Bisherige Nutzerereignisse importieren

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie Nutzerereignisdaten aus früheren Ereignissen im Bulk in Vertex AI Search for Commerce importieren. Nutzerereignisdaten sind für das Trainieren von Modellen erforderlich. Nachdem Sie die Echtzeitereigniserfassung eingerichtet haben, kann es einige Zeit dauern, bis genügend Nutzerereignisdaten aufgezeichnet wurden, um Ihre Modelle zu trainieren. Durch den Import von Verlaufsdaten kann der Prozess beschleunigt werden.

Die Importverfahren auf dieser Seite gelten sowohl für Empfehlungen als auch für die Suche. Nach dem Import von Daten können beide Dienste diese Ereignisse verwenden. Sie müssen also die Daten nicht zweimal importieren, wenn Sie beide Dienste nutzen.

Sie können Ereignisse aus folgenden Quellen importieren:

• Cloud Storage.
• BigQuery:
• BigQuery für Google Analytics 360-Ereignisse.
• BigQuery für Google Analytics 4-Ereignisse.
• Ereignisse inline mit der Methode userEvents.import

Allgemeine Tipps für den Einstieg

• Prüfen Sie, ob die Daten vollständig aus Google Analytics 4 in BigQuery importiert wurden.
• Prüfen Sie den Importstatus in der Konsole und sehen Sie sich die Debug- oder Fehlerdaten zur Fehlerbehebung an.
• Lesen Sie vor dem Importieren von Verlaufsnutzerereignisdaten die Best Practices zum Aufzeichnen von Nutzerereignissen und den Abschnitt Hinweis auf dieser Seite.
• Durch den Import von Verlaufskatalogdaten können Nutzerereignisse weiter optimiert und die Modellgenauigkeit verbessert werden.

Tutorials

In diesen Anleitungen wird beschrieben, wie Sie Nutzerereignisse aus verschiedenen Quellen importieren.

Ereignisse aus Cloud Storage importieren

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie Nutzerereignisse aus Cloud Storage importieren.

Klicken Sie auf Anleitung, um eine detaillierte Anleitung für diese Aufgabe direkt im Cloud Shell-Editor zu erhalten:

Anleitung

Ereignisse aus BigQuery importieren

In dieser Anleitung wird gezeigt, wie Sie Nutzerereignisse aus BigQuery importieren.

Klicken Sie auf Anleitung, um eine detaillierte Anleitung für diese Aufgabe direkt im Cloud Shell-Editor zu erhalten:

Anleitung

Ereignisse inline importieren

In dieser Anleitung wird gezeigt, wie Sie Nutzerereignisdaten inline importieren.

Klicken Sie auf Anleitung, um eine detaillierte Anleitung für diese Aufgabe direkt im Cloud Shell-Editor zu erhalten:

Anleitung

Hinweise

Damit Importfehler vermieden werden und um dafür zu sorgen, dass ausreichend Daten für qualitativ hochwertige Ergebnisse vorhanden sind, beachten Sie bitte die folgenden Hinweise, bevor Sie Ihre Nutzerereignisse importieren.

• Sehen Sie sich die Best Practices zum Aufzeichnen von Nutzerereignissen an.

• Das Format des Nutzerereignisses hängt vom Typ des Nutzerereignisses ab. Das Format, das beim Erstellen von Tabellen für jeden Ereignistyp angegeben werden muss, finden Sie unter Nutzerereignistypen und Beispielschema.

• Für Empfehlungen und die Suche gelten unterschiedliche Mindestanforderungen an Daten. Achten Sie darauf, dass Ihre Nutzerereignisse die Anforderungen des Dienstes erfüllen, den Sie verwenden möchten:

  • Anforderungen an Nutzerereignisse und Best Practices für Such- und Empfehlungsanforderungen.

  • Wenn Sie Empfehlungsmodelle verwenden, sehen Sie sich auch die Anforderungen an Nutzerereignisdaten an. Hier sind zusätzliche Anforderungen aufgeführt, jeweils in Abhängigkeit von den verwendeten Empfehlungsmodelltypen und Optimierungszielen.

