Qualidade dos dados

Nesta página, descrevemos os casos de uso da pesquisa, os respectivos níveis de performance e como verificar no console da Pesquisa para e-commerce uma avaliação da qualidade dos seus dados e quais níveis de performance você desbloqueou. Cada nível de performance é ativado automaticamente quando você atende a todos os requisitos de dados que bloqueiam o upgrade. Você também precisa atender aos requisitos de todos os níveis anteriores para fazer upgrade para o próximo.

Pesquisar casos de uso

A Pesquisa oferece resultados para dois casos de uso:

  • Pesquisa por consulta de texto, usada quando os compradores procuram itens no seu aplicativo inserindo consultas de texto e recebendo um conjunto de resultados relevantes.
  • Pesquisa por navegação, usada quando os compradores acessam uma página de categoria específica, como a página da Web da categoria "Eletrodomésticos" do site de varejo de uma loja de materiais de construção, e navegam pelos itens classificados nessa categoria.

Para saber mais sobre as diferenças entre esses casos de uso, consulte Sobre a pesquisa por texto e a pesquisa por navegação.

Desbloquear níveis de desempenho de pesquisa

A pesquisa por consulta de texto e a pesquisa por navegação têm diferentes níveis de desempenho que melhoram cada vez mais os resultados da pesquisa. Para desbloquear os níveis de desempenho, é necessário fazer upload dos dados de eventos do usuário e do catálogo para a Vertex AI para Pesquisa em E-commerce.

Os seguintes níveis de desempenho estão disponíveis para os dois casos de uso, pesquisa e navegação por consulta de texto:

Pesquisa de consulta de texto

NÍVEL 1

Relevância

Os resultados são retornados com base no grau de relevância para a consulta, como quão preto é um vestido quando um vestido preto é consultado.

Requisitos mínimos de dados

  • Catálogo
  • Consulta de texto

Verificações de dados

  • Os produtos precisam ter uma descrição.
  • Pelo menos 95% das solicitações de pesquisa precisam ter a expansão de consulta ativada.
  • A proporção de eventos detail-page-view para eventos de pesquisa precisa ser de pelo menos 4%.
  • Os produtos precisam ter títulos exclusivos que possam ser diferenciados nas consultas de pesquisa.
  • O título do produto precisa ter pelo menos duas palavras.
  • Pelo menos 95% dos produtos precisam ter títulos.
  • Os produtos precisam ter um URI válido e acessível.
  • O catálogo precisa ter pelo menos cinco atributos pesquisáveis personalizados.
  • O campo de correspondência exata para todos os produtos não pode conter nenhuma palavra real e precisa ser exatamente um token.

NÍVEL 2

Relevância e popularidade

  • Refina o NÍVEL 1 para os itens mais procurados na pesquisa consultada.
  • Produtos igualmente relevantes são classificados de acordo com a popularidade no seu site.

Verificações de dados

Bloqueio de upgrade para desbloquear o nível 2:

  • Pelo menos 100.000 eventos de pesquisa de texto e navegação precisam ter sido importados ou registrados nos últimos 90 dias.

Desempenho crítico:

  • Pelo menos 95% dos eventos nos últimos 90 dias precisam estar associados a produtos.
  • Pelo menos 1,5% dos eventos de pesquisa com páginas posteriores nos últimos sete dias, ou seja, incluem todas as páginas de resultados da pesquisa associadas e as impressões de produtos.
  • Pelo menos 95% dos eventos de pesquisa nos últimos sete dias precisam estar associados a impressões de produtos.
  • Pelo menos 10.000 eventos de detail-page-view, add-to-cart e purchase nos últimos 90 dias.
  • Pelo menos 70% das solicitações de pesquisa nos últimos 90 dias precisam ter eventos associados.
  • Pelo menos 95% dos eventos de pesquisa nos últimos 90 dias têm tokens de atribuição.
  • Pelo menos 100.000 eventos associados ao ID de visitante mais popular nos últimos sete dias.

