Vertex AI Search for retail 已更名為 Vertex AI Search for commerce。我們會更新內容，反映新的品牌形象。

本頁面由 Cloud Translation API 翻譯而成。

匯入歷來使用者事件

本頁面說明如何將過去的事件資料大量匯入商家適用的 Vertex AI Search。訓練模型需要使用者事件資料。設定即時事件記錄後，可能需要相當長的時間，才能記錄足夠的使用者事件資料來訓練模型。匯入歷來資料可加快程序。

本頁的匯入程序適用於建議和搜尋。匯入資料後，這兩項服務都能使用這些事件，因此如果您同時使用這兩項服務，就不需要重複匯入相同資料。

你可以從以下來源匯入活動：

Cloud Storage。
BigQuery。
Google Analytics 360 事件的 BigQuery。
Google Analytics 4 事件的 BigQuery。
使用 userEvents.import 方法內嵌事件。

一般入門提示

確認資料已從 Google Analytics 4 完整匯入至 BigQuery。
在控制台中查看匯入狀態，並參閱偵錯或錯誤資料進行疑難排解。
匯入歷來的使用者事件資料前，請先參閱記錄使用者事件的最佳做法，以及本頁的「事前準備」一節。
匯入歷史目錄資料可進一步強化使用者事件，並提升模型準確度。

教學課程

這些教學課程說明如何從各種來源匯入使用者事件。

從 Cloud Storage 匯入事件

本教學課程說明如何從 Cloud Storage 匯入使用者事件。

如要直接在 Cloud Shell 編輯器中按照逐步指南操作，請按一下「Guide me」(逐步引導)：

逐步引導

從 BigQuery 匯入事件

本教學課程說明如何從 BigQuery 匯入使用者事件。

如要直接在 Cloud Shell 編輯器中按照逐步指南操作，請按一下「Guide me」(逐步引導)：

逐步引導

內嵌匯入事件

本教學課程說明如何以內嵌方式匯入使用者事件資料。

如要直接在 Cloud Shell 編輯器中按照逐步指南操作，請按一下「Guide me」(逐步引導)：

逐步引導

事前準備

為避免匯入錯誤，並確認有足夠的資料可產生良好結果，請先查看下列資訊，再匯入使用者事件。

請參閱記錄使用者事件的最佳做法。
使用者事件格式會因使用者事件類型而異。如要瞭解為每個事件類型建立資料表的格式，請參閱「使用者事件類型和範例結構定義」。
建議和搜尋功能有不同的最低資料門檻。請確認使用者事件符合您打算使用的服務需求：
- 如需搜尋和推薦內容的規定，請參閱「使用者事件規定和最佳做法」。
- 如果您使用推薦模型，請參閱「使用者事件資料規定」，瞭解您打算使用的推薦模型類型和最佳化目標，以及其他相關規定。

