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Filtrer les recommandations

Cette page explique comment filtrer les résultats des recommandations à l'aide d'attributs de produit.

Vous pouvez filtrer les résultats de prédiction en spécifiant une expression de filtre dans les requêtes de prédiction. L'expression de filtre est une expression logique qui est évaluée pour chaque produit. La liste des produits dans la réponse est limitée aux produits pour lesquels l'expression renvoie la valeur "true".

Il existe deux versions de filtrage pour les recommandations :

Nous vous recommandons d'utiliser la version 2.
La version 1 est obsolète, mais peut encore être utilisée.

Les sections de ce guide d'utilisation ne s'appliquent qu'à la version 2 du filtrage, qui filtre les recommandations à l'aide des attributs de produit.

Filtrage des recommandations, version 2

La version 2 utilise des attributs de produit. Les expressions de filtre sont basées sur les attributs des produits. Il peut s'agir d'attributs système prédéfinis, tels que categories et colors, ou d'attributs personnalisés que vous définissez, tels que attributes.styles. Lorsque vous définissez un attribut de produit comme filtrable, les recommandations peuvent alors utiliser automatiquement ces attributs comme tags pour le filtrage des recommandations, au lieu de vous obliger à ajouter manuellement des tags de filtre.

Lorsque vous utilisez des attributs pour filtrer des produits, la réponse de prédiction renvoie les produits principaux qui contiennent au moins un produit principal ou une variante dont la valeur d'attribut correspond à l'expression de filtre. Pour en savoir plus sur les produits principaux et les variantes, consultez Niveaux de produit.

L'exemple d'expression de filtre suivant filtre également tous les produits rouges ou bleus définis comme "Nouveauté" et non définis comme promotionnels :

colors: ANY("red", "blue") AND attributes.status: ANY("New-Arrival") AND NOT attributes.is_promotional: ANY("true")

Pour utiliser la version 2 du filtrage des recommandations, suivez ces procédures. Chaque procédure est décrite plus loin sur cette page.

Activez le filtrage des recommandations pour un modèle qui diffusera des recommandations filtrées.
Activez le filtrage des recommandations pour les attributs de produit que vous prévoyez de filtrer.
Utilisez des attributs de produit filtrables dans les requêtes de prédiction.

Filtrage des recommandations, version 1 (obsolète)

La version 1 utilise des tags de filtre créés manuellement. Les expressions de filtre sont basées sur des tags de filtre que vous devez ajouter manuellement à tous les produits de votre catalogue que vous prévoyez de filtrer.

L'exemple d'expression de filtre suivant utilise des tags de filtre pour spécifier les produits tagués comme "Rouge" ou "Bleu", ainsi que le tag "Nouveauté", et qui ne sont pas tagués comme "promotionnels" :

tag=("Red" OR "Blue") tag="New-Arrival" tag=(NOT "promotional")

Consultez la documentation de référence de l'API pour le champ Product.tags[].

Les expressions de tag peuvent contenir les opérateurs booléens OR ou NOT, qui doivent être séparés des valeurs de tag par un ou plusieurs espaces. Les valeurs de tag peuvent également être immédiatement précédées d'un tiret (-), ce qui équivaut à l'opérateur NOT. Les expressions de tag qui utilisent les opérateurs booléens doivent être placées entre parenthèses.

En plus des tags, vous pouvez filtrer les résultats par filterOutOfStockItems. L'indicateur filterOutOfStockItems filtre tous les produits dont le champ stockState a la valeur OUT_OF_STOCK.

Vous pouvez combiner les filtres de balises et les filtres de produits en rupture de stock afin que seuls les articles qui répondent à toutes les expressions de filtre spécifiées soient renvoyés.

Voici quelques exemples de chaînes de filtre :

"filter": "tag=\"spring-sale\""

"filter": "filterOutOfStockItems"

"filter": "tag=\"spring-sale\" tag=\"exclusive\" filterOutOfStockItems"

L'exemple suivant renvoie uniquement les articles en stock qui ont le tag spring-sale ou exclusive (ou les deux), mais pas le tag items-to-exclude.

