Ricevere consigli

Questa pagina descrive come richiedere consigli sui prodotti per un utente e un evento utente specifici.

Dopo aver caricato i prodotti e registrato gli eventi utente, puoi richiedere consigli sui prodotti per utenti specifici in base agli eventi utente registrati per quell'utente e alla sua attività corrente. Potrebbero trascorrere fino a 48 ore prima che i nuovi prodotti e gli eventi utente vengano riflessi nel modello di raccomandazione.

Vertex AI Search per il commercio restituisce un elenco di identificatori di prodotto classificati. Sei responsabile del rendering dei risultati sul tuo sito web con immagini e testo.

Non memorizzare mai nella cache i risultati personalizzati di un utente finale e non restituire mai risultati personalizzati a un altro utente finale.

Prima di iniziare

Devi creare un progetto Google Cloud e configurare l'autenticazione seguendo i passaggi descritti in Prima di iniziare.

Inoltre, prima di poter richiedere previsioni dai suggerimenti, devi disporre di un modello di suggerimenti addestrato e ottimizzato e di una o più configurazioni di pubblicazione attive.

Valutare i consigli

Prima di aggiornare il codice del tuo sito web per richiedere consigli, puoi utilizzare i risultati della previsione di anteprima per verificare che il modello e la configurazione di pubblicazione funzionino come previsto.

Per ulteriori informazioni sulle configurazioni di pubblicazione, consulta la sezione Informazioni sulle configurazioni di pubblicazione.

Puoi visualizzare l'anteprima dei risultati della configurazione di pubblicazione dalla pagina Valuta oppure accedendo alla pagina Dettagli di una configurazione di pubblicazione nella console e facendo clic sulla scheda Valuta. I seguenti passaggi mostrano come visualizzare l'anteprima dalla pagina Valuta.

Per visualizzare l'anteprima dei consigli restituiti dalla configurazione di pubblicazione:

  1. Vai alla pagina Valuta nella console Cerca per il commercio.

    Vai alla pagina Valuta

  2. Se non è ancora selezionata, fai clic sulla scheda Consigli.

  3. Seleziona la configurazione di pubblicazione di cui vuoi visualizzare l'anteprima.

  4. (Facoltativo) Inserisci un ID visitatore per visualizzare l'anteprima dei consigli per quell'utente.

  5. Se viene visualizzata la sezione Elementi associati, fai clic su Aggiungi elemento e inserisci un ID prodotto per ricevere consigli associati per quell'articolo. Puoi aggiungere più elementi associati.

    L'aggiunta di elementi è disponibile solo se il tipo di modello della configurazione di pubblicazione selezionata richiede prodotti come input per i suggerimenti. I modelli Consigliati per te non richiedono l'inserimento di articoli associati.

  6. Fai clic su Anteprima previsione per visualizzare i risultati della previsione.

Per visualizzare la pagina Dettagli della configurazione di pubblicazione di cui stai visualizzando l'anteprima, fai clic su Visualizza configurazione di pubblicazione nel campo Seleziona configurazione di pubblicazione.

Ricevere un consiglio

L'API Recommendations ha limiti al numero di elementi restituiti. Tuttavia, esistono soluzioni alternative per aumentare il numero di elementi restituiti.

Aumentare i limiti

  • Il limite per i risultati di Vertex AI Search for Commerce è 120.

  • L'API Recommendations supporta il ranking fino a 2000 elementi.

  • Sebbene la latenza aumenti, è possibile aumentare la dimensione della pagina fino a 500 o 1000.

Soluzioni alternative

Per le pagine delle categorie, puoi personalizzarle e riordinarle utilizzando i consigli personali. Per aggirare il limite di 120 risultati, effettua più chiamate simultanee per il primo numero di pagine specificato, quindi unisci i risultati in modo che sembrino una sola pagina di grandi dimensioni.

Per limitare manualmente l'insieme di consigli restituiti agli utenti finali, puoi aggiungere criteri di filtro nelle query PredictRequest.params.

Contrassegna gli attributi selezionati come filtrabili utilizzando l'API, quindi fai riferimento direttamente a questi attributi nelle richieste di previsione.

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

curl

Per ricevere un suggerimento, esegui una richiesta POST al metodo REST predict e fornisci il corpo della richiesta appropriato:

  • L'account di servizio che utilizzi deve avere il ruolo "Visualizzatore Retail" o superiore.

  • Sostituisci SERVING_CONFIG_ID con la configurazione di gestione in cui utilizzerai le previsioni. Scopri di più.

  • Se hai importato gli eventi utente di Google Analytics 360 utilizzando BigQuery, imposta visitorId sull'ID client di Google Analytics. Consulta la documentazione di Google Analytics per scoprire come ottenere l'ID client.

  • Se stai eseguendo un esperimento A/B, imposta experimentIds sull'ID per questo gruppo di esperimenti. Scopri di più.

  • Specifica un oggetto evento utente per l'azione utente che ha avviato la richiesta di suggerimento.

    Tieni presente che questo evento utente non viene registrato, viene utilizzato unicamente per fornire il contesto per questa richiesta di suggerimento. Devi inoltre registrare l'evento utente nello stesso modo in cui registri gli altri eventi utente.

