Questa pagina descrive come creare un nuovo modello di consigli.
Se hai già un modello di consigli del tipo corretto e vuoi ottenere previsioni da una posizione diversa del tuo sito, puoi creare una nuova configurazione di pubblicazione anziché un nuovo modello. Scopri di più.
Introduzione
Quando vuoi utilizzare un nuovo tipo di suggerimento per ottenere previsioni, devi creare un nuovo modello di suggerimenti e fornire dati sugli eventi utente sufficienti per l'addestramento. Creerai configurazioni di pubblicazione per il nuovo modello e, al termine dell'addestramento, richiederai le previsioni da queste configurazioni di pubblicazione.
Per una panoramica della procedura di utilizzo di Vertex AI Search per il retail, consulta Implementare Vertex AI Search per il retail.
Creare un modello di suggerimenti
Aggiungi un nuovo modello di consigli utilizzando la console di ricerca per la vendita al dettaglio o il metodo dell'API models.Create.
Puoi avere fino a 20 modelli per progetto e fino a 10 di questi possono essere attivi (non in pausa) in qualsiasi momento. Scopri di più su come mettere in pausa un modello.
Puoi avviare un massimo di cinque operazioni nei modelli al minuto. Le operazioni limitate nei modelli includono creazione, eliminazione, messa in pausa e ripresa.
Prima di creare un nuovo modello:
- Esamina e scegli tra i tipi di modelli di consigli e gli obiettivi commerciali del modello disponibili. Questi parametri determinano il tipo di consigli che il modello deve essere addestrato a fornire.
- Decidi la frequenza con cui ottimizzare il modello. Per i dettagli sui costi di ottimizzazione e addestramento, consulta la sezione Prezzi.
- Assicurati di aver caricato dati sufficienti per soddisfare i requisiti per la creazione di un nuovo modello. Alcuni requisiti dipendono dal tipo di modello scelto.
Se prevedi di creare un modello di ottimizzazione a livello di pagina:
Verifica di avere già configurazioni di pubblicazione dei consigli con modelli addestrati collegati. Devi fornire una selezione di configurazioni di pubblicazione dei consigli tra cui l'ottimizzazione a livello di pagina può scegliere quando ottimizza i consigli di una pagina.
Configura la registrazione degli eventi per gli eventi
detail-page-viewe per quelli corrispondenti al tipo di pagina su cui eseguirai il deployment del modello di ottimizzazione a livello di pagina (ad esempio, se esegui il deployment del modello su una home page, assicurati di configurare la registrazione per gli eventihome-page-view). Per migliorare i consigli personalizzati, è consigliata anche la registrazione degli eventi per gli eventipurchaseeadd-to-cart.Se scegli l'obiettivo commerciale del tasso di conversione (CVR), è obbligatoria la registrazione degli eventi
add-to-cart.Assicurati che, dopo aver creato il modello di ottimizzazione a livello di pagina, tu continui a eseguire query sul modello per creare impressioni dei consigli. Queste impressioni vengono utilizzate per formare il modello di ottimizzazione a livello di pagina e migliorare i consigli che fornisce.
Per creare un nuovo modello:
Console Google Cloud
Vai alla pagina Modelli nella console Ricerca per la vendita al dettaglio.
Vai alla pagina ModelliFai clic su Crea modello.
Inserisci un nome per il modello.
Il nome deve contenere massimo 1024 caratteri e può contenere solo caratteri alfanumerici, trattini bassi, trattini e spazi.
Scegli il tipo di consiglio.
Se hai selezionato il tipo di modello di ottimizzazione a livello di pagina:
Scegli il tipo di pagina che verrà ottimizzato dal modello "Ottimizzazione a livello di pagina".
Scegli il grado di limitazione della pubblicazione di configurazioni di pubblicazione simili tra i pannelli:
Tipo di modello univoco:non consentire la visualizzazione di più configurazioni di pubblicazione con lo stesso tipo di modello su riquadri diversi.
Modello univoco:non consentire la visualizzazione di più configurazioni di gestione con lo stesso modello su riquadri diversi.
