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Esta página apresenta e descreve os recursos da Pesquisa da Vertex AI para mídia. A página também oferece links para mais informações, tutoriais e checklists para você começar a usar a Pesquisa da Vertex AI para mídia.
A Vertex AI para Pesquisa inclui dois recursos específicos para o setor de mídia:
Recomendações de mídia. Receber recomendações de conteúdo de mídia, como vídeos, notícias e músicas. Com as recomendações de mídia, os públicos-alvo podem descobrir
conteúdo mais personalizado, como o que assistir ou ler em seguida, com
resultados de qualidade do Google personalizados usando objetivos de otimização.
Pesquisa de mídia. Receba resultados de pesquisa com a qualidade do Google usando consultas avançadas e
compreensão de documentos projetadas para conteúdo de mídia.
Principais recursos dos apps de mídia
Há muitas semelhanças entre apps de mídia e apps personalizados
na Vertex AI para Pesquisa. Confira alguns recursos importantes dos apps de mídia:
Os apps de mídia exigem eventos do usuário. Você faz upload de eventos do usuário para personalizar
recomendações e classificar os resultados da pesquisa para seu público-alvo.
Os apps de mídia exigem metadados de mídia para obedecer a um esquema predefinido ou
usar um esquema personalizado que contenha um conjunto mínimo de propriedades principais.
Esquema predefinido. Isso permite que as recomendações e a classificação na pesquisa
usem campos definidos pelo Google e específicos da mídia, como classificações de conteúdo,
classificações agregadas, pessoas e ano de produção para ajudar a gerar resultados
com base no engajamento com a mídia.
Esquema personalizado. O esquema personalizado oferece mais flexibilidade do que o predefinido. No entanto, os campos do esquema precisam ser mapeados para as seguintes propriedades de chave obrigatórias: title, category, uri, media_available_time e media_duration. A propriedade category precisa ser uma matriz de strings, e as outras quatro propriedades são strings.
Além das propriedades de chave obrigatórias, o Google recomenda mapear o máximo possível de outros campos do esquema para as propriedades de chave sugeridas. As propriedades de chave sugeridas representam metadados de mídia semelhantes aos do esquema predefinido, por exemplo, classificações de conteúdo, classificações agregadas, pessoas e ano de produção.
Os apps de recomendações de mídia oferecem uma opção de tipo de recomendação.
Com os apps de recomendação de mídia, você escolhe o tipo de recomendação a ser gerada, como outros conteúdos que os usuários podem gostar, itens semelhantes ou os mais acessados.
Os apps de recomendações de mídia oferecem uma variedade de objetivos de otimização.
Por exemplo, você pode decidir se quer otimizar as recomendações para a taxa de cliques e aumentar o número de interações com o conteúdo ou para a taxa de conversão e aumentar o consumo de conteúdo.
A tabela a seguir descreve algumas diferenças funcionais entre repositórios de dados de mídia e personalizados.
Apps e repositórios de dados de mídia
Apps e repositórios de dados personalizados
Os repositórios de dados são sempre estruturados.
Os repositórios de dados podem ser de qualquer tipo (site, não estruturado, estruturado).
Exigir dados estruturados com um esquema predefinido ou personalizado em que você mapeia os campos de dados para algumas propriedades de chave obrigatórias.
Não é necessário ter propriedades principais para dados estruturados.
Para apps de mídia, são necessários eventos do usuário.
Para recomendações personalizadas, os eventos
do usuário são altamente recomendados, mas não
obrigatórios.
Os eventos históricos do usuário importados são unidos de forma síncrona.
Os eventos históricos do usuário importados são unidos de forma assíncrona.
Se você não conhece a Vertex AI Search, confira os tutoriais de
introdução. Estes tutoriais orientam você na criação de um app. Os dados (documentos e eventos do usuário) são fornecidos para os tutoriais. Tudo o que você precisa é de um projeto do Google Cloud e uma conta de faturamento para criar seu primeiro app:
Há muitas semelhanças entre trabalhar com apps de mídia e apps personalizados, mas alguns recursos se aplicam apenas a apps personalizados e outros apenas a apps de mídia.
