Retail wird in Vertex AI Search für den Einzelhandel umbenannt. Wir aktualisieren derzeit unsere Inhalte gemäß dem neuen Branding.

Kataloginformationen importieren

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie Ihre Kataloginformationen importieren und auf dem neuesten Stand halten können.

Die Importverfahren auf dieser Seite gelten sowohl für Empfehlungen als auch für die Suche. Nachdem Sie Daten importiert haben, können beide Dienste diese Daten verwenden, sodass Sie dieselben Daten nicht zweimal importieren müssen, wenn Sie beide Dienste verwenden.

Katalogdaten aus BigQuery importieren

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie mithilfe einer BigQuery-Tabelle große Mengen von Katalogdaten ohne Einschränkungen importieren.

Klicken Sie auf Anleitung, um eine detaillierte Anleitung für diese Aufgabe direkt im Cloud Shell-Editor zu erhalten:

Anleitung

Katalogdaten aus Cloud Storage importieren

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie eine große Anzahl von Artikeln in einen Katalog importieren.

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Anleitung

Katalogdaten inline importieren

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie Produkte inline in einen Katalog importieren.

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Anleitung

Hinweise

Bevor Sie Kataloginformationen importieren können, müssen Sie die Schritte unter Vorbereitung abgeschlossen haben, insbesondere das Projekt einrichten, ein Dienstkonto erstellen und das Dienstkonto zu Ihrer lokalen Umgebung hinzufügen.

Sie benötigen die IAM-Rolle Retail Admin, um den Import durchzuführen.

Best Practices für den Katalogimport

Um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen, sind hochwertige Daten erforderlich. Wenn in Ihren Daten Felder fehlen oder Platzhalterwerte anstelle von tatsächlichen Werten vorhanden sind, leidet die Qualität der Vorhersagen und Suchergebnisse.

Achten Sie beim Importieren von Katalogdaten darauf, die folgenden Best Practices zu implementieren:

Sie sollten sich genau überlegen, welche Produkte oder Produktgruppen primär sind und welche Varianten. Lesen Sie den Artikel Produktebenen, bevor Sie Daten hochladen.

Das Ändern der Konfiguration auf Produktebene nach dem Importieren von Daten erfordert erheblichen Aufwand.

Primäre Elemente werden als Suchergebnisse oder Empfehlungen zurückgegeben. Dies ist bei Variantenelementen nicht der Fall.

Wenn die primäre SKU-Gruppe beispielsweise „V-Ausschnitt Hemd“ ist, gibt das Empfehlungsmodell einen Artikel mit V-Ausschnitt und möglicherweise ein Hemd mit Rundhalsausschnitt und ein Hemd mit Rundhalsausschnitt zurück. Wenn Varianten jedoch nicht verwendet werden und jede SKU eine Hauptversion ist, wird jede Kombination aus Farbe und Größe des V-Ausschnitts als separates Element im Empfehlungsbereich zurückgegeben: „Braunes Hemd mit V-Ausschnitt, Größe XL“, „Braunes Hemd mit V-Ausschnitt, Größe L“ bis „Weißes Hemd mit V-Ausschnitt, Größe M“, „Weißes Hemd mit V-Ausschnitt, Größe S“.
Beachten Sie die Importbeschränkungen für die Produktelemente.

Für den Bulk-Import aus Cloud Storage darf die Größe jeder Datei maximal 2 GB betragen. Sie können bis zu 100 Dateien gleichzeitig in eine einzelne Bulk-Importanfrage einbeziehen.

Für den Inline-Import können Sie maximal 5.000 Produktelemente gleichzeitig importieren.
Achten Sie darauf, dass alle erforderlichen Kataloginformationen enthalten und korrekt sind.

Verwenden Sie keine Platzhalterwerte.
Fügen Sie so viele optionale Kataloginformationen wie möglich hinzu.
Achten Sie darauf, dass für alle Ereignisse eine einzige Währung verwendet wird, insbesondere wenn Sie die Google Cloud Console verwenden möchten, um Umsatzmesswerte zu erhalten. Die Vertex AI Search for Retail API unterstützt nicht die Verwendung mehrerer Währungen pro Katalog.
Halten Sie Ihren Katalog auf dem neuesten Stand.

Idealerweise sollten Sie Ihren Katalog täglich aktualisieren. Durch die Planung regelmäßiger Katalogimporte wird verhindert, dass die Modellqualität im Laufe der Zeit sinkt. Sie können automatische, wiederkehrende Importe planen, wenn Sie Ihren Katalog mit der Search for Retail-Konsole importieren. Alternativ können Sie für die Automatisierung von Importen den Google Cloud Scheduler verwenden.
Erfassen Sie keine Nutzerereignisse für Produktelemente, die noch nicht importiert wurden.
Überprüfen Sie nach dem Import der Kataloginformationen die Informationen zu Fehlerberichten und Logging für Ihr Projekt.

Es werden einige Fehler erwartet. Wenn Sie jedoch sehr viele Fehler haben, sollten Sie diese überprüfen und alle Prozessprobleme beheben, die zu den Fehlern geführt haben.

Katalogdaten importieren

Sie können Ihre Produktdaten aus dem Merchant Center, Cloud Storage oder BigQuery importieren oder die Daten in der Anfrage inline angeben. Mit Ausnahme der Verknüpfung des Merchant Centers handelt es sich bei jedem dieser Verfahren um einmalige Importe. Planen Sie regelmäßige Katalogimporte (idealerweise täglich), um dafür zu sorgen, dass Ihr Katalog aktuell ist. Siehe Katalog auf dem neuesten Stand halten.

Sie können auch einzelne Produktelemente importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Produkt hochladen.

Überlegungen zum Katalogimport

In diesem Abschnitt werden die Methoden, die für den Batch-Import Ihrer Katalogdaten verwendet werden können, sowie einige der zugehörigen Methoden und Einschränkungen beschrieben.