匯入事件注意事項

本節說明可用於批次匯入過往使用者事件的方法、各方法的適用時機，以及部分限制。

Cloud Storage	說明	從 Cloud Storage bucket 中載入的檔案匯入 JSON 格式的資料。每個檔案的大小不得超過 2 GB，一次最多可匯入 100 個檔案。您可以使用 Google Cloud 控制台或 curl 匯入。使用 `Product` JSON 資料格式，可自訂屬性。
	使用時機	如果需要單一步驟載入大量資料。
	限制	如果資料位於 Google Analytics 或 Merchant Center，只能匯出至 BigQuery，且必須額外將資料匯入 Cloud Storage。
BigQuery	說明	從先前載入的 BigQuery 資料表匯入資料，該資料表使用 Vertex AI Search for Commerce 結構定義。可使用 Google Cloud 控制台或 curl 執行。
	使用時機	如果您也使用分析或預先處理事件資料，再匯入資料。
	限制	需要額外步驟，建立對應至 Vertex AI Search for Commerce 結構定義的 BigQuery 資料表。如果使用者事件量很大，也請注意，BigQuery 的資源成本比 Cloud Storage 高。
將 BigQuery 連結至 Analytics 360	說明	將 Analytics 360 的現有資料匯入 Vertex AI Search for Commerce。
	使用時機	如果您使用 Analytics 360，並追蹤建議或搜尋的轉換。無須額外對應結構定義。
	限制	僅提供部分屬性，因此無法使用某些進階的 Vertex AI Search for Commerce 功能。如果您打算使用搜尋功能，就必須在 Google Analytics 中追蹤曝光次數。
搭配 Google Analytics 4 使用 BigQuery	說明	將 Google Analytics 4 的現有資料匯入商家適用的 Vertex AI Search。
	使用時機	如果您使用 Google Analytics 4，並追蹤最佳化建議或搜尋的轉換。無須額外對應結構定義。
	限制	僅提供部分屬性，因此無法使用某些進階的 Vertex AI Search for Commerce 功能。如果您打算使用搜尋功能，請設定事件參數鍵/值組合以進行追蹤；建議使用的鍵為 `search_query`。
內嵌匯入	說明	透過呼叫 `userEvents.import` 方法匯入。
	使用時機	如要將所有驗證作業限制於後端來提高隱私性，並使用後端匯入功能。
	限制	通常比匯入網站複雜。

從 Cloud Storage 匯入使用者事件

使用 Google Cloud 控制台或 userEvents.import 方法，從 Cloud Storage 匯入使用者事件。

主控台

前往「Search for commerce」控制台的「資料」頁面。

前往「資料」頁面
按一下「匯入」開啟「匯入資料」面板。
選擇「使用者事件」。
選取「Google Cloud Storage」做為資料來源。
選擇「零售使用者事件結構定義」做為結構定義。
輸入資料的 Cloud Storage 位置。
按一下「匯入」。

curl

請使用 userEvents.import 方法匯入使用者事件。

建立匯入輸入參數的資料檔案。使用 GcsSource 物件指向 Cloud Storage bucket。

你可以提供多個檔案，或只提供一個檔案。
- INPUT_FILE：Cloud Storage 中的一或多個檔案，內含使用者事件資料。如需各使用者事件類型格式的範例，請參閱「關於使用者事件」。請確認每個使用者事件都位於單一行，且沒有換行符。
- ERROR_DIRECTORY：Cloud Storage 目錄，用於存放匯入作業的錯誤資訊。
輸入檔案欄位的格式必須為「gs://<bucket>/<path-to-file>/」。錯誤目錄的格式必須為 gs://<bucket>/<folder>/。如果錯誤目錄不存在，商家適用的 Vertex AI Search 會建立該目錄。值區必須已存在。
```
{
"inputConfig":{
 "gcsSource": {
   "inputUris": ["INPUT_FILE_1", "INPUT_FILE_2"],
  },
  "errorsConfig":{"gcsPrefix":"ERROR_DIRECTORY"}
}
```

如要匯入目錄資訊，請向 userEvents:import REST 方法發出 POST 要求，並提供資料檔案名稱。

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/tmp/my-key.json

curl -X POST \
     -v \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
     --data @./DATA_FILE.json \
  "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/userEvents:import"
  }
}'

從 BigQuery 匯入使用者事件

使用 Google Cloud 控制台或 userEvents.import 方法，從 BigQuery 匯入使用者事件。

設定 BigQuery 存取權

請按照「設定 BigQuery 資料集的存取權」中的操作說明，為 Vertex AI Search for commerce 服務帳戶授予最低的 BigQuery 使用者角色，確保匯入作業順利完成，並為 BigQuery 資料集授予額外的 BigQuery 資料編輯者角色。BigQuery 資料擁有者角色並非必要。

