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。
コマース統合の概要
4 つのフェーズで移行する
検索エンジンの移行は、移行のあらゆる側面に対処してリスクを最小限に抑え、投資を最大限に活用するための構造化された 4 段階のアプローチです。
以下の手順に沿って、マーチャンダイジング チームと販売者の期待値を管理します。
- 販売者チームに情報を伝える: 今後の変更点と、AI ファーストのアプローチに移行する理由を積極的に伝えます。
- 新しいパラダイムについてチームに説明する: システムがユーザーの行動と意図の検出に基づいており、より動的でパーソナライズされた、最終的にはより収益性の高いランキングにつながることを説明します。検索結果の表示は異なります。
- ビジネスルールの明確なガイドラインを設定する: ビジネスルールは、契約上の義務や明確な収益拡大戦略など、データに裏付けられた特定のビジネス上の理由がある場合にのみ適用できることを強調します。目標は、AI に仕事を任せることです。
- 新しいルールの A/B テスト: 移行後に新しいルールが提案された場合、その有効性を検証する最もデータドリブンな方法は、別の A/B テストを実施することです。1 つのグループにはルールを適用し、もう 1 つのグループにはルールを適用しません。ルールを本番環境に昇格させるかどうかをデータで判断します。
この 4 段階のアプローチを忠実に実行することで、現在の検索システムの複雑さと実行速度に応じて、通常 2 ～ 3 か月で A/B テストへの移行を完了できます。この手法は、多くのお客様の導入事例で設計され、実証されています。
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