Merchant Center-Synchronisierung	Beschreibung	Importiert Katalogdaten über das Merchant Center, indem das Konto mit Vertex AI Search für den Einzelhandel verknüpft wird. Nach der Verknüpfung werden Aktualisierungen der Katalogdaten im Merchant Center in Echtzeit mit Vertex AI Search für den Einzelhandel synchronisiert.
	Wann er genutzt wird	Wenn Sie bereits Google Merchant Center einbinden.
	Beschränkungen	Eingeschränkte Schemaunterstützung. Beispielsweise werden Produktsammlungen vom Merchant Center nicht unterstützt. Das Merchant Center wird zur Datenquelle, bis die Verknüpfung aufgehoben wird. Daher müssen alle erforderlichen benutzerdefinierten Attribute zu den Merchant Center-Daten hinzugefügt werden. Eingeschränkte Kontrolle. Sie können keine bestimmten Felder oder Gruppen von Elementen angeben, die aus dem Merchant Center importiert werden sollen. Alle Elemente und Felder, die im Merchant Center vorhanden sind, werden importiert.
BigQuery	Beschreibung	Importieren Sie Daten aus einer zuvor geladenen BigQuery-Tabelle, die das Schema von Vertex AI Search für den Einzelhandel oder das Merchant Center-Schema verwendet. Kann mit der Google Cloud Console oder mit curl ausgeführt werden.
	Wann er genutzt wird	Wenn Sie Produktkataloge mit vielen Attributen haben. Für den BigQuery-Import wird das Schema von Vertex AI Search für den Einzelhandel verwendet, das mehr Produktattribute als andere Importoptionen enthält, einschließlich benutzerdefinierter Schlüssel/Wert-Attribute. Wenn Sie große Datenmengen haben. In BigQuery gibt es kein Datenlimit. Wenn Sie BigQuery bereits verwenden.
	Beschränkungen	Erfordert den zusätzlichen Schritt zum Erstellen einer BigQuery-Tabelle, die dem Schema von Vertex AI Search für den Einzelhandel zugeordnet ist.
Cloud Storage	Beschreibung	Importieren Sie Daten im JSON-Format aus Dateien, die in einen Cloud Storage-Bucket geladen wurden. Jede Datei kann maximal 2 GB groß sein und kann bis zu 100 Dateien gleichzeitig importieren. Der Import kann über die Google Cloud Console oder mit curl erfolgen. Verwendet das JSON-Datenformat `Product`, das benutzerdefinierte Attribute zulässt.
	Wann er genutzt wird	Wenn Sie in einem einzigen Schritt eine große Datenmenge laden müssen.
	Beschränkungen	Nicht ideal für Kataloge mit häufigen Bestands- und Preisaktualisierungen, da Änderungen nicht sofort wirksam werden.
Inline-Import	Beschreibung	Importieren Sie mit einem Aufruf der Methode `Product.import`. Verwendet das Objekt `ProductInlineSource`, das weniger Produktkatalogattribute als das Schema von Vertex AI Search für den Einzelhandel hat, aber benutzerdefinierte Attribute unterstützt.
	Wann er genutzt wird	Wenn Sie einfache, nicht relationale Katalogdaten oder eine hohe Häufigkeit von Mengen- oder Preisaktualisierungen haben.
	Beschränkungen	Es können maximal 100 Katalogelemente gleichzeitig importiert werden. Es können jedoch viele Ladeschritte ausgeführt werden. Es gibt kein Limit für Elemente.

Katalogzweige dauerhaft löschen

Wenn Sie neue Katalogdaten in einen vorhandenen Zweig importieren, muss der Katalogzweig leer sein. Dadurch wird die Integrität der in den Zweig importierten Daten sichergestellt. Wenn der Zweig leer ist, kannst du neue Katalogdaten importieren und ihn dann mit einem Händlerkonto verknüpfen.

Wenn Sie Live-Vorhersage- oder Suchtraffic bereitstellen und den Standardzweig dauerhaft löschen möchten, sollten Sie zuerst einen anderen Zweig als Standard angeben, bevor Sie ihn dauerhaft löschen. Da der Standardzweig nach dem Löschen leere Ergebnisse liefert, kann das dauerhafte Löschen eines Live-Standardzweigs zu einem Ausfall führen.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Daten aus einem Katalogzweig dauerhaft zu löschen:

Rufe in der Search for Retail-Konsole die Seite Daten> auf.

Zur Seite „Daten“
Wählen Sie im Feld Branch-Name einen Katalogzweig aus.
Wählen Sie im Dreipunkt-Menü neben dem Feld Branch-Name die Option Purge Branch aus.

Es wird eine Meldung angezeigt, dass Sie im Begriff sind, alle Daten in dem Zweig sowie alle für den Zweig erstellten Attribute zu löschen.

Hinweis :Das dauerhafte Löschen von Katalogzweigdaten kann nicht rückgängig gemacht werden.
Geben Sie den Zweig ein und klicken Sie auf Bestätigen, um die Katalogdaten aus dem Zweig zu löschen.

Es wird ein Vorgang mit langer Ausführungszeit gestartet, um Daten aus dem Katalogzweig dauerhaft zu löschen. Wenn das dauerhafte Löschen abgeschlossen ist, wird der Status des dauerhaften Löschens in der Liste Produktkatalog im Fenster Aktivitätsstatus angezeigt.

Hinweis: Die Liste der Katalogdaten des Zweigs wird nach dem Löschen nicht automatisch aktualisiert. Sie müssen die Seite aktualisieren, um eine aktualisierte Liste für den Zweig zu sehen.

Merchant Center mit Vertex AI Search für den Einzelhandel synchronisieren

Für eine kontinuierliche Synchronisierung zwischen dem Merchant Center und Vertex AI Search für den Einzelhandel können Sie Ihr Merchant Center-Konto mit Vertex AI Search für den Einzelhandel verknüpfen. Nach der Verknüpfung werden die Kataloginformationen in Ihrem Merchant Center-Konto sofort in Vertex AI Search für den Einzelhandel importiert.

Während Vertex AI Search für den Einzelhandel mit dem Merchant Center-Konto verknüpft ist, werden Änderungen an Ihren Produktdaten im Merchant Center-Konto in Vertex AI Search für den Einzelhandel automatisch innerhalb weniger Minuten aktualisiert. Wenn Sie verhindern möchten, dass Merchant Center-Änderungen mit Vertex AI Search für den Einzelhandel synchronisiert werden, können Sie die Verknüpfung Ihres Merchant Center-Kontos aufheben.

Durch die Aufhebung der Verknüpfung mit Ihrem Merchant Center-Konto werden keine Produkte in Vertex AI Search für den Einzelhandel gelöscht. Wie Sie importierte Produkte löschen, erfahren Sie unter Produktinformationen löschen.

Merchant Center-Konto synchronisieren

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihr Merchant Center-Konto zu synchronisieren.

