Merekam peristiwa pengguna real-time

Halaman ini menjelaskan cara merekam peristiwa pengguna real-time. Vertex AI Search untuk retail menggunakan peristiwa pengguna real-time untuk membuat rekomendasi dan hasil penelusuran. Merekam sebanyak mungkin jenis peristiwa pengguna dengan informasi produk yang valid akan meningkatkan kualitas hasil Anda.

Prosedur perekaman di halaman ini berlaku untuk rekomendasi dan penelusuran. Setelah Anda merekam data, kedua layanan dapat menggunakan peristiwa tersebut, sehingga Anda tidak perlu mengupload data yang sama dua kali jika menggunakan kedua layanan tersebut.

Untuk mengetahui detail tentang peristiwa pengguna, termasuk jenis peristiwa pengguna dan contoh JSON untuk semua jenis, lihat Tentang peristiwa pengguna.

Anda dapat merekam peristiwa pengguna dengan beberapa cara:

Anda dapat menemukan contoh perekaman peristiwa pengguna jenis detail-page-view untuk semua metode ini di bawah. Untuk jenis peristiwa lainnya, lihat artikel Tentang peristiwa pengguna.

Anda juga dapat mengimpor peristiwa pengguna historis. Diperlukan waktu yang cukup lama untuk merekam data peristiwa pengguna yang memadai untuk melatih model Anda. Anda dapat mempercepat pelatihan model awal dengan mengimpor data peristiwa pengguna dari peristiwa terdahulu secara massal. Lihat Mengimpor peristiwa pengguna historis.

Jika peristiwa pengguna yang Anda rekam adalah pertama kalinya pengguna berinteraksi dengan produk berdasarkan rekomendasi atau hasil penelusuran yang diberikan sebelumnya, termasuk token atribusi akan mengaktifkan metrik performa. Menyertakan token atribusi bersifat opsional, tetapi sangat direkomendasikan. Untuk mengetahui informasi tentang cara menggunakan token atribusi, lihat Token atribusi.

ID pengunjung diperlukan saat merekam peristiwa pengguna. Untuk mendapatkan informasi tentang ID pengunjung dan ID pengguna, lihat Tentang informasi pengguna.

Menulis tutorial peristiwa pengguna

Tutorial ini menunjukkan cara merekam peristiwa pengguna menggunakan metode userEvents.write.


Untuk mengikuti panduan langkah demi langkah tugas ini langsung di Cloud Shell Editor, klik Pandu saya:

Pandu saya


Sebelum memulai

Sebelum merekam peristiwa pengguna, Anda harus memiliki:

  • Project Google Cloud dibuat, dengan autentikasi disiapkan.

  • Kunci API yang valid (untuk JavaScript Pixel atau Tag Manager), atau akun layanan yang valid dengan Peran Retail Editor yang ditetapkan jika menggunakan API untuk menulis secara langsung.

    Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Sebelum memulai.

Pertimbangan impor peristiwa

Bagian ini menjelaskan metode yang dapat digunakan untuk mengimpor batch peristiwa pengguna historis, kapan Anda mungkin menggunakan setiap metode, dan beberapa batasannya.

Cloud Storage Deskripsi Mengimpor data dalam format JSON dari file yang dimuat di bucket Cloud Storage. Setiap file harus berukuran 2 GB atau lebih kecil, dan Anda dapat mengimpor maksimal 100 file sekaligus. Impor dapat dilakukan menggunakan Konsol Google Cloud atau cURL. Menggunakan format data JSON Product, yang memungkinkan atribut khusus.
Kapan digunakan Jika Anda menginginkan volume data yang lebih tinggi untuk dimuat dalam satu langkah.
Batasan Jika data Anda ada di Google Analytics atau Merchant Center, data tersebut hanya dapat diekspor ke BigQuery dan memerlukan langkah tambahan untuk mengimpornya ke Cloud Storage.
BigQuery Deskripsi Impor data dari tabel BigQuery yang dimuat sebelumnya yang menggunakan Vertex AI Search untuk skema retail. Dapat dilakukan menggunakan Konsol Google Cloud atau cURL.
Kapan digunakan Apakah Anda juga menggunakan analisis atau pemrosesan data peristiwa sebelum mengimpornya.
Batasan Memerlukan langkah tambahan untuk membuat tabel BigQuery yang memetakan ke Vertex AI Search untuk skema retail. Jika Anda memiliki volume peristiwa pengguna yang tinggi, pertimbangkan juga bahwa BigQuery adalah resource berbiaya lebih tinggi daripada Cloud Storage.
BigQuery dengan Google Analytics 360 Deskripsi Impor data yang sudah ada dari Google Analytics ke Vertex AI Search untuk retail.
Kapan digunakan Apakah Anda memiliki Google Analytics dan melacak konversi untuk rekomendasi atau penelusuran. Tidak diperlukan pemetaan skema tambahan.
Batasan Hanya tersedia subset atribut, sehingga beberapa Vertex AI Search lanjutan untuk fitur retail tidak dapat digunakan. Pelacakan tayangan di Google Analytics diperlukan jika Anda berencana menggunakan penelusuran.
Impor inline Deskripsi Impor menggunakan panggilan ke metode userEvents.import.
Kapan digunakan Jika Anda ingin meningkatkan privasi, dengan cara semua autentikasi terjadi di backend dan Anda dapat melakukan impor backend.
Batasan Biasanya lebih rumit daripada impor web.

Praktik terbaik untuk merekam peristiwa pengguna

Vertex AI Search untuk retail memerlukan data berkualitas tinggi agar dapat memberikan hasil berkualitas tinggi. Jika data Anda tidak lengkap atau salah, kualitas hasil Anda akan menurun.

Saat merekam peristiwa pengguna, pastikan Anda menerapkan praktik terbaik berikut:

  • Jika Anda mencatat peristiwa pengguna sebelum atau saat mengimpor katalog, gabungkan kembali peristiwa apa pun yang dicatat sebelum impor katalog selesai.

    Anda dapat mengimpor katalog sebelum, setelah, atau pada saat yang sama dengan merekam peristiwa pengguna. Melakukan tugas ini secara paralel dapat menghemat waktu jika katalognya besar dan ada banyak peristiwa pengguna. Setelah impor katalog selesai, Anda harus menggunakan API untuk bergabung kembali dengan peristiwa yang diupload sebelum impor selesai.

