En esta página, se describen las configuraciones de publicación. Una configuración de entrega es una entidad de entrega que asocia un modelo o un conjunto de controles que se usan para generar la recomendación o los resultados de la búsqueda.
Relación con modelos y controles
Cuando creas una configuración de entrega, debes seleccionar un modelo (para recomendaciones) o controles (para la búsqueda) que desees adjuntar. Tu sitio invoca configuraciones de publicación cuando se muestran recomendaciones o resultados de la búsqueda. En el momento de la publicación, se hace referencia al modelo o a los controles asociados de la configuración de publicación para determinar lo que generan las recomendaciones o los resultados de la búsqueda.
Modelos
Una configuración de entrega de recomendaciones puede tener un solo modelo asociado. Sin embargo, cualquier modelo se puede asociar con varias configuraciones de entrega, lo que te permite implementar el mismo modelo en distintas páginas a través de distintas configuraciones de entrega.
Controles de entrega
Las configuraciones de entrega de búsqueda tienen una relación de varios a varios con los controles de entrega. Puedes agregar varios controles de publicación a una configuración de publicación, y un solo control de publicación se puede asociar con varias configuraciones de publicación.
Puedes crear controles de publicación y, luego, agregarlos o cambiarlos a una configuración de publicación de búsqueda en vivo.
Recurso y permisos de la API
Se pasa una configuración de publicación a la API con el recurso placements:
- Recomendaciones usa la URL
projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/placements/SERVING_CONFIG_ID:predict. - La Búsqueda utiliza la URL
projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/placements/SERVING_CONFIG_ID:search.
Los permisos que se usan en estos recursos son los permisos placements.search y placements.predict.
Compatibilidad con las posiciones en Vertex AI Search para la venta minorista
Las configuraciones de publicación están disponibles a partir de la versión 2 de Recomendaciones IA y la versión 2alpha de la Búsqueda de venta minorista.
El recurso servingConfig está disponible en las versiones v2beta y v2alpha de la API. Puedes usar este recurso para crear, ver, editar y quitar configuraciones de entrega.
Si tienes posiciones existentes o creas nuevas, las configuraciones de entrega asociadas con cada posición se crean automáticamente. Crear una configuración de entrega no crea una posición correspondiente.
Si borras una configuración de publicación, se borrará la posición correspondiente, y si borras una posición, se borrará la configuración de publicación correspondiente.
Las opciones de configuración de publicación te permiten editar las opciones de diversidad y reclasificación de precios y hacer que se apliquen casi en tiempo real. Con las posiciones, la configuración de la diversidad y los precios solo se puede cambiar desde el modelo de recomendación al que apunta la posición.
Las posiciones siguen siendo compatibles, pero se recomienda usar las configuraciones de publicación en su lugar.
Opciones de Recomendaciones para las configuraciones de entrega
Las siguientes opciones te permiten cambiar el comportamiento de una configuración de publicación de recomendaciones.
Estas opciones antes estaban disponibles cuando se creaban modelos. Ahora, en cambio, se asocian a las configuraciones de entrega.
Reclasificación de precio
La reclasificación de precio hace que los elementos sugeridos del catálogo con una probabilidad de recomendarse similar se ordenen según el precio, con los elementos de precio más alto primero. La reclasificación de precio está inhabilitada de forma predeterminada.
Habilitar la reclasificación de precio ayuda a equilibrar los porcentajes de conversiones y los valores promedio del pedido. Debido a que la relevancia también se usa para ordenar los elementos que se muestran, habilitar la reclasificación de precio no es lo mismo que ordenarlos por precio.
Esta opción se puede editar después de crear una configuración de entrega.
Diversificación
Si quieres asegurarte de que los resultados que se muestran de una sola solicitud de predicción estén más diversificados en lugar de ser similares, puedes habilitar la diversificación. En general, la diversificación reduce la probabilidad de que se muestren productos similares en un panel de recomendaciones, con el riesgo de quitar algunas recomendaciones buenas. La configuración de diversificación se puede editar después de crear una configuración de entrega. Está inhabilitado de forma predeterminada.
Hay dos tipos de diversificación disponibles: la diversidad basada en reglas y la diversidad basada en datos.
Diversidad basada en reglas
La diversidad basada en reglas se basa en las categorías de tu catálogo de productos. Usa la diversidad basada en reglas para recomendar productos de una variedad de categorías. La diversificación se configura por nivel, y los niveles más altos de diversificación provocan que se muestren menos elementos por categoría. Este tipo de diversificación funciona mejor si tu catálogo proporciona categorías de productos de alta calidad.
| Nivel de diversificación | Cantidad máxima de elementos por categoría |
|---|---|
| Ninguna | Ilimitada |
| Baja | 3 |
| Medio | 2 |
| Alto | 1 |
| Automática | Depende del catálogo |
Diversidad basada en datos
Usa la diversidad basada en datos para producir resultados de recomendaciones que equilibren la relevancia y la diversidad. La diversidad basada en datos aprende de los metadatos del catálogo de productos, como los títulos o las categorías. En lugar de depender del título o las palabras de la categoría, la diversidad basada en datos captura la similitud semántica para producir una diversificación con mejor rendimiento.
| Nivel de diversificación | Cantidad máxima de artículos similares |
|---|---|
| Ninguno | Ilimitada |
| Baja | 3 |
| Medio | 2 |
| Alto | 1 |
| Automática | Depende del catálogo |
Coincidencia de categorías
Si la configuración de publicación incluye un modelo de elementos similares para las recomendaciones, puedes habilitar la coincidencia de categorías. Cuando se usa la coincidencia de categorías, los únicos resultados de productos que se muestran son aquellos que comparten al menos una categoría con el producto de contexto.
Si tus categorías tienen jerarquías anidadas en profundidad, se truncan con heurísticas para mejorar la posibilidad de que haya una coincidencia. Por ejemplo, si las categorías del producto de contexto son a > b > c > d > e > f, los resultados que se muestran son aquellos cuyas categorías son a > b > c.
La coincidencia de categorías se puede usar en combinación con otras opciones de filtrado, como el precio, la disponibilidad y las etiquetas de filtro. Por ejemplo, si usas la etiqueta de filtro fall_Sale y tienes habilitada la coincidencia de categorías, los resultados que se muestran son aquellos que tienen la etiqueta requerida y una coincidencia de categoría.
Esta opción se puede editar después de crear una configuración de entrega. De forma predeterminada, la coincidencia de categorías está inhabilitada.
Opciones de búsqueda para los parámetros de configuración de entrega
Facetas dinámicas
Puedes activar el facetado dinámico cuando creas o editas una configuración de publicación.
Cuando las facetas dinámicas están habilitadas para una configuración de publicación, la búsqueda puede usar automáticamente atributos como facetas dinámicas en los resultados de la búsqueda para esta configuración, según el comportamiento anterior del usuario, como los clics y las vistas de las facetas. Si un atributo determinado puede usarse como una faceta se define de forma predeterminada en la configuración del atributo a nivel del producto. La configuración de las facetas dinámicas en la API se puede reemplazar por controles de atributos de todo el sitio en la consola de Search for Retail. Consulta Administra controles de todo el sitio.
Ten en cuenta que las facetas dinámicas se pueden crear solo en función de datos precisos del catálogo de productos.
Sin embargo, para que la característica funcione de manera óptima en tu sitio, los modelos de facetas deben aprender a partir de la actividad en el sitio. Para ello, debes configurar los campos de consulta, categoría y filtro en las cargas de eventos search con precisión.
Próximos pasos
- Solicita predicciones desde tu posición nueva.