Esta es la documentación solo de Recomendaciones IA. Para probar Retail Search y la consola unificada de venta minorista en la fase restringida de Google Analytics, comuníquese con el equipo de Ventas de Cloud. Si no planea usar Retail Search, permanezca en la consola de Recomendaciones hasta nuevo aviso.

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

Importar eventos históricos de los usuarios

Cuando desees crear un modelo nuevo, o recomendación, ese modelo requiere datos de eventos del usuario para el entrenamiento. La cantidad de datos necesaria para el entrenamiento depende del tipo de recomendación y el objetivo de optimización. Consulta los Requisitos de datos de eventos del usuario.

Después de configurar el registro de eventos en tiempo real, puede tomar bastante tiempo en registrar suficientes datos de eventos de usuario para entrenar los modelos. Puedes acelerar el entrenamiento inicial de los modelos mediante la importación masiva de datos de eventos de usuario de eventos pasados. Antes de hacerlo, revisa las prácticas recomendadas para registrar eventos de usuario.

Puede hacer lo siguiente:

Importa eventos de usuarios desde Cloud Storage

Para importar eventos del usuario desde Cloud Storage, crea un archivo que contenga datos JSON.

Asegúrate de que tu archivo JSON cumpla con estas condiciones:

  • Tiene un formato según su tipo de evento de usuario. Consulta Eventos de usuario para obtener ejemplos de cada formato de tipo de evento de usuario.
  • Proporciona un evento de usuario completo en una sola línea, sin saltos de línea.
  • Tiene cada evento de usuario en su propia línea.

Importa eventos de usuario intercalados

curl

Para importar eventos de usuario intercalados, incluye los datos de los eventos en tu llamada al método userEvents.import.

La manera más sencilla de hacerlo es colocar los datos de eventos de usuario en un archivo JSON y proporcionar el archivo a cURL.

Para conocer los formatos de los tipos de eventos de usuario, consulta Eventos de usuario.

  1. Crea el archivo JSON:

    {
    "inputConfig": {
      "userEventInlineSource": {
          "userEvents": [
            {
              <userEvent1>>
            },
            {
              <userEvent2>
            },
            ....
          ]
        }
      }
    }
    
  2. Llama al método POST:

    curl -X POST \
         -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
         -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
         --data @./data.json \
      "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/userEvents:import"
    

Importa eventos de usuario desde BigQuery

Importa eventos del usuario desde BigQuery con el método userEvents.import.

Tus eventos de usuario deben estar en tablas de BigQuery que tengan el formato correcto para la transferencia de Recomendaciones IA. El esquema de la tabla difiere según el tipo de evento del usuario. Consulta el esquema de tipos de eventos de usuario y ejemplos del esquema JSON a fin de especificar cuando se crean tablas de BigQuery para cada tipo de evento.

Cuando importes tus eventos, usa el valor user_event para dataSchema.

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/tmp/my-key.json

curl \
  -v \
  -X POST \
  -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
  -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token)"" \
  "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/userEvents:import" \
  --data '{
    "inputConfig": {
      "bigQuerySource": {
        "datasetId": "DATASET-ID",
        "tableId": "TABLE-ID",
        "dataSchema": "user_event"
    }
  }
}'

Si tu conjunto de datos de BigQuery pertenece a un proyecto diferente de tu proyecto de Recomendaciones IA, sigue las instrucciones en Configura el acceso a tu conjunto de datos de BigQuery para darle tu cuenta de servicio de Recomendaciones IA una función de editor de datos de BigQuery en tu proyecto de BigQuery Modifica la solicitud de importación para especificar el ID del proyecto de BigQuery:

"bigQuerySource": {
     "projectId": "BQ_PROJECT_ID",
   }

Importa eventos de usuarios de Google Analytics 360 con BigQuery

Puedes importar eventos de usuario de Google Analytics 360 si integraste Google Analytics 360 a BigQuery y usas el Comercio electrónico mejorado.

En los siguientes procedimientos, se da por sentado que estás familiarizado con el uso de BigQuery y Google Analytics 360.

Antes de comenzar con los siguientes pasos, asegúrate de lo siguiente:

Verifica tu fuente de datos

  1. Asegúrate de que los datos de eventos de usuario que importarás tengan el formato correcto en una tabla de BigQuery a la que tengas acceso.

    La tabla debe tener el formato project_id:ga360_export_dataset.ga_sessions_YYYYMMDD.

    Consulta la documentación de Google Analytics para obtener más información sobre el formato de la tabla.

  2. En Google Cloud Console de BigQuery, selecciona la tabla en Recursos para obtener una vista previa de la tabla y verifica lo siguiente:

  3. Comprueba la coherencia de los ID de elementos entre el catálogo subido y la tabla de eventos del usuario de Analytics 360.

    Con cualquier ID de producto de la columna hits.product.productSKU en la vista previa de la tabla de BigQuery, usa el método product.get para asegurarte de que el mismo producto esté en tu catálogo subido.

    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/tmp/my-key.json
    
       curl \
         -v \
         -X GET \
         -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
         -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token)"" \
         "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/default_branch/products/PRODUCT_ID"
    

Importa eventos de Google Analytics 360 desde BigQuery.

Importa tus eventos de usuario mediante la inclusión de los datos de los eventos en tu llamada al método userEvents.import.

Para dataSchema, usa el valor user_event_ga360.

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/tmp/my-key.json

curl \
  -v \
  -X POST \
  -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
  -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token)"" \
  "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/userEvents:import" \
  --data '{
    "inputConfig": {
      "bigQuerySource": {
        "datasetId": "some_ga360_export_dataset",
        "tableId": "ga_sessions_YYYYMMDD",
        "dataSchema": "user_event_ga360"
    }
  }
}'

Si tu conjunto de datos de BigQuery pertenece a un proyecto diferente de tu proyecto de Recomendaciones IA, sigue las instrucciones en Configura el acceso a tu conjunto de datos de BigQuery para darle tu cuenta de servicio de Recomendaciones IA una función de editor de datos de BigQuery en tu proyecto de BigQuery Modifica la solicitud de importación para especificar el ID del proyecto de BigQuery:

"bigQuerySource": {
     "projectId": "GA360_BQ_PROJECT_ID",
   }

¿Qué sigue?