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.

이전 사용자 이벤트 가져오기

새 모델 또는 추천을 만들려면 해당 모델에 학습용 사용자 이벤트 데이터가 필요합니다. 학습에 필요한 데이터 양은 추천 유형최적화 목표에 따라 달라집니다. 사용자 이벤트 데이터 요구사항을 참조하세요.

실시간 이벤트 기록을 설정한 후 모델을 학습시키는 데 충분한 사용자 이벤트 데이터를 기록하기까지 상당한 시간이 걸릴 수 있습니다. 이전 이벤트에서 사용자 이벤트 데이터를 일괄적으로 가져와 초기 모델 학습을 가속화할 수 있습니다. 그렇게 하기 전에 사용자 이벤트 기록 권장사항을 검토하세요.

다음과 같은 작업을 할 수 있습니다.

Cloud Storage에서 사용자 이벤트 가져오기

Cloud Storage에서 사용자 이벤트를 가져오려면 JSON 데이터가 포함된 파일을 만듭니다.

JSON 파일이 다음과 같은지 확인합니다.

  • 사용자 이벤트 유형에 따라 형식이 지정됨. 각 사용자 이벤트 유형 형식의 예시는 사용자 이벤트를 참조하세요.
  • 전체 사용자 이벤트를 한 줄에 줄바꿈 없이 제공함
  • 각 사용자 이벤트가 한 줄에 하나씩 표시됨

사용자 이벤트 인라인 가져오기

curl

userEvents.import 메서드 호출에 이벤트의 데이터를 포함하여 사용자 이벤트 인라인을 가져옵니다.

가장 쉬운 방법은 사용자 이벤트 데이터를 JSON 파일에 넣고 파일을 cURL에 제공하는 것입니다.

사용자 이벤트 유형의 형식은 사용자 이벤트를 참조하세요.

  1. JSON 파일을 만듭니다.

    {
    "inputConfig": {
      "userEventInlineSource": {
          "userEvents": [
            {
              <userEvent1>>
            },
            {
              <userEvent2>
            },
            ....
          ]
        }
      }
    }
    
  2. POST 메서드 호출:

    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"
    

BigQuery에서 사용자 이벤트 가져오기

userEvents.import 메서드를 사용하여 BigQuery에서 사용자 이벤트를 가져옵니다.

사용자 이벤트는 Recommendations AI 수집용으로 올바르게 형식이 지정된 BigQuery 테이블에 있어야 합니다. 테이블 스키마는 사용자 이벤트 유형에 따라 다릅니다. 각 이벤트 유형에 BigQuery 테이블을 만들 때 지정하는 JSON 스키마는 사용자 이벤트 유형 및 예시 스키마를 참조하세요.

이벤트를 가져올 때 dataSchemauser_event 값을 사용합니다.

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"
    }
  }
}'

BigQuery 데이터 세트가 Recommendations AI 프로젝트와 다른 프로젝트에 속하는 경우 BigQuery 데이터 세트에 대한 액세스 권한 설정의 안내에 따라 Recommendations AI 서비스 계정에 BigQuery 프로젝트에 대한 BigQuery 데이터 편집자 역할을 부여합니다. 가져오기 요청을 수정하여 BigQuery 프로젝트 ID를 지정합니다.

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

BigQuery에서 Google 애널리틱스 360 사용자 이벤트 가져오기

Google 애널리틱스 360과 BigQuery를 통합하고 향상된 전자상거래를 사용하는 경우 Google 애널리틱스 360 사용자 이벤트를 가져올 수 있습니다.

다음 절차에서는 사용자가 BigQuery 및 Google 애널리틱스 360을 사용하는 데 익숙하다고 가정합니다.

다음 단계를 시작하기 전에 다음 사항을 확인하세요.

데이터 소스 확인

  1. 액세스 권한이 있는 BigQuery 테이블에서 가져올 사용자 이벤트 데이터 형식이 올바른지 확인합니다.

    테이블 형식은 project_id:ga360_export_dataset.ga_sessions_YYYYMMDD여야 합니다.

    테이블 형식에 대한 상세 설명은 Google 애널리틱스 문서를 참조하세요.

  2. BigQuery Google Cloud Console에서 미리보기할 리소스의 테이블을 선택하여 다음을 확인합니다.

  3. 업로드된 카탈로그와 애널리틱스 360 사용자 이벤트 테이블의 항목 ID 일관성을 확인합니다.

    BigQuery 테이블 미리보기의 hits.product.productSKU 열에 있는 제품 ID를 사용하여 product.get 메서드를 통해 동일한 제품이 업로드된 카탈로그에 있는지 확인합니다.

    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"
    

Google 애널리틱스 360 이벤트 가져오기

userEvents.import 메서드 호출 이벤트에 관한 데이터를 포함하여 사용자 이벤트를 가져옵니다.

dataSchema에는 user_event_ga360 값을 사용합니다.

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"
    }
  }
}'

BigQuery 데이터 세트가 Recommendations AI 프로젝트와 다른 프로젝트에 속하는 경우 BigQuery 데이터 세트에 대한 액세스 권한 설정의 안내에 따라 Recommendations AI 서비스 계정에 BigQuery 프로젝트에 대한 BigQuery 데이터 편집자 역할을 부여합니다. 가져오기 요청을 수정하여 BigQuery 프로젝트 ID를 지정합니다.

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

다음 단계