Überlegungen zum Ereignisimport

In diesem Abschnitt werden die Methoden, die für den Batch-Import Ihrer historischen Nutzerereignisse verwendet werden können, sowie einige der zugehörigen Methoden und Einschränkungen erläutert.

Nutzerereignisse aus Cloud Storage importieren

Sie können Nutzerereignisse aus Cloud Storage mit der Google Cloud -Konsole oder mit der Methode userEvents.import importieren.

Nutzerereignisse aus BigQuery importieren

Sie können Nutzerereignisse aus BigQuery mit der Google Cloud -Konsole oder mit der Methode userEvents.import importieren.

BigQuery-Zugriff einrichten

Folgen Sie der Anleitung unter Zugriff auf Ihr BigQuery-Dataset einrichten, um Ihrem Vertex AI Search for Commerce-Dienstkonto die für den Import erforderliche Mindestrolle BigQuery-Nutzer und die zusätzliche Rolle BigQuery-Datenbearbeiter für Ihr BigQuery-Dataset zuzuweisen. Die Rolle BigQuery-Dateninhaber ist nicht erforderlich.

Nutzerereignisse aus BigQuery importieren

Sie können Nutzerereignisse über die Commerce-Konsole oder die Methode userEvents.import importieren.

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/tmp/my-key.json

curl \
-v \
-X POST \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
"https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/userEvents:import" \
--data '{
  "inputConfig": {
    "bigQuerySource": {
      "datasetId": "DATASET_ID",
      "tableId": "TABLE_ID",
      "dataSchema": "SCHEMA_TYPE"
  }
}
}'

Google Analytics 360-Nutzerereignisse mit BigQuery importieren

Sie können Analytics 360-Nutzerereignisse importieren, wenn Sie Analytics 360 in BigQuery integriert haben und erweiterte E-Commerce-Berichte verwenden.

In den folgenden Verfahren wird davon ausgegangen, dass Sie mit der Verwendung von BigQuery und Analytics 360 vertraut sind.

Hinweise

Bevor Sie mit den nächsten Schritten beginnen, müssen Sie Folgendes tun:

• Sie verwenden erweiterte E-Commerce-Berichte.
• Sie haben BigQuery mit Analytics 360 verknüpft.

Datenquelle prüfen

1. Achten Sie darauf, dass die zu importierenden Nutzerereignisdaten in einer BigQuery-Tabelle, auf die Sie Zugriff haben, korrekt formatiert sind.

   Achten Sie darauf, dass die Tabelle den Namen project_id:ga360_export_dataset.ga_sessions_YYYYMMDD hat.

   Weitere Informationen zum Tabellenformat und zur Benennung finden Sie in der Google Analytics-Dokumentation.

2. Wählen Sie in der BigQuery Google Cloud Console im Bereich Explorer die Tabelle aus, um deren Vorschau aufzurufen.

   Prüfen Sie, ob:

   1. Die Spalte clientId hat einen gültigen Wert, z. B. 123456789.123456789.

      Beachten Sie, dass sich dieser Wert vom vollständigen _ga-Cookiewert unterscheidet, der ein Format wie GA1.3.123456789.123456789 hat.

   2. die Spalte hits.transaction.currencyCode einen gültigen Währungscode hat.

   3. Wenn Sie search-Ereignisse importieren möchten, prüfen Sie, ob eine Spalte hits.page.searchKeyword oder hits.customVariable.searchQuery vorhanden ist.

      Für Vertex AI Search for Commerce sind sowohl searchQuery als auch productDetails erforderlich, um eine Liste von Suchergebnissen zurückzugeben. In Analytics 360 werden Suchanfragen und Produktimpressionen jedoch nicht in einem Ereignis gespeichert. Damit Vertex AI Search for Commerce funktioniert, müssen Sie ein Tag in der Datenschicht oder ein JavaScript-Pixel erstellen, um beide Arten von Nutzerereignissen aus Google Analytics-Quellen importieren zu können:

      • searchQuery, das aus dem Parameter search_term oder aus view_search_results-Ereignissen gelesen wird, wird entweder aus hits.page.searchKeyword oder aus hits.customVariables.customVarValue abgeleitet, wenn hits.customVariables.customVarName searchQuery ist.
      • Die Produktimpression productDetails, die aus dem Parameter items des Ereignisses view_item_list gelesen wird, stammt aus hits.product, wenn hits.product.isImpressions den Wert TRUE hat.