  • Se vuoi, specifica un filtro per limitare la quantità di prodotti potenzialmente restituiti. Scopri di più.

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    --data '{
              "filter": "FILTER_STRING",
              "validateOnly": false,
              "userEvent": {
                  "eventType": "detail-page-view",
                  "visitorId": "VISITOR_ID",
                  "userInfo": {
                      "userId": "USER_ID",
                      "ipAddress": "IP_ADDRESS",
                      "userAgent": "USER_AGENT"
                  },
                  "experimentIds": "EXPERIMENT_GROUP",
                  "productDetails": [{
                      "product": {
                        "id": "PRODUCT_ID"
                     }
                  }]
              }
            }' \
https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/servingConfigs/SERVING_CONFIG_ID:predict

Dovresti vedere risultati simili ai seguenti:

{
  "results": [{"id": "sample-id-1"}, {"id": "sample-id-2"}],
  "attribution_token": "sample-atr-token"
}

Java

public static PredictResponse predictWithNextPageToken(UserEvent userEvent, int pageSize,
    String nextPageToken)
    throws IOException, InterruptedException {
  PredictionServiceClient predictionClient = getPredictionServiceClient();

  PredictRequest request = PredictRequest.newBuilder()
      .setPlacement(HOME_PAGE_PLACEMENT_NAME)
      .setUserEvent(userEvent)
      .setPageSize(pageSize)
      .setPageToken(nextPageToken)
      .setValidateOnly(true)
      .build();

  PredictResponse response = predictionClient.predict(request);

  predictionClient.shutdownNow();
  predictionClient.awaitTermination(2, TimeUnit.SECONDS);

  return response;
}

Re-ranking del prezzo

Con il re-ranking del prezzo, i prodotti suggeriti con una probabilità di suggerimento simile vengono ordinati per prezzo, partendo dagli articoli di prezzo più alto. La pertinenza viene comunque utilizzata per ordinare gli articoli, quindi l'attivazione del re-ranking del prezzo non equivale all'ordinamento per prezzo.

Il ranking in base al prezzo può essere impostato a livello di configurazione di pubblicazione o per richiesta di previsione.

Quando scegli un'impostazione di riordino dei prezzi durante la creazione di una configurazione di pubblicazione nella console Search for commerce, questa impostazione viene applicata a tutti i consigli pubblicati da quella configurazione, senza che tu debba intraprendere ulteriori azioni.

Se devi controllare il ranking dei prezzi di un determinato consiglio, puoi farlo utilizzando il campo PredictRequest.params. Questa impostazione sostituisce qualsiasi impostazione di riordino a livello di configurazione che altrimenti si applicherebbe a questo consiglio.

Diversità dei suggerimenti

La diversificazione dei suggerimenti influisce sul fatto che i risultati restituiti da un'unica richiesta di previsione provengano da categorie diverse del catalogo dei prodotti.

La diversificazione dei suggerimenti può essere impostata a livello di configurazione di pubblicazione o per richiesta di previsione.

Quando scegli un'impostazione di diversificazione dei consigli durante la creazione di una configurazione di pubblicazione nella console Search for commerce, questa impostazione viene applicata per impostazione predefinita a tutte le previsioni pubblicate da questa configurazione, senza che tu debba intraprendere ulteriori azioni.

Se devi controllare la diversità di un determinato consiglio, puoi farlo utilizzando il campo PredictRequest.params. Questa impostazione sostituisce qualsiasi impostazione di diversificazione a livello di configurazione che altrimenti si applicherebbe a questo consiglio. Consulta per i valori accettati.

Utilizzare i filtri dei consigli

Puoi filtrare i suggerimenti restituiti dai suggerimenti utilizzando il campo filter nel metodo predict. Per informazioni, vedi Filtrare i consigli.

Chiamate di previsione con i modelli di ottimizzazione a livello di pagina

La fornitura di consigli tramite l'ottimizzazione a livello di pagina richiede un passaggio aggiuntivo di chiamata di previsione.

Esegui una chiamata di previsione iniziale utilizzando una configurazione di gestione contenente il modello di ottimizzazione a livello di pagina. La risposta alla previsione restituisce un elenco ordinato di ID configurazione di pubblicazione che rappresentano il modello da utilizzare per ogni riquadro.

Poi effettua una chiamata di previsione per ogni pannello utilizzando l'ID configurazione di pubblicazione consigliato per il modello di ottimizzazione a livello di pagina. La risposta alla previsione contiene il nome del modello (ad esempio Consigliati per te) e l'elenco degli elementi consigliati da visualizzare nel riquadro.

Il riposizionamento dei prezzi, la diversità dei consigli e i filtri dei consigli non sono disponibili per le configurazioni di pubblicazione che utilizzano il modello di ottimizzazione a livello di pagina.

Monitorare e risolvere i problemi relativi ai consigli

Dopo aver configurato il tuo sito web per ricevere consigli, ti consigliamo di configurare gli avvisi. Consulta Configurare un avviso per gli errori di previsione.

Per risolvere gli errori, vedi Monitoraggio e risoluzione dei problemi.