    Vertex AI Search untuk upaya retail untuk menggabungkan peristiwa pengguna yang direkam dengan metadata dari katalog produk saat peristiwa pengguna dibuat. Hanya peristiwa yang berhasil diikuti yang digunakan untuk pelatihan. Jadi, pastikan untuk bergabung kembali ke peristiwa apa pun yang dicatat sebelum katalog benar-benar diimpor. Jika peristiwa merujuk pada item yang tidak ada dalam katalog, peristiwa tersebut akan dihapus atau tidak dikaitkan dengan produk yang benar. Demikian pula, jika Anda mengimpor peristiwa pengguna dari masa lalu, katalog harus menyertakan produk apa pun yang dirujuk; Anda dapat menandai produk lama sebagai OUT_OF_STOCK, bukan menghapusnya dari katalog.

  • Pastikan katalog Anda selalu yang terbaru.

    Saat Anda merekam peristiwa pengguna, produk yang disertakan dalam peristiwa pengguna akan terhubung dengan katalog saat ini. Jika Anda merekam peristiwa untuk produk yang tidak ada dalam katalog saat ini, peristiwa tersebut tidak dapat digunakan untuk melatih model Anda. Hal ini disebut peristiwa "tidak bergabung". Jika Anda mencatat peristiwa sebelum katalog diimpor sepenuhnya, Anda harus bergabung kembali ke peristiwa yang dicatat selama impor. Diharapkan adanya beberapa peristiwa yang tidak tergabung. Namun, jika persentase peristiwa yang tidak bergabung mencapai 5% atau lebih dari total peristiwa pengguna Anda, pastikan katalog Anda adalah yang terbaru, gabungkan kembali peristiwa yang dicatat sebelum katalog diperbarui sepenuhnya, dan selidiki mengapa peristiwa yang tidak bergabung dibuat.

    Anda dapat melihat peristiwa yang belum bergabung dengan menggunakan pemfilteran peristiwa. Pelajari lebih lanjut.

  • Berikan informasi sebanyak mungkin bersama peristiwa pengguna Anda.

    Setiap jenis peristiwa pengguna memiliki informasi berbeda yang diperlukan dan disetujui. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat artikel Tentang peristiwa pengguna.

  • Siapkan pemberitahuan agar Anda mengetahui apakah proses perekaman peristiwa pengguna mengalami pemadaman layanan.

  • Untuk impor peristiwa pengguna massal, batasi ukuran data yang Anda impor.

    Impor peristiwa pengguna secara massal dapat memerlukan waktu hingga 24 jam.

    Ukuran setiap file harus 2 GB atau lebih kecil. Anda dapat menyertakan maksimal 100 file dalam satu permintaan impor. Salah satu pendekatannya adalah dengan mengimpor peristiwa pengguna saja per hari dalam satu waktu.

  • Setelah mengimpor massal, tinjau error reporting untuk memastikan data Anda diimpor dengan benar.

  • Saat mengimpor data peristiwa pengguna, sertakan stempel waktu yang akurat untuk setiap peristiwa pengguna dan hindari mengimpor peristiwa pengguna berurutan dengan stempel waktu yang identik.

    Berikan stempel waktu di kolom eventTime dalam format yang ditentukan oleh RFC 3339.

  • Jika Anda telah mengimpor peristiwa pengguna yang salah, hubungi Vertex AI Search untuk mengetahui cara memperbaiki masalah tersebut.

  • Jika memungkinkan, pastikan data peristiwa pengguna Anda berkelanjutan.

    Kesenjangan dalam data peristiwa pengguna dapat mengurangi kualitas model.

  • Gunakan bentuk ID unik yang aman agar pengguna tetap anonim di Vertex AI Search untuk retail dan melindungi privasi pengguna. Anda bertanggung jawab menyamarkan PII (informasi identitas pribadi), seperti email atau alamat rumah, dari data Anda.

Merekam peristiwa pengguna dengan piksel JavaScript

Contoh berikut mencatat UserEvent detail-page-view menggunakan piksel JavaScript.

<script type="text/javascript">
var user_event = {
  "eventType" : "detail-page-view",
  "visitorId": "visitor-id",
  "userInfo": {
      "userId": "user-id"
  },
  "attributionToken": "attribution-token",
  "experimentIds": "experiment-id",
  "productDetails": [
      {
        "product": {"id": "123"}
      }
  ]
};

var _gre = _gre || [];
// Credentials for project.
_gre.push(['apiKey', 'api-key']);
_gre.push(['logEvent', user_event]);
_gre.push(['projectId', 'project-id']);
_gre.push(['locationId', 'global']);
_gre.push(['catalogId', 'default_catalog']);

(function() {
  var gre = document.createElement('script'); gre.type = 'text/javascript'; gre.async = true;
  gre.src = 'https://www.gstatic.com/retail/v2_event.js';
  var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(gre, s);
})();

</script>

Jika Anda mengimpor peristiwa pengguna dengan Google Analytics 360, tetapkan visitorID ke client ID Google Analytics. Perhatikan bahwa client ID Google Analytics hanya sebagian dari nama cookie _ga yang lengkap (misalnya, client ID 123456789.123456789 adalah bagian dari cookie _ga GA1.3.123456789.123456789).

Untuk informasi lebih lanjut tentang cara mendapatkan client ID, lihat dokumentasi Google Analytics.

Berikut adalah contoh singkat yang menunjukkan format untuk menetapkan client ID dalam peristiwa pengguna. Ganti "UA-XXXXXX-N" dengan ID pelacakan Google Analytics.

<script type="text/javascript">
var tracker = ga.getByName('UA-XXXXXX-N');
var user_event = {
      "visitorId": tracker.get('clientId')
};
</script>

Rekam peristiwa pengguna dengan metode userEvents.write

Anda dapat menggunakan metode userEvents.write untuk mengirim peristiwa pengguna langsung dari server back-end ke API.

