תיעוד אירועים של משתמשים בזמן אמת

בדף הזה מוסבר איך מתעדים אירועים של משתמשים בזמן אמת. AI Commerce Search משתמש באירועי משתמשים בזמן אמת כדי ליצור המלצות ותוצאות חיפוש. ככל שתתעדו יותר סוגים של אירועי משתמשים עם פרטי מוצרים תקינים, כך איכות התוצאות תהיה גבוהה יותר.

ההליכים לתיעוד שמופיעים בדף הזה רלוונטיים גם להמלצות וגם לחיפושים. אחרי שמתעדים נתונים, שני השירותים יכולים להשתמש באירועים האלה, כך שלא צריך להעלות את אותם נתונים פעמיים אם משתמשים בשני השירותים.

לפני שמתחילים

לפני שמקליטים אירועים של משתמשים, צריך לוודא שיש לכם:

  • נוצר פרויקט עם אימות מוגדר. Google Cloud

  • מפתח API תקין (ל-JavaScript Pixel או ל-Tag Manager), או חשבון שירות תקין עם התפקיד 'עורך Retail' שהוקצה לו אם משתמשים ב-API כדי לכתוב ישירות.

רכיבים נדרשים

  • אסימון שיוך (Attribution token): האסימון מאפשר לכם לראות מדדי ביצועים של אירועים שמתעדים פעולות של משתמשים, כדי לעקוב אחרי אינטראקציות ראשונות של משתמשים עם מוצר על סמך המלצות או תוצאות חיפוש שסופקו בעבר. מידע נוסף על הכללת טוקנים של שיוך

  • מזהי מבקרים: נדרש כשמתעדים אירועים של משתמשים. מידע נוסף זמין במאמר בנושא מידע על משתמשים.

איך מתחילים להקליט

הזרמת אירועים של משתמשים בזמן אמת

גם ייבוא בכמות גדולה וגם סטרימינג בזמן אמת הם מנגנונים יעילים להטמעת נתוני אירועים של משתמשים ב-AI Commerce Search, אבל לסטרימינג בזמן אמת יש כמה יתרונות חשובים:

  • התאמה מיידית של נפח הנתונים: סטרימינג בזמן אמת מבטל לעיתים קרובות את הצורך בצינורות נוספים של חילוץ, טרנספורמציה וטעינה (ETL), ומאפשר התאמה של נפח הנתונים ככל שנפחי האירועים גדלים. בדרך כלל התשתית יכולה להתמודד עם צמיחה באופן אורגני בלי לבצע שינויים משמעותיים.

  • שילוב עם Google Analytics‏ (GA4): אתרים שמוטמע בהם GA4 יכולים להשתמש ב-Google Tag Manager כדי לתעד אירועים בזמן אמת ולהזרים אותם אל AI Commerce Search, וכך לא צריך להטמיע מעקב אחר אירועים מותאמים אישית.

  • קריאות API ישירות: אפשר להעביר אירועים בזמן אמת ישירות מהקצה הקדמי או דרך שרת proxy באמצעות ממשקי API בארכיטקטורת REST, לשלב את התהליך כולו ולהפחית את נקודות הכשל הפוטנציאליות.

  • מדידת מדדי KPI ודיווח על שגיאות בזמן אמת: עיבוד מהיר יותר של אירועים בזמן אמת מאפשר מדידה עדכנית יותר של מדדי KPI ודיווח על שגיאות. כך אפשר לזהות ולפתור בעיות מהר יותר.

  • התאמה אישית בזמן אמת: AI Commerce Search יכול לספק תוצאות חיפוש מותאמות אישית על סמך התנהגות הגלישה והרכישה האחרונה של המשתמשים, באמצעות איסוף ועיבוד של אירועי משתמשים בזמן אמת.

שיטות להזרמת אירועים של משתמשים פעילים

יש כמה דרכים לתעד אירוע משתמש:

חסרונות פוטנציאליים של סטרימינג בזמן אמת

החסרונות הפוטנציאליים של סטרימינג בזמן אמת יכולים להתבטא בדרכים הבאות:

  • הטמעה מחדש מוגבלת: בניגוד לייבוא בכמות גדולה, שבו אפשר להכין את הנתונים ב-BigQuery או ב-Cloud Storage, קשה להטמיע מחדש אירועים בזמן אמת במקרה של שגיאות או נתונים פגומים. לכן, צריך מנגנוני אימות חזקים בנקודת ההטמעה כדי להבטיח את תקינות הנתונים.