3. Prüfen Sie die Konsistenz der Artikel-IDs zwischen dem hochgeladenen Katalog und der Analytics 360-Nutzerereignistabelle.

   Verwenden Sie die Produkt-ID aus der Spalte hits.product.productSKU in der BigQuery-Tabellenvorschau und verwenden Sie die Methode product.get, um sicherzustellen, dass sich das gleiche Produkt in Ihrem hochgeladenen Katalog befindet.

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/tmp/my-key.json
   
      curl \
        -v \
        -X GET \
        -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
        -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
        "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/default_branch/products/PRODUCT_ID"

Analytics 360-Ereignisse importieren

Sie können Google Analytics 360-Ereignisse über die Commerce-Konsole oder die userEvents.import-Methode importieren.

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/tmp/my-key.json
curl \\
  -v \\
  -X POST \\
  -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \\
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \\
  "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/userEvents:import" \\
  --data '{
    "inputConfig": {
      "bigQuerySource": {
        "datasetId": "some_ga360_export_dataset",
        "tableId": "ga_sessions_YYYYMMDD",
        "dataSchema": "user_event_ga360"
    }
  }
}'

public static String importUserEventsFromBigQuerySource()
    throws IOException, InterruptedException, ExecutionException {
  UserEventServiceClient userEventsClient = getUserEventServiceClient();

  BigQuerySource bigQuerySource = BigQuerySource.newBuilder()
      .setProjectId(PROJECT_ID)
      .setDatasetId(DATASET_ID)
      .setTableId(TABLE_ID)
      .setDataSchema("user_event")
      .build();

  UserEventInputConfig inputConfig = UserEventInputConfig.newBuilder()
      .setBigQuerySource(bigQuerySource)
      .build();

  ImportUserEventsRequest importRequest = ImportUserEventsRequest.newBuilder()
      .setParent(DEFAULT_CATALOG_NAME)
      .setInputConfig(inputConfig)
      .build();

  String operationName = userEventsClient
      .importUserEventsAsync(importRequest).getName();

  userEventsClient.shutdownNow();
  userEventsClient.awaitTermination(2, TimeUnit.SECONDS);

  return operationName;
}

Analytics 360-Startseitenaufrufe mit BigQuery importieren

In Analytics 360 werden Ereignisse für die Startseitenansicht nicht von anderen Ereignissen für Seitenaufrufe unterschieden. Das bedeutet, dass Ereignisse vom Typ „home-page-view“ nicht als Ereignisse mit den anderen Ereignistypen (z. B. „detail-page-view“) in Google Analytics 360-Ereignisse importieren importiert werden.

Im Folgenden wird beschrieben, wie Sie Ereignisse für Aufrufe der Startseite aus Ihren Analytics 360-Daten extrahieren und in Vertex AI Search for Commerce importieren. Dazu werden die Aufrufe der Startseite (identifiziert durch den Startseitenpfad) in eine neue BigQuery-Tabelle extrahiert und dann Daten aus dieser neuen Tabelle in Vertex AI Search for Commerce importiert.

So importieren Sie Ereignisse vom Typ „Seitenaufruf der Startseite“ aus Analytics 360 in Vertex AI Search for Commerce:

1. Erstellen Sie ein BigQuery-Dataset oder sorgen Sie dafür, dass Sie ein BigQuery-Dataset haben, dem Sie eine Tabelle hinzufügen können.

   Dieses Dataset kann sich in Ihrem Vertex AI Search for Commerce-Projekt oder in dem Projekt befinden, in dem sich Ihre Analytics 360-Daten befinden. Dies ist das Zieldataset, in das Sie die Ereignisse vom Typ „Homepage-Aufruf“ aus Analytics 360 kopieren.

2. So erstellen Sie eine BigQuery-Tabelle im Dataset:

   1. Ersetzen Sie die Variablen im folgenden SQL-Code so:

      • target_project_id::Das Projekt, in dem sich das Dataset aus Schritt 1 befindet.

      • target_dataset::Der Dataset-Name aus Schritt 1.

