Qualité des données

Cette page décrit les cas d'utilisation de la recherche, leurs niveaux de performances respectifs et comment vérifier la recherche d'IA pour le commerce dans la console Gemini Enterprise for Customer Experience afin d'évaluer la qualité de vos données et les niveaux de performances que vous avez débloqués. Chaque niveau de performances est automatiquement activé lorsque vous remplissez toutes les exigences de données qui bloquent la mise à niveau. Vous devez également remplir les conditions de tous les niveaux précédents pour passer au niveau suivant.

Rechercher des cas d'utilisation

La recherche fournit des résultats pour deux cas d'utilisation :

  • La recherche par requête textuelle, utilisée lorsque vos acheteurs recherchent des articles dans votre application en saisissant des requêtes textuelles et en obtenant un ensemble de résultats pertinents.
  • La recherche par navigation est utilisée lorsque vos acheteurs accèdent à une page de catégorie spécifique, comme la page Web de la catégorie "Appareils électroménagers" du site de vente au détail d'un magasin de bricolage, et parcourent les articles triés de cette catégorie.

Pour en savoir plus sur les différences entre ces cas d'utilisation, consultez À propos de la recherche textuelle et de la recherche par navigation.

Débloquer les niveaux de performances pour la recherche

La recherche par requête textuelle et la recherche par navigation proposent différents niveaux de performances qui améliorent progressivement vos résultats de recherche. Pour débloquer les niveaux de performances, vous devez importer les données d'événements utilisateur et de catalogue dans AI Commerce Search.

Les niveaux de performances suivants sont disponibles pour les deux cas d'utilisation, la recherche par requête textuelle et la navigation :

Recherche par requête textuelle

NIVEAU 1

Pertinence

Les résultats sont renvoyés en fonction de leur degré de pertinence par rapport à la requête. Par exemple, how black a dress is (à quel point une robe est noire) lorsque l'utilisateur recherche une robe noire.

Exigences minimales en termes de données

  • Catalogue
  • Requête textuelle

Vérifications des données

  • Les produits doivent comporter une description.
  • L'expansion de requête doit être activée pour au moins 95% des requêtes de recherche.
  • Le ratio d'événements detail-page-view par rapport aux événements de recherche doit être d'au moins 4 %.
  • Les produits doivent avoir des titres uniques qui se distinguent dans les requêtes de recherche.
  • Le titre du produit doit contenir au moins deux mots.
  • Au moins 95% des produits doivent avoir un titre.
  • Les produits doivent disposer d'un URI valide et accessible.
  • Le catalogue doit contenir au moins cinq attributs personnalisés pouvant être utilisés dans les recherches.
  • Le champ de correspondance exacte pour tous les produits ne doit contenir aucun mot réel et doit correspondre exactement à un jeton.

NIVEAU 2

Pertinence et popularité

  • Affinent le NIVEAU 1 pour les éléments les plus populaires de la recherche effectuée.
  • Les produits de pertinence égale sont classés en fonction de leur popularité sur votre site.

Vérifications des données

Débloquer le niveau 2 en supprimant le blocage de la mise à niveau :

  • Au moins 100 000 événements de recherche textuelle et de navigation doivent avoir été importés ou enregistrés au cours des 90 derniers jours.

Critique pour les performances :

  • Au moins 95% des événements des 90 derniers jours doivent être associés à des produits.
  • Au moins 1, 5% des événements de recherche avec des pages ultérieures au cours des sept derniers jours, c'est-à-dire qu'ils incluent toutes les pages de résultats de recherche associées et leurs impressions de produits.
  • Au moins 95% des événements de recherche des sept derniers jours doivent être associés à des impressions de produits.
  • Au moins 10 000 événements detail-page-view, add-to-cart et purchase au cours des 90 derniers jours.
  • Au moins 70% des requêtes de recherche au cours des 90 derniers jours doivent être associées à des événements.
  • Au moins 95% des événements de recherche au cours des 90 derniers jours doivent comporter des jetons d'attribution.
  • Au moins 100 000 événements associés à l'ID de visiteur le plus populaire au cours des sept derniers jours.

