アトリビューション トークンは、AI Commerce Search によって生成され、検索リクエストごとに返される一意の ID です。これにより、AI Commerce Search は検索リクエストを一致する検索イベントに関連付けることができ、再ランキング モデルによって検索レスポンスの品質を向上させることができます。正確なレポート作成のため、AI Commerce Search の検索イベントでもアトリビューション トークンが必要です。
アトリビューション トークンの仕組み
ユーザーの検索の API レスポンスから attributionToken を収集します。検索ごとに新しいアトリビューション トークンが生成され、アトリビューション トークンが繰り返されることはありません。
AI Commerce Search が検索リクエストまたはレコメンデーション リクエストを処理すると、レスポンスで一意の attributionToken が返されます。
placements.search レスポンスは、検索または閲覧のユーザー イベントで返送する必要があります。ユーザーが商品とやり取りした場合は、直ちに返送する必要があります。これには、次のようなユーザー ジャーニーが含まれます。
search（はい）→add-to-cart（はい）search（はい）→detail-page-view（はい）search（はい）→purchase（いいえ）（購入時にユーザーがクリックやadd-to-cartと同じように商品と直接やり取りしているわけではありませんが、購入は元の検索に帰属します）。
アトリビューション トークンの動作
アトリビューション トークンは次のとおりです。
訪問者固有:
attributionTokenは、特定のvisitorIdに配信された特定の検索レスポンスに関連付けられます。トークンでタグ付けする必要があるのは検索イベント自体のみです。後続の検索以外のイベントはすべて、トークンでタグ付けされません。検索直後のイベントに関連付けられている:
attributionTokenは、特定の検索の検索結果との直接的なやり取りを表すユーザー イベントで特に重要です。これには購入完了イベントが含まれます。購入は商品 ID とvisitorIdを通じて引き続きリンクされます。注: 1 人のユーザーが複数の検索を行う場合、新しい検索リクエストごとにアトリビューション トークンが生成され、後続の検索イベントにはその新しいトークンが含まれます。各検索で新しいトークンが開始されるため、以前の検索イベントのアトリビューション トークンは後続の検索イベントで再利用されません。
Search API のアトリビューション トークン
AI Commerce Search メソッドから返される各レスポンスには、検索レスポンスの本文の末尾に一意の attributionToken が含まれます。次に例を示します。
{ "results": [ { "id": "727121", "product": { … } ], "totalSize": 19600, "attributionToken": "dfB0CgwIgKrltAYQ8afX4AIQARokNjZjMGEwYjEtMDAwMC0yNjAyLTk0Y2UtNTgyNDI5Y2JkMzUwKgUxMjM0NTIkxcvzF6OAlyLo5KotmNa3LY6-nRW3t4wtwvCeFdSynRWb1rctOg5kZWZhdWx0X3NlYXJjaGgB", "nextPageToken": "AM1MDZiNWOyQjM4UTLlNGN50iMwYjMtADMwATLwIGMhBzY2YDJaIw-bCbxQYAt1PJgIwgExEgC" …
このトークンは、後続の検索イベントに含める必要があります。
{ "eventType": "search", "searchQuery":"red t-shirt", "productDetails":[ {"product":{"id":"727121"}}, {"product":{"id": … } ] , "visitorId":"GA1.1.1383176924.1721324981", "attributionToken":"dfB0CgwIgKrltAYQ8afX4AIQARokNjZjMGEwYjEtMDAwMC0yNjAyLTk0Y2UtNTgyNDI5Y2JkMzUwKgUxMjM0NTIkxcvzF6OAlyLo5KotmNa3LY6-nRW3t4wtwvCeFdSynRWb1rctOg5kZWZhdWx0X3NlYXJjaGgB" }
AI Commerce Search は、イベントデータを使用してモデルをトレーニングします。アトリビューション トークンを使用すると、イベントをリクエストにリンクし、リクエストされたフィルタ、ファセット、レスポンスの商品 ID を使用して検索リクエストとレスポンスをすべてエンコードできます。検索イベントにトークンが含まれていない場合、それらのイベントは Google AI Commerce Search によるものではないと見なされ、検索イベントが別の検索プロバイダによるものとして誤って使用される可能性があります。
A/B テスト中に、別の検索プロバイダから提供されるトークンのない検索イベントがあっても問題ありません（想定内です）。ただし、通常は、Search API のリクエストとトークンを含む検索イベントの間に 1:1 のマッピングが必要です。
トークンがないことによる悪影響
attributionToken が同じ訪問者の関連する後続のユーザー イベントに含まれていない場合、AI Commerce Search はそれらのイベントを検索サービスから発生していないものとして扱います。
これは次のような問題につながります。
- モデルのトレーニングが不正確である。
- 指標とパフォーマンス分析が正しくない。
- パフォーマンスの高い階層（Tier 3 など）の達成に関する潜在的な問題。十分なアトリビューション イベントが必要です。
- アトリビューション トークンが含まれるイベントの割合が 95% 未満の場合、Gemini Enterprise for Customer Experience の AI Commerce Search のデータ品質ダッシュボードにエラーが報告されます。
ユーザーの行動を学習して検索結果を最適化するために、AI Commerce Search では最初の検索イベントの正確なアトリビューションのみが必要です。
アトリビューション トークンのデータ品質
アトリビューション トークンが含まれるイベントの割合が 95% 未満の場合、Gemini Enterprise for Customer Experience コンソールの AI Commerce Search のデータ品質ダッシュボードに、[重大] または [ブロック] の非コンプライアンス エラーのステータスが表示されます。違反していない場合は、[ステータス] が [準拠] と表示されます。
収益最適化モデルであるティア 3 のデータ品質は、十分なアトリビューション イベントがないと通常はトレーニングされません。ティア 3 またはティア 4 で結果を提供する以外は、AI Commerce Search を本番環境にデプロイすることはおすすめしません。詳細については、このドキュメントのデータ品質ページで、パフォーマンス階層のロックを解除する方法に関するデータ品質のセクションをご覧ください。
レコメンデーションのアトリビューション トークン
AI Commerce Search のレコメンデーションは、predict リクエストに起因するイベントの合成トークンを自動的に作成します。
レコメンデーション予測の場合、ユーザーがおすすめ商品をクリックすると、PredictResponse.attribution_token が URL パラメータとして商品ページに渡され、detail-page-view イベントに記録されます。
panelInfo の一部として表示された推奨事項をログに記録し、次のように設定します。
panelInfo.attributionToken=PredictResponse.attributionToken