出處資訊權杖是 AI Commerce Search 生成的專屬 ID，每次搜尋要求都會傳回。這類事件可讓 AI Commerce Search 將搜尋要求與相符的搜尋事件建立關聯，進而提升重新排序模型的搜尋回應品質。此外，AI Commerce Search 搜尋事件也需要歸因符記，才能產生準確的報表。
歸因權杖的運作方式
您會從使用者搜尋的 API 回應中收集 attributionToken。每次搜尋都會產生新的歸因符記，不會重複使用。
當 AI Commerce Search 處理搜尋或推薦要求時，會在回覆中傳回專屬的 attributionToken。
在搜尋或瀏覽使用者事件中，應傳回 placements.search 回應，且使用者與產品互動時，應立即傳回回應。包括以下使用者歷程：
search(YES) →add-to-cart(YES)search(YES) →detail-page-view(YES)search(是) →purchase(否) (使用者在購買時並未直接與產品互動，與點擊或add-to-cart類似，但購買行為仍會歸因於原始搜尋)。
歸因符記行為
歸因符記：
訪客專屬：
attributionToken與提供給特定 `visitorId的搜尋回應相關聯。只有搜尋事件本身需要標記權杖。後續所有非搜尋事件都不會標記權杖。與搜尋後直接發生的事件相關聯：對於代表與特定搜尋的搜尋結果直接互動的使用者事件，
attributionToken特別重要。包括購買完成事件：系統仍會透過產品 ID 和visitorId連結購買交易。注意：如果單一使用者執行多次搜尋，每次新的搜尋要求都會產生歸因符記，後續的搜尋事件應會攜帶該新符記。系統不會將先前搜尋事件的歸因權杖重複用於後續搜尋事件，因為每次搜尋都會啟動新的權杖。
Search API 中的歸因符記
AI Commerce Search 方法傳回的每則回應，都會在搜尋回應主體結尾包含專屬的 attributionToken。例如：
{ "results": [ { "id": "727121", "product": { … } ], "totalSize": 19600, "attributionToken": "dfB0CgwIgKrltAYQ8afX4AIQARokNjZjMGEwYjEtMDAwMC0yNjAyLTk0Y2UtNTgyNDI5Y2JkMzUwKgUxMjM0NTIkxcvzF6OAlyLo5KotmNa3LY6-nRW3t4wtwvCeFdSynRWb1rctOg5kZWZhdWx0X3NlYXJjaGgB", "nextPageToken": "AM1MDZiNWOyQjM4UTLlNGN50iMwYjMtADMwATLwIGMhBzY2YDJaIw-bCbxQYAt1PJgIwgExEgC" …
後續搜尋事件必須包含這個權杖：
{ "eventType": "search", "searchQuery":"red t-shirt", "productDetails":[ {"product":{"id":"727121"}}, {"product":{"id": … } ] , "visitorId":"GA1.1.1383176924.1721324981", "attributionToken":"dfB0CgwIgKrltAYQ8afX4AIQARokNjZjMGEwYjEtMDAwMC0yNjAyLTk0Y2UtNTgyNDI5Y2JkMzUwKgUxMjM0NTIkxcvzF6OAlyLo5KotmNa3LY6-nRW3t4wtwvCeFdSynRWb1rctOg5kZWZhdWx0X3NlYXJjaGgB" }
AI Commerce Search 會使用事件資料訓練模型。歸因權杖可將事件與要求連結，並使用要求的篩選器、商情項目和回應產品 ID 編碼完整搜尋要求和回應。如果搜尋事件中沒有權杖，系統會將這些事件視為不是來自 Google AI Commerce Search，並可能誤用這些事件，視為來自其他搜尋供應商。
如果搜尋事件是透過其他搜尋供應商放送，例如在 A/B 實驗期間，沒有權杖是正常 (且預期) 的情況。不過，搜尋 API 要求通常會與含有權杖的搜尋事件進行 1:1 對應。
缺少權杖的不良影響
如果來自同一位訪客的相關後續使用者事件中沒有 attributionToken，AI Commerce Search 就會將這些事件視為並非源自其搜尋服務。
這可能會導致：
- 模型訓練不準確。
- 指標不正確，以及成效分析。
- 可能無法達到較高的成效等級 (例如第 3 級)，因為這需要足夠的可歸因事件。
- 如果含有出處權杖的事件百分比低於 95%，Gemini Enterprise for Customer Experience 的 AI Commerce Search 資料品質資訊主頁就會回報錯誤。
為從使用者行為中學習並最佳化搜尋結果，AI Commerce Search 只需要初始搜尋事件的準確歸因。
歸因符記資料品質
如果含有歸因權杖的事件百分比低於 95%，Gemini Enterprise for Customer Experience 控制台的 AI Commerce Search 資料品質資訊主頁會顯示「重大」或「封鎖」違規錯誤狀態。否則「狀態」會顯示為「符合規定」：
如果可歸因事件不足，第 3 層 (收益最佳化模型) 的資料品質通常不會訓練。除非 AI Commerce Search 提供的結果達到第 3 層或第 4 層，否則強烈建議不要將其部署到正式環境。如要進一步瞭解如何解鎖成效等級，請參閱「資料品質」一節，或參閱本說明文件的「資料品質」頁面。
最佳化建議的歸因符記
AI 商業搜尋最佳化建議會自動為可歸因於 predict 要求的事件建立合成權杖。
如果是推薦預測，使用者點選推薦產品時，應將 PredictResponse.attribution_token 做為網址參數傳遞至產品頁面，然後記錄在 detail-page-view 事件中。
將顯示的最佳化建議記錄為 panelInfo 的一部分，並設定：
panelInfo.attributionToken=PredictResponse.attributionToken