  • בעיות בניתוח בהתאמה אישית: אם נדרש ניתוח בהתאמה אישית של נתוני אירועים, לעיתים קרובות צריך לייצא את האירועים ל-BigQuery כדי לעבד אותם. זה עלול להפוך לצוואר בקבוק בזרמי אירועים בנפח גבוה, ועלול להאט את הניתוח והדיווח.

  • ניפוי באגים רטרוספקטיבי מוגבל והעברת נתוני אירועים: שליחת האירוע ישירות בלי העברה לאזור זמני מגבילה את היכולת לבצע ניתוח רטרוספקטיבי של האירועים שכבר נאספו. מגבלה פוטנציאלית נוספת היא שייתכן שלא יהיו מספיק אירועים לאימון המודלים בסביבה נמוכה יותר. אם יש לכם אזור זמני לנתוני האירועים (BigQuery או Cloud Storage), תוכלו גם לייבא או להעביר את האירועים בסביבות אחרות אחרי שינויים קלים בנתונים.

הבנת הניואנסים האלה יכולה לעזור לכם לקבל החלטות מושכלות לגבי האסטרטגיה המתאימה ביותר להעברת נתוני אירועים של משתמשים לצרכים ולעדיפויות הספציפיים שלכם בסביבת AI Commerce Search.

שיטות מומלצות לתיעוד אירועים של משתמשים

כדי ליצור תוצאות באיכות גבוהה, חיפוש מסחרי מבוסס-AI דורש נתונים באיכות גבוהה. אם הנתונים לא מלאים או לא נכונים, איכות התוצאות נפגעת.

כשמתעדים אירועים של משתמשים, חשוב להקפיד על השיטות המומלצות הבאות:

  • אם אתם מתעדים אירועים של משתמשים לפני או במהלך ייבוא הקטלוג, צריך להצטרף מחדש לכל האירועים שתועדו לפני שהסתיים ייבוא הקטלוג.

    אפשר לייבא את הקטלוג לפני, אחרי או בזמן שאתם מתעדים אירועים שקשורים למשתמשים. ביצוע המשימות האלה במקביל יכול לחסוך זמן אם הקטלוג גדול ויש הרבה אירועים של משתמשים. אחרי שהייבוא של הקטלוג מסתיים, צריך להשתמש ב-API כדי לצרף מחדש אירועים שהועלו לפני שהייבוא הסתיים.

    כשאירוע משתמש נוצר, AI Commerce Search מנסה לשלב בין אירועי משתמש מתועדים לבין מטא-נתונים מקטלוג המוצרים. רק אירועים שהצטרפתם אליהם בהצלחה משמשים לאימון, לכן חשוב להצטרף מחדש לכל האירועים שתועדו לפני שהקטלוג יובא במלואו. אם אירוע מתייחס לפריט שלא קיים בקטלוג, הוא נמחק או לא משויך למוצרים הנכונים. באופן דומה, אם מייבאים אירועים של משתמשים מהעבר, הקטלוג צריך לכלול את כל המוצרים שהם מתייחסים אליהם. אפשר לסמן מוצרים ישנים כOUT_OF_STOCK במקום להסיר אותם מהקטלוג.

  • שומרים על קטלוג עדכני.

    כשאתם מתעדים אירועים של משתמשים, המוצר שנכלל באירוע של המשתמש מקושר לקטלוג הנוכחי שלכם. אם אתם מתעדים אירוע שקשור למוצר שלא מופיע בקטלוג הנוכחי, אי אפשר להשתמש בו לאימון המודלים. האירוע הזה נקרא אירוע שלא משויך. אם הקלטתם אירועים לפני שהקטלוג יובא במלואו, תצטרכו להצטרף מחדש לאירועים שהוקלטו במהלך הייבוא. צפויים להיות כמה אירועים שלא הצטרפתם אליהם. עם זאת, אם אחוז האירועים שלא הצטרפו מגיע ל-5% או יותר מסך כל אירועי המשתמשים, חשוב לוודא שהקטלוג מעודכן, להצטרף מחדש לאירועים שתועדו לפני שהקטלוג עודכן באופן מלא ולבדוק למה נוצרים האירועים שלא הצטרפו.