Console

Rufe in der Search for Retail-Konsole die Seite Daten> auf.

Zur Seite „Daten“
Klicken Sie auf Importieren, um den Bereich Daten importieren zu öffnen.
Wählen Sie Produktkatalog aus.
Wählen Sie Merchant Center Sync als Datenquelle aus.
Wählen Sie Ihr Merchant Center-Konto aus. Überprüfen Sie den Nutzerzugriff, wenn Ihr Konto nicht angezeigt wird.
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).
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.
Wählen Sie den Zweig aus, in den Sie Ihren Katalog hochladen.
Klicken Sie auf Importieren.

curl

Prüfen Sie, ob das Dienstkonto in Ihrer lokalen Umgebung sowohl auf das Merchant Center-Konto als auch auf Vertex AI Search für den Einzelhandel Zugriff hat. Unter Nutzerzugriff auf das Merchant Center können Sie prüfen, welche Konten Zugriff auf Ihr Merchant Center-Konto haben.
Verwenden Sie die Methode MerchantCenterAccountLink.create, um die Verknüpfung herzustellen.
```
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
 --data '{
  "merchantCenterAccountId": MERCHANT_CENTER_ID,
  "branchId": "BRANCH_ID",
  "feedFilters": [
    {"primaryFeedId": PRIMARY_FEED_ID_1}
    {"primaryFeedId": PRIMARY_FEED_ID_2}
  ],
  "languageCode": "LANGUAGE_CODE",
  "feedLabel": "FEED_LABEL",
 }' \
 "https://retail.googleapis.com/v2alpha/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/merchantCenterAccountLinks"
```
- MERCHANT_CENTER_ID: Die ID des Merchant Center-Kontos.
- BRANCH_ID: Die ID des Zweigs, zu dem die Verknüpfung hergestellt werden soll. Akzeptiert die Werte "0", "1" oder "2".
- LANGUAGE_CODE: (OPTIONAL) Der aus zwei Buchstaben bestehende Sprachcode der Produkte, die Sie importieren möchten. Der Name, wie er im Merchant Center in der Spalte Language des Produkts angezeigt wird. Wenn die Richtlinie nicht konfiguriert ist, werden alle Sprachen importiert.
- FEED_LABEL: (OPTIONAL) Das Feedlabel der Produkte, die Sie importieren möchten. Das Feedlabel wird im Merchant Center in der Spalte Feedlabel des Produkts angezeigt. Wenn die Richtlinie nicht konfiguriert ist, werden alle Feedlabels importiert.
- FEED_FILTERS: (OPTIONAL) Liste der Hauptfeeds, aus denen Produkte importiert werden Wenn Sie keine Feeds auswählen, werden alle Merchant Center-Kontofeeds freigegeben. Die IDs finden Sie in der Ressource „Content API-Datenfeeds“ oder im Merchant Center. Wählen Sie dort einen Feed aus und rufen Sie die Feed-ID aus dem Parameter dataSourceId in der Website-URL ab. Zum Beispiel: mc/products/sources/detail?a=MERCHANT_CENTER_ID&dataSourceId=PRIMARY_FEED_ID.

Wenn du das verknüpfte Merchant Center aufrufen möchtest, rufe in der Search for Retail-Konsole die Seite Daten auf und klicke oben rechts auf die Schaltfläche Merchant Center. Der Bereich Verknüpfte Merchant Center-Konten wird geöffnet. In diesem Bereich können Sie auch weitere Merchant Center-Konten hinzufügen.

Eine Anleitung zum Aufrufen der importierten Produkte finden Sie unter Zusammengefasste Informationen zum Katalog ansehen.

Merchant Center-Kontoverknüpfungen auflisten

Geben Sie Ihre Merchant Center-Kontoverknüpfungen an.

Console

Rufe in der Search for Retail-Konsole die Seite Daten> auf.

Zur Seite „Daten“
Klicken Sie oben rechts auf die Schaltfläche Merchant Center, um eine Liste Ihrer verknüpften Merchant Center-Konten zu öffnen.

curl

Verwenden Sie die Methode MerchantCenterAccountLink.list, um die Linkressource aufzulisten.

curl -X GET \
 -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
 -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
 "https://retail.googleapis.com/v2alpha/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/merchantCenterAccountLinks"

Verknüpfung mit Ihrem Merchant Center-Konto aufheben

Wenn Sie die Verknüpfung mit Ihrem Merchant Center-Konto aufheben, werden über dieses Konto keine Katalogdaten mehr mit Vertex AI Search für den Einzelhandel synchronisiert. Mit diesem Verfahren werden keine Produkte in Vertex AI Search für den Einzelhandel gelöscht, die bereits hochgeladen wurden.

Console

Rufe in der Search for Retail-Konsole die Seite Daten> auf.

Zur Seite „Daten“
Klicken Sie oben rechts auf die Schaltfläche Merchant Center, um eine Liste Ihrer verknüpften Merchant Center-Konten zu öffnen.
Klicken Sie neben dem Merchant Center-Konto, dessen Verknüpfung Sie aufheben möchten, auf Verknüpfung aufheben und bestätigen Sie Ihre Auswahl im angezeigten Dialogfeld.

curl

Verwenden Sie die Methode MerchantCenterAccountLink.delete, um die Ressource MerchantCenterAccountLink zu entfernen.

curl -X DELETE \
 -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
 -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
 "https://retail.googleapis.com/v2alpha/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/merchantCenterAccountLinks/BRANCH_ID_MERCHANT_CENTER_ID"

Einschränkungen bei der Verknüpfung mit dem Merchant Center

Ein Merchant Center-Konto kann mit einer beliebigen Anzahl von Katalogzweigen verknüpft werden, aber ein einzelner Katalogzweig kann nur mit einem Merchant Center-Konto verknüpft werden.
Ein Merchant Center-Konto darf kein Mehrfachkundenkonto (MCA) sein. Sie können aber einzelne Unterkonten verknüpfen.
Der erste Import nach der Verknüpfung Ihres Merchant Center-Kontos kann Stunden dauern. Die Dauer hängt von der Anzahl der Angebote im Merchant Center-Konto ab.
Produktänderungen, die API-Methoden verwenden, sind für Zweige deaktiviert, die mit einem Merchant Center-Konto verknüpft sind. Alle Änderungen an den Produktkatalogdaten in diesen Branches müssen mit dem Merchant Center vorgenommen werden. Diese Änderungen werden dann automatisch mit Vertex AI Search für den Einzelhandel synchronisiert.
Der Sammlungsprodukttyp wird für Branches, die die Merchant Center-Verknüpfung verwenden, nicht unterstützt.
Ihr Merchant Center-Konto kann nur mit leeren Katalogzweigen verknüpft werden, um die Richtigkeit der Daten zu gewährleisten. Informationen zum Löschen von Produkten aus einem Katalogzweig finden Sie unter Produktinformationen löschen.