NÍVEL 3

Otimização para receita

Para ativar a otimização da receita, modele mais de 250.000 eventos de pesquisa com pelo menos uma interação do usuário.

Verificações de dados

Faça upgrade do bloqueio para desbloquear o nível 3:

  • 95% dos produtos precisam ter um preço para que a otimização de receita funcione corretamente. Isso exige que os produtos principais ou pelo menos uma das variantes deles tenham um preço. Quando o produto estiver esgotado, em vez de limpar o preço, atribua a ele o atributo out-of-stock.

  • Pelo menos 250.000 eventos de pesquisa precisam estar associados à interação do usuário (seguidos por um evento detail-page-view, add-to-cart ou purchase com o mesmo ID do visitante e um dos produtos incluídos no evento de pesquisa) nos últimos 90 dias.

  • Pelo menos 250.000 eventos de usuário de pesquisa precisam ter eventos detail-page-view que ocorreram imediatamente após o evento de pesquisa para atender ao limite mínimo. Essa métrica é calculada nos últimos 30 dias, se você enviou mais de 100 milhões de eventos nesse período. Caso contrário, o período é de 90 dias.

  • Pelo menos 100 produtos precisam ter tido pelo menos um eventodetail-page-view atribuível a um evento de pesquisa. Essa métrica é calculada nos últimos 30 dias se você tiver enviado mais de 100 milhões de eventos nesse período. Caso contrário, o período é de 90 dias.

Desempenho crítico:

  • Os eventos de pesquisa precisam estar associados a uma consulta (texto) ou a uma página de categoria (navegação). Não pode haver eventos de pesquisa em que os dois estejam vazios. O ideal é ter um grande número de eventos de pesquisa com os dois campos preenchidos.

  • As solicitações de pesquisa não podem ter uma consulta vazia. O ideal é que, assim como os eventos de pesquisa, as solicitações de pesquisa tenham a consulta (texto) e a categoria da página (navegação) preenchidas. Essa métrica é calculada como uma porcentagem de todas as solicitações de pesquisa nos últimos 60 dias.

  • Pelo menos 20 eventos add-to-cart para cada 1.000 eventos detail-page-view precisam ter ocorrido nos últimos 90 dias para atender a esse limite.

  • Para cada 1.000 eventos add-to-cart, é preciso ter pelo menos 25 eventos purchase dos últimos 90 dias.

NÍVEL 4

Receita personalizada

O nível 4 se baseia no nível 3 e adiciona recursos de personalização.

Verificações de dados

Remover o bloqueio de upgrade para desbloquear o Nível 4:

  • Pelo menos 100.000 eventos search nos últimos 30 dias precisam ser veiculados pela Vertex AI Search para e-commerce (não um mecanismo legado).

  • Nunca armazene em cache resultados de pesquisa personalizados. O cache é detectado quando vários eventos de usuário de pesquisa com IDs de visitantes diferentes têm o mesmo token de atribuição. Essa métrica é calculada nos 100.000 eventos de pesquisa mais recentes com um token da Vertex AI.

  • Um visitorId consistente (e userId para usuários conectados) precisa ser rastreado em todos os eventos e solicitações de pesquisa. É preciso haver uma taxa de correspondência de mais de 10% entre os IDs de visitantes de SearchRequests e os eventos do usuário nos 100.000 eventos mais recentes.

Desempenho crítico:

  • Para melhorar a qualidade da personalização, pelo menos 10% dos IDs de visitantes precisam corresponder entre as solicitações da API Search e os eventos de pesquisa.

  • Pelo menos 1% dos eventos de pesquisa precisam ter IDs de usuário definidos.

  • Pelo menos 1% das solicitações de pesquisa precisa ter um ID de usuário definido.

Procurar

BRONZE

Navegação de valor de referência para resultados aleatórios

  • Qualquer resultado da pesquisa que se encaixe nos seus filtros, em ordem aleatória.

