Questa pagina mostra una panoramica dei passaggi necessari per implementare Vertex AI Search for Retail per la tua applicazione di e-commerce.
Introduzione
Quando utilizzi i consigli o la ricerca, importare i dati di cataloghi e eventi utente e pubblicare previsioni o risultati di ricerca sul tuo sito.
Vengono utilizzati gli stessi dati consigli e ricerca, quindi se utilizzi entrambi, non è necessario importare gli stessi dati due volte.
Se utilizzi modelli di suggerimenti, L'elenco Requisiti dei dati sugli eventi utente elenca ulteriori requisiti a seconda del tipo di modello e dell'obiettivo di ottimizzazione. Questi requisiti aiutano Vertex AI Search for Retail genera risultati di qualità.
Il tempo medio di integrazione è nell'ordine dei settimane. Tieni presente che per la ricerca, la durata effettiva dipende molto sulla qualità e sulla quantità dei dati da importare.
Se utilizzi Google Tag Manager o Google Merchant Center, puoi: implementare Vertex AI Search for Retail con gli strumenti Google.
Puoi ricevere risultati personalizzati per sito web indipendentemente dall'utilizzo o meno di strumenti Google aggiuntivi. In caso contrario, consulta Implementare Vertex AI Search for Retail.
Non memorizzare mai nella cache i risultati personalizzati di un utente finale e non restituirli mai a un altro utente finale.
Implementare Vertex AI Search for Retail
Se utilizzi Tag Manager e Merchant Center, segui i passaggi nella scheda Con gli strumenti Google di seguito per integrare Vertex AI Search for Retail nel tuo sito web.
Se non utilizzi Tag Manager e Merchant Center, segui i passaggi nella scheda Senza strumenti Google di seguito per integrare Vertex AI Search for Retail nel tuo sito web.
Con gli strumenti Google
| Passaggio | Descrizione |
|---|---|
| 1. configura un progetto Google Cloud | Puoi utilizzare un progetto Google Cloud esistente se ne hai già uno. |
| 2a. Importa il catalogo dei prodotti con Merchant Center |
Puoi anche importare direttamente il catalogo dei prodotti, ma con link a Merchant Center riduce i passaggi necessari per importare catalogo. Tieni presente che Merchant Center non supporta le collezioni tipo di prodotto. Prima di eseguire l'importazione, assicurati di controllare Limitazioni di Merchant Center per verificare se soddisfa le esigenze del tuo catalogo. |
| 2b. Configura Tag Manager per registrare gli eventi utente | Gli eventi utente monitorano le azioni degli utenti, ad esempio i clic su un prodotto, l'aggiunta di a un carrello degli acquisti o l'acquisto di un articolo. Puoi iniziare a registrare gli eventi utente in parallelo all'importazione del catalogo. Al termine dell'importazione del catalogo, partecipare di nuovo a qualsiasi evento caricati prima del completamento dell'importazione. |
| 3. Importare la cronologia degli eventi utente |
I tuoi modelli hanno bisogno di dati di addestramento sufficienti prima di poter previsioni accurate. I dati storici sugli eventi utente ti consentono iniziare l'addestramento del modello senza dover attendere mesi per un numero dati sugli eventi da raccogliere dal tuo sito. Scopri di più. |
| 4. Crea la configurazione, il modello e i controlli di pubblicazione |
Una configurazione di pubblicazione è un'entità di pubblicazione che associa un modello e facoltativamente, i controlli. Vengono usati per generare la ricerca risultati dei suggerimenti. Quando crei una configurazione di pubblicazione, creare contemporaneamente un modello (solo per suggerimenti) e controlli. Puoi anche crearli separatamente. Se utilizzi i suggerimenti, scegli un tipo di modello in base a la posizione della configurazione di pubblicazione e i relativi obiettivi. Rivedi i disponibili tipi di consigli, obiettivi di ottimizzazione, e altre opzioni di ottimizzazione del modello per determinare le opzioni migliori per i tuoi scopi commerciali. (Per configurazioni di pubblicazione dei risultati di ricerca, un modello predefinito creati automaticamente). |
| 5. Attendi il tempo necessario per l'ottimizzazione del modello |
La creazione di un modello avvia l'addestramento del modello. L'addestramento e l'ottimizzazione iniziali del modello richiedono da 2 a 5 giorni, ma in alcuni casi per set di dati di grandi dimensioni. |
| 6. Visualizza l'anteprima della configurazione di pubblicazione |