    אתם יכולים להשתמש בסינון אירועים כדי לראות את האירועים שלא הצטרפתם אליהם. מידע נוסף

  • כדאי לספק כמה שיותר מידע על אירועי המשתמשים.

    לכל סוג של אירוע משתמש יש מידע שונה שנדרש ומתקבל. מידע נוסף זמין במאמר מידע על אירועים שקשורים למשתמשים.

  • הגדרת התראות ב-Cloud Monitoring כדי לדעת אם יש שיבושים בתהליכי ההקלטה של אירועי המשתמשים.

  • כשמייבאים אירועים של משתמשים בכמות גדולה, צריך להגביל את גודל הנתונים שמייבאים.

    ייבוא של אירועים בכמות גדולה יכול להימשך עד 24 שעות.

    הגודל של כל קובץ צריך להיות עד 2GB. אפשר לכלול עד 100 קבצים בבקשת ייבוא אחת. אחת הגישות היא לייבא רק את אירועי המשתמשים ליום אחד בכל פעם.

  • אחרי ייבוא בכמות גדולה, כדאי לבדוק את הדיווח על שגיאות כדי לוודא שהנתונים יובאו בצורה תקינה.

  • כשמייבאים נתוני אירועים של משתמשים, צריך לכלול חותמת זמן מדויקת לכל אירוע של משתמש, ולהימנע מייבוא של אירועים עוקבים של משתמשים עם חותמות זמן זהות.

    צריך לציין את חותמת הזמן בשדה eventTime בפורמט שמוגדר ב-RFC 3339.

  • אם ייבאתם אירועים של משתמשים שהם שגויים, פנו לאיש הקשר שלכם ב-AI Commerce Search כדי לברר איך לפתור את הבעיה.

  • אם אפשר, כדאי לשמור את נתוני האירועים של המשתמשים באופן רציף.

    פערים בנתוני האירועים של המשתמשים עלולים לפגוע באיכות המודל.

  • כדי לשמור על האנונימיות של המשתמשים ב-AI Commerce Search ולהגן על הפרטיות שלהם, צריך להשתמש במזהה ייחודי מאובטח. באחריותכם לצנזר מהנתונים פרטים אישיים מזהים (PII), כמו כתובות אימייל או כתובות מגורים.

מדריך לכתיבת אירועים של משתמשים

במדריך הזה נסביר איך לתעד אירועים של משתמשים באמצעות השיטה userEvents.write.

בלחיצה על תראו לי איך תקבלו הסבר מפורט על המשימה ישירות ב-Cloud Shell Editor:

תראו לי איך

תיעוד אירועים של משתמשים באמצעות פיקסל JavaScript

בדפי אינטרנט רגילים (אפליקציות מרובות דפים או MPA), הדוגמה הבאה מתעדת detail-page-view UserEvent באמצעות פיקסל JavaScript.

  var user_event = {
    "eventType" : "detail-page-view",
    "visitorId": "visitor-id",
    "userInfo": {
        "userId": "user-id"
    },
    "experimentIds": "experiment-id",
    "productDetails": [
        {
          "product": {"id": "123"}
        }
    ]
  };
  var _gre = _gre || [];
  // Credentials for project.
  _gre.push(['apiKey', 'api-key']);
  _gre.push(['logEvent', user_event]);
  _gre.push(['projectId', 'project-id']);
  _gre.push(['locationId', 'global']);
  _gre.push(['catalogId', 'default_catalog']);
  (function() {
    var gre = document.createElement('script'); gre.type = 'text/javascript'; gre.async = true;
    gre.src = 'https://www.gstatic.com/retail/v2_event.js';
    var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(gre, s);
  })();

אם ייבאתם אירועים של משתמשים באמצעות Google Analytics 360, צריך להגדיר את visitorID למזהה הלקוח של Google Analytics. שימו לב שמזהה הלקוח ב-Google Analytics הוא רק חלק משם קובץ ה-cookie המלא ‎_ga (לדוגמה, מזהה הלקוח 123456789.123456789 הוא חלק מקובץ ה-cookie‏ ‎_ga GA1.3.123456789.123456789).