Untuk merekam peristiwa pengguna, kirim permintaan POST ke metode userEvents.write dan berikan isi permintaan yang sesuai.

curl

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/tmp/my-key.json
curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     --data "{
         'eventType': 'detail-page-view',
         'visitorId': 'visitor0',
         'eventTime': '2020-01-01T03:33:33.000001Z',
         'experimentIds': ['321'],
         'attributionToken': 'ABC',
         'attributes': {
            'example_text_attribute': {
              'text': ['text_1', 'text_2']
            },
            'example_number_attribute': {
               'numbers': [3.14, 42, 1.2345]
            }
         },
         'productDetails': [{
           'product': {
             'id': 'abc'
           }
          }],
         'userInfo': {
           'userId': 'abc',
           'ipAddress': '8.8.8.8',
           'userAgent': 'Mozilla/5.0',
           'directUserRequest': true
         },
         'uri': 'http://example',
         'referrerUri': 'http://example',
         'pageViewId': 'currentPageUri'
}" \
"https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/userEvents:write"

Java

public static UserEvent writeUserEvents(UserEvent eventToWrite)
    throws IOException, InterruptedException {
  UserEventServiceClient userEventsClient = getUserEventServiceClient();

  WriteUserEventRequest request = WriteUserEventRequest.newBuilder()
      .setParent(DEFAULT_CATALOG_NAME)
      .setUserEvent(eventToWrite)
      .build();

  UserEvent writtenUserEvent = userEventsClient.writeUserEvent(request);

  userEventsClient.shutdownNow();
  userEventsClient.awaitTermination(2, TimeUnit.SECONDS);

  return writtenUserEvent;
}

Mencatat peristiwa pengguna dengan Google Analytics 4

Anda dapat mencatat data peristiwa pengguna Google Analytics 4 ke Vertex AI Search untuk retail.

Periksa sumber data Anda

Pastikan data peristiwa pengguna yang ingin Anda impor diformat dengan benar.

Untuk tabel kolom Google Analytics 4 yang digunakan oleh Vertex AI Search untuk retail dan Vertex AI Search untuk kolom retail yang dipetakan, lihat kolom peristiwa pengguna Google Analytics 4.

Untuk semua parameter peristiwa Google Analytics, lihat dokumentasi referensi Peristiwa Google Analytics.

Pastikan bahwa:

  1. Jika Anda mengimpor peristiwa pembelian, yang diperlukan oleh beberapa model Vertex AI Search untuk retail, pelaporan peristiwa Anda akan menyertakan kode mata uang. Lihat parameter peristiwa purchase dalam dokumentasi Google Analytics.

  2. Jika Anda berencana untuk mengimpor peristiwa search, pelaporan peristiwa akan menyertakan kueri penelusuran.

    Pengimporan peristiwa search didukung, tetapi peristiwa search tidak dipetakan dari Google Analytics 4 dengan cara yang sama seperti jenis peristiwa lainnya, karena Google Analytics 4 tidak mendukung secara native jenis peristiwa search Vertex AI Search untuk retail. Selama impor, peristiwa search dibuat dari Google Analytics 4 dengan menggabungkan informasi dari parameter peristiwa view_item_list dan search_term.

    Lihat parameter peristiwa search dalam dokumentasi Google Analytics.

Mencatat peristiwa Google Analytics 4

Catat peristiwa pengguna dengan menyertakan data JSON mentah yang dienkode URL untuk peristiwa tersebut dalam panggilan ke metode userEvents.collect.

Untuk parameter prebuilt_rule, gunakan nilai ga4_bq.

Agar mudah dibaca, contoh penggunaan panggilan userEvents.collect berikut akan menetapkan GA4_EVENT sebagai variabel yang berisi data JSON mentah untuk contoh peristiwa. Panggilan userEvents.collect dalam contoh akan mengenkode data peristiwa ke URL menggunakan variabel GA4_EVENT.

  1. Untuk memudahkan encoding URL di lain waktu, Anda dapat menetapkan GA4_EVENT sebagai variabel yang berisi data peristiwa. Contoh ini menunjukkan peristiwa add-to-cart.

    GA4_EVENT='{
      "event_timestamp": 1622994083878241,
      "event_name": "add_to_cart",
      "user_pseudo_id": "352499268.1622993559",
      "items": [
        {
          "item_id": "11",
          "price": 29.99,
          "quantity": 3
        }
      ],
      "event_params": [
        {
          "key": "currency",
          "value": {
            "string_value": "CAD"
          }
        }
      ],
      "user_id": "Alice"
    }'
    
  2. Lakukan panggilan userEvents.collect yang menyertakan data JSON mentah yang dienkode URL dari peristiwa pengguna:

    curl \
    -G \
    --data-urlencode "raw_json=${GA4_EVENT}" \
    -i \
    "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/userEvents:collect?key=EXAMPLEKEY1&prebuilt_rule=ga4_bq'"
    

Mencatat peristiwa pengguna dengan Google Tag Manager

Tag Manager memberikan cara untuk mengelola dan menguji beberapa tag tanpa banyak perubahan kode sisi server pada situs Anda.

Beberapa keputusan yang Anda buat selama penyiapan bergantung pada apakah Anda menggunakan Google Analytics dan E-commerce Google Analytics. E-commerce Google Analytics dapat diterapkan menggunakan Google Analytics 4 atau Enhanced E-commerce. Tag Retail Cloud mendukung keduanya.

Google Analytics atau E-commerce Google Analytics tidak diperlukan. Jika tidak menggunakannya, Anda dapat mengonfigurasi Variabel - E-commerce saat membuat tag Retail Cloud, atau mengisi kode lapisan data situs Anda secara manual setelah membuat tag.

E-commerce Google Analytics adalah konfigurasi tambahan untuk Google Analytics yang meneruskan judul, ID, harga, detail transaksi, dan data e-commerce terstruktur lainnya ke Google Analytics. Vertex AI Search untuk retail dapat otomatis menggunakan lapisan data E-commerce Google Analytics, jadi jika Anda sudah menyiapkannya, konfigurasi dapat menjadi lebih mudah. Jika Anda belum mengonfigurasi E-commerce Google Analytics untuk Google Analytics, tetapi ingin menggunakannya, lihat detail selengkapnya dan petunjuk penyiapan di Panduan developer GA4 atau Panduan developer Enhanced E-commerce.

Gunakan prosedur satu kali ini untuk menyiapkan tag Retail Cloud di Tag Manager untuk mencatat peristiwa pengguna.

Membuat variabel ID pengunjung

Nilai visitorId ditujukan untuk melacak pengguna. visitorId biasanya merupakan ID sesi dan diwajibkan untuk semua peristiwa. Siapkan variabel yang menetapkan ID sesi sebagai visitorId.

