  • Predicciones en tiempo real. Cada recomendación recuperada considera la actividad anterior del usuario, como los eventos de clic, vista y compra, por lo que las recomendaciones están en tiempo real.

  • Entrenamiento y ajuste de modelos automáticos El reentrenamiento diario de modelos garantiza que todos los modelos puedan capturar con precisión el comportamiento de los usuarios todos los días.

  • Objetivos de optimización. Los objetivos, como el porcentaje de conversiones, la tasa de clics y la optimización de ingresos, te ayudan a realizar optimizaciones precisas en función de tu objetivo comercial.

  • Recomendaciones de varios canales. Con el modelo de la API, ve más allá de las recomendaciones de sitios web para personalizar todo el recorrido de los compradores hacia las recomendaciones en aplicaciones para dispositivos móviles, recomendaciones de correo electrónico personalizadas, kioscos en tiendas o aplicaciones para centros de atención telefónica.

Usa la API de Retail

A fin de compilar modelos de aprendizaje automático para las recomendaciones, Recomendaciones IA necesita dos conjuntos de información:

  • Catálogo de productos: Información sobre los productos que se recomiendan a los clientes. Esto incluye el título, la descripción, la disponibilidad en stock y los precios del producto.

  • Eventos de usuario: El comportamiento de los usuarios finales en su sitio web. Esto incluye eventos como cuando un usuario ve o compra un artículo específico o cuando tu sitio web le muestra una lista de productos.

Con muchas opciones de integración, puedes transferir tus datos mediante herramientas que quizás ya uses, como BigQuery, Cloud Storage, Merchant Center, Tag Manager y Google Analytics.