Configurazione di pubblicazione univoca:non consentire la visualizzazione della stessa configurazione di pubblicazione su più riquadri.
Nessuna limitazione:consenti la visualizzazione di qualsiasi configurazione di gestione su qualsiasi numero di riquadri.
Per ogni riquadro dei consigli che prevedi di mostrare con questo modello:
Inserisci un ID riquadro.
Seleziona le configurazioni di pubblicazione che il modello di ottimizzazione a livello di pagina può prendere in considerazione come opzioni per quel riquadro.
Ad esempio, una pagina di aggiunta al carrello potrebbe avere un riquadro dei consigli in cui vuoi mostrare i consigli Acquistati di frequente insieme o Altri che potrebbero piacerti. In questo caso, seleziona una configurazione di pubblicazione che utilizzi il modello Acquistati di frequente insieme e un'altra che utilizzi il modello Altri che ti potrebbero piacere per la considerazione in questo riquadro. Quando effettui una chiamata di previsione al modello di ottimizzazione a livello di pagina, questo sceglie il tipo di consigli da mostrare nel riquadro in base alla cronologia eventi dell'utente finale.
Seleziona una configurazione di pubblicazione predefinita.
In caso di interruzione del servizio del server Google, il modello di ottimizzazione a livello di pagina può comunque pubblicare i risultati della configurazione di pubblicazione predefinita.
Se devi creare altri riquadri, per ogni nuovo riquadro fai clic su Aggiungi un riquadro e inserisci i dettagli del nuovo riquadro.
Scegli lo scopo commerciale, se disponibile per il tipo di modello selezionato.
Se hai scelto il tipo di modello Acquistati spesso insieme, seleziona il Tipo di prodotti contestuali:
- Più prodotti di contesto: utilizza uno o più elementi come contesto per i suggerimenti di questo modello.
- Prodotto con un solo contesto: utilizza un elemento come contesto per i suggerimenti di questo modello.
Esamina l'elenco Requisiti dei dati soddisfatti? per verificare di aver caricato dati sufficienti per il tipo di modello selezionato.
Se un requisito relativo ai dati non soddisfatto ti impedisce di creare il modello, accanto al requisito viene visualizzata un'icona cancel X e il pulsante Crea nella parte inferiore del riquadro Crea modello di consigli è disattivato.
Se devi caricare altri dati, esamina attentamente i requisiti relativi ai dati elencati per verificare se alcuni o tutti devono essere soddisfatti per quel modello, quindi importa gli eventi utente o i prodotti necessari per creare il modello.
Per scoprire come eseguire l'importazione, consulta Importare gli eventi utente storici e Importare le informazioni del catalogo.
Scegli la frequenza con cui ottimizzare il modello. Per i dettagli sui costi di ottimizzazione, consulta la pagina Prezzi.
- Ogni tre mesi: il modello viene ottimizzato automaticamente ogni tre mesi.
- Solo correzione manuale: il modello viene ottimizzato solo quando lo imposti manualmente.
(Funzionalità Anteprima pubblica) Scegli se generare automaticamente i tag per i filtri.
- Genera automaticamente tag: l'attivazione di questa opzione ti consente di filtrare i risultati dei consigli di questo modello. L'attivazione di questa opzione può aumentare il tempo di addestramento. Per i dettagli sui costi della formazione, consulta la pagina Prezzi.
- Non generare tag: se questa opzione è disattivata, non puoi ricevere consigli filtrati da questo modello.
Fai clic su Crea per creare il nuovo modello di consigli.
Se hai caricato dati sugli eventi utente sufficienti del tipo richiesto, inizia l'addestramento e la messa a punto iniziale del modello. L'addestramento e la messa a punto iniziali del modello richiedono 2-5 giorni, ma possono richiedere più tempo per set di dati di grandi dimensioni.
Puoi creare configurazioni di pubblicazione per il nuovo modello prima del completamento dell'addestramento, ma verranno pubblicate solo previsioni di "simulazione" fino al completamento dell'addestramento e della messa a punto iniziale e al momento in cui il modello diventa attivo.
curl
Invia una richiesta Models.create all'API v2 con un'istanza di
Model nel corpo della richiesta. Consulta la documentazione di riferimento dell'API Models.create.
