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.

Como implementar o Recommendations AI

Nesta página, fornecemos orientação passo a passo para implementar uma solução usando o Recommendations AI.

Introdução

É possível usar o Recommendations AI para receber recomendações personalizadas para seu site, esteja você usando ou não as ferramentas de marketing do Google. No entanto, se você estiver usando o Gerenciador de tags do Google ou o Google Merchant Center, algumas etapas para implementar o Recommendations AI foram simplificadas.

Como implementar o Recommendations AI com o marketing do Google

Esse processo é a maneira mais rápida de fazer um teste A/B usando o Recommendations AI e a pilha de marketing do Google (Gerenciador de tags do Google e Google Merchant Center).

Etapa Descrição
1. Configurar um projeto do Google Cloud É possível usar um projeto atual do Google Cloud se você já tiver um.
2a. Importar seu catálogo de produtos usando o Merchant Center Também é possível importar diretamente seu catálogo de produtos, mas usar o Merchant Center reduz as etapas necessárias para importar seu catálogo.
2b. Configurar o Gerenciador de tags para registrar eventos do usuário Os eventos do usuário rastreiam ações do usuário, como clicar em um produto, adicionar um item a um carrinho de compras ou comprar um item. Você pode começar a gravar eventos do usuário em paralelo à importação do catálogo. Quando a importação do catálogo estiver concluída, reconecte-se a qualquer evento que tenha sido enviado antes da conclusão da importação.
3. Crie um modelo

Depois de atender aos requisitos mínimos de dados, crie o modelo para iniciar o treinamento. O treinamento e o ajuste do modelo inicial levam de 2 a 5 dias para serem concluídos.

4. Criar seus canais e visualizar suas recomendações

Depois de concluir o treinamento e o ajuste do modelo, crie suas posições e visualize as recomendações dele para garantir que a configuração esteja funcionando como esperado.

5. Configurar o experimento A/B Um experimento A/B fornece insights sobre como as recomendações do Recommendations AI estão afetando o comportamento do usuário.

Como implementar o Recommendations AI sem o marketing do Google

Se você não estiver usando o Gerenciador de tags e o Merchant Center, siga as etapas a seguir para integrar o Recommendations AI no seu site:

Etapa Descrição
1. Configurar um projeto do Google Cloud

Para usar o Recommendations AI, é preciso criar um projeto do Google Cloud (GCP) e criar credenciais de autenticação, incluindo uma chave de API e um token OAuth (usando uma conta de usuário ou de serviço) para acessar o projeto.

2a. Importar seu catálogo de produtos

É possível adicionar itens ao catálogo de produtos do Recommendations AI individualmente usando o método Products.create. No entanto, para catálogos de produtos grandes, recomendamos que você adicione itens em massa usando o método Products.import.

2b. Registrar eventos do usuário

Os eventos do usuário rastreiam ações do usuário, como clicar em um produto, adicionar um item a um carrinho de compras, comprar um item e assim por diante. O Recommendations AI depende dos dados de eventos do usuário para gerar recomendações personalizadas. Os eventos do usuário precisam ser ingeridos em tempo real para refletir com precisão o comportamento dos seus usuários.

Você pode começar a gravar eventos do usuário em paralelo à importação do catálogo. Quando a importação do catálogo estiver concluída, reconecte-se a qualquer evento que tenha sido enviado antes da conclusão da importação.

4. Determinar seus tipos de recomendação e posições

O local do painel de recomendações e o objetivo dele ajustam o ajuste do modelo. Analisar os tipos de recomendação, objetivos de otimização e outras opções de ajuste de modelo disponíveis para determinar as melhores opções para seus objetivos de negócios.

5. Importar eventos históricos do usuário

Os modelos precisam de dados de treinamento suficientes para fornecer previsões precisas. Ao fornecer dados históricos de eventos do usuário, você pode iniciar o treinamento do modelo sem precisar esperar meses até que dados suficientes sejam coletados no seu site. Saiba mais.

6. Crie um modelo

Depois de atender aos requisitos de dados, crie seu modelo para iniciar o treinamento. O treinamento e o ajuste do modelo inicial levam de 2 a 5 dias para serem concluídos.

7. Criar seus canais e visualizar suas recomendações

Depois que o modelo for ativado, será possível criar suas veiculações e visualizar as recomendações dele para garantir que sua configuração esteja funcionando como esperado.

8. Configurar um experimento A/B (opcional)

Você pode comparar o desempenho do seu site com as recomendações do Recommendations AI em relação a uma versão de referência do seu site sem recomendações.

9. Avaliar seu modelo

É possível associar recomendações e eventos de usuários. O Recommendations AI oferece relatórios de métricas para ajudar a determinar como a incorporação das recomendações está afetando seus negócios.

É possível ver as métricas de recomendação do projeto na guia Painel do Console do Recommendations AI.

Termos de Serviço

O uso do produto está de acordo com os Termos e Condições do Google Cloud, e as informações do cliente serão usadas de acordo com a Política de Privacidade do Google.