Puoi implementare Vertex AI Search for Commerce per la tua applicazione di e-commerce.
Quando utilizzi i suggerimenti o la ricerca, acquisisci i dati degli eventi utente e del catalogo per pubblicare previsioni o risultati di ricerca sul tuo sito.
Gli stessi dati vengono utilizzati sia per i consigli sia per la ricerca, quindi se li utilizzi entrambi, non devi importare gli stessi dati due volte.
Se utilizzi modelli per i suggerimenti, la sezione Requisiti dei dati sugli eventi utente elenca requisiti aggiuntivi a seconda del tipo di modello e dell'obiettivo di ottimizzazione. Questi requisiti aiutano Vertex AI Search for Commerce a generare risultati di qualità.
Il tempo medio di integrazione è di settimane. Tieni presente che per la ricerca la durata effettiva dipende in larga misura dalla qualità e dalla quantità di dati da importare.
Iniziare a utilizzare l'integrazione del commercio
Esegui i passaggi di implementazione
Puoi ottenere risultati di ricerca personalizzati sul tuo sito web indipendentemente dal fatto che utilizzi o meno strumenti Google aggiuntivi.
Inizia l'onboarding in base all'utilizzo dello strumento
Se utilizzi Google Tag Manager o Google Merchant Center, fai clic sulla scheda Con gli strumenti Google per visualizzare i passaggi da seguire per integrare Vertex AI Search for commerce nel tuo sito web.
Se non utilizzi Tag Manager e Merchant Center, fai clic sulla scheda Senza strumenti Google e segui le istruzioni riportate.
Con gli strumenti Google
| Passaggio | Descrizione |
|---|---|
| 1. Configurare un progetto Google Cloud | Se ne hai già uno, puoi utilizzare un progetto Google Cloud esistente. In caso contrario, segui questa guida per configurare un nuovo progetto. |
| 2a. Importare il catalogo dei prodotti utilizzando Merchant Center |
Puoi anche importare direttamente il catalogo dei prodotti, ma il collegamento a Merchant Center riduce i passaggi necessari per importare il catalogo. Questa soluzione non è ideale se vuoi utilizzare le sfaccettature. Questa soluzione chiavi in mano funziona bene con Google Ads e viene replicata rapidamente in Vertex AI Search for Commerce. Puoi configurarlo in pochi clic. Tieni presente che Merchant Center non supporta il tipo di prodotto raccolte. Prima dell'importazione, assicurati di esaminare le limitazioni di Merchant Center per verificare se soddisfa le esigenze del tuo catalogo. |
| 2b. Configurare Tag Manager per registrare gli eventi utente |
Gli eventi utente monitorano le azioni degli utenti, ad esempio fare clic su un prodotto, aggiungere un articolo a un carrello o acquistare un articolo. Puoi iniziare a registrare gli eventi utente in parallelo all'importazione del catalogo. Una volta completata l'importazione del catalogo, partecipa di nuovo agli eventi che sono stati caricati prima del completamento dell'importazione. Se utilizzi già Google Tag Manager, questo è il metodo consigliato grazie all'integrazione con Vertex AI Search for Commerce. |
| 3. Importare gli eventi utente storici |
Fornire dati storici sugli eventi utente ti consente di avviare l'addestramento del modello senza dover aspettare mesi per raccogliere dati sugli eventi utente sufficienti dal tuo sito. Per scoprire come importare i dati utente, consulta la documentazione relativa all'importazione di eventi utente per importare Google Analytics 360 ed eventi GA4 da BigQuery. I modelli hanno bisogno di dati di addestramento sufficienti prima di poter fornire previsioni accurate. Per scoprire la quantità di dati da utilizzare, comprendi i requisiti per ogni modello. |
Senza gli strumenti Google
| Passaggio | Descrizione |
|---|---|
| 1. Configurare un progetto Google Cloud |
Crea un Google Cloud progetto e crea credenziali di autenticazione, tra cui una chiave API e un token OAuth (utilizzando un account utente o un account di servizio) per accedere al progetto. |
| 2a. Importa il catalogo dei prodotti |
Puoi aggiungere singolarmente gli articoli al catalogo dei prodotti utilizzando il metodo
|
| 2b. Registra eventi utente |
Gli eventi utente monitorano le azioni degli utenti, ad esempio fare clic su un prodotto, aggiungere un articolo a un carrello o acquistare un articolo. Per generare risultati personalizzati, sono necessari i dati degli eventi utente. Gli eventi utente devono essere importati in tempo reale per riflettere con precisione il comportamento degli utenti. Puoi iniziare a registrare gli eventi utente in parallelo con l'importazione del catalogo. Una volta completata l'importazione del catalogo, partecipa di nuovo agli eventi che sono stati caricati prima del completamento dell'importazione. Dovrai scrivere un pixel di monitoraggio. |
| 3. Importare gli eventi utente storici |
Fornire dati storici sugli eventi utente ti consente di avviare l'addestramento del modello senza dover aspettare mesi per raccogliere dati sugli eventi utente sufficienti dal tuo sito. Per scoprire come importare i dati utente, consulta la documentazione Importare eventi utente sull'importazione di eventi da Cloud Storage, BigQuery o per importare eventi in linea utilizzando il metodo I modelli hanno bisogno di dati di addestramento sufficienti prima di poter fornire previsioni accurate. Poi, scopri di più sui requisiti di importazione per ogni tipo di modello. |
Completa l'onboarding con i passaggi rimanenti
Tutti gli utenti, indipendentemente dall'utilizzo dello strumento, devono procedere con il resto dei passaggi per completare l'onboarding a Vertex AI Search for Commerce.