NIVEAU 3

Optimisés pour les revenus

Pour débloquer l'optimisation des revenus, modélisez plus de 250 000 événements de recherche avec au moins une interaction utilisateur.

Vérifications des données

Débloquer le niveau 3 en désactivant le blocage de la mise à niveau :

  • Pour que l'optimisation des revenus fonctionne correctement, 95% des produits doivent avoir un prix. Pour cela, les produits principaux ou au moins l'une de leurs variantes doivent avoir un prix. Lorsque le produit est non disponible, ne supprimez pas le prix, mais attribuez-lui l'attribut out-of-stock.

  • Au moins 250 000 événements de recherche doivent être associés à une interaction utilisateur (suivie d'un événement detail-page-view, add-to-cart ou purchase avec le même ID de visiteur et l'un des produits inclus dans l'événement de recherche) au cours des 90 derniers jours.

  • Pour atteindre le seuil,au moins 250 000 événements utilisateur de recherche doivent comporter des événements detail-page-view qui se sont produits immédiatement après l'événement de recherche. Cette métrique est calculée sur les 30 derniers jours si vous avez importé plus de 100 millions d'événements au cours de cette période. Sinon, la période est de 90 jours.

  • Au moins 100 produits doivent avoir enregistré au moins un événementdetail-page-view attribuable à un événement de recherche. Cette métrique est calculée sur les 30 derniers jours si vous avez importé plus de 100 millions d'événements au cours de cette période. Sinon, la période est de 90 jours.

Critique pour les performances :

  • Les événements de recherche doivent être associés à une requête (texte) ou à une page de catégorie (navigation). Il ne devrait pas y avoir d'événements de recherche où les deux champs sont vides. Idéalement, vous devriez disposer d'un grand nombre d'événements de recherche avec les deux champs remplis.

  • Les requêtes de recherche ne doivent pas être vides. Idéalement, comme pour les événements de recherche, les requêtes de recherche doivent comporter la requête (texte) et la catégorie de page (navigation). Cette métrique est calculée en pourcentage de toutes les demandes de recherche au cours des 60 derniers jours.

  • Pour atteindre ce seuil,au moins 20 événements add-to-cart pour 1 000 événements detail-page-view doivent avoir eu lieu au cours des 90 derniers jours.

  • Pour 1 000 événements add-to-cart, il doit y avoir au moins 25 événements purchase au cours des 90 derniers jours.

NIVEAU 4

Revenus personnalisés

Le niveau 4 s'appuie sur le niveau 3 en ajoutant des fonctionnalités de personnalisation.

Vérifications des données

Débloquer le niveau 4 en supprimant le blocage de la mise à niveau :

  • Au moins 100 000 événements search au cours des 30 derniers jours doivent être diffusés par AI Commerce Search (et non par un ancien moteur).

  • Ne mettez jamais en cache les résultats de recherche personnalisés. La mise en cache est détectée lorsque plusieurs événements utilisateur de recherche avec des ID de visiteur différents ont le même jeton d'attribution. Cette métrique est calculée sur les 100 000 événements de recherche les plus récents avec un jeton Vertex AI.

  • Un visitorId cohérent (et un userId pour les utilisateurs connectés) doit être suivi pour les événements et les requêtes de recherche. Le taux de correspondance des ID de visiteurs entre SearchRequests et les événements utilisateur doit être supérieur à 10% pour les 100 000 événements utilisateur les plus récents.

Critique pour les performances :

  • Pour améliorer la qualité de la personnalisation, au moins 10% des ID de visiteurs doivent correspondre entre les requêtes API Search et les événements de recherche.

  • Au moins 1% des événements de recherche doivent avoir des ID utilisateur définis.

  • Au moins 1% des requêtes de recherche doivent avoir un ID utilisateur défini.

Parcourir

BRONZE

Parcourir la référence pour les résultats aléatoires

  • Tous les résultats de recherche qui correspondent à vos filtres, dans un ordre aléatoire.

Exigences minimales en termes de données

  • Catalogue
  • Requête de page de catégorie (navigation)

ARGENT

Popularité

  • Les résultats sont renvoyés en fonction de leur pertinence par rapport à la catégorie uniquement.

