Ergebnisse steigern

AI Commerce Search bietet eine Funktion, mit der Sie Datensätze angeben können, die bei Suchanfragen höher eingestuft werden sollen. Sie können das Ergebnisranking steuern, indem Sie eine Boost-Regel anwenden, um zurückgegebene Suchergebnisse zu priorisieren oder herabzustufen.

Mit dem Boosting können Sie das Ranking der Ergebnisse steuern, indem Sie bestimmte Elemente basierend auf von Ihnen definierten Kriterien höher (Boosting) oder niedriger (Burying) einstufen. Im Gegensatz zum Filtern, bei dem Elemente aus dem Ergebnissatz entfernt werden, wird beim Boosting die Position von Elementen angepasst, die bereits für die Rückgabe infrage kommen.

Überschreibungen für Boost und Filter

Hier sind Beispiele für gängige Filtertypen, die Vorrang vor Boost-Regeln haben:

  1. Vom Nutzer angegeben : Dazu können beispielsweise der Preis oder die Marke gehören. Für den Endnutzer werden sie als Kacheln oder Facets auf der Website angezeigt.
  • Aktualität (Relevanz) : Diese Filter gibt es nur für Suchanfragen (nicht für das Browsen). Sie schließen weniger relevante Produkte aus den Suchergebnissen aus. Bei der Suche nach Kühlschrank werden beispielsweise keine Mikrowellen oder Zubehör wie Kühlschrankgriffe zurückgegeben. Der Filter erkennt, dass eine Mikrowelle bei einer Kühlschranksuche nicht höher eingestuft werden soll.

Boost-Regeln

Boost-Regeln können nur angewendet werden, wenn ein Basiswert für die Relevanz vorhanden ist, z. B. bei nach Relevanz sortierten Suchergebnissen oder Browsergebnissen mit Vorsortierungswerten. Boosting ist eine Multiplikatorfunktion, die auf Such- und Browsergebnisse angewendet wird. Die Syntax und Logik des Boostings lassen sich in folgende Komponenten unterteilen:

  • Verfügbarkeit : Boost-Regeln können Verfügbarkeitsregeln nicht überschreiben. Wenn ein Artikel herausgefiltert wird (z. B. weil er nicht auf Lager ist), wird er durch Boosting nicht angezeigt.

  • Operatoren : Sie können für numerische Felder in Boost-Bedingungen Operatoren wie „größer als“ und „kleiner als“ verwenden, die bei der standardmäßigen strengen Filterung nicht verfügbar sind.

Boost- oder Bury-Werte

Ein Produkt kann durch mehrere Boost- oder Bury-Regeln bedingt sein, die in der boostSpec Klasse der Search API festgelegt werden. Ein Boost-Wert ist eine Gleitkommazahl zwischen -1,0 und 1,0.

  • Positiver Wert (0,0 bis 1,0): Das Element wird höher eingestuft und weiter oben in den Ergebnissen angezeigt. Ein Wert von 1,0 führt zur maximalen Höherstufung.

  • Negativer Wert (-1,0 bis 0,0): Das Element wird herabgestuft (Burying) und weiter unten in den Ergebnissen angezeigt. Ein Wert von -1,0 führt zur maximalen Herabstufung.

Mehrere Boost- oder Bury-Regeln für ein einzelnes Produkt

Mehrere Boost- oder Bury-Regeln können sich auf ein Produkt auswirken. Die endgültige Bewertung wird entweder durch die Summe oder das Maximum der Boost-Werte bestimmt. Wenn mehrere Boost-Regeln auf dasselbe Produkt angewendet werden, prüfen Sie immer, ob die Bewertung eines anderen Produkts dazu geführt hat, dass das Produkt nicht mehr an erster Stelle steht. Der Modus „Maximum“ ist standardmäßig festgelegt, damit dieses Problem weniger wahrscheinlich auftritt.