      CREATE TABLE TARGET_PROJECT_ID.TARGET_DATASET.ga_homepage (
       eventType STRING NOT NULL,
       visitorId STRING NOT NULL,
       userId STRING,
       eventTime STRING NOT NULL
      );

   2. Kopieren Sie das SQL-Codebeispiel.

   3. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite „BigQuery“.

      Zur Seite "BigQuery"

   4. Wählen Sie das Zielprojekt aus, falls es noch nicht ausgewählt ist.

   5. Fügen Sie das SQL-Codebeispiel in den Bereich Editor ein.

   6. Klicken Sie auf play_circle Ausführen und warten Sie, bis die Abfrage ausgeführt wurde.

   Wenn Sie diesen Code ausführen, wird eine Tabelle im Format target_project_id:target_dataset.ga_homepage_YYYYMMDD erstellt, z. B. my-project:view_events.ga_homepage_20230115.

3. Kopieren Sie die Ereignisse der Analytics 360-Startseitenansicht aus Ihrer Analytics 360-Datentabelle in die Tabelle, die Sie im vorherigen Schritt 2 erstellt haben.

   1. Ersetzen Sie die Variablen im folgenden SQL-Beispielcode so:

      • source_project_id::Die ID des Projekts, das die Analytics 360-Daten in einer BigQuery-Tabelle enthält.

      • source_dataset::Das Dataset im Quellprojekt, das die Analytics 360-Daten in einer BigQuery-Tabelle enthält.

      • source_table::Die Tabelle im Quellprojekt, die die Analytics 360-Daten enthält.

      • target_project_id::dieselbe Zielprojekt-ID wie im vorherigen Schritt 2.

      • target_dataset::Dasselbe Ziel-Dataset wie im vorherigen Schritt 2.

      • path:Dies ist der Pfad zur Startseite. Normalerweise ist dies /, z. B. example.com/ für die Startseite. Wenn die Startseite jedoch examplepetstore.com/index.html ist, lautet der Pfad /index.html.

      INSERT INTO `TARGET_PROJECT_ID.TARGET_DATASET.ga_homepage(eventType,visitorId,userID,eventTime)`
      
      SELECT
        "home-page-view" as eventType,
        clientId as visitorId,
        userId,
        CAST(FORMAT_TIMESTAMP("%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ",TIMESTAMP_SECONDS(visitStartTime)) as STRING) AS eventTime
      
      FROM
        `SOURCE_PROJECT_ID.SOURCE_DATASET.SOURCE_TABLE`, UNNEST(hits) as hits
      
      WHERE hits.page.pagePath = "PATH" AND visitorId is NOT NULL;

   2. Kopieren Sie das SQL-Codebeispiel.

   3. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite „BigQuery“.

      Zur Seite "BigQuery"

   4. Wählen Sie das Zielprojekt aus, falls es noch nicht ausgewählt ist.

   5. Fügen Sie das SQL-Codebeispiel in den Bereich Editor ein.

   6. Klicken Sie auf play_circle Ausführen und warten Sie, bis die Abfrage ausgeführt wurde.

4. Folgen Sie der Anleitung unter Nutzerereignisse aus BigQuery importieren, um die Ereignisse vom Typ „home-page-view“ aus der Zieltabelle zu importieren. Wenn Sie das Schema während des Imports in der Konsole auswählen, wählen Sie Schema für Nutzerereignisse in Retail aus. Wenn Sie den Import über userEvents.import vornehmen, geben Sie user_event für den Wert dataSchema an.

5. Löschen Sie die Tabelle und das Dataset, die Sie in den Schritten 1 und 2 erstellt haben.

Google Analytics 4-Nutzerereignisse mit BigQuery importieren

Sie können Google Analytics 4-Nutzerereignisse importieren, wenn Sie Google Analytics 4 in BigQuery integriert haben und Google Analytics-E-Commerce verwenden.

In den folgenden Verfahren wird davon ausgegangen, dass Sie mit der Verwendung von BigQuery und Google Analytics 4 vertraut sind.

Hinweise

Bevor Sie mit den nächsten Schritten beginnen, müssen Sie Folgendes tun:

• Sie verwenden Google Analytics E-Commerce.
• Sie haben BigQuery mit Google Analytics 4 verknüpft.

