Kataloginformationen importieren

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie Ihre Kataloginformationen importieren und auf dem neuesten Stand halten.

Die Importverfahren auf dieser Seite gelten sowohl für Empfehlungen als auch für die Suche. Nach dem Import von Daten können beide Dienste diese Daten verwenden. Sie müssen also nicht dieselben Daten zweimal importieren, wenn Sie beide Dienste verwenden.

Katalogdaten aus BigQuery importieren

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie mit einer BigQuery-Tabelle große Mengen an Katalogdaten ohne Einschränkungen importieren.

Klicken Sie auf Anleitung, um eine detaillierte Anleitung für diese Aufgabe direkt im Cloud Shell-Editor zu erhalten:

Anleitung

Katalogdaten aus Cloud Storage importieren

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie eine große Anzahl von Artikeln in einen Katalog importieren.

Klicken Sie auf Anleitung, um eine detaillierte Anleitung für diese Aufgabe direkt im Cloud Shell-Editor zu erhalten:

Anleitung

Katalogdaten inline importieren

In dieser Anleitung wird gezeigt, wie Sie Produkte inline in einen Katalog importieren.

Klicken Sie auf Anleitung, um eine detaillierte Anleitung für diese Aufgabe direkt im Cloud Shell-Editor zu erhalten:

Anleitung

Hinweise

Bevor Sie Kataloginformationen importieren können, müssen Sie die Schritte unter Vorbereitung abgeschlossen haben, insbesondere das Projekt einrichten, ein Dienstkonto erstellen und das Dienstkonto zu Ihrer lokalen Umgebung hinzufügen.

Sie benötigen die IAM-Rolle Retail Admin, um den Import durchzuführen.

Best Practices für den Katalogimport

Hochwertige Daten sind erforderlich, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Wenn in Ihren Daten Felder fehlen oder Platzhalterwerte anstelle von tatsächlichen Werten vorhanden sind, leidet die Qualität Ihrer Vorhersagen und Suchergebnisse.

Achten Sie beim Importieren von Katalogdaten darauf, die folgenden Best Practices zu implementieren:

• Überlegen Sie sich gut, welche Produkte oder Produktgruppen primär und welche Varianten sind. Lesen Sie den Hilfeartikel Produktebenen, bevor Sie Daten hochladen.

  Das Ändern der Konfiguration auf Produktebene nach dem Importieren von Daten erfordert einen erheblichen Aufwand.

  Hauptelemente werden als Suchergebnisse oder Empfehlungen zurückgegeben. Varianten sind das nicht.

  Wenn die primäre SKU-Gruppe beispielsweise „V-Neck-Shirt“ lautet, gibt das Empfehlungsmodell ein V-Neck-Shirt und möglicherweise ein Hemd mit Rundhalsausschnitt und ein Hemd mit U-Ausschnitt zurück. Wenn jedoch keine Varianten verwendet werden und jede SKU eine primäre ist, wird jede Farb-/Größenkombination des V-Ausschnitt-Hemds als separater Artikel im Empfehlungsbereich zurückgegeben: „Braunes V-Ausschnitt-Hemd, Größe XL“, „Braunes V-Ausschnitt-Hemd, Größe L“ bis hin zu „Weißes V-Ausschnitt-Hemd, Größe M“ und „Weißes V-Ausschnitt-Hemd, Größe S“.

  Sammlungen können zusammen erkannt werden, solange Varianten-IDs zusammen mit den primären Produkt-IDs in collectionMemberIds[] enthalten sind. Dadurch wird eine Produktsammlung erfasst, aus der ein Nutzer möglicherweise ein oder mehrere Produkte im Set gekauft hat. Der Kauf wird dem gesamten Set gutgeschrieben. So können demselben Nutzer bei einer zukünftigen ähnlichen Suchanfrage weitere Produkte aus einer bestimmten Sammlung präsentiert werden. Beispiel: Andere Produkte in einer Bettwäschekollektion werden zurückgegeben, z. B. die passenden Kissenbezüge und das Spannbetttuch, nachdem ein Nutzer bereits den Bettbezug gekauft hat.

• Beachten Sie die Importbeschränkungen für die Produktelemente.

  Für den Bulk-Import aus Cloud Storage darf die Größe jeder Datei maximal 2 GB betragen. Sie können bis zu 100 Dateien gleichzeitig in eine einzelne Bulk-Importanfrage einbeziehen.

  Für den Inline-Import können Sie maximal 5.000 Produktelemente gleichzeitig importieren.

• Achten Sie darauf, dass alle erforderlichen Kataloginformationen enthalten und korrekt sind.

  Verwenden Sie keine Platzhalterwerte.

• Fügen Sie so viele optionale Kataloginformationen wie möglich hinzu.

• Achten Sie darauf, dass für alle Ereignisse eine einzige Währung verwendet wird, insbesondere wenn Sie mit der Google Cloud Console Umsatzmesswerte abrufen möchten. Die Vertex AI Search for Retail API unterstützt nicht die Verwendung mehrerer Währungen pro Katalog.

• Halten Sie Ihren Katalog auf dem neuesten Stand.

  Idealerweise sollten Sie Ihren Katalog täglich aktualisieren. Durch die Planung regelmäßiger Katalogimporte wird verhindert, dass die Modellqualität im Laufe der Zeit sinkt. Sie können automatische, wiederkehrende Importe planen, wenn Sie Ihren Katalog über die Search for Retail-Konsole importieren. Alternativ können Sie für die Automatisierung von Importen den Google Cloud Scheduler verwenden.