Angenommen, ein Produkt erhält Boosts von 2, 3 und 0,5 und ein anderes Produkt erhält einen Boost von 0,5. Obwohl das Produkt nur eine Boost-Bewertung von 0, 5 erhalten hat, wird es bei wiederholtem Boosting höher eingestuft als das andere Produkt. Prüfen Sie die Boost-Spezifikation sorgfältig, um sicherzustellen, dass sie sich nicht überschneidet oder dass sie sich wie beabsichtigt überschneidet.

Konfliktlösung

Wenn mehrere Boost-Regeln auf dasselbe Produkt angewendet werden, können Sie definieren, wie sie interagieren.

  • Regel für maximalen Boost (Standard) : AI Commerce Search prüft, welcher Wert der höchste ist, und ignoriert die anderen Regeln.

  • Summe der Boost-Effekte (alternative Einstellung): Wenn es eine Herabstufung und eine Höherstufung gibt, addiert KI Commerce Search die Werte aller anwendbaren Boost- und Bury-Regeln. So kann ein kumulativer Effekt erzielt werden. Die resultierende Summe ist entweder ein geringerer Boost- oder ein Bury-Effekt.

Boost konfigurieren

Wenn Sie ein Dataset mit Boost- oder Bury-Regeln konfigurieren möchten, definieren Sie Bedingungen basierend auf Produktattributen (z.B.Marke oder Preis) und weisen Sie einen Boost-Wert zwischen -1,0 (Bury) und 1,0 (Boost) zu, um die Ranking-Bewertung übereinstimmender Elemente anzupassen. Die folgenden Produkte sind für die Konfiguration von Boost- oder Bury-Steuerelementen verfügbar:

  • Suche: Aktualitätsfilter und alle anderen vom Nutzer angewendeten Filter wie Onsite-Facets. Weitere Informationen zum Konfigurieren von Boost für die Suche.

  • Browsen: Da keine Textabfrage vorhanden ist, werden nur die vom Nutzer angewendeten Filter angewendet. Filter werden auch angewendet, um zu prüfen, ob das Produkt (z. B. Anzüge) zur richtigen Produktkategorie gehört (z. B. nicht zu Pullovern). Weitere Informationen zum Konfigurieren von Boost für Empfehlungen.

Beispieldatensatz

Konfigurationsoptionen

In AI Commerce Search wird das Boosting als Multiplikator auf die Basisbewertung für die Relevanz angewendet, die vom Suchalgorithmus generiert wird. Sie können Boost-Regeln direkt in einer Suchanfrage mit einer Boost-Spezifikation konfigurieren oder einer Bereitstellungskonfiguration Bereitstellungssteuerungen hinzufügen. In der Antwort erhalten Elemente, die diesen Bedingungen entsprechen, eine geänderte Bewertung für die Relevanz. Dadurch werden sie in der Ergebnisliste höher oder niedriger eingestuft, aber nicht vollständig entfernt. So konfigurieren Sie eine Boost- oder Bury-Steuerung für die Suche:

Cloud Console

  1. Rufen Sie in der AI Commerce Search in der Gemini Enterprise for Customer Experience Console die Seite Steuerelemente auf.

    Zur Seite "Steuerelemente"

  2. Klicken Sie auf dem Tab Steuerelemente für die Bereitstellung rechts neben einem Steuerelement auf Bearbeiten .

  3. Klicken Sie im Flyout Steuerelement bearbeiten auf das Feld unter Name des Steuerelements, um den Namen des Steuerelements zu ändern.

  4. Optional: Wählen Sie für die Suche im Abschnitt Trigger aus, welche Art von Nutzerverhalten dieses Steuerelement auslösen soll. Die Abschnitte Kategorien durchsuchen und Suche sind ausgegraut.

  5. Optional: Bearbeiten Sie Übereinstimmende Suchbegriffe.

  6. Optional: Klicken Sie auf die Option Zeitraum hinzufügen , um einen oder mehrere Zeiträume hinzuzufügen, in denen dieses Steuerelement angewendet werden kann.

  7. Klicken Sie auf Weiter , um zum Abschnitt Aktionen zu gelangen.

  8. Fügen Sie im Feld Boost-/Bury-Produkt Filter für Produktattribute hinzu.

    Verwenden Sie die unter Ergebnisse filtern und sortieren dokumentierte Syntax des Filterausdrucks. Beispiel: So geben Sie rote und blaue Versionen von „product1“ und „product2“ an: (id: ANY("product1","product2")) AND (colorFamily: ANY("Red","Blue"))

  9. Mit dem Schieberegler Boost-/Bury-Wert können Sie die Stärke des Boosts festlegen. Positive Werte verbessern die Ergebnisse, negative Werte verschlechtern sie. Klicken Sie auf Weiter.

  10. Wählen Sie im Abschnitt Bereitstellungskonfigurationen aus, auf welche Bereitstellungskonfigurationen das Steuerelement angewendet werden soll.

  11. Übermitteln Sie Ihre Steuerungseinstellungen.

Die Boost- oder Bury-Regel wird jetzt als neuer Steuerungstyp unter den Bereitstellungssteuerungen für Ihr Projekt aufgeführt. Informationen zum Erstellen einer neuen Boost- und Bury-Steuerung finden Sie unter Steuerelemente erstellen.

JSON

Hier sehen Sie ein Beispiel für das Boosting nach Preis.

Angenommen, Sie möchten die kostengünstigeren Produkte (weniger als 95 US-Dollar) priorisieren und die teuren Produkte (über 95 US-Dollar) herabstufen. Sie können eine Boost-Spezifikation anwenden.

{
  "condition_boost_specs": [
    {
      "condition": "price: IN(*, 95.0e)",
      "boost": 0.5
    },
    {
      "condition": "price: IN(95.0e, *)",
      "boost": -0.5
    }
  ]
}

In diesem Beispiel werden Produkte unter 95 US-Dollar höher eingestuft (0,5), während Produkte über 95 US-Dollar herabgestuft werden (-0,5).

In der Ergebnisliste werden "nest_mini_2nd_gen", "google_home_mini" und "nest_hub" möglicherweise als die ersten drei Ergebnisse angezeigt und "nest_audio", "nest_hub_max" und "google_home_max" sind die letzten drei Ergebnisse. Es wird jedoch keine bestimmte Reihenfolge vorgegeben, im Gegensatz zur Sortierung nach Preis, wie unter Ergebnisse filtern und sortieren beschrieben.

Wenden Sie für die Suche die Ranking-Bewertung übereinstimmender Elemente dynamisch an, indem Sie eine Boost-Spezifikation (boostSpec) mit condition_boost_specs direkt in die SearchRequest einfügen.

Bedingungen und Trigger

Das Boosting in der Suche kann bedingt sein. Sie können eine Boost-Regel basierend auf den folgenden Bedingungen auslösen:

  • Suchbegriffe: Wenden Sie den Boost nur an, wenn der Nutzer nach bestimmten Begriffen sucht (z. B. Boost für Wintermäntel, wenn die Suchanfrage Jacke enthält).

  • Zeiträume: Wenden Sie den Boost nur während eines bestimmten Angebotszeitraums an.

  • Global: Wenden Sie den Boost auf alle Suchanfragen an, die von einer bestimmten Konfiguration verarbeitet werden.

Beispiel für Suchanfrage und -antwort

Wenn Sie im zuvor gezeigten Beispieldatensatz nach „Google Lautsprecher“ suchen, erhalten Sie „nest_mini_2nd_gen“, „nest_audio“, „nest_hub_max“, „nest_hub“, „google_home_max“ und „google_home_mini“ in keiner bestimmten Reihenfolge.

Boost in Empfehlungen

Das Boosting für Empfehlungen wird mit Bereitstellungssteuerungen verwaltet. Im Gegensatz zur Suche werden beim Boosting von Empfehlungen keine abfragebasierten Bedingungen unterstützt, da keine Nutzerabfrage vorhanden ist. Stattdessen wird die Steuerung auf alle Vorhersagen angewendet, die von der Bereitstellungskonfiguration generiert werden, an die sie angehängt ist. Aus diesem Grund konfigurieren Sie Empfehlungen in der Regel, indem Sie der Bereitstellungskonfiguration Boost- oder Bury-Bereitstellungssteuerungen hinzufügen, anstatt eine Boost-Spezifikation in der Anfrage zu übergeben.

Unterstützte Felder für Empfehlungen

Wenn Sie definieren, welche Produkte in Empfehlungen höher eingestuft werden sollen, verwenden Sie einen Filterausdruck. Während die standardmäßige Filterung von Empfehlungen auf Textfelder beschränkt ist, werden beim Boosting zusätzliche numerische Felder unterstützt.

Feldtyp Unterstützte Felder Beschreibung
Textuell productId, brands, categories, genders, ageGroups, colorFamilies, colors, sizes, title,materials, patterns, conditions, attributes.key, tags Standardfelder, die sowohl für die Filterung als auch für das Boosting verfügbar sind. Beachten Sie, dass tags benutzerdefinierte Tags sind, die mit dem Produkt verknüpft sind.
Numerisch price, discount, rating, ratingCount Nur für Boost/Bury Mit diesen Feldern können Sie Produkte basierend auf Preis, Rabatten oder Nutzerbewertungen höher einstufen.

Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Unterstützte Felder für Boost/Bury unter Empfehlungen filtern.

Produkte mit hoher Bewertung höher einstufen

Angenommen, Sie möchten dafür sorgen, dass Filme mit hoher Bewertung weiter oben im Empfehlungsbereich „Andere Nutzer mochten auch“ angezeigt werden. Erstellen Sie für diesen Anwendungsfall eine Bereitstellungseinstellung, um Elemente mit einer Anzahl von Bewertungen über 100 höher einzustufen. Konfigurieren Sie Ihre Steuerelemente und berücksichtigen Sie dabei Folgendes:

  • Steuerungstyp: Boost oder Bury

  • Produktauswahl: Empfehlung

  • Aktion:

    • Filterausdruck: ratingCount > 100

    • Boost-Wert: 0.5

Mit dieser Steuerung werden beliebte, gut bewertete Elemente in der Empfehlungsliste priorisiert, während die Personalisierungsrelevanz für den Nutzer erhalten bleibt.

Debuggen und Fehler beheben

Jedes Produkt kann unbegrenzt oft höher eingestuft werden. Durch vom Nutzer angewendete Filter werden Produkte jedoch aus der Suchantwort entfernt. Wenn ein höher eingestuftes Produkt nicht in den Such- und Browsergebnissen angezeigt wird, prüfen Sie Folgendes:

  • Mehrere Boost-Regeln (einschließlich Bury-Herabstufungen): Prüfen Sie die Konfiguration des Boost-Modus (Summe oder Maximum) und ermitteln Sie die endgültige Bewertung.
  • Relevanz: Ein Produkt muss für die Suchanfrage relevant sein und die Relevanzfilter bestehen. Wenn eine Suchanfrage nach Nike-Schuhen gestellt wird und der Produkttitel Air Jordans lautet,stimmen die Wörter nicht überein, aber aufgrund der engen semantischen Beziehung wird eine hohe Bewertung für die Relevanz erzielt. Ein Produkttitel wie gelbe Jacke hat bei einer Nike-Suchanfrage eine niedrige Relevanzbewertung. Wenn der Produkttitel eine kryptische Modellnummer ist, die in keiner Beziehung zu einem Wort steht, ist die Bewertung für die Relevanz bei jeder Suchanfrage niedrig.
  • Filter: Filterregeln überschreiben alle Boost-Regeln und verhindern, dass höher eingestufte Produkte in den Ergebnissen angezeigt werden. Der Filter wird immer zusätzlich zum Boost angewendet. Wenn auf ein Produkt vom Nutzer angewendete Filter angewendet werden oder eine Produktkategorie für das Browsen gefiltert wird, funktioniert der Boost überhaupt nicht.

Anleitung zum Boosting

In dieser Anleitung sehen Sie einige Beispiele für das Produkt-Boosting.

Klicken Sie auf Anleitung, um eine detaillierte Anleitung für diese Aufgabe direkt im Cloud Shell-Editor zu erhalten:

Anleitung