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归因令牌

归因令牌是由 AI Commerce Search 生成并随每次搜索请求返回的唯一 ID。借助这些令牌，AI Commerce Search 可以将搜索请求与其匹配的搜索事件相关联，从而让重排序模型能够提高搜索响应的质量。此外，AI Commerce Search 搜索事件中也需要归因令牌，以便进行准确的报告。

归因令牌的工作原理

您可以从用户搜索的 API 响应中收集 attributionToken。每次搜索都有一个新的归因令牌；归因令牌不会重复使用。

当 AI Commerce Search 处理搜索或推荐请求时，会在响应中返回唯一的 attributionToken。

应在搜索或浏览用户事件中发送 placements.search 响应，并在用户与产品互动时立即发送。这包括以下用户体验历程：

search（是）→ add-to-cart（是）
search（是）→ detail-page-view（是）
search（是）→ purchase（否）（用户在购买时不会像点击或 add-to-cart 那样直接与产品互动，但购买仍归因于原始搜索。）

归因令牌行为

归因令牌具有以下特点：

特定于访问者：attributionToken与向特定`visitorId`提供的特定搜索响应相关联。只有搜索事件本身需要使用令牌进行标记。所有后续非搜索事件都不得使用令牌进行标记。
与搜索后直接发生的事件相关联：attributionToken 对于表示与特定搜索的搜索结果直接互动的用户事件尤为重要。这包括购买完成事件：购买仍通过产品 ID 和 visitorId 进行关联。

注意：如果单个用户执行多次搜索，则每个新的搜索请求都会生成一个归因令牌，并且后续搜索事件应携带该新令牌。系统不会将之前搜索事件中的归因令牌重复用于后续搜索事件，因为每次搜索都会启动一个新令牌。

Search API 中的归因令牌

AI Commerce Search 方法返回的每个响应都在搜索响应正文的末尾包含一个唯一的 attributionToken。例如：

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

此令牌必须包含在后续搜索事件中：

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

AI Commerce Search 使用事件数据来训练其模型。归因令牌提供了一种将事件与请求相关联的方式，使用请求的过滤器、商品详情和响应产品 ID 对完整的搜索请求和响应进行编码。如果搜索事件中没有令牌，这些事件将被视为并非来自 Google AI Commerce Search，并且搜索事件可能会被错误地用作来自其他搜索提供商的事件。

如果搜索事件来自其他搜索提供商（例如在A/B 实验期间），则没有令牌是正常的（也是预期的）。不过，搜索 API 请求通常与带有令牌的搜索事件之间存在 1:1 的映射关系。

缺少令牌的不利影响

如果 attributionToken 不在同一访问者的相关后续用户事件中，AI Commerce Search 会将这些事件视为并非源自其搜索服务。

这可能会导致：

模型训练不准确。
指标和效果分析不正确。
在达到需要足够的可归因事件的更高效果层级（例如第 3 层级）时可能会出现问题。
如果带有归因令牌的事件百分比低于 95%，则 Gemini Enterprise for Customer Experience 中的 AI Commerce Search 的数据质量控制面板中会报告错误。

为了从用户行为中学习并优化搜索结果，AI Commerce Search 仅需要对初始搜索事件进行准确的归因。

归因令牌数据质量

如果带有归因令牌的事件百分比低于 95%，则 Gemini Enterprise for Customer Experience 控制台中的 AI Commerce Search 的数据质量控制面板会显示“严重”或“阻止”不合规错误状态。否则，状态将显示为“合规”：

替代文本

在没有足够的可归因事件的情况下，第 3 层级（即收入优化模型）的数据质量通常无法进行训练。强烈建议您不要将 AI Commerce Search 部署到生产环境中，除非它在第 3 层级或第 4 层级中提供结果。如需了解详情，请参阅数据质量部分，了解如何解锁效果层级，请参阅此文档的数据质量页面。