Automatische Vervollständigung bei der Suche

Auf dieser Seite wird die Funktion und Verwendung der automatischen Vervollständigung erläutert. Die Suche bietet eine automatische Vervollständigung der Suchbegriffe mit bestimmten Vorschlägen.

Die automatische Vervollständigung ist eine Funktion zur Vorhersage der restlichen Suchanfrage, die ein Nutzer eingibt. Dies kann die Nutzerfreundlichkeit verbessern und den Einkaufsprozess vor dem Bezahlvorgang beschleunigen. Außerdem kann die Qualität der Suchantworten verbessert und so durch gut formatierte Abfragen ein höherer Umsatz erzielt werden.

Übersicht

Wenn ein Endnutzer beginnt, einen Suchbegriff auf Ihrer Website einzugeben, kann die Suche eine Liste mit Vorschlägen bereitstellen, aus denen der Nutzer auswählen kann. Wenn der Nutzer beispielsweise sh eingibt, werden möglicherweise Schuhe und Shirts vorgeschlagen.

Datenquelle

Sie können eine der folgenden Datenquellen für Ihre Vorschläge auswählen:

• Ein BigQuery-Dataset, das Sie hochladen.
• Ein Dataset, das aus Nutzerereignissen und anderen Metadaten mithilfe von maschinellem Lernen generiert wird.

Hochgeladenes Dataset

Eine BigQuery-Vorschlagstabelle, die Sie als Dataset hochladen und die zum Vorschlagen von Abfragen verwendet wird. Informationen zum Hochladen eines Datasets finden Sie unter Daten für die automatische Vervollständigung importieren.

Dataset für automatisches Lernen

Ein auf maschinellem Lernen basierendes Dataset mit Vorschlägen, das von der Suche basierend auf den Suchereignissen der Nutzer generiert wird.

So aktivieren Sie das automatische Lernen:

Cloud Console

1. Zur Seite "Steuerelemente"

2. Rufen Sie den Tab Einstellungen für die automatische Vervollständigung auf.

3. Klicken Sie auf Einstellungen bearbeiten.

4. Aktivieren Sie Automatisches Lernen.

5. Klicken Sie auf Einstellungen speichern.

   Es kann ein bis zwei Tage dauern, bis das automatische Lernen aktualisiert wird.

cURL

curl -X PATCH -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  "https://retail.googleapis.com/v2beta/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/completionConfig?update_mask.paths=auto_learning"  --data "{auto_learning: true}"

Voraussetzung für das Dataset für automatisches Lernen

Beim automatischen Lernen werden Vorschläge aus Nutzerereignissen vom Typ „search“ Nutzerereignisse (eventType = "search") generiert. Dabei werden die Nutzerereignisse der letzten 180 Tage verwendet. Dafür sind eine gute Qualität und eine große Anzahl importierter Nutzerereignisse erforderlich.

Beim automatischen Lernen werden seltene Vorschläge herausgefiltert. Wenn die Anzahl der Nutzerereignisse vom Typ „search“ zu gering ist (weniger als 20.000), werden möglicherweise viele Vorschläge herausgefiltert. In diesem Fall sollten Sie die Funktion zur automatischen Vervollständigung zuerst mit einer häufigeren Suchanfrage testen.

Veröffentlichungszeitplan für das Dataset für automatisches Lernen

Das Dataset für automatisches Lernen wird täglich generiert und dann zur Indexierung und Veröffentlichung gesendet. Der gesamte Zyklus dauert etwa zwei Tage.

Funktionen für automatisches Lernen

Die Suche wendet Techniken des maschinellen Lernens an, um Abfragen und Vorschlagsdaten nur für das Dataset für automatisches Lernen zu bereinigen und zu formatieren.

Funktion	Beschreibung	Beispiel
Suchen ohne Ergebnisse entfernen	Entfernen Sie Abfragen, die keine Suchergebnisse liefern.	Für einen Lebensmittelhändler liefert Gucci-Handtaschen keine Suchergebnisse und wird daher entfernt.
Tippfehler korrigieren	Korrigieren Sie Tippfehler in Wörtern. Bereinigen Sie auch Abfragen in Echtzeit, bevor Sie sie abgleichen.	Milc → Milch
Abfragen auf der Zulassungsliste hinzufügen	Abfragen, die Sie explizit zulassen, werden hinzugefügt.	Abschnitt „Weitere Informationen“ ansehen
Abfragen auf der Sperrliste entfernen	Abfragen, die Sie explizit blockieren, werden entfernt.	Abschnitt „Weitere Informationen“ ansehen
Nicht sichere Begriffe entfernen	Verwendet Google SafeSearch. Entfernen Sie unangemessene Anfragen.	Pornografische, anstößige, vulgäre oder gewalttätige Inhalte
Sehr seltene Begriffe entfernen	Das KI-System passt den Grenzwert je nach Abfragestatistik an. Wenn Begriffe ungewöhnlich selten sind, werden sie entfernt.	74 x 39 x 9 Zoll große Doppel-Luftmatratze mit 120-V-Handpumpe
Begriffe deduplizieren	Basierend auf KI-gestütztem semantischen Verständnis Bei nahezu identischen Begriffen wird nur der häufigere vorgeschlagen.	Schuhe für Damen, Damenschuhe und Frauenschuhe werden dedupliziert, sodass nur einer vorgeschlagen wird.

