Informazioni sui modelli di suggerimento

Questa pagina descrive i modelli di suggerimenti con le relative configurazioni di pubblicazione e obiettivi di ottimizzazione predefiniti, le personalizzazioni disponibili e i tipi di evento supportati.

Introduzione

Quando ti registri per utilizzare Vertex AI Search for Commerce, collabori con l'assistenza di Vertex AI Search for Commerce per determinare i modelli di consigli e le personalizzazioni migliori da utilizzare per il tuo sito. I modelli e le personalizzazioni che utilizzi dipendono dalle tue esigenze aziendali e da dove prevedi di mostrare i consigli risultanti.

Quando richiedi consigli, fornisci il valore della configurazione di pubblicazione alla risorsa placement. Per informazioni dettagliate sull'utilizzo della risorsa placement per le configurazioni di pubblicazione e sul supporto dei posizionamenti, che in precedenza venivano utilizzati per inserire i modelli, consulta Informazioni sulle configurazioni di pubblicazione. La configurazione di pubblicazione determina quale modello viene utilizzato per restituire i consigli. Puoi anche filtrare i risultati.

Tipi di modello di suggerimento

Questi sono i tipi di modello di suggerimento:

Altri che ti potrebbero piacere

Il suggerimento Altri prodotti che potrebbero piacerti prevede il prossimo prodotto con cui è più probabile che un utente interagisca o che acquisterà. La previsione si basa sulla cronologia degli acquisti e delle visualizzazioni dell'utente e sulla pertinenza del prodotto candidato rispetto a un prodotto specificato corrente.

Obiettivo di ottimizzazione predefinito: percentuale di clic

Configurazione di pubblicazione predefinita:N/A

Personalizzazioni disponibili:

Pagine supportate per il deployment del modello:

Acquistati frequentemente insieme (espansione del carrello)

Il suggerimento Acquistati spesso insieme prevede gli articoli acquistati spesso insieme per un prodotto specifico nella stessa sessione di acquisto. Se viene visualizzato un elenco di prodotti, vengono previsti gli articoli acquistati spesso con quell'elenco.

Questo consiglio è utile quando l'utente ha già indicato l'intenzione di acquistare un determinato prodotto (o elenco di prodotti) e vuoi consigliare complementi (anziché sostituti). Questo suggerimento viene comunemente visualizzato nella pagina add-to-cart o nelle pagine del carrello acquisti o della lista dei regali (per l'espansione del carrello acquisti).

Obiettivo di ottimizzazione predefinito: entrate per sessione

Configurazione di pubblicazione predefinita:N/A

Personalizzazioni disponibili:

Pagine supportate per il deployment del modello:

Consigliate per te

Il suggerimento Consigliati per te prevede il prossimo prodotto con cui un utente interagirà o che acquisterà con maggiore probabilità, in base alla cronologia degli acquisti o delle visualizzazioni dell'utente e alle informazioni contestuali delle richieste, come i timestamp. Questo consiglio viene in genere utilizzato nella home page.

Consigliati per te può essere utile anche nelle pagine delle categorie. Una pagina di categoria è simile a una home page, tranne per il fatto che vengono visualizzati solo gli articoli di quella categoria. Puoi ottenere questo risultato utilizzando un modello standard Consigliati per te con tag di filtro. Ad esempio, puoi aggiungere tag di filtro personalizzati (corrispondenti a ogni pagina di categoria) agli articoli del catalogo. Quando invii la richiesta di previsione, imposta l'oggetto evento utente come category-page-view e specifica il tag di una pagina di categoria specifica nel campo filter. Vengono restituiti solo i risultati dei suggerimenti che corrispondono al tag di filtro richiesto. La diversità deve essere disabilitata in questo caso d'uso, perché può entrare in conflitto con i tag di filtro basati sulle categorie.

Obiettivo di ottimizzazione predefinito: percentuale di clic

Configurazione di pubblicazione predefinita:N/A

Personalizzazioni disponibili:

Pagine supportate per il deployment del modello:

  • Tutti

Acquista di nuovo

Il modello Acquista di nuovo incoraggia l'acquisto di articoli in base agli acquisti ricorrenti precedenti. Questo modello personalizzato prevede i prodotti che sono stati acquistati almeno una volta in precedenza e che vengono in genere acquistati con una cadenza regolare. L'intervallo in cui viene suggerito un prodotto dipende dal prodotto e dal visitatore del sito. I consigli di questo modello possono essere utilizzati su qualsiasi tipo di pagina.

Il modello Acquista di nuovo utilizza gli eventi utente di acquisto completato.

Il modello Acquista di nuovo non può essere ottimizzato.

