Vertex AI Search for Retail wird in Vertex AI Search for Commerce umbenannt. Wir aktualisieren derzeit unsere Inhalte gemäß dem neuen Branding.

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Attributionstokens

Attributionstokens sind eindeutige IDs, die von Vertex AI Search for Commerce generiert und bei jeder Suchanfrage zurückgegeben werden. Sie ermöglichen es, eine Suchanfrage mit dem entsprechenden Suchvorgang zu verknüpfen, sodass Modelle für das Neusortieren die Qualität der Suchantworten verbessern können. Attributions-Tokens sind auch in Vertex AI Search for Commerce-Suchereignissen für eine genaue Berichterstellung erforderlich.

Funktionsweise von Attributionstokens

Sie erfassen die attributionToken aus der API-Antwort auf die Suche eines Nutzers. Für jede Suche gibt es ein neues Attributionstoken. Attributionstokens werden nicht wiederholt.

Attributionstokens sind für Suchimpressionsereignisse erforderlich, dürfen aber nicht für andere Ereignisse wie Klicks, Hinzufügen zum Einkaufswagen und Käufe gesendet werden. Wenn Vertex AI Search for Commerce eine Such- oder Empfehlungsanfrage verarbeitet, wird in der Antwort eine eindeutige attributionToken zurückgegeben:

Dieses Token ist entscheidend, um nachfolgende Nutzeraktionen wie Klicks, das Hinzufügen zum Einkaufswagen und Käufe mit der entsprechenden Suche oder Empfehlung zu verknüpfen, die dazu geführt hat.
Es ist wichtig, das richtige Suchtoken mit Suchereignissen, Ereignissen für detaillierte Seitenaufrufe, Ereignissen für das Hinzufügen zum Einkaufswagen und Kaufereignissen zu verknüpfen.

Eine placements.search-Antwort sollte bei einem Nutzerereignis für die Suche oder das Browsen und sofort gesendet werden, wenn ein Nutzer mit einem Produkt interagiert. Dazu gehören unter anderem folgende User Journeys:

search (JA) → add-to-cart (JA)
search (JA) → detail-page-view (JA)
search (JA) → purchase (NEIN): Der Nutzer interagiert zum Zeitpunkt des Kaufs nicht direkt mit einem Produkt wie bei einem Klick oder add-to-cart. Der Kauf wird jedoch weiterhin der ursprünglichen Suche zugeordnet.

Verhalten von Attributionstokens

Attributionstokens sind:

Besucherspezifisch: Der attributionToken ist mit einer bestimmten Suchantwort verknüpft, die für einen bestimmten visitorId bereitgestellt wird. Nur das Suchereignis selbst muss mit dem Token getaggt werden. Alle nachfolgenden Ereignisse, die nicht mit der Suche zusammenhängen, dürfen nicht mit einem Token getaggt werden.
Mit Ereignissen verknüpft, die direkt auf die Suche folgen: Der attributionToken ist besonders wichtig für Nutzerereignisse, die eine direkte Interaktion mit den Suchergebnissen dieser bestimmten Suche darstellen. Dazu gehören Purchase-complete-Ereignisse: Der Kauf wird weiterhin über die Produkt-IDs und visitorId verknüpft.

Hinweis: Wenn ein einzelner Nutzer mehrere Suchanfragen ausführt, wird für jede neue Suchanfrage ein Attributionstoken generiert. Das nachfolgende Suchereignis sollte dieses neue Token enthalten. Ein Attributionstoken aus einem vorherigen Suchvorgang wird nicht für einen nachfolgenden Suchvorgang wiederverwendet, da bei jeder Suche ein neues Token generiert wird.

Attributionstokens in der Search API

Jede Antwort, die von der Methode „Vertex AI Search for Commerce“ zurückgegeben wird, enthält einen eindeutigen attributionToken am Ende des Antworttexts. Beispiel:

{
  "results": [
    {
      "id": "727121",
      "product": {
…
     }
  ],
  "totalSize": 19600,
  "attributionToken": "dfB0CgwIgKrltAYQ8afX4AIQARokNjZjMGEwYjEtMDAwMC0yNjAyLTk0Y2UtNTgyNDI5Y2JkMzUwKgUxMjM0NTIkxcvzF6OAlyLo5KotmNa3LY6-nRW3t4wtwvCeFdSynRWb1rctOg5kZWZhdWx0X3NlYXJjaGgB",
  "nextPageToken": "AM1MDZiNWOyQjM4UTLlNGN50iMwYjMtADMwATLwIGMhBzY2YDJaIw-bCbxQYAt1PJgIwgExEgC"
…