Vorschläge zur automatischen Vervollständigung abrufen

Verwenden Sie die completeQuery API, um die Vorschläge abzurufen.

Beispiel:

cURL

curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
"https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog:completeQuery?query=sho&dataset=user-data&deviceType=DESKTOP&maxSuggestions=5"

Filterung für Vorschlagsergebnisse implementieren

Wenn Sie das Dataset cloud-retail verwenden, kann AI Commerce Search neben den Standardtextvorschlägen auch übereinstimmende Attribute wie beliebte Marken und Kategorien zurückgeben. Mit diesen attributeResults können Sie die UI für die automatische Vervollständigung verbessern und Nutzern die Möglichkeit geben, einen vorab gefilterten Suchpfad auszuwählen.

Wenn ein Nutzer beispielsweise Schu, eingibt,können Sie den Vorschlag Schuhe zusammen mit einem kategorisierten Filtervorschlag wie von Nike oder Damenschuhe anzeigen.

Beispiel für eine Antwort zur automatischen Vervollständigung mit filterbaren Attributen

{
  "completionResults": [
    {
      "suggestion": "shoe",
      "attributes": {}
    }
  ],
  "attributeResults": {
    "brands": {
      "suggestions": ["Nike", "Adidas"]
    },
    "categories": {
      "suggestions": ["Shoes", "Women's Shoes"]
    }
  }
}

Wenn ein Nutzer einen dieser Vorschläge mit Attributen auswählt (z. B. Schuhe von Nike), muss Ihre Anwendung sowohl die Abfrage (Schuhe) als auch das Attribut (Nike) erfassen, um sie als Filter im nachfolgenden Aufruf der Search API zu verwenden.

• (Optional) Vorschläge filtern: Wenn Sie bestimmte Wortgruppen vollständig aus den Ergebnissen der automatisch vervollständigten Vorschläge herausfiltern oder blockieren möchten, können Sie ein denylist-Dataset importieren. So können Sie einen EXACT_MATCH- oder CONTAINS-Operator anwenden, um zu verhindern, dass unerwünschte Wortgruppen dem Nutzer vorgeschlagen werden.

Optionen und Steuerelemente für die automatische Vervollständigung

In diesem Abschnitt wird erläutert, welche Optionen und Steuerelemente für die automatische Vervollständigung verfügbar sind. Eine Übersicht finden Sie in der folgenden Tabelle und weitere Details.

Steuerung	Details	Standort
Sperrliste	Entfernt Abfragen manuell aus den Vorschlagsdaten.	API-Anfrage: CompletionData:import. Weitere Informationen finden Sie unter Daten für die automatische Vervollständigung importieren.
Zulassungsliste	Fügt Abfragen manuell zu den Vorschlagsdaten hinzu.	API-Anfrage: CompletionData:import (siehe auch Daten für die automatische Vervollständigung importieren )
Mindestlänge zum Auslösen der automatischen Vervollständigung	Steuert die Anzahl der Zeichen, bevor die automatische Vervollständigung ausgelöst wird.	Google Cloud Console > Steuerelemente
Abgleichreihenfolge	Die Abgleichreihenfolge bestimmt, wie Nutzeranfragen und Vorschläge abgeglichen werden.	Google Cloud Console > Steuerelemente
Anzahl der Vorschläge	Dies ist die Anzahl der Vorschläge, die von der automatischen Vervollständigung zurückgegeben werden.	Google Cloud Konsole > Steuerelemente oder API-Anfrage: completeQuery.maxSuggestions
Gerätetyp	Wenn Gerätetypen angegeben sind, werden die Vorschläge generiert basierend auf der Beliebtheit der angegebenen Gerätetypen. Wenn Sie dies nicht angeben, werden Vorschläge basierend auf der kombinierten Beliebtheit aller Gerätetypen zurückgegeben.	API-Anfrage: completeQuery.deviceType
Datenquelle für Vorschläge	Wenn Sie sowohl automatisch generierte als auch hochgeladene Datenquellen haben, können Sie bei der Abfrage auswählen, welche verwendet werden soll.	API-Anfrage: completeQuery.dataset
Sprache	Sie können angeben, in welcher Sprache oder in welchen Sprachen die Vorschläge angezeigt werden sollen.	API-Anfrage: completeQuery.languageCodes[]

