このページでは、 Google Cloud コンソールを使用してレコメンデーションをプレビューし、API を使用してレコメンデーションの結果を取得する方法について説明します。レコメンデーションをアプリに統合するのに役立つ API 呼び出しの例については、[REST] タブをご覧ください。
使用する手順は、メディアデータとカスタムデータのどちらがあるかによって異なります。
メディア レコメンデーションを取得する
コンソール
Google Cloud コンソールを使用してメディア レコメンデーションをプレビューする手順は次のとおりです。
Google Cloud コンソールで、[AI アプリケーション] ページに移動します。
レコメンデーションをプレビューするアプリの名前をクリックします。
[構成] > [トレーニング] をクリックします。[クエリの準備ができました] が [はい] の場合、アプリはプレビューの準備が整っています。
[プレビュー] をクリックします。
[ドキュメント ID] フィールドをクリックします。ドキュメント ID のリストが表示されます。
レコメンデーションの対象となるドキュメントのドキュメント ID をクリックします。または、ドキュメント ID を [ドキュメント ID] フィールドに入力します。
[サービス提供構成を選択] をクリックし、プレビューするサービス提供構成を選択します。
省略可: ユーザー イベントを収集したユーザーの訪問者 ID(疑似ユーザー ID)を入力します。このフィールドを空白のままにするか、存在しない訪問者 ID を入力すると、新規ユーザーとしてレコメンデーションをプレビューします。
[レコメンデーションを表示] をクリックします。おすすめのドキュメントのリストが表示されます。
ドキュメントをクリックすると、ドキュメントの詳細が表示されます。
REST
API を使用してメディア レコメンデーションを取得するには、servingConfigs.recommend
メソッドを使用します。
エンジン ID とサービス提供構成 ID を確認します。エンジン ID とサービス提供構成 ID がすでにある場合は、ステップ 2 に進みます。
Google Cloud コンソールで、[AI アプリケーション] ページに移動します。
アプリの名前をクリックします。
ナビゲーション パネルで [設定] をクリックします。
サービス提供構成が 1 つしかない場合は、[サービス提供] タブに表示されているサービス提供構成 ID を取得します。
[サービス提供] タブに複数のサービス提供構成が表示されている場合は、レコメンデーションを取得するサービス提供構成を見つけます。サービス提供構成 ID は、[ID] 列の値です。
トレーニング タブをクリックします。 エンジン ID は、[アプリ ID] 行の値です。
アプリがプレビューの準備ができていることを確認します。
Google Cloud コンソールで、[AI アプリケーション] ページに移動します。
アプリの名前をクリックします。
[構成] > [トレーニング] をクリックします。[クエリの準備ができました] が [はい] の場合、アプリはプレビューの準備が整っています。
レコメンデーションを取得します。
curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \ -d '{ "validateOnly": false, "userEvent": { "eventType": "view-item", "userPseudoId": "USER_PSEUDO_ID", "documents": [{ "id": "DOCUMENT_ID" }], "filter": "FILTER_STRING" } }' \ "https://discoveryengine.googleapis.com/v1beta/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/servingConfigs/SERVING_CONFIG_ID:recommend"
次のように置き換えます。
PROJECT_ID
: 実際のプロジェクトの ID。DATA_STORE_ID
: データストアの ID。DOCUMENT_ID
: レコメンデーションをプレビューするドキュメントの ID。データを取り込んだときにこのドキュメントに使用した ID を使用します。USER_PSEUDO_ID
: ユーザーの仮名化 ID。このフィールドには HTTP Cookie を使用できます。これにより、1 つのデバイス上の訪問者を一意に識別できます。このフィールドを複数のユーザーに対して同じ ID に設定しないでください。そうすると、イベント履歴が統合され、モデルの品質が低下します。このフィールドには、個人を特定できる情報(PII)は含めないでください。SERVING_CONFIG_ID
: サービス提供構成の ID。FILTER
: 省略可。フィルタ式の構文を使用して、指定されたフィールドセットでフィルタリングできるテキスト フィールド。デフォルト値は空の文字列です。これは、フィルタが適用されないことを意味します。詳細については、レコメンデーションをフィルタリングするをご覧ください。
次のような結果が表示されます。
{ "results": [{"id": "sample-id-1"}, {"id": "sample-id-2"}], "attributionToken": "abc123" }
Google は、各検索レスポンスとレコメンデーションに含まれるアトリビューション トークンを、ユーザーが検索レスポンスとレコメンデーションに応じて行うアクションに関連付けることを推奨しています。これにより、検索レスポンスとレコメンデーションの品質が向上します。これを行うには、検索レスポンスやレコメンデーションとしてウェブサイトに表示するリンクの URL に attributionToken
値を追加します(例: https://www.example.com/54321/?rtoken=abc123
)。ユーザーがこれらのリンクのいずれかをクリックした場合は、記録するユーザー イベントに attributionToken
の値を含めます。
カスタム構造化データを含むアプリのレコメンデーションを取得する
コンソール
Google Cloud コンソールを使用して構造化アプリのカスタム レコメンデーションをプレビューする手順は次のとおりです。
Google Cloud コンソールで、[AI アプリケーション] ページに移動します。
レコメンデーションをプレビューするアプリの名前をクリックします。