Per informazioni dettagliate su tutti i campi Models, consulta il riferimento all'API Models.
curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \ --data '{ "name": "FULL_MODEL_NAME", "displayName": "DISPLAY_NAME", "trainingState": "TRAINING_STATE", "type": "MODEL_TYPE", "optimizationObjective": "OPTIMIZATION_OBJECTIVE", "periodicTuningState": "TUNING_STATE", "filteringOption": "FILTERING_STATE", "modelTypeConfig" { "contextProductsType": "CONTEXT_PRODUCTS_TYPE" } }' \ "https://retail.googleapis.com/v2beta/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/models"
Se hai caricato dati sugli eventi utente sufficienti del tipo richiesto, inizia l'addestramento e la messa a punto iniziale del modello. L'addestramento e la messa a punto iniziali del modello richiedono 2-5 giorni, ma possono richiedere più tempo per set di dati di grandi dimensioni.
Puoi creare configurazioni di pubblicazione per il nuovo modello prima del completamento dell'addestramento, ma verranno pubblicate solo previsioni di "simulazione" fino al completamento dell'addestramento e della messa a punto iniziale e al momento in cui il modello diventa attivo.
Requisiti per la creazione di un nuovo modello di suggerimenti
La prima volta che utilizzi un tipo di consiglio specifico per il tuo sito, stai addestrando un nuovo modello di machine learning, che richiede dati di addestramento sufficienti, nonché tempo per addestrare e ottimizzare il modello. Per iniziare a utilizzare un nuovo tipo di consiglio, sono necessari i seguenti passaggi:
- Importa il tuo catalogo in Vertex AI Search per la vendita al dettaglio, se non l'hai ancora fatto, e implementa procedure per mantenere aggiornato il catalogo caricato.
- Se non l'hai ancora fatto, inizia a registrare gli eventi utente in Vertex AI Search per la vendita al dettaglio, assicurandoti di seguire le best practice per la registrazione dei dati sugli eventi utente.
- Identifica il tipo di consiglio e l'obiettivo di ottimizzazione che vuoi utilizzare.
- Determina il requisito relativo ai dati sugli eventi utente per il tipo di consiglio e l'obiettivo che preferisci.
- Importa i dati storici sugli eventi utente per soddisfare i requisiti minimi dei dati sugli eventi oppure attendi che la raccolta dei dati sugli eventi utente soddisfi i requisiti minimi.
Crea il tuo modello e le tue configurazioni di pubblicazione.
A questo punto, Vertex AI Search per il retail avvia l'addestramento e il perfezionamento del modello. L'addestramento e la messa a punto iniziali del modello richiedono 2-5 giorni, ma possono richiedere più tempo per set di dati di grandi dimensioni.
Verifica che il modello funzioni correttamente utilizzando l'anteprima della previsione.
Crea l'esperimento A/B.
Requisiti minimi dei dati per il tipo di modello
Il tipo di eventi utente importati e la quantità di dati di cui hai bisogno dipendono dal tipo di consiglio (modello) e dall'obiettivo di ottimizzazione. Quando raggiungi il requisito minimo dei dati, puoi iniziare l'addestramento del modello.
La finestra di raccolta dei dati rappresenta il periodo per gli eventi utente. L'importazione di più dati storici non influisce sulla qualità del modello.
Assicurati di utilizzare eventi utente e dati di catalogo reali. I modelli di buona qualità non possono essere creati su dati sintetici.
| Tipo di modello | Obiettivo ottimizzazione | Tipi di eventi utente supportati | Requisito minimo dei dati | Finestra di raccolta dei dati |
|---|---|---|---|---|
| Consigliate per te | Percentuale di clic |
detail-page-viewhome-page-view
|
7 giorni di eventi
100 voci di catalogo univoche per l'evento
10.000 eventi E
7 giorni di eventi
10.000 eventi |
3 mesi |
| Consigliate per te | Tasso di conversione |
add-to-cartdetail-page-viewhome-page-view
|
7 giorni di eventi
100 voci di catalogo univoche per l'evento
10.000 eventi E
7 giorni di eventi
100 voci di catalogo univoche per l'evento
10.000 eventi E
7 giorni di eventi
10.000 eventi |
3 mesi |
| Consigliate per te | Entrate per sessione |
add-to-cartdetail-page-viewhome-page-view
|
7 giorni di eventi
100 voci di catalogo univoche per l'evento
10.000 eventi E
7 giorni di eventi
10.000 eventi |
3 mesi |
| Altri che potrebbero piacerti | Percentuale di clic |
detail-page-view
|
7 giorni di eventi
100 voci di catalogo univoche per l'evento
10.000 eventi |
3 mesi |
| Altri che potrebbero piacerti | Tasso di conversione |
add-to-cartdetail-page-view
|
7 giorni di eventi
100 voci di catalogo univoche per l'evento
10.000 eventi E
7 giorni di eventi
100 voci di catalogo univoche per l'evento
10.000 eventi |
3 mesi |
| Altri che potrebbero piacerti | Entrate per sessione |
add-to-cartdetail-page-view
|
7 giorni di eventi
100 voci di catalogo univoche per l'evento
10.000 eventi E
7 giorni di eventi
100 voci di catalogo univoche per l'evento
10.000 eventi |
3 mesi |
| Acquistati di frequente insieme | Entrate per sessione |
purchase-complete
|
10 occorrenze per voce di catalogo in media (con una finestra di 1 anno di eventi
100 articoli di catalogo unici per l'evento
1000 eventi |
3 mesi Per mantenere una buona qualità dei dati, consigliamo di caricare gli eventi almeno una volta al giorno. Durante le importazioni di eventi storici, assicurati che la distribuzione dei dati sia inclinata verso il timestamp più recente. Il numero di eventi nell'ultimo giorno del timestamp deve essere uguale o superiore al conteggio giornaliero medio degli eventi. |
| In vendita | Percentuale di clic |
detail-page-viewhome-page-view
|
7 giorni di eventi
100 voci di catalogo univoche per l'evento
10.000 eventi E
7 giorni di eventi
10.000 eventi |
3 mesi |
| In vendita | Tasso di conversione |
add-to-cartdetail-page-viewhome-page-view
|
7 giorni di eventi
100 voci di catalogo univoche per l'evento
10.000 eventi E
7 giorni di eventi
100 voci di catalogo univoche per l'evento
10.000 eventi E
7 giorni di eventi
10.000 eventi |
3 mesi |
| Articoli simili | N/D | Non è richiesta alcuna azione. |
100 SKU di prodotto devono trovarsi in un ramo |
N/D |
| Ottimizzazione a livello di pagina | Qualsiasi |
detail-page-viewadd-to-cartpurchase-completehome-page-view
|
L'ottimizzazione a livello di pagina ottimizza i riquadri dei consigli scegliendo tra diversi possibili modelli. Consulta i requisiti dei dati per i modelli selezionati come opzioni per l'ottimizzazione a livello di pagina. |
N/D |
| Acquista di nuovo | N/D |
purchase-complete
|
10 occorrenze per voce di catalogo in media (con una finestra di 90 giorni di eventi
100 voci di catalogo univoche per l'evento
1000 eventi 100 SKU di prodotto devono trovarsi in un ramo |
N/D Per mantenere una buona qualità dei dati, consigliamo di caricare gli eventi almeno una volta al giorno. Durante le importazioni di eventi storici, assicurati che la distribuzione dei dati sia inclinata verso il timestamp più recente. Il numero di eventi nell'ultimo giorno del timestamp deve essere uguale o superiore al conteggio giornaliero medio degli eventi. |
Passaggi successivi
- Crea una configurazione di pubblicazione per il modello.
- Scopri come mettere in pausa e riprendere l'addestramento del modello.
- Al termine dell'addestramento del modello, inizia a richiedere consigli.