זוהי דוגמה מקוצרת שמראה את הפורמט להגדרת מזהה הלקוח באירוע משתמש. מחליפים את G-XXXXXX במזהה לצורכי מעקב של Google Analytics.

    var tracker = ga.getByName('G-XXXXXX');
    var user_event = {
          "visitorId": tracker.get('clientId')
    };

דוגמה מתקדמת: אפליקציות בדף יחיד ומספר אירועים

אפליקציות של דף יחיד לא נתמכות באופן רשמי על ידי פיקסל JavaScript, אבל אפשר לשלוח אירועים ישירות. כדי לעשות זאת, צריך לקרוא ישירות לפונקציה cloud_retail.logEvent() עם הפרמטרים המתאימים.

<html>
  <body>
    <p>This is a great product.</p>
    <button id="addToCartBtn">Add to Cart (Product ID: item123)</button>

    <script type="text/javascript">
      // Initialize the Google Retail Events array for the initial load
      var _gre = _gre || [];

      // --- RETAIL API CONFIGURATION ---
      const API_KEY = 'api-key';
      const PROJECT_NUMBER = 'project-number';
      const LOCATION_ID = 'global';
      const CATALOG_ID = 'default_catalog';
      const VISITOR_ID = 'visitor-id';

      _gre.push(['apiKey', API_KEY]);
      _gre.push(['projectId', PROJECT_NUMBER]);
      _gre.push(['locationId', LOCATION_ID]);
      _gre.push(['catalogId', CATALOG_ID]);

      // --- LOAD THE RETAIL EVENT TRACKING SCRIPT ---
      (function () {
        if (document.querySelector('script[src="https://www.gstatic.com/retail/v2_event.js"]')) return;
        var gre = document.createElement('script');
        gre.type = 'text/javascript';
        gre.async = true;
        gre.src = 'https://www.gstatic.com/retail/v2_event.js';
        var s = document.getElementsByTagName('script')[0];
        s.parentNode.insertBefore(gre, s);
      })();

      // --- SEND HOME PAGE VIEW EVENT ON LOAD ---
      document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
        const homePageViewEvent = {
          "eventType": "home-page-view",
          "visitorId": VISITOR_ID,
          "eventTime": new Date().toISOString(),
          "uri": window.location.href,
          "referrerUri": document.referrer,
          "pageViewId": window.location.pathname,
          "userInfo": {
            "directUserRequest": true
          }
        };
        _gre.push(['logEvent', homePageViewEvent]);
      });

      // --- FUNCTION TO SEND ADD-TO-CART EVENT ---
      function sendAddToCartEvent(productId, quantity) {
        const addToCartEvent = {
          "eventType": "add-to-cart",
          "visitorId": VISITOR_ID,
          "eventTime": new Date().toISOString(),
          "uri": window.location.href,
          "userInfo": {
            "directUserRequest": true
          },
          "productDetails": [
            {
              "product": {
                "id": productId
              },
              "quantity": quantity
            }
          ]
        };

        if (typeof cloud_retail !== 'undefined' && cloud_retail.logEvent) {
          cloud_retail.logEvent([
            ['apiKey', API_KEY],
            ['projectId', PROJECT_NUMBER],
            ['locationId', LOCATION_ID],
            ['catalogId', CATALOG_ID],
            ['logEvent', addToCartEvent]
          ]);
        }
      }

      document.getElementById('addToCartBtn').addEventListener('click', function() {
        const mockProductId = 'item123';
        const mockQuantity = 1;
        sendAddToCartEvent(mockProductId, mockQuantity);
      });
    </script>
  </body>
</html>

הקלטת אירועים של משתמשים באמצעות השיטה userEvents.write

אתם יכולים להשתמש בשיטה userEvents.write כדי לשלוח אירועים של משתמשים ישירות אל ה-API מהשרת העורפי.