Jika menggunakan Google Analytics, Anda dapat menggunakan ID pengunjung Google Analytics. Untuk mengonfigurasinya, gunakan prosedur berikut guna mengganti nilai ID pengunjung untuk tag Retail Cloud. Metode ini memetakan cookie pihak pertama "_ga" ke variabel Tag Manager yang disebut "GA visitorId". Anda dapat melakukan hal yang sama untuk cookie ID sesi apa pun; ID ini tidak harus berasal dari Google Analytics.

Prosedur ini mengasumsikan bahwa Anda menggunakan Google Analytics. Jika tidak, Anda dapat menggunakan cookie atau variabel lain, atau mendapatkan ID pengunjung dari lapisan data cloud_retail.

Untuk menetapkan nilai visitorID ke variabel untuk tag Retail Cloud:

  1. Di Tag Manager, buka tab Variabel, lalu klik Baru untuk membuat variabel buatan pengguna yang baru.

  2. Beri nama variabel di bagian atas dialog, seperti "GA visitorId".

  3. Masukkan setelan variabel Anda.

    Anda dapat menggunakan client ID atau ID cookie untuk ditetapkan sebagai sumber ID pengunjung. Selalu gunakan sumber ID pengunjung yang konsisten saat menyerap peristiwa pengguna historis dan real-time.

    Client ID

    Di BigQuery Google Analytics 360, variabel ini dipetakan ke kolom clientID dalam skema BigQuery Export Universal Analytics. Di Google Analytics 4, variabel ini dipetakan ke kolom user_pseudo_id dalam skema BigQuery Export Google Analytics 4.

    1. Tetapkan Jenis Variabel ke JavaScript Kustom.

    2. Masukkan skrip berikut di kolom JavaScript Kustom.

      Ganti "UA-XXXXXX-N" dengan ID pelacakan Google Analytics. Untuk menemukan ID pelacakan Anda, lihat Apa yang terjadi pada ID Pelacakan saya? Untuk informasi lebih lanjut tentang cara mendapatkan client ID, lihat dokumentasi Google Analytics.

      function() {
       var tracker = ga.getByName('UA-XXXXXX-N');
       return tracker.get('clientID');
      }
      
    3. Klik Save untuk menyimpan variabel.

    1. Pilih Cookie Pihak Pertama sebagai jenis variabel.

    2. Di kolom Nama Cookie, masukkan _ga.

    3. Klik Format Value, pilih Convert undefined to.., dan masukkan "" (string kosong).

    4. Klik Save untuk menyimpan variabel.

      Hal ini akan memetakan cookie pihak pertama "_ga" ke variabel Tag Manager yang disebut "GA visitorId".

Selanjutnya, buat tag Retail Cloud di Tag Manager. Tag ini akan menggunakan variabel ID pengunjung yang baru saja Anda buat.

Membuat tag Google Tag Manager

Siapkan tag di Tag Manager untuk mengirim informasi peristiwa pengguna ke Vertex AI Search untuk retail.

  1. Login ke Tag Manager dan pilih penampung untuk situs Anda.

  2. Buka tab Tag dan klik Baru untuk menambahkan tag baru.

  3. Beri nama tag Anda di bagian atas panel (placeholdernya adalah Variabel Tanpa Judul), seperti "Vertex AI Search untuk retail".

  4. Klik Konfigurasi Tag lalu pilih tag Retail Cloud untuk membuka panel konfigurasi tag.

  5. Masukkan kunci API Anda.

    Gunakan kunci yang Anda buat saat menyiapkan Vertex AI Search untuk retail.

    Kunci API Anda dapat dilihat di halaman APIs & Services > Credentials di Konsol Google Cloud.

  6. Masukkan nomor project Google Cloud yang mengaktifkan Vertex AI Search untuk retail.

    Nomor project tersedia di dasbor Konsol Google Cloud Anda.

  7. Untuk kolom Sumber Data Peristiwa Pengguna:

    • Lapisan Data (direkomendasikan): Pilih jika implementasi Anda akan berupa salah satu dari yang berikut ini:

      • Anda memiliki E-commerce Google Analytics yang diterapkan melalui Tag Manager. Gunakan kembali lapisan data sebagai sumber data peristiwa, bukan mengisi lapisan baru. Skema ini menggunakan skema Google Analytics 4 jika ada. Jika tidak, Enhanced E-commerce UA akan digunakan. Dengan sumber data ini, Anda hanya dapat mencatat peristiwa add-to-cart, purchase-complete, detail-page-view, dan search. Peristiwa search dicatat menggunakan tayangan e-commerce yang digabungkan dengan kueri penelusuran (lihat Membuat variabel kueri penelusuran).

      • Anda menggunakan E-commerce Google Analytics, dan dapat mengisi kode lapisan data secara manual. Lihat Panduan Developer Tag Manager.

    • Variabel - Retail Cloud: Pilih untuk mengisi variabel Tag Manager dengan kolom wajib diisi bagi Vertex AI Search untuk retail. Anda dapat memilih opsi ini jika tidak menggunakan E-commerce Google Analytics, atau jika E-commerce Google Analytics tidak memiliki data yang diperlukan bagi Vertex AI Search untuk retail. Jika Anda beralih ke sumber ini dari opsi Lapisan Data - Retail Cloud lama, buat juga Variabel Lapisan Data dengan kunci cloud_retail, lalu kaitkan dengan opsi Variabel - Retail Cloud ini.

    • Variabel - E-commerce: Pilih jika Anda tidak menggunakan E-commerce Google Analytics di lapisan data, dan tidak dapat mengisi kode lapisan data secara manual.

      Di kolom Baca Data E-commerce dari Variabel Pengguna yang muncul, pilih variabel. Hal ini memungkinkan Vertex AI Search untuk retail membaca data peristiwa pengguna E-commerce Google Analytics dari variabel kustom yang Anda buat.

      Variabel harus cocok dengan format yang didokumentasikan dalam Panduan Developer GA4 atau Panduan Developer Enhanced E-commerce. Untuk membuat variabel dalam format yang benar, Anda dapat menggunakan Pembuat Objek Enhanced E-commerce, yaitu template variabel kustom dari galeri template komunitas Tag Manager. Template komunitas tidak dikelola oleh Google. Untuk menggunakan template ini, lihat halaman galeri Pembuat Objek Enhanced E-commerce untuk dokumentasi dan referensi lainnya.

  8. Klik tombol + Timpa nilai pada pesan UserEvent.

  9. Untuk Pemilih Kolom, pilih visitorId sebagai kolom, dan untuk Nilai Kolom, pilih variabel ID pengunjung baru yang Anda buat di Membuat variabel ID pengunjung.