Katalogdaten aus dem Merchant Center importieren

Mit dem Merchant Center können Sie Ihre Händler- und Produktdaten für Shopping-Anzeigen und andere Google-Dienste verfügbar machen.

Sie können Katalogdaten aus dem Merchant Center einmalig aus BigQuery mithilfe des Merchant Center-Schemas importieren (nur Empfehlungen).

Bulk-Import aus dem Merchant Center

Sie können Katalogdaten aus dem Merchant Center mithilfe der Search for Retail-Konsole oder der Methode products.import importieren. Der Bulk-Import ist ein einmaliger Vorgang und wird nur für Empfehlungen unterstützt.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihren Katalog aus dem Merchant Center zu importieren:

Richten Sie mithilfe der Anleitung unter Merchant Center-Übertragungen eine Übertragung vom Merchant Center zu BigQuery ein.

Dazu verwenden Sie das Tabellenschema der Google Merchant Center-Produkte. Konfigurieren Sie Ihre Übertragung so, dass sie täglich wiederholt wird, aber konfigurieren Sie Ihre Ablaufzeit von zwei Tagen.
Wenn sich Ihr BigQuery-Dataset in einem anderen Projekt befindet, konfigurieren Sie die erforderlichen Berechtigungen, damit Vertex AI Search for Retail auf das BigQuery-Dataset zugreifen kann. Weitere Informationen
Importieren Sie Ihre Katalogdaten aus BigQuery in Vertex AI Search für den Einzelhandel.
Console
1. Rufe in der Search for Retail-Konsole die Seite Daten> auf.
  
  Zur Seite „Daten“
2. Klicken Sie auf Importieren, um das Feld „Importieren“ zu öffnen.
3. Wählen Sie Produktkatalog aus.
4. Wählen Sie BigQuery als Datenquelle aus.
5. Wählen Sie den Zweig aus, in den Sie Ihren Katalog hochladen.
6. Wählen Sie als Datenschema Merchant Center aus.
7. Geben Sie die BigQuery-Tabelle an, wo sich die Daten befinden.
8. Optional: Geben Sie 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 Sie einen Speicherort angeben, müssen sich BigQuery und der Cloud Storage-Bucket in derselben Region befinden.
9. Wählen Sie aus, ob ein wiederkehrender Upload Ihrer Katalogdaten geplant werden soll.
10. Wenn Sie Ihren Katalog zum ersten Mal importieren oder den Katalog nach dem Löschen noch einmal importieren, wählen Sie die Produktebenen aus. Weitere Informationen zu Produktebenen
  
  Das Ändern der Konfiguration auf Produktebene nach dem Importieren von Daten erfordert erheblichen Aufwand.
  
  Wichtig: Sie können die Suche nicht für Projekte mit einem Produktkatalog aktivieren, der nur als Varianten aufgenommen wurde. Wenn Sie Varianten suchen und aufnehmen möchten, verwenden Sie die Produktebene primary.
11. Klicken Sie auf Import (Importieren).
curl
1. Legen Sie die Produktebenen mithilfe der Methode Catalog.patch fest, wenn Sie Ihren Katalog zum ersten Mal hochladen oder den Katalog nach dem Löschen noch einmal importieren. Für diesen Vorgang ist die Rolle "Einzelhandelsadministrator" erforderlich. Weitere Informationen zu Produktebenen
  - ingestionProductType: Unterstützt die Werte primary (Standard) und variant.
  - merchantCenterProductIdField: Unterstützt die Werte offerId (Standard) und itemGroupId. Wenn Sie das Merchant Center nicht verwenden, legen Sie den Standardwert offerId fest.
```
curl -X PATCH \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
--data '{
"productLevelConfig": {
  "ingestionProductType": "PRODUCT_TYPE",
  "merchantCenterProductIdField": "PRODUCT_ID_FIELD"
}
}' \
"https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog"
```
2. Importieren Sie den Katalog mit der Methode Products.import.
  - DATASET_ID: Die ID des BigQuery-Datasets.
  - TABLE_ID: Die ID der BigQuery-Tabelle, die Ihre Daten enthält.
  - STAGING_DIRECTORY: Optional. Ein Cloud Storage-Verzeichnis, das als Zwischenspeicherort für Ihre Daten verwendet wird, bevor sie in BigQuery importiert werden. Lassen Sie dieses Feld leer, um automatisch ein temporäres Verzeichnis zu erstellen (empfohlen).
  - ERROR_DIRECTORY: Optional. Ein Cloud Storage-Verzeichnis für Fehlerinformationen zum Import. Lassen Sie dieses Feld leer, um automatisch ein temporäres Verzeichnis zu erstellen (empfohlen).
  - dataSchema: Verwenden Sie für das Attribut dataSchema den Wert product_merchant_center. Siehe Tabellenschema für Merchant Center-Produkte.
  Wir empfehlen, keine Staging- oder Fehlerverzeichnisse anzugeben. So kann automatisch ein Cloud Storage-Bucket mit neuen Staging- und Fehlerverzeichnissen erstellt werden. Diese Verzeichnisse werden in derselben Region wie das BigQuery-Dataset erstellt und sind für jeden Import eindeutig. Damit wird verhindert, dass mehrere Importjobs Daten im selben Verzeichnis bereitstellen und möglicherweise dieselben Daten noch einmal importieren. Nach drei Tagen werden der Bucket und die Verzeichnisse automatisch gelöscht, um die Speicherkosten zu senken.
  
  Ein automatisch erstellter Bucket-Name enthält die Projekt-ID, die Bucket-Region und den Datenschemanamen, getrennt durch Unterstriche (z. B. 4321_us_catalog_retail). Die automatisch erstellten Verzeichnisse heißen staging oder errors, gefolgt von einer Nummer (z. B. staging2345 oder errors5678).
  
