e コマース アプリケーションに Vertex AI Search for Commerce を実装できます。
レコメンデーションまたは検索を使用する場合、ユーザー イベントとカタログデータを取り込み、サイトで予測や検索結果を提供します。
レコメンデーションと検索の両方で同じデータが使用されるため、両方を使用する場合でも、同じデータを 2 回取り込む必要はありません。
レコメンデーション モデルを使用する場合、モデルタイプと最適化の目標に応じて、ユーザー イベントデータの要件に追加の要件が表示されます。これらの要件は、Vertex AI Search for commerce が高品質の結果を生成するのに役立ちます。
統合にかかる平均的な時間は数週間程度です。検索の場合、実際の期間は取り込むデータの品質と量に大きく依存します。
コマース統合を始める
実装の手順
追加の Google ツールを使用しているかどうかにかかわらず、ウェブサイトでパーソナライズされた検索結果を取得できます。
ツールの使用状況に応じてオンボーディングを開始する
Google タグ マネージャーまたは Google Merchant Center を使用している場合は、[Google ツールを使う場合] タブをクリックして、小売業向け Vertex AI Search をウェブサイトに統合する手順を確認します。
タグ マネージャーと Merchant Center を使用していない場合は、[Google ツールを使わない場合] タブをクリックして、手順に沿って操作します。
Google ツールを使う場合
| ステップ | 説明 |
|---|---|
| 1. Google Cloud プロジェクトを設定する | 既存の Google Cloud プロジェクトがすでにある場合は、それを使用できます。それ以外の場合は、このガイドに沿って新しいプロジェクトを設定します。 |
| 2a. Merchant Center を使用して商品カタログをインポートする |
商品カタログを直接インポートすることもできますが、Merchant Center にリンクするとカタログのインポートに必要な手順が削減されます。ファセットを使用する場合、このソリューションは適していません。すぐに使用できるこのソリューションは Google 広告と適切に連携でき、コマース向け Vertex AI Search にすばやく複製できます。数回クリックするだけで使用を開始できます。 なお、Merchant Center では、コレクションの商品カテゴリがサポートされていません。インポートする前に、Merchant Center の制限事項を確認し、カタログのニーズが満たされているかどうかをチェックしてください。 |
| 2b. ユーザー イベントを記録するようにタグ マネージャーを構成する |
ユーザー イベントでは、商品のクリック、ショッピング カートへのアイテムの追加、アイテムの購入などのユーザー アクションをトラッキングします。カタログのインポートと並行して、ユーザー イベントの記録を開始できます。 カタログのインポートが完了したら、インポートが完了する前にアップロードされたイベントに再結合します。Google タグ マネージャーをすでに使用している場合は、Vertex AI Search for Commerce と統合されているため、この方法をおすすめします。 |
| 3. 過去のユーザー イベントをインポートする |
過去のユーザー イベント データを提供すると、サイトから十分なユーザー イベント データが収集されるまでの数か月を待つことなく、モデル トレーニングを開始できます。ユーザーデータをインポートする方法については、BigQuery から Google アナリティクス 360 と GA4 イベントをインポートするユーザー イベントのインポートに関するドキュメントをご覧ください。 モデルが正確な予測が提示できるようになるには、モデルに十分なトレーニング データが必要です。使用するデータ量を把握するには、各モデルの要件を理解してください。 |
Google ツールを使わない場合
| ステップ | 説明 |
|---|---|
| 1. Google Cloud プロジェクトを設定する |
Google Cloud プロジェクトを作成し、API キーと OAuth トークンを含む認証情報を作成して（ユーザー アカウントまたはサービス アカウントを使用）、プロジェクトにアクセスします。 |
| 2a. 商品カタログをインポートする |
アイテムは、 |
| 2b. ユーザー イベントを記録する |
ユーザー イベントでは、商品のクリック、ショッピング カートへのアイテムの追加、アイテムの購入などのユーザー アクションをトラッキングします。パーソナライズされた結果を生成するには、ユーザー イベントデータが必要です。ユーザーの動作を正確に反映するために、ユーザー イベントをリアルタイムで取り込む必要があります。 カタログのインポートと並行して、ユーザー イベントの記録を開始できます。カタログのインポートが完了したら、インポートが完了する前にアップロードされたイベントに再結合します。トラッキング ピクセルを記述する必要があります。 |