כדי לתעד אירועים של משתמשים, שולחים בקשת POST לשיטה userEvents.write ומספקים את גוף הבקשה המתאים.

curl

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/tmp/my-key.json
curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     --data "{
         'eventType': 'detail-page-view',
         'visitorId': 'visitor0',
         'eventTime': '2020-01-01T03:33:33.000001Z',
         'experimentIds': ['321'],
         'attributionToken': 'ABC',
         'attributes': {
            'example_text_attribute': {
              'text': ['text_1', 'text_2']
            },
            'example_number_attribute': {
               'numbers': [3.14, 42, 1.2345]
            }
         },
         'productDetails': [{
           'product': {
             'id': 'abc'
           }
          }],
         'userInfo': {
           'userId': 'abc',
           'ipAddress': '8.8.8.8',
           'userAgent': 'Mozilla/5.0',
           'directUserRequest': true
         },
         'uri': 'http://example',
         'referrerUri': 'http://example',
         'pageViewId': 'currentPageUri'
}" \
"https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/userEvents:write"

Java

public static UserEvent writeUserEvents(UserEvent eventToWrite)
    throws IOException, InterruptedException {
  UserEventServiceClient userEventsClient = getUserEventServiceClient();

  WriteUserEventRequest request = WriteUserEventRequest.newBuilder()
      .setParent(DEFAULT_CATALOG_NAME)
      .setUserEvent(eventToWrite)
      .build();

  UserEvent writtenUserEvent = userEventsClient.writeUserEvent(request);

  userEventsClient.shutdownNow();
  userEventsClient.awaitTermination(2, TimeUnit.SECONDS);

  return writtenUserEvent;
}

שליחת אירועי משתמשים בזמן אמת להמלצות מאפליקציות ל-Android או ל-iOS

אין בספריות המקור ספריות לקוח ספציפיות של Swift או Kotlin לחיבור ישיר מאפליקציות לנייד. עם זאת, מומלצות שתי גישות ארכיטקטוניות עיקריות לשליחת אירועי משתמשים בזמן אמת להמלצות:

  1. שרת proxy בעורף האתר (מומלץ): מגדירים נקודת קצה ביניים (כמו פונקציה של Google Cloud או שרת עורפי משלכם) כדי לקבל אירועים מהאפליקציה לנייד. לאחר מכן, כותבים אותם ל-AI Commerce Search API באמצעות השיטה userEvents.write. התהליך הזה מאפשר לשמור את פרטי הכניסה ל-API מחוץ למכשיר הנייד.

  2. תיוג בצד השרת (Google Tag Manager): משתמשים ב-Google Analytics 4 ‏ (GA4) באפליקציה לנייד כדי להזרים אירועים למאגר תגים של שרת של Google Tag Manager, שמעביר אותם אל AI Commerce Search API.

אם תבחרו בשיטת ה-proxy של ה-backend, האפליקציה לנייד תשלח נתונים לשרת שלכם. השרת שלכם ישתמש בקוד הבא כדי לשלוח את האירוע ל-AI Commerce Search.

תיעוד אירועים של משתמשים באמצעות Google Analytics 4

אפשר לתעד נתוני אירועים של משתמשים ב-Google Analytics 4 ב-AI Commerce Search.

בדיקת מקור הנתונים

חשוב לוודא שהפורמט של נתוני האירועים של המשתמשים שרוצים לייבא תקין.

טבלה של שדות Google Analytics 4 שבהם נעשה שימוש ב-AI Commerce Search, והשדות ב-AI Commerce Search שאליהם הם ממופים, זמינה במאמר שדות של אירועי משתמשים ב-Google Analytics 4.

כל הפרמטרים של אירועים ב-Google Analytics מפורטים במסמכי העזר בנושא אירועים ב-Google Analytics.

חשוב לוודא את הפרטים הבאים:

  1. אם אתם מייבאים אירועי רכישה, שחלק מהמודלים של AI Commerce Search דורשים, הדיווח על האירועים כולל קודי מטבע. אפשר לעיין בפרמטרים של האירוע purchase במסמכי התיעוד של Google Analytics.

  2. אם אתם מתכננים לייבא search אירועים, הדיווח על האירועים יכלול שאילתות חיפוש.