從 BigQuery 匯入使用者事件

您可以使用 Google 搜尋的商家控制台或 userEvents.import 方法匯入使用者事件。

主控台

前往「Search for commerce」控制台的「資料」頁面。

前往「資料」頁面
按一下「匯入」開啟「匯入資料」面板。
選擇「使用者事件」。
選取「BigQuery」BigQuery做為資料來源。
選取資料架構。
- Google Analytics 4：用於 Google Analytics 4 事件。
- Google Analytics 360：用於 Google Analytics 360 事件，除非您只從 Google Analytics 360 匯入首頁瀏覽事件 (在這種情況下，請使用零售業使用者事件結構定義)。
- 零售業使用者事件結構定義：用於從 Google Analytics 以外的來源匯入事件，以及僅從 Google Analytics 360 匯入首頁瀏覽事件。
輸入資料所在的 BigQuery 資料表。
選用：在專案中輸入 Cloud Storage bucket 的位置，做為資料的暫時位置。
如未指定，系統會使用預設位置。您指定的 BigQuery 和 Cloud Storage 值區必須位於同一區域。
選用：在「顯示進階選項」下方，輸入專案中 Cloud Storage bucket 的位置，做為資料的暫時位置。

如未指定，系統會使用預設位置。您指定的 BigQuery 和 Cloud Storage 值區必須位於同一區域。
按一下「匯入」。

curl

在對 userEvents.import 方法的呼叫中加入事件資料，即可匯入使用者事件。請參閱 userEvents.import API 參考資料。

為 dataSchema 指定的值取決於您要匯入的內容：

user_event_ga4：用於 Google Analytics 4 事件。
user_event_ga360：用於 Google Analytics 360 事件，除非您只從 Google Analytics 360 匯入首頁瀏覽次數 (在這種情況下，請使用 user_event)。
user_event：用於從 Google Analytics 以外的來源匯入事件，以及僅從 Google Analytics 360 匯入首頁瀏覽事件。

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"
  }
}
}'

使用 BigQuery 匯入 Analytics 360 使用者事件

如果您已將 Analytics 360 與 BigQuery 整合，並使用強化電子商務，即可匯入 Analytics 360 使用者事件。

下列程序假設您熟悉如何使用 BigQuery 和 Analytics 360。

事前準備

繼續下一個步驟前，請確認下列事項：

您使用加強型電子商務。
您已將 BigQuery 連結至 Analytics 360。

檢查資料來源

請確認您要匯入的使用者事件資料格式正確，且位於您有權存取的 BigQuery 資料表中。

請確認資料表名稱為「project_id:ga360_export_dataset.ga_sessions_YYYYMMDD」。

如要進一步瞭解資料表格式和命名方式，請參閱 Google Analytics 說明文件。
在 BigQuery Google Cloud 控制台中，從「Explorer」面板選取資料表，即可預覽資料表。

請確認下列事項：
1. clientId 欄具有有效值，例如 123456789.123456789。
  
  請注意，這個值與完整的 _ga Cookie 值不同 (格式如 GA1.3.123456789.123456789)。
2. 「hits.transaction.currencyCode」欄含有有效貨幣代碼。
  
  注意： 商家適用的 Vertex AI Search purchase-complete 事件類型需要貨幣代碼。如果您要匯入購買事件 (部分 Vertex AI Search for Commerce 模型需要這類事件)，請更新加強型電子商務報表，加入幣別代碼。
3. 如果您打算匯入 search 事件，請確認資料中是否包含 hits.page.searchKeyword 或 hits.customVariable.searchQuery 欄。
  
  雖然 Vertex AI Search for commerce 需要 searchQuery 和 productDetails 才能傳回搜尋結果清單，但 Analytics 360 不會在一個事件中同時儲存搜尋查詢和產品曝光。如要使用 Vertex AI Search for Commerce，您需要在資料層建立代碼或 JavaScript 像素，才能從 Google Analytics 來源匯入兩種使用者事件：
  - (從 search_term 參數或 view_search_results 事件讀取)，衍生自 hits.page.searchKeyword 或 hits.customVariables.customVarValue (如果 hits.customVariables.customVarName 為 searchQuery)。searchQuery
  - productDetails，即從 view_item_list 事件的 items 參數讀取的產品曝光，如果 hits.product.isImpressions 為 TRUE，則取自 hits.product。

檢查上傳的目錄和 Analytics 360 使用者事件資料表中的商品 ID 是否一致。

使用 BigQuery 表格預覽畫面中 hits.product.productSKU 欄的任何產品 ID，透過 product.get 方法確認上傳的目錄中是否包含相同產品。