  Wenn Sie Verzeichnisse angeben, muss sich der Cloud Storage-Bucket in derselben Region wie das BigQuery-Dataset befinden. Andernfalls schlägt der Import fehl. Geben Sie die Staging- und Fehlerverzeichnisse im Format gs://<bucket>/<folder>/ an. Sie sollten unterschiedlich sein.
```
  curl -X POST \
       -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
       -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
       --data '{
         "inputConfig":{
            "bigQuerySource": {
              "datasetId":"DATASET_ID",
              "tableId":"TABLE_ID",
              "dataSchema":"product_merchant_center"
            }
          }
      }' \
     "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/0/products:import"
```

Katalogdaten aus BigQuery importieren

Wenn Sie Katalogdaten im richtigen Format aus BigQuery importieren möchten, verwenden Sie das Schema von Vertex AI Search für den Einzelhandel, um eine BigQuery-Tabelle mit dem richtigen Format zu erstellen und die leere Tabelle mit Ihren Katalogdaten zu laden. Laden Sie dann Ihre Daten in Vertex AI Search für den Einzelhandel hoch.

Weitere Informationen zu BigQuery-Tabellen finden Sie unter Einführung in Tabellen. Hilfe zu BigQuery-Abfragen finden Sie unter BigQuery-Daten abfragen.

Klicken Sie auf Anleitung, um eine detaillierte Anleitung für diese Aufgabe direkt im Cloud Shell-Editor zu erhalten:

Anleitung

So importieren Sie Ihren Katalog:

Wenn sich Ihr BigQuery-Dataset in einem anderen Projekt befindet, konfigurieren Sie die erforderlichen Berechtigungen, damit Vertex AI Search for Retail auf das BigQuery-Dataset zugreifen kann. Weitere Informationen
Importieren Sie Ihre Katalogdaten in Vertex AI Search für den Einzelhandel.
Console
1. Rufe in der Search for Retail-Konsole die Seite Daten> auf.
  
  Zur Seite „Daten“
2. Klicken Sie auf Importieren, um den Bereich Daten importieren zu öffnen.
3. Wählen Sie Produktkatalog aus.
4. Wählen Sie BigQuery als Datenquelle aus.
5. Wählen Sie den Zweig aus, in den Sie Ihren Katalog hochladen.
6. Wählen Sie Schema für Produktkataloge für den Einzelhandel aus. Dies ist das Produktschema für Vertex AI Search für den Einzelhandel.
7. Geben Sie die BigQuery-Tabelle an, wo sich die Daten befinden.
8. 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.
9. 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.
10. Klicken Sie auf Import (Importieren).
curl
1. Legen Sie die Produktebenen mithilfe der Methode Catalog.patch fest, wenn Sie Ihren Katalog zum ersten Mal hochladen oder den Katalog nach dem Löschen noch einmal importieren. Für diesen Vorgang ist die Rolle "Einzelhandelsadministrator" erforderlich.
  - ingestionProductType: Unterstützt die Werte primary (Standard) und variant.
  - merchantCenterProductIdField: Unterstützt die Werte offerId und itemGroupId. Wenn Sie das Merchant Center nicht verwenden, müssen Sie dieses Feld nicht festlegen.
```
curl -X PATCH \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
 --data '{
   "productLevelConfig": {
     "ingestionProductType": "PRODUCT_TYPE",
     "merchantCenterProductIdField": "PRODUCT_ID_FIELD"
   }
 }' \
"https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog"
```
2. Erstellen Sie eine Datendatei für die Eingabeparameter für den Import.
  
  Verwenden Sie das Objekt BigQuerySource, um auf Ihr BigQuery-Dataset zu verweisen.
  - DATASET_ID: Die ID des BigQuery-Datasets.
  - TABLE_ID: Die ID der BigQuery-Tabelle, die Ihre Daten enthält.
  - PROJECT_ID: Die Projekt-ID, in der sich die BigQuery-Quelle befindet. Wenn keine Angabe erfolgt, wird die Projekt-ID von der übergeordneten Anfrage übernommen.
  - STAGING_DIRECTORY: Optional. Ein Cloud Storage-Verzeichnis, das als Zwischenspeicherort für Ihre Daten verwendet wird, bevor sie in BigQuery importiert werden. Lassen Sie dieses Feld leer, um automatisch ein temporäres Verzeichnis zu erstellen (empfohlen).
  - ERROR_DIRECTORY: Optional. Ein Cloud Storage-Verzeichnis für Fehlerinformationen zum Import. Lassen Sie dieses Feld leer, um automatisch ein temporäres Verzeichnis zu erstellen (empfohlen).
  - dataSchema: Verwenden Sie für das Attribut dataSchema den Wert product (Standard). Sie verwenden das Schema von Vertex AI Search für den Einzelhandel.
  Wir empfehlen, keine Staging- oder Fehlerverzeichnisse anzugeben. So kann automatisch ein Cloud Storage-Bucket mit neuen Staging- und Fehlerverzeichnissen erstellt werden. Diese Verzeichnisse werden in derselben Region wie das BigQuery-Dataset erstellt und sind für jeden Import eindeutig. Damit wird verhindert, dass mehrere Importjobs Daten im selben Verzeichnis bereitstellen und möglicherweise dieselben Daten noch einmal importieren. Nach drei Tagen werden der Bucket und die Verzeichnisse automatisch gelöscht, um die Speicherkosten zu senken.
  
  Ein automatisch erstellter Bucket-Name enthält die Projekt-ID, die Bucket-Region und den Datenschemanamen, getrennt durch Unterstriche (z. B. 4321_us_catalog_retail). Die automatisch erstellten Verzeichnisse heißen staging oder errors, gefolgt von einer Nummer (z. B. staging2345 oder errors5678).
  
