Puedes implementar Vertex AI Search for commerce en tu aplicación de comercio electrónico.
Cuando usas recomendaciones o búsquedas, ingieres datos de eventos de usuario y de catálogo para ofrecer predicciones o resultados de búsqueda en tu sitio.
Se usan los mismos datos para las recomendaciones y las búsquedas, por lo que, si usas ambas, no tienes que ingerir los mismos datos dos veces.
El tiempo medio de integración es de semanas. Ten en cuenta que, en el caso de las búsquedas, la duración real depende en gran medida de la calidad y la cantidad de datos que se ingieran.
Descripción general de la integración de Commerce
Migrar en cuatro fases
La migración de tu motor de búsqueda es un proceso estructurado en cuatro fases que te ayuda a asegurarte de que se abordan todos los aspectos de la migración para minimizar los riesgos y maximizar tu inversión.
Para gestionar las expectativas de tus equipos de merchandising y vendedores, haz lo siguiente:
- Mantén informados a los equipos de comerciantes: comunica de forma proactiva los cambios que se van a producir y por qué la empresa va a adoptar un enfoque basado en la IA.
- Informa a los equipos sobre el nuevo paradigma: explica que el sistema se basa en el comportamiento de los usuarios y en la detección de la intención, lo que lleva a una clasificación de productos más personalizada. Los resultados de búsqueda tienen un aspecto diferente.
- Define directrices claras para las reglas de negocio: destaca que las reglas de negocio solo se pueden aplicar por motivos empresariales específicos y basados en datos, como obligaciones contractuales o una estrategia clara para aumentar los ingresos. El objetivo es dejar que la IA haga su trabajo.
- Prueba A/B de las nuevas reglas: si se propone una nueva regla después de la migración, la forma más basada en datos de validar su eficacia es realizar otra prueba A/B, con un grupo que tenga la regla y otro que no. Dejar que los datos decidan si la regla se promociona a producción.
Si sigue diligentemente este proceso de cuatro fases, podrá completar una migración típica a las pruebas A/B en un plazo de entre dos y tres meses, en función de la complejidad del sistema de búsqueda actual y de la velocidad de ejecución. Esta metodología se ha diseñado y probado en numerosas adopciones por parte de los clientes.
Prácticas recomendadas para la incorporación
Al incorporar Vertex AI Search for commerce, el factor principal que determina la calidad de los resultados de búsqueda y el rendimiento son los datos ingeridos. El rendimiento de Vertex AI Search for commerce (relevancia, clasificación y optimización de ingresos) es extremadamente sensible a los datos subidos, incluidos los catálogos, la información de los productos y los eventos de usuario.
Vertex AI Search for commerce incluye varios paneles de control y comprobaciones de calidad de los datos para detectar cualquier problema o posible fallo en los datos o en el esquema de datos. Si no se detectan errores en los datos desde el principio, el modelo no se entrenará correctamente y una prueba A/B inicial no producirá los resultados esperados. La causa principal suele ser el catálogo o los datos de usuario, en lugar de Vertex AI Search for commerce.
Haz clic en estos enlaces para ir a la sección de prácticas recomendadas para integrar cada uno de estos componentes de Vertex AI Search for commerce:
- Prácticas recomendadas para los catálogos de productos
- Prácticas recomendadas para los eventos de usuario
- Prácticas recomendadas de integración y configuración
- Prácticas recomendadas para los experimentos A/B
Términos del Servicio
El uso del producto está sujeto a los Términos y Condiciones de Google Cloud o a la variante offline correspondiente. En el Aviso de Privacidad de Google Cloud se explica cómo recoge y trata Vertex AI Search for commerce tu información personal relacionada con el uso de Google Cloud y otros servicios de Google Cloud .
Para asegurar la calidad, se envía una pequeña muestra de consultas de búsqueda y resultados de búsqueda de los registros, que incluyen datos de clientes, a proveedores externos divulgados como subencargados del tratamiento externos para la búsqueda. Se envían pruebas adicionales con consultas de búsqueda y resultados de búsqueda de los registros de la Búsqueda de Google que son conjuntos de datos recogidos públicamente para que diferentes proveedores externos los califiquen con el fin de asegurar la calidad. Los registros de la Búsqueda de Google no se clasifican como datos de clientes.