Datenquelle prüfen

So bereiten Sie Ihre Nutzerereignisdaten für den Import vor:

Eine Tabelle mit den Google Analytics 4-Feldern, die von Vertex AI Search for Commerce verwendet werden, und den entsprechenden Vertex AI Search for Commerce-Feldern finden Sie unter Google Analytics 4-Felder für Nutzerereignisse.

Eine Liste aller Google Analytics-Ereignisparameter finden Sie in der Referenzdokumentation zu Google Analytics-Ereignissen.

1. Achten Sie darauf, dass die zu importierenden Nutzerereignisdaten in einer BigQuery-Tabelle, auf die Sie Zugriff haben, korrekt formatiert sind.

   • Das Dataset sollte den Namen analytics_PROPERTY_ID haben.
   • Die Tabelle sollte den Namen events_YYYYMMDD haben.

   Informationen zu den Tabellennamen und zum Format finden Sie in der Google Analytics-Dokumentation.

2. Wählen Sie in der BigQuery Google Cloud -Konsole im Bereich Explorer das Dataset aus und suchen Sie nach der Tabelle mit den Nutzerereignissen, die Sie importieren möchten.

   Prüfen Sie, ob:

   1. Die Spalte event_params.key hat einen currency-Schlüssel und der zugehörige Stringwert ist ein gültiger Währungscode.

   2. Wenn Sie search-Ereignisse importieren möchten, prüfen Sie, ob die Spalte event.event_params.key einen search_term-Schlüssel und einen zugehörigen Wert enthält.

      Für Vertex AI Search for Commerce sind sowohl searchQuery als auch productDetails erforderlich, um eine Liste mit Suchergebnissen zurückzugeben. In Google Analytics 4 werden Suchanfragen und Produktimpressionen jedoch nicht in einem einzigen Ereignis gespeichert. Damit Vertex AI Search for Commerce funktioniert, müssen Sie ein Tag in der Datenschicht oder über ein JavaScript-Pixel erstellen, um beide Arten von Nutzerereignissen aus Google Analytics-Quellen importieren zu können:

      • searchQuery, die aus dem Parameter search_term oder aus view_search_results-Ereignissen gelesen wird.
      • productDetails: Der Produkt-Impression, der aus dem Parameter items des Ereignisses view_item_list gelesen wird.

      Informationen zu search in Google Analytics 4 finden Sie in der Google Analytics-Dokumentation unter search.

3. Prüfen Sie die Konsistenz der Artikel-IDs zwischen dem hochgeladenen Katalog und der Google Analytics 4-Nutzerereignistabelle.

   Wenn Sie prüfen möchten, ob ein Produkt in der Google Analytics 4-Nutzertabelle auch in Ihrem hochgeladenen Katalog vorhanden ist, kopieren Sie eine Produkt-ID aus der Spalte event.items.item_id in der BigQuery-Tabellenvorschau und verwenden Sie die Methode product.get, um zu prüfen, ob diese Produkt-ID in Ihrem hochgeladenen Katalog vorhanden ist.

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/tmp/my-key.json
   
      curl \
        -v \
        -X GET \
        -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
        -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
        "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/default_branch/products/PRODUCT_ID"

Google Analytics 4-Ereignisse importieren

Sie können Google Analytics 4-Ereignisse über die Search for Commerce Console oder die userEvents.import-Methode importieren.

Die Konsole verwenden

1. Rufen Sie in der Search for Commerce Console die Seite Daten auf.
   
   Zur Seite „Daten“
2. Klicken Sie auf Importieren, um das Feld Daten importieren zu öffnen.
3. Wählen Sie Nutzerereignisse aus.
4. Wählen Sie BigQuery als Datenquelle aus.

