このページでは、AI Commerce Search を支えるさまざまな機能を紹介します。
AI Commerce Search エンジン
AI Commerce Search は、最先端の AI モデルと ML モデルを使用して検索機能を提供します。Google のテクノロジーにより、高度なクエリの理解とパーソナライズが可能になり、幅広いクエリからの検索結果が改善されます。
このサービスでは、ユーザー インタラクションとランキング モデルを使用して特定のビジネス目標を達成し、コンバージョンと売上を増やすために商品のランキングを最適化します。また、商品属性とウェブサイトのコンテンツを効果的に照合して、関連性の高い商品をユーザーに表示します。
ガイド付き検索では、動的フィルタリングと商品画像のタイルにより、広範な検索語句を絞り込むインタラクティブな検索体験がユーザーに提供されます。また、このサービスでは、リアルタイムでインタラクティブな e コマース エクスペリエンスを実現するために、セマンティックな双方向の会話も提供しています。
フルマネージドの AI Commerce Search サービスでは、次のことができます。
- カタログ情報をインポートする。
- カタログ情報を管理します。
AI Commerce Search は、次の目的でデータ処理を行います。
エンドツーエンド検索
検索の自動補完サービスは、包括的な検索とパーソナライズされたショッピング エクスペリエンスを提供します。
AI Commerce Search を完全な検索フローに統合するうえで役立つリソースを以下にまとめました。
検索インターフェースを構築する
AI Commerce Search を商品検索機能に統合する方法については、関連する各ページのドキュメントを参照してください。統合には、次のいずれかのオプションを使用します。
- Gemini Enterprise for Customer Experience コンソールの AI Commerce Search
- マーチャンダイジング コンソール
- AI Commerce Search API
クライアント ライブラリ、REST、RPC リソースについては、リファレンス ガイドをご覧ください。
AI Commerce Search を使用してデータ分析情報と分析を行う
AI Commerce Search は、ユーザー インタラクションを活用し、お客様の行動、コンテキスト、SKU の細かな点を理解して、検索結果を最適化し、関連性の高い推奨事項を提供します。これにより、クリック率と検索コンバージョンが向上し、「No Results Found」（NRF: 一致する結果は見つかりませんでした）の発生率が低下する可能性があります。AI Commerce Search は、内部最適化にデータを利用し、指標を改善することでユーザーにメリットをもたらします。
e コマースデータをさらに活用する
AI Commerce Search を使用して商品データとユーザー イベントデータをアップロードすると、そのデータを BigQuery にエクスポートし、分析の実施、重要業績評価指標（KPI）ダッシュボードへのアクセス、販売予測の生成ができます。最初の手順は、データを BigQuery にエクスポートすることです。BigQuery テーブルにデータを取り込んだら、それらをワークフローに入力すれば、Vertex AI を使用して、事前構築された Looker ダッシュボードや販売予測が可能になります。
詳細については次のトピックをご覧ください。