"filter": "tag=(\"spring-sale\" OR \"exclusive\") tag=(-\"items-to-exclude\") filterOutOfStockItems"

Compatibilité entre les filtres d'attributs et de tags

Si un modèle comporte à la fois des tags créés manuellement et des attributs de produit filtrables, il peut répondre aux requêtes de prédiction en utilisant l'une ou l'autre version du filtrage. Toutefois, il n'est pas possible d'inclure à la fois des expressions de filtrage v1 et v2 dans la même requête de prédiction.

Limites de filtrage des recommandations

Ajoutez manuellement des critères de filtre pour limiter l'ensemble des recommandations renvoyées aux utilisateurs finaux. Utilisez Vertex AI Search pour le commerce afin d'appliquer des règles métier pour ajuster ce que voient les clients, y compris des options de filtrage par disponibilité des produits, tags personnalisés et autres critères.

Chaque attribut filtrable consomme de la mémoire dans chacun de vos modèles. Les limites suivantes permettent d'éviter les effets négatifs sur les performances de diffusion :

Vous pouvez définir jusqu'à 10 attributs personnalisés comme filtrables dans votre catalogue.
Votre catalogue peut contenir jusqu'à 100 000 000 de valeurs d'attributs filtrables.

Pour estimer le nombre total de valeurs d'attributs dans votre catalogue, multipliez le nombre de produits par le nombre d'attributs filtrables.

Par exemple, si vous avez un catalogue de 1 000 produits et que trois attributs sont définis comme filtrables, le nombre total de valeurs d'attribut peut être estimé à 3 x 1 000=3 000.

Si vous utilisez le filtrage des recommandations de la version 1 en même temps que celui de la version 2, le nombre de tags de filtre est comptabilisé dans votre quota. Assurez-vous que le nombre de tags de filtre ajoutés au nombre total de valeurs d'attributs est inférieur à 100 000 000.

Si vous dépassez les limites, vous ne pourrez pas définir d'attributs supplémentaires comme filtrables. Si vous devez dépasser ces limites, demandez une augmentation de quota.

Le nombre total de tags est calculé lors de l'entraînement du modèle. Si le nombre total dépasse la limite, l'entraînement du modèle échoue. Si plus de 10 attributs personnalisés filtrables sont trouvés lors de l'entraînement du modèle, seuls 10 sont utilisés.

Syntaxe des expressions de filtre de recommandations

Les syntaxes des expressions de filtre pour la recherche et les recommandations sont similaires. Cependant, les recommandations présentent plusieurs limites.

La syntaxe de l'expression de filtre des recommandations peut être résumée au format EBNF comme suit :

  # A single expression or multiple expressions that are joined by "AND" or "OR".
  filter = expression, { " AND " | "OR", expression };

  # An expression can be prefixed with "-" or "NOT" to express a negation.
  expression = [ "-" | "NOT " ],
                    # A parenthesized expression
                    | "(", expression, ")"
                    # A simple expression applying to a textual field.
                    # Function "ANY" returns true if the field contains any of the literals.
                    ( textual_field, ":", "ANY", "(", literal, { ",", literal }, ")"

  # A literal is any double-quoted case sensitive string. You must escape backslash (\) and
  # quote (") characters. We do not support textual values containing `/` characters, or partial string matches.

  # The literal must be an exact match for products in the catalog. The Predict
  # API returns empty results when no possible matches exist.

  literal = double-quoted string;

  textual_field = see the tables below;

Restrictions liées à la syntaxe des filtres

Les restrictions suivantes s'appliquent :

La profondeur d'intégration des opérateurs AND et OR entre parenthèses est limitée. Les expressions logiques du filtre doivent être au format normal conjonctif (CNF). L'expression logique la plus complexe acceptée peut être une liste de clauses connectées par AND qui ne contiennent que des opérateurs OR, par exemple : (... OR ... OR ...) AND (... OR ...) AND (... OR ...).
Les expressions peuvent être niées avec le mot clé NOT ou avec -. Cela ne fonctionne qu'avec les expressions ANY() comportant un seul argument et n'incluant pas d'attributs liés à l'inventaire.
Les restrictions basées sur availability doivent être au niveau supérieur. Ils ne peuvent pas être utilisés dans une clause OR ni dans une négation (NOT).
Étant donné que le filtrage des recommandations standards n'est compatible qu'avec les champs textuels, les opérations "inférieur à", "supérieur à" et de vérification de plage ne sont pas acceptées. Les opérations "inférieur à" et "supérieur à" ne peuvent être utilisées qu'avec les conditions de contrôle d'amplification ou d'enfouissement des recommandations, qui acceptent certains champs numériques (voir Champs acceptés pour l'amplification/l'enfouissement).
Le nombre maximal de termes dans la clause AND de premier niveau est de 20.
Une clause OR peut comporter jusqu'à 100 arguments inclus dans les expressions ANY(). Si une clause OR comporte plusieurs expressions ANY(), leurs arguments sont tous comptabilisés dans cette limite. Par exemple, colors: ANY("red", "green") OR colors: ANY("blue") comporte trois arguments. Dans le cas d'utilisation de Vertex AI Search pour le commerce, vous pouvez considérer un argument comme l'équivalent d'une valeur d'attribut.