| 3. 過去のユーザー イベントをインポートする |
過去のユーザー イベント データを提供すると、サイトから十分なユーザー イベント データが収集されるまでの数か月を待つことなく、モデル トレーニングを開始できます。 ユーザーデータをインポートする方法については、Cloud Storage、BigQuery からイベントをインポートする方法、または モデルが正確な予測が提示できるようになるには、モデルに十分なトレーニング データが必要です。各モデルタイプについて詳しくは、インポート要件をご覧ください。 |
残りの手順でオンボーディングを完了する
ツールを使用しているかどうかに関係なく、すべてのユーザーは、残りの手順に沿って Vertex AI Search for Commerce のオンボーディングを完了する必要があります。
| ステップ | 説明 |
|---|---|
| 4. モニタリングとアラートを設定する |
モニタリングとアラートを設定します。 |
| 5. サービスの構成、モデル、コントロールを作成する |
レコメンデーション、検索、またはその両方を使用するかどうかを決定します。次に、ユーザー イベントの形式について確認します。サービス構成は、モデルと、必要に応じてコントロールを関連付けるエンティティです。サービス構成は、検索結果やレコメンデーション結果を生成するときにコンテナのように使用されます。 サービス構成の作成時にレコメンデーションを使用する場合は、コントロールとともにモデルを同時に作成できます。また、これらを個別に作成することもできます。 サービス構成のロケーションとその目標に基づいてモデルタイプを選択します。使用可能なレコメンデーション タイプ、最適化の目標、その他のモデル チューニング オプションを確認して、ビジネスの目標に最適なオプションを決定します。（検索サービス構成では、デフォルトのモデルが自動的に作成されます）。 |
| 6. モデルのトレーニングとチューニングに時間をかける |
サービス構成は、構成のテスト バージョンです。最適化目標またはコントロール間の違いをテストするためのワークスペースとして使用されます。たとえば、1 つのサービング構成をステージングして本番環境の構成に対してテストし、トラブルシューティングのためにアプリケーションをいずれかの構成にポイントできます。 検索を使用している場合、しきい値に達していれば、トレーニングとチューニングは自動的に行われます。モデルのトレーニングとチューニングに使用するユーザー イベントの数とタイプを決定するには、各モデルと各プロダクトのユーザー イベントの要件をご覧ください。 レコメンデーションを使用している場合、モデルを作成するとトレーニングとチューニングが開始されます。最初のモデルのトレーニングとチューニングには 2 ～ 5 日かかりますが、大規模なデータセットの場合はさらに時間がかかることがあります。 |
| 7. サービング構成をプレビューしてテストする |
モデルが有効になったら、サービス提供構成のレコメンデーションや検索結果をプレビュー、テストして、設定が適切に機能していることを確認します。新しいコントロールを作成するか、既存のコントロールを使用して新しいサービス構成を追加し、アプリケーションをテスト バージョンにポイントしてパフォーマンスを比較できます。 ルールを除外して、またはルールを含めて、本番環境と別のテスト サービング構成をスプリット テストを実行できます。 コンソールの [評価] ページで、これらのバリエーションを使用して検索をシミュレートできます。 |
| 8. （省略可）A/B テストを設定する |
A/B テストを使用して、コマース向け Vertex AI Search を使用および使用しない場合のウェブサイトのパフォーマンスを比較できます。 |
| 9. 構成を評価する |
Search for Commerce によって提供される指標を評価して、Vertex AI Search for Commerce を組み込むことによるビジネスへの影響を判断します。 コマース向け検索コンソールの [アナリティクス] ページでプロジェクトの指標を表示します。 |
利用規約
プロダクトの使用は、Google Cloud の利用規約または関連するオフライン バリエーションに準拠しています。Google Cloud のプライバシーに関するお知らせでは、 Google Cloud やその他の Google Cloud サービスの使用に関連する個人情報の収集と処理について説明しています。
品質保証のため、顧客データを含むログの検索クエリと検索結果の小規模なサンプルセットが、検索のサードパーティ復処理者として公開されているサードパーティのベンダーに、人間による評価のために送信されます。 公的に収集されたデータセットである Google 検索ログからの検索クエリと検索結果を使用した追加のテストは、品質保証のために、人間による評価を目的としてさまざまなサードパーティ ベンダーに送信されます。Google 検索のログは顧客データとして分類されません。