• Erfassen Sie keine Nutzerereignisse für Produktelemente, die noch nicht importiert wurden.

• Überprüfen Sie nach dem Import der Kataloginformationen die Informationen zu Fehlerberichten und Logging für Ihr Projekt.

  Es werden einige Fehler erwartet. Wenn Sie jedoch sehr viele Fehler haben, sollten Sie diese überprüfen und alle Prozessprobleme beheben, die zu den Fehlern geführt haben.

Katalogdaten importieren

Sie können Ihre Produktdaten aus dem Merchant Center, Cloud Storage oder BigQuery importieren oder die Daten in der Anfrage inline angeben. Alle diese Verfahren sind einmalige Importe, mit Ausnahme der Verknüpfung des Merchant Centers. Planen Sie regelmäßige Katalogimporte (idealerweise täglich), um sicherzustellen, dass Ihr Katalog auf dem neuesten Stand ist. Weitere Informationen finden Sie unter Katalog auf dem neuesten Stand halten.

Sie können auch einzelne Produktelemente importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Produkt hochladen.

Überlegungen zum Katalogimport

In diesem Abschnitt werden die Methoden, die für den Batch-Import Ihrer Katalogdaten verwendet werden können, sowie einige der zugehörigen Methoden und Einschränkungen beschrieben.

Katalogzweige löschen

Wenn Sie neue Katalogdaten in einen vorhandenen Branch importieren, muss der Katalog-Branch leer sein. So wird die Integrität der in die Filiale importierten Daten sichergestellt. Wenn der Standort leer ist, können Sie neue Katalogdaten importieren und den Standort dann mit einem Händlerkonto verknüpfen.

Wenn Sie Anzeigen für Live-Prognose- oder Suchanfragen ausliefern und Ihren Standard-Branch löschen möchten, sollten Sie zuerst einen anderen Branch als Standard-Branch festlegen. Da der Standard-Branch nach dem Löschen leere Ergebnisse liefert, kann das Löschen eines Live-Standard-Branches zu einem Ausfall führen.

So löschen Sie Daten aus einem Katalogzweig:

1. Rufen Sie in der Search for Retail-Konsole die Seite Daten auf.
   
   Zur Seite „Daten“

2. Wählen Sie im Feld Branch name (Zweigname) einen Katalogzweig aus.

3. Wählen Sie im Dreipunkt-Menü neben dem Feld Filialname die Option Filiale löschen aus.

   Sie werden in einer Warnmeldung darauf hingewiesen, dass Sie alle Daten in der Filiale sowie alle für die Filiale erstellten Attribute löschen.

4. Geben Sie den Zweig ein und klicken Sie auf Bestätigen, um die Katalogdaten aus dem Zweig zu löschen.

   Ein langwieriger Vorgang wird gestartet, um Daten aus dem Katalogzweig zu entfernen. Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, wird der Status im Fenster Aktivitätsstatus in der Liste Produktkatalog angezeigt.

Merchant Center mit Vertex AI Search for Retail synchronisieren

Für eine kontinuierliche Synchronisierung zwischen dem Merchant Center und Vertex AI Search for Retail können Sie Ihr Merchant Center-Konto mit Vertex AI Search for Retail verknüpfen. Nach der Verknüpfung werden die Kataloginformationen in Ihrem Merchant Center-Konto sofort in die Vertex AI Search for Retail importiert.

Wenn Sie eine Merchant Center-Synchronisierung für Vertex AI Search for Retail einrichten, müssen Sie im Merchant Center die Rolle „Administrator“ haben. Mit einer Standardzugriffsrolle können Sie zwar die Merchant Center-Feeds in der Benutzeroberfläche lesen, aber wenn Sie versuchen, das Merchant Center mit Vertex AI Search for Retail zu synchronisieren, erhalten Sie eine Fehlermeldung. Bevor Sie Ihr Merchant Center-Konto also mit Vertex AI Search for Retail synchronisieren können, müssen Sie Ihre Rolle entsprechend aktualisieren.

Während Vertex AI Search for Retail mit dem Merchant Center-Konto verknüpft ist, werden Änderungen an Ihren Produktdaten im Merchant Center-Konto automatisch innerhalb weniger Minuten in Vertex AI Search for Retail aktualisiert. Wenn Sie verhindern möchten, dass Merchant Center-Änderungen mit der Vertex AI Search for Retail synchronisiert werden, können Sie die Verknüpfung Ihres Merchant Center-Kontos aufheben.

Durch die Verknüpfung Ihres Merchant Center-Kontos werden keine Produkte in Vertex AI Search for Retail gelöscht. Informationen zum Löschen importierter Produkte finden Sie unter Produktinformationen löschen.

Merchant Center-Konto synchronisieren

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihr Merchant Center-Konto zu synchronisieren.

Um Ihr verknüpftes Merchant Center aufzurufen, rufen Sie die Seite Daten der Retail Console auf und klicken Sie oben rechts auf der Seite auf die Schaltfläche Merchant Center. Daraufhin wird das Feld Verknüpfte Merchant Center-Konten geöffnet. In diesem Feld können Sie auch zusätzliche Merchant Center-Konten hinzufügen.

Eine Anleitung zum Aufrufen der importierten Produkte finden Sie unter Zusammengefasste Informationen zu Ihrem Katalog ansehen.