[プレビュー] をクリックします。
[ドキュメント ID] フィールドをクリックします。ドキュメント ID のリストが表示されます。
レコメンデーションの対象となるドキュメントのドキュメント ID をクリックします。または、ドキュメント ID を [ドキュメント ID] フィールドに入力します。
[レコメンデーションを表示] をクリックします。おすすめのドキュメントのリストが表示されます。
ドキュメントをクリックすると、ドキュメントの詳細が表示されます。
REST
API を使用して、構造化データを含むアプリのカスタム レコメンデーションを取得するには、servingConfigs.recommend
メソッドを使用します。
エンジン ID を確認します。エンジン ID がすでにある場合は、ステップ 2 に進みます。
Google Cloud コンソールで、[AI アプリケーション] ページに移動します。
アプリの名前をクリックします。
Google Cloud コンソールの URL からエンジン ID を取得します。
engines/
と/data
の間のテキストです。たとえば、URL にgen-app-builder/engines/demo_1234567890123/data/records
エンジン ID は
demo_1234567890123
になります。
データストア ID を確認します。データストア ID がすでにある場合は、次のステップに進みます。
Google Cloud コンソールで、[AI アプリケーション] ページに移動し、ナビゲーション メニューで [データストア] をクリックします。
データストアの名前をクリックします。
データストアの [データ] ページで、データストア ID を取得します。
"servingState":"ACTIVE"
が返されるまでGetEngine
メソッドをポーリングして、エンジンがプレビューの準備ができていることを確認します。この時点で、エンジンはプレビューの準備が整います。curl -X GET \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ "https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/engines/ENGINE_ID
次のように置き換えます。
PROJECT_ID
: 実際のプロジェクトの ID。ENGINE_ID
: エンジンの ID。
レコメンデーションを取得します。
curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "userEvent": { "eventType":"view-item", "userPseudoId":"USER_PSEUDO_ID", "documents":[{"id":"DOCUMENT_ID"}]}}' \ "https://discoveryengine.googleapis.com/v1beta/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/servingConfigs/SERVING_CONFIG_ID:recommend"
次のように置き換えます。
PROJECT_ID
: 実際のプロジェクトの ID。DATA_STORE_ID
: データストアの ID。DOCUMENT_ID
: レコメンデーションをプレビューするドキュメントの ID。データを取り込んだときにこのドキュメントに使用した ID を使用します。USER_PSEUDO_ID
: ユーザーの仮名化 ID。このフィールドには HTTP Cookie を使用できます。これにより、1 つのデバイス上の訪問者を一意に識別できます。このフィールドを複数のユーザーに対して同じ ID に設定しないでください。そうすると、イベント履歴が統合され、モデルの品質が低下します。このフィールドには、個人を特定できる情報(PII)は含めないでください。SERVING_CONFIG_ID
: サービス提供構成の ID。サービス提供構成 ID はエンジン ID と同じであるため、ここではエンジン ID を使用します。
C#
詳細については、AI アプリケーション C# API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。
AI アプリケーションに対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
Go
詳細については、AI アプリケーション Go API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。
AI アプリケーションに対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
Java
詳細については、AI アプリケーション Java API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。
AI アプリケーションに対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
Node.js
詳細については、AI アプリケーション Node.js API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。
AI アプリケーションに対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
PHP
詳細については、AI アプリケーション PHP API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。
AI アプリケーションに対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
Python
詳細については、AI アプリケーション Python API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。
AI アプリケーションに対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
Ruby
詳細については、AI アプリケーション Ruby API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。
AI アプリケーションに対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。