5. Wählen Sie das Datenschema aus.

   • Google Analytics 4: Für Google Analytics 4-Ereignisse verwenden.
   • Google Analytics 360: Für Google Analytics 360-Ereignisse verwenden, es sei denn, Sie importieren nur Startseitenaufrufe aus Google Analytics 360. In diesem Fall verwenden Sie das Schema für Einzelhandelsnutzerereignisse.
   • Schema für Nutzerereignisse im Einzelhandel: Damit lassen sich Ereignisse aus anderen Quellen als Google Analytics importieren und nur Startseitenaufrufe aus Google Analytics 360 importieren.
6. Geben Sie die BigQuery-Tabelle an, wo sich die Daten befinden.
7. Optional: Geben Sie den Speicherort eines Cloud Storage-Bucket in Ihrem Projekt als temporären Speicherort für Ihre Daten ein.
   Wenn kein Speicherort angegeben ist, wird ein Standardspeicherort verwendet. Wenn Sie einen Speicherort angeben, müssen sich BigQuery und der Cloud Storage-Bucket in derselben Region befinden.
8. Optional: Geben Sie unter Erweiterte Optionen einblenden den Speicherort eines Cloud Storage-Bucket in Ihrem Projekt als temporären Speicherort für Ihre Daten ein.
   
   Wenn keine Angabe erfolgt, wird ein Standardspeicherort verwendet. Wenn Sie einen Speicherort angeben, müssen sich BigQuery und der Cloud Storage-Bucket in derselben Region befinden.
9. Klicken Sie auf Importieren.

API verwenden

Importieren Sie die Nutzerereignisse, indem Sie die Daten für die Ereignisse in den Aufruf der Methode userEvents.import aufnehmen. userEvents.import API-Referenz ansehen

Verwenden Sie für dataSchema den Wert user_event_ga4.

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/tmp/my-key.json
curl \\
  -v \\
  -X POST \\
  -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \\
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \\
  "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/userEvents:import" \\
  --data '{
    "inputConfig": {
      "bigQuerySource": {
        "projectId": "PROJECT_ID",
        "datasetId": "DATASET_ID",
        "tableId": "TABLE_ID",
        "dataSchema": "user_event_ga4"
    }
  }
}'

Nutzerereignisse inline importieren

Sie können Nutzerereignisse inline importieren, indem Sie die Daten für die Ereignisse in Ihren Aufruf der Methode userEvents.import aufnehmen.

Der einfachste Weg dafür ist, Ihre Nutzerereignisdaten in eine JSON-Datei einzufügen und diese in curl bereitzustellen.

Informationen zu den Formaten der Nutzerereignistypen finden Sie unter Nutzerereignisse.

public static String importUserEventsFromInlineSource(
    List<UserEvent> userEventsToImport)
    throws IOException, InterruptedException, ExecutionException {
  UserEventServiceClient userEventsClient = getUserEventServiceClient();

  UserEventInlineSource inlineSource = UserEventInlineSource.newBuilder()
      .addAllUserEvents(userEventsToImport)
      .build();

  UserEventInputConfig inputConfig = UserEventInputConfig.newBuilder()
      .setUserEventInlineSource(inlineSource)
      .build();

  ImportUserEventsRequest importRequest = ImportUserEventsRequest.newBuilder()
      .setParent(DEFAULT_CATALOG_NAME)
      .setInputConfig(inputConfig)
      .build();

  String operationName = userEventsClient
      .importUserEventsAsync(importRequest).getName();

  userEventsClient.shutdownNow();
  userEventsClient.awaitTermination(2, TimeUnit.SECONDS);

  return operationName;
}

Historische Katalogdaten

Sie können auch Katalogdaten importieren, die in Ihren bisherigen Nutzerereignissen angezeigt werden. Diese Katalogdaten können hilfreich sein, da frühere Produktinformationen zur Anreicherung der Erfassung von Nutzerereignissen verwendet werden können, was wiederum die Modellgenauigkeit verbessern kann.

Weitere Informationen finden Sie unter Historische Katalogdaten importieren.

Importierte Ereignisse ansehen

Messwerte zur Ereignisintegration finden Sie in der Search for Commerce-Konsole auf der Seite Daten auf dem Tab Ereignisse. Auf dieser Seite werden alle Ereignisse angezeigt, die im letzten Jahr geschrieben oder importiert wurden. Nach erfolgreicher Datenaufnahme kann es bis zu 24 Stunden dauern, bis Messwerte angezeigt werden.

Zur Seite "Daten"

Nächste Schritte

• Nutzerereignisse aufzeichnen
• Nutzerereignisse verwalten