Ti consigliamo di creare un solo modello Acquista di nuovo per progetto. Poiché i modelli Acquista di nuovo non sono personalizzabili, la creazione di più modelli Acquista di nuovo basati sugli stessi eventi utente non produce consigli diversi e può comportare costi inutili.

Obiettivo di ottimizzazione predefinito: N/A

Configurazione di pubblicazione predefinita:N/A

Personalizzazioni disponibili: N/A

Pagine supportate per il deployment del modello:

  • Tutti

In vendita

Il tipo di modello In promozione è un modello personalizzato basato sulle promozioni che può consigliare prodotti in promozione. Puoi utilizzare questo tipo di modello per incoraggiare gli utenti ad acquistare articoli scontati.

In genere viene utilizzato nella home page, nella pagina di aggiunta al carrello, nella pagina del carrello degli acquisti, nella pagina delle categorie e nella pagina dei dettagli.

Obiettivo di ottimizzazione predefinito: percentuale di clic

Configurazione di pubblicazione predefinita:N/A

Personalizzazioni disponibili:

Pagine supportate per il deployment del modello:

Visualizzate di recente

Il consiglio Visualizzati di recente non è in realtà un consiglio. Fornisce gli ID dei prodotti con cui l'utente o il visitatore ha interagito di recente, iniziando dai più recenti.

Obiettivo di ottimizzazione predefinito: N/A

Configurazione di pubblicazione predefinita: recently_viewed_default

Personalizzazioni disponibili: N/A

Pagine supportate per il deployment del modello:

  • Tutti

Ottimizzazione a livello di pagina

L'ottimizzazione a livello di pagina estende i consigli dall'ottimizzazione per un singolo riquadro dei consigli alla volta all'ottimizzazione per un'intera pagina con più riquadri. Il modello di ottimizzazione a livello di pagina seleziona automaticamente i contenuti di ogni pannello e determina l'ordine dei pannelli nella pagina.

Ad esempio, le home page sono in genere strutturate con prodotti organizzati in righe di gruppi correlati, come categorie, articoli di tendenza o prodotti visualizzati di recente. L'utilizzo del modello di ottimizzazione a livello di pagina in una home page può offrire a un utente finale un'esperienza di consigli personalizzati automatizzando al contempo il processo decisionale per coordinare le combinazioni di modelli e i layout per quella pagina.

Per creare un modello di ottimizzazione a livello di pagina, devi prima disporre di configurazioni di pubblicazione dei suggerimenti esistenti con modelli addestrati. Quando crei un modello di ottimizzazione a livello di pagina, devi specificare il tipo di pagina in cui utilizzerai il modello, le limitazioni da applicare per limitare la pubblicazione di configurazioni di pubblicazione simili, l'obiettivo aziendale da ottimizzare (CTR o CVR), il numero di pannelli di consigli da visualizzare e le configurazioni di pubblicazione da considerare per ogni pannello.

Come per gli altri modelli, per utilizzare il modello di ottimizzazione a livello di pagina devi effettuare una chiamata di previsione utilizzando una configurazione di pubblicazione che contiene il modello "Ottimizzazione a livello di pagina". Anziché suggerimenti, la risposta di previsione contiene un elenco ordinato di ID configurazione di pubblicazione che rappresentano la configurazione di pubblicazione da utilizzare per ogni riquadro. Poi, effettua una nuova chiamata di previsione per ogni pannello con l'ID configurazione di pubblicazione corrispondente restituito dal modello di ottimizzazione a livello di pagina. La risposta di previsione per ogni riquadro contiene l'elenco degli elementi consigliati da visualizzare nel riquadro.

Obiettivo di ottimizzazione predefinito: N/A

Configurazione di pubblicazione predefinita:N/A

Personalizzazioni disponibili: N/A

Pagine supportate per il deployment del modello:

  • Tutti

Quando attivi questa funzionalità

  • Le informazioni della descrizione devono essere esplicative per ogni prodotto e contenere informazioni o parole uniche separate dal titolo.
  • questa funzionalità funziona meglio quando ci sono almeno 10 parole di descrizione in media.
  • La percentuale di eventi contenenti item_id sconosciuti deve essere inferiore al 10%. Il rapporto di non unione può essere controllato. Scopri di più sulla definizione di rapporto non unito.

Ottimizzazione per gli obiettivi commerciali

I modelli di machine learning vengono creati per l'ottimizzazione in base a un obiettivo aziendale specifico, che determina la modalità di creazione del modello. Ogni modello ha un obiettivo di ottimizzazione predefinito, ma puoi richiedere un obiettivo di ottimizzazione diverso per supportare i tuoi scopi commerciali contattando il rappresentante dell'assistenza.

