Implemente o Vertex AI Search para comércio

Pode implementar o Vertex AI Search for commerce para a sua aplicação de comércio eletrónico.

Quando usa recomendações ou a pesquisa, importa dados de eventos do utilizador e do catálogo, e apresenta previsões ou resultados da pesquisa no seu site.

Os mesmos dados são usados para as recomendações e a pesquisa. Por isso, se usar ambas, não precisa de carregar os mesmos dados duas vezes.

O tempo médio de integração é da ordem das semanas. Tenha em atenção que, para a pesquisa, a duração real depende muito da qualidade e da quantidade de dados a carregar.

Vista geral da integração de comércio

Comece a usar a integração de comércio

Migre em quatro fases

A migração do motor de pesquisa é uma abordagem estruturada de quatro fases que ajuda a garantir que todos os aspetos da migração são abordados para minimizar os riscos e maximizar o seu investimento.

Faça a gestão das expetativas das suas equipas de merchandising e vendedores fazendo o seguinte:

  • Mantenha as equipas de comerciantes informadas: comunique proativamente as alterações que vão ser implementadas e o motivo pelo qual a empresa está a adotar uma abordagem baseada na IA.
  • Eduque as equipas sobre o novo paradigma: explique que o sistema se baseia no comportamento do utilizador e na deteção de intenções, o que leva a uma classificação dos produtos mais personalizada. Os resultados da pesquisa têm um aspeto diferente.
  • Defina diretrizes claras para as regras empresariais: realce que as regras empresariais só podem ser aplicadas por motivos empresariais específicos e baseados em dados, como obrigações contratuais ou uma estratégia clara de geração de receita. O objetivo é deixar que a IA faça o seu trabalho.
  • Teste A/B de novas regras: se for proposta uma nova regra após a migração, a forma mais orientada por dados de validar a respetiva eficácia é executar outro teste A/B, um grupo com a regra e um grupo sem a regra. Deixe que os dados decidam se a regra é promovida para produção.

Seguindo diligentemente esta abordagem de quatro fases, é possível alcançar uma migração típica para os testes A/B em cerca de dois a três meses, consoante a complexidade do sistema de pesquisa atual e a velocidade de execução. Esta metodologia foi concebida e comprovada em inúmeras adoções por parte dos clientes.

Práticas recomendadas de integração

Quando integra o Vertex AI Search para comércio, o principal fator para resultados de pesquisa e desempenho de qualidade são os dados carregados. A Pesquisa do Vertex AI para o desempenho do comércio (relevância, classificação e otimização da receita) é extremamente sensível aos dados carregados, incluindo catálogos, informações dos produtos e eventos do utilizador.

A Pesquisa Vertex AI para comércio tem vários painéis de controlo e verificações de qualidade de dados implementadas para garantir que quaisquer problemas ou potenciais falhas nos dados ou no esquema de dados são sinalizados. Se as falhas de dados forem ignoradas desde o início, o modelo não é preparado com precisão e um teste A/B inicial não produz os resultados esperados. A causa principal é, na maioria das vezes, o catálogo ou os dados do utilizador, e não o Vertex AI Search for commerce em si.

Clique nestes links para aceder à secção de práticas recomendadas para integrar cada um destes componentes do Vertex AI Search para comércio:

Termos de Utilização

A utilização do produto está sujeita aos Termos de Utilização do Google Cloud ou à variante offline relevante. O Aviso de Privacidade do Google Cloud explica como a Pesquisa do Vertex AI para comércio recolhe e processa as suas informações pessoais relacionadas com a utilização do Google Cloud e de outros serviços Google Cloud .

Para garantir a qualidade, é enviado um pequeno conjunto de amostras de consultas de pesquisa e resultados da pesquisa dos registos, que incluem dados de clientes, para classificação humana a fornecedores externos divulgados como subprocessadores externos para a pesquisa. São enviados testes adicionais que usam consultas de pesquisa e resultados da pesquisa dos registos da Pesquisa Google que são conjuntos de dados recolhidos publicamente para classificação humana a diferentes fornecedores externos para controlo de qualidade. Os registos da Pesquisa Google não são categorizados como dados de clientes.