Verknüpfungen mit Ihrem Merchant Center-Konto auflisten

Listen Sie die Verknüpfungen Ihres Merchant Center-Kontos auf.

curl -X GET \
 -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
 -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
 "https://retail.googleapis.com/v2alpha/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/merchantCenterAccountLinks"

Verknüpfung Ihres Merchant Center-Kontos aufheben

Wenn Sie die Verknüpfung Ihres Merchant Center-Kontos aufheben, wird dieses Konto nicht mehr mit Vertex AI Search for Retail synchronisiert. Mit diesem Verfahren werden keine Produkte in Vertex AI Search for Retail gelöscht, die bereits hochgeladen wurden.

curl -X DELETE \
 -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
 -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
 "https://retail.googleapis.com/v2alpha/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/merchantCenterAccountLinks/BRANCH_ID_MERCHANT_CENTER_ID"

Einschränkungen bei der Verknüpfung mit dem Merchant Center

• Ein Merchant Center-Konto kann mit einer beliebigen Anzahl von Katalogzweigen verknüpft werden, aber ein einzelner Katalogzweig kann nur mit einem Merchant Center-Konto verknüpft werden.

• Ein Merchant Center-Konto darf kein Mehrfachkundenkonto (MCA) sein. Sie können jedoch einzelne Unterkonten verknüpfen.

• Der erste Import nach der Verknüpfung Ihres Merchant Center-Kontos kann Stunden dauern. Die Dauer hängt von der Anzahl der Angebote im Merchant Center-Konto ab.

• Produktänderungen, die API-Methoden verwenden, sind für Zweige deaktiviert, die mit einem Merchant Center-Konto verknüpft sind. Alle Änderungen an den Produktkatalogdaten in diesen Branches müssen mit dem Merchant Center vorgenommen werden. Diese Änderungen werden dann automatisch mit Vertex AI Search for Retail synchronisiert.

• Der Sammlungsprodukttyp wird für Branches, die die Merchant Center-Verknüpfung verwenden, nicht unterstützt.

• Ihr Merchant Center-Konto kann nur mit leeren Katalogzweigen verknüpft werden, um die Richtigkeit der Daten zu gewährleisten. Informationen zum Löschen von Produkten aus einem Katalogzweig finden Sie unter Produktinformationen löschen.

Katalogdaten aus dem Merchant Center importieren

Mit dem Merchant Center können Sie Ihre Händler- und Produktdaten für Shopping-Anzeigen und andere Google-Dienste verfügbar machen.

Sie können Katalogdaten aus dem Merchant Center als einmaliges Verfahren aus BigQuery mit dem Merchant Center-Schema importieren (nur Empfehlungen).

Bulk-Import aus dem Merchant Center

Sie können Katalogdaten aus dem Merchant Center mit der Search for Retail Console oder der Methode products.import importieren. Der Bulk-Import ist ein einmaliges Verfahren und wird nur für Empfehlungen unterstützt.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihren Katalog aus dem Merchant Center zu importieren:

1. Richten Sie mithilfe der Anleitung unter Merchant Center-Übertragungen eine Übertragung vom Merchant Center zu BigQuery ein.

   Dazu verwenden Sie das Tabellenschema der Google Merchant Center-Produkte. Konfigurieren Sie Ihre Übertragung so, dass sie täglich wiederholt wird, aber konfigurieren Sie Ihre Ablaufzeit von zwei Tagen.

2. Wenn sich Ihr BigQuery-Dataset in einem anderen Projekt befindet, konfigurieren Sie die erforderlichen Berechtigungen, damit die Vertex AI Search for Retail auf das BigQuery-Dataset zugreifen kann. Weitere Informationen

3. Katalogdaten aus BigQuery in die Vertex AI Search for Retail importieren

   Console

   1. Rufen Sie in der Search for Retail-Konsole die Seite Daten auf.
      
      Zur Seite „Daten“

   2. Klicken Sie auf Importieren, um das Feld „Importieren“ zu öffnen.

   3. Wählen Sie Produktkatalog aus.

   4. Wählen Sie BigQuery als Datenquelle aus.

   5. Wählen Sie den Zweig aus, in den Sie Ihren Katalog hochladen.

   6. Wählen Sie Merchant Center als Datenschema aus.

   7. Geben Sie die BigQuery-Tabelle an, wo sich die Daten befinden.

   8. Optional: Geben Sie den Speicherort eines Cloud Storage-Bucket in Ihrem Projekt als temporären Speicherort für Ihre Daten ein.

      Wenn keine Angabe erfolgt, wird ein Standardspeicherort verwendet. Wenn Sie einen Speicherort angeben, müssen sich BigQuery und der Cloud Storage-Bucket in derselben Region befinden.

   9. Wählen Sie aus, ob ein wiederkehrender Upload Ihrer Katalogdaten geplant werden soll.

   10. Wenn Sie Ihren Katalog zum ersten Mal importieren oder den Katalog nach dem Löschen noch einmal importieren, wählen Sie die Produktebenen aus. Weitere Informationen zu Produktebenen

       Das Ändern der Konfiguration auf Produktebene nach dem Importieren von Daten erfordert einen erheblichen Aufwand.