Zulassungsliste (Liste „Nicht entfernen“)

Die Suche führt eine Nachbearbeitung wie Rechtschreibkorrektur für Daten von automatisch vervollständigten Vorschlägen durch. Sie können eine Zulassungsliste mit Begriffen erstellen, die bei der Nachbearbeitung übersprungen werden.

Zugelassene Begriffe werden nie aus Vorschlägen herausgefiltert. Die Zulassungsliste funktioniert sowohl für hochgeladene Datasets als auch für Datasets für automatisches Lernen.

Beispiele: Es gibt einige Markennamen mit absichtlich falsch geschriebenen Begriffen, wie z. B. „Froot Loops“ anstelle von „Fruit“ oder „Foot“. Eine ausführliche Upload-Anleitung finden Sie unter Abschlussdaten für den Import.

Für den Datenimport können Sie Google Cloud Console > Steuerelemente > Einstellungen für die automatische Vervollständigung > Liste „Nicht entfernen“ verwenden oder CompletionData:import in der API.

Änderungen werden in etwa zwei Tagen wirksam.

Sperrliste

Die Sperrliste funktioniert nur für Datasets für automatisches Lernen. Die Sperrliste funktioniert nicht für hochgeladene Datasets.

Die Begriffe in einer Sperrliste werden nie in Vorschlägen angezeigt.

Wenn Sie eine Sperrliste importieren möchten, können Sie Google Cloud in der Console > Steuerelemente > Einstellungen für die automatische Vervollständigung > Sperrliste verwenden oder die API CompletionData:import. Eine detaillierte Anleitung zum Importieren einer Sperrliste finden Sie unter Abschlussdaten für den Import.

Änderungen werden in etwa zwei Tagen wirksam.

Mindestlänge zum Auslösen

Sie können die Anzahl der Zeichen festlegen, die erforderlich sind, bevor Abfragen mit automatischer Vervollständigung Ergebnisse zurückgeben. Die Einstellung finden Sie in der Google Cloud Console > Steuerelemente > Einstellungen für die automatische Vervollständigung > Mindestlänge zum Auslösen.

Änderungen treten sofort in Kraft.

Abgleichreihenfolge

Hier wird festgelegt, wie Vorschläge mit der Nutzereingabe abgeglichen werden.

Wenn die Option Vorschlag beginnt mit dem Begriff festgelegt ist, gleicht die automatische Vervollständigung den vom Nutzer eingegebenen Begriff als genaues Präfix mit den Vorschlägen ab. Die Nutzereingabe „Schu“ stimmt beispielsweise mit den Vorschlägen „Schuhe“ und „Shirts“ überein, aber nicht mit dem Vorschlag „rote Schuhe“.

Wenn die Option Vorschlag kann an beliebiger Stelle im Begriff beginnen festgelegt ist, tokenisiert die automatische Vervollständigung die Nutzereingabe in Wörter und gleicht sie unabhängig von der Wortreihenfolge mit den Wörtern in den Vorschlägen ab. Der vom Nutzer eingegebene Begriff „rote Schu“ stimmt beispielsweise mit den Vorschlägen „Shirts rot“, „rote Schuhe“ und „rote Kinderschuhe“ überein. Der eingegebene Begriff „Schuhe“ stimmt jedoch nicht mit diesen Vorschlägen überein, da keines der Wörter in den Vorschlägen mit „Schuhe“ beginnt.

Die Einstellung finden Sie in der Google Cloud Console > Steuerelemente > Einstellungen für die automatische Vervollständigung > Abgleichreihenfolge.

Änderungen treten sofort in Kraft.

Anzahl der Vorschläge

Dies ist die Anzahl der Vorschläge, die von Abfragen mit automatischer Vervollständigung zurückgegeben werden. Sie darf 20 nicht überschreiten. Die Einstellung finden Sie in Google Cloud der Console unter Steuerelemente > Einstellungen für die automatische Vervollständigung > Anzahl der Vorschläge oder kann in completeQuery festgelegt werden.

Änderungen treten sofort in Kraft.

