Mengimplementasikan Vertex AI Search untuk commerce

Anda dapat menerapkan Vertex AI Search untuk commerce di aplikasi e-commerce Anda.

Saat Anda menggunakan rekomendasi atau penelusuran, Anda akan menyerap data peristiwa pengguna dan katalog serta menayangkan prediksi atau hasil penelusuran di situs Anda.

Data yang sama digunakan untuk rekomendasi dan penelusuran, jadi jika Anda menggunakan keduanya, Anda tidak perlu menyerap data yang sama dua kali.

Waktu integrasi rata-rata adalah dalam urutan minggu. Perhatikan bahwa untuk penelusuran, durasi sebenarnya sangat bergantung pada kualitas dan kuantitas data yang akan di-ingest.

Ringkasan integrasi Commerce

Mulai menggunakan integrasi e-commerce

Bermigrasi dalam empat fase

Memigrasikan mesin telusur Anda adalah pendekatan terstruktur empat fase yang membantu memastikan bahwa setiap aspek migrasi ditangani untuk meminimalkan risiko dan memaksimalkan investasi Anda.

Kelola ekspektasi tim merchandising dan penjual Anda dengan melakukan hal berikut:

  • Terus beri tahu tim penjual: Sampaikan secara proaktif perubahan yang akan terjadi dan alasan perusahaan beralih ke pendekatan yang mengutamakan AI.
  • Mendidik tim tentang paradigma baru: Jelaskan bahwa sistem ini didasarkan pada perilaku pengguna dan deteksi niat, yang menghasilkan peringkat produk yang lebih dipersonalisasi. Hasil penelusuran terlihat berbeda.
  • Tetapkan pedoman yang jelas untuk aturan bisnis: Tekankan bahwa aturan bisnis hanya dapat diterapkan untuk alasan bisnis spesifik yang didukung data, seperti kewajiban kontraktual atau strategi yang jelas untuk mendorong pendapatan. Tujuannya adalah membiarkan AI melakukan tugasnya.
  • Uji A/B aturan baru: Jika aturan baru diusulkan setelah migrasi, cara paling berbasis data untuk memvalidasi efektivitasnya adalah dengan menjalankan pengujian A/B lain, satu grup dengan aturan, satu grup tanpa aturan. Biarkan data memutuskan apakah aturan dipromosikan ke produksi.

Dengan mengikuti pendekatan empat fase ini secara cermat, migrasi umum ke pengujian A/B dapat dicapai dalam waktu sekitar dua hingga tiga bulan, bergantung pada kompleksitas sistem penelusuran saat ini dan kecepatan eksekusi. Metodologi ini telah dirancang dan terbukti di berbagai penerapan pelanggan.

Praktik terbaik orientasi

Saat mengaktifkan Vertex AI Search untuk commerce, pendorong utama untuk hasil penelusuran dan performa berkualitas adalah data yang diserap. Performa Vertex AI Search untuk e-commerce (relevansi, peringkat, dan pengoptimalan pendapatan) sangat sensitif terhadap data yang diupload, termasuk katalog, info produk, dan peristiwa pengguna.

Vertex AI Search untuk commerce memiliki beberapa dasbor dan pemeriksaan kualitas data untuk memastikan bahwa masalah atau potensi kekurangan dalam data atau skema data ditandai. Jika kekurangan data diabaikan sejak awal, model tidak akan dilatih secara akurat dan pengujian A/B awal tidak menghasilkan hasil yang diharapkan. Penyebab utamanya sering kali adalah data pengguna atau katalog, bukan Vertex AI Search untuk e-commerce itu sendiri.

Klik link ini untuk membuka bagian praktik terbaik dalam mengintegrasikan setiap komponen Vertex AI Search for Commerce berikut:

Persyaratan Layanan

Penggunaan produk tunduk pada Persyaratan dan Ketentuan Google Cloud atau varian offline yang relevan. Pemberitahuan Privasi Google Cloud menjelaskan cara Vertex AI Search untuk e-commerce mengumpulkan dan memproses informasi pribadi Anda terkait dengan penggunaan layanan Google Cloud dan layanan Google Cloud lainnya.

Untuk penjaminan kualitas, sekumpulan kecil sampel kueri penelusuran dan hasil penelusuran dari log, yang mencakup data pelanggan, dikirim untuk diberi rating oleh manusia kepada vendor pihak ketiga yang diungkapkan sebagai Subprosesor Pihak Ketiga untuk penelusuran. Pengujian tambahan menggunakan kueri penelusuran dan hasil penelusuran dari log Google Penelusuran yang merupakan set data yang dikumpulkan secara publik dikirim untuk diberi rating oleh petugas penilai ke berbagai vendor pihak ketiga untuk penjaminan kualitas. Log Google Penelusuran tidak dikategorikan sebagai data pelanggan.