Use as listas de verificação a seguir para orientar você nos fluxos de trabalho típicos específicos de mídia:
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2025-08-19 UTC."],[[["\u003cp\u003eVertex AI Search for media offers media recommendations and media search capabilities, enabling personalized content discovery and advanced search functionalities tailored for media content.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMedia apps in Vertex AI Search require user event data to personalize recommendations and refine search result rankings, ensuring content relevance for the audience.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMedia apps need structured media metadata that either follows a predefined schema with specific media fields or a custom schema with mapped required properties like \u003ccode\u003etitle\u003c/code\u003e, \u003ccode\u003ecategory\u003c/code\u003e, \u003ccode\u003euri\u003c/code\u003e, \u003ccode\u003emedia_available_time\u003c/code\u003e, and \u003ccode\u003emedia_duration\u003c/code\u003e.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMedia recommendation apps allow you to customize the type of recommendation generated, such as suggesting similar content or the most popular content, and choose optimization objectives like increasing click-through or conversion rates.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eVertex AI Search provides step-by-step tutorials and checklists for media apps, guiding users through app creation and workflows specific to media search and recommendations, such as structured data and user events.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Introduction to media search and recommendations\n\nThis page introduces and describes the capabilities of Vertex AI Search\nfor media. The page also provides links to more information,\ntutorials and checklists, to get you started with\nVertex AI Search for media.\n\nVertex AI Search includes two capabilities specific for the media\nindustry:\n\n- **Media recommendations.** Get recommendations for media content such as\n videos, news, and music. With media recommendations, audiences can discover\n more personalized content, like what to watch or read next, with\n Google-quality results customized using optimization objectives.\n\n- **Media search.** Get Google-quality search results with advanced query and\n document understanding designed for media content.\n\n| **Note:** Don't be misled by the product name. With Vertex AI Search, you can create recommendations apps as well as search apps.\n\nKey features of media apps\n--------------------------\n\nThere are many similarities between media apps and custom apps\nin Vertex AI Search. Here are some key features of media\napps:\n\n- **Media apps require user events.** You upload user events to personalize\n recommendations and rank search results for your audience.\n\n- **Media apps require media metadata to conform to a predefined schema or\n to use a custom schema that contains a minimum set of key properties.**\n\n - **Predefined schema.** This lets recommendations and search ranking\n use Google-defined, media-specific fields such as content ratings,\n aggregated ratings, persons, and production year to help generate results\n based on media engagement.\n\n - **Custom schema.** The custom schema gives you more\n flexibility than the predefined schema. However, your schema fields must\n map to the following *required* key properties: `title`, `category`, `uri`,\n `media_available_time`, and `media_duration`. The `category` property\n must be an array of strings, and the other four properties are strings.\n\n In addition to the required key properties, Google recommends that you\n map as many other schema fields as possible to the *suggested* key\n properties. The suggested key properties represent similar media metadata\n to that in the predefined schema---for example, content ratings, aggregated\n ratings, persons, and production year.\n- **Media recommendations apps offer you a choice of recommendation type.**\n Media recommendations apps let you choose what kind of recommendation to\n generate, such as recommending other content that users might like, similar\n items, or the most popular items.\n\n- **Media recommendations apps offer you a choice of optimization objectives.**\n For example, you can decide whether to optimize recommendations for\n click-through-rate to increase the number of interactions with content or\n for conversion rate to increase the consumption of content.\n\nThe following table outlines some functional differences between media and\ncustom data stores.\n\nFor more information, see [About media data stores and\ndocuments](/generative-ai-app-builder/docs/media-documents) and [About apps and data\nstores](/generative-ai-app-builder/docs/create-datastore-ingest).\n\nGetting started tutorials\n-------------------------\n\nIf you are new to Vertex AI Search, try out the getting\nstarted tutorials. These tutorials guide you step-by-step through the creation\nof an app. Data (documents and user events) are provided for the tutorials so\nall you need is a Google Cloud project and a billing account to create your\nfirst app:\n\n- [Get started with media recommendations](/generative-ai-app-builder/docs/try-media-recommendations)\n- [Get started with media search](/generative-ai-app-builder/docs/try-media-search)\n\nChecklists\n----------\n\nThere is a lot of commonality between working with media apps and working with\ncustom apps, but some features apply only to custom apps and\nother features only to media apps.\n\nUse the following checklists to guide you through typical workflows specific\nto media:\n\n- [Media search checklist](/generative-ai-app-builder/docs/media-search-checklist)\n\n- [Media recommendations checklist](/generative-ai-app-builder/docs/media-recommendations-checklist)"]]