    יש תמיכה בייבוא של אירועי search, אבל אירועי search לא ממופים מ-Google Analytics 4 באותו אופן כמו סוגים אחרים של אירועים, כי Google Analytics 4 לא תומך באופן מובנה בסוג האירוע search של AI Commerce Search. במהלך הייבוא, search אירועים נוצרים מ-Google Analytics 4 על ידי שילוב מידע מview_item_list ומפרמטרים של אירועים search_term.

    אפשר לעיין בפרמטרים של האירוע search במסמכי התיעוד של Google Analytics.

תיעוד האירועים ב-Google Analytics 4

כדי לתעד אירוע משתמש, צריך לכלול בשיחה אל השיטה userEvents.collect נתוני JSON גולמיים של האירוע בקידוד URL.

לפרמטר prebuilt_rule, משתמשים בערך ga4_bq.

כדי שהדוגמה הבאה לשימוש בקריאה userEvents.collect תהיה קלה לקריאה, קודם מגדירים את GA4_EVENT כמשתנה שמכיל את נתוני ה-JSON הגולמיים של אירוע לדוגמה. הקריאה userEvents.collect בדוגמה מקודדת את נתוני האירוע בכתובת ה-URL באמצעות המשתנה GA4_EVENT.

  1. כדי להקל על קידוד כתובות URL בהמשך, אפשר להגדיר את GA4_EVENT כמשתנה שמכיל נתוני אירועים. בדוגמה הזו מוצג אירוע add-to-cart.

    GA4_EVENT='{
  "event_timestamp": 1622994083878241,
  "event_name": "add_to_cart",
  "user_pseudo_id": "352499268.1622993559",
  "items": [
    {
      "item_id": "11",
      "price": 29.99,
      "quantity": 3
    }
  ],
  "event_params": [
    {
      "key": "currency",
      "value": {
        "string_value": "CAD"
      }
    }
  ],
  "user_id": "Alice"
}'

  2. מבצעים קריאה מסוג userEvents.collect שכוללת את נתוני ה-JSON הגולמיים של אירוע משתמש, מקודדים בכתובת URL:

    curl \
-G \
--data-urlencode "raw_json=${GA4_EVENT}" \
-i \
"https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/userEvents:collect?key=EXAMPLEKEY1&prebuilt_rule=ga4_bq'"

תיעוד אירועי משתמשים באמצעות Google Tag Manager

‫Tag Manager מאפשר לנהל ולבדוק כמה תגים בלי לבצע הרבה שינויים בקוד בצד השרת באתר.

חלק מההחלטות שתקבלו במהלך ההגדרה תלויות בשאלה אם אתם משתמשים ב-Google Analytics וב-Google Analytics Ecommerce. אפשר להטמיע מסחר אלקטרוני ב-Google Analytics באמצעות Google Analytics 4 או מסחר אלקטרוני משופר. תג Cloud Retail תומך בשניהם.

לא נדרש שימוש ב-Google Analytics או במסחר אלקטרוני ב-Google Analytics. אם אתם לא משתמשים בהם, אתם יכולים להגדיר משתנה > מסחר אלקטרוני (לשימוש בסכימת המסחר האלקטרוני של GA4) או משתנה > Cloud Retail (לשימוש בסכימת AI Commerce Search) כשאתם יוצרים את תג Cloud Retail. אחרי שיוצרים את התג, מאכלסים באופן ידני את קוד שכבת הנתונים של האתר.

מסחר אלקטרוני ב-Google Analytics הוא הגדרה נוספת של Google Analytics שמעבירה ל-Google Analytics שמות מוצרים, מזהים, מחירים, פרטי עסקאות ונתונים מובנים אחרים של מסחר אלקטרוני. AI Commerce Search יכולה להשתמש באופן אוטומטי בשכבת הנתונים של המסחר האלקטרוני ב-Google Analytics, כך שאם כבר הגדרתם אותה, ההגדרה יכולה להיות קלה יותר. אם לא הגדרתם מסחר אלקטרוני ב-Google Analytics, אבל אתם רוצים להשתמש בו, תוכלו לקרוא פרטים נוספים והוראות הגדרה במדריך למפתחים של GA4.

כדי להגדיר תג Cloud Retail ב-Tag Manager לצורך תיעוד אירועים של משתמשים, צריך לבצע את התהליך הזה פעם אחת.

