טוקנים של שיוך

טוקנים של שיוך הם מזהים ייחודיים שנוצרים על ידי AI Commerce Search ומוחזרים עם כל בקשת חיפוש. הם מאפשרים ל-AI Commerce Search לשייך בקשת חיפוש לאירוע החיפוש התואם, וכך לשפר את האיכות של תשובות החיפוש באמצעות מודלים של דירוג מחדש. כדי שהדיווח יהיה מדויק, צריך להשתמש בטוקנים של שיוך גם באירועי חיפוש ב-AI Commerce Search.

הערה: אסימוני שיוך נדרשים רק לחיפוש מסחרי מבוסס-AI. הם לא מועברים לכל אירועי המשתמשים. הם גם לא מועברים בכתובת ה-URL.

איך פועלים אסימוני שיוך (Attribution)

אתם אוספים את attributionToken מתגובה מה-API לחיפוש של משתמש. נוצר טוקן שיוך חדש לכל חיפוש, וטוקנים של שיוך לא חוזרים על עצמם.

חשוב: אסימוני שיוך נדרשים באירועי חשיפה בחיפוש, אבל אין לשלוח אותם לאירועים אחרים, כמו קליק, הוספה לעגלת קניות ורכישה.

כש-AI Commerce Search מציג בקשת חיפוש או המלצה, הוא מחזיר מזהה ייחודי attributionToken בתשובה שלו.

placements.search תגובה צריכה להישלח בחזרה באירוע משתמש של חיפוש או גלישה, ובאופן מיידי אם משתמש מקיים אינטראקציה עם מוצר. הם כוללים תהליכים שעוברים המשתמשים כמו:

• ‫search (YES) → add-to-cart (YES)
• ‫search (YES) → detail-page-view (YES)
• ‫search (YES) → purchase (NO) (המשתמש לא מקיים אינטראקציה ישירה עם מוצר בזמן הרכישה, כמו במקרה של קליק או add-to-cart, אבל הרכישה עדיין משויכת לחיפוש המקורי).

אופן הפעולה של טוקן השיוך

טוקנים של שיוך הם:

• ספציפי למבקר: ה-attributionToken משויך לתשובה ספציפית לחיפוש שמוצגת ל-visitorId מסוים. צריך לתייג רק את אירוע החיפוש עצמו באמצעות הטוקן. כל האירועים הבאים שאינם אירועי חיפוש לא יתויגו באמצעות טוקן.

• משויך לאירועים שמתרחשים מיד אחרי החיפוש: הפרמטר attributionToken חשוב במיוחד לאירועים של משתמשים שמייצגים אינטראקציה ישירה עם תוצאות החיפוש של החיפוש הספציפי הזה. כולל אירועים של השלמת רכישה: הרכישה עדיין מקושרת דרך מזהי המוצרים ו-visitorId.

  הערה: אם משתמש אחד מבצע כמה חיפושים, כל בקשת חיפוש חדשה יוצרת אסימון שיוך, ואירוע החיפוש הבא צריך לשאת את האסימון החדש הזה. אי אפשר לעשות שימוש חוזר בטוקן שיוך מאירוע חיפוש קודם לאירוע חיפוש עוקב, כי כל חיפוש יוצר טוקן חדש.

טוקנים של שיוך ב-Search API

כל תשובה שמוחזרת מהשיטה AI Commerce Search כוללת attributionToken ייחודי בסוף גוף התשובה של החיפוש. לדוגמה:

{
  "results": [
    {
      "id": "727121",
      "product": {
…
     }
  ],
  "totalSize": 19600,
  "attributionToken": "dfB0CgwIgKrltAYQ8afX4AIQARokNjZjMGEwYjEtMDAwMC0yNjAyLTk0Y2UtNTgyNDI5Y2JkMzUwKgUxMjM0NTIkxcvzF6OAlyLo5KotmNa3LY6-nRW3t4wtwvCeFdSynRWb1rctOg5kZWZhdWx0X3NlYXJjaGgB",
  "nextPageToken": "AM1MDZiNWOyQjM4UTLlNGN50iMwYjMtADMwATLwIGMhBzY2YDJaIw-bCbxQYAt1PJgIwgExEgC"
…

חובה לכלול את האסימון הזה באירוע החיפוש הבא:

{
"eventType": "search",
"searchQuery":"red t-shirt", 
"productDetails":[
  {"product":{"id":"727121"}}, {"product":{"id":  …
  }
] ,
"visitorId":"GA1.1.1383176924.1721324981",
"attributionToken":"dfB0CgwIgKrltAYQ8afX4AIQARokNjZjMGEwYjEtMDAwMC0yNjAyLTk0Y2UtNTgyNDI5Y2JkMzUwKgUxMjM0NTIkxcvzF6OAlyLo5KotmNa3LY6-nRW3t4wtwvCeFdSynRWb1rctOg5kZWZhdWx0X3NlYXJjaGgB"
}

המודלים של AI Commerce Search מאומנים על סמך נתוני האירועים. אסימון השיוך מספק דרך לקשר את האירוע לבקשה, ומקודד את הבקשה המלאה לחיפוש ואת התגובה עם המסננים, ההיבטים ומזהי המוצרים של התגובה שנדרשו. אם אין טוקן באירועי החיפוש, המערכת מתייחסת לאירועים האלה כאילו הם לא הגיעו מחיפוש מסחרי מבוסס-AI של Google, ויכול להיות שהמערכת תשתמש באירועי החיפוש באופן שגוי כאילו הם הגיעו מספק חיפוש אחר.

אין בעיה (ואפילו צפוי) שיהיו אירועי חיפוש ללא טוקנים אם הם מוגשים מספק חיפוש אחר, למשל במהלך ניסוי A/B. עם זאת, בדרך כלל יש מיפוי של 1:1 בין בקשות ל-API של חיפוש לבין אירועים של חיפוש עם אסימונים.

ההשפעה השלילית של טוקנים חסרים

אם הפרמטר attributionToken לא מופיע באירועים הרלוונטיים הבאים של המשתמש מאותו מבקר, AI Commerce Search מתייחס לאירועים האלה כאילו הם לא הגיעו משירותי החיפוש של Google.

המצב הזה יכול לגרום ל:

• אימון המודל לא מדויק.
• מדדים שגויים וניתוח ביצועים שגוי.
• בעיות פוטנציאליות בהשגת רמות ביצועים גבוהות יותר (כמו רמה 3) שדורשות מספיק אירועים שניתן לשייך להם המרות.
• שגיאות שמדווחות בלוח הבקרה של איכות הנתונים ב-AI Commerce Search ב-Gemini Enterprise for Customer Experience אם אחוז האירועים עם אסימוני שיוך קטן מ-95%.

כדי ללמוד מהתנהגות המשתמשים ולבצע אופטימיזציה של תוצאות החיפוש, AI Commerce Search צריך שיוך מדויק רק לאירוע החיפוש הראשוני.

איכות הנתונים של טוקן השיוך

אם אחוז האירועים עם טוקנים של שיוך (Attribution) נמוך מ-95%, בלוח הבקרה של איכות הנתונים ב-AI Commerce Search במסוף Gemini Enterprise for Customer Experience יופיע סטטוס של שגיאת אי-תאימות קריטית או חוסמת. אחרת, הסטטוס יהיה 'עומד בדרישות':

בדרך כלל, איכות הנתונים ברמה 3, שהיא המודל שעבר אופטימיזציה להגדלת ההכנסות, לא תאומן אם לא יהיו מספיק אירועים שניתן לשייך להם המרות. לא מומלץ להטמיע את AI Commerce Search בסביבת ייצור אלא אם הוא מציג תוצאות ברמה 3 או ברמה 4. מידע נוסף על הגעה לרמות ביצועים זמין בקטע 'איכות הנתונים' בדף איכות הנתונים במסמכי התיעוד האלה.

טוקנים של שיוך להמלצות

המלצות מחיפוש מסחרי מבוסס-AI יוצרות באופן אוטומטי טוקנים סינתטיים לאירועים שמשויכים לבקשות predict.

לגבי תחזיות של המלצות, אם משתמש לוחץ על מוצר מומלץ, צריך להעביר את PredictResponse.attribution_token כפרמטר של כתובת URL לדף המוצר, ואז לרשום אותו ביומן באירוע detail-page-view.

המלצות שמוצגות נרשמות כחלק מpanelInfo ומוגדרות:

panelInfo.attributionToken=PredictResponse.attributionToken