您可以為電子商務應用程式導入 AI Commerce Search。
使用建議或搜尋功能時，您會擷取使用者事件和目錄資料，並在網站上提供預測或搜尋結果。
建議和搜尋功能使用相同的資料，因此如果您同時使用這兩項功能，就不需要重複擷取相同資料。
平均整合時間約為數週。請注意，搜尋功能的實際時間長度取決於要擷取的資料品質和數量。
電子商務整合總覽
分四個階段遷移
遷移搜尋引擎是結構化的四階段做法，可確保解決遷移作業的各個層面，盡量降低風險並發揮投資效益。
請執行下列操作，管理商品團隊和賣家的期望：
- 隨時告知商家團隊最新資訊：主動告知即將發生的變化，以及公司為何要改用 AI 優先策略。
- 向團隊說明新範例：解釋系統會根據使用者行為和意圖偵測結果，提供更個人化的產品排名。搜尋結果看起來不一樣。
- 為業務規則設定明確的規範：強調業務規則只能基於特定且有資料佐證的業務理由套用，例如合約義務或明確的收益提升策略。目標是讓 AI 執行工作。
- 對新規則進行 A/B 測試：如果遷移後提出新規則，驗證成效最有效的方法是再次執行 A/B 測試，一組採用規則，另一組不採用。讓資料決定是否將規則升級為正式版。
只要認真遵循這四個階段的方法，一般來說，視目前的搜尋系統複雜度和執行速度而定，大約兩到三個月就能完成 A/B 測試的遷移作業。這項方法論已在眾多客戶採用案例中獲得驗證。
新手上路最佳做法
導入 AI Commerce Search 時，影響搜尋結果品質和成效的主要因素是擷取的資料。AI 商店搜尋的效能 (相關性、排名和收益最佳化) 極易受到上傳資料影響，包括目錄、產品資訊和使用者事件。
AI 商業搜尋提供多個資訊主頁和資料品質檢查，確保系統會標示資料或資料結構定義中的任何問題或潛在瑕疵。如果一開始就忽略資料瑕疵，模型就無法準確訓練，且初步的 A/B 測試不會產生預期結果，而根本原因通常是目錄或使用者資料，而非 AI Commerce Search 本身。
點選下列連結，即可前往各個 AI Commerce 搜尋元件的整合最佳做法部分：
服務條款
產品使用必須遵循 Google Cloud 的條款及細則或相關離線版本。《Google Cloud 隱私權聲明》說明 AI Commerce Search 如何蒐集及處理您在使用 Google Cloud 和其他 Google Cloud 服務時提供的個人資訊。
為確保品質，系統會從記錄中選取一小部分搜尋查詢和搜尋結果，包括客戶資料，並傳送給第三方供應商進行人工評分。這些供應商已揭露為搜尋的第三方次處理者。我們會使用 Google 搜尋記錄中公開收集的資料集，進行額外測試，並將搜尋查詢和搜尋結果送交不同第三方供應商進行人工評分，以確保品質。Google 搜尋記錄不屬於客戶資料。