Dieses Token muss im nachfolgenden Suchereignis enthalten sein:

{
"eventType": "search",
"searchQuery":"red t-shirt", 
"productDetails":[
  {"product":{"id":"727121"}}, {"product":{"id":  …
  }
] ,
"visitorId":"GA1.1.1383176924.1721324981",
"attributionToken":"dfB0CgwIgKrltAYQ8afX4AIQARokNjZjMGEwYjEtMDAwMC0yNjAyLTk0Y2UtNTgyNDI5Y2JkMzUwKgUxMjM0NTIkxcvzF6OAlyLo5KotmNa3LY6-nRW3t4wtwvCeFdSynRWb1rctOg5kZWZhdWx0X3NlYXJjaGgB"
}

Vertex AI Search for Commerce verwendet die Ereignisdaten, um seine Modelle zu trainieren. Mit dem Attributions-Token lässt sich das Ereignis mit der Anfrage verknüpfen. Dazu werden die vollständige Suchanfrage und ‑antwort mit den angeforderten Filtern, Facets und Produkt-IDs der Antwort codiert. Wenn in den Suchereignissen kein Token vorhanden ist, werden diese Ereignisse so behandelt, als wären sie nicht von Google Vertex AI Search. Die Suchereignisse werden dann möglicherweise fälschlicherweise so verwendet, als wären sie von einem anderen Suchanbieter.

Es ist in Ordnung (und zu erwarten), dass Suchereignisse ohne Tokens vorhanden sind, wenn sie von einem anderen Suchanbieter bereitgestellt werden, z. B. während eines A/B-Tests. In der Regel gibt es jedoch eine 1:1-Zuordnung von Search API-Anfragen zu Such-Ereignissen mit Tokens.

Negative Auswirkungen fehlender Tokens

Wenn die attributionToken nicht in den relevanten nachfolgenden Nutzerereignissen desselben Besuchers enthalten ist, behandelt Vertex AI Search for Commerce diese Ereignisse so, als wären sie nicht von seinem Suchdienst ausgegangen.

Das kann zu Folgendem führen:

Ungenaues Modelltraining.
Falsche Messwerte und Leistungsanalyse
Mögliche Probleme beim Erreichen höherer Leistungsstufen (z. B. Stufe 3), für die genügend zuordenbare Ereignisse erforderlich sind.
Fehler werden im Dashboard zur Datenqualität in Search for Commerce gemeldet, wenn der Prozentsatz der Ereignisse mit Attributions-Tokens unter 95 % liegt.

Damit aus dem Nutzerverhalten gelernt und Suchergebnisse optimiert werden können, ist für Vertex AI Search for Commerce nur eine genaue Attribution des ursprünglichen Suchvorgangs erforderlich.

Datenqualität von Attributions-Tokens

Im Dashboard zur Datenqualität in der Search for Commerce-Konsole wird unter Status ein kritischer oder blockierender Fehler aufgrund von Nichteinhaltung angezeigt, wenn der Prozentsatz der Ereignisse mit Attributions-Tokens unter 95 % liegt. Andernfalls wird der Status als „Konform“ angezeigt:

Alt-Text

Das umsatzoptimierte Modell der Stufe 3 kann in der Regel nicht ohne genügend zuordenbare Ereignisse trainiert werden. Es wird dringend davon abgeraten, Vertex AI Search for Commerce in der Produktion bereitzustellen, wenn keine Ergebnisse in Tier 3 oder Tier 4 zurückgegeben werden. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt „Datenqualität“ auf der Seite Datenqualität in dieser Dokumentation. Dort wird beschrieben, wie Sie Leistungsstufen freischalten.

Attributionstokens für Empfehlungen

Bei Empfehlungen von Vertex AI Search werden automatisch synthetische Tokens für Ereignisse erstellt, die predict-Anfragen zugeordnet werden können.

Wenn ein Nutzer bei Vorhersagen für Empfehlungen auf ein empfohlenes Produkt klickt, sollte PredictResponse.attribution_token als URL-Parameter an die Produktseite übergeben und dann im Ereignis detail-page-view protokolliert werden.

Protokollieren Sie die angezeigten Empfehlungen als Teil von panelInfo und legen Sie Folgendes fest:

panelInfo.attributionToken=PredictResponse.attributionToken