Dopo aver attivato il modello, visualizza l'anteprima della pubblicazione consigli o risultati di ricerca per garantire la configurazione funziona come previsto. |
| 7. (Facoltativo) Configurare un esperimento A/B |
Puoi utilizzare un esperimento A/B per confrontare il rendimento del tuo sito web con e senza Vertex AI Search for Retail. |
| 8. valuta la configurazione |
Valuta le metriche fornite da Search for Retail per aiutarti determinare in che modo la tua attività è interessata dall'aggiunta Vertex AI Search for Retail. Visualizza le metriche per il tuo progetto nella Pagina Analytics della console Search for Retail. |
Senza strumenti Google
| Passaggio | Descrizione |
|---|---|
| 1. configura un progetto Google Cloud |
Creare un progetto Google Cloud e creare credenziali di autenticazione, tra cui una chiave API e un token OAuth (utilizzando un account utente o un account di servizio) per accedere progetto. |
| 2a. Importa il catalogo dei prodotti |
Puoi aggiungere singoli articoli al catalogo dei prodotti utilizzando il
|
| 2b. Registrare gli eventi utente |
Gli eventi utente monitorano le azioni degli utenti, ad esempio i clic su un prodotto, l'aggiunta di a un carrello degli acquisti, oppure l'acquisto di un articolo e così via. I dati sugli eventi utente sono necessari per generare risultati personalizzati. Gli eventi utente devono essere importati per riflettere accuratamente il comportamento degli utenti. Puoi iniziare a registrare gli eventi utente in parallelo all'importazione del catalogo. Al termine dell'importazione del catalogo, partecipare di nuovo a qualsiasi evento caricati prima del completamento dell'importazione. |
| 3. Importare la cronologia degli eventi utente |
I tuoi modelli hanno bisogno di dati di addestramento sufficienti prima di poter previsioni accurate. I dati storici sugli eventi utente ti consentono iniziare l'addestramento del modello senza dover attendere mesi per un numero dati sugli eventi da raccogliere dal tuo sito. Scopri di più. |
| 4. Crea la configurazione, il modello e i controlli di pubblicazione |
Una configurazione di pubblicazione è un'entità di pubblicazione che associa le impostazioni con un modello e, facoltativamente, i controlli. Vengono utilizzati quando generando i risultati di ricerca o suggerimenti. Quando crei una configurazione di pubblicazione, puoi contemporaneamente creare modello e controlli, oppure crearli separatamente. Per i consigli, la località la configurazione e i suoi obiettivi influiscono sull'ottimizzazione del modello. Esamina il disponibili tipi di consigli, obiettivi di ottimizzazione, e altre opzioni di ottimizzazione del modello per determinare le opzioni migliori per i tuoi scopi commerciali. |
| 5. Ritaglia del tempo per l'addestramento |
La creazione del modello o della configurazione di pubblicazione avvia l'addestramento. L'addestramento e l'ottimizzazione iniziali del modello richiedono da 2 a 5 giorni, ma in alcuni casi per set di dati di grandi dimensioni. |
| 6. Visualizza l'anteprima della configurazione di pubblicazione |
Dopo aver attivato la configurazione, visualizza l'anteprima della pubblicazione consigli o risultati di ricerca per garantire la configurazione funziona come previsto. |
| 7. (Facoltativo) Configurare un esperimento A/B |
Puoi utilizzare un esperimento A/B per confrontare il rendimento del tuo sito web con e senza Vertex AI Search for Retail. |
| 8. valuta la configurazione |
Valuta le metriche fornite dalla console di Search for Retail per ti aiutano a capire in che modo la tua attività è interessata dall'incorporamento Vertex AI Search for Retail. Visualizza le metriche per il tuo progetto nella Pagina Analytics della console Search for Retail. |
Termini di servizio
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Per garantire la qualità, un piccolo campione di query e risultati di ricerca dai log, che includono i dati dei clienti, vengono inviati valutazione da parte di persone fisiche ai fornitori di terze parti indicate come terze parti Sub-responsabili per la ricerca. Test aggiuntivi che utilizzano query di ricerca e risultati di ricerca dai log della Ricerca Google set di dati raccolti pubblicamente vengono inviati per la valutazione umana a diversi fornitori terzi per i controlli di qualità. I log della Ricerca Google non classificati come dati dei clienti.