媒體搜尋和推薦內容簡介

本頁面介紹並說明 Vertex AI Search for Media 的功能。這個頁面也提供更多資訊、教學課程和檢查清單的連結，協助您開始使用 Vertex AI Search for media。

Vertex AI Search 提供兩項媒體產業專屬功能：

  • 媒體內容推薦：取得影片、新聞和音樂等媒體內容的推薦內容。媒體推薦功能可讓目標對象發掘更多個人化內容 (例如想觀看或閱讀的內容)，並根據最佳化目標提供品質媲美 Google 的自訂搜尋結果。

  • 媒體搜尋。運用專為媒體內容設計的進階查詢和文件理解功能，取得 Google 品質的搜尋結果。

媒體應用程式的主要功能

在 Vertex AI Search 中，媒體應用程式和自訂應用程式之間有很多相似之處。以下是媒體應用程式的一些主要功能：

  • 媒體應用程式需要使用者事件。您可以上傳使用者事件，為目標對象提供個人化推薦內容和搜尋結果排名。

  • 媒體應用程式要求媒體中繼資料符合預先定義的結構定義，或使用包含一組必要關鍵屬性的自訂結構定義。

    • 預先定義的結構定義。這可讓推薦內容和搜尋排名使用 Google 定義的媒體專屬欄位 (例如內容評分、匯總評分、人物和製作年份)，以便根據媒體參與度產生結果。

    • 自訂架構：自訂結構定義比預先定義的結構定義更有彈性。不過，您的結構定義欄位必須對應至下列必填的鍵屬性：title、category、uri、media_available_time 和 media_duration。category 屬性必須是字串陣列，其他四個屬性則為字串。

      除了必要的關鍵屬性外，Google 建議您盡可能將其他結構定義欄位對應至建議的關鍵屬性。建議的鍵屬性代表與預先定義結構定義中相似的媒體中繼資料，例如內容分級、匯總分級、人物和製作年份。

  • 媒體推薦應用程式會提供多種推薦類型供您選擇。媒體推薦應用程式可讓您選擇要產生哪種類型的推薦內容，例如推薦使用者可能喜歡的其他內容、相似項目或最受歡迎的項目。

  • 媒體推薦應用程式會提供可供選擇的最佳化目標。舉例來說，您可以決定要為點閱率進行最佳化，以增加與內容的互動次數，還是要為轉換率進行最佳化，以增加內容的使用量。

下表列出媒體和自訂資料儲存庫之間的部分功能差異。

媒體應用程式和資料儲存庫 自訂應用程式和資料儲存庫
資料儲存庫一律為結構化資料。 資料儲存庫可以是任何類型 (網站、非結構化、結構化)。
使用預先定義的結構定義或自訂結構定義，要求使用結構化資料，並將資料欄位對應至部分必要的鍵屬性。 結構化資料不需要鍵屬性。
媒體應用程式則需要使用者事件。 針對自訂推薦內容，我們強烈建議使用者事件，但並非必要。
匯入的歷史使用者事件會同步彙整。 匯入的歷史使用者事件會以非同步方式彙整。

詳情請參閱「關於媒體資料儲存庫和文件」和「關於應用程式和資料儲存庫」。

入門教學課程

如果您是 Vertex AI Search 新手，請試試入門教學課程。這些教學課程會逐步引導您建立應用程式。教學課程會提供資料 (文件和使用者事件)，因此您只需要 Google Cloud 專案和帳單帳戶，即可建立第一個應用程式：

檢查清單

媒體應用程式和自訂應用程式之間有很多共同之處，但有些功能僅適用於自訂應用程式，有些功能則僅適用於媒體應用程式。

請參考下列檢查清單，瞭解媒體的一般工作流程：