Hinweise

Google Cloud-Projekt erstellen

  1. Wählen Sie auf der Seite Ressourcen verwalten in der Google Cloud Console ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

    Zur Seite "Ressourcen verwalten"

  2. Die Abrechnung für das Cloud-Projekt muss aktiviert sein. So prüfen Sie, ob die Abrechnung für ein Projekt aktiviert ist.

Vertex AI Search für den Einzelhandel einrichten

Wenn Sie Vertex AI Search für den Einzelhandel zusammen mit Empfehlungen verwenden möchten, müssen Sie Vertex AI Search für den Einzelhandel aktivieren und die Nutzungsbedingungen von Vertex AI Search for Industry für die Datennutzung akzeptieren. Wenn Sie auch die Suche verwenden, müssen Sie sie aktivieren. Für die Verwendung der Suche fallen je nach Anzahl der Abfragen zusätzliche Kosten an. Weitere Informationen finden Sie unter Gebühren für die Suche.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Vertex AI Search für den Einzelhandel einzurichten:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Vertex AI Search für den Einzelhandel auf.

    Zur Seite „Search for Retail“

  2. Klicken Sie auf der Seite Vertex AI Search for Retail einrichten auf API aktivieren.

  3. Wenn Vertex AI Search for Retail und Recommendations AI als An angezeigt werden, klicken Sie auf Weiter.

  4. Lesen Sie die Nutzungsbedingungen von Vertex AI Search for Industry für die Datennutzung und klicken Sie auf Akzeptieren, wenn Sie den Datennutzungsbedingungen zustimmen.

    Wenn Sie die Datennutzungsbedingungen akzeptieren, werden Sie in der Google Cloud Console entsprechend den Nutzungsbedingungen von Vertex AI Search für den Einzelhandel akzeptiert.

  5. Wenn Sie das Projekt nur mit Empfehlungen verwenden möchten, klicken Sie auf Jetzt starten.

  6. Wenn Sie zusätzlich zu den Empfehlungen die Suche aktivieren möchten, gehen Sie so vor:

    1. Klicken Sie auf Weiter und dann auf der Seite Suche aktivieren (optional) auf Aktivieren.
    2. Klicken Sie auf Jetzt starten.

In der Google Cloud Console wird Vertex AI Search für Einzelhandelskomponenten angezeigt, die Sie aktiviert haben. Sie können jetzt die Anfangseinstellungen Ihres Projekts konfigurieren.

Für ein vorhandenes Projekt einrichten

Wenn Sie Vertex AI Search für den Einzelhandel in einem Google Cloud-Projekt eingerichtet haben, bevor die Datennutzungsbedingungen am 4. April 2022 in Kraft getreten sind, müssen Sie die Nutzungsbedingungen von Vertex AI Search for Industry akzeptieren, um Vertex AI Search für den Einzelhandel mit diesem Projekt weiterhin verwenden zu können. Sie müssen gegebenenfalls auch die Suche für dieses Projekt aktivieren.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Nutzungsbedingungen von Vertex AI Search for Industry für ein vorhandenes Projekt zu akzeptieren:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Search for Retail für Ihr Projekt auf.

    Zur Seite „Search for Retail“

  2. Lesen Sie auf der Seite Datennutzungsbedingungen die Datennutzungsbedingungen von Discovery Solutions und klicken Sie auf Akzeptieren, wenn Sie den Nutzungsbedingungen zustimmen.

  3. Wenn Sie das Projekt nur mit Empfehlungen verwenden möchten, klicken Sie auf Jetzt starten.

  4. Wenn Sie zusätzlich zu den Empfehlungen die Suche aktivieren möchten, gehen Sie so vor:

    1. Klicken Sie auf Weiter und dann auf der Seite Suche aktivieren (optional) auf Aktivieren.
    2. Klicken Sie auf Jetzt starten.

Suche oder Vertex AI Search für den Einzelhandel deaktivieren

Suche deaktivieren

Wenn Sie die Suche nicht mehr verwenden möchten, können Sie sie deaktivieren, indem Sie ein Support-Ticket einreichen.

Wählen Sie die folgenden Felder aus, um Ihr Ticket auf die richtige Komponente einzustellen:

  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Komponente: Vertex AI Search for Retail: Search & Browse
  • Unterkomponente: Kontoverwaltung und Abrechnung

Weitere Informationen zum Erstellen eines Support-Tickets finden Sie unter Support anfordern.

Vertex AI Search für den Einzelhandel deaktivieren

Sie können Vertex AI Search für den Einzelhandel jederzeit deaktivieren. Dadurch werden sowohl die Empfehlungen als auch die Suche deaktiviert.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Vertex AI Search für den Einzelhandel zu deaktivieren:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Vertex AI Search for Retail API/Dienstdetails auf.

