Google uses AI technology to translate content into your preferred language. AI translations can contain errors.

סינון ההמלצות

בדף הזה מוסבר איך לסנן את התוצאות של ההמלצות באמצעות מאפייני מוצרים.

אפשר לסנן את תוצאות התחזית על ידי ציון ביטוי סינון בבקשות predict. ביטוי המסנן הוא ביטוי לוגי שמוערך עבור כל מוצר. רשימת המוצרים בתגובה מצטמצמת למוצרים שבהם ערך הביטוי הוא True.

יש שתי גרסאות של סינון המלצות:

מומלץ להשתמש בגרסה 2.
גרסה 1 הוצאה משימוש, אבל יכול להיות שהיא עדיין בשימוש.

הקטעים במדריך הזה רלוונטיים רק לסינון בגרסה 2, שבה ההמלצות מסוננות לפי מאפייני מוצרים.

סינון המלצות, גרסה 2

בגרסה 2 נעשה שימוש במאפייני מוצר. ביטויי סינון מבוססים על מאפייני מוצרים. אלה יכולים להיות מאפייני מערכת מוגדרים מראש, כמו categories ו-colors, או מאפיינים מותאמים אישית שאתם מגדירים, כמו attributes.styles. כשמגדירים מאפיין מוצר כמאפיין שניתן לסינון, המערכת יכולה להשתמש במאפיינים האלה באופן אוטומטי כתגי סינון להמלצות, במקום שתצטרכו להוסיף תגי סינון באופן ידני.

כשמשתמשים במאפיינים כדי לסנן מוצרים, תגובת החיזוי מחזירה מוצרים ראשיים שמכילים לפחות מוצר ראשי אחד או מוצר וריאציה אחד עם ערך מאפיין שתואם לביטוי המסנן. מידע נוסף על מוצרים ראשיים ומוצרי וריאציה זמין במאמר בנושא רמות מוצרים.

דוגמה נוספת לביטוי סינון: סינון של מוצרים אדומים או כחולים שהוגדרו כ'מוצרים חדשים' ולא הוגדרו כ'מבצעים':

colors: ANY("red", "blue") AND attributes.status: ANY("New-Arrival") AND NOT attributes.is_promotional: ANY("true")

כדי להשתמש בגרסה 2 של סינון ההמלצות, פועלים לפי השלבים הבאים. כל אחת מהפעולות מוסברת בהמשך הדף.

מפעילים סינון של המלצות למודל שיציג המלצות מסוננות.
מפעילים סינון של המלצות לפי מאפייני מוצרים שרוצים לסנן.
שימוש במאפייני מוצרים שניתנים לסינון בבקשות לחיזוי.

סינון המלצות, גרסה 1 (הוצאה משימוש)

בגרסה 1 נעשה שימוש בתגי סינון שנוצרו באופן ידני. ביטויי המסננים מבוססים על תגי מסננים, שצריך להוסיף ידנית לכל מוצר בקטלוג שרוצים לסנן.

בדוגמה הבאה של ביטוי סינון נעשה שימוש בתגי סינון כדי לציין מוצרים שתויגו בתג 'אדום' או בתג 'כחול', וגם בתג 'מוצר חדש', ושלא תויגו בתג 'מבצע':

tag=("Red" OR "Blue") tag="New-Arrival" tag=(NOT "promotional")

מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה בנושא ממשק ה-API של השדה Product.tags[].

ביטויי תגים יכולים להכיל את האופרטורים הבוליאניים OR or NOT, שצריכים להיות מופרדים מערכי התגים ברווח אחד או יותר. אפשר גם להוסיף מקף (-) לפני ערכי התגים, שזה שווה ערך לאופרטור NOT. ביטויים של תגים שמשתמשים באופרטורים בוליאניים צריכים להיות מוקפים בסוגריים.

בנוסף לתגים, אפשר לסנן לפי filterOutOfStockItems. הדגל filterOutOfStockItems מסנן את כל המוצרים עם stockState ערך של OUT_OF_STOCK.

אפשר לשלב בין מסנני תגים לבין מסנני פריטים שיצאו מהמלאי, כך שיוחזרו רק פריטים שעומדים בכל הביטויים שצוינו במסנן.