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"

匯入 Analytics 360 事件

您可以使用「搜尋商務」控制台或 userEvents.import 方法，匯入 Google Analytics 360 事件。

控制台

前往「Search for commerce」控制台的「資料」頁面。

前往「資料」頁面
按一下「匯入」開啟「匯入資料」面板。
選擇「使用者事件」。
選取「BigQuery」BigQuery做為資料來源。
選取資料架構。
- Google Analytics 4：用於 Google Analytics 4 事件。
- Google Analytics 360：用於 Google Analytics 360 事件，除非您只從 Google Analytics 360 匯入首頁瀏覽事件 (在這種情況下，請使用零售業使用者事件結構定義)。
- 零售業使用者事件結構定義：用於從 Google Analytics 以外的來源匯入事件，以及僅從 Google Analytics 360 匯入首頁瀏覽事件。
輸入資料所在的 BigQuery 資料表。
選用：在專案中輸入 Cloud Storage bucket 的位置，做為資料的暫時位置。
如未指定，系統會使用預設位置。您指定的 BigQuery 和 Cloud Storage 值區必須位於同一區域。
選用：在「顯示進階選項」下方，輸入專案中 Cloud Storage bucket 的位置，做為資料的暫時位置。

如未指定，系統會使用預設位置。您指定的 BigQuery 和 Cloud Storage 值區必須位於同一區域。
按一下「匯入」。

REST

在對 userEvents.import 方法的呼叫中加入事件資料，即可匯入使用者事件。

請將 dataSchema 替換為 user_event_ga360 值。

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"
    }
  }
}'

Java

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;
}

使用 BigQuery 匯入 Analytics 360 首頁瀏覽次數

在 Analytics 360 中，系統不會區分首頁瀏覽事件和其他網頁瀏覽事件。也就是說，在「匯入 Analytics 360 事件」中，系統不會將首頁瀏覽事件與其他事件類型 (例如詳細資料頁面瀏覽) 一併匯入為事件。

下列程序說明如何從 Analytics 360 資料中擷取首頁瀏覽事件，並匯入 Vertex AI Search for commerce。簡而言之，做法是將使用者對首頁的瀏覽記錄 (以首頁路徑識別) 擷取至新的 BigQuery 資料表，然後將該資料表中的資料匯入商家適用的 Vertex AI Search。

如要將 Analytics 360 的首頁瀏覽事件匯入商家適用的 Vertex AI Search，請按照下列步驟操作：

建立 BigQuery 資料集，或確認您有可新增資料表的 BigQuery 資料集。

這個資料集可以位於商家適用的 Vertex AI Search 專案，也可以位於 Analytics 360 資料所在的專案。這是目標資料集，您會將 Analytics 360 首頁瀏覽事件複製到這個資料集。
在資料集中建立 BigQuery 資料表，步驟如下：
1. 請按照下列方式，替換下列 SQL 程式碼中的變數。
  - target_project_id:步驟 1 中的資料集所在專案。
  - target_dataset:步驟 1 中的資料集名稱。
```
CREATE TABLE TARGET_PROJECT_ID.TARGET_DATASET.ga_homepage (
 eventType STRING NOT NULL,
 visitorId STRING NOT NULL,
 userId STRING,
 eventTime STRING NOT NULL
);
```
2. 複製 SQL 程式碼範例。
3. 在 Google Cloud 控制台中開啟 BigQuery 頁面。
  
