Bereitstellungskonfigurationen

Auf dieser Seite werden Bereitstellungskonfigurationen beschrieben. Eine Bereitstellungskonfiguration ist eine Bereitstellungsentität, die ein Modell oder eine Reihe von Steuerelementen zuordnet, die zum Generieren von Empfehlungen oder Suchergebnissen verwendet werden.

Beziehung zu Modellen und Steuerelementen

Wenn Sie eine Bereitstellungskonfiguration erstellen, wählen Sie ein Modell (für Empfehlungen) oder Steuerelemente (für die Suche) aus, die angehängt werden sollen. Bereitstellungskonfigurationen werden von Ihrer Website aufgerufen, wenn Empfehlungen oder Suchergebnisse angezeigt werden. Zum Zeitpunkt der Bereitstellung wird auf das zugehörige Modell oder die zugehörigen Steuerelemente der Bereitstellungskonfiguration verwiesen, um zu bestimmen, welche Empfehlungen oder Suchergebnisse generiert werden.

Modelle

Einer Konfiguration für die Bereitstellung von Empfehlungen kann ein einzelnes Modell zugeordnet werden. Jedes Modell lässt sich aber mehreren Bereitstellungskonfigurationen zuordnen, sodass Sie ein Modell über verschiedene Bereitstellungskonfigurationen auf verschiedenen Seiten bereitstellen können.

Bereitstellungseinstellungen

Bereitstellungskonfigurationen für die Suche haben eine Multi-zu-Multi-Beziehung zu Bereitstellungssteuerungen. Sie können einer Bereitstellungskonfiguration mehrere Bereitstellungssteuerungen hinzufügen und ein einzelnes Bereitstellungssteuerung kann mehreren Bereitstellungskonfigurationen zugeordnet werden.

Sie haben auch die Möglichkeit, erstellte Steuerelemente einer Live-Bereitstellungskonfiguration für die Suche hinzuzufügen oder dafür auszutauschen.

API-Ressource und -Berechtigungen

Eine Bereitstellungskonfiguration wird mithilfe der Ressource placements an die API übergeben:

  • Empfehlungen verwendet die URL projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/placements/SERVING_CONFIG_ID:predict.
  • Die Suche verwendet die URL projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/placements/SERVING_CONFIG_ID:search.

Für diese Ressourcen gelten die Berechtigungen placements.search und placements.predict.

Unterstützung für Placements in Vertex AI Search for Retail

Bereitstellungskonfigurationen sind für Recommendations AI v2 und Retail Search v2alpha verfügbar.

Die Ressource servingConfig ist in den API-Versionen v2beta und v2alpha verfügbar. Hier können Sie Bereitstellungskonfigurationen erstellen, ansehen, bearbeiten und entfernen.

Wenn Sie bestehende Placements haben oder neue Placements erstellen, werden automatisch Bereitstellungskonfigurationen für jedes Placement erstellt. Durch das Erstellen einer Bereitstellungskonfiguration wird kein entsprechendes Placement erstellt.

Wenn Sie eine Bereitstellungskonfiguration löschen, wird auch das entsprechende Placement gelöscht. Wenn Sie ein Placement löschen, wird auch die entsprechende Bereitstellungskonfiguration gelöscht.

Mit den Bereitstellungskonfigurationen können Sie die Optionen für Diversität und Preis-Reranking bearbeiten und nahezu in Echtzeit wirksam werden lassen. Bei Placements können die Einstellungen für Diversität und Preisgestaltung nur über das Empfehlungsmodell geändert werden, auf das das Placement verweist.

Placements werden weiterhin unterstützt, aber die Verwendung von Bereitstellungskonfigurationen wird empfohlen.

Optionen für Empfehlungen für Bereitstellungskonfigurationen

Mit den folgenden Optionen können Sie das Verhalten einer Bereitstellungskonfiguration für Empfehlungen ändern.

Diese Optionen waren zuvor beim Erstellen von Modellen verfügbar. Sie sind jetzt mit Bereitstellungskonfigurationen verknüpft.

Preis-Reranking

Beim Preis-Reranking werden die empfohlenen Katalogelemente mit einer ähnlichen Empfehlungswahrscheinlichkeit nach Preis sortiert, wobei die Elemente mit dem höchsten Preis zuerst aufgelistet werden. Das Preis-Reranking ist standardmäßig deaktiviert.

Wenn Sie das Preis-Reranking aktivieren, wählen Sie einen Mittelweg zwischen Conversion-Rate und dem durchschnittlichen Bestellwert. Da die Relevanz auch verwendet wird, um die zurückgegebenen Artikel zu sortieren, entspricht das Aktivieren des Preis-Rerankings nicht dem Sortieren nach Preis.

Diese Option kann nach dem Erstellen einer Bereitstellungskonfiguration geändert werden.

Diversifizierung

Wenn die von einer einzelnen Vorhersageanfrage zurückgegebenen Ergebnisse vielfältiger sein sollen, statt sich zu ähneln, können Sie die Diversifizierung aktivieren. Im Allgemeinen verringert die Diversifizierung die Wahrscheinlichkeit, dass ähnliche Produkte in der Empfehlungsübersicht angezeigt werden. Das birgt jedoch die Gefahr, dass einige gute Empfehlungen entfernt werden. Die Diversifizierungseinstellungen können nach dem Erstellen einer Bereitstellungskonfiguration bearbeitet werden. Es ist standardmäßig deaktiviert.

Es gibt zwei Arten der Diversifizierung: regelbasierte und datengetriebene Diversifizierung.

Regelbasierte Vielfalt

Die regelbasierte Diversifizierung basiert auf den Kategorien Ihres Produktkatalogs. Mit der regelbasierten Diversifizierung können Sie Produkte aus verschiedenen Kategorien empfehlen. Die Diversifizierung wird nach Ebene konfiguriert. Eine höhere Diversifizierung führt dazu, dass weniger Elemente pro Kategorie angezeigt werden. Diese Art der Diversifizierung funktioniert am besten, wenn Ihr Katalog hochwertige Produktkategorien enthält.

Diversifizierungsebene Maximale Anzahl der Elemente pro Kategorie
– Unbegrenzt
Niedrig 3
Mittel 2
Hoch 1
Automatisch Hängt vom Katalog ab

Datengestützte Vielfalt

Mithilfe der datengestützten Diversifizierung können Sie Empfehlungsergebnisse generieren, die Relevanz und Vielfalt miteinander in Einklang bringen. Bei der datengestützten Diversifizierung werden Produktkatalogmetadaten wie Titel oder Kategorien berücksichtigt. Anstatt sich auf Titel- oder Kategoriewörter zu verlassen, erfasst die datengestützte Vielfalt semantische Ähnlichkeiten, um eine bessere Diversifizierung zu erzielen.

Diversifizierungsebene Max. ähnliche Artikel
Keine Unbegrenzt
Niedrig 3
Mittel 2
Hoch 1
Automatisch Hängt vom Katalog ab

Kategorieabgleich

Wenn die Bereitstellungskonfiguration ein Modell für ähnliche Artikel für Empfehlungen enthält, können Sie die Kategorisierung aktivieren. Wenn die Kategorieabgleichsfunktion verwendet wird, werden nur Produktergebnisse zurückgegeben, die mindestens eine Kategorie mit dem Kontextprodukt teilen.

Wenn Ihre Kategorien verschachtelte Hierarchien haben, werden sie mithilfe von Heuristiken gekürzt, um die Wahrscheinlichkeit einer Übereinstimmung zu erhöhen. Wenn die Kategorien des Kontextprodukts beispielsweise a > b > c > d > e > f sind, werden die Ergebnisse zurückgegeben, deren Kategorien a > b > c sind.

Die Kategorieabgleichsfunktion kann in Kombination mit anderen Filteroptionen wie Preis, Verfügbarkeit und Filter-Tags verwendet werden. Wenn Sie beispielsweise das Filter-Tag fall_Sale verwenden und die Kategorieübereinstimmung aktiviert ist, werden nur Ergebnisse zurückgegeben, die sowohl das erforderliche Tag als auch eine Kategorieübereinstimmung haben.

Diese Option kann nach dem Erstellen einer Bereitstellungskonfiguration geändert werden. Standardmäßig ist die Kategorisierung deaktiviert.

Dynamische Attribuierung

Sie können dynamische Facetten beim Erstellen oder Bearbeiten einer Bereitstellungskonfiguration aktivieren.

Wenn die dynamische Attributierung für eine Bereitstellungskonfiguration aktiviert ist, kann die Suche automatisch Attribute als dynamische Attributierung in den Suchergebnissen für diese Konfiguration verwenden, basierend auf vergangenem Nutzerverhalten wie Attributklicks und -ansichten. Ob ein bestimmtes Attribut als Attribut verwendet werden kann, wird standardmäßig durch die Attributkonfiguration auf Produktebene festgelegt. Die Einstellungen für die dynamische Attributierung in der API können durch websiteweite Attributsteuerelemente in der Retail Search Console überschrieben werden. Weitere Informationen finden Sie unter Websiteweite Steuerelemente verwalten.

Beachten Sie, dass für das Erstellen dynamischer Attribute exakte Produktkatalogdaten genügen. Damit das Feature jedoch optimal für Ihre Website funktioniert, müssen die Attributmodelle aus den Aktivitäten auf Ihrer Website lernen. Dazu ist es notwendig, die Anfrage-, Kategorie- und Filterfelder in Ihren search-Ereignis-Uploads korrekt festzulegen.

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