כמה דוגמאות למחרוזות של מסננים:

"filter": "tag=\"spring-sale\""

"filter": "filterOutOfStockItems"

"filter": "tag=\"spring-sale\" tag=\"exclusive\" filterOutOfStockItems"

בדוגמה הבאה מוחזרים רק פריטים שנמצאים במלאי, שיש להם את התג spring-sale או את התג exclusive (או את שניהם) וגם אין להם את התג items-to-exclude.

"filter": "tag=(\"spring-sale\" OR \"exclusive\") tag=(-\"items-to-exclude\") filterOutOfStockItems"

תאימות בין מסנן מאפיינים למסנן תגים

אם למודל יש גם תגים שנוצרו ידנית וגם מאפייני מוצרים שניתנים לסינון, הוא יכול להציג בקשות לחיזוי באמצעות כל אחת מהגרסאות של הסינון. עם זאת, אי אפשר לכלול בבקשת חיזוי אחת גם ביטויי סינון מגרסה 1 וגם ביטויי סינון מגרסה 2.

מגבלות על סינון ההמלצות

להוסיף באופן ידני קריטריונים של מסנן כדי להגביל את קבוצת ההמלצות שמוצגות למשתמשי הקצה. בעזרת AI Commerce Search, אתם יכולים להחיל כללים עסקיים כדי לכוונן את מה שהלקוחות רואים, כולל אפשרויות לסינון לפי זמינות המוצר, תגים מותאמים אישית וקריטריונים אחרים.

כל מאפיין שאפשר לסנן לפי צורך חלק מהזיכרון בכל אחד מהמודלים. המגבלות הבאות עוזרות למנוע השפעות שליליות על ביצועי הצגת המודעות:

אפשר להגדיר עד 10 מאפיינים מותאמים אישית כמאפיינים שניתן לסנן בקטלוג.
יכולים להיות עד 100,000,000 ערכים של מאפיינים שניתנים לסינון בקטלוג.

כדי להעריך את המספר הכולל של ערכי המאפיינים בקטלוג, אפשר להכפיל את מספר המוצרים בקטלוג במספר המאפיינים שניתנים לסינון.

לדוגמה, אם יש לכם קטלוג עם 1,000 מוצרים ו-3 מאפיינים שהוגדרו כמאפיינים שניתן לסנן, אפשר להעריך את המספר הכולל של ערכי המאפיינים כ-3*1000=3000.

אם אתם משתמשים בסינון המלצות מגרסה 1 לצד גרסה 2, מספר תגי הסינון נספר במסגרת המכסה. מוודאים שמספר תגי המסננים שנוספו למספר הכולל של ערכי המאפיינים קטן מ-100,000,000.

אם חורגים מהמגבלות, אי אפשר להגדיר מאפיינים נוספים כמסננים. אם אתם צריכים לחרוג מהמגבלות האלה, אתם יכולים לבקש להגדיל את המכסות.

המספר הכולל של התגים מחושב במהלך אימון המודל. אם המספר הכולל חורג מהמגבלה, אימון המודל נכשל. אם במהלך אימון המודל נמצאים יותר מ-10 מאפיינים מותאמים אישית שניתנים לסינון, המערכת משתמשת רק ב-10 מהם.

התחביר של ביטויי סינון להמלצות

התחביר של ביטויי הסינון לחיפוש ולהמלצות דומה. עם זאת, יש כמה מגבלות להמלצות.

תחביר ביטויי הסינון של ההמלצות מפורט בEBNF הבא:

  # A single expression or multiple expressions that are joined by "AND" or "OR".
  filter = expression, { " AND " | "OR", expression };

  # An expression can be prefixed with "-" or "NOT" to express a negation.
  expression = [ "-" | "NOT " ],
                    # A parenthesized expression
                    | "(", expression, ")"
                    # A simple expression applying to a textual field.
                    # Function "ANY" returns true if the field contains any of the literals.
                    ( textual_field, ":", "ANY", "(", literal, { ",", literal }, ")"

  # A literal is any double-quoted case sensitive string. You must escape backslash (\) and
  # quote (") characters. We do not support textual values containing `/` characters, or partial string matches.

