Vous pouvez implémenter Vertex AI Search pour le commerce dans votre application d'e-commerce.
Lorsque vous utilisez des recommandations ou la recherche, vous ingérez des données d'événements utilisateur et de catalogue, puis vous diffusez des prédictions ou des résultats de recherche sur votre site.
Les mêmes données sont utilisées pour les recommandations et la recherche. Vous n'avez donc pas besoin d'importer deux fois les données si vous utilisez les deux outils.
Si vous utilisez des modèles de recommandations, la section Exigences relatives aux données d'événements utilisateur répertorie des exigences supplémentaires en fonction du type de modèle et de l'objectif d'optimisation. Ces exigences aident Vertex AI Search pour le commerce à générer des résultats de qualité.
Le temps d'intégration moyen est de l'ordre de quelques semaines. Notez que pour la recherche, la durée réelle dépend fortement de la qualité et de la quantité de données à ingérer.
Présentation de l'intégration Commerce
Migrer en quatre phases
La migration de votre moteur de recherche est une approche structurée en quatre phases qui permet de s'assurer que chaque aspect de la migration est traité afin de minimiser les risques et de maximiser votre investissement.
Gérez les attentes de vos équipes de merchandising et de vos vendeurs en procédant comme suit :
- Informez les équipes commerciales : communiquez de manière proactive les changements à venir et expliquez pourquoi l'entreprise adopte une approche axée sur l'IA.
- Sensibilisez les équipes au nouveau paradigme : expliquez que le système est basé sur la détection de l'intention et du comportement des utilisateurs, ce qui permet d'obtenir un classement plus dynamique, personnalisé et, en fin de compte, plus rentable. Les résultats de recherche seront différents.
- Définissez des consignes claires pour les règles métier : insistez sur le fait que les règles métier ne peuvent être appliquées que pour des raisons commerciales spécifiques et basées sur des données, comme des obligations contractuelles ou une stratégie claire de génération de revenus. L'objectif est de laisser l'IA faire son travail.
- Effectuez un test A/B sur les nouvelles règles : si une nouvelle règle est proposée après la migration, le meilleur moyen de valider son efficacité est d'effectuer un autre test A/B (un groupe avec la règle et un groupe sans la règle). Laissez les données décider si la règle doit être promue en production.
En suivant scrupuleusement cette approche en quatre phases, vous pouvez généralement migrer vers les tests A/B en deux à trois mois environ, selon la complexité du système de recherche actuel et la vitesse d'exécution. Cette méthodologie a été conçue et testée lors de nombreuses adoptions par les clients.
Conditions d'utilisation
L'utilisation du produit est régie par les Conditions d'utilisation de Google Cloud ou par la variante hors connexion correspondante. L'Avis de confidentialité Google Cloud explique comment nous collectons et traitons vos informations personnelles liées à l'utilisation de Google Cloud et d'autres services Google Cloud .
À des fins d'assurance qualité, un petit ensemble de requêtes de recherche et de résultats de recherche issus des journaux, qui incluent des données client, est envoyé pour être évalué manuellement par des fournisseurs tiers désignés comme sous-traitants tiers pour la recherche. Des tests supplémentaires utilisant des requêtes de recherche et des résultats de recherche issus des journaux de la recherche Google, qui sont des ensembles de données collectés publiquement, sont envoyés pour être évalués manuellement par différents fournisseurs tiers à des fins d'assurance qualité. Les journaux de recherche Google ne sont pas classés comme données client.