Vérifications des données

Débloquer la mise à niveau pour passer à Silver :

  • Vous devez importer ou enregistrer au moins 100 000 événements de recherche textuelle ou de navigation au cours des 90 derniers jours.

Critique pour les performances :

  • Les produits doivent disposer d'un URI valide et accessible. (Recommandé : > 95,0%)

  • Au moins 95% des produits doivent avoir un titre. (Recommandé : > 95,0%)

  • Les titres de produits doivent contenir au moins deux mots. (Recommandé : > 80,0%)

  • Les produits doivent comporter une description. (Recommandé : > 90,0%)

  • Les produits doivent avoir des titres uniques qui se distinguent dans les requêtes de recherche. (Recommandé : < 50%)

  • Au moins 90% des requêtes de navigation doivent avoir défini les paramètres "filter" et "page_category". Cette métrique est calculée sur les 60 derniers jours. (Recommandé : > 90,0%)

  • Importez ou enregistrez plus d'événements detail-page-view, add-to-cart et purchase datant des 90 derniers jours. (Recommandé : > 10 000)

  • Si vous parcourez les demandes et que vous obtenez très peu de résultats, cela peut être dû à un filtre trop restrictif. Cette métrique est calculée sur les 60 derniers jours. (Recommandé : < 10%)

  • Les demandes de navigation comportant trop de produits peuvent indiquer que votre filtre de requête ne comporte pas de restrictions de catégorie. Cette métrique est calculée sur les 60 derniers jours. (Recommandé : < 10%)

  • Importez ou enregistrez plus d'événements details-page-view au cours des 90 derniers jours. (Recommandé : > 0,04)

OR

Classement optimisé pour les revenus

Ce niveau optimise le classement des produits dans les catégories parcourues pour les objectifs basés sur les revenus.

Vérifications des données

Débloquer la mise à niveau vers Gold :

  • Au moins 95% des produits recherchés doivent contenir des informations tarifaires valides. Nécessite que les produits principaux ou au moins l'une de leurs variantes aient un prix. Lorsque le produit n'est plus en stock, ne supprimez pas son prix.

  • Au moins 250 000 événements utilisateur de recherche et de navigation suivis d'un événement detail-page-view, add-to-cart ou purchase avec le même ID de visiteur et l'un des produits inclus dans l'événement de recherche au cours des 90 derniers jours.

  • Au moins 250 000 événements detail-page-view importés ou enregistrés qui se sont produits immédiatement après des événements de navigation pour atteindre le seuil au cours des 90 derniers jours.

  • Au moins 100 événements detail-page-view importés ou enregistrés pour différents produits au cours des 90 derniers jours.

Critique pour les performances :

  • Au moins 95% des requêtes de navigation et des événements doivent avoir des valeurs de filtre qui correspondent exactement. Cette métrique est calculée sur les 60 derniers jours. (Recommandé : > 95,0%)

  • Au moins 95% des requêtes et événements de navigation doivent avoir des valeurs page_category qui correspondent exactement. Cette métrique est calculée sur les 60 derniers jours. (Recommandé : > 95,0%)

  • Au moins 95% des événements de navigation doivent comporter des jetons d'attribution. Cette métrique est calculée sur les 90 derniers jours. (Recommandé : > 95,0%)

  • Au moins 70% des requêtes de navigation doivent être associées à des événements utilisateur. Cette métrique est calculée sur les 60 derniers jours. (Recommandé : > 70,0%)

  • Les événements de recherche ne doivent pas avoir à la fois la requête et la catégorie de page vides. (Recommandé : < 5,0%)

  • Les événements de recherche ne doivent pas comporter à la fois la requête et la catégorie de page. (Recommandé : < 10%)

  • Les catégories de pages doivent être renseignées pour les demandes de navigation. Les demandes de navigation sans catégorie de page ne sont pas optimisées pour les revenus, car nous ne savons pas sur quelle page se trouve l'utilisateur. Cette métrique est calculée sur les 60 derniers jours. (Recommandé : < 5,0%)

  • Les requêtes de recherche doivent comporter une requête ou une catégorie de page, mais pas les deux. Cette métrique est calculée sur les 60 derniers jours. (Recommandé : < 10%)

  • Pour 1 000 événements add-to-cart, il doit y avoir au moins 25 événements purchase au cours des 90 derniers jours. (Recommandé : > 0,02)

  • Pour 1 000 événements detail-page-view, il doit y avoir au moins 20 événements add-to-cart au cours des 90 derniers jours. (Recommandé : > 0,025)

PLATINUM

Classement optimisé pour les revenus personnalisés

Ce niveau propose un classement personnalisé des produits dans les catégories consultées. Il vise à optimiser les revenus en fonction du comportement et des préférences de chaque utilisateur.