  10. Klik Save.

    Tag Retail Cloud Anda telah dibuat.

Opsi sumber data lama

Sebelumnya, Lapisan Data - E-commerce dan Lapisan Data - Retail Cloud tersedia sebagai opsi sumber data. Opsi lama ini tidak tersedia di tag baru. Jika Anda mengalihkan tag yang ada ke sumber data baru, lihat pratinjaunya dengan Tag Manager untuk memverifikasinya sebelum deployment. Saat beralih:

  • Jika menggunakan Lapisan Data - E-commerce, Anda dapat beralih ke Lapisan Data. Skema ini menggunakan skema Google Analytics 4 jika ada. Jika tidak, Enhanced E-commerce UA akan digunakan.

  • Jika Anda menggunakan Lapisan Data - Retail Cloud, beralihlah ke opsi Variabel - Retail Cloud. Buat Variabel Lapisan Data dengan kunci cloud_retail dan kaitkan dengan opsi Variabel - Retail Cloud.

Berikutnya:

Membuat variabel kueri penelusuran

Jika menggunakan penelusuran, Anda dapat membuat variabel di Tag Manager untuk kueri penelusuran dan melampirkannya ke tag Retail Cloud. Dengan demikian, Vertex AI Search untuk retail dapat mendapatkan kueri penelusuran dari Analytics.

Jenis variabel yang dibuat bergantung pada sumber data peristiwa pengguna Anda.

  • Variabel - E-commerce, atau lapisan data dengan skema E-commerce Google Analytics: Buat variabel URL atau elemen DOM di Tag Manager dan lampirkan ke tag Retail Cloud Anda. Selain itu, aktifkan opsi untuk tag Anda agar dapat menggunakan tayangan E-commerce Google Analytics untuk membuat peristiwa penelusuran.
  • Variabel - Retail Cloud, atau lapisan data yang diisi secara manual: Buat URL atau variabel elemen DOM di Tag Manager dan lampirkan ke tag Retail Cloud Anda. Untuk menentukan apakah jenis peristiwa pengguna adalah search, Anda juga harus:
    • Buat variabel jenis konstan untuk jenis peristiwa penelusuran dan lampirkan ke tag Anda.
    • Tetapkan jenis peristiwa penelusuran di lapisan data atau variabel Retail Cloud Anda.

Membuat dan melampirkan variabel Tag Manager untuk kueri penelusuran

Jika menggunakan penelusuran, Anda dapat membuat URL, elemen DOM, atau variabel JavaScript kustom yang akan diisi dengan kueri penelusuran yang dimasukkan di situs Anda.

Sebagai alternatif prosedur ini, Anda dapat mengonfigurasi lapisan data untuk memberikan informasi kueri penelusuran. Namun, Anda dapat memilih untuk menggunakan variabel Tag Manager jika tidak memiliki akses ke lapisan data, atau memilih untuk tidak mengonfigurasi lapisan data.

Anda dapat membuat variabel jenis URL, variabel jenis elemen DOM, atau variabel JavaScript (halaman) kustom. Yang Anda buat dan cara mengonfigurasinya, bergantung pada implementasi situs Anda:

  • Variabel URL mendapatkan kueri penelusuran dari URL hasil penelusuran situs Anda. Gunakan variabel ini jika situs Anda menyertakan string kueri pada URL hasil penelusurannya.
  • Variabel Elemen DOM mendapatkan informasi kueri penelusuran dari Document Object Model (DOM) situs Anda. Anda tidak perlu mengedit DOM untuk menggunakan variabel ini. Namun, Anda harus dapat membaca dan memahami DOM untuk mengonfigurasi variabel ini dengan benar.
  • Variabel JavaScript Kustom menampilkan data yang diformat oleh fungsi JavaScript. Hal ini berguna jika Anda memiliki data yang ingin diformat di skema Retail atau E-commerce Cloud.

Pertama, buat variabel Tag Manager dari jenis URL, elemen DOM, atau JavaScript Kustom:

  1. Di Tag Manager, buka tab Variabel, lalu klik Baru untuk membuat variabel buatan pengguna yang baru.

  2. Beri nama variabel di bagian atas dialog, seperti "search_variable".

  3. Masukkan setelan variabel Anda:

    Jenis URL

    1. Tetapkan Jenis Variabel ke URL.

    2. Setel Jenis Komponen ke Kueri.

    3. Jika Anda menentukan kunci kueri, tetapkan ke kunci yang mendahului kueri penelusuran di URL Anda.

      Misalnya, jika URL-nya adalah http://example.com/?q=shoes, kunci kuerinya adalah q. Dalam contoh ini, nilai variabel akan ditetapkan ke shoes.

    Jenis elemen DOM

    1. Tetapkan Jenis Variabel ke Elemen DOM.

    2. Setel Selection Method, lalu masukkan ID elemen kueri penelusuran atau pemilih elemen.

      Setelan ini bergantung pada apakah situs Anda menggunakan ID elemen atau pemilih CSS untuk mengidentifikasi kueri penelusuran.

    3. Jika Anda menentukan atribut, tetapkan atribut tersebut ke atribut yang berisi istilah kueri penelusuran.

      Misalnya, jika kueri penelusuran di DOM Anda adalah <id="search" value="shoes">, atributnya akan menjadi value. Dalam contoh ini, nilai variabel Anda akan ditetapkan ke shoes.

    Jenis JavaScript kustom

    1. Tetapkan Jenis Variabel ke JavaScript Kustom.

    2. Ganti variabel dalam kode berikut dan tempelkan ke panel JavaScript Kustom.

    3. Di panel JavaScript Kustom, tambahkan kode JavaScript yang menampilkan peristiwa penelusuran di Retail Schema.

      Kode contoh berikut mengubah data dalam variabel Ecommerce Items yang ada menjadi array productDetails yang digunakan oleh Vertex AI Search untuk skema retail dan menampilkan peristiwa lengkap. Untuk menggunakan kode ini, ganti Ecommerce Items, Search Query, dan Search Filter dengan variabel dalam penerapan Tag Manager Anda.

      function () {
      
        var retail;
        var items = [];
      
        for (var i = 0; i < {{Ecommerce Items}}.length; i++) {
          var item = {'product':
                      {
                        'id': {{Ecommerce Items}}[i].item_id
                      }
                     };
      
          items.push(item);
        }
      
        retail = {
          'eventType': 'search',
          'searchQuery': '{{Search Query}}',
          'filter': '{{Search Filter}}',
          'productDetails': items
        }
      
        return retail;
      }
      
  4. Klik Save untuk menyimpan variabel.

Selanjutnya, lampirkan variabel ke tag Retail Cloud:

  1. Di halaman Tag Manager, Tag, klik tag Retail Cloud untuk mengeditnya.

  2. Jika sumber data peristiwa pengguna tag Anda adalah Variabel - E-commerce atau Anda menggunakan lapisan data dengan skema E-commerce Google Analytics, centang kotak Gunakan tayangan Enhanced E-commerce untuk membuat peristiwa penelusuran.