  # The literal must be an exact match for products in the catalog. The Predict
  # API returns empty results when no possible matches exist.

  literal = double-quoted string;

  textual_field = see the tables below;

הגבלות על תחביר המסננים

ההגבלות הבאות חלות:

יש מגבלה על עומק ההטמעה של האופרטורים AND ו-OR בסוגריים. הביטויים הלוגיים במסנן חייבים להיות בצורה נורמלית קוניונקטיבית (CNF). הביטוי הלוגי המורכב ביותר שאפשר להשתמש בו הוא רשימה של פסוקיות שמחוברות באמצעות AND ומכילות רק אופרטורים של OR, למשל: (... OR ... OR ...) AND (... OR ...) AND (... OR ...)
אפשר להשתמש במילת המפתח NOT או ב-- כדי לשלול ביטויים. האפשרות הזו פועלת רק עם ביטויי ANY() עם ארגומנט יחיד שלא כוללים מאפיינים שקשורים למלאי שטחי הפרסום.
availabilityהגבלות שמבוססות על תנאים צריכות להיות ברמה העליונה. אי אפשר להשתמש בהם כחלק מסעיף OR או כחלק משלילה (NOT).
מכיוון שהסינון של המלצות רגילות תומך רק בשדות טקסטואליים, לא ניתן לבצע פעולות של בדיקת טווח, בדיקה אם הערך קטן מ- או גדול מ- במסגרת הסינון של המלצות רגילות. אפשר להשתמש בפעולות 'קטן מ' ו'גדול מ' רק עם תנאי בקרה להגברה או להדחקה של המלצות, שתומכים בחלק מהשדות המספריים (ראו שדות נתמכים להגברה או להדחקה).
מספר התנאים המקסימלי בסעיף AND ברמה העליונה הוא 20.
פסוקית OR יכולה לכלול עד 100 ארגומנטים שנכללים בביטויי ANY(). אם יש כמה ביטויים של ANY() clause, כל הארגומנטים שלהם נספרים במסגרת המגבלה הזו.OR לדוגמה, colors: ANY("red", "green") OR colors: ANY("blue") כוללת שלושה ארגומנטים. בתרחיש לדוגמה של AI Commerce Search, אפשר לחשוב על ארגומנט כעל ערך מאפיין.

בטבלה הבאה מוצגות דוגמאות לביטויי מסנן תקינים, וגם דוגמאות לא תקינות והסיבות לכך שהן לא תקינות.

ביטוי	תקף	הערות
`colors: ANY("red", "green")`	כן
`NOT colors: ANY("red")`	כן
`NOT colors: ANY("red", green")`	לא	שלילת הפונקציה `ANY()` עם יותר מארגומנט אחד.
`colors: ANY("red", "green") OR categories: ANY(\"Phone > Android > Pixel\")`	כן
`(colors: ANY("red") OR colors: ANY("green")) AND categories: ANY(\"Phone > Android > Pixel\")`	כן
`(colors: ANY("red") AND colors: ANY("green")) OR categories: ANY(\"Phone > Android > Pixel\")`	לא	לא בצורה נורמלית מצומצמת.
`(colors: ANY("red")) AND (availability: ANY("IN_STOCK")`	כן
`(colors: ANY("red")) OR (availability: ANY("IN_STOCK"))`	לא	משלבת את `availability` בביטוי `OR` עם תנאים אחרים.

סינון מאפיינים שקשורים למלאי

הסינון לפי מאפיינים שקשורים למלאי מבוסס על הסטטוס בזמן אמת של המוצרים. בסינון availability: ANY("IN_STOCK"), תגובת החיזוי מחזירה מוצרים ראשיים שבהם למוצר הראשי או למוצר וריאציה יש את הערך התואם של IN_STOCK. מידע נוסף על מוצרים ראשיים ומוצרי וריאציה זמין במאמר בנושא רמות מוצרים. אנחנו לא תומכים בסינון של Primary only או Variant only.

‫IN_STOCK הוא ערך המאפיין availability היחיד שנתמך בגרסה 2 של סינון ההמלצות.