  Wenn Sie Verzeichnisse angeben, muss sich der Cloud Storage-Bucket in derselben Region wie das BigQuery-Dataset befinden. Andernfalls schlägt der Import fehl. Geben Sie die Staging- und Fehlerverzeichnisse im Format gs://<bucket>/<folder>/ an. Sie sollten unterschiedlich sein.
```
{
   "inputConfig":{
     "bigQuerySource": {
       "projectId":"PROJECT_ID",
       "datasetId":"DATASET_ID",
       "tableId":"TABLE_ID",
       "dataSchema":"product"}
      }
}
```
3. Importieren Sie die Kataloginformationen. Stellen Sie dazu eine POST-Anfrage an die REST-Methode Products:import und geben Sie den Namen der Datendatei an (hier als input.json angezeigt).
```
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" -d @./input.json \
"https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/0/products:import"
```
  Sie können den Status programmatisch mit der API prüfen. Sie sollten ein Antwortobjekt erhalten, das in etwa so aussieht:
```
{
"name": "projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/import-products-123456",
"done": false
}
```
  Das Feld "Name" ist die ID des Vorgangsobjekts. Um den Status dieses Objekts anzufordern, ersetzen Sie das Feld "Name" durch den Wert, der von der Methode import zurückgegeben wird, bis das Feld done als true zurückgegeben wird:
```
curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
"https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/import-products-123456"
```
  Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, hat das zurückgegebene Objekt den done-Wert true und enthält ein Statusobjekt, das dem folgenden Beispiel ähnelt:
```
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/import-products-123456",
"metadata": {
  "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.retail.v2.ImportMetadata",
  "createTime": "2020-01-01T03:33:33.000001Z",
  "updateTime": "2020-01-01T03:34:33.000001Z",
  "successCount": "2",
  "failureCount": "1"
},
"done": true,
"response": {
"@type": "type.googleapis.com/google.cloud.retail.v2.ImportProductsResponse",
},
"errorsConfig": {
  "gcsPrefix": "gs://error-bucket/error-directory"
}
}
```
  Sie können die Dateien im Fehlerverzeichnis in Cloud Storage prüfen, um festzustellen, ob während des Imports Fehler aufgetreten sind.

Zugriff auf BigQuery-Dataset einrichten

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um den Zugriff einzurichten, wenn sich Ihr BigQuery-Dataset in einem anderen Projekt als der Vertex AI Search for Retail-Dienst befindet.

Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite IAM.

Zur Seite "IAM"
Wählen Sie Ihr Projekt in Vertex AI Search für den Einzelhandel aus.
Suchen Sie das Dienstkonto mit dem Namen Retail-Dienstkonto.

Wenn Sie noch keinen Importvorgang gestartet haben, wird dieses Dienstkonto möglicherweise nicht aufgeführt. Wenn dieses Dienstkonto nicht angezeigt wird, kehren Sie zur Importaufgabe zurück und initiieren den Import. Wenn der Vorgang aufgrund von Berechtigungsfehlern fehlschlägt, kehren Sie hier zurück und führen Sie diese Aufgabe aus.
Kopieren Sie die ID des Dienstkontos, die wie eine E-Mail-Adresse aussieht (z. B. service-525@gcp-sa-retail.iam.gserviceaccount.com).
Wechseln Sie auf derselben Seite IAM & Verwaltung zu Ihrem BigQuery-Projekt und klicken Sie auf Zugriff gewähren.
Geben Sie unter Neue Hauptkonten die ID für das Dienstkonto von Vertex AI Search für den Einzelhandel ein und wählen Sie die Rolle BigQuery > BigQuery-Nutzer aus.
Klicken Sie auf Weitere Rolle hinzufügen und wählen Sie BigQuery > BigQuery-Dateneditor aus.

Wenn Sie die Rolle "Datenbearbeiter" nicht für das gesamte Projekt bereitstellen möchten, können Sie diese Rolle direkt dem Dataset hinzufügen. Weitere Informationen
Klicken Sie auf Speichern.

Katalogdaten aus Cloud Storage importieren

Zum Importieren von Katalogdaten im JSON-Format erstellen Sie eine oder mehrere JSON-Dateien mit den Katalogdaten, die Sie importieren möchten, und laden sie in Cloud Storage hoch. Von dort aus können Sie sie in Vertex AI Search für den Einzelhandel importieren.

Ein Beispiel für das JSON-Produktelementformat finden Sie unter JSON-Datenformat für Produktelemente.

Informationen zum Hochladen von Dateien in Cloud Storage finden Sie unter Objekte hochladen.

Achten Sie darauf, dass das Dienstkonto von Vertex AI Search for Retail eine Lese- und Schreibberechtigung für den Bucket hat.

Das Dienstkonto von Vertex AI Search for Retail wird in der Google Cloud Console auf der Seite „IAM“ unter Retail Service Account aufgeführt. Verwenden Sie die Kennung des Dienstkontos, die wie eine E-Mail-Adresse aussieht (z. B. service-525@gcp-sa-retail.iam.gserviceaccount.com), wenn Sie das Konto Ihren Bucket-Berechtigungen hinzufügen.
Katalogdaten importieren
Console
1. Rufe in der Search for Retail-Konsole die Seite Daten> auf.
  
  Zur Seite „Daten“
2. Klicken Sie auf Importieren, um den Bereich Daten importieren zu öffnen.
3. Wählen Sie als Datenquelle Produktkatalog aus.
4. Wählen Sie den Zweig aus, in den Sie Ihren Katalog hochladen.
5. Wählen Sie Schema für Produktkataloge für den Einzelhandel als Schema aus.
6. Geben Sie den Cloud Storage-Speicherort Ihrer Daten ein.
7. 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.
8. Klicken Sie auf Import (Importieren).
curl
1. Wenn Sie Ihren Katalog zum ersten Mal hochladen oder den Katalog nach dem Löschen noch einmal importieren, legen Sie die Produktebenen mit der Methode Catalog.patch fest. Weitere Informationen zu Produktebenen
  - ingestionProductType: Unterstützt die Werte primary (Standard) und variant.
  - merchantCenterProductIdField: Unterstützt die Werte offerId und itemGroupId. Wenn Sie das Merchant Center nicht verwenden, müssen Sie dieses Feld nicht festlegen.
```
curl -X PATCH \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
 --data '{
   "productLevelConfig": {
     "ingestionProductType": "PRODUCT_TYPE",
     "merchantCenterProductIdField": "PRODUCT_ID_FIELD"
   }
 }' \
"https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog"
```
2. Erstellen Sie eine Datendatei für die Eingabeparameter für den Import. Verwenden Sie das Objekt GcsSource, um auf Ihren Cloud Storage-Bucket zu verweisen.
  
