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기여 분석 토큰

기여 분석 토큰은 Vertex AI Search for Commerce에서 생성되고 각 검색 요청으로 반환되는 고유 ID입니다. 이를 통해 상거래를 위한 Vertex AI Search는 검색 요청을 일치하는 검색 이벤트와 연결할 수 있으므로 재정렬 모델을 학습시켜 검색 응답의 품질을 개선할 수 있습니다. 정확한 보고를 위해 상거래를 위한 Vertex AI Search 검색 이벤트에도 기여 분석 토큰이 필요합니다.

기여 분석 토큰의 작동 방식

사용자 검색의 API 응답에서 attributionToken를 수집합니다. 검색마다 새로운 기여 분석 토큰이 있으며 기여 분석 토큰은 반복되지 않습니다.

커머스용 Vertex AI Search가 검색 또는 추천 요청을 처리하면 응답에 고유한 attributionToken을 반환합니다.

이 토큰은 클릭, 장바구니에 추가, 구매와 같은 후속 사용자 작업을 이러한 작업으로 이어진 특정 검색 또는 추천에 다시 연결하는 데 중요합니다.
상세 페이지 조회 이벤트, 장바구니에 추가 이벤트, 구매 이벤트가 올바르게 연결될 수 있도록 올바른 검색 토큰을 검색 이벤트에 연결하는 것이 중요합니다.

placements.search 응답은 검색 또는 탐색 사용자 이벤트에서 다시 전송되어야 하며 사용자가 제품과 상호작용하는 경우 즉시 전송되어야 합니다. 여기에는 다음과 같은 사용자 여정이 포함됩니다.

search (예) → add-to-cart (예)
search (예) → detail-page-view (예)
search (예) → purchase (아니요) (구매 시 사용자가 클릭이나 add-to-cart와 같은 방식으로 제품과 직접 상호작용하지는 않지만 구매는 여전히 원래 검색에 기여도가 부여됨)

기여 분석 토큰 동작

기여 분석 토큰은 다음과 같습니다.

방문자별: attributionToken는 특정 `visitorId에 제공된 특정 검색 응답과 연결됩니다. 검색 이벤트 자체에만 토큰으로 태그를 지정하면 됩니다. 이후의 모든 검색 외 이벤트는 토큰으로 태그가 지정되지 않습니다.
검색 직후의 이벤트와 연결됨: attributionToken은 특정 검색의 검색 결과와의 직접적인 상호작용을 나타내는 사용자 이벤트에 특히 중요합니다. 여기에는 purchase-complete 이벤트가 포함됩니다. 구매는 제품 ID와 visitorId를 통해 계속 연결됩니다.

참고: 한 사용자가 여러 번 검색하는 경우 각 새 검색 요청은 기여 분석 토큰을 생성하며 후속 검색 이벤트는 해당 새 토큰을 전달해야 합니다. 각 검색은 새 토큰을 시작하므로 이전 검색 이벤트의 기여 분석 토큰은 후속 검색 이벤트에 재사용되지 않습니다.

Search API의 기여 분석 토큰

Vertex AI Search for commerce 메서드가 반환하는 각 응답은 검색 응답 본문 끝에 고유한 attributionToken을 포함합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

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

이 토큰은 후속 검색 이벤트에 포함되어야 합니다.

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

상거래용 Vertex AI Search는 이벤트 데이터를 사용하여 모델을 학습시킵니다. 기여 분석 토큰은 이벤트를 요청과 연결하여 요청된 필터, 패싯, 응답 제품 ID로 전체 검색 요청 및 응답을 인코딩하는 방법을 제공합니다. 검색 이벤트에 토큰이 없으면 이러한 이벤트는 Google Vertex AI Search에서 발생하지 않은 것처럼 처리되며 검색 이벤트가 다른 검색 서비스 제공업체에서 발생한 것처럼 잘못 사용될 수 있습니다.

예를 들어 A/B 실험 중에 다른 검색 서비스 제공업체에서 제공하는 토큰이 없는 검색 이벤트를 사용하는 것은 괜찮습니다 (그리고 그렇게 예상됩니다). 하지만 일반적으로 검색 API 요청과 토큰이 있는 검색 이벤트 간에 1:1 매핑이 이루어집니다.

토큰 누락의 부정적인 영향

attributionToken이 동일한 방문자의 관련 후속 사용자 이벤트에 없으면 Vertex AI Search for Commerce는 이러한 이벤트가 검색 서비스에서 발생하지 않은 것으로 처리합니다.

이로 인해 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.

모델 학습이 정확하지 않습니다.
잘못된 측정항목 및 실적 분석
높은 성능 등급 (예: 등급 3)을 달성하는 데 필요한 충분한 기여 이벤트가 없는 경우 발생할 수 있는 문제
기여 분석 토큰이 포함된 이벤트의 비율이 95% 미만인 경우 상거래를 위한 검색의 데이터 품질 대시보드에 오류가 보고됩니다.

사용자 행동을 학습하고 검색 결과를 최적화하려면 커머스용 Vertex AI Search에 초기 검색 이벤트에 대한 정확한 기여 분석만 필요합니다.

기여 분석 토큰 데이터 품질

기여 분석 토큰이 포함된 이벤트의 비율이 95% 미만인 경우 상거래를 위한 검색 콘솔의 데이터 품질 대시보드에 심각 또는 규정 미준수 오류 차단 상태가 표시됩니다. 그렇지 않으면 상태가 규정 준수로 표시됩니다.

대체 텍스트

수익 최적화 모델인 Tier 3의 데이터 품질은 일반적으로 충분한 기여 분석 이벤트 없이 학습되지 않습니다. Tier 3 또는 Tier 4의 결과를 제공하지 않는 한 상거래를 위한 Vertex AI Search를 프로덕션에 배포하지 않는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 데이터 품질 섹션에서 성능 등급을 잠금 해제하는 방법을 참고하고 이 문서의 데이터 품질 페이지를 참고하세요.