    Zur Seite mit den Dienstdetails der Vertex AI Search for Retail API

  2. Klicken Sie auf API deaktivieren.

  3. Klicken Sie im Feld Vertex AI Search for Retail API deaktivieren? auf Deaktivieren.

Erste Schritte mit Vertex AI Search für den Einzelhandel

Wenn Sie Vertex AI Search for Retail für ein neues Projekt einrichten, werden in der Google Cloud Console die folgenden drei Bereiche angezeigt, mit denen Sie Ihr Projekt in Vertex AI Search for Retail konfigurieren können:

  • Daten > Katalog: Zeigt Ihren Produktkatalog und einen Link zum Importieren des Katalogs an.

  • Daten > Ereignisse: Hier werden Ihre Nutzerereignisse und ein Link zum Importieren bisheriger Nutzerereignisse angezeigt.

  • Bereitstellungskonfigurationen: Enthält Details zur Bereitstellungskonfiguration und einen Link zum Erstellen einer neuen Bereitstellungskonfiguration.

Sie können diese Bereiche verwenden, um Ihre Daten zu importieren und eine Erstkonfiguration für Ihr Projekt in Vertex AI Search für den Einzelhandel zu erstellen.

Produktkatalog importieren

Führen Sie die Schritte für Ihre Datenquelle aus, um den Produktkatalog zu importieren. Weitere Informationen zu Produktkatalogen finden Sie unter Kataloginformationen importieren.

Merchant Center-Synchronisierung

  1. Klicken Sie auf Produktkatalog importieren, um den Bereich Daten importieren zu öffnen.
  2. Wählen Sie Produktkatalog aus.
  3. Wählen Sie Merchant Center Sync als Datenquelle aus.
  4. Wählen Sie Ihr Merchant Center-Konto aus. Überprüfen Sie den Nutzerzugriff, wenn Ihr Konto nicht angezeigt wird.
  5. Optional: Wählen Sie Filter für Merchant Center-Feeds aus, um nur Angebote aus ausgewählten Feeds zu importieren.

    Wenn nicht angegeben, werden Angebote aus allen Feeds importiert (einschließlich zukünftiger Feeds).
  6. Optional: Wenn Sie nur Angebote importieren möchten, die auf bestimmte Länder oder Sprachen ausgerichtet sind, maximieren Sie Erweiterte Optionen anzeigen und wählen Sie im Merchant Center die Absatzländer und Sprachen aus, nach denen gefiltert werden soll.
  7. Wählen Sie den Zweig aus, in den Sie Ihren Katalog hochladen.
  8. Klicken Sie auf Import (Importieren).

Cloud Storage

  1. Klicken Sie auf Produktkatalog importieren, um den Bereich Daten importieren zu öffnen.
  2. Wählen Sie als Datenquelle Produktkatalog aus.
  3. Wählen Sie den Zweig aus, in den Sie Ihren Katalog hochladen.
  4. Wählen Sie Schema für Produktkataloge für den Einzelhandel als Schema aus.
  5. Geben Sie den Cloud Storage-Speicherort Ihrer Daten ein.
  6. Wenn die Suche nicht aktiviert ist, wählen Sie die Produktebenen aus.

    Sie müssen die Produktebenen auswählen, wenn Sie Ihren Katalog zum ersten Mal importieren oder den Katalog nach dem Löschen noch einmal importieren. Weitere Informationen zu Produktebenen Das Ändern der Produktebenen nach dem Importieren von Daten ist mit erheblichem Aufwand verbunden.

    Wichtig:Sie können die Suche nach Projekten mit einem Produktkatalog, der als Varianten aufgenommen wurde, nicht aktivieren.
  7. Klicken Sie auf Import (Importieren).

BigQuery

  1. Klicken Sie auf Produktkatalog importieren, um den Bereich Daten importieren zu öffnen.
  2. Wählen Sie Produktkatalog aus.
  3. Wählen Sie BigQuery als Datenquelle aus.
  4. Wählen Sie den Zweig aus, in den Sie Ihren Katalog hochladen.
  5. Wählen Sie eines der folgenden Schemas aus:
  6. Geben Sie die BigQuery-Tabelle an, wo sich die Daten befinden.
  7. Optional: Geben Sie unter Erweiterte Optionen einblenden den Speicherort eines Cloud Storage-Bucket in Ihrem Projekt als temporären Speicherort für Ihre Daten ein.