   11. Klicken Sie auf Importieren.

   curl

   1. Legen Sie die Produktebenen mithilfe der Methode Catalog.patch fest, wenn Sie Ihren Katalog zum ersten Mal hochladen oder den Katalog nach dem Löschen noch einmal importieren. Für diesen Vorgang ist die Rolle "Einzelhandelsadministrator" erforderlich. Weitere Informationen zu Produktebenen

      • ingestionProductType: Unterstützt die Werte primary (Standard) und variant.
      • merchantCenterProductIdField: Unterstützt die Werte offerId (Standard) und itemGroupId. Wenn Sie das Merchant Center nicht verwenden, verwenden Sie den Standardwert offerId.

      curl -X PATCH \
      -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
      -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
      --data '{
      "productLevelConfig": {
        "ingestionProductType": "PRODUCT_TYPE",
        "merchantCenterProductIdField": "PRODUCT_ID_FIELD"
      }
      }' \
      "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog"

   2. Importieren Sie den Katalog mit der Methode Products.import.

      • DATASET_ID: Die ID des BigQuery-Datasets.
      • TABLE_ID: Die ID der BigQuery-Tabelle, die Ihre Daten enthält.
      • STAGING_DIRECTORY: Optional. Ein Cloud Storage-Verzeichnis, das als Zwischenspeicherort für Ihre Daten verwendet wird, bevor sie in BigQuery importiert werden. Lassen Sie dieses Feld leer, damit automatisch ein temporäres Verzeichnis erstellt wird (empfohlen).
      • ERROR_DIRECTORY: Optional. Ein Cloud Storage-Verzeichnis für Fehlerinformationen zum Import. Lassen Sie dieses Feld leer, damit automatisch ein temporäres Verzeichnis erstellt wird (empfohlen).
      • dataSchema: Verwenden Sie für das Attribut dataSchema den Wert product_merchant_center. Siehe Tabellenschema für Merchant Center-Produkte.

      Wir empfehlen, keine Staging- oder Fehlerverzeichnisse anzugeben, damit automatisch ein Cloud Storage-Bucket mit neuen Staging- und Fehlerverzeichnissen erstellt werden kann. Diese Verzeichnisse werden in derselben Region wie das BigQuery-Dataset erstellt und sind für jeden Import eindeutig. Dadurch wird verhindert, dass mehrere Importjobs Daten in dasselbe Verzeichnis bereitstellen und möglicherweise dieselben Daten neu importieren. Nach drei Tagen werden der Bucket und die Verzeichnisse automatisch gelöscht, um die Speicherkosten zu senken.

      Ein automatisch erstellter Bucket-Name enthält die Projekt-ID, die Bucket-Region und den Datenschemanamen, getrennt durch Unterstriche (z. B. 4321_us_catalog_retail). Die automatisch erstellten Verzeichnisse heißen staging oder errors, gefolgt von einer Nummer (z. B. staging2345 oder errors5678).

      Wenn Sie Verzeichnisse angeben, muss sich der Cloud Storage-Bucket in derselben Region wie das BigQuery-Dataset befinden. Andernfalls schlägt der Import fehl. Geben Sie die Staging- und Fehlerverzeichnisse im Format gs://<bucket>/<folder>/ an. Sie sollten unterschiedlich sein.

     curl -X POST \
          -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
          -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
          --data '{
            "inputConfig":{
               "bigQuerySource": {
                 "datasetId":"DATASET_ID",
                 "tableId":"TABLE_ID",
                 "dataSchema":"product_merchant_center"
               }
             }
         }' \
        "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/0/products:import"

Katalogdaten aus BigQuery importieren

Verwenden Sie das Vertex AI Search for Retail-Schema, um Katalogdaten im richtigen Format aus BigQuery zu importieren. Erstellen Sie dann eine BigQuery-Tabelle mit dem richtigen Format und laden Sie die leere Tabelle mit Ihren Katalogdaten. Laden Sie Ihre Daten dann in Vertex AI Search for Retail hoch.

Weitere Informationen zu BigQuery-Tabellen finden Sie unter Einführung in Tabellen. Hilfe zu BigQuery-Abfragen finden Sie unter BigQuery-Daten abfragen.

Klicken Sie auf Anleitung, um eine detaillierte Anleitung für diese Aufgabe direkt im Cloud Shell-Editor zu erhalten:

Anleitung

So importieren Sie Ihren Katalog:

1. Wenn sich Ihr BigQuery-Dataset in einem anderen Projekt befindet, konfigurieren Sie die erforderlichen Berechtigungen, damit die Vertex AI Search for Retail auf das BigQuery-Dataset zugreifen kann. Weitere Informationen

2. Katalogdaten in Vertex AI Search for Retail importieren

   Console

   1. Rufen Sie in der Search for Retail-Konsole die Seite Daten auf.
      
      Zur Seite „Daten“
   2. Klicken Sie auf Importieren, um das Feld Daten importieren zu öffnen.
   3. Wählen Sie Produktkatalog aus.
   4. Wählen Sie BigQuery als Datenquelle aus.
   5. Wählen Sie den Zweig aus, in den Sie Ihren Katalog hochladen.
   6. Wählen Sie Schema von Produktkatalogen für den Einzelhandel aus. Das ist das Produktschema für Vertex AI Search for Retail.
   7. Geben Sie die BigQuery-Tabelle an, wo sich die Daten befinden.
   8. Optional: Geben Sie unter Erweiterte Optionen anzeigen den Speicherort eines Cloud Storage-Bucket in Ihrem Projekt als temporären Speicherort für Ihre Daten ein.
      
      Wenn keine Angabe erfolgt, wird ein Standardspeicherort verwendet. Wenn Sie einen Speicherort angeben, müssen sich BigQuery und der Cloud Storage-Bucket in derselben Region befinden.
   9. Wenn Sie die Suche nicht aktiviert haben und das Merchant Center-Schema verwenden, wählen Sie die Produktebene aus.
      