Dopo aver addestrato un modello, non puoi modificare l'obiettivo di ottimizzazione. Devi addestrare un nuovo modello per utilizzare un obiettivo di ottimizzazione diverso.

Vertex AI Search per il commercio supporta i seguenti obiettivi di ottimizzazione.

Percentuale di clic (CTR)

L'ottimizzazione per il CTR enfatizza il coinvolgimento. Devi ottimizzare per il CTR quando vuoi massimizzare la probabilità che l'utente interagisca con il suggerimento.

Il CTR è l'obiettivo di ottimizzazione predefinito per i tipi di modelli di suggerimenti Altri che ti potrebbero piacere e Consigliati per te.

Entrate per sessione

L'obiettivo di ottimizzazione delle entrate per sessione è disponibile per i tipi di modelli di consigli "Altri che ti potrebbero piacere", "Consigliati per te" e "Acquistati spesso insieme". Sebbene l'obiettivo funzioni in modo diverso per ogni modello, lo scopo è lo stesso: aumentare le entrate.

  • Per Altri che ti potrebbero piacere e Consigliati per te. L'obiettivo combina informazioni su clic, conversioni e prezzi degli articoli per aiutare il modello a consigliare articoli con prezzi più elevati e una maggiore probabilità di essere acquistati.

  • Per la sezione Acquistati frequentemente insieme. Questo obiettivo ottimizza per consigliare articoli con una probabilità maggiore di essere aggiunti ai carrelli, aumentando le entrate grazie all'espansione delle dimensioni dei carrelli.

Tasso di conversione (CVR)

L'ottimizzazione per il tasso di conversione massimizza la probabilità che l'utente aggiunga l'articolo consigliato al carrello. Se vuoi aumentare il numero di articoli aggiunti a un carrello per sessione, esegui l'ottimizzazione per il tasso di conversione.

Opzioni di configurazione avanzate del modello

A seconda del tipo di modello, esistono altre opzioni di configurazione che puoi utilizzare per modificare il comportamento del modello.

Preferenza ottimizzazione

L'ottimizzazione mantiene l'addestramento del modello ottimale man mano che i dati di input cambiano nel tempo. Imposta il tuo modello in modo che si sintonizzi automaticamente ogni tre mesi oppure scegli di sintonizzarlo solo manualmente. Il modello viene ottimizzato automaticamente una volta dopo la creazione. Scopri di più.

Per i dettagli sui costi di ottimizzazione, consulta la pagina Prezzi.

Modelli e configurazioni di pubblicazione disponibili

Prima di poter richiedere previsioni dal modello, devi creare almeno una configurazione di pubblicazione. Per saperne di più, consulta Crea configurazioni di pubblicazione.

Puoi visualizzare i tuoi modelli elencati nella pagina Modelli. Fai clic sul nome di un modello per andare alla pagina dei dettagli, dove puoi visualizzare le configurazioni di pubblicazione associate a quel modello.

Prodotti di contesto

Quando generano un suggerimento, i modelli prendono in considerazione i prodotti con cui un utente ha interagito in precedenza nel contesto del riquadro dei suggerimenti.

Questi prodotti contestuali vengono passati nel corpo di una richiesta predict nell'ambito di un evento utente. Ad esempio, se in una pagina del carrello degli acquisti è presente un pannello dei consigli, qualsiasi evento utente shopping-cart-page-view che attiva una richiesta predict deve includere i prodotti presenti nel carrello degli acquisti in quel momento. Questi prodotti vengono utilizzati come prodotti di contesto per il suggerimento.

Quando crei un modello Acquisto frequente insieme, specifichi se il modello genererà suggerimenti nel contesto di uno o più articoli. L'opzione che scegli dipende dal tipo di pagina in cui prevedi di utilizzare il modello.

  • Più prodotti di contesto (impostazione predefinita): il modello Articoli acquistati spesso insieme può utilizzare uno o più prodotti come contesto per i suggerimenti. Questo caso d'uso è in genere per le pagine del carrello degli acquisti che hanno una serie di prodotti contestuali che possono informare il suggerimento da pubblicare in quella pagina.

  • Singolo prodotto di contesto: il modello Articoli acquistati spesso insieme può utilizzare un solo prodotto di contesto. Questo caso d'uso è in genere per le pagine che hanno un singolo prodotto che verrebbe utilizzato come contesto per i consigli, ad esempio le pagine di aggiunta al carrello e le pagine dei dettagli del prodotto.

    Il passaggio di più di un prodotto in una richiesta predict da un singolo contesto il modello di prodotto Acquistati insieme non ha esito negativo, anche se non è consigliato perché potrebbe non generare suggerimenti ottimali.