אפשר להשתמש במאפיינים שקשורים למלאי בסעיפים AND, אבל לא בסעיפים OR.

שדות נתמכים במודלים של Recommendations AI

בטבלה הבאה מפורטים השדות הטקסטואליים הנתמכים.

התכונה 'הדגשה או הסתרה של המלצות' תומכת בשדות נוספים שלא נתמכים בסינון רגיל של המלצות. רשימה של שדות כאלה מופיעה במאמר שדות נתמכים להדגשה או להסרה.

שדה	תיאור	עדיפות
‪"productId"	מזהה המוצר (הפלח האחרון של Product.name).	קריטית
‫"brands"	המאפיין Product.brands.	מומלץ מאוד
‫"categories"	הקטגוריות של המוצר.	מומלץ מאוד
‫"genders"	המאפיין Audience.genders.	מומלץ
‫"ageGroups"	המאפיין Audience.age_groups.	מומלץ
‫"colorFamilies"	‫ColorInfo.color_families.	מומלץ
"colors"	המאפיין ColorInfo.colors.	מומלץ מאוד
‫"sizes"	המאפיין Product.sizes.	מומלץ מאוד
"materials"	המאפיין Product.materials.	מומלץ מאוד
‫"patterns" ‏(תבניות)	המאפיין Product.patterns.	מומלץ מאוד
‫"conditions" ‏(תנאים)	התנאים של המוצר.	מומלץ מאוד
‫"attributes.key"	מאפיין מותאם אישית מסוג טקסט באובייקט Product. המפתח יכול להיות כל מפתח במפה Product.attributes, אם ערכי המאפיינים הם טקסטואליים.	מומלץ מאוד

שדות נתמכים להדגשה או להסתרה

התכונה 'הדגשה או הסתרה' תומכת בשדות נוספים שלא נתמכים בסינון רגיל של המלצות, כולל שדות מספריים.

בנוסף לשדות שמפורטים בקטע שדות נתמכים, השדות הבאים נתמכים בהגברה או בהחלשה של המלצות:

שדות טקסט

שדה	תיאור
‫"tags"	`Product.tags[]`. תגים מותאמים אישית שמשויכים למוצר.

שדות מספריים

שדה	תיאור
‫"price"	‫`PriceInfo.price`. מחיר המוצר.
‫"discount" ‏(הנחה)	הנחת המוצר. השדה הזה מחושב על סמך המחיר המקורי וערכי שדות המחיר מ-`PriceInfo`.
‫"rating"	`Product.rating`. המספר הכולל של דירוגים למוצר.
‫"ratingCount"	`rating.ratingCount`. המספר הכולל של דירוגים למוצר.

הגדרת סינון של המלצות למודל

אתם יכולים להפעיל סינון של המלצות באמצעות מסוף AI Commerce Search ב-Gemini Enterprise for Customer Experience או באמצעות משאב Models API.

מהמסוף, אתם יכולים ליצור מודל חדש שבו מופעל סינון של המלצות. אפשר גם לעדכן את האפשרות הזו למודלים קיימים.

באמצעות משאב ה-API‏ Models, אפשר ליצור מודל חדש עם הפעלת סינון ההמלצות או לעדכן את ההגדרה הזו במודל קיים באמצעות models.Patch.

שימו לב: אם ההגדרה של הצגת התוצאות שמחזירה תחזיות כוללת התאמה לקטגוריה, הסינון לא פועל במאפיין categories, כי התשובה מחזירה רק תוצאות של מוצרים שמשותפת להם קטגוריה עם מוצר ההקשר.

הגדרת סינון למודל באמצעות המסוף

במהלך יצירת המודל, בוחרים באפשרות יצירה אוטומטית של תגים במסוף AI Commerce Search ב-Gemini Enterprise for Customer Experience כדי לאפשר סינון של ההמלצות עבור המודל הזה.

חשוב לבדוק את התאימות להגדרות אחרות, כמו diversity-level ו-category-match-level וכו', כי האפקטים הכוללים משולבים יחד והסינון מתבצע בסוף.