    Wenn keine Angabe erfolgt, wird ein Standardspeicherort verwendet. Wenn angegeben, müssen sich BigQuery und der Cloud Storage-Bucket in derselben Region befinden.
  8. Wenn Sie die Suche nicht aktiviert haben und das Merchant Center-Schema verwenden, wählen Sie die Produktebene aus.

    Sie müssen die Produktebene auswählen, wenn Sie Ihren Katalog zum ersten Mal importieren oder den Katalog nach dem Löschen noch einmal importieren. Weitere Informationen zu Produktebenen Das Ändern der Produktebenen nach dem Importieren von Daten ist mit erheblichem Aufwand verbunden.

    Wichtig:Sie können die Suche nach Projekten mit einem Produktkatalog, der als Varianten aufgenommen wurde, nicht aktivieren.
  9. Klicken Sie auf Import (Importieren).

Bisherige Nutzerereignisse importieren

Führen Sie die Schritte für Ihre Datenquelle aus, um bisherige Nutzerereignisse zu importieren. Weitere Informationen zu bisherigen Nutzerereignissen finden Sie unter Nutzerereignisse importieren.

Cloud Storage

  1. Klicken Sie auf Nutzerereignisse importieren, um den Bereich Daten importieren zu öffnen.
  2. Wählen Sie Nutzerereignisse aus.
  3. Wählen Sie Google Cloud Storage als Datenquelle aus.
  4. Wählen Sie Retail User Events Schema als Schema aus.
  5. Geben Sie den Cloud Storage-Speicherort Ihrer Daten ein.
  6. Klicken Sie auf Import (Importieren).

BigQuery

  1. Klicken Sie auf Nutzerereignisse importieren, um den Bereich Daten importieren zu öffnen.
  2. Wählen Sie Nutzerereignisse aus.
  3. Wählen Sie BigQuery als Datenquelle aus.

  4. Wählen Sie das Datenschema aus.

  5. Geben Sie die BigQuery-Tabelle an, wo sich die Daten befinden.
  6. Optional: Geben Sie den Speicherort eines Cloud Storage-Bucket in Ihrem Projekt als temporären Speicherort für Ihre Daten ein.
    Wenn nicht angegeben, wird ein Standardspeicherort verwendet. Wenn angegeben, müssen sich BigQuery und der Cloud Storage-Bucket in derselben Region befinden.
  7. Optional: Geben Sie unter Erweiterte Optionen einblenden den Speicherort eines Cloud Storage-Bucket in Ihrem Projekt als temporären Speicherort für Ihre Daten ein.

    Wenn keine Angabe erfolgt, wird ein Standardspeicherort verwendet. Wenn angegeben, müssen sich BigQuery und der Cloud Storage-Bucket in derselben Region befinden.
  8. Klicken Sie auf Import (Importieren).

Bereitstellungskonfiguration erstellen

Eine Bereitstellungskonfiguration ist eine Bereitstellungsentität, die ein Modell oder eine Reihe von Steuerelementen zum Generieren Ihrer Such- oder Empfehlungsergebnisse verknüpft.

So erstellen Sie eine Bereitstellungskonfiguration:

  1. Klicken Sie im Bereich Bereitstellungskonfigurationen auf Bereitstellungskonfiguration erstellen.
  2. Wählen Sie auf der Seite Bereitstellungskonfiguration erstellen die Option Suche als Produkt aus, für das die Bereitstellungskonfiguration verwendet wird.
  3. Geben Sie einen Namen für die Bereitstellungskonfiguration an.

    Der Name darf maximal 1.024 Zeichen lang sein und darf nur alphanumerische Zeichen, Unterstriche, Bindestriche und Leerzeichen enthalten.
  4. Optional: Aktualisieren Sie die ID bei Bedarf.

    Die ID wird aus dem von Ihnen angegebenen Namen generiert und muss in Ihrem Projekt eindeutig sein. Er darf maximal 50 Zeichen lang sein und darf keine Leerzeichen enthalten.
  5. Klicken Sie auf Weiter.
  6. Wählen Sie aus, ob dynamische Attribute für diese Bereitstellungskonfiguration aktiviert werden sollen.
  7. Wählen Sie Bereitstellungseinstellungen aus oder erstellen Sie Steuerelemente, um Ihre Suchanfragen zu optimieren.

    Weitere Informationen zu Steuerelementen finden Sie unter Steuerelemente erstellen und verwalten.

Das Dashboard

Wenn Sie die Erstkonfiguration Ihres Projekts abgeschlossen haben, wird in der Search for Retail-Konsole der Systemstatus Ihres Projekts in Vertex AI Search für den Einzelhandel angezeigt. Mit der Console können Sie Ressourcen verwalten und Aktivitäten überwachen.