      Sie müssen die Produktebene auswählen, wenn Sie Ihren Katalog zum ersten Mal importieren oder den Katalog nach dem Löschen noch einmal importieren. Weitere Informationen zu Produktebenen Das Ändern von Produktebenen nach dem Importieren von Daten erfordert einen erheblichen Aufwand.
      
      Wichtig:Sie können die Suche für Projekte mit einem Produktkatalog, der als Varianten aufgenommen wurde, nicht aktivieren.
   10. Klicken Sie auf Importieren.

   curl

   1. Legen Sie die Produktebenen mithilfe der Methode Catalog.patch fest, wenn Sie Ihren Katalog zum ersten Mal hochladen oder den Katalog nach dem Löschen noch einmal importieren. Für diesen Vorgang ist die Rolle "Einzelhandelsadministrator" erforderlich.

      • ingestionProductType: Unterstützt die Werte primary (Standard) und variant.
      • merchantCenterProductIdField: Unterstützt die Werte offerId und itemGroupId. Wenn Sie das Merchant Center nicht verwenden, müssen Sie dieses Feld nicht festlegen.

      curl -X PATCH \
      -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
      -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
       --data '{
         "productLevelConfig": {
           "ingestionProductType": "PRODUCT_TYPE",
           "merchantCenterProductIdField": "PRODUCT_ID_FIELD"
         }
       }' \
      "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog"

   2. Erstellen Sie eine Datendatei für die Eingabeparameter für den Import.

      Verwenden Sie das Objekt BigQuerySource, um auf Ihr BigQuery-Dataset zu verweisen.

      • DATASET_ID: Die ID des BigQuery-Datasets.
      • TABLE_ID: Die ID der BigQuery-Tabelle, die Ihre Daten enthält.
      • PROJECT_ID: Die Projekt-ID, in der sich die BigQuery-Quelle befindet. Wenn keine Angabe erfolgt, wird die Projekt-ID von der übergeordneten Anfrage übernommen.
      • STAGING_DIRECTORY: Optional. Ein Cloud Storage-Verzeichnis, das als Zwischenspeicherort für Ihre Daten verwendet wird, bevor sie in BigQuery importiert werden. Lassen Sie dieses Feld leer, damit automatisch ein temporäres Verzeichnis erstellt wird (empfohlen).
      • ERROR_DIRECTORY: Optional. Ein Cloud Storage-Verzeichnis für Fehlerinformationen zum Import. Lassen Sie dieses Feld leer, damit automatisch ein temporäres Verzeichnis erstellt wird (empfohlen).
      • dataSchema: Verwenden Sie für das Attribut dataSchema den Wert product (Standard). Hierfür verwenden Sie das Vertex AI Search for Retail-Schema.

      Wir empfehlen, keine Staging- oder Fehlerverzeichnisse anzugeben, damit automatisch ein Cloud Storage-Bucket mit neuen Staging- und Fehlerverzeichnissen erstellt werden kann. Diese Verzeichnisse werden in derselben Region wie das BigQuery-Dataset erstellt und sind für jeden Import eindeutig. Dadurch wird verhindert, dass mehrere Importjobs Daten in dasselbe Verzeichnis bereitstellen und möglicherweise dieselben Daten neu importieren. Nach drei Tagen werden der Bucket und die Verzeichnisse automatisch gelöscht, um die Speicherkosten zu senken.

      Ein automatisch erstellter Bucket-Name enthält die Projekt-ID, die Bucket-Region und den Datenschemanamen, getrennt durch Unterstriche (z. B. 4321_us_catalog_retail). Die automatisch erstellten Verzeichnisse heißen staging oder errors, gefolgt von einer Nummer (z. B. staging2345 oder errors5678).

      Wenn Sie Verzeichnisse angeben, muss sich der Cloud Storage-Bucket in derselben Region wie das BigQuery-Dataset befinden. Andernfalls schlägt der Import fehl. Geben Sie die Staging- und Fehlerverzeichnisse im Format gs://<bucket>/<folder>/ an. Sie sollten unterschiedlich sein.

      {
         "inputConfig":{
           "bigQuerySource": {
             "projectId":"PROJECT_ID",
             "datasetId":"DATASET_ID",
             "tableId":"TABLE_ID",
             "dataSchema":"product"}
            }
      }

   3. Importieren Sie Ihre Kataloginformationen. Stellen Sie dazu eine POST-Anfrage an die REST-Methode Products:import und geben Sie den Namen der Datendatei an (hier gezeigt als input.json).

      curl -X POST \
      -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
      -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" -d @./input.json \
      "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/0/products:import"

      Sie können den Status programmatisch mit der API prüfen. Sie sollten ein Antwortobjekt erhalten, das in etwa so aussieht:

      {
      "name": "projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/import-products-123456",
      "done": false
      }

      Das Feld "Name" ist die ID des Vorgangsobjekts. Um den Status dieses Objekts anzufordern, ersetzen Sie das Feld "Name" durch den Wert, der von der Methode import zurückgegeben wird, bis das Feld done als true zurückgegeben wird:

      curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
      "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/import-products-123456"

      Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, hat das zurückgegebene Objekt den done-Wert true und enthält ein Statusobjekt, das dem folgenden Beispiel ähnelt:

      { "name": "projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/import-products-123456",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.retail.v2.ImportMetadata",
        "createTime": "2020-01-01T03:33:33.000001Z",
        "updateTime": "2020-01-01T03:34:33.000001Z",
        "successCount": "2",
        "failureCount": "1"
      },
      "done": true,
      "response": {
      "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.retail.v2.ImportProductsResponse",
      },
      "errorsConfig": {
        "gcsPrefix": "gs://error-bucket/error-directory"
      }
      }

      Sie können die Dateien im Fehlerverzeichnis in Cloud Storage prüfen, um festzustellen, ob während des Imports Fehler aufgetreten sind.