יצירת משתנה של מזהה מבקר

הערך visitorId משמש למעקב אחרי משתמשים. ‫visitorId הוא בדרך כלל מזהה סשן, והוא נדרש לכל האירועים. מגדירים משתנה שמגדיר את מזהי הסשנים כ-visitorId.

אם אתם משתמשים ב-Google Analytics, אתם יכולים להשתמש במזהה המבקר של Google Analytics. כדי להגדיר את זה, משתמשים בהליך הבא כדי לבטל את ערך מזהה המבקר בתג Cloud Retail. המיפוי הזה מתבצע מקובץ ה-Cookie מהדומיין הנוכחי ‎_ga למשתנה Tag Manager שנקרא ‎GA visitorId. אפשר לעשות את אותו הדבר לגבי כל קובץ Cookie של מזהה סשן, לא רק לגבי קובץ Cookie של Google Analytics.

ההליך הזה מבוסס על ההנחה שאתם משתמשים ב-Google Analytics. אם לא, אפשר להשתמש בקובץ Cookie או במשתנה אחר, או לאחזר את מזהה המבקר משכבת הנתונים cloud_retail.

כדי להגדיר את הערך של visitorID למשתנה בתג Cloud Retail:

  1. ב-Tag Manager, עוברים לכרטיסייה Variables (משתנים) ולוחצים על New (חדש) כדי ליצור משתנה חדש שמוגדר על ידי המשתמש.

  2. נותנים למשתנה שם בחלק העליון של תיבת הדו-שיח, למשל GA visitorId.

  3. מזינים את הגדרות המשתנה.

    אתם יכולים להשתמש ב-Client-ID או במזהה קובץ ה-Cookie כדי להגדיר את המקור של מזהי המבקרים. חשוב להשתמש תמיד במקור עקבי של מזהה מבקר כשמייבאים אירועים היסטוריים ואירועים בזמן אמת של משתמשים.

    מזהה לקוח

    ב-Google Analytics 4, המשתנה הזה ממופה לשדה user_pseudo_id בסכימת BigQuery Export של Google Analytics 4.

    1. מגדירים את סוג המשתנה לJavaScript בהתאמה אישית.

    2. מזינים את הסקריפט הבא בשדה Custom JavaScript ‏(JavaScript בהתאמה אישית).

      מחליפים את G-XXXXXX במזהה לצורכי מעקב של Google Analytics. כדי למצוא את המזהה לצורכי מעקב, אפשר להיעזר במאמר מה קרה למזהה לצורכי מעקב?.

      function() {
 var tracker = ga.getByName('G-XXXXXX');
 return tracker.get('clientID');
}

    3. לוחצים על שמירה כדי לשמור את המשתנה.

    1. בוחרים באפשרות קובץ Cookie של צד ראשון בתור סוג המשתנה.

    2. בשדה שם קובץ ה-Cookie מזינים ‎_ga.

    3. לוחצים על Format Value (עיצוב ערך), בוחרים באפשרות Convert undefined to.. (המרת ערך לא מוגדר ל..) ומזינים "" (מחרוזת ריקה).

    4. לוחצים על שמירה כדי לשמור את המשתנה.

      הפעולה הזו ממפה את קובץ ה-Cookie של הדומיין '_ga' למשתנה Tag Manager שנקרא 'GA visitorId'.

בשלב הבא, יוצרים תג Cloud Retail ב-Tag Manager. התג הזה ישתמש במשתנה של מזהה המבקר שיצרתם.

יצירת תג Google Tag Manager

מגדירים תג ב-Tag Manager כדי לשלוח מידע על אירועים שקשורים למשתמשים אל AI Commerce Search.

  1. נכנסים ל-Tag Manager ובוחרים את מאגר התגים של האתר.

  2. עוברים לכרטיסייה Tags (תגים) ולוחצים על New (חדש) כדי להוסיף תג חדש.

  3. בחלק העליון של החלונית, נותנים שם לתג (ה-placeholder הוא Untitled Variable), למשל AI Commerce Search.

  4. לוחצים על Tag Configuration (הגדרת התג) ובוחרים בתג Cloud Retail כדי לפתוח את חלונית הגדרת התג.

  5. מזינים את מפתח ה-API.

    משתמשים במפתח שיצרתם כשמגדירים את AI Commerce Search.