Gerätetyp

Die automatische Vervollständigung der Suche unterstützt verschiedene Gerätetypen wie mobile und desktop. Sie können je nach Gerätetyp verschiedene Vorschläge hochladen oder abrufen. Wenn deviceType nicht in completeQuery angegeben ist, gilt der Vorschlag für alle Gerätetypen.

Legen Sie für ein Dataset für automatisches Lernen basierend auf Suchnutzerereignissen user_agent in UserEvent.user_info fest, um verschiedene Gerätetypen zu unterstützen. Siehe User-Agent im Wiki.

Erweiterte Funktionen

In diesem Abschnitt werden die erweiterten Funktionen für die automatische Vervollständigung beschrieben, die mit der Suche verfügbar sind. Sie können beispielsweise Vorschläge zur automatischen Vervollständigung von Abfragen mit anderen Vorschlägen wie Marken und Kategorien ergänzen.

Diese erweiterten Funktionen sind nur für Datasets für automatisches Lernen verfügbar.

Suggestion FeatureSet

Wir stellen für jeden Begriffsvorschlag ein zusätzliches FeatureSet zur Verfügung, damit Kunden erweiterte Funktionen auf ihren Websites präsentieren können.

Das FeatureSet wird in der Antwort als Schlüssel/Wert-Paar-Zuordnung angezeigt. AI Commerce Search gibt in der API-Antwort completeQuery.completionResults.attributes bis zu fünf beliebte Kategorien und Marken zurück, die mit jedem Vorschlag für eine Abfrage verknüpft sind. FeatureSet-Vorschläge müssen nicht mit den vom Endnutzer eingegebenen Suchanfragen übereinstimmen.

Sie können das FeatureSet in der Antwort verwenden, um Suchvorschläge zu verbessern. Beispiel:

• Aggregieren und erstellen Sie die Abschnitte Beliebte Marken und Beliebte Kategorien , die unter der Liste mit Suchvorschlägen angezeigt werden.
• Zeigen Sie die beliebteste Marke oder Kategorie neben den Suchvorschlägen an.

Nachdem Sie Änderungen am Katalog vorgenommen haben, z. B. Kategorien für Produkte geändert haben, kann es zwei Wochen bis 30 Tage dauern, bis die FeatureSet-Vorschläge die Änderungen am Produktkatalog widerspiegeln. Diese Wartezeit ist darauf zurückzuführen, dass das automatische Lernen auf den Suchereignisdaten der letzten 30 Tage basiert.

Attributvorschläge

Die Suche bietet Attributvorschläge, die mit den Nutzereingaben übereinstimmen. Unterstützte Attributvorschläge sind Marken und Kategorien.

Attributvorschläge unterscheiden sich von einem Vorschlags-FeatureSet. Attributvorschläge sind Listen mit vorgeschlagenen Produktattributen (z. B. Marken und Kategorien), ähnlich wie Abfragevorschläge Listen mit vorgeschlagenen Abfragen sind. Attributvorschläge können unabhängig von Abfragevorschlägen verwendet werden. Ein Vorschlags-FeatureSet sind Metadaten für einen Abfragevorschlag und daher von Abfragevorschlägen abhängig.

Wenn Sie Attributvorschläge aktivieren möchten, patchen Sie completionConfig, indem Sie enableAttributeSuggestions auf „true“ setzen.

cURL

curl -X PATCH \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/completionConfig?updateMask=enable_attribute_suggestions" \
-d '{ "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/completionConfig", "enableAttributeSuggestions": "true" }'

Attributvorschläge können verwendet werden, um Marken oder Kategorien, die ein Endnutzer eingibt, in separaten Abschnitten unter der Liste mit Suchvorschlägen automatisch zu vervollständigen. Die Ergebnisse werden im Feld attributeResults der completeQuery-Antwort zurückgegeben, wie in diesem Beispiel mit den Schlüsseln brands und categories gezeigt:

cURL

{
"completionResults": [
{
  "suggestion": "shoe",
  "attributes": {}
}
],
"attributionToken": "example_attribution_token",
"attributeResults": {
"brands": {
  "suggestions": [
    "Nike",
    "Adidas"
  ]
},
"categories": {
  "suggestions": [
    "Shoes",
    "Men's Shoes"
  ]
}
}
}

Vorschlagsfacette mit Produktanzahl

Wenn die Funktion „Vorschlagsfacette mit Produktanzahl“ aktiviert ist, gibt completeQuery.completionResults wie gewohnt eine Liste mit Vorschlägen zur automatischen Vervollständigung zurück, aber auch die Produktanzahl für jeden Vorschlag mit der Gesamtzahl und der Produktanzahl nach Facette (z. B. color, category).

Wenn die Suchanfrage beispielsweise „Schuhe“ lautet, könnten die zurückgegebenen Vorschläge zur automatischen Vervollständigung so aussehen:

• Damenschuhe
• Herrenschuhe

Wenn der Facettenschlüssel von Interesse color ist, werden außerdem eine Produktanzahl und eine Produktanzahl nach Farbe mit jedem automatisch vervollständigten Vorschlag zurückgegeben:

• Damenschuhe (32)
  • Schwarz (10)
  • Taupe (16)
  • Weiß (10)
• Herrenschuhe (43)
  • Schwarz (10)
  • Braun (5)
  • Grün (17)

Als Einzelhändler müssen Sie dem Käufer die Produktanzahl nicht präsentieren, Sie können die Liste der Vorschläge jedoch nach der Produktanzahl sortieren anstatt die in completeQuery.completionResults zurückgegebene Reihenfolge zu verwenden. Sie können Käufer beispielsweise dazu anregen, sich grüne Schuhe für Herren anzusehen, indem Sie grüne Schuhe oben im Vorschlagsfeld anzeigen, auch wenn sie nicht der beliebteste Artikel sind.

Beispiel:

{
  "completion_results": [{ 
    "suggestion": "womens shoes"
    "facets": [ 
      {
        "key": "color"
        "values": [ 
          {
            "value": "black"
            "count": 10
          }
          {
            "value": "taupe"
            "count": 16
          }
          {
            "value": "white"
            "count": 10
          }
        ]
      }
    ]
    "total_product_count": 32
  },
  (...)
  ],
}

Die Informationen zur Facettenanzahl werden als Liste von Facets in completeQuery.completionResults.facets für jede vorgeschlagene Suchanfrage angezeigt. Jede Facette hat eine FacetValues-Liste, die die Produktanzahl pro Facettenwert enthält. Die Gesamtproduktanzahl für jede vorgeschlagene Such anfrage wird in completeQuery.completionResults.totalProductCount zurückgegeben.

Wenn Sie Vorschlagsfacetten mit Produktanzahlen mindestens sieben Tage lang aktivieren und verwenden möchten, müssen Sie bei Verwendung der search API den Facettenschlüssel in FacetSpecs und search.searchRequest.facetSpecs angeben. Geben Sie an, für welche FacetKeys Sie Produktanzahlen wünschen. Es sind nur textual_fields-Facetten zulässig.

Diese Wartezeit ist darauf zurückzuführen, dass Facetteninformationen anhand der Suchverlaufsdaten der letzten Woche berechnet werden.

Die zurückgegebenen Vorschläge der completeQuery API enthalten die Produktanzahlen nach Facette und nach Vorschlag.

Nach Entität gefilterter Vorschlag

Mit Entitäten können Sie Vorschläge zur automatischen Vervollständigung filtern. Eine Entität kann eine Website für eine andere Marke oder Region sein. Die automatische Vervollständigung soll das Verhalten der Nutzer widerspiegeln, die auf dieser bestimmten Marken- oder Regionswebsite einkaufen. Weitere Informationen zu Entitäten finden Sie unter Entitäten.

Die Entitätsfilterung wird nur auf completion_results angewendet (relevant für UserEvent). Dieser Filter wird nicht auf attribute_results angewendet (relevant für Product). Unabhängig vom Wert von entity sind die attribute_results also gleich.

So fügen Sie Entitäten in Vorschläge zur automatischen Vervollständigung ein:

1. Fügen Sie das entity Feld in Ihre Suchnutzerereignisse (eventType = "search") ein. Informationen finden Sie im vollständigen Objektbeispiel für das Such Nutzerereignis.

2. Legen Sie das Feld entity in Ihrer CompleteQuery API-Anfrage fest, um nur Vorschläge für diese Entität zu erhalten.

   Der Entitätsstring in den Nutzerereignissen und den API-Anfragen muss genau übereinstimmen. Andernfalls gibt die automatische Vervollständigung leere Vorschläge zurück.

3. Die Entität (sowohl in Suchnutzerereignissen als auch in Anfragen zur automatischen Vervollständigung) darf höchstens 256 Zeichen lang sein. Eine längere Entität wird bei der Verarbeitung der Ereignisse oder Anfragen auf 256 Zeichen gekürzt, was zu einer Nichtübereinstimmung führen kann.

In der Regel sind 30 bis 90 Tage mit Nutzerereignisdaten erforderlich, bevor die Entitätsfunktion optimale Vorschläge zur automatischen Vervollständigung zurückgeben kann.