Melhorar os resultados

A Vertex AI para Pesquisa para e-commerce oferece um recurso que permite especificar registros que devem ser promovidos nas pesquisas. É possível controlar a classificação dos resultados aplicando uma regra de reforço para priorizar ou remover a prioridade dos itens de pesquisa retornados.

Regras de otimização

As regras de reforço só podem ser aplicadas quando há uma pontuação de relevância básica, como em pesquisas ordenadas por relevância ou resultados de navegação com pontuações de pré-ordenação. A otimização é uma função multiplicadora aplicada a esses resultados de pesquisa e navegação.

Otimizar ou ocultar

Um produto pode ser condicionado por várias regras de aumentar ou ocultar, que são definidas na classe boostspec da API do serviço de pesquisa.

• Um número positivo indica uma regra de aumento, uma promoção.
• Um número negativo indica uma regra de ocultação, que é uma rebaixamento em vez de uma promoção.

Opções de configuração

• Soma do efeito de reforço: se houver uma rebaixamento e uma promoção, a Vertex AI para Pesquisa no comércio vai somar esses valores. A soma resultante é um aumento reduzido ou um efeito de ocultação líquida.
• Regra de aumento máximo (padrão): a Vertex AI para Pesquisa para Commerce verifica o valor máximo e ignora as outras regras.

Várias regras de aumentar ou ocultar definidas para um produto

Várias regras de aumentar ou ocultar podem afetar um produto, com uma soma ou um máximo dos valores de aumento determinando a pontuação final.

Quando várias regras de reforço são aplicadas ao mesmo produto, sempre verifique se a pontuação de outro produto tirou o item da primeira posição. O modo máximo é definido como padrão para que esse problema tenha menos chances de ocorrer.

Suponha que um produto receba aumentos de 2, 3 e 0,5, e outro receba um aumento de 0,5. Embora o produto tenha recebido apenas uma pontuação de aumento de 0,5, quando ele é impulsionado repetidamente, ele supera o outro produto. Verifique com atenção a especificação de reforço para garantir que ela não esteja se sobrepondo ou que a sobreposição esteja ocorrendo conforme o esperado.

Substituição de filtros

Dois tipos de filtros que têm precedência sobre as regras de reforço:

1. Especificados pelo usuário: podem ser itens como preço ou marca, que aparecem para o usuário final como blocos ou aspectos no site.

2. Utilidade (relevância): esses filtros só existem para consultas de pesquisa, não para navegação. Eles excluem produtos menos relevantes dos resultados da pesquisa. Por exemplo, a pesquisa geladeira não retorna micro-ondas ou acessórios, como puxadores de geladeira. O filtro reconhece que não deve impulsionar um micro-ondas para uma pesquisa de geladeira.

Filtros disponíveis na pesquisa e navegação

• Pesquisa: filtro de relevância mais qualquer outro filtro aplicado pelo usuário, como refinamentos no site.
• Navegar: como não há uma consulta de texto, apenas os filtros aplicados pelo usuário são usados. Os filtros também são aplicados para verificar se o produto (digamos, ternos) pertence à categoria correta (não suéteres, por exemplo).

Como depurar e solucionar problemas

Todos os produtos estão qualificados para impulsionamento ilimitado, mas os filtros aplicados pelo usuário eliminam produtos da resposta da pesquisa. Para resolver o problema de um produto turbinado que não aparece nos resultados da pesquisa e da navegação, verifique se:

• Várias regras de reforço (incluindo rebaixamentos de ocultação): verifique a configuração do modo de reforço (soma ou máximo) e determine a pontuação final.
• Relevância: um produto precisa ser relevante para a consulta e passar pelos filtros de relevância. Se uma consulta de pesquisa for para tênis Nike e o título do produto for Air Jordans,as palavras não vão corresponder, mas a relação semântica próxima vai resultar em uma pontuação de relevância alta. Um título de produto como jaqueta amarela tem uma pontuação de relevância baixa com uma consulta de pesquisa da Nike. Da mesma forma, se o título do produto for um número de modelo enigmático que não tem relação com nenhuma palavra, a pontuação de relevância será baixa para qualquer consulta.
• Filtros: as regras de filtragem substituem qualquer regra de otimização e impedem que os produtos otimizados apareçam nos resultados. O filtro é sempre aplicado acima do aumento. Se um produto tiver filtros aplicados pelo usuário ou se uma categoria de produto filtrar para navegação, o aumento não vai funcionar.

Tutorial de otimização

Neste tutorial, mostramos alguns exemplos de otimização de produtos.

Para seguir as instruções da tarefa diretamente no editor do Cloud Shell, clique em Orientação:

Orientações

Configurar o boost

Nesta página, usamos o conjunto de dados a seguir como exemplo. Somente os campos necessários para explicação são incluídos.

Exemplo de conjunto de dados

Exemplo de solicitação e resposta de pesquisa

Por exemplo, se você pesquisar "alto-falante do Google", verá "nest_mini_2nd_gen", "nest_audio", "nest_hub_max", "nest_hub", "google_home_max" e "google_home_mini" em uma ordem específica.

import com.google.cloud.retail.v2.SearchRequest;
import com.google.cloud.retail.v2.SearchRequest.BoostSpec;
import com.google.cloud.retail.v2.SearchRequest.BoostSpec.ConditionBoostSpec;
import com.google.cloud.retail.v2.SearchResponse;
import com.google.cloud.retail.v2.SearchServiceClient;

public static void searchProductsWithBoostSpec(String query, int pageSize,
    String condition, float boostStrength) throws IOException, InterruptedException {
  BoostSpec boostSpec = BoostSpec.newBuilder()
      .addConditionBoostSpecs(ConditionBoostSpec.newBuilder()
          .setCondition(condition)
          .setBoost(boostStrength)
          .build())
      .build();

  SearchRequest searchRequest = SearchRequest.newBuilder()
      .setPlacement(DEFAULT_SEARCH_PLACEMENT_NAME)
      .setBranch(DEFAULT_BRANCH_NAME)
      .setVisitorId(VISITOR_ID)
      .setQuery(query)
      .setPageSize(pageSize)
      .setBoostSpec(boostSpec)
      .build();

  try (SearchServiceClient searchClient = SearchServiceClient.create()) {
    SearchResponse response = searchClient.search(searchRequest).getPage().getResponse();
    System.out.println("Search response: " + searchResponse);
  }
}

Exemplo de especificação de otimização

Imagine que você quer priorizar os produtos mais baratos (menos de 95 dólares) e remover a prioridade dos mais caros (mais de 95 dólares). Você pode aplicar uma especificação de reforço como:

{
  condition_boost_specs {
    condition: "price: IN(*, 95.0e)"
    boost: 0.5
  }
  condition_boost_specs {
    condition: "price: IN(95.0e, *)"
    boost: -0.5
  }
}

No resultado, "nest_mini_2nd_gen", "google_home_mini" e "nest_hub" podem ser os três primeiros, enquanto "nest_audio", "nest_hub_max" e "google_home_max" podem ser os três últimos. No entanto, nenhuma ordem específica é predeterminada, ao contrário da ordenação por preço, conforme discutido em Filtrar e ordenar resultados.