  前往 BigQuery 頁面
4. 如果尚未選取，請選取目標專案。
5. 在「Editor」(編輯器) 窗格中，貼上 SQL 程式碼範例。
6. 按一下「執行」，然後等待查詢執行完畢。
執行這段程式碼會建立 target_project_id:target_dataset.ga_homepage_YYYYMMDD 格式的表格，例如 my-project:view_events.ga_homepage_20230115。
將 Analytics 360 首頁瀏覽事件從 Analytics 360 資料表複製到上一個步驟 2 建立的資料表。
1. 請按照下列方式，替換下列 SQL 範例程式碼中的變數：
  - source_project_id:含有 BigQuery 表格中 Analytics 360 資料的專案 ID。
  - source_dataset:來源專案中的資料集，內含 BigQuery 資料表中的 Analytics 360 資料。
  - source_table:來源專案中包含 Analytics 360 資料的資料表。
  - target_project_id:與上述步驟 2 中的目標專案 ID 相同。
  - target_dataset:與上述步驟 2 中的目標資料集相同。
  - 路徑：這是首頁的路徑。通常是 /，例如首頁是 example.com/。不過，如果首頁類似 examplepetstore.com/index.html，路徑就會是 /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. 複製 SQL 程式碼範例。
3. 在 Google Cloud 控制台中開啟 BigQuery 頁面。
  
  前往 BigQuery 頁面
4. 如果尚未選取，請選取目標專案。
5. 在「Editor」(編輯器) 窗格中，貼上 SQL 程式碼範例。
6. 按一下「執行」，然後等待查詢執行完畢。
按照「從 BigQuery 匯入使用者事件」一文中的操作說明，從目標資料表匯入首頁瀏覽事件。選取結構定義時，如果使用管理中心匯入，請選取「零售使用者事件結構定義」；如果使用 userEvents.import 匯入，請為 dataSchema 值指定 user_event。
刪除您在步驟 1 和 2 中建立的資料表和資料集。

透過 BigQuery 匯入 Google Analytics 4 使用者事件

如果您已將 Google Analytics 4 與 BigQuery 整合，並使用 Google Analytics 電子商務，即可匯入 Google Analytics 4 使用者事件。

下列程序假設您熟悉如何使用 BigQuery 和 Google Analytics 4。

事前準備

繼續下一個步驟前，請確認下列事項：

你正在使用 Google Analytics 電子商務。
您已將 BigQuery 連結至 Google Analytics 4。

檢查資料來源

如要確保使用者事件資料已準備就緒，可供匯入，請按照這些步驟操作。

如需 Vertex AI Search for commerce 使用的 Google Analytics 4 欄位，以及這些欄位對應的 Vertex AI Search for commerce 欄位表格，請參閱「Google Analytics 4 使用者事件欄位」。

如要查看所有 Google Analytics 事件參數，請參閱「Google Analytics 事件參考資料」一文。

請確認您要匯入的使用者事件資料格式正確，且位於您有權存取的 BigQuery 資料表中。
- 資料集應命名為 analytics_PROPERTY_ID。
- 資料表應命名為 events_YYYYMMDD。
如要瞭解資料表名稱和格式，請參閱 Google Analytics 說明文件。
在 BigQuery Google Cloud 控制台中，從「Explorer」面板選取資料集，然後找出要匯入的使用者事件資料表。

請確認下列事項：
1. event_params.key 欄有 currency 鍵，且相關聯的字串值為有效貨幣代碼。
  
  注意： 商家適用的 Vertex AI Search purchase-complete 事件類型需要貨幣代碼。如要匯入購買事件 (部分 Vertex AI Search for Commerce 模型需要這類事件)，請更新事件報表，加入幣別代碼。
2. 如果您打算匯入 search 事件，請確認 event.event_params.key 欄有 search_term 鍵和相關聯的值。
  
  雖然 Vertex AI Search for commerce 需要 searchQuery 和 productDetails 傳回搜尋結果清單，但 Google Analytics 4 不會在一個事件中同時儲存搜尋查詢和產品曝光次數。如要使用 Vertex AI Search for Commerce，您需要在資料層或 JavaScript 像素中建立代碼，才能從 Google Analytics 來源匯入兩種使用者事件：
  - searchQuery，可從 search_term 參數或 view_search_results 事件讀取。
  - productDetails，即從 view_item_list 事件的 items 參數讀取的產品曝光。
  如要瞭解 Google Analytics 4 中的 search，請參閱 Google Analytics 說明文件中的search。

