Vertex AI Search pour le commerce est en cours de rebaptisement en Vertex AI Search pour le commerce. Nous mettons à jour le contenu pour refléter le nouveau branding.

Cette page a été traduite par l'API Cloud Translation.

Jetons d'attribution

Les jetons d'attribution sont des ID uniques générés par Vertex AI Search pour le commerce et renvoyés avec chaque requête de recherche. Ils permettent à Vertex AI Search pour le commerce d'associer une requête de recherche à son événement de recherche correspondant, ce qui permet aux modèles de reclassement d'améliorer la qualité des réponses de recherche. Les jetons d'attribution sont également requis dans les événements de recherche Vertex AI Search pour le commerce pour générer des rapports précis.

Fonctionnement des jetons d'attribution

Vous collectez le attributionToken à partir de la réponse de l'API à la recherche d'un utilisateur. Les jetons d'attribution sont obligatoires dans les événements d'impression sur le Réseau de Recherche, mais ne doivent pas être envoyés pour d'autres événements, tels que les clics, les ajouts au panier et les achats.

Comportement des jetons d'attribution

Les jetons d'attribution sont les suivants:

Spécifique au visiteur: le attributionToken est associé à une réponse de recherche spécifique diffusée auprès d'un visitorId particulier. Seul l'événement de recherche lui-même doit être tagué avec le jeton. Tous les événements non liés à la recherche ultérieurs ne doivent pas être tagués avec un jeton.
Associé aux événements qui suivent directement la recherche: attributionToken est particulièrement important pour les événements utilisateur qui représentent une interaction directe avec les résultats de recherche de cette recherche spécifique.

Par exemple :
- Événements de recherche ultérieurs: si le même utilisateur effectue une autre recherche juste après la première (par exemple, pour affiner sa requête), l'attributionToken de la première réponse de recherche devrait idéalement être inclus dans l'événement utilisateur de la deuxième recherche si celle-ci est une continuation de la première.
- Événements "Achat terminé": l'achat est toujours associé via les ID de produit et visitorId.
Facilitation du mappage des événements de recherche et des requêtes: l'inclusion de attributionToken dans les événements utilisateur ultérieurs est essentielle pour cartographier précisément le comportement des utilisateurs par rapport à la requête de recherche spécifique et aux résultats diffusés par Vertex AI Search pour le commerce.

Cette association permet à Vertex AI Search de comprendre:
- Quelles requêtes et résultats de recherche ont généré de l'engagement utilisateur (clics, vues, ajouts au panier, achats) ?
- La pertinence et l'efficacité du classement dans les résultats de recherche
- Indique si vous devez générer des exemples positifs et négatifs pour entraîner le modèle de classement.
- Calculer des métriques par recherche, comme le taux de clics (CTR), le taux de conversion (CVR) et les revenus par recherche
- Comment attribuer les conversions à la recherche spécifique qui les a générées, en particulier dans les scénarios de test A/B ?

Jetons d'attribution dans l'API Search

Chaque réponse renvoyée par la méthode Vertex AI Search for commerce inclut un attributionToken unique à la fin du corps de la réponse de recherche. Exemple :

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

Ce jeton doit être inclus dans l'événement de recherche suivant:

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

Vertex AI Search pour le commerce utilise les données d'événement pour entraîner ses modèles. Le jeton d'attribution permet d'associer l'événement à la requête, en encodant la requête et la réponse de recherche complètes avec les filtres, les facettes et les ID de produit de la réponse demandés. Sans jeton dans les événements de recherche, ces événements sont traités comme s'ils ne provenaient pas de Google Vertex AI Search. Ils peuvent donc être utilisés de manière incorrecte comme s'ils provenaient d'un autre fournisseur de recherche.

Il est acceptable (et attendu) d'avoir des événements de recherche sans jetons s'ils sont diffusés à partir d'un autre fournisseur de recherche, par exemple lors d'un test A/B. Toutefois, il existe généralement un mappage individuel pour les requêtes de l'API Search afin de rechercher des événements avec des jetons.

Effets indésirables des jetons manquants

Si le attributionToken ne figure pas dans les événements utilisateur ultérieurs pertinents du même visiteur, Vertex AI Search pour le commerce traite ces événements comme s'ils ne provenaient pas de son service de recherche.

Cela peut entraîner :

Entraînement de modèle inexact.
Métriques et analyse des performances incorrectes
Problèmes potentiels pour atteindre les niveaux de performances supérieurs (comme le niveau 3) qui nécessitent un nombre suffisant d'événements attribuables.
Erreurs signalées dans le tableau de bord de qualité des données de la recherche pour le commerce si le pourcentage d'événements avec des jetons d'attribution est inférieur à 95%.

Pour apprendre du comportement des utilisateurs et optimiser les résultats de recherche, Vertex AI Search pour le commerce nécessite une attribution précise pour l'événement de recherche initial uniquement.

Qualité des données du jeton d'attribution

Le tableau de bord sur la qualité des données de la console Search for Commerce affiche un état d'erreur de non-conformité critique ou bloquant si le pourcentage d'événements avec des jetons d'attribution est inférieur à 95%. Sinon, l'état Status (État) indique "Compliant" (Conforme) :

Texte alternatif

La qualité des données au niveau du niveau 3, qui correspond au modèle optimisé pour les revenus, ne permet généralement pas d'entraîner le modèle sans un nombre suffisant d'événements attribuables. Nous vous déconseillons fortement de déployer Vertex AI Search pour le commerce en production, sauf s'il affiche des résultats de niveau 3 ou 4. Pour en savoir plus, consultez la section "Qualité des données" pour découvrir comment débloquer les niveaux de performances. Consultez la page Qualité des données de cette documentation.

Jetons d'attribution pour les recommandations

Étant donné qu'il n'existe aucun événement utilisateur spécifique pour les recommandations, n'incluez pas de jetons d'attribution provenant des réponses predict dans les événements. En d'autres termes, n'envoyez pas de jetons d'attribution à PredictResponse.attribution_token dans les événements utilisateur ultérieurs résultant d'une recommandation (par exemple, detail-page-view ou add-to-cart).

Les recommandations de Vertex AI Search créent automatiquement des jetons synthétiques pour les événements attribuables aux requêtes predict.