  Sie können mehrere Dateien oder nur eine bereitstellen. In diesem Beispiel werden zwei Dateien verwendet.
  - INPUT_FILE: Eine oder mehrere Dateien in Cloud Storage, die Ihre Katalogdaten enthalten.
  - ERROR_DIRECTORY: Ein Cloud Storage-Verzeichnis für Fehlerinformationen zum Import.
  Die Felder der Eingabedatei müssen das Format gs://<bucket>/<path-to-file>/ haben. Das Fehlerverzeichnis muss das Format gs://<bucket>/<folder>/ haben. Wenn das Fehlerverzeichnis nicht vorhanden ist, wird es erstellt. Der Bucket muss bereits vorhanden sein.
```
{
"inputConfig":{
 "gcsSource": {
   "inputUris": ["INPUT_FILE_1", "INPUT_FILE_2"]
  }
},
"errorsConfig":{"gcsPrefix":"ERROR_DIRECTORY"}
}
```
3. Importieren Sie die Kataloginformationen. Stellen Sie dazu eine POST-Anfrage an die REST-Methode Products:import und geben Sie den Namen der Datendatei an (hier als input.json angezeigt).
```
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" -d @./input.json \
"https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/0/products:import"
```
  Am einfachsten können Sie den Status des Importvorgangs über die Google Cloud Console prüfen. Weitere Informationen findest du unter Status für einen bestimmten Integrationsvorgang ansehen.
  
  Sie können den Status auch programmatisch mit der API prüfen. Sie sollten ein Antwortobjekt erhalten, das in etwa so aussieht:
```
{
"name": "projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/import-products-123456",
"done": false
}
```
  Das Feld "Name" ist die ID des Vorgangsobjekts. Sie fordern den Status dieses Objekts an. Ersetzen Sie dabei das Feld "Name" durch den von der Importmethode zurückgegebenen Wert, bis das Feld done als true zurückgegeben wird:
```
curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
"https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/[OPERATION_NAME]"
```
  Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, hat das zurückgegebene Objekt den done-Wert true und enthält ein Statusobjekt, das dem folgenden Beispiel ähnelt:
```
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/import-products-123456",
"metadata": {
  "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.retail.v2.ImportMetadata",
  "createTime": "2020-01-01T03:33:33.000001Z",
  "updateTime": "2020-01-01T03:34:33.000001Z",
  "successCount": "2",
  "failureCount": "1"
},
"done": true,
"response": {
"@type": "type.googleapis.com/google.cloud.retail.v2.ImportProductsResponse"
},
"errorsConfig": {
  "gcsPrefix": "gs://error-bucket/error-directory"
}
}
```
  Sie können die Dateien im Fehlerverzeichnis in Cloud Storage prüfen, um festzustellen, welche Art von Fehlern beim Import aufgetreten sind.

Katalogdaten inline importieren

curl

Sie importieren Ihre Kataloginformationen inline. Dazu stellen Sie eine POST-Anfrage an die REST-Methode Products:import und geben dabei Ihre Katalogdaten mit dem Objekt productInlineSource an.

Stellen Sie ein vollständiges Produkt in einer einzigen Zeile bereit. Jedes Produkt sollte in einer eigenen Zeile stehen.

Ein Beispiel für das JSON-Produktelementformat finden Sie unter JSON-Datenformat für Produktelemente.

Erstellen Sie die JSON-Datei für Ihr Produkt und nennen Sie sie ./data.json:

{
"inputConfig": {
"productInlineSource": {
  "products": [
    { PRODUCT_1 }
    { PRODUCT_2 }
  ]
}
}
}

Rufen Sie die Methode POST auf:

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_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/0/products:import"

Java

public static String importProductsFromInlineSource(
    List<Product> productsToImport)
    throws IOException, InterruptedException, ExecutionException {
  ProductServiceClient productClient = getProductServiceClient();

  ProductInlineSource inlineSource = ProductInlineSource.newBuilder()
      .addAllProducts(productsToImport)
      .build();

  ProductInputConfig inputConfig = ProductInputConfig.newBuilder()
      .setProductInlineSource(inlineSource)
      .build();

  ImportProductsRequest importRequest = ImportProductsRequest.newBuilder()
      .setParent(IMPORT_PARENT)
      .setRequestId(REQUEST_ID)
      .setReconciliationMode(ReconciliationMode.INCREMENTAL)
      .setInputConfig(inputConfig)
      .build();

  String operationName = productClient
      .importProductsAsync(importRequest).getName();

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

  return operationName;
}

JSON-Datenformat für Produktelemente

Die Product-Einträge in Ihrer JSON-Datei sollten wie die folgenden Beispiele aussehen.

Stellen Sie ein vollständiges Produkt in einer einzigen Zeile bereit. Jedes Produkt sollte in einer eigenen Zeile stehen.

Pflichtfelder:

  {
    "id": "1234",
    "categories": "Apparel & Accessories > Shoes",
    "title": "ABC sneakers"
  }
  {
    "id": "5839",
    "categories": "casual attire > t-shirts",
    "title": "Crew t-shirt"
  }

Vollständiges Objekt:

  {
    "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/0/products/1234",
    "id": "1234",
    "categories": "Apparel & Accessories > Shoes",
    "title": "ABC sneakers",
    "description": "Sneakers for the rest of us",
    "attributes": { "vendor": {"text": ["vendor123", "vendor456"]} },
    "language_code": "en",
    "tags": [ "black-friday" ],
    "priceInfo": {
      "currencyCode": "USD", "price":100, "originalPrice":200, "cost": 50
    },
    "availableTime": "2020-01-01T03:33:33.000001Z",
    "availableQuantity": "1",
    "uri":"http://example.com",
    "images": [
      {"uri": "http://example.com/img1", "height": 320, "width": 320 }
    ]
  }
  {
    "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/0/products/4567",
    "id": "4567",
    "categories": "casual attire > t-shirts",
    "title": "Crew t-shirt",
    "description": "A casual shirt for a casual day",
    "attributes": { "vendor": {"text": ["vendor789", "vendor321"]} },
    "language_code": "en",
    "tags": [ "black-friday" ],
    "priceInfo": {
      "currencyCode": "USD", "price":50, "originalPrice":60, "cost": 40
    },
    "availableTime": "2020-02-01T04:44:44.000001Z",
    "availableQuantity": "2",
    "uri":"http://example.com",
    "images": [
      {"uri": "http://example.com/img2", "height": 320, "width": 320 }
    ]
  }

Historische Katalogdaten

Vertex AI Search für den Einzelhandel unterstützt das Importieren und Verwalten von Katalogverlaufsdaten. Historische Katalogdaten können hilfreich sein, wenn Sie historische Nutzerereignisse für das Modelltraining verwenden. Frühere Produktinformationen können verwendet werden, um historische Nutzerereignisdaten anzureichern und die Modellgenauigkeit zu verbessern.