Requisitos mínimos de dados

  • Catálogo
  • Consulta de página de categoria (navegação)

PRATA

Popularidade

  • Os resultados são retornados com base apenas na relevância para a categoria.

Verificações de dados

Bloqueio de upgrade para desbloquear o nível Prata:

  • Pelo menos 100.000 eventos de pesquisa de texto ou navegação precisam ser importados ou registrados nos últimos 90 dias.

Desempenho crítico:

  • Os produtos precisam ter um URI válido e acessível. (Recomendado: > 95,0%)

  • Pelo menos 95% dos produtos precisam ter títulos. (Recomendado: > 95,0%)

  • Os títulos dos produtos precisam ter pelo menos duas palavras. (Recomendado: > 80,0%)

  • Os produtos precisam ter uma descrição. (Recomendado: > 90,0%)

  • Os produtos precisam ter títulos exclusivos que possam ser diferenciados nas consultas de pesquisa. (Recomendado: < 50,0%)

  • Pelo menos 90% das solicitações de navegação precisam ter o filtro e a page_category definidos. Essa métrica é calculada nos últimos 60 dias. (Recomendado: > 90,0%)

  • Importe ou registre mais eventos detail-page-view, add-to-cart e purchase dos últimos 90 dias. (Recomendado: > 10.000)

  • As solicitações de navegação com poucos resultados podem ser causadas por um filtro muito restritivo. Essa métrica é calculada nos últimos 60 dias. (Recomendado: < 10,0%)

  • Solicitações de navegação com muitos produtos podem indicar que o filtro de solicitação não tem restrições de categoria. Essa métrica é calculada nos últimos 60 dias. (Recomendado: < 10,0%)

  • Importe ou registre mais details-page-view eventos dos últimos 90 dias. (Recomendado: > 0,04)

OURO

Classificação otimizada para receita

Esse nível otimiza a classificação do produto nas categorias navegadas para metas baseadas em receita.

Verificações de dados

Bloqueio de upgrade para desbloquear o Gold:

  • Pelo menos 95% dos produtos pesquisados precisam ter informações de preço válidas. Exige produtos principais ou pelo menos uma das variantes com preço. Quando o produto ficar fora de estoque, não limpe o preço.

  • Pelo menos 250.000 eventos de usuário de pesquisa por navegação seguidos por um evento detail-page-view, add-to-cart ou purchase com o mesmo ID do visitante e com um dos produtos incluídos no evento de pesquisa nos últimos 90 dias.

  • Pelo menos 250.000 eventos detail-page-view importados ou registrados que ocorreram imediatamente após eventos de navegação para atender ao limite nos últimos 90 dias.

  • Pelo menos 100 eventos detail-page-view importados ou registrados para uma variedade de produtos nos últimos 90 dias.

Desempenho crítico:

  • Pelo menos 95% das solicitações de navegação e dos eventos precisam ter valores de filtro que correspondam exatamente. Essa métrica é calculada nos últimos 60 dias. (Recomendado: > 95,0%)

  • Pelo menos 95% das solicitações de navegação e dos eventos precisam ter valores de "page_category" que correspondam exatamente. Essa métrica é calculada nos últimos 60 dias. (Recomendado: > 95,0%)

  • Pelo menos 95% dos eventos de navegação precisam ter tokens de atribuição. Essa métrica é calculada com base nos últimos 90 dias. (Recomendado: > 95,0%)

  • Pelo menos 70% das solicitações de navegação precisam ter eventos de usuário associados. Essa métrica é calculada nos últimos 60 dias. (Recomendado: > 70,0%)

  • Os eventos de pesquisa não podem ter a consulta e a categoria da página vazias. (Recomendado: < 5,0%)

  • Os eventos de pesquisa não podem ter a consulta e a categoria da página preenchidas. (Recomendado: < 10,0%)