| Passaggio | Descrizione |
|---|---|
| 4. Configurare il monitoraggio e gli avvisi |
Configura monitoraggio e avvisi. |
| 5. Crea la configurazione di pubblicazione, il modello e i controlli |
Decidi se utilizzare i consigli, la ricerca o entrambi. Poi, acquisisci familiarità con i formati per gli eventi utente. Una configurazione di pubblicazione è un'entità che associa un modello e, facoltativamente, i controlli. Una configurazione di pubblicazione viene utilizzata come contenitore per generare i risultati di ricerca o dei suggerimenti. Se utilizzi i suggerimenti quando crei una configurazione di pubblicazione, puoi creare contemporaneamente un modello insieme ai controlli. Puoi anche crearli separatamente. Scegli un tipo di modello in base alla posizione della configurazione di pubblicazione e ai suoi obiettivi. Esamina i tipi di suggerimenti, obiettivi di ottimizzazione, e altre opzioni di ottimizzazione del modello disponibili per determinare le opzioni migliori per i tuoi obiettivi commerciali. (Per le configurazioni di pubblicazione della ricerca, viene creato automaticamente un modello predefinito.) |
| 6. Lascia il tempo necessario per l'addestramento e l'ottimizzazione del modello |
Le configurazioni di pubblicazione sono versioni di test delle configurazioni. Vengono utilizzati come spazio di lavoro per testare la differenza tra obiettivi o controlli di ottimizzazione. Puoi preparare una configurazione di pubblicazione per testarla rispetto a quella di produzione, ad esempio, e indirizzare l'applicazione a una o all'altra per la risoluzione dei problemi. Se utilizzi la ricerca, l'addestramento e l'ottimizzazione sono automatici, supponendo che tu abbia raggiunto la soglia. Consulta i requisiti per gli eventi utente per ogni modello e prodotto per determinare il numero e il tipo di eventi utente su cui addestrare e ottimizzare i modelli. Se utilizzi i consigli, la creazione di un modello avvia l'addestramento e l'ottimizzazione. L'addestramento e l'ottimizzazione iniziali del modello richiedono 2-5 giorni, ma possono richiedere più tempo per i set di dati di grandi dimensioni. |
| 7. Visualizzare l'anteprima e testare la configurazione di pubblicazione |
Dopo aver attivato il modello, visualizza l'anteprima e testa i suggerimenti o i risultati di ricerca della configurazione di pubblicazione per assicurarti che la configurazione funzioni come previsto. Puoi creare controlli o utilizzare quelli esistenti per aggiungere nuove configurazioni di pubblicazione e indirizzare l'applicazione alla versione di test per confrontare il rendimento. Puoi escludere o includere regole ed eseguire test A/B sulla produzione rispetto a un'altra configurazione di pubblicazione dei test. Puoi quindi simulare le ricerche utilizzando queste varianti nella pagina Valutazioni della console. |
| 8. (Facoltativo) Configura un esperimento A/B |
Puoi utilizzare un esperimento A/B per confrontare il rendimento del tuo sito web con e senza Vertex AI Search for Commerce. |
| 9. Valutare la configurazione |
Valuta le metriche fornite da Search for Commerce per aiutarti a determinare in che modo la tua attività è interessata dall'incorporamento di Vertex AI Search for Commerce. Visualizza le metriche del tuo progetto nella pagina Analytics della console Search for commerce. |
Termini di servizio
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Per garantire la qualità, un piccolo campione di query di ricerca e risultati di ricerca dei log, che includono i dati dei clienti, viene inviato per la valutazione umana a fornitori di terze parti indicati come responsabili del trattamento di terze parti per la ricerca. Test aggiuntivi che utilizzano query di ricerca e risultati di ricerca provenienti dai log della Ricerca Google che sono set di dati raccolti pubblicamente vengono inviati per la valutazione umana a diversi fornitori di terze parti per la garanzia della qualità. I log della Ricerca Google non sono classificati come dati dei clienti.