이 페이지에서는 미디어를 위한 Vertex AI Search의 기능을 소개하고 설명합니다. 이 페이지에서는 Vertex AI Search for Media를 시작하는 데 도움이 되는 자세한 정보, 튜토리얼, 체크리스트 링크도 제공합니다.
Vertex AI Search에는 미디어 업계에 특화된 두 가지 기능이 포함되어 있습니다.
미디어 추천. 동영상, 뉴스, 음악과 같은 미디어 콘텐츠를 추천합니다. 미디어 추천을 사용하면 최적화 목표에 따라 맞춤설정된 Google 품질의 결과를 통해 잠재고객이 보거나 읽을만한 콘텐츠 등 보다 맞춤설정된 콘텐츠를 찾을 수 있습니다.
미디어 검색. 미디어 콘텐츠에 맞게 설계된 고급 쿼리 및 문서 이해 기능으로 Google 품질의 검색 결과를 얻을 수 있습니다.
미디어 앱의 주요 기능
Vertex AI Search의 미디어 앱과 맞춤 앱에는 비슷한 점이 많습니다. 미디어 앱의 주요 기능은 다음과 같습니다.
미디어 앱에는 사용자 이벤트가 필요합니다. 사용자 이벤트를 업로드하여 잠재고객에 맞게 추천을 맞춤설정하고 검색 결과의 순위를 지정합니다.
미디어 앱의 경우 미디어 메타데이터가 사전 정의된 스키마를 준수하거나 최소한의 키 속성 집합이 포함된 커스텀 스키마를 사용해야 합니다.
사전 정의된 스키마. 추천 및 검색 순위에서 콘텐츠 등급, 집계된 평점, 인물, 제작 연도와 같은 Google에서 정의한 미디어별 필드를 사용하여 미디어 참여도에 따라 결과를 생성할 수 있습니다.
맞춤 스키마 커스텀 스키마는 사전 정의된 스키마보다 더 많은 유연성을 제공합니다. 하지만 스키마 필드를
title,category,uri,media_available_time,media_duration의 필수 키 속성에 매핑해야 합니다.category속성은 문자열 배열이어야 하며 다른 네 가지 속성은 문자열입니다.필수 키 속성 외에도 가능한 한 많은 다른 스키마 필드를 추천 키 속성에 매핑하는 것이 좋습니다. 추천 키 속성은 콘텐츠 등급, 집계된 평점, 인물, 제작 연도 등 사전 정의된 스키마의 미디어 메타데이터와 유사한 미디어 메타데이터를 나타냅니다.
미디어 추천 앱은 추천 유형을 선택할 수 있도록 지원합니다. 미디어 추천 앱을 사용하면 사용자가 좋아할 만한 다른 콘텐츠, 유사한 항목, 가장 인기 있는 항목을 추천하는 등 생성할 추천의 종류를 선택할 수 있습니다.
미디어 추천 앱은 다양한 최적화 목표를 제공합니다. 예를 들어 콘텐츠 상호작용 수를 늘리기 위해 클릭률에 맞게 추천을 최적화할지 아니면 콘텐츠 소비를 늘리기 위해 전환율에 맞게 추천을 최적화할지 결정할 수 있습니다.
다음 표에는 미디어 및 맞춤 데이터 스토어 간의 몇 가지 기능적 차이점이 나와 있습니다.
| 미디어 앱 및 데이터 스토어 | 맞춤 앱 및 데이터 스토어 |
|---|---|
| 데이터 스토어가 항상 구조화되어 있습니다. | 데이터 스토어는 모든 유형(웹사이트, 비정형, 정형)일 수 있습니다. |
| 사전 정의된 스키마 또는 데이터 필드를 일부 필수 키 속성에 매핑하는 커스텀 스키마가 있는 정형 데이터가 필요합니다. | 정형 데이터에는 키 속성이 필요하지 않습니다. |
| 미디어 앱의 경우 사용자 이벤트가 필요합니다. | 맞춤 추천의 경우 사용자 이벤트가 적극 권장되지만 필수는 아닙니다. |
| 가져온 이전 사용자 이벤트가 동기식으로 조인됩니다. | 가져온 이전 사용자 이벤트가 비동기식으로 조인됩니다. |
자세한 내용은 미디어 데이터 스토어 및 문서 정보 및 앱 및 데이터 스토어 정보를 참고하세요.
시작하기 튜토리얼
Vertex AI Search를 처음 사용하는 경우 시작하기 튜토리얼을 사용해 보세요. 이 튜토리얼에서는 앱을 만드는 방법을 단계별로 안내합니다. 데이터 (문서 및 사용자 이벤트)가 튜토리얼에서 제공되므로 Google Cloud 프로젝트와 결제 계정만 있으면 첫 번째 앱을 만들 수 있습니다.
체크리스트
미디어 앱과 맞춤 앱은 사용 시 많은 공통점이 있지만 맞춤 앱 또는 미디어 앱에만 적용되는 기능들이 있습니다.
다음 체크리스트를 사용하여 일반적인 미디어별 워크플로를 확인하세요.