Le tableau suivant présente des exemples d'expressions de filtre valides et non valides, ainsi que les raisons pour lesquelles elles ne sont pas valides.

Expression	Valide	Remarques
`colors: ANY("red", "green")`	Oui
`NOT colors: ANY("red")`	Oui
`NOT colors: ANY("red", green")`	Non	Inverse une fonction `ANY()` comportant plusieurs arguments.
`colors: ANY("red", "green") OR categories: ANY(\"Phone > Android > Pixel\")`	Oui
`(colors: ANY("red") OR colors: ANY("green")) AND categories: ANY(\"Phone > Android > Pixel\")`	Oui
`(colors: ANY("red") AND colors: ANY("green")) OR categories: ANY(\"Phone > Android > Pixel\")`	Non	La formule n'est pas sous forme normale conjonctive.
`(colors: ANY("red")) AND (availability: ANY("IN_STOCK")`	Oui
`(colors: ANY("red")) OR (availability: ANY("IN_STOCK"))`	Non	Combine `availability` dans une expression `OR` avec d'autres conditions.

Filtrer les attributs liés à l'inventaire

Le filtrage des attributs liés à l'inventaire est basé sur l'état en temps réel de vos produits. Pour le filtrage availability: ANY("IN_STOCK"), la réponse de prédiction renvoie les produits principaux dont le produit principal ou une variante présente la valeur IN_STOCK correspondante. Pour en savoir plus sur les produits principaux et les variantes, consultez Niveaux de produit. Nous ne sommes pas compatibles avec le filtrage par Primary only ou Variant only.

IN_STOCK est la seule valeur d'attribut availability acceptée par la version 2 du filtrage des recommandations.

Les attributs liés à l'inventaire peuvent être utilisés dans les clauses AND, mais pas dans les clauses OR.

Champs pris en charge

Le tableau suivant récapitule les champs textuels acceptés.

La fonctionnalité "Booster ou enterrer pour les recommandations" est compatible avec des champs supplémentaires qui ne le sont pas avec le filtrage standard des recommandations. Pour obtenir la liste de ces champs, consultez Champs compatibles avec la promotion/l'enfouissement.

champ	description
"productId"	Identifiant du produit (dernier segment de Product.name).
"chaînes"	Champ Product.brands.
"categories"	Champ Product.categories.
"genders"	Champ Audience.genders.
"ageGroups"	Champ Audience.age_groups.
"colorFamilies"	Champ ColorInfo.color_families.
"colors"	Champ ColorInfo.colors.
"sizes"	Champ Product.sizes.
"materials"	Champ Product.materials.
"patterns"	Champ Product.patterns.
"conditions"	Champ Product.conditions.
"attributes.key"	Attribut de texte personnalisé dans l'objet Product. La clé peut être n'importe quelle clé du champ Product.attributes si les valeurs des attributs sont textuelles.

Champs compatibles avec le boosting/la rétrogradation

La promotion/l'enfouissement acceptent certains champs supplémentaires qui ne sont pas compatibles avec le filtrage standard des recommandations, y compris les champs numériques.

En plus des champs listés dans Champs acceptés, la promotion/l'exclusion de recommandations accepte les champs suivants :

Champs textuels

champ	description
"tags"	`Product.tags[]`. Tags personnalisés associés au produit.

Champs numériques

champ	description
"price"	`PriceInfo.price`. Prix du produit.
"discount"	Remise sur le produit. Ce champ est calculé à l'aide des valeurs des champs "Prix d'origine" et "Prix" de `PriceInfo`.
"rating"	`Product.rating`. Nombre total de notes attribuées au produit.
"ratingCount"	`rating.ratingCount`. Nombre total de notes attribuées au produit.