Vérifications des données

Débloquer Platinum en bloquant la mise à niveau :

  • Au moins 100 000 événements utilisateur de navigation dans AI Commerce Search doivent avoir un jeton d'attribution Vertex AI au cours des 90 derniers jours. Assurez-vous que toutes les impressions de navigation sont enregistrées en tant qu'événements et incluent le jeton d'attribution.

  • Au moins 99% des résultats de navigation fournis par Vertex AI doivent être non mis en cache. Les résultats personnalisés ne doivent pas être mis en cache. La mise en cache est détectée lorsque plusieurs événements utilisateur de navigation avec des ID de visiteur différents ont le même jeton d'attribution. Ce calcul est effectué sur les 100 000 événements de navigation les plus récents avec un jeton Vertex AI.

  • Au moins 10% des ID de visiteurs doivent correspondre entre les requêtes API Browse et les événements utilisateur de navigation correspondants. Ce calcul est basé sur les 100 000 événements de navigation les plus récents diffusés par Vertex AI.

Critique pour les performances :

  • Importez ou enregistrez davantage d'événements utilisateur avec des ID utilisateur pour améliorer la qualité de la personnalisation. Cette métrique est calculée sur les sept derniers jours. (Recommandé : > 1,0%)

  • Pour améliorer la qualité de la personnalisation, la valeur de l'ID utilisateur dans les requêtes de recherche doit correspondre à l'ID utilisateur dans les événements de recherche correspondants. Cette métrique est calculée sur les 60 derniers jours. (Recommandé : > 10,0%)

La console AI Commerce Search dans Gemini Enterprise for Customer Experience fournit une page sur laquelle vous pouvez vérifier si vous avez respecté les exigences de données de chaque niveau.

Les sections suivantes vous expliquent comment vous inscrire aux alertes sur la qualité des données qui vous indiquent dans quel niveau se situent vos données, en fonction de vos paramètres actuels. Ces alertes servent également de guide pour les exigences spécifiques concernant les données de votre cas d'utilisation afin d'optimiser au mieux vos résultats de recherche.

Vérifier la qualité de vos données

Après avoir importé vos données, accédez à la console AI Commerce Search dans Gemini Enterprise for Customer Experience pour consulter les métriques de vérification des données pour chaque niveau de performances de votre cas d'utilisation.

  1. Accédez à la page Qualité des données dans la console AI Commerce Search dans Gemini Enterprise for Customer Experience.

    Accéder à la page "Qualité des données"

  2. Affichez les métriques de vérification des données pour votre cas d'utilisation de la recherche :

    • Pour les métriques de recherche textuelle, cliquez sur l'onglet Recherche.
    • Pour les métriques de recherche par navigation, cliquez sur l'onglet Parcourir.

  3. Consultez le tableau des problèmes de chaque niveau de performances en haut de la page.

    • Si la mention "En cours d'utilisation" s'affiche : vous avez résolu tous les problèmes de blocage pour ce niveau et l'avez débloqué.
    • Si aucun problème bloquant n'est détecté : vous avez réussi les vérifications des données pour ce niveau. S'il n'y a aucun problème bloquant pour ce niveau et tous les niveaux précédents, il faut environ 24 heures pour entraîner et préparer le modèle, puis activer le niveau nouvellement débloqué.
    • Si vous rencontrez des problèmes bloquants : vérifiez les métriques du niveau pour identifier les problèmes de données à résoudre afin de débloquer ce niveau.

  4. Consultez le tableau des métriques de vérification des données de chaque niveau de performances pour obtenir la liste des problèmes qui peuvent empêcher la mise à niveau ou avoir un impact sur les performances de recherche.

  5. Consultez la colonne État pour connaître le niveau de priorité de chaque métrique de vérification des données :

    • Mise à niveau bloquée : identifie les problèmes de données qui empêchent la recherche de faire passer votre cas d'utilisation au niveau de performances supérieur. Pour débloquer un niveau, effectuez toutes les vérifications requises sur les données pouvant empêcher la mise à niveau pour ce niveau de performances (et pour les niveaux précédents).
    • Performances critiques : identifie les problèmes de données qui n'empêchent pas la mise à niveau, mais qui peuvent avoir un impact significatif sur les performances de la recherche textuelle ou de la recherche par navigation.
    • Conforme : indique que la vérification des données a réussi.
    • Indisponible : indique qu'une vérification des données bloquant la migration n'est pas encore terminée. Les valeurs de ces métriques sont affichées sous la forme N/A. Le calcul de certaines vérifications peut prendre jusqu'à 24 heures après l'importation des données.

  6. Pour en savoir plus sur une métrique, cliquez sur Détails pour afficher un panneau d'informations qui présente la description de la métrique, le code temporel de la vérification des données et les valeurs seuils.

  7. Consultez les seuils dans le panneau Détails d'une métrique pour connaître les valeurs nécessaires pour satisfaire le contrôle des données de cette métrique et améliorer les résultats. Tous les seuils ne s'appliquent pas à toutes les métriques :

    • Seuil de blocage : seuil obligatoire à atteindre pour satisfaire le contrôle des données de cette métrique.
    • Seuil critique : seuil à atteindre vivement recommandé. Ne pas atteindre ce seuil peut avoir un impact négatif important sur les performances.
    • Seuil d'avertissement : seuil recommandé à atteindre. Si vous ne respectez pas ce seuil, cela peut avoir un impact mineur sur vos performances.

Pour importer davantage de données afin de résoudre les problèmes de données, consultez Importer les événements utilisateur historiques ou Importer les informations du catalogue dans la documentation publique.

Bonnes pratiques

  • Dans les demandes de recherche et les événements utilisateur, fournissez des ID utilisateur en plus des ID de visiteur pour les utilisateurs connectés. Cela permet à la recherche de personnaliser les résultats pour l'utilisateur en fonction des événements de connexion des utilisateurs sur différents appareils.
  • Envoyez les événements utilisateur en temps réel plutôt que par importations groupées avec un délai. Cela permet à la recherche de personnaliser les résultats en fonction de l'activité la plus récente d'un utilisateur sur votre site.
  • Importer tous les événements utilisateur Par exemple, ne transmettez pas uniquement les événements attribuables aux recherches.

Sélection des fonctionnalités pour les niveaux optimisés pour les revenus les plus élevés

AI Commerce Search a été mis à niveau pour les marchands dont les données ont atteint les niveaux de performance supérieurs, qui débloquent des fonctionnalités de recherche optimisées pour les revenus. Les marchands de ces niveaux supérieurs peuvent désormais utiliser la sélection de caractéristiques :

  • Pour la navigation : Argent et Or
  • Pour la recherche : niveaux 3 et 4

Pourquoi la note a-t-elle été améliorée ?

Les grands clients d'AI Commerce Search peuvent disposer de jusqu'à 10 000 attributs personnalisés dans leur catalogue de produits, alors que le modèle de classement ne comportait auparavant que 20 caractéristiques de produit statiques (comme le prix et la note moyenne) partagées entre tous les clients. Le modèle de classement disposait donc de données produit très incomplètes et ne pouvait pas personnaliser les caractéristiques des produits en fonction des différents domaines commerciaux et cas d'utilisation, comme la mode, le matériel ou les articles pour la maison.

L'impossibilité de modéliser des attributs personnalisés a conduit certains utilisateurs à placer les attributs qu'ils considéraient comme importants dans les caractéristiques statiques (fixes) des produits. Toutefois, cela nécessitait un effort manuel et ne fonctionnait clairement que pour un petit nombre d'attributs.

Sélection dynamique de caractéristiques personnalisées

AI Commerce Search a mis à niveau ses niveaux optimisés pour les revenus afin de sélectionner automatiquement les attributs personnalisés. La mise à niveau consiste à intégrer des attributs personnalisés pertinents dans le processus de classement :

  • Passe en revue tous les attributs personnalisés pour chaque marchand et choisit les plus utiles à ajouter à l'ensemble des caractéristiques statiques des produits.
  • Affiche les attributs sélectionnés pour chaque marchand.
  • Répète le processus de sélection des caractéristiques à intervalles réguliers (une fois tous les 30 jours).

En résumé, AI Commerce Search permet au modèle de classement d'accéder à 100 nouvelles fonctionnalités potentielles ou plus, mais les attributs de chaque client sont également actualisés régulièrement pour s'adapter aux soldes saisonnières et à d'autres changements dynamiques des données.

La solution de classement améliorée fournit des insights de recherche plus puissants. Elle utilise des attributs personnalisés régulièrement actualisés pour améliorer la qualité des données.

Connaissance complète des produits

  • Sélection des caractéristiques : l'algorithme AI Commerce Search sélectionne jusqu'à 20 attributs personnalisés les plus importants pour chaque marchand.
  • Avantages : amélioration de la précision du classement grâce à des informations supplémentaires sur les produits, telles que les codes de promotion et les spécifications des produits ou des styles.
  • Visibilité : les marchands peuvent afficher les attributs personnalisés sélectionnés et s'assurer qu'ils sont à jour.
  • Personnalisation et apprentissage : les clients peuvent identifier des tendances dans les attributs personnalisés sélectionnés et en ajouter d'autres pertinents pour améliorer encore les performances de classement.

Afficher les attributs utilisés

Si un client a activé les niveaux supérieurs et dispose de suffisamment de points de données d'événements utilisateur, les nouvelles informations sur les attributs personnalisés sont désormais visibles dans la console, sous l'onglet Recherche textuelle et/ou Recherche par navigation de la page Qualité des données de AI Commerce Search dans Gemini Enterprise for Customer Experience. Ici, vous pouvez voir les attributs personnalisés choisis par le système AI Commerce Search.

Texte alternatif

Que faire avec les attributs personnalisés ?

  • Conservez les attributs choisis et ne les supprimez pas ni ne les dépréciez, car cela pourrait affecter le modèle.
  • Améliorez la couverture des attributs sélectionnés automatiquement en remplissant ces champs pour plus de produits.
  • Examinez les tendances des attributs personnalisés qui sont sélectionnés automatiquement. Si vous avez d'autres attributs similaires, ajoutez-les à votre catalogue. Ils deviendront des candidats à la sélection par l'algorithme de recherche de caractéristiques.
  • Annotez correctement les attributs numériques en leur attribuant des valeurs numériques plutôt que des valeurs de chaîne. Par exemple, indiquez une valeur numérique de 10.5 au lieu d'un texte ("10.5").

Désactiver la personnalisation

Pour désactiver la personnalisation, définissez ServingConfig.personalizationSpec sur mode.DISABLED.

Alertes sur la qualité des données

Les alertes sur la qualité des données sont déclenchées si la valeur d'une métrique du tableau de bord passe de "satisfaisante" à "non satisfaisante". Les alertes sont envoyées par e-mail.

Pour afficher les alertes associées à Cloud Monitoring, consultez Configurer des alertes.

Afficher les informations de qualité des données

  1. Accédez à la page Qualité des données dans la console AI Commerce Search dans Gemini Enterprise for Customer Experience.

    Accéder à la page "Qualité des données"

  2. Examiner les lignes, les métriques et les alertes : une ligne correspond à une métrique, et une métrique correspond à une alerte.

Configurer des alertes de qualité des données

REST

Appelez l'API UpdateAlertConfig.

curl -X PATCH -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" -H "X-GFE-SSL: yes" -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
 "https://retail.googleapis.com/v2alpha/projects/PROJECT_ID/alertConfig" \
--data '
{
  "alertPolicies": [
    {
      "alertGroup": "search-data-quality",
      "enrollStatus": "ENROLLED",
      "recipients": [
        {
          "emailAddress": "EMAIL_ADDRESS_1"
        },
        {
          "emailAddress": "EMAIL_ADDRESS_2"
        }
      ]
    }
  ]
}'

Remplacez les éléments suivants :

  • PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud .
  • EMAIL_ADDRESS_1, EMAIL_ADDRESS_2 : adresses e-mail auxquelles vous souhaitez recevoir les alertes. Ils doivent être compatibles avec le protocole SMTP. Vous pouvez ajouter jusqu'à 20 adresses e-mail à une même règle d'alerte.

Console

  1. Accédez à la page Qualité des données dans la console AI Commerce Search dans Gemini Enterprise for Customer Experience.

    Accéder à la page "Qualité des données"

  2. En haut de l'écran, cliquez sur Configurer les alertes.

  3. Ajoutez au moins une adresse e-mail. Les adresses e-mail doivent être conformes au protocole SMTP (Simple Mail Transfer Protocol). Vous pouvez ajouter jusqu'à 20 adresses e-mail à une même règle d'alerte.

  4. Cliquez sur Envoyer.

Désactiver les alertes de qualité des données

REST

Appelez l'API UpdateAlertConfig.

curl -X PATCH -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" -H "X-GFE-SSL: yes" -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
 "https://retail.googleapis.com/v2alpha/projects/PROJECT_ID/alertConfig" \
--data '
{
  "alertPolicies": [
    {
      "alertGroup": "search-data-quality",
      "enrollStatus": "DECLINED",
      "recipients": [
      ]
    }
  ]
}'

Remplacez les éléments suivants :

  • PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud .

Console

  1. Accédez à la page Qualité des données dans la console AI Commerce Search dans Gemini Enterprise for Customer Experience.

    Accéder à la page "Qualité des données"

  2. Cliquez sur Configurer les alertes.

  3. Supprimez tous les e-mails existants.

  4. Cliquez sur Envoyer.

Résoudre les problèmes

Voici comment résoudre les problèmes courants suivants.

La vérification des données échoue

Si une vérification des données échoue, cliquez sur Détails pour cette métrique sur la page Qualité des données. Vous obtiendrez ainsi une description plus détaillée de la métrique et des seuils à respecter pour que la vérification des données soit réussie.

Si vous avez déjà rempli les exigences concernant les données, consultez la section Code temporel pour savoir quand cette métrique a été calculée pour la dernière fois. Si vous avez récemment reformaté ou ingéré une grande quantité de données, le calcul de cette métrique peut prendre plusieurs heures.

Si vous ne respectez pas les exigences concernant les données, vous devrez peut-être les reformater ou collecter davantage de données pour répondre aux exigences de la vérification des données. Une fois que vous vous êtes assuré que vos données atteindront le seuil de métrique, réimportez vos données mises en forme ou importez vos données supplémentaires, puis attendez que la métrique soit recalculée.

Valeur de métrique libellée "N/A"

Les valeurs des métriques sont affichées comme "N/A" si aucune donnée n'a été importée ou si les métriques n'ont pas encore été calculées. Le calcul de certaines vérifications peut prendre jusqu'à 24 heures après l'importation des données.

Le niveau de performances ne présente aucun problème bloquant, mais n'est pas utilisé

Pour résoudre le problème, procédez comme suit :

  1. Vérifiez s'il existe des problèmes de données bloquants pour les niveaux précédents. Vous devez remplir les conditions de tous les niveaux précédents pour passer au niveau suivant.

  2. Patientez 24 heures. Une fois que toutes les vérifications requises sur les données pouvant empêcher la mise à niveau ont été effectuées, il faut environ 24 heures pour entraîner et préparer le modèle, et activer le niveau nouvellement débloqué.

Si le niveau de performance n'est pas marqué comme utilisé dans les deux jours suivant la réussite de toutes ses vérifications de données bloquant la mise à niveau, contactez l'assistance AI Commerce Search en indiquant votre numéro et votre ID de projet pour obtenir de l'aide.

Informations supplémentaires sur les exigences concernant les données

Pour en savoir plus sur les exigences concernant les données de recherche e-commerce IA, consultez la documentation :

Étapes suivantes