    Hal ini memungkinkan Vertex AI Search untuk retail menentukan apakah jenis peristiwa pengguna adalah search berdasarkan data penelusuran yang diperoleh dari tag ini.

  3. Di bagian Data Peristiwa Pengguna, klik tombol + Timpa nilai pada pesan UserEvent.

  4. Pilih searchQuery dari Pemilih Kolom, lalu tetapkan variabel kueri penelusuran sebagai Nilai Kolom.

  5. Simpan tag Anda.

Berikutnya:

Membuat dan melampirkan variabel konstan

Anda dapat menggunakan prosedur ini jika memilih Variabel - Retail Cloud atau lapisan data yang diisi secara manual sebagai sumber peristiwa pengguna untuk tag Retail Cloud Anda.

Membuat variabel jenis konstan untuk peristiwa penelusuran dan menetapkannya sebagai penggantian peristiwa pengguna di tag Retail Cloud memungkinkan Vertex AI Search untuk retail menentukan apakah jenis peristiwa pengguna adalah search.

Sebagai alternatif prosedur ini, Anda dapat menentukan jenis peristiwa pengguna search melalui lapisan data atau variabel Retail Cloud yang Anda gunakan sebagai sumber peristiwa tag. Jika tidak, gunakan langkah-langkah berikut untuk menetapkan jenis peristiwa.

Pertama, buat variabel jenis konstan:

  1. Di Tag Manager, buka tab Variabel, lalu klik Baru untuk membuat variabel buatan pengguna yang baru.

  2. Beri nama variabel di bagian atas dialog, seperti "search_Constant".

  3. Tetapkan Jenis Variabel ke Konstant.

  4. Masukkan search di kolom Nilai

  5. Klik Save untuk menyimpan variabel.

Selanjutnya, lampirkan variabel ke tag Retail Cloud:

  1. Di halaman Tag Manager, Tag, klik tag Retail Cloud untuk mengeditnya.

  2. Di bagian Data Peristiwa Pengguna, klik tombol + Timpa nilai pada pesan UserEvent.

  3. Pilih eventType dari Pemilih Kolom, lalu tetapkan variabel kueri penelusuran sebagai Nilai Kolom.

  4. Simpan tag Anda.

Selanjutnya, buat pemicu peristiwa untuk tag Anda.

Membuat pemicu peristiwa untuk tag Tag Manager

Buat pemicu untuk semua jenis peristiwa pengguna yang akan digunakan oleh Vertex AI Search untuk model retail.

Tag Tag Manager harus memiliki pemicu yang mengontrol kapan tag harus "diaktifkan" di situs. Pemicu memproses saat peristiwa terjadi (seperti pengguna melihat halaman beranda atau menambahkan item ke keranjangnya) dan meminta tag Anda untuk mengirimkan informasi peristiwa pengguna tersebut ke Vertex AI Search untuk retail.

Tag Manager menyediakan beberapa pemicu standar. Misalnya, Window Loaded adalah pemicu untuk peristiwa detail-page-view. Untuk mengetahui detail tentang setiap jenis, lihat Jenis pemicu di dokumentasi Tag Manager.

Anda biasanya akan menetapkan tag agar dipicu saat pengguna melihat halaman apa pun yang memiliki peristiwa yang diperlukan bagi Vertex AI Search untuk retail (seperti halaman beranda, halaman detail produk, halaman keranjang, atau halaman selesai checkout). Dalam kasus ini, tag akan diaktifkan setelah halaman dimuat, sehingga cookie tersedia dan semua variabel lapisan data diisi. Untuk melakukannya, tetapkan pemicu untuk diaktifkan pada Window Loaded atau DOM Siap.

Anda mungkin perlu mengaktifkan tag saat sebuah tindakan dilakukan, bukan pada saat pemuatan halaman (misalnya, jika pengguna yang menambahkan item ke keranjang tidak memaksa halaman untuk dimuat ulang). Dalam kasus ini, Anda dapat mengonfigurasi tindakan klik tersebut di situs Anda untuk secara bersamaan mengirim update ke lapisan data dan mengaitkan pemicu dengan tindakan tersebut.

Misalnya, jika membuat pemicu untuk peristiwa add-to-cart, Anda dapat memilih jenis pemicu ke Klik - Hanya Link dan menetapkannya untuk diaktifkan berdasarkan ID klik (dalam contoh ini, addtocart). Kemudian, Anda akan mengonfigurasi link addtocart di situs untuk memperbarui lapisan data dengan nilai baru saat diklik:

  <a id="addtocart" href="javascript:void(0);"
         onclick="dataLayer.push({
                  'cloud_retail': {
                  'eventType': 'add-to-cart',
                  'visitorId': '456',
                  'cartId': 'mobile',
                  'productDetails': [{
                  'product': {
                  'id': '54321'
                  },
                  'quantity': 1
                  }]}});">Add to Cart</a>

Untuk beberapa peristiwa pengguna, Anda harus membuat pemicu kustom. Biasanya, Anda membuat pemicu kustom di Tag Manager menggunakan nama peristiwa pengguna. Jika tidak dapat mengubah kode front-end, Anda dapat membuat pemicu kustom menggunakan makro JavaScript. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang pemicu kustom, lihat Pemicu peristiwa kustom.

Gunakan prosedur berikut untuk membuat pemicu di Tag Manager:

Membuat pemicu baru untuk tag Tag Manager

Jika Anda tidak menggunakan Google Analytics E-commerce, buat pemicu peristiwa baru untuk semua peristiwa pengguna yang diperlukan Vertex AI Search untuk model retail. Kemudian, kaitkan pemicu baru dengan tag Retail Cloud yang Anda buat di Tag Manager.