Zur Search for Retail-Konsole

Authentifizierung für Ihre App einrichten

Sie müssen die Authentifizierung einrichten, damit Anwendungen wie Ihre E-Commerce-Website auf Vertex AI Search für den Einzelhandel zugreifen können:

  • Dienstkonto: Anwendungen verwenden ein Dienstkonto, um Product-Aufrufe zu authentifizieren. Informationen zum Einrichten eines Dienstkontos finden Sie unten im Abschnitt Dienstkonto erstellen.

  • API-Schlüssel: Apps verwenden einen API-Schlüssel für Aufrufe der Methode userEvents.Collect. Du musst diese Authentifizierungsmethode nur einrichten, wenn du Nutzerereignisse aus den Browsern der Nutzer über ein JavaScript-Pixel oder Google Tag Manager erfassen möchtest. Wie Sie einen API-Schlüssel einrichten, erfahren Sie weiter unten im Abschnitt API-Schlüssel erstellen.

Dienstkonto erstellen

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Anmeldedaten auf.

  2. Wählen Sie das Projekt aus, in dem Sie ein Dienstkonto erstellen. Das Projekt ist möglicherweise bereits ausgewählt.

  3. Klicken Sie auf Anmeldedaten erstellen und wählen Sie Dienstkonto aus.

    Die Seite Dienstkonto erstellen wird geöffnet.

  4. Füllen Sie unter Dienstkontodetails die folgenden Felder aus:

    • Name des Dienstkontos: Ein Anzeigename für Ihr Dienstkonto.
    • Dienstkonto-ID: Ein eindeutiger Name für Ihr Dienstkonto. Sie können die bereitgestellte Standard-ID verwenden oder sie durch eine benutzerdefinierte ID ersetzen.
    • Beschreibung des Dienstkontos: Optional. Eine Beschreibung des Kontos.

  5. Klicken Sie auf Erstellen und fortfahren, um das Dienstkonto anzulegen und dem Dienstkonto Zugriff auf Ihr Projekt zu gewähren.

  6. Fügen Sie unter Diesem Dienstkonto Zugriff auf das Projekt gewähren die folgenden Rollen hinzu:

    • Dienstkonten > Ersteller von Dienstkonto-Tokens
    • Sonstiges > Retail Editor

  7. Optional: Wenn Sie Nutzern oder Gruppen, die Aktionen als dieses Dienstkonto ausführen müssen, Zugriff auf das Dienstkonto gewähren möchten, klicken Sie auf Weiter und geben Sie die Kontoinformationen des Nutzers oder der Gruppe ein.

  8. Klicken Sie auf Fertig, um die Änderungen zu speichern.

Dienstkonto der lokalen Umgebung hinzufügen

Wenn Sie Vertex AI Search for Retail mit dem cURL-Befehlszeilentool aufrufen möchten, müssen Sie Ihr Dienstkonto in Ihrer lokalen Umgebung verfügbar machen.

Folgen Sie der Anleitung unter Dienstkonten erstellen und verwalten, um eine JSON-Datei mit dem Dienstkontoschlüssel abzurufen.

Die JSON-Datei enthält den öffentlichen/privaten Schlüssel für Ihr Dienstkonto. Diese JSON-Datei ist die einzige Kopie des Schlüssels für Ihr Dienstkonto. Bewahren Sie sie an einem sicheren Ort auf.

Die JSON-Schlüsseldatei muss an einem Speicherort gespeichert werden, auf den über Ihre Anwendung zugegriffen werden kann.

cURL ruft mit dem Befehl gcloud auth application-default print-access-token ein Zugriffstoken für Ihr Dienstkonto über die Google Cloud CLI ab. Informationen zum Herunterladen und Installieren der gcloud CLI finden Sie unter gcloud CLI. Wenn Sie Cloud Shell verwenden, ist die gcloud CLI bereits installiert.

Die Umgebungsvariable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS ist nicht mehr sichtbar, wenn Sie das Befehlsfenster schließen. Damit die Variable beim Öffnen eines neuen Befehlsfensters auf den Pfad zu Ihrer Dienstkontodatei gesetzt ist, legen Sie den Wert in einem Initialisierungs-Shell-Skript fest.

  export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=path-to-service-account-json-key-file

API-Schlüssel erstellen

Ein API-Schlüssel ist erforderlich, wenn Sie ein JavaScript-Pixel oder ein Tag Manager-Tag verwenden, um Nutzerereignisse in den Browsern der Nutzer zu erfassen. Weitere Informationen zur Erfassung von Nutzerereignissen finden Sie unter Nutzerereignisse in Echtzeit aufzeichnen.