檢查上傳的目錄和 Google Analytics 4 使用者事件資料表中的商品 ID 是否一致。

如要確認 Google Analytics 4 使用者資料表中的產品也位於上傳的目錄中，請從 BigQuery 資料表預覽畫面中的 event.items.item_id 欄複製產品 ID，並使用 product.get 方法檢查該產品 ID 是否位於上傳的目錄中。

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"

匯入 Google Analytics 4 事件

您可以透過「搜尋商務控制台」或 userEvents.import 方法匯入 Google Analytics 4 事件。

使用控制台

前往「Search for commerce」控制台的「資料」頁面。

前往「資料」頁面
按一下「匯入」開啟「匯入資料」面板。
選擇「使用者事件」。
選取「BigQuery」BigQuery做為資料來源。
選取資料架構。
- Google Analytics 4：用於 Google Analytics 4 事件。
- Google Analytics 360：用於 Google Analytics 360 事件，除非您只從 Google Analytics 360 匯入首頁瀏覽事件 (在這種情況下，請使用零售業使用者事件結構定義)。
- 零售業使用者事件結構定義：用於從 Google Analytics 以外的來源匯入事件，以及僅從 Google Analytics 360 匯入首頁瀏覽事件。
輸入資料所在的 BigQuery 資料表。
選用：在專案中輸入 Cloud Storage bucket 的位置，做為資料的暫時位置。
如未指定，系統會使用預設位置。您指定的 BigQuery 和 Cloud Storage 值區必須位於同一區域。
選用：在「顯示進階選項」下方，輸入專案中 Cloud Storage bucket 的位置，做為資料的暫時位置。

如未指定，系統會使用預設位置。您指定的 BigQuery 和 Cloud Storage 值區必須位於同一區域。
按一下「匯入」。

使用 API

在對 userEvents.import 方法的呼叫中加入事件資料，即可匯入使用者事件。請參閱 userEvents.import API 參考資料。

請將 dataSchema 替換為 user_event_ga4 值。

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"
    }
  }
}'

內嵌匯入使用者事件

您可以在呼叫 userEvents.import 方法時加入事件資料，以內嵌方式匯入使用者事件。

最簡單的方法是將使用者事件資料放入 JSON 檔案，並提供給 curl。

如要瞭解使用者事件類型的格式，請參閱「關於使用者事件」。

curl

建立 JSON 檔案：

{
  "inputConfig": {
    "userEventInlineSource": {
      "userEvents": [
        \{
          "<userEvent1>"
        \},
        \{
          "<userEvent2>"
        \},
        \....
      \]
    \}
  }
}

呼叫 POST 方法：

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     --data @./data.json \
  "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/userEvents:import"

Java

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;
}

歷來目錄資料

您也可以匯入歷來使用者事件中顯示的目錄資料。這項目錄資料很有幫助，因為系統可使用過往的產品資訊來增補使用者事件擷取作業，進而提升模型準確度。

詳情請參閱「匯入歷來目錄資料」。

查看匯入的事件

在「Search for commerce」控制台的「資料」頁面中，查看事件整合指標。這個頁面會顯示去年寫入或匯入的所有事件。成功擷取資料後，最多可能需要 24 小時才會顯示指標。

前往「資料」頁面

後續步驟

開始記錄使用者事件。
管理使用者事件。

匯入歷來使用者事件 透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。

一般入門提示

教學課程

從 Cloud Storage 匯入事件

從 BigQuery 匯入事件

內嵌匯入事件

事前準備

匯入事件注意事項

從 Cloud Storage 匯入使用者事件

主控台

curl

從 BigQuery 匯入使用者事件

設定 BigQuery 存取權

從 BigQuery 匯入使用者事件

主控台

curl

使用 BigQuery 匯入 Analytics 360 使用者事件

事前準備

檢查資料來源

匯入 Analytics 360 事件

控制台

REST

Java

使用 BigQuery 匯入 Analytics 360 首頁瀏覽次數

透過 BigQuery 匯入 Google Analytics 4 使用者事件

事前準備

檢查資料來源

匯入 Google Analytics 4 事件

使用控制台

使用 API

內嵌匯入使用者事件

curl

Java

歷來目錄資料

查看匯入的事件

後續步驟

匯入歷來使用者事件