  • As solicitações de navegação precisam ter categorias de página preenchidas. As solicitações de navegação sem categorias de página não são otimizadas para receita porque não sabemos em qual página o usuário está. Essa métrica é calculada nos últimos 60 dias. (Recomendado: < 5,0%)

  • As solicitações de pesquisa precisam ter a consulta ou a categoria da página preenchida, mas não as duas. Essa métrica é calculada nos últimos 60 dias. (Recomendado: < 10,0%)

  • Para cada 1.000 eventos add-to-cart, é preciso ter pelo menos 25 eventos purchase dos últimos 90 dias. (Recomendado: > 0,02)

  • Para cada 1.000 eventos detail-page-view, é necessário ter pelo menos 20 eventos add-to-cart dos últimos 90 dias. (Recomendado: > 0,025)

PLATINUM

Classificação personalizada otimizada para receita

Esse nível oferece uma classificação de produtos personalizada nas categorias navegadas, com o objetivo de otimizar a receita com base no comportamento e nas preferências de cada usuário.

Verificações de dados

Bloqueio de upgrade para desbloquear o Platinum:

  • Pelo menos 100.000 eventos de usuário de navegação da Vertex AI Search para e-commerce precisam ter um token de atribuição da Vertex AI nos últimos 90 dias. Verifique se todas as impressões de navegação estão registradas como eventos e incluem o token de atribuição.

  • Pelo menos 99% dos resultados de navegação veiculados pela Vertex AI não podem estar em cache. Os resultados personalizados não devem ser armazenados em cache. O cache é detectado quando vários eventos de usuário de navegação com IDs de visitantes diferentes têm o mesmo token de atribuição. Esse valor é calculado com base nos 100.000 eventos de navegação mais recentes com um token da Vertex AI.

  • Pelo menos 10% dos IDs de visitantes precisam corresponder entre as solicitações da API Browse e os eventos de usuário de navegação correspondentes. Esse cálculo é feito com base nos 100.000 eventos de navegação mais recentes veiculados pela Vertex AI.

Desempenho crítico:

  • Importe ou registre mais eventos de usuário com User-IDs para melhorar a qualidade da personalização. Essa métrica é calculada nos últimos 7 dias. (Recomendado: > 1,0%)

  • Para melhorar a qualidade da personalização, o valor do ID do usuário nas solicitações de pesquisa precisa corresponder ao ID do usuário nos eventos de pesquisa correspondentes. Essa métrica é calculada nos últimos 60 dias. (Recomendado: > 10,0%)

O console da Pesquisa para e-commerce oferece uma página em que você pode verificar se atende aos requisitos de dados de cada nível.

As próximas seções mostram como se inscrever para receber alertas de qualidade de dados que informam em qual dos níveis seus dados se enquadram, considerando os parâmetros atuais. Esses alertas também servem como um guia para os requisitos de dados do seu caso de uso específico, otimizando ao máximo os resultados da pesquisa.

Verificar a qualidade dos dados

Depois de fazer upload dos dados, acesse o console da Pesquisa para e-commerce e confira as métricas de verificação de dados de cada nível de performance para seu caso de uso.

  1. Acesse a página Qualidade dos dados no console da Pesquisa para e-commerce.

    Acessar a página "Qualidade dos dados"

  2. Confira as métricas de verificação de dados para seu caso de uso de pesquisa:

    • Para métricas de pesquisa de texto, clique na guia Pesquisar.
    • Para métricas de pesquisa por navegação, clique na guia Navegar.

  3. Confira o boletim de problemas de cada nível de desempenho na parte de cima da página.

    • Se estiver marcado como "Em uso": você resolveu todos os problemas de bloqueio desse nível e o desbloqueou.
    • Se não houver problemas de bloqueio: você atendeu às verificações de dados para esse nível. Se não houver problemas de bloqueio para esse nível e todos os anteriores, levará cerca de 24 horas para treinar e preparar o modelo e ativar o nível recém-desbloqueado.
    • Se houver problemas de bloqueio: verifique as métricas do nível para saber quais problemas de dados precisam ser resolvidos para desbloquear esse nível.

  4. Consulte a tabela de métricas de verificação de dados de cada nível de performance para ver uma lista de problemas que podem bloquear upgrades de nível ou afetar o desempenho da pesquisa.

  5. Verifique o nível de prioridade de cada métrica de verificação de dados na coluna Status:

    • Bloqueio de upgrade: identifica problemas de dados que impedem a pesquisa de atualizar seu caso de uso para o próximo nível de desempenho. Para desbloquear um nível, realize todas as verificações de dados de bloqueio de upgrade desse nível de desempenho (e para os níveis anteriores).
    • Performance crítica: identifica problemas de dados que não bloqueiam um upgrade, mas podem ter um impacto significativo na pesquisa de texto ou no desempenho de navegação.
    • Em conformidade: indica que a verificação de dados foi aprovada.
    • Indisponível: indica que uma verificação de dados de bloqueio sem upgrade ainda não foi concluída. Os valores dessas métricas são mostrados como N/A. Pode levar até 24 horas após a importação de dados para computar algumas verificações de dados.

  6. Para mais informações sobre qualquer métrica, clique em Detalhes para ver um painel de detalhes que mostra a descrição da métrica, o carimbo de data/hora da verificação de dados e os valores de limite.

  7. Confira os limites no painel Detalhes de uma métrica para saber os valores necessários para atender à verificação de dados dessa métrica e melhorar os resultados. Nem todos os limites se aplicam a todas as métricas:

    • Limite de bloqueio: um limite obrigatório para atender à verificação de dados dessa métrica.
    • Limite crítico: um limite altamente recomendado. Não atingir esse limite pode ter um impacto negativo significativo na performance.
    • Limite de alerta: um limite recomendado a ser atingido. Não atingir esse limite pode ter um impacto pequeno na performance.

Para importar mais dados e resolver problemas, consulte Importar eventos históricos do usuário ou Importar informações do catálogo na documentação pública.

Práticas recomendadas

  • Em solicitações de pesquisa e eventos do usuário, forneça IDs de usuário além dos IDs de visitante para usuários conectados. Isso permite que a pesquisa personalize os resultados para o usuário com base nos eventos de login dos usuários em todos os dispositivos.
  • Envie eventos do usuário em tempo real, em vez de uploads em lote com atraso. Isso ajuda a personalizar a pesquisa usando a atividade mais recente de um usuário no seu site.
  • Faça upload de todos os eventos do usuário. Por exemplo, não envie apenas eventos atribuíveis a pesquisas.

Seleção de recursos para níveis superiores otimizados para receita

A Vertex AI para Pesquisa em E-commerce foi atualizada para varejistas cujos dados atingiram os níveis de desempenho mais altos, que desbloqueiam recursos de pesquisa otimizados para receita. Esses varejistas nos níveis mais altos agora podem usar a seleção de recursos:

  • Para navegação: Silver e Gold
  • Para pesquisa: níveis 3 e 4

Por que o upgrade de classificação?

Os grandes clientes da Vertex AI para Pesquisa em e-commerce têm até 10.000 atributos personalizados no catálogo de produtos, enquanto o modelo de classificação tinha apenas 20 recursos estáticos de produtos (como preço e classificação média) compartilhados entre todos os clientes. Isso resultou em um modelo de classificação com dados de produtos muito incompletos e sem capacidade de personalizar os recursos do produto para diferentes domínios de varejo e casos de uso, como moda, hardware ou artigos para casa.

A incapacidade de modelar atributos personalizados fez com que alguns usuários colocassem os atributos que consideravam importantes nos recursos estáticos (fixos) do produto. No entanto, isso exigia esforço manual e só funcionava para um pequeno número de atributos.

Seleção dinâmica de recursos personalizados

A Vertex AI para Pesquisa em E-commerce atualizou os níveis otimizados para receita para selecionar automaticamente atributos personalizados. A atualização envolve a incorporação de atributos personalizados relevantes ao processo de classificação:

  • Analisa todos os atributos personalizados de cada varejista e escolhe os mais úteis para adicionar ao conjunto de recursos estáticos do produto.
  • Mostra os atributos selecionados para cada varejista.
  • Repete o processo de seleção de recursos regularmente (uma vez a cada 30 dias).

Em resumo, a Vertex AI para Pesquisa em e-commerce não apenas dá ao modelo de classificação acesso a até 100 vezes ou mais recursos novos em potencial para selecionar, mas também atualiza regularmente os atributos de cada cliente para se adaptar às vendas sazonais e a outras mudanças dinâmicas de dados.

A solução de classificação atualizada oferece insights de pesquisa mais eficientes, usando atributos personalizados atualizados regularmente para melhorar a qualidade dos dados.

Conhecimento completo do produto

  • Seleção de atributos: o algoritmo da Vertex AI para Pesquisa em E-commerce seleciona até 20 atributos personalizados mais importantes para cada varejista.
  • Benefícios: melhora na precisão do ranking com o uso de mais informações sobre os produtos, como códigos de venda e especificações de produto ou estilo.
  • Visibilidade: os varejistas podem conferir os atributos personalizados selecionados e garantir que eles sejam mantidos e estejam atualizados.
  • Personalização e aprendizado: os clientes podem identificar padrões nos atributos personalizados selecionados e adicionar outros relevantes para aumentar ainda mais a performance de classificação.

Como verificar quais atributos estão sendo usados

Se um cliente tiver os níveis mais altos ativados com pontos de dados de eventos do usuário suficientes, as novas informações de atributos personalizados vão aparecer no console, listadas na guia Pesquisa de texto e/ou Pesquisa por navegação na página Qualidade dos dados da Pesquisa para comércio. Aqui, ele informa quais atributos personalizados foram escolhidos pelo sistema da Vertex AI para Pesquisa em E-commerce.

Texto alternativo

O que fazer com os atributos personalizados

  • Mantenha e não exclua nem descontinue os atributos escolhidos, porque isso pode afetar o modelo.
  • Melhorar a cobertura dos atributos selecionados automaticamente, preenchendo esses campos para mais produtos
  • Analise as tendências em que os atributos personalizados são selecionados automaticamente. Se você tiver outros atributos semelhantes, adicione-os ao catálogo. Eles vão se tornar candidatos à seleção pelo algoritmo de pesquisa de recursos.
  • Anote corretamente os atributos numéricos atribuindo a eles valores numéricos em vez de valores de string. Por exemplo, forneça um valor numérico de 10.5 em vez de texto ("10, 5").

Desativar a personalização

Para desativar a personalização, defina ServingConfig.personalizationSpec como mode.DISABLED.

Alertas de qualidade de dados

Os alertas de qualidade de dados são acionados se um valor de métrica no painel mudar de satisfatório para não satisfatório. Os alertas são enviados por e-mail.

Se quiser ver alertas relacionados ao Cloud Monitoring, acesse Configurar alertas.

Ver a qualidade dos dados

  1. Acesse a página Qualidade dos dados no console da Pesquisa para e-commerce.

    Acessar a página "Qualidade dos dados"

  2. Analise linhas, métricas e alertas: uma linha corresponde a uma métrica, e uma métrica corresponde a um alerta.

Configurar alertas de qualidade de dados

REST

Chame a API UpdateAlertConfig.

curl -X PATCH -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" -H "X-GFE-SSL: yes" -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
 "https://retail.googleapis.com/v2alpha/projects/PROJECT_ID/alertConfig" \
--data '
{
  "alertPolicies": [
    {
      "alertGroup": "search-data-quality",
      "enrollStatus": "ENROLLED",
      "recipients": [
        {
          "emailAddress": "EMAIL_ADDRESS_1"
        },
        {
          "emailAddress": "EMAIL_ADDRESS_2"
        }
      ]
    }
  ]
}'

Substitua:

  • PROJECT_ID: o ID do seu projeto do Google Cloud .
  • EMAIL_ADDRESS_1, EMAIL_ADDRESS_2: os endereços de e-mail que você quer inscrever para receber os alertas. Eles precisam obedecer ao SMTP. É possível adicionar até 20 endereços de e-mail a uma política de alerta.

Console

  1. Acesse a página Qualidade dos dados no console da Pesquisa para e-commerce.

    Acessar a página "Qualidade dos dados"

  2. Na parte de cima, clique em Configurar alertas.

  3. Adicione pelo menos um endereço de e-mail. Os endereços de e-mail precisam estar em conformidade com o SMTP (Simple Mail Transfer Protocol). É possível adicionar até 20 endereços de e-mail a uma política de alerta.

  4. Clique em Enviar.

Desativar alertas de qualidade de dados

REST

Chame a API UpdateAlertConfig.

curl -X PATCH -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" -H "X-GFE-SSL: yes" -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
 "https://retail.googleapis.com/v2alpha/projects/PROJECT_ID/alertConfig" \
--data '
{
  "alertPolicies": [
    {
      "alertGroup": "search-data-quality",
      "enrollStatus": "DECLINED",
      "recipients": [
      ]
    }
  ]
}'

Substitua:

  • PROJECT_ID: o ID do seu projeto do Google Cloud .

Console

  1. Acesse a página Qualidade dos dados no console da Pesquisa para e-commerce.

    Acessar a página "Qualidade dos dados"

  2. Clique em Configurar alertas.

  3. Exclua todos os e-mails.

  4. Clique em Enviar.

Resolver problemas

Veja como resolver os seguintes problemas comuns.

A verificação de dados não está sendo aprovada

Se uma verificação de dados não for aprovada, clique em Detalhes para essa métrica na página Qualidade dos dados e confira uma descrição mais detalhada da métrica e os limites que precisam ser atendidos para satisfazer a verificação.

Se você já atendeu aos requisitos de dados, confira a seção Carimbo de data/hora para saber quando essa métrica foi calculada pela última vez. Se você reformatou ou ingeriu uma quantidade significativa de dados recentemente, pode levar várias horas para recalcular essa métrica.

Se você não atender aos requisitos de dados, talvez seja necessário reformatar ou coletar mais dados para atender aos requisitos de verificação. Depois de garantir que os dados vão atender ao limite da métrica, reimporte os dados formatados ou importe os dados adicionais e aguarde a métrica ser recalculada.

Um valor de métrica rotulado como "N/A"

Os valores das métricas são mostrados como "N/A" se nenhum dado foi enviado ou se as métricas ainda não foram calculadas. Pode levar até 24 horas após a importação de dados para computar algumas verificações de dados.

O nível de performance não tem problemas de bloqueio, mas não está em uso

Para resolver o problema, siga estas etapas:

  1. Verifique se há problemas de dados que impedem a migração de níveis anteriores. Você precisa atender aos requisitos de todos os níveis anteriores para fazer upgrade para o próximo.

  2. Aguarde 24 horas. Depois que todas as verificações de dados de bloqueio de upgrade forem aprovadas, leva cerca de 24 horas para treinar e preparar o modelo e ativar o nível recém-desbloqueado.

Se o nível de desempenho não for marcado como em uso em até dois dias após a aprovação em todas as verificações de dados que bloqueiam o upgrade, entre em contato com o suporte da Vertex AI para Pesquisa em e-commerce com o número e o ID do projeto para receber ajuda.

Outras informações sobre requisitos de dados

Para mais informações sobre os requisitos de dados da Vertex AI Search for commerce, consulte a documentação:

A seguir