Définir le filtrage des recommandations pour un modèle

Vous pouvez activer le filtrage des recommandations à l'aide de la console Search for Commerce ou de la ressource d'API Models.

Depuis la console, vous pouvez créer un modèle pour lequel le filtrage des recommandations est activé. Vous pouvez également mettre à jour cette option pour les modèles existants.

À l'aide de la ressource d'API Models, vous pouvez créer un modèle avec le filtrage des recommandations activé ou mettre à jour ce paramètre pour un modèle existant à l'aide de models.Patch.

Notez que si la configuration de diffusion qui renvoie des prédictions est associée à l'attribut "categories", le filtrage ne fonctionne pas, car la réponse ne renvoie que les résultats de produits qui partagent une catégorie avec le produit de contexte.

Définir le filtrage pour un modèle à l'aide de la console

Dans la console Search for Commerce, sélectionnez l'option Générer automatiquement des tags lors de la création du modèle pour autoriser le filtrage des recommandations pour ce modèle.

Vérifiez la compatibilité avec d'autres paramètres tels que diversity-level et category-match-level, etc., car les effets totaux se combinent et le filtrage se produit en dernier.

Par exemple, la combinaison des règles diversity-level et category attribute filtering aboutit souvent à un résultat vide.
- diversity-level=high-diversity force le modèle à limiter le nombre maximal de résultats pour les chaînes de même catégorie. Par exemple, un résultat pour la catégorie 1, un résultat pour la catégorie 2, etc.
- Le filtrage des attributs à l'aide de métadonnées de catégorie (Product.categories = ANY ("category2")) entraîne l'élimination des éléments qui ne correspondent pas.
- Le résultat final comporte moins de trois résultats.
Pour le modèle similar-items, l'amélioration de la pertinence des catégories est déjà incluse avec la valeur par défaut category-match-level = relaxed-category-match. Passez à category-match-level=no-category-match pour désactiver le comportement et utiliser des règles de filtrage personnalisées.

Consultez Créer des modèles de recommandation pour savoir comment créer un modèle de recommandation à l'aide de la console.

Vous ne pouvez pas modifier ce paramètre dans la console pour les modèles existants. Pour modifier ce paramètre pour un modèle, utilisez la méthode d'API models.Patch.

Définir le filtrage pour un modèle à l'aide de l'API

Vous pouvez activer le filtrage des recommandations pour un modèle à l'aide de models.Create lorsque vous créez un modèle ou de models.Patch lorsque vous mettez à jour un modèle existant.

Pour autoriser le filtrage, définissez le champ filteringOption pour votre modèle. Les valeurs autorisées pour ce champ sont les suivantes :

RECOMMENDATIONS_FILTERING_DISABLED (par défaut) : le filtrage est désactivé pour le modèle.
RECOMMENDATIONS_FILTERING_ENABLED : le filtrage est activé pour les produits principaux.

L'exemple curl suivant crée un modèle pour lequel le filtrage des recommandations est activé.

curl -X PATCH \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_NUMBER" \
     --data "{
       'name': 'MODEL_NAME',
       'displayName': 'MODEL_DISPLAY_NAME',
       'type': 'home-page',
       'filteringOption': 'RECOMMENDATIONS_FILTERING_ENABLED',
     }" \
     "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/models"

L'exemple curl suivant met à jour le paramètre d'option de filtrage pour un modèle existant.

curl -X PATCH \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_NUMBER" \
     --data "{
       'filteringOption': 'RECOMMENDATIONS_FILTERING_ENABLED',
     }" \
     "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/models/MODEL_ID?updateMask=filteringOption"

Définir des attributs comme filtrables

Pour filtrer les produits recommandés, activez le filtrage pour les attributs de produit que vous utiliserez dans les expressions de filtre. Vous pouvez modifier ce paramètre à l'aide de la console Search for Commerce ou de la ressource d'API Attributes.

Ne rendez pas plus d'attributs filtrables que nécessaire. Le nombre d'attributs filtrables est limité.

Définir des attributs comme filtrables à l'aide de la console

Vous pouvez définir un attribut comme filtrable sur la page Contrôles de la console Search for Commerce.

Accédez à la page Contrôles dans la console Search for Commerce.

Accéder à la page "Contrôles"
Accédez à l'onglet Contrôles des attributs.

Cet onglet affiche un tableau de tous les attributs de produit pour lesquels vous pouvez définir des contrôles à l'échelle du site.
Cliquez sur Modifier les contrôles.
Définissez Filterable sur True pour l'attribut de produit.
Cliquez sur Enregistrer les contrôles.

Vous pourrez commencer à utiliser l'attribut pour le filtrage une fois le prochain cycle d'entraînement du modèle terminé.

Définir des attributs comme filtrables à l'aide de l'API

AttributesConfig représente une liste d'attributs pour un catalogue.

Définissez le champ AttributesConfig.filteringOption pour CatalogAttribute. Les valeurs autorisées pour ce champ sont les suivantes :

RECOMMENDATIONS_FILTERING_DISABLED (par défaut) : le filtrage est désactivé pour l'attribut.
RECOMMENDATIONS_FILTERING_ENABLED : le filtrage est activé pour l'attribut.

L'exemple curl suivant interroge vos attributs de produit existants.

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_NUMBER" \ "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/attributesConfig"

L'exemple curl suivant définit l'attribut de produit categories comme filtrable.

Lorsque vous mettez à jour un attribut existant, conservez les valeurs d'origine de l'attribut pour indexableOption, dynamicFacetableOption et searchableOption telles qu'elles apparaissent à l'étape précédente. Si l'attribut choisi n'apparaît pas lorsque vous affichez attributesConfig comme dans l'exemple précédent, utilisez les paramètres par défaut comme indiqué dans l'exemple suivant.

curl -X PATCH \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_NUMBER" \
     --data "{
        'name': 'projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/attributesConfig',
        'catalogAttributes': {
          'categories': {
            'key': 'categories',
            'indexableOption': 'INDEXABLE_ENABLED',
            'dynamicFacetableOption': 'DYNAMIC_FACETABLE_DISABLED',
            'searchableOption': 'SEARCHABLE_DISABLED',
            'recommendationsFilteringOption': 'RECOMMENDATIONS_FILTERING_ENABLED'
          }
        },
        'attributeConfigLevel': 'CATALOG_LEVEL_ATTRIBUTE_CONFIG'
     }" \
"https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/attributesConfig"

Vous pourrez commencer à utiliser l'attribut pour le filtrage une fois le prochain cycle d'entraînement du modèle terminé. Cette opération prend généralement au moins huit heures.

Utiliser des attributs filtrables dans une requête de prédiction

Une fois votre modèle réentraîné, vous pouvez utiliser des attributs de produit filtrables dans vos requêtes de prédiction.

Définissez la valeur du paramètre de requête filterSyntaxV2 sur "true" pour activer le filtrage des recommandations de la version 2. Si le paramètre n'est pas défini, le filtrage de la version 1 reste actif. Si un modèle comporte à la fois des tags créés manuellement et des attributs de produit filtrables, il peut répondre aux requêtes de prédiction en utilisant l'une ou l'autre des versions de filtrage. Toutefois, il n'est pas possible d'inclure à la fois des expressions de filtrage v1 et v2 dans la même requête de prédiction.

L'exemple curl partiel suivant montre filterSyntaxV2 défini sur "true", ainsi qu'une expression de filtre utilisant les attributs de produit colors et categories. Cet exemple suppose que colors et categories sont définis comme filtrables.

"params": {
  "filterSyntaxV2": true
},
"filter": "(categories: ANY(\"Phone > Android > Pixel\") OR colors: ANY(\"red\", \"green\")) AND (availability: ANY(\"IN_STOCK\"))"

L'exemple curl suivant montre une requête de prédiction complète.

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_NUMBER" \
     --data "{
        'userEvent': {
          'eventType': 'detail-page-view',
          'visitorId': 'VISITOR_ID',
          'productDetails': {
            'product': {
              'id': 'PRODUCT_ID'
            }
          }
        },
        'params': {
          'returnProduct': true,
          'filterSyntaxV2': true,
          'strictFiltering': true,
        },
        'filter': 'categories: ANY(\"xyz\")'
     }" \
     "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/placements/SERVING_CONFIG:predict"

En plus des filtres, le paramètre de diversification de la configuration de diffusion peut également affecter le nombre de résultats renvoyés par la réponse.