本頁面說明如何建立新的推薦模型。
如果您已擁有正確類型的推薦模型，且想從網站中其他位置取得模型的預測結果，可以為該模型建立新的服務設定，而非建立新模型。瞭解詳情。
簡介
如要使用新的推薦類型取得預測結果，您必須建立新的推薦模型，並提供足夠的使用者事件資料進行訓練。您為新模型建立供應設定，並在模型訓練完成後，向這些供應設定要求預測結果。
如要概略瞭解如何使用商家適用的 Vertex AI Search，請參閱「導入商家適用的 Vertex AI Search」。
建立推薦模型
使用 Search for Commerce 控制台或 models.Create API 方法新增推薦模型。
每個專案最多可有 20 個模型，其中最多 10 個模型可隨時處於啟用狀態 (未暫停)。進一步瞭解如何暫停模型。
每分鐘最多可以啟動五個模型作業。模型作業以建立、刪除、暫停和繼續作業為限。
建立新模型前：
- 請查看可用的推薦模型類型和模擬業務目標，然後選擇所需項目。這些參數會決定模型應訓練提供何種建議。
- 決定調整模型的頻率。如要進一步瞭解調整和訓練費用，請參閱「定價」一文。
- 請確認您已上傳足夠的資料，以符合建立新模型的規定。部分規定會因所選模型類型而異。
如果您打算建立頁面層級最佳化模型，請注意以下事項：
請確認您已建立附有訓練模型的最佳化建議供應設定。您必須提供一組最佳化建議放送設定，讓網頁層級最佳化功能在最佳化網頁的最佳化建議時，可以從中選擇。
為
detail-page-view事件和與您要部署頁面層級最佳化模型的頁面類型相符的事件設定事件記錄 (例如，如果您在首頁上部署模型，請務必設定home-page-view事件的記錄)。為改善個人化推薦功能，建議您也為purchase和add-to-cart事件記錄事件。如果您選擇轉換率 (CVR) 業務目標，就必須為
add-to-cart事件記錄事件。請務必在建立頁面層級最佳化模型後，繼續查詢模型，以便建立推薦曝光次數。這些曝光次數會用於訓練頁面層級最佳化模型，並改善系統提供的最佳化建議。
如要建立新模型，請按照下列步驟操作：
Google Cloud 控制台
前往「Search for commerce」控制台的「Models」頁面。
前往「Models」(模型) 頁面按一下「建立模式」。
輸入模型名稱。
名稱長度不得超過 1024 個字元，且只能包含英數字元、底線、連字號和空格。
選擇推薦類型。
-
選擇「頁面層級最佳化」模型要為哪種頁面進行最佳化。
選擇限制在不同面板中供應類似供應設定的程度：
不重複的模型類型：不允許在不同面板上顯示相同模型類型的多個供應設定。
專屬模型：不允許在不同面板上顯示相同模型的多個供應設定。
專屬服務設定：不允許在多個面板上顯示相同的服務設定。
沒有限制：允許在任何數量的面板上顯示任何供應設定。
針對您打算透過這個模型顯示的每個推薦面板：
輸入面板 ID。
選取頁面層級最佳化模型可視為該面板選項的供應設定。
舉例來說，新增至購物車頁面可能會顯示建議面板，您可以在其中顯示「常一起購買」或「你可能會喜歡的其他商品」推薦內容。在這種情況下，請選取使用「經常一起購買」模型的供應設定，以及另一個使用「您可能喜歡的其他項目」模型的供應設定，以便在這個面板上進行考量。向網頁層級最佳化模型發出預測呼叫時，該模型會根據使用者的事件記錄，選擇在該面板中顯示哪種類型的推薦內容。
選取預設供應設定。
如果 Google 伺服器發生異常，網頁層級最佳化模型仍可透過預設放送設定放送結果。
如果需要建立其他面板，請按一下每個新面板的「新增面板」，然後輸入新面板的詳細資料。
選擇業務目標 (如果您選取的模型類型提供此選項)。
如果您選擇「經常一起購買」模型類型，請選取內容產品類型：
- 多情境產品：以一或多個項目做為情境，從這個模型產生推薦內容。
- 單一情境產品：以一個項目做為情境，從這個模型產生推薦內容。
查看「是否符合資料需求？」清單，確認您已為所選模型類型上傳足夠的資料。
如果您無法建立模型，因為未符合資料規定，則規定旁邊會顯示 X cancel 圖示，且「建立推薦模型」窗格底部的「建立」按鈕會停用。
如果您需要上傳更多資料，請仔細查看列出的資料需求，確認該模型是否需要滿足部分或全部資料需求，然後匯入建立模型所需的使用者事件或產品
如要瞭解如何匯入，請參閱「匯入歷來的使用者事件」和「匯入目錄資訊」。
選擇模型的調整頻率。如需調校費用詳細資訊，請參閱「定價」。
- 每三個月：模型會每三個月自動調整。
- 僅限手動調整：模型只會在您手動調整時才調整。
(公開測試功能) 選擇是否要自動產生用於篩選的標記。
- 自動產生標記：開啟這個選項，即可篩選這個模型的推薦結果。啟用這個選項可能會增加訓練時間。如要瞭解訓練費用的詳細資訊，請參閱定價。
- 不要產生標記：如果停用這個選項，您就無法從這個模型取得篩選過的推薦內容。
按一下「建立」，建立新的推薦模型。
如果您已上傳足夠的必要類型使用者事件資料，系統就會開始初始模型訓練和調整。初始模型訓練和調整作業需要 2 到 5 天才能完成，但如果是大型資料集，可能需要更長的時間。
curl
向 v2 API 提出 Models.create 要求，並在要求主體中提供 Model 的例項。請參閱 Models.create API 參考資料。
如要進一步瞭解所有 Models 欄位，請參閱 Models API 參考資料。
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"
如果您已上傳足夠的必要類型使用者事件資料，系統就會開始初始模型訓練和調整。初始模型訓練和調整作業需要 2 到 5 天才能完成，但如果是大型資料集，可能需要更長的時間。