Zugriff auf Ihr BigQuery-Dataset einrichten

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um den Zugriff einzurichten, wenn sich Ihr BigQuery-Dataset in einem anderen Projekt als Ihrem Vertex AI Search for Retail-Dienst befindet.

1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite IAM.

   Zur Seite "IAM"

2. Wählen Sie Ihr Vertex AI Search for Retail-Projekt aus.

3. Suchen Sie das Dienstkonto mit dem Namen Retail-Dienstkonto.

   Wenn Sie noch keinen Importvorgang initiiert haben, ist dieses Dienstkonto möglicherweise nicht aufgeführt. Wenn dieses Dienstkonto nicht angezeigt wird, kehren Sie zur Importaufgabe zurück und initiieren den Import. Wenn der Vorgang aufgrund von Berechtigungsfehlern fehlschlägt, kehren Sie hier zurück und führen Sie diese Aufgabe aus.

4. Kopieren Sie die ID des Dienstkontos, die wie eine E-Mail-Adresse aussieht (z. B. service-525@gcp-sa-retail.iam.gserviceaccount.com).

5. Wechseln Sie zu Ihrem BigQuery-Projekt (auf der gleichen Seite IAM und Verwaltung) und klicken Sie auf person_add Zugriff gewähren.

6. Geben Sie unter Neue Hauptkonten die Kennzeichnung für das Vertex AI Search for Retail-Dienstkonto ein und wählen Sie die Rolle BigQuery > BigQuery-Nutzer aus.

7. Klicken Sie auf Weitere Rolle hinzufügen und wählen Sie BigQuery > BigQuery-Dateneditor aus.

   Wenn Sie die Rolle "Datenbearbeiter" nicht für das gesamte Projekt bereitstellen möchten, können Sie diese Rolle direkt dem Dataset hinzufügen. Weitere Informationen

8. Klicken Sie auf Speichern.

Katalogdaten aus Cloud Storage importieren

Zum Importieren von Katalogdaten im JSON-Format erstellen Sie eine oder mehrere JSON-Dateien mit den Katalogdaten, die Sie importieren möchten, und laden sie in Cloud Storage hoch. Von dort aus können Sie sie in Vertex AI Search for Retail importieren.

Ein Beispiel für das JSON-Produktelementformat finden Sie unter JSON-Datenformat für Produktelemente.

Informationen zum Hochladen von Dateien in Cloud Storage finden Sie unter Objekte hochladen.

1. Das Vertex AI Search for Retail-Dienstkonto muss die Lese- und Schreibzugriff auf den Bucket haben.

   Das Vertex AI Search for Retail-Dienstkonto ist in der Google Cloud Console auf der IAM-Seite mit dem Namen Retail-Dienstkonto aufgeführt. Verwenden Sie die Kennung des Dienstkontos, die wie eine E-Mail-Adresse aussieht (z. B. service-525@gcp-sa-retail.iam.gserviceaccount.com), wenn Sie das Konto Ihren Bucket-Berechtigungen hinzufügen.

2. Importieren Sie Ihre Katalogdaten.

   Console

   1. Rufen Sie in der Search for Retail-Konsole die Seite Daten auf.
      
      Zur Seite „Daten“
   2. Klicken Sie auf Importieren, um das Feld Daten importieren zu öffnen.
   3. Wählen Sie Produktkatalog als Datenquelle aus.
   4. Wählen Sie den Zweig aus, in den Sie Ihren Katalog hochladen.
   5. Wählen Sie als Schema Retail Product Catalogs Schema aus.
   6. Geben Sie den Cloud Storage-Speicherort Ihrer Daten ein.
   7. Wenn die Suche nicht aktiviert ist, wählen Sie die Produktebenen aus.
      
      Sie müssen die Produktebenen auswählen, wenn Sie Ihren Katalog zum ersten Mal importieren oder den Katalog nach dem Löschen noch einmal importieren. Weitere Informationen zu Produktebenen Das Ändern von Produktebenen nach dem Importieren von Daten erfordert einen erheblichen Aufwand.
      
      Wichtig:Sie können die Suche für Projekte mit einem Produktkatalog, der als Varianten aufgenommen wurde, nicht aktivieren.
   8. Klicken Sie auf Importieren.

   curl

   1. Wenn Sie Ihren Katalog zum ersten Mal hochladen oder den Katalog nach dem Löschen noch einmal importieren, legen Sie die Produktebenen mit der Methode Catalog.patch fest. Weitere Informationen zu Produktebenen

      • ingestionProductType: Unterstützt die Werte primary (Standard) und variant.
      • merchantCenterProductIdField: Unterstützt die Werte offerId und itemGroupId. Wenn Sie das Merchant Center nicht verwenden, müssen Sie dieses Feld nicht festlegen.

      curl -X PATCH \
      -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
      -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
       --data '{
         "productLevelConfig": {
           "ingestionProductType": "PRODUCT_TYPE",
           "merchantCenterProductIdField": "PRODUCT_ID_FIELD"
         }
       }' \
      "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog"

   2. Erstellen Sie eine Datendatei für die Eingabeparameter für den Import. Verwenden Sie das Objekt GcsSource, um auf Ihren Cloud Storage-Bucket zu verweisen.

      Sie können mehrere Dateien oder nur eine bereitstellen. In diesem Beispiel werden zwei Dateien verwendet.