לדוגמה, שילוב של כללים מבוססי-diversity-level ו-category attribute filtering מוביל לעיתים קרובות לפלט ריק.
- ‫diversity-level=high-diversity מאלץ את המודל להגביל את התוצאות המקסימליות למחרוזות מאותה קטגוריה. כלומר, תוצאה אחת לקטגוריה1, תוצאה אחת לקטגוריה2 וכו'.
- סינון שיוך באמצעות מטא-נתונים של קטגוריות (Product.categories = ANY ("category2")) גורם למודל להשליך פריטים שלא תואמים.
- בפלט הסופי יש פחות משלוש תוצאות.
במודל similar-items, כבר יש שיפור רלוונטיות של קטגוריות נוספות עם ערך ברירת המחדל category-match-level = relaxed-category-match. עוברים אל category-match-level=no-category-match כדי להשבית את ההתנהגות הזו ולהשתמש בכללי סינון מותאמים אישית.

הוראות ליצירת מודל המלצות באמצעות המסוף מפורטות במאמר יצירת מודלים של המלצות.

אי אפשר לעדכן את ההגדרה הזו במסוף עבור מודלים קיימים. כדי לעדכן את ההגדרה הזו של מודל, משתמשים בשיטת ה-API‏ models.Patch.

הגדרת סינון למודל באמצעות ה-API

אפשר להפעיל סינון המלצות למודל באמצעות models.Create כשיוצרים מודל חדש או באמצעות models.Patch כשמעדכנים מודל קיים.

כדי לאפשר סינון, מגדירים את השדה filteringOption במודל. הערכים המותרים בשדה הזה הם:

‫RECOMMENDATIONS_FILTERING_DISABLED (ברירת מחדל): הסינון מושבת עבור המודל.
‫RECOMMENDATIONS_FILTERING_ENABLED: הסינון מופעל למוצרים ראשיים.

בדוגמת ה-curl הבאה נוצר מודל חדש עם סינון המלצות מופעל.

curl -X PATCH \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_NUMBER" \
     --data "{
       'name': 'MODEL_NAME',
       'displayName': 'MODEL_DISPLAY_NAME',
       'type': 'home-page',
       'filteringOption': 'RECOMMENDATIONS_FILTERING_ENABLED',
     }" \
     "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/models"

בדוגמה הבאה של curl מעדכנים את הגדרת אפשרות הסינון של מודל קיים.

curl -X PATCH \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_NUMBER" \
     --data "{
       'filteringOption': 'RECOMMENDATIONS_FILTERING_ENABLED',
     }" \
     "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/models/MODEL_ID?updateMask=filteringOption"

הגדרת מאפיינים שניתן לסנן לפיהם

כדי לסנן מוצרים מומלצים, צריך להפעיל סינון למאפייני המוצרים שבהם תשתמשו בביטויי הסינון. אפשר לעדכן את ההגדרה הזו באמצעות מסוף AI Commerce Search ב-Gemini Enterprise for Customer Experience או באמצעות Attributes API resource.

אל תגדירו יותר מאפיינים לסינון ממה שצריך. יש הגבלה על מספר המאפיינים שאפשר לסנן.

הגדרת מאפיינים כמאפיינים שניתן לסנן באמצעות המסוף

אפשר להגדיר מאפיין כמאפיין שניתן לסינון בדף הבקרה במסוף AI Commerce Search ב-Gemini Enterprise for Customer Experience.

עוברים לדף Controls במסוף AI Commerce Search ב-Gemini Enterprise for Customer Experience.

כניסה לדף Controls
עוברים לכרטיסייה אמצעי בקרה של מאפיינים.

בכרטיסייה הזו מוצגת טבלה עם כל מאפייני המוצרים שאפשר להגדיר להם אמצעי בקרה באתר כולו.
לוחצים על שינוי אמצעי הבקרה.
מגדירים את הערך True במאפיין Filterable של מאפיין המוצר.
לוחצים על שמירת אמצעי הבקרה.

אפשר להתחיל להשתמש במאפיין לסינון אחרי שיסתיים מחזור האימון הבא של המודל.

הגדרת מאפיינים כמאפיינים שניתן לסנן באמצעות ה-API

‫AttributesConfig מייצג רשימה של מאפיינים לקטלוג.