建立新的推薦模型時的必要條件
第一次在網站上使用特定推薦類型時，系統會訓練新的機器學習模型，而這項作業需要足夠的訓練資料，以及訓練及調整模型的時間。如要開始使用新的推薦內容類型，請按照下列步驟操作：
- 將目錄匯入 Vertex AI Search for Commerce (如尚未匯入)，並實施程序，確保上傳的目錄保持最新狀態。
- 開始記錄使用者事件至 Vertex AI Search for Commerce (如果您尚未記錄)，並務必遵循記錄使用者事件資料的最佳做法。
- 找出要使用的最佳化建議類型和最佳化目標。
- 針對所選的推薦內容類型和目標，判斷使用者事件資料需求。
- 匯入歷來的使用者事件資料，以符合事件資料的最低要求，或等到使用者事件資料集合符合最低要求為止。
-
此時，商家適用的 Vertex AI Search 會啟動模型訓練和調整程序。初始模型訓練和調整作業需要 2 到 5 天才能完成，但如果是大型資料集，可能需要更長的時間。
使用預測預覽畫面確認模型是否正常運作。
建立 A/B 實驗。
模型類型的最低資料門檻
您匯入的使用者事件類型和所需資料量，取決於推薦 (模型) 類型和最佳化目標。達到資料最低門檻後，您就可以開始訓練模型。
資料收集期間代表使用者事件的期間；匯入更多歷來資料不會影響模型品質。
請務必使用實際的使用者事件和目錄資料。您無法使用合成資料建立高品質模型。
| 模型類型 | 最佳化目標 | 支援的使用者事件類型 | 最低資料門檻 | 資料收集時長 |
|---|---|---|---|---|
| 為您推薦 | 點閱率 |
detail-page-viewhome-page-view
|
過去 90 天內有 7 天的
過去 90 天內的
過去 90 天內有 10,000 個 且
過去 90 天內 7 天的
過去 90 天內有 10,000 個 |
3 個月 |
| 為您推薦 | 轉換率 |
add-to-cartdetail-page-viewhome-page-view
|
過去 90 天內有 7 天的
過去 90 天內的
過去 90 天內有 10,000 個 且
過去 90 天內有 7 天的
過去 90 天內的
過去 90 天內有 10,000 個 且
過去 90 天內 7 天的
過去 90 天內有 10,000 個 |
3 個月 |
| 為您推薦 | 單次工作階段收益 |
add-to-cartdetail-page-viewhome-page-view
|
過去 90 天內有 7 天的
過去 90 天內的
過去 90 天內有 10,000 個 且
過去 90 天內 7 天的
過去 90 天內有 10,000 個 |
3 個月 |
| 你可能會喜歡的其他內容 | 點閱率 |
detail-page-view
|
過去 90 天內有 7 天的
過去 90 天內的
過去 90 天內有 10,000 個 |
3 個月 |
| 你可能會喜歡的其他內容 | 轉換率 |
add-to-cartdetail-page-view
|
過去 90 天內，
過去 90 天內的
過去 90 天內有 10,000 個 且
過去 90 天內有 7 天的
過去 90 天內的
過去 90 天內有 10,000 個 |
3 個月 |
| 你可能會喜歡的其他內容 | 單次工作階段收益 |
add-to-cartdetail-page-view
|
過去 90 天內有 7 天的
過去 90 天內的
過去 90 天內有 10,000 個 且
過去 90 天內有 7 天的
過去 90 天內的
過去 90 天內有 10,000 個 |
3 個月 |
| 常與此商品一起購買 | 單次工作階段收益 |
purchase-complete
|
每個目錄項目平均有 10 次事件 (
過去 1 年內，
過去 1 年內有 1,000 個 |
3 個月 建議您至少每天上傳事件，以維持良好的資料品質。匯入事件記錄時，請確保資料分布偏向最新的時間戳記。最後一個時間戳記日期的事件數量應等於或超過每日平均事件數。 |
| 特賣中 | 點閱率 |
detail-page-viewhome-page-view
|
過去 90 天內有 7 天的
過去 90 天內的
過去 90 天內有 10,000 個 且
過去 90 天內 7 天的
過去 90 天內有 10,000 個 |
3 個月 |
| 特賣中 | 轉換率 |
add-to-cartdetail-page-viewhome-page-view
|
過去 90 天內有 7 天的
過去 90 天內的
過去 90 天內有 10,000 個 且
過去 90 天內有 7 天的
過去 90 天內的
過去 90 天內有 10,000 個 且
過去 90 天內 7 天的
過去 90 天內有 10,000 個 |
3 個月 |
| 類似商品 | 不適用 | 無須提供。 |
某些分支版本中須有 100 個產品 SKU |
不適用 |
| 頁面層級最佳化 | 不限 |
detail-page-viewadd-to-cartpurchase-completehome-page-view
|
頁面層級最佳化會在多個可能的模型之間選擇，以便最佳化建議面板。請參閱您選取的頁面層級最佳化模型資料需求。 |
不適用 |
| 再次購買 | 不適用 |
purchase-complete
|
每個目錄項目平均有 10 次 (
過去 90 天內的
過去 90 天內有 1,000 個 某些分支版本中須有 100 個產品 SKU |
N/A 建議您至少每天上傳事件，以維持良好的資料品質。匯入事件記錄時，請確保資料分布偏向最新的時間戳記。最後一個時間戳記日期的事件數量應等於或超過每日平均事件數。 |