      • INPUT_FILE: Eine oder mehrere Dateien in Cloud Storage, die Ihre Katalogdaten enthalten.
      • ERROR_DIRECTORY: Ein Cloud Storage-Verzeichnis für Fehlerinformationen zum Import.

      Die Felder der Eingabedatei müssen das Format gs://<bucket>/<path-to-file>/ haben. Das Fehlerverzeichnis muss das Format gs://<bucket>/<folder>/ haben. Wenn das Fehlerverzeichnis nicht vorhanden ist, wird es erstellt. Der Bucket muss bereits vorhanden sein.

      {
      "inputConfig":{
       "gcsSource": {
         "inputUris": ["INPUT_FILE_1", "INPUT_FILE_2"]
        }
      },
      "errorsConfig":{"gcsPrefix":"ERROR_DIRECTORY"}
      }

   3. Importieren Sie Ihre Kataloginformationen. Stellen Sie dazu eine POST-Anfrage an die REST-Methode Products:import und geben Sie den Namen der Datendatei an (hier gezeigt als input.json).

      curl -X POST \
      -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
      -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" -d @./input.json \
      "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/0/products:import"

      Am einfachsten ist es, den Status des Importvorgangs mit der Google Cloud Console zu prüfen. Weitere Informationen finden Sie unter Status eines bestimmten Integrationsvorgangs ansehen.

      Sie können den Status auch programmatisch mit der API prüfen. Sie sollten ein Antwortobjekt erhalten, das in etwa so aussieht:

      {
      "name": "projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/import-products-123456",
      "done": false
      }

      Das Feld "Name" ist die ID des Vorgangsobjekts. Sie fordern den Status dieses Objekts an. Ersetzen Sie dabei das Feld "Name" durch den von der Importmethode zurückgegebenen Wert, bis das Feld done als true zurückgegeben wird:

      curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
      "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/[OPERATION_NAME]"

      Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, hat das zurückgegebene Objekt den done-Wert true und enthält ein Statusobjekt, das dem folgenden Beispiel ähnelt:

      { "name": "projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/import-products-123456",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.retail.v2.ImportMetadata",
        "createTime": "2020-01-01T03:33:33.000001Z",
        "updateTime": "2020-01-01T03:34:33.000001Z",
        "successCount": "2",
        "failureCount": "1"
      },
      "done": true,
      "response": {
      "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.retail.v2.ImportProductsResponse"
      },
      "errorsConfig": {
        "gcsPrefix": "gs://error-bucket/error-directory"
      }
      }

      Sie können die Dateien im Fehlerverzeichnis in Cloud Storage prüfen, um festzustellen, welche Art von Fehlern beim Import aufgetreten sind.

Katalogdaten inline importieren

public static String importProductsFromInlineSource(
    List<Product> productsToImport)
    throws IOException, InterruptedException, ExecutionException {
  ProductServiceClient productClient = getProductServiceClient();

  ProductInlineSource inlineSource = ProductInlineSource.newBuilder()
      .addAllProducts(productsToImport)
      .build();

  ProductInputConfig inputConfig = ProductInputConfig.newBuilder()
      .setProductInlineSource(inlineSource)
      .build();

  ImportProductsRequest importRequest = ImportProductsRequest.newBuilder()
      .setParent(IMPORT_PARENT)
      .setRequestId(REQUEST_ID)
      .setReconciliationMode(ReconciliationMode.INCREMENTAL)
      .setInputConfig(inputConfig)
      .build();

  String operationName = productClient
      .importProductsAsync(importRequest).getName();

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

  return operationName;
}

JSON-Datenformat für Produktelemente

Die Product-Einträge in Ihrer JSON-Datei sollten wie die folgenden Beispiele aussehen.

Geben Sie ein ganzes Produkt in einer einzigen Zeile an. Jedes Produkt sollte eine eigene Zeile haben.

Pflichtfelder:

  {
    "id": "1234",
    "categories": "Apparel & Accessories > Shoes",
    "title": "ABC sneakers"
  }
  {
    "id": "5839",
    "categories": "casual attire > t-shirts",
    "title": "Crew t-shirt"
  }

Vollständiges Objekt:

  {
    "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/0/products/1234",
    "id": "1234",
    "categories": "Apparel & Accessories > Shoes",
    "title": "ABC sneakers",
    "description": "Sneakers for the rest of us",
    "attributes": { "vendor": {"text": ["vendor123", "vendor456"]} },
    "language_code": "en",
    "tags": [ "black-friday" ],
    "priceInfo": {
      "currencyCode": "USD", "price":100, "originalPrice":200, "cost": 50
    },
    "availableTime": "2020-01-01T03:33:33.000001Z",
    "availableQuantity": "1",
    "uri":"http://example.com",
    "images": [
      {"uri": "http://example.com/img1", "height": 320, "width": 320 }
    ]
  }
  {
    "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/0/products/4567",
    "id": "4567",
    "categories": "casual attire > t-shirts",
    "title": "Crew t-shirt",
    "description": "A casual shirt for a casual day",
    "attributes": { "vendor": {"text": ["vendor789", "vendor321"]} },
    "language_code": "en",
    "tags": [ "black-friday" ],
    "priceInfo": {
      "currencyCode": "USD", "price":50, "originalPrice":60, "cost": 40
    },
    "availableTime": "2020-02-01T04:44:44.000001Z",
    "availableQuantity": "2",
    "uri":"http://example.com",
    "images": [
      {"uri": "http://example.com/img2", "height": 320, "width": 320 }
    ]
  }

Historische Katalogdaten

Vertex AI Search für den Einzelhandel unterstützt den Import und die Verwaltung von historischen Katalogdaten. Historische Katalogdaten können hilfreich sein, wenn Sie historische Nutzerereignisse für das Modelltraining verwenden. Frühere Produktinformationen können verwendet werden, um Verlaufsdaten für Nutzerereignisse anzureichern und die Modellgenauigkeit zu verbessern.