Historische Produkte werden als abgelaufene Produkte gespeichert. Sie werden nicht in Suchantworten zurückgegeben, sind aber für die API-Aufrufe Update, List und Delete sichtbar.

Historische Katalogdaten importieren

Wenn das Feld expireTime eines Produkts auf einen früheren Zeitstempel festgelegt ist, wird dieses Produkt als historisches Produkt betrachtet. Setzen Sie die Verfügbarkeit des Produkts auf OUT_OF_STOCK, um Auswirkungen auf die Empfehlungen zu vermeiden.

Wir empfehlen die folgenden Methoden zum Importieren von Katalogdaten:

Methode `Product.Create` aufrufen

Verwenden Sie die Methode Product.Create, um einen Product-Eintrag mit dem Feld expireTime zu erstellen, das auf einen früheren Zeitstempel gesetzt ist.

Inline-Import abgelaufener Produkte

Die Schritte sind mit dem Inline-Import identisch. Der einzige Unterschied besteht darin, dass die expireTime-Felder für die Produkte auf einen Zeitstempel in der Vergangenheit gesetzt sein sollten.

Stellen Sie ein vollständiges Produkt in einer einzigen Zeile bereit. Jedes Produkt sollte in einer eigenen Zeile stehen.

Ein Beispiel für ./data.json, das in der Inline-Importanfrage verwendet wird:

{
"inputConfig": {
  "productInlineSource": {
      "products": [
          {
            "id": "historical_product_001",
            "categories": "Apparel & Accessories > Shoes",
            "title": "ABC sneakers",
            "expire_time": {
              "second": "2021-10-02T15:01:23Z"  // a past timestamp
            }
          },
          {
            "id": "historical product 002",
            "categories": "casual attire > t-shirts",
            "title": "Crew t-shirt",
            "expire_time": {
              "second": "2021-10-02T15:01:24Z"  // a past timestamp
            }
          }
      ]
    }
  }
}

Abgelaufene Produkte aus BigQuery oder Cloud Storage importieren

Verwenden Sie die gleichen Verfahren wie unter Katalogdaten aus BigQuery importieren oder Katalogdaten aus Cloud Storage importieren. Achten Sie aber darauf, das Feld expireTime auf einen früheren Zeitstempel zu setzen.

Deinen Katalog auf dem neuesten Stand halten

Für optimale Ergebnisse muss Ihr Katalog aktuelle Informationen enthalten. Wir empfehlen, Ihren Katalog täglich zu importieren, um sicherzustellen, dass der Katalog aktuell ist. Sie können Google Cloud Scheduler verwenden, um Importe zu planen, oder eine automatische Planungsoption auswählen, wenn Sie Daten über die Google Cloud Console importieren.

Sie können nur neue oder geänderte Produktelemente aktualisieren oder den gesamten Katalog importieren. Wenn Sie Produkte importieren, die sich bereits in Ihrem Katalog befinden, werden sie nicht noch einmal hinzugefügt. Jedes geänderte Element wird aktualisiert.

Wenn Sie einen einzelnen Artikel aktualisieren möchten, lesen Sie den Artikel Produktinformationen aktualisieren.

Batch-Update

Sie können die Importmethode verwenden, um Ihren Katalog im Batch zu aktualisieren. Dazu gehen Sie genauso vor wie beim ersten Import. Folgen Sie der Anleitung unter Katalogdaten importieren.

Importzustand überwachen

So überwachen Sie die Katalogaufnahme und den Zustand des Katalogs:

Auf der Seite Daten von Search for Retail können Sie auf dem Tab Katalog zusammengefasste Informationen zu Ihrem Katalog ansehen und hochgeladene Produkte als Vorschau ansehen.

Zur Seite "Daten"
Prüfen Sie, ob Sie Katalogdaten aktualisieren müssen, um die Qualität der Suchergebnisse zu verbessern und Stufen für die Suchleistung auf der Seite Datenqualität freizuschalten.

Weitere Informationen zum Prüfen der Qualität der Suchdaten und zum Aufrufen von Stufen für die Suchleistung finden Sie unter Stufen für die Suchleistung freischalten. Eine Zusammenfassung der auf dieser Seite verfügbaren Katalogmesswerte finden Sie unter Katalogqualitätsmesswerte.

Zur Seite „Datenqualität“
Folgen Sie der Anleitung unter Cloud Monitoring-Benachrichtigungen einrichten, um Benachrichtigungen zu erstellen, die Sie informieren, wenn bei Ihren Datenuploads etwas schiefgeht.

Es ist wichtig, dass Sie Ihren Katalog auf dem neuesten Stand halten, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Verwenden Sie Benachrichtigungen, um die Importfehlerraten zu beobachten und bei Bedarf Maßnahmen zu ergreifen.

Kataloginformationen importieren

Katalogdaten aus BigQuery importieren

Katalogdaten aus Cloud Storage importieren

Katalogdaten inline importieren

Hinweise

Best Practices für den Katalogimport

Katalogdaten importieren

Überlegungen zum Katalogimport

Katalogzweige dauerhaft löschen

Merchant Center mit Vertex AI Search für den Einzelhandel synchronisieren

Merchant Center-Konto synchronisieren

Console

curl

Merchant Center-Kontoverknüpfungen auflisten

Console

curl

Verknüpfung mit Ihrem Merchant Center-Konto aufheben

Console

curl

Einschränkungen bei der Verknüpfung mit dem Merchant Center

Katalogdaten aus dem Merchant Center importieren

Bulk-Import aus dem Merchant Center

Console

curl

Katalogdaten aus BigQuery importieren

Console

curl

Zugriff auf BigQuery-Dataset einrichten

Katalogdaten aus Cloud Storage importieren

Console

curl

Katalogdaten inline importieren

curl

Java

JSON-Datenformat für Produktelemente

Historische Katalogdaten

Historische Katalogdaten importieren

Methode Product.Create aufrufen

Inline-Import abgelaufener Produkte

Abgelaufene Produkte aus BigQuery oder Cloud Storage importieren

Deinen Katalog auf dem neuesten Stand halten

Batch-Update

Importzustand überwachen

Nächste Schritte

Methode `Product.Create` aufrufen