    מפתחות ה-API זמינים בדף APIs & Services > Credentials במסוף Google Cloud .

  6. מזינים את מספר הפרויקט של Google Cloud הפרויקט שבו מופעלת התכונה 'AI Commerce Search'.

    מספר הפרויקט זמין בלוח הבקרה של מסוף Google Cloud .

  7. בשדה מקור נתונים של אירועי משתמשים:

    • שכבת נתונים (מומלץ): בוחרים באפשרות הזו אם ההטמעה תהיה אחת מהאפשרויות הבאות:

      • הטמעתם מעקב אחר מסחר אלקטרוני ב-Google Analytics באמצעות Tag Manager. שימוש חוזר בשכבת הנתונים כמקור נתוני האירועים במקום לאכלס שכבת נתונים חדשה. אם יש סכימה של Google Analytics 4, המערכת משתמשת בה. אחרת, הוא מתבסס על מסחר אלקטרוני משופר ב-UA. מקור הנתונים הזה מאפשר לכם לתעד רק אירועים מסוג add-to-cart,‏ purchase-complete,‏ detail-page-view ו-search. אירועי search נרשמים באמצעות נתוני חשיפות במסחר אלקטרוני בשילוב עם שאילתות חיפוש (ראו יצירת משתנה של שאילתת חיפוש).

      • אתם משתמשים במסחר אלקטרוני ב-Google Analytics, ויש לכם אפשרות לאכלס באופן ידני את קוד שכבת הנתונים. מידע נוסף זמין במדריך למפתחים בנושא Tag Manager.

    • ‫Variable > Cloud Retail (משתנה > Cloud Retail): בוחרים באפשרות הזו כדי לאכלס משתנה ב-Tag Manager בשדות הנדרשים ל-AI Commerce Search. אפשר לבחור באפשרות הזו אם אתם לא משתמשים במסחר אלקטרוני ב-Google Analytics, או אם אין במסחר האלקטרוני ב-Google Analytics את הנתונים שדרושים ל-AI Commerce Search. אם אתם עוברים למקור הזה מהאפשרות הקודמת Data Layer > Cloud Retail, אתם צריכים גם ליצור Data Layer > Variable עם המפתח cloud_retail ולשייך אותו לאפשרות Variable > Cloud Retail.

    • ‫Variable > Ecommerce (משתנה > מסחר אלקטרוני): בוחרים באפשרות הזו אם אתם לא משתמשים במסחר אלקטרוני של Google Analytics בשכבת הנתונים, ולא יכולים לאכלס את קוד שכבת הנתונים באופן ידני, אבל עדיין רוצים להשתמש בסכימת המסחר האלקטרוני של Google Analytics. האפשרות הזו שימושית גם אם הטמעתם מסחר אלקטרוני ב-Google Analytics, אבל אתם רוצים להוסיף ערכים ל-dataLayer או לשנות את הערכים הקיימים. לאחר מכן תוכלו לאסוף את הערכים האלה למשתנה מותאם אישית בפורמט הסכימה של מסחר אלקטרוני ב-Google Analytics, שבו אפשר להשתמש בתג Cloud Retail.

      בשדה קריאת נתוני מסחר אלקטרוני ממשתנה של משתמש שמופיע, בוחרים משתנה. כך, חיפוש מבוסס-AI למסחר אלקטרוני יכול לקרוא נתונים על אירועי משתמשים במסחר אלקטרוני ב-Google Analytics ממשתנה מותאם אישית שאתם יוצרים.

      המשתנה צריך להיות בפורמט שמצוין במדריך למפתחים של GA4. כדי ליצור משתנה בפורמט הנכון, אפשר להשתמש בכלי ליצירת אובייקטים של מסחר אלקטרוני משופר, בתבנית של משתנה בהתאמה אישית מגלריית התבניות של קהילת Tag Manager. תבניות קהילתיות לא מתוחזקות על ידי Google. כדי להשתמש בתבנית הזו, אפשר לעיין במסמכי התיעוד ובמשאבים אחרים בדף הגלריה של כלי ליצירת אובייקטים של מסחר אלקטרוני משופר.

  8. לוחצים על הלחצן + החלפת ערך בהודעה של אירוע משתