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카탈로그 및 제품 정보

이 페이지에서는 카탈로그 정보를 만들고 카탈로그 데이터를 채우기 위한 권장사항을 제공합니다.

개요

카탈로그는 제품 객체의 모음입니다.

Vertex AI Search for commerce로 가져오는 카탈로그 데이터는 결과 모델의 품질에 직접적인 영향을 주므로 검색 및 추천 결과의 품질에도 영향이 있습니다. 일반적으로 더 정확하고 구체적인 카탈로그 정보를 제공하면 모델의 품질이 높아집니다.

카탈로그는 최신 상태를 유지해야 합니다. 필요에 따라 카탈로그 변경사항을 자주 업로드할 수 있습니다. 이상적으로는 높은 변경률로 매일 변경될 수도 있습니다. 기존 제품 항목을 업로드 (패치)할 수 있습니다. 변경된 필드만 업데이트됩니다. 카탈로그 정보는 업로드 시 요금이 부과되지 않습니다. 자세한 내용은 카탈로그를 최신 상태로 유지를 참조하세요.

카탈로그 분기

검색 기능이 있는 카탈로그 분기

검색을 사용하는 경우 카탈로그 브랜치를 사용하여 오프라인에 업로드한 새 데이터를 사이트에 게시하기 전에 테스트할 수 있습니다.

0, 1, 2로 식별된 3개의 브랜치를 사용할 수 있습니다. 라이브 사이트에서 카탈로그 데이터의 default_branch를 가리킵니다. 상거래용 Search 콘솔에서 setDefaultBranch 또는 데이터 탭을 사용하여 라이브 default_branch (브랜치가 기본적으로 0으로 설정됨)의 브랜치를 지정합니다. 그런 후 default_branch가 연결되는 브랜치에서 제공된 카탈로그 데이터가 사이트에 사용됩니다.

예를 들어 default_branch가 현재 브랜치 ID 0으로 설정되어 있으므로 사이트에서 해당 브랜치에 업로드한 카탈로그 데이터를 사용하고 있다고 가정해 보겠습니다. 브랜치 1에 새 카탈로그 데이터를 업로드하고 미리 볼 수 있습니다. 카탈로그가 올바르게 업로드되었음을 확인한 후 라이브 default_branch를 브랜치 1로 전환할 수 있습니다.

분기 전환 후 카탈로그 캐시가 업데이트되는 데 최대 30분이 걸릴 수 있습니다.

추천을 사용하는 경우 브랜치 전환 중에는 업데이트 지연으로 인해 기본 브랜치만 사용하세요. 분기 간의 데이터 차이가 크면 업데이트 지연이 예측 결과에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다.

필수 제품 정보

다음 필드는 필수입니다. 카탈로그에서 제품 항목을 만들 때 이 필드에 값을 제공해야 합니다. 또한 내부 제품 데이터베이스에서 사용되는 값과 일치해야 하며, 이 값은 제품 학습에 포함되어 있기 때문에 표시된 제품을 정확하게 반영해야 합니다.

일부 경우에는 다른 필드도 필요합니다. Product 참조 페이지에서 모든 제품 필드의 전체 목록을 참조하세요.

제공하는 모든 제품 정보를 사용하여 추천 및 검색결과의 품질을 개선할 수 있습니다. 가능한 한 많은 필드를 제공해야 합니다.

필드	참고
`name`	제품의 전체 리소스 이름입니다. `import`를 제외한 모든 `Product` 메서드에 필수입니다. 가져오는 동안 이름은 자동으로 생성되며 수동으로 제공할 필요가 없습니다.
`id`	제품 데이터베이스에서 사용하는 제품 ID입니다. ID 필드는 전체 카탈로그에서 고유해야 합니다. 사용자 이벤트를 기록할 때 동일한 값이 사용되며 `predict` 및 `search` 메서드에서도 반환됩니다.
`title`	제품 데이터베이스의 제품 제목입니다. UTF-8로 인코딩된 문자열입니다. 영문 기준 최대 1,250자까지 입력할 수 있습니다.
`categories`	제품 카테고리. 모든 제품은 하나 이상의 카테고리에 할당되어야 합니다. 제품이 2개 이상의 카테고리에 속하면 각 카테고리에 대해 필드를 반복합니다. 값은 5,000자 길이 제한이 있는 비어 있지 않은 UTF-8 인코딩 문자열이어야 합니다. 항상 전체 카테고리 이름을 지정합니다. 예: `["Sports & Fitness > Athletic Clothing > Shoes"]`.

카탈로그 카테고리

이 섹션에서는 카탈로그 구조와 분류 및 필터링에 사용할 카탈로그를 지정하는 방법을 설명합니다.

카탈로그 구조

카탈로그의 categories 필드에는 각 제품의 가장 세부적인 카테고리 경로가 포함되어야 합니다. 상위 카테고리는 필수가 아니며 포함해서는 안 됩니다.

다음은 카탈로그를 구성하는 방법의 예입니다.

올바른 예: categories: ["Flowers, Cards, Occasion > Seasonal Items > Christmas"]
잘못된 예: categories: ["Flowers, Cards, Occasion", "Flowers, Cards, Occasion > Seasonal Items", "Flowers, Cards, Occasion > Seasonal Items > Christmas"]

상위 카테고리

특정 제품의 상위 카테고리는 categories 필드에 포함하면 안 됩니다. 탐색을 위한 필터링은 기타 맞춤 속성을 사용하여 처리해야 합니다.

카테고리 이름 지정

잘못된 키워드가 도입되지 않고 실적을 개선할 수 있도록 카테고리 이름을 신중하게 선택해야 합니다. 더 구체적이고 정확한 용어를 사용하면 관련성이 높아지고 문제가 줄어듭니다.

권장: 냉동 식품 > 냉동 과일
권장하지 않음: 냉동 과일 및 야채 > 냉동 과일

프로젝트별 카탈로그 수준 구조

언어별로 하나의 카탈로그를 만듭니다. 여러 국가에서 비즈니스를 운영하는 경우 동일한 카탈로그를 사용하여 여러 국가에서 검색 결과를 제공할 수 있습니다.

국가 간에 동일한 통화로 현지 인벤토리를 통해 결정된 가격을 제공합니다. 국가별로 가격이 다른 경우 국가별로 오프라인 인벤토리를 만듭니다. 거기에서 가격을 지정합니다.

검색 결과를 최적화하려면 각 국가 이름을 SearchRequest.entity 및 UserEvent.entity로 제공하세요. 순위 지정 목적으로만 국가 항목을 사용합니다.

제품 구조

커머스용 Vertex AI Search에서 제품 카탈로그를 관리할 때 효과적인 검색과 추천을 위해서는 기본 제품과 변형 제품의 속성이 처리되는 방식을 이해하는 것이 중요합니다. 제품 SKU 지정은 카탈로그 계층 구조를 결정합니다.

카탈로그 및 인벤토리 구조

제품 지정 유형

제품 지정 유형에는 세 가지가 있습니다.

기본 또는 상위 항목은 추천 또는 검색 결과에 반환되며 유사한 항목의 논리적 컨테이너 또는 그룹 역할을 합니다. 기본 항목은 개별 (SKU 수준) 항목 및 유사 항목 그룹 (SKU 그룹)일 수 있습니다.
변이 또는 하위 항목은 SKU 그룹 기본 제품의 구체적인 개별 버전입니다. 예를 들어 기본 제품이 브이넥 셔츠라면 변이 항목은 브라운 브이넥 셔츠, XL 사이즈 및 화이트 브이넥 셔츠, S 사이즈일 수 있습니다.
컬렉션 항목은 목걸이, 귀걸이, 반지가 포함된 주얼리 세트와 같은 기본 제품이나 옵션이 있는 제품의 번들입니다. 제품 및 옵션과 유사한 계층 구조인 컬렉션은 관련 기본 제품을 그룹화합니다. 고객이 직접 구매할 수 없고, 널리 사용되지 않으며, 검색에서만 사용할 수 있습니다.

제품 분류 계층 구조

세 가지 제품 수준 유형을 사용하여 다음과 같은 세 가지 기본 제품 분류 계층 구조가 있습니다.

기본 옵션: 기본 옵션은 거의 항상 (일반적인) 정보의 자리표시자이며 옵션은 구매할 수 있는 실제 SKU입니다. 예를 들어 티셔츠는 기본 상품과 그에 상응하는 변이 세트로 계층적으로 구성하는 것이 좋습니다. 각 변이는 개별 SKU(사이즈별)를 나타내고 각 기본 품목은 SKU 그룹을 나타내며, 여기서 각 SKU는 하나의 중요한 티셔츠 스타일에 대해 서로 다른 사이즈를 나타냅니다. SKU 구조별로 구성하면 검색 결과와 추천 패널에 다양한 티셔츠 스타일을 표시할 수 있습니다. 이를 통해 쇼핑객은 특정 기본 항목(스타일)을 드릴다운하여 구매할 이형 상품(크기)을 선택할 수 있습니다.
기본만: 이러한 제품 지정 유형에 따르면 식료품은 "bananas, fresh"와 같은 단일 SKU 제품으로 구성된 기본 제품으로 카탈로그화하는 것이 좋습니다.
컬렉션: 컬렉션은 고객이 구매할 수 있는 관련 제품을 그룹화합니다. 재정렬 모델에서 이를 정확하게 나타내기 위해 Vertex AI Search for Commerce에는 구매를 통해 크레딧을 부여하는 로직이 있습니다. 예: 쇼핑객이 침대 시트 세트의 제품을 클릭한 다음 해당 컬렉션의 기본 제품을 장바구니에 추가하거나 구매합니다. 컬렉션에 해당 구매가 반영되고 모델이 컬렉션의 인기도와 가치를 정확하게 나타냅니다.

옵션이 있는 제품

변형이 있는 제품의 경우 다음과 같은 여러 이점이 있으므로 기본-변형으로 구조화하세요.

검색 페이지에는 최종 사용자에게 표시할 수 있는 다양한 결과가 있습니다. 그렇지 않고 옵션이 기본 제품으로 취급되면 검색 결과 페이지가 동일한 제품으로 채워집니다.
특정 변형에 더 많은 참여가 발생하면 변형이 있는 기본 제품의 순위가 더 높게 매겨지므로 제품의 순위 체계가 더 풍부합니다. 이를 통해 순위를 다시 지정하고 수익을 최적화할 수 있습니다.
카탈로그 유지관리의 용이성 크기만 다른 제품 그룹의 속성이 변경된 경우 여러 기본 제품을 변경하는 대신 기본-변형 구조를 사용하여 기본 수준에서 속성을 변경하는 방식으로 처리할 수 있습니다.
변형의 API 기능과 검색 응답 필드(변형 롤업 키 및 검색 가능한 필드)는 변형에만 지원됩니다.
검색 응답에는 기본의 최소 세부정보와 변형의 자세한 세부정보가 포함됩니다. 따라서 검색 응답을 항상 추가 세부정보로 보강하거나 풍부하게 만들어야 합니다. 이러한 세부정보는 검색 가능으로 표시된 경우 상거래를 위한 Vertex AI Search에서 반환할 수 있습니다.

제품 카탈로그 설정

제품 카탈로그를 계획할 때는 카탈로그에 기본만 또는 기본과 변이 항목으로 지정된 제품을 포함할지, 또는 이 두 가지를 혼합한 제품을 포함해야 할지를 결정해야 합니다. 제품의 SKU 구조를 기준으로 생각하면 됩니다. 제품은 기본 항목이 될 수 있으며, 기본 항목에는 변이가 있을 수 있습니다.

제품 SKU가 지정된 방식에 따라 제품 카탈로그를 설정하는 옵션을 고려하세요.

SKU를 개별 검색 결과 또는 추천으로 표시하려는 경우: SKU=기본
SKU가 유사한 SKU 그룹에 속해야 하는 경우: SKU=변이, SKU 그룹=기본
두 조합의 혼합: SKU=기본, SKU=변이, SKU 그룹=기본

제품 세부정보 페이지에 옵션, 사이즈 또는 색상 선택기가 표시되는 경우 이러한 옵션은 일반적으로 제품 카탈로그에 변이로 업로드됩니다. 사이즈, 색상 등 서로 다른 속성을 가진 동일한 제품의 여러 유형을 단일 검색 결과로 표시할지 아니면 별도의 검색 결과로 표시할지 고려하세요. 예를 들어 책의 경우 동일한 책의 하드커버 SKU와 소프트커버 SKU를 별도의 검색 결과로 표시할지(SKU = 기본) 아니면 하나로 표시할지(SKU = 변이, SKU 그룹 = 기본) 결정해야 합니다.

제품 카탈로그를 설정할 때는 추천 및 검색 결과에 기본 항목만 반환된다는 점에 유의하세요.

최소한의 기본 제품

카탈로그에 기본 및 변이 항목, 즉 SKU 그룹과 SKU가 모두 필요하다고 결정한 경우 현재 SKU만 있다면 SKU 그룹에 대한 기본 항목을 만들어야 합니다. 이러한 기본 항목을 가상 기본 또는 가짜 기본이라고도 합니다.

이러한 기본 항목에는 최소한의 정보만 포함해야 합니다(id, title, categories).

type을 지정하지 않으면 기본이 제품 유형의 기본값으로 사용됩니다. 가져오는 경우 name을 지정할 필요가 없습니다. 자세한 내용은 이전 필수 제품 정보 섹션을 참조하세요.

카탈로그 가져오기

카탈로그가 Cloud Storage, BigQuery 또는 다른 스토리지에 있으면 일괄 데이터 가져오기를 수행합니다.

카탈로그를 업로드하는 방법에 대한 자세한 내용은 카탈로그 정보 가져오기를 참조하세요.

제품 URL 정확성

product.uri 필드는 제품 세부정보 페이지로 바로 연결되는 표준 URL입니다. 공개적으로 크롤링 가능한 URI여야 하며 로그인 또는 승인 장벽 뒤에 있어서는 안 됩니다. 백엔드에서 URI 웹페이지를 크롤링하여 최대한 많은 정보를 파생시키기 때문입니다. 이 정보는 관련성 및 인기 점수 산정에 사용됩니다. 백엔드는 백링크를 비롯해 웹에서 URI와 상호작용한 방식도 결정합니다. 최상위 도메인 이름이 모든 제품 URI에서 동일해야 합니다.

여러 배너 사이트에 동일한 제품이 등록되어 있는 경우 다중 항목 기능을 사용하는 것이 좋습니다. 이 문제에 관해 계정팀에 문의하세요.

상거래를 위한 Vertex AI Search는 제품 URL을 사용하여 제품 설명을 보강합니다. 제품 카탈로그에서 실제 사이트와 다른 URL을 사용하는 경우 두 URL이 동일한 제품을 참조하고 정보가 거의 동일해야 합니다.

제품 URL은 다음과 같은 방식으로 카탈로그를 개선합니다.

제품 데이터 보강: Vertex AI Search for commerce는 제품의 URI, 즉 웹상의 각 제품의 정확한 위치 뒤에 있는 고유 리소스 식별자 (URL)를 크롤링하여 보충 정보를 추출합니다. 이 프로세스는 연결된 웹페이지에서 추가 세부정보와 신호를 도출하는 데 도움이 됩니다. URI 크롤링을 통해 얻은 제품에 대한 깊이 있는 이해는 카탈로그 데이터의 품질에 직접적으로 기여합니다.
검색 품질 및 관련성 개선: 크롤링된 URI에서 수집된 웹 신호는 검색 품질을 개선하는 데 사용됩니다. 백엔드에서는 사용자가 백링크를 클릭하는 등 웹에서 URI와 상호작용한 방식을 포함하여 크롤링된 정보를 검색 결과의 관련성 및 인기도 점수 매기기에 활용합니다.
모델 학습을 위한 기반 제공: 제품 ID, 제목, 카테고리 계층 구조, 가격 외에도 URL은 모델 학습의 입력으로 사용되는 기본 필드 중 하나로 간주됩니다.

제품 URL의 이점을 극대화하려면 다음 권장사항을 따르세요.

연결된 웹페이지는 공개적으로 액세스할 수 있고 올바르게 로드되어야 하며 로그인 또는 인증 벽 뒤에 위치해서는 안 됩니다.
각 URI는 고유해야 하며 올바른 제품의 웹페이지를 일관되게 가리켜야 합니다. 콘텐츠는 카탈로그의 제품 정보를 정확하게 반영해야 합니다. 모든 제품 URI에서 동일한 최상위 도메인 이름을 유지합니다.

제품 인벤토리

제품 인벤토리에는 다음이 포함됩니다.

가격(현재 및 원래 가격 모두)
재고(예: 재고 있음, 재고 없음, 이월 주문, 선주문)
재고 수량
매장 수령, 매장 배송, 다음날 배송과 같은 처리 정보

제품 수준 인벤토리와 오프라인 판매점 인벤토리의 두 가지 인벤토리가 있습니다.

제품 수준 인벤토리

온라인에서만 판매하는 소매업체의 경우 제품 수준에서 인벤토리가 지정됩니다. 카탈로그의 각 제품에 대해 가격, 재고, 기타 인벤토리 데이터가 설정됩니다.

인벤토리 데이터를 유지보수하는 방법을 포함한 제품 수준 인벤토리에 대한 자세한 내용은 Vertex AI Search for commerce 인벤토리 업데이트를 참고하세요.

오프라인 판매점 인벤토리

오프라인 매장과 온라인 상점을 운영하는 소매업체는 매장별로 인벤토리 정보를 보관해야 합니다. 이를 위해 오프라인 판매점 인벤토리를 사용합니다.

오프라인 판매점 인벤토리를 저장하는 데 사용할 수 있는 제품 필드에는 두 가지가 있습니다. 두 필드는 모두 연결된 인벤토리 정보가 있는 위치(위치 ID) 목록입니다.

Product.fulfillmentInfo. 각 매장 위치의 수령 및 배송 방법
Product.localInventories. 각 매장 위치의 가격 정보, 제품 속성, 수령 및 배송 방법

매장 수준 정보의 경우 두 필드 중 하나 또는 둘 모두를 사용할 수 있습니다.

오프라인 판매점 인벤토리에 대한 자세한 내용은 상거래용 Vertex AI Search의 오프라인 판매점 인벤토리 업데이트를 참고하세요.

기본 옵션 인벤토리 구조

기본-옵션-인벤토리 데이터 구조는 기본 제품, 옵션 제품, 오프라인 판매점 인벤토리 제품으로 구성됩니다.

기본 제품: 기본 제품 데이터는 가격 없이 저장됩니다.
옵션 제품 (국가 전체에서 가장 낮은 가격): 예를 들어 기본 옵션 (색상, 크기)의 가격이 국가 전체에서 가장 낮아야 합니다. 변형 가격 데이터는 기본 제품 데이터로 롤업되며, 기본 가격은 순위 지정 목적으로 사용됩니다. 위치별 가격은 무시됩니다.
오프라인 판매점 인벤토리 (지역 또는 매장별 가격): 게재 시 재순위 지정에서 오프라인 판매점 인벤토리의 가격 정보 사용
기본 제품 속성: 기본 제품에는 연결된 모든 옵션에 공통적으로 적용되는 속성만 포함해야 합니다.

제품 재고 정확성

재고 업데이트 시스템은 제품 재고 상태가 변경되면 재고 필드를 설정합니다. IN_STOCK 및 OUT_OF_STOCK 상태의 모든 제품을 추적합니다.

대부분의 제품이 OUT_OF_STOCK인 경우 검색 응답에 재고가 없는 제품이 많이 표시되며 필터를 추가하면 회상 수가 줄어듭니다. 제품의 재고가 없지만 카탈로그 상태가 IN_STOCK이면 사용자에게 제품이 구매 가능한 것으로 표시되지만 구매 또는 장바구니 추가 시 문제가 발생할 수 있습니다. 이는 모델 학습보다 고객 경험에 더 큰 영향을 미칩니다. patchProduct API를 사용하여 Product.availability 필드를 최대한 최신 상태로 유지하거나 readMask를 사용하여 API를 가져옵니다.

제품 스키마

BigQuery에서 카탈로그를 가져올 때는 다음 상거래용 Vertex AI Search 제품 스키마를 사용하여 올바른 형식으로 BigQuery 테이블을 만들어 카탈로그 데이터와 함께 로드합니다. 그런 다음 카탈로그를 가져옵니다.

Vertex AI Search for commerce 제품 스키마

BigQuery

[
  {
    "name": "name",
    "type": "STRING",
    "mode": "NULLABLE"
  },
  {
    "name": "id",
    "type": "STRING",
    "mode": "REQUIRED"
  },
  {
    "name": "type",
    "type": "STRING",
    "mode": "NULLABLE"
  },
  {
    "name": "primaryProductId",
    "type": "STRING",
    "mode": "NULLABLE"
  },
  {
    "name": "collectionMemberIds",
    "type": "STRING",
    "mode": "REPEATED"
  },
  {
    "name": "gtin",
    "type": "STRING",
    "mode": "NULLABLE"
  },
  {
    "name": "categories",
    "type": "STRING",
    "mode": "REPEATED"
  },
  {
    "name": "title",
    "type": "STRING",
    "mode": "REQUIRED"
  },
  {
    "name": "brands",
    "type": "STRING",
    "mode": "REPEATED"
  },
  {
    "name": "description",
    "type": "STRING",
    "mode": "NULLABLE"
  },
  {
    "name": "languageCode",
    "type": "STRING",
    "mode": "NULLABLE"
  },
  {
    "name": "attributes",
    "type": "RECORD",
    "mode": "REPEATED",
    "fields": [
      {
        "name": "key",
        "type": "STRING",
        "mode": "NULLABLE"
      },
      {
        "name": "value",
        "type": "RECORD",
        "mode": "NULLABLE",
        "fields": [
          {
            "name": "text",
            "type": "STRING",
            "mode": "REPEATED"
          },
          {
            "name": "numbers",
            "type": "FLOAT",
            "mode": "REPEATED"
          }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    "name": "tags",
    "type": "STRING",
    "mode": "REPEATED"
  },
  {
    "name": "priceInfo",
    "type": "RECORD",
    "mode": "NULLABLE",
    "fields": [
      {
        "name": "currencyCode",
        "type": "STRING",
        "mode": "NULLABLE"
      },
      {
        "name": "price",
        "type": "FLOAT",
        "mode": "NULLABLE"
      },
      {
        "name": "originalPrice",
        "type": "FLOAT",
        "mode": "NULLABLE"
      },
      {
        "name": "cost",
        "type": "FLOAT",
        "mode": "NULLABLE"
      },
      {
        "name": "priceEffectiveTime",
        "type": "STRING",
        "mode": "NULLABLE"
      },
      {
        "name": "priceExpireTime",
        "type": "STRING",
        "mode": "NULLABLE"
      }
    ]
  },
  {
    "name": "rating",
    "type": "RECORD",
    "mode": "NULLABLE",
    "fields": [
      {
        "name": "ratingCount",
        "type": "INTEGER",
        "mode": "NULLABLE"
      },
      {
        "name": "averageRating",
        "type": "FLOAT",
        "mode": "NULLABLE"
      },
      {
        "name": "ratingHistogram",
        "type": "INTEGER",
        "mode": "REPEATED"
      }
    ]
  },
  {
    "name": "expireTime",
    "type": "STRING",
    "mode": "NULLABLE"
  },
  {
    "name": "ttl",
    "type": "RECORD",
    "mode": "NULLABLE",
    "fields": [
      {
        "name": "seconds",
        "type": "INTEGER",
        "mode": "NULLABLE"
      },
      {
        "name": "nanos",
        "type": "INTEGER",
        "mode": "NULLABLE"
      }
    ]
  },
  {
    "name": "availableTime",
    "type": "STRING",
    "mode": "NULLABLE"
  },
  {
    "name": "availability",
    "type": "STRING",
    "mode": "NULLABLE"
  },
  {
    "name": "availableQuantity",
    "type": "INTEGER",
    "mode": "NULLABLE"
  },
  {
    "name": "fulfillmentInfo",
    "type": "RECORD",
    "mode": "REPEATED",
    "fields": [
      {
        "name": "type",
        "type": "STRING",
        "mode": "NULLABLE"
      },
      {
        "name": "placeIds",
        "type": "STRING",
        "mode": "REPEATED"
      }
    ]
  },
  {
    "name": "uri",
    "type": "STRING",
    "mode": "NULLABLE"
  },
  {
    "name": "images",
    "type": "RECORD",
    "mode": "REPEATED",
    "fields": [
      {
        "name": "uri",
        "type": "STRING",
        "mode": "REQUIRED"
      },
      {
        "name": "height",
        "type": "INTEGER",
        "mode": "NULLABLE"
      },
      {
        "name": "width",
        "type": "INTEGER",
        "mode": "NULLABLE"
      }
    ]
  },
  {
    "name": "audience",
    "type": "RECORD",
    "mode": "NULLABLE",
    "fields": [
      {
        "name": "genders",
        "type": "STRING",
        "mode": "REPEATED"
      },
      {
        "name": "ageGroups",
        "type": "STRING",
        "mode": "REPEATED"
      }
    ]
  },
  {
    "name": "colorInfo",
    "type": "RECORD",
    "mode": "NULLABLE",
    "fields": [
      {
        "name": "colorFamilies",
        "type": "STRING",
        "mode": "REPEATED"
      },
      {
        "name": "colors",
        "type": "STRING",
        "mode": "REPEATED"
      }
    ]
  },
  {
    "name": "sizes",
    "type": "STRING",
    "mode": "REPEATED"
  },
  {
    "name": "materials",
    "type": "STRING",
    "mode": "REPEATED"
  },
  {
    "name": "patterns",
    "type": "STRING",
    "mode": "REPEATED"
  },
  {
    "name": "conditions",
    "type": "STRING",
    "mode": "REPEATED"
  },
  {
    "name": "publishTime",
    "type": "STRING",
    "mode": "NULLABLE"
  },
  {
    "name": "promotions",
    "type": "RECORD",
    "mode": "REPEATED",
    "fields": [
      {
        "name": "promotionId",
        "type": "STRING",
        "mode": "NULLABLE"
      }
    ]
  }
]

맞춤 속성 대신 기본 제공 필드 사용

제품 정보 스키마에 포함되지 않는 기타 모든 제품 속성에는 Product.attributes (맞춤 속성)을 사용합니다.

제품명, 설명, 브랜드와 같은 기본 제공 제품 필드는 맞춤 속성에 비해 검색 가능성과 색인 가능성에 더 큰 영향을 미칩니다.

즉, 백엔드는 맞춤 속성보다 내장 필드를 더 잘 이해합니다. 백엔드에서는 관련성 최적화를 위해 기본 제공 필드 정보를 고려합니다. 따라서 기본 제공 필드를 사용하세요. 즉, 가능하면 제품 정보를 내장 필드에 매핑하고 필요한 경우에만 고객 속성을 사용해야 합니다.

예를 들어 Product.brands 필드에 브랜드를 설정하면 맞춤 속성에 동일한 정보를 설정하는 것보다 검색 및 회상에 훨씬 더 큰 영향을 미칩니다. 기본적으로 지원되지 않는 sleeve length와 같은 속성의 경우 맞춤 속성을 사용하는 것이 좋습니다.

브랜드 필드 사용

제품 정보의 브랜드 필드는 기본적으로 검색 가능하고, 색인 생성 가능하며, 패싯 가능하므로 순위 및 관련성에 대한 강력한 신호입니다. 검색어의 상당 부분이 brand query 또는 query brand 형식이며, 브랜드는 가장 많이 사용되는 패싯 중 하나입니다.

제품에 올바른 브랜드 필드가 있으면 클릭 및 구매 전환 비율이 크게 영향을 받습니다. 따라서 브랜드 필드에 올바른 정보를 입력하고 가능한 경우 비워 두지 않는 것이 중요합니다. "NA", "Not available", "Miscellaneous"와 같은 무작위 필러를 브랜드 이름에 채우는 것은 더 해롭습니다. 이렇게 하면 제품이 브랜드 필드에 언급된 텍스트와 강력하게 연결되어 제품을 잘못 이해하고 잘못된 회상으로 이어질 수 있습니다.

특정 제품이 어떤 브랜드와도 연결되지 않는 경우 입력란을 비워 두는 것이 좋습니다. 하지만 이러한 빈 브랜드 제품이 카탈로그 제품의 작은 비율을 차지하도록 주의해야 합니다.

잠재고객 필드 사용

제품 정보의 잠재고객 필드에는 두 개의 하위 필드가 있습니다. Audience.gender 및 Audience.ageGroup이 있습니다. 이러한 필드를 적절한 데이터로 채우는 것이 훨씬 효과적이며, 이렇게 하면 모델이 제품의 타겟 고객을 이해하는 데 도움이 됩니다.

맞춤설정이 사용 설정된 경우 이 기능이 큰 역할을 합니다. gender 및 ageGroup를 사용하면 제품을 더 잘 분류하고 모델이 적절한 사용자를 위해 올바른 제품을 기억하는 데 도움이 됩니다.

Audience 데이터는 여성용 셔츠 또는 남성용 양말과 같은 검색어가 있을 때도 유용합니다. 잠재고객 정보가 입력되면 제품 이해도가 훨씬 높아지고 모델의 성별 관련 질문에 대한 재현율이 개선됩니다.

중복된 제품명이 있는 제품 찾기

Product.title는 대부분의 검색어가 Product.title로 설정된 내용과 크게 중복되므로 가장 중요한 필드일 것입니다. 세부정보 페이지 보기에서 최종 사용자가 처음으로 보고 상호작용하는 정보일 수 있으므로 product.title을 고유하게 유지하고 제품과 가장 관련성이 높은 텍스트 정보를 포함하는 것이 좋습니다.

제목이 동일한 제품 (기본 제품)이 두 개 있으면 검색 가능성과 반환된 결과의 관련성에 영향을 미칩니다. 차이가 큰 기본 제품이 두 개 있는 경우 제품명을 다르게 유지하세요. 제품이 동일하지만 색상, 사이즈, 구조와 같은 몇 가지 측면만 다른 경우 제품을 기본 및 옵션 유형으로 구성합니다.

언어 설정

Vertex AI Search for commerce는 다국어를 지원합니다. 자세한 내용은 여기를 참고하세요. 카탈로그와 검색어가 동일한 언어로 되어 있어야 합니다. 질문 또는 카탈로그 정보의 교차 언어 번역은 없습니다. 예를 들어 카탈로그가 스페인어로 되어 있으면 검색어도 스페인어로 되어 있어야 합니다.

따라서 제품 정보에 언어 코드를 적절하게 표시해야 합니다. 그렇지 않으면 기본적으로 영어 (en-US)로 설정됩니다. 이는 언어가 설정되지 않으면 원치 않는 동작이 발생하는 spellCorrectionSpec과 같은 검색 제어에 중요합니다. 이는 질문 의도 이해에도 매우 중요합니다.

가격 정보 설정

Product.priceInfo 필드는 최대한 정확하고 완전해야 합니다. 이 가격 정보는 할인 관련 신호를 도출하는 데 사용되며 수익 최적화에 사용됩니다. 이는 탐색 쿼리의 경우 특히 중요합니다.

기본 옵션 제품 구조의 경우 하나 이상의 옵션 가격을 입력합니다.

제품 수준 가격이 없고 모든 가격이 오프라인 판매점 인벤토리에 있는 제품의 경우(즉, 검색이 항상 오프라인 판매점 인벤토리와 연결됨) 제품 수준 가격 정보에 모든 인벤토리 수준 가격의 중간 가격 정보를 입력합니다.

카탈로그 데이터 품질 측정항목

커머스를 위한 Search 콘솔의 데이터 품질 페이지에서 검색 결과 품질을 향상시키고 검색 성능 등급을 잠금 해제하기 위해 카탈로그 데이터를 업데이트해야 하는지 여부를 평가합니다.

다음 표에서는 상거래용 Vertex AI Search가 제품 데이터를 평가하는 데 사용하는 품질 측정항목을 설명합니다. 커머스용 Search 콘솔에서 데이터 품질 측정항목과 검색 성능 등급을 보는 방법에 대한 자세한 내용은 검색 성능 등급 잠금 해제를 참고하세요.

카탈로그 품질 측정항목	품질 규칙	참고
URI가 있고 액세스할 수 있음	제품에 유효한 `Product.uri`가 있습니다. URI는 액세스할 수 있어야 하고 도메인과 일치해야 합니다.	검색은 이 URI를 통해 크롤링되는 웹 신호를 사용하여 검색 품질을 향상시킵니다.
시간 적합성 충족	`Product.availableTime`은 현재 시간 이전이고 `Product.expireTime`은 현재 시간 이후입니다.	시간 적합성을 충족하는 제품만 검색할 수 있습니다.
검색 가능한 속성 있음	제품에 `attribute` 하나 이상이 검색 가능하도록 설정되어 있습니다.	검색 가능으로 표시된 커스텀 속성은 텍스트 쿼리로 검색될 수 있습니다.
설명 있음	제품에 비어 있지 않은 `Product.description`이 있습니다.	포괄적인 설명은 검색 품질을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
제목은 단어 최소 두 개 이상으로 구성됩니다.	`Product.title`은 단어 최소 두 개 이상으로 구성됩니다.	포괄적인 제목을 사용하면 검색 품질을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
이미지가 있는 변이 있음	`variant` 제품에는 `Product.image`가 하나 이상 있습니다. 모든 제품이 `primary` 수준인 경우 이 측정항목을 무시할 수도 있습니다.	이 측정항목은 정보 제공 용도며 검색 품질에 영향을 주지 않습니다.
가격 정보가 포함된 옵션 있음	`variant` 제품에 `Product.priceInfo`가 설정되어 있습니다. 모든 제품이 `primary` 수준인 경우 이 측정항목을 무시할 수도 있습니다.	이 측정항목은 정보 제공 용도며 검색 품질에 영향을 주지 않습니다.