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기여 분석 토큰

기여 분석 토큰은 AI Commerce Search에서 생성되고 각 검색 요청으로 반환되는 고유한 ID입니다. 이를 통해 AI Commerce Search는 검색 요청을 일치하는 검색 이벤트와 연결할 수 있으므로 재정렬 모델을 학습시켜 검색 응답의 품질을 개선할 수 있습니다. 기여 분석 토큰은 정확한 보고를 위해 AI Commerce Search 검색 이벤트에도 필요합니다.

기여 분석 토큰의 작동 방식

사용자 검색의 API 응답에서 attributionToken을 수집합니다. 모든 검색에 새로운 기여 분석 토큰이 있으며 기여 분석 토큰은 반복되지 않습니다.

AI Commerce Search가 검색 또는 추천 요청을 제공하면 응답에서 고유한 attributionToken을 반환합니다.

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 클릭 또는 add-to-cart와 같은 방식으로 제품과 직접 상호작용하지는 않지만 구매는 여전히 원래 검색에 기여 분석됩니다.)

기여 분석 토큰 동작

기여 분석 토큰은 다음과 같습니다.

방문자별: attributionToken은 특정 `visitorId`에 제공되는 특정 검색 응답과 연결됩니다. 검색 이벤트 자체에만 토큰으로 태그를 지정해야 합니다. 후속 검색 이벤트에는 토큰으로 태그를 지정하지 않아야 합니다.
검색을 직접 따르는 이벤트와 연결됨: attributionToken은 특정 검색의 검색 결과와 직접 상호작용하는 사용자 이벤트에 특히 중요합니다. 여기에는 purchase-complete 이벤트가 포함됩니다. 구매는 여전히 제품 ID와 visitorId를 통해 연결됩니다.

참고: 단일 사용자가 여러 번 검색을 실행하는 경우 각 새 검색 요청은 기여 분석 토큰을 생성하며 후속 검색 이벤트는 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

AI Commerce Search 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 포함 되어야 합니다.

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

AI Commerce 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 AI Commerce 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 것을 괜찮지만 (그리고 그렇게 예상되지만) 일반적으로 검색 API 요청 과 토큰이 있는 검색 이벤트 간에 1:1 매핑이 이루어집니다.

토큰 누락의 부작용

attributionToken이 동일한 방문자의 관련 후속 사용자 이벤트에 없는 경우 AI Commerce Search는 이러한 이벤트를 검색 서비스에서 발생하지 않은 것으로 처리합니다.

이로 인해 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.

모델 학습이 부정확합니다.
측정항목 및 실적 분석이 잘못되었습니다.
충분한 기여 분석 이벤트가 필요한 더 높은 실적 등급 (예: 등급 3)을 달성하는 데 문제가 발생할 수 있습니다.
기여 분석 토큰이 포함된 이벤트의 비율이 95% 미만인 경우 Gemini Enterprise for Customer Experience의 AI Commerce Search의 데이터 품질 대시보드에 오류가 보고됩니다.

사용자 행동을 학습하고 검색 결과를 최적화하기 위해 AI Commerce Search는 초기 검색 이벤트에만 정확한 기여 분석을 요구합니다.

기여 분석 토큰 데이터 품질

기여 분석 토큰이 포함된 이벤트의 비율이 95% 미만인 경우 Gemini Enterprise for Customer Experience 콘솔의 AI Commerce Search의 데이터 품질 대시보드에 심각 또는 규정 미준수 오류 상태가 표시됩니다. 그렇지 않으면 상태 가 규정 준수로 표시됩니다.

대체 텍스트

수익 최적화 모델인 등급 3의 데이터 품질은 일반적으로 충분한 기여 분석 이벤트 없이 학습되지 않습니다. 등급 3 또는 등급 4의 결과를 제공하지 않는 한 AI Commerce Search를 프로덕션에 배포하지 않는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 실적 등급을 잠금 해제하는 방법을 설명하는 데이터 품질 섹션과 이 문서의 데이터 품질 페이지를 참고하세요.