So erstellen Sie einen API-Schlüssel für Aufrufe der Methode userEvents.Collect:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Anmeldedaten auf.

  2. Wählen Sie im Drop-down-Menü oben auf der Seite der Google Cloud Console Ihr Projekt aus. Es ist möglicherweise bereits ausgewählt.

  3. Klicken Sie auf Anmeldedaten erstellen und wählen Sie anschließend API-Schlüssel aus. Fügen Sie keine Einschränkungen für Websiteanwendungen hinzu. Es ist bekannt, dass einige Datenschutzeinstellungen für Nutzer die Verweis-URL nicht übergeben.

    • Notieren Sie sich den generierten API-Schlüssel, den Sie beim Aufrufen des Nutzerereignis-Loggings verwenden.

  4. Für erhöhte Sicherheit fügen Sie Ihrem API-Schlüssel eine API-Einschränkung hinzu, um den Zugriff auf den Dienst Vertex AI Search für den Einzelhandel unter https://retail.googleapis.com/* einzuschränken.

Beispiele

Mit einem Dienstkonto authentifizieren (OAuth 2.0)

Im Folgenden finden Sie ein Java-Beispiel für die OAuth 2.0-Authentifizierung mit einem Dienstkonto. Eine ausführlichere Anleitung finden Sie in der Authentifizierungsdokumentation. Google verfügt über Clientbibliotheken in 7 Sprachen, mit denen Sie die OAuth2-Authentifizierung in Ihrer Anwendung implementieren können. Wenn Sie HTTP/REST lieber direkt implementieren möchten, folgen Sie der REST-Authentifizierungsanleitung.

Ersetzen Sie im Beispiel your-service-account-json-key-file durch den Pfad zur JSON-Schlüsseldatei für Ihr Dienstkonto.

// Simple Java example of using Google Cloud OAuth client library.
//
// Please see here for the list of libraries in different languages:
// https://developers.google.com/identity/protocols/OAuth2#libraries
//
// The following example depends on the google api client library.
//
// Maven:
//    <dependency>
//      <groupId>com.google.api-client</groupId>
//      <artifactId>google-api-client</artifactId>
//      <version>1.22.0</version>
//    </dependency>
import com.google.api.client.googleapis.auth.oauth2.GoogleCredential;
import com.google.api.client.googleapis.javanet.GoogleNetHttpTransport;
import com.google.api.client.http.GenericUrl;
import com.google.api.client.http.HttpRequest;
import com.google.api.client.http.HttpRequestFactory;
import com.google.api.client.http.HttpResponse;
import com.google.api.client.http.HttpTransport;
import com.google.api.client.http.json.JsonHttpContent;
import com.google.api.client.json.GenericJson;
import com.google.api.client.json.jackson2.JacksonFactory;
import java.io.FileInputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;

public class RetailApiSample {
  public static final String CREATE_PRODUCT_URL =
     "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/0/products";

  public static GoogleCredential authorize() throws Exception {
    return GoogleCredential.fromStream(new FileInputStream("your-service-account-json-key-file"))
        .createScoped(Collections.singleton("https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"))
        .setExpirationTimeMilliseconds(new Long(3600 * 1000));;
  }

  // Build an example product.
  public static GenericJson getProduct() {
    GenericJson categories = new GenericJson()
        .set("categories", Arrays.asList("Electronics > Computers", "Laptops"));
    GenericJson priceInfo = new GenericJson()
        .set("currency_code", "USD")
        .set("price", 800.00)
        .set("original_price", 1000.00);

    return new GenericJson()
        .set("name", "projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/0/products/[ProductName]")
        .set("title", "Sample Laptop")
        .set("description", "Indisputably the most fantastic laptop ever created.")
        .set("categories", categories)
        .set("price_info", priceInfo)
        .set("availability", "IN_STOCK")
        .set("available_quantity", 1219);
  }

  public static void main(String[] args) {
    try {
      GoogleCredential credential = RetailApiSample.authorize();

      HttpTransport httpTransport = GoogleNetHttpTransport.newTrustedTransport();
      HttpRequestFactory requestFactory = httpTransport.createRequestFactory();
      HttpRequest request = requestFactory.buildPostRequest(new GenericUrl(CREATE_PRODUCT_URL),
          new JsonHttpContent(new JacksonFactory(), RetailApiSample.getProduct()));
      credential.initialize(request);
      HttpResponse response = request.execute();
      System.out.println("Response content: " + response.parseAsString());
    } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }
}

Nächste Schritte