מגדירים את השדה AttributesConfig.filteringOption לערך CatalogAttribute. הערכים המותרים בשדה הזה הם:

‫RECOMMENDATIONS_FILTERING_DISABLED (ברירת מחדל): הסינון מושבת עבור המאפיין.
‫RECOMMENDATIONS_FILTERING_ENABLED: הסינון מופעל עבור המאפיין.

בדוגמה הבאה של curl מוצגת שאילתה של מאפייני המוצר הקיימים.

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_NUMBER" \ "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/attributesConfig"

בדוגמה הבאה של curl, מאפיין המוצר categories מוגדר כמאפיין שאפשר לסנן לפיו.

כשמעדכנים מאפיין קיים, צריך לשמור את הערכים המקוריים של המאפיין עבור indexableOption, dynamicFacetableOption ו-searchableOption כמו שהם מופיעים בשלב הקודם. אם המאפיין שבחרתם לא הופיע כשצפיתם ב-attributesConfig כמו בדוגמה הקודמת, אתם צריכים להשתמש בהגדרות ברירת המחדל כמו בדוגמה הבאה.

curl -X PATCH \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_NUMBER" \
     --data "{
        'name': 'projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/attributesConfig',
        'catalogAttributes': {
          'categories': {
            'key': 'categories',
            'indexableOption': 'INDEXABLE_ENABLED',
            'dynamicFacetableOption': 'DYNAMIC_FACETABLE_DISABLED',
            'searchableOption': 'SEARCHABLE_DISABLED',
            'recommendationsFilteringOption': 'RECOMMENDATIONS_FILTERING_ENABLED'
          }
        },
        'attributeConfigLevel': 'CATALOG_LEVEL_ATTRIBUTE_CONFIG'
     }" \
"https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/attributesConfig"

אפשר להתחיל להשתמש במאפיין לסינון אחרי שיסתיים מחזור האימון הבא של המודל. התהליך הזה בדרך כלל נמשך לפחות שמונה שעות.

שימוש במאפיינים שניתנים לסינון בבקשת חיזוי

אחרי שמבצעים אימון מחדש של המודל, אפשר להשתמש במאפיינים של מוצרים שניתנים לסינון בבקשות החיזוי.

מגדירים את ערך הפרמטר של הבקשה filterSyntaxV2 ל-true כדי להפעיל את סינון ההמלצות בגרסה 2. אם הפרמטר לא מוגדר, הסינון בגרסה 1 נשאר פעיל. אם במודל יש גם תגים שנוצרו ידנית וגם מאפייני מוצר שניתנים לסינון, הוא יכול להציג בקשות לחיזוי באמצעות כל אחת מהגרסאות של הסינון. עם זאת, אי אפשר לכלול באותה בקשת חיזוי ביטויים של סינון מגרסה 1 וגם מגרסה 2.

בדוגמה הבאה של curl, שמוצג בה רק חלק מהפלט, אפשר לראות שהערך של filterSyntaxV2 מוגדר כ-true, וביטוי סינון שמשתמש במאפייני המוצר colors ו-categories. בדוגמה הזו, ההנחה היא ש-colors ו-categories מוגדרים כמסננים.

"params": {
  "filterSyntaxV2": true
},
"filter": "(categories: ANY(\"Phone > Android > Pixel\") OR colors: ANY(\"red\", \"green\")) AND (availability: ANY(\"IN_STOCK\"))"

בדוגמה הבאה של curl מוצגת בקשת חיזוי מלאה.

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_NUMBER" \
     --data "{
        'userEvent': {
          'eventType': 'detail-page-view',
          'visitorId': 'VISITOR_ID',
          'productDetails': {
            'product': {
              'id': 'PRODUCT_ID'
            }
          }
        },
        'params': {
          'returnProduct': true,
          'filterSyntaxV2': true,
          'strictFiltering': true,
        },
        'filter': 'categories: ANY(\"xyz\")'
     }" \
     "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/placements/SERVING_CONFIG:predict"

בנוסף למסננים, גם הגדרת הגיוון של הגדרות התצורה להצגת מודעות יכולה להשפיע על מספר התוצאות שמוחזרות בתגובה.