Historische Produkte werden als abgelaufene Produkte gespeichert. Sie werden nicht in Suchantworten zurückgegeben, sind aber für die API-Aufrufe Update, List und Delete sichtbar.

Historische Katalogdaten importieren

Wenn das Feld expireTime eines Produkts auf einen früheren Zeitstempel festgelegt ist, wird dieses Produkt als historisches Produkt betrachtet. Setzen Sie die Verfügbarkeit des Produkts auf OUT_OF_STOCK, um die Auswirkung von Empfehlungen zu vermeiden.

Wir empfehlen die folgenden Methoden zum Importieren von Katalogdaten:

• Durch Aufruf der Methode Product.Create
• Inline-Import abgelaufener Produkte
• Abgelaufene Produkte aus BigQuery importieren

Methode Product.Create aufrufen

Verwenden Sie die Methode Product.Create, um einen Product-Eintrag mit dem Feld expireTime zu erstellen, das auf einen früheren Zeitstempel gesetzt ist.

Inline-Import abgelaufener Produkte

Die Schritte sind mit dem Inline-Import identisch, mit der Ausnahme, dass für die Produkte die Felder expireTime auf einen früheren Zeitstempel festgelegt sein müssen.

Geben Sie ein ganzes Produkt in einer einzigen Zeile an. Jedes Produkt sollte eine eigene Zeile haben.

Ein Beispiel für ./data.json, das in der Inline-Importanfrage verwendet wird:

{
"inputConfig": {
  "productInlineSource": {
      "products": [
          {
            "id": "historical_product_001",
            "categories": "Apparel & Accessories > Shoes",
            "title": "ABC sneakers",
            "expire_time": {
              "second": "2021-10-02T15:01:23Z"  // a past timestamp
            }
          },
          {
            "id": "historical product 002",
            "categories": "casual attire > t-shirts",
            "title": "Crew t-shirt",
            "expire_time": {
              "second": "2021-10-02T15:01:24Z"  // a past timestamp
            }
          }
      ]
    }
  }
}

Abgelaufene Produkte aus BigQuery oder Cloud Storage importieren

Verwenden Sie dieselben Verfahren wie für den Import von Katalogdaten aus BigQuery oder den Import von Katalogdaten aus Cloud Storage. Setzen Sie das Feld expireTime jedoch auf einen früheren Zeitstempel.

Katalog auf dem neuesten Stand halten

Für optimale Ergebnisse muss Ihr Katalog aktuelle Informationen enthalten. Wir empfehlen, Ihren Katalog täglich zu importieren, um sicherzustellen, dass der Katalog aktuell ist. Sie können Google Cloud Scheduler verwenden, um Importe zu planen, oder eine automatische Planungsoption auswählen, wenn Sie Daten über die Google Cloud Console importieren.

Sie können nur neue oder geänderte Produktelemente aktualisieren oder den gesamten Katalog importieren. Wenn Sie Produkte importieren, die sich bereits in Ihrem Katalog befinden, werden sie nicht noch einmal hinzugefügt. Jedes geänderte Element wird aktualisiert.

Wie Sie ein einzelnes Element aktualisieren, erfahren Sie unter Produktinformationen aktualisieren.

Batch-Update

Sie können die Importmethode verwenden, um Ihren Katalog im Batch zu aktualisieren. Gehen Sie genauso vor wie beim ersten Import. Folgen Sie der Anleitung unter Katalogdaten importieren.

Importstatus überwachen

So überwachen Sie die Katalogaufnahme und den Katalogstatus:

1. Auf dem Tab Katalog der Seite Nach Retail-Daten suchen können Sie zusammengefasste Informationen zu Ihrem Katalog und eine Vorschau der hochgeladenen Produkte aufrufen.

   Zur Seite "Daten"

2. Prüfen Sie auf der Seite Datenqualität, ob Sie Katalogdaten aktualisieren müssen, um die Qualität der Suchergebnisse zu verbessern und Leistungsstufen für die Suche freizuschalten.

   Weitere Informationen dazu, wie Sie die Qualität von Suchdaten prüfen und Leistungsstufen für die Google Suche aufrufen, finden Sie unter Leistungsstufen für die Google Suche freischalten. Eine Zusammenfassung der auf dieser Seite verfügbaren Katalogmesswerte finden Sie unter Messwerte zur Katalogqualität.

   Zur Seite „Datenqualität“

3. Wenn Sie Benachrichtigungen erhalten möchten, wenn bei Ihren Datenuploads etwas schiefgeht, folgen Sie der Anleitung unter Cloud Monitoring-Benachrichtigungen einrichten.

   Es ist wichtig, Ihren Katalog auf dem neuesten Stand zu halten, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Verwenden Sie Benachrichtigungen, um die Importfehlerraten zu überwachen und bei Bedarf Maßnahmen zu ergreifen.

Nächste Schritte

• Nutzerereignisse aufzeichnen
• Zusammengefasste Informationen zu Ihrem Katalog ansehen
• Richten Sie Benachrichtigungen über den Datenupload ein.