Vous pouvez implémenter AI Commerce Search pour votre application d'e-commerce.
Lorsque vous utilisez des recommandations ou la recherche, vous ingérez des données d'événements utilisateur et de catalogue, puis vous diffusez des prédictions ou des résultats de recherche sur votre site.
Les mêmes données sont utilisées pour les recommandations et la recherche. Vous n'avez donc pas besoin d'importer deux fois les données si vous utilisez les deux outils.
Le délai d'intégration moyen est de l'ordre de quelques semaines. Notez que pour la recherche, la durée réelle dépend fortement de la qualité et de la quantité de données à ingérer.
Présentation de l'intégration du commerce
Migrer en quatre phases
La migration de votre moteur de recherche est une approche structurée en quatre phases qui permet de s'assurer que tous les aspects de la migration sont traités afin de minimiser les risques et de maximiser votre investissement.
Gérez les attentes de vos équipes de merchandising et de vos vendeurs en procédant comme suit :
- Informez les équipes de merchandising : communiquez de manière proactive les changements à venir et expliquez pourquoi l'entreprise adopte une approche centrée sur l'IA.
- Formez les équipes au nouveau paradigme : expliquez que le système est basé sur le comportement des utilisateurs et la détection de l'intention, ce qui permet un classement des produits plus personnalisé. Les résultats de recherche sont différents.
- Définissez des règles claires pour les règles métier : soulignez que les règles métier ne peuvent être appliquées que pour des raisons commerciales spécifiques et étayées par des données, telles que des obligations contractuelles ou une stratégie claire de génération de revenus. L'objectif est de laisser l'IA faire son travail.
- Testez les nouvelles règles en A/B : si une nouvelle règle est proposée après la migration, le moyen le plus efficace de valider son efficacité consiste à effectuer un autre test A/B, un groupe avec la règle et un groupe sans la règle. Laissez les données décider si la règle est promue en production.
En suivant scrupuleusement cette approche en quatre phases, une migration typique vers les tests A/B peut être réalisée en deux à trois mois environ, en fonction de la complexité du système de recherche actuel et de la vitesse d'exécution. Cette méthodologie a été conçue et testée auprès de nombreux clients.
Bonnes pratiques d'intégration
Lors de l'intégration à AI Commerce Search, le principal moteur de qualité et de performances des résultats de recherche est constitué des données ingérées. Les performances d'AI Commerce Search (pertinence, classement et optimisation des revenus) sont extrêmement sensibles aux données importées, y compris les catalogues, les informations sur les produits et les événements utilisateur.
AI Commerce Search dispose de plusieurs tableaux de bord et de contrôles de qualité des données pour s'assurer que tout problème ou défaut potentiel dans les données ou le schéma de données est signalé. Si des défauts de données sont ignorés dès le début, le modèle ne s'entraînera pas correctement et un test A/B initial ne produira pas les résultats attendus. La cause première est le plus souvent le catalogue ou les données utilisateur plutôt qu'AI Commerce Search lui-même.
Cliquez sur ces liens pour accéder à la section des bonnes pratiques concernant l'intégration de chacun de ces composants d'AI Commerce Search :
- Bonnes pratiques concernant le catalogue de produits
- Bonnes pratiques concernant les événements utilisateur
- Bonnes pratiques d'intégration et de configuration
- Bonnes pratiques concernant les tests A/B
Conditions d'utilisation
L'utilisation du produit est régie par les Conditions d'utilisation de Google Cloud ou la variante hors connexion pertinente. L'Avis de confidentialité Google Cloud explique comment AI Commerce Search collecte et traite vos informations personnelles liées à l' utilisation de Google Cloud et d'autres Google Cloud services.
À des fins d'assurance qualité, un petit ensemble de requêtes de recherche et de résultats de recherche issus des journaux, qui incluent des données client, est envoyé pour être évalué manuellement par des fournisseurs tiers divulgués en tant que sous-traitants tiers pour la recherche. Des tests supplémentaires utilisant des requêtes de recherche et des résultats de recherche provenant de journaux de recherche Google qui sont des ensembles de données collectés publiquement sont envoyés pour être évalués manuellement par différents fournisseurs tiers à des fins d'assurance qualité. Les journaux de recherche Google ne sont pas classés comme des données client.