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 包含兩項媒體業專屬功能：

  • 媒體推薦內容。取得影片、新聞和音樂等媒體內容的推薦。媒體推薦內容可讓目標對象發掘更多個人化內容 (例如 YouTube 推薦內容或接下來要看的內容)，以及根據最佳化目標自訂、品質媲美 Google 的結果。

  • 媒體搜尋。透過專為媒體內容設計的進階查詢和文件解讀功能，取得 Google 品質的搜尋結果。

媒體應用程式的主要功能

Vertex AI Search 中的媒體應用程式和自訂應用程式有許多相似之處。以下列舉媒體應用程式的幾項主要功能：

  • 媒體應用程式需要使用者事件。上傳使用者事件，為目標對象提供個人化推薦內容，並調整搜尋結果的排序。

  • 媒體應用程式的媒體中繼資料必須符合預先定義的結構，或使用包含一組最低必要鍵屬性的自訂結構。

    • 預先定義的結構定義。這樣一來，推薦內容和搜尋排名就能使用 Google 定義的媒體專屬欄位 (例如內容分級、綜合評分、人員和製作年份)，根據媒體參與度產生結果。

    • 自訂結構定義。自訂結構定義比預先定義的結構定義更有彈性。不過，結構定義欄位必須對應至下列必要鍵屬性：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。

      除了必要金鑰屬性外，Google 建議您盡可能將其他結構定義欄位對應至建議金鑰屬性。建議的鍵屬性代表與預先定義結構定義中類似的媒體中繼資料，例如內容分級、匯總分級、人員和製作年份。

  • 媒體推薦應用程式會提供推薦類型供您選擇。 媒體推薦應用程式可讓您選擇要產生哪種推薦內容，例如使用者可能喜歡的其他內容、類似項目或最熱門的項目。

  • 媒體最佳化建議應用程式會提供多種最佳化目標供您選擇。 舉例來說，您可以決定是否要針對點閱率最佳化建議，以增加內容互動次數，或是針對轉換率最佳化建議，以增加內容消費量。

下表列出媒體和自訂資料儲存區的一些功能差異。

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。 資料儲存庫可以是任何類型 (網站、非結構化、結構化)。
需要使用預先定義的結構定義或自訂結構定義，並將資料欄位對應至某些必要鍵屬性。 結構化資料不需要任何重要屬性。
如果是媒體應用程式，則必須提供使用者事件。 如要取得自訂建議，我們強烈建議使用使用者事件，但並非必要。
系統會同步聯結匯入的歷來使用者事件。 系統會非同步聯播匯入的歷來使用者事件。

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，並提供教學課程所需的資料 (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

使用媒體應用程式和自訂應用程式有許多共通點，但部分功能僅適用於自訂應用程式，其他功能則僅適用於媒體應用程式。

請使用下列檢查清單，逐步完成媒體專屬的典型工作流程：