Sebelum memulai langkah-langkah berikut, pastikan Anda telah membuat tag Retail Cloud di Tag Manager. Lihat Membuat tag Tag Manager.

Pertama, buat {i>trigger<i} (pemicu). Ulangi prosedur ini untuk semua peristiwa pengguna yang diperlukan Vertex AI Search untuk model retail Anda:

  1. Di halaman Tag Manager, Pemicu, klik Baru > Konfigurasi Pemicu.

  2. Pilih jenis pemicu yang berlaku untuk peristiwa pengguna yang Anda buat pemicunya.

  3. Simpan pemicu Anda.

Selanjutnya, kaitkan pemicu baru Anda dengan tag Retail Cloud Anda. Prosedur ini hanya perlu dilakukan satu kali:

  1. Di halaman Tag Manager, Tag, klik tag Retail Cloud untuk mengeditnya.

  2. Klik Pemicuan, pilih pemicu baru, lalu klik Tambahkan.

  3. Simpan tag Anda.

Selanjutnya, lihat pratinjau tag Anda, dan siapkan pemantauan error pencatatan peristiwa serta masalah lainnya untuk memastikan data terus berhasil diterima.

Jika Anda menggunakan lapisan data cloud_retail sebagai sumber peristiwa pengguna, pastikan Anda juga menyiapkan lapisan data.

Menggunakan kembali pemicu E-commerce Google Analytics

Jika Anda telah menerapkan E-commerce Google Analytics melalui Tag Manager, gunakan kembali pemicu peristiwa dari E-commerce Google Analytics untuk Vertex AI Search untuk retail.

Dengan sumber data ini, Anda hanya dapat mencatat peristiwa add-to-cart, purchase-complete, detail-page-view, dan search. Peristiwa search dicatat menggunakan tayangan e-commerce yang digabungkan dengan kueri penelusuran (lihat Membuat variabel kueri penelusuran).

Tabel berikut menunjukkan cara peristiwa E-commerce Google Analytics dan Enhanced E-commerce dipetakan ke Vertex AI Search untuk peristiwa retail.

Google Analytics 4 Enhanced E-commerce Vertex AI Search untuk retail
add_to_cart add add-to-cart
purchase purchase purchase-complete
view_item detail detail-page-view
view_item_list atau view_search_results impressions search (jika digabungkan dengan kolom searchQuery)

Sebelum memulai langkah-langkah ini, pastikan Anda telah terlebih dahulu:

  • Menyiapkan tag di Tag Manager dengan jenis tag Google Analytics - Universal Analytics atau Google Analytics - Peristiwa GA4, dan mengaktifkan Enhanced E-commerce atau GA4. Lihat dokumentasi Tag Manager, dan Panduan Developer GA4 atau Panduan Developer Enhanced E-commerce untuk mengetahui detailnya.
  • Mengonfigurasi tag Enhanced E-commerce atau GA4 di Tag Manager untuk memicu peristiwa pengguna yang ingin Anda rekam untuk Vertex AI Search untuk retail.
  • Membuat tag Retail Cloud di Tag Manager, dengan 'Lapisan Data' atau 'Variabel - E-commerce' sebagai sumber data peristiwa pengguna (lihat Membuat tag Tag Manager.

Untuk menggunakan kembali pemicu E-commerce Google Analytics:

  1. Di halaman Tag Manager, Tag, klik tag E-commerce Google Analytics (jenis tag Google Analytics - Universal Analytics atau Google Analytics - Peristiwa GA4) untuk mengeditnya.

  2. Di bagian Setelan Lanjutan > Pengurutan Tag, pilih Aktifkan tag setelah <Enhanced E-commerce atau nama tag GA4> diaktifkan.

  3. Pilih tag Retail Cloud sebagai Tag Pembersihan.

    Pilih Jangan aktifkan <nama tag Retail Cloud> jika <Nama tag Enhanced E-commerce atau GA4> gagal atau dijeda.

  4. Simpan tag Anda.

Selanjutnya, lihat pratinjau tag Anda, dan siapkan pemantauan error pencatatan peristiwa serta masalah lainnya untuk memastikan data terus berhasil diterima.

Jika Anda menggunakan lapisan data cloud_retail sebagai sumber peristiwa pengguna, pastikan Anda juga menyiapkan lapisan data.

Menggunakan lapisan data cloud_retail dengan Tag Manager

Jika Anda membuat tag Retail Cloud di Tag Manager untuk menggunakan lapisan data cloud_retail sebagai sumber peristiwa pengguna, siapkan variabel dataLayer di HTML sumber Anda seperti yang dijelaskan di Panduan Developer Tag Manager.

Tentang lapisan data

Sebagian besar tag Tag Manager memerlukan data yang berubah bergantung pada pengguna atau halaman (seperti ID pengguna atau ID produk). Untuk tag Retail Cloud, data tersebut harus diekspos secara terstruktur melalui lapisan data agar Tag Manager dapat menggunakannya.

Lapisan data adalah objek JavaScript yang biasanya ditambahkan ke halaman menggunakan kode sisi server, atau di front end menggunakan HTML atau template. Jika halaman dikonfigurasi dengan lapisan data, halaman tersebut akan berisi beberapa kode seperti berikut:

dataLayer = dataLayer || [];
dataLayer.push({
  'cloud_retail': {
    'eventType': 'home-page-view',
    'visitorId': 'visitor_a',

    'userInfo': {
      'userId': '789'
    },
  }
});

Kode ini membuat objek dataLayer dan menetapkan struktur cloud_retail sebagai elemen array.

Kolom wajib diisi di lapisan data cloud_retail

Bagian Tentang peristiwa pengguna mencantumkan semua kolom wajib diisi dan contoh untuk jenis peristiwa yang harus diteruskan ke lapisan data cloud_retail.

Kode atau template sisi server Anda harus memiliki tag skrip yang benar di setiap halaman tempat Anda ingin mengirim peristiwa. Setelah objek dataLayer diisi dengan benar di setiap halaman, Anda seharusnya dapat menguji tag Retail Cloud.

Beberapa kolom seperti visitorId diperlukan untuk pesan UserEvent, tetapi mungkin tidak tersedia saat mengisi lapisan data. Misalnya, visitorId mungkin berasal dari cookie pengguna, atau experimentIds dari framework eksperimen A/B. Dalam hal ini, gunakan variabel untuk menimpa kolom pada tag Tag Manager.

Anda dapat menimpa kolom berikut:

  • visitorId
  • userInfo.userId
  • attributionToken
  • experimentIds

Untuk mengetahui cara menimpa kolom UserEvent di Tag Manager, lihat artikel Menetapkan kolom visitorID di Tag Manager, yang akan memandu Anda untuk menimpa nilai kolom visitorId dengan variabel yang ditentukan pengguna.

Contoh berikut menunjukkan lapisan data yang perlu disertakan di halaman Anda untuk UserEvent detail-page-view menggunakan Tag Manager:

<script>
  dataLayer = dataLayer || [];
  dataLayer.push({
    'cloud_retail': {
      'eventType' : 'detail-page-view',
      'visitorId': 'visitor_a',
      'userInfo': {
          // The user and visitor ID fields can typically be
          // be populated from a client-side JavaScript
          // variable such as a cookie. If you set the user
          // and/or visitor ID values from the server,
          // populate the `userID`.
          'userId': 'user_a'
      },
      'attributionToken': 'attribution-token',
      // In most cases, the experiment ID field is populated from a
      // client side JavaScript variable as defined by the experiment
      // manager.
      // If you set the experiment ID value from the server,
      // populate the `experimentIds` field here.
      'productDetails': [
            {
              'product': {'id': '123'}
            }
      ],
    // You can use the 'cloud_retail' data layer element along with other
    // data layer elements.
    'ecommerce': {
      ...
    },
  }];
</script>

Melihat pratinjau tag Tag Manager

Mode Pratinjau Tag Manager memungkinkan Anda menguji tag baru sebelum memublikasikannya ke situs live.

Untuk mengetahui detail selengkapnya tentang Mode Pratinjau, lihat dokumentasi Tag Manager untuk Mode Pratinjau.

Gunakan prosedur berikut untuk mengonfirmasi bahwa tag Anda diaktifkan dengan benar.

  1. Di halaman ringkasan Tag Manager, klik Pratinjau.

    Mode Pratinjau Tag Manager terbuka di tab browser baru.

  2. Masukkan informasi situs Anda, lalu klik Mulai untuk memulai Tag Assistant.

    Di tab browser saat ini, Tag Assistant akan dimulai, dan situs Anda akan terbuka di tab baru.

  3. Di situs Anda, buka halaman mana pun tempat tag Retail Cloud akan dipicu.

  4. Pastikan Tag Assistant mencantumkan tag Retail Cloud di tab Tag di bagian Tag Diaktifkan.

  5. Di Tag Assistant, buka tab Lapisan Data dan pastikan nilai yang benar dari cloud_retail atau lapisan data e-commerce ditampilkan.

Periksa error tag

Jika beberapa kolom salah atau tidak ada saat Anda melihat pratinjau tag, tag tersebut biasanya juga menampilkan error, kecuali jika tidak diaktifkan sama sekali.

Anda dapat memeriksa halaman Monitoring di Search for Retail Console untuk menemukan error. Halaman ini mencatat sebagian besar error ke dalam log kecuali untuk error sintaksis, yang biasanya hanya muncul dalam hasil permintaan.

Anda dapat mengikuti langkah-langkah berikut untuk menggunakan Chrome DevTools guna memeriksa setiap error yang dihasilkan, termasuk error sintaksis.

  1. Aktifkan Mode Pratinjau di Tag Manager untuk situs Anda di browser Chrome dan buka halaman tempat tag Retail Cloud seharusnya dipicu.

  2. Saat Mode Pratinjau terbuka, buka DevTools dan klik tab Jaringan.

  3. Muat ulang halaman.

  4. Di DevTools, telusuri userEvent.

    Tab Jaringan menampilkan peristiwa userEvent:collect dan kode statusnya.

    • Respons 200 menunjukkan bahwa tag Anda dalam kondisi baik.
    • Respons lain, seperti error 400 dan menyoroti peristiwa dengan warna merah, menunjukkan bahwa proses debug diperlukan.
  5. Klik dua kali nama peristiwa untuk menjalankan permintaan dan menampilkan respons lengkap dengan informasi error lainnya.

    Misalnya, Anda mungkin melihat error 400 yang berisi pesan, "'visitorId' wajib, dan tidak boleh kosong", yang menunjukkan bahwa visitorId tidak ditetapkan dengan benar.

  6. Jika tidak ada userEvent yang diaktifkan, periksa tab Console DevTools untuk menemukan error sintaksis di lapisan data.

Mencatat peristiwa pengguna dengan pemberian tag sisi server

Pemberian tag sisi server memungkinkan Anda men-deploy satu penampung sisi server dengan banyak klien downstream. Hal ini menciptakan satu sumber tepercaya pada sisi klien, dengan banyak konsumen sisi server. Arsitektur ini mengalihkan beban dari web ke server, sehingga cocok bagi pengguna yang ingin memaksimalkan performa situs mereka.

Keuntungan lain dari pemberian tag sisi server adalah satu tag sisi server juga dapat mendukung banyak klien upstream—misalnya, web dan seluler. Pelajari cara menyiapkan pemberian tag sisi server.

Vertex AI Search untuk retail menyediakan tag sisi server native-nya sendiri.

Tag sisi server Retail Cloud memerlukan dan menerima parameter yang serupa dengan tag web Retail Cloud, seperti:

  • Nomor project
  • Kunci API (untuk autentikasi)
  • Penggantian untuk kolom utama seperti visitorId dan searchQuery

Perbedaan utama antara tag Retail Cloud versi web dan versi web adalah Anda tidak dapat menentukan sumber data. Sumber data untuk tag server adalah aliran data yang dikirim dari tag Google dalam skema GA4.

Menyiapkan tag Retail Cloud

Memantau kondisi impor

Merekam peristiwa pengguna dengan sukses sangat penting untuk mendapatkan hasil yang berkualitas tinggi. Anda harus memantau tingkat error perekaman peristiwa dan mengambil tindakan jika diperlukan. Untuk mengetahui informasi lebih lanjut, lihat Menyiapkan pemberitahuan untuk masalah upload data.

Lihat peristiwa yang direkam

Lihat metrik integrasi peristiwa di tab Peristiwa di halaman Data Search for Retail Console. Halaman ini menampilkan semua acara yang ditulis atau diimpor pada tahun lalu. Metrik dapat memerlukan waktu hingga satu jam untuk muncul di konsol setelah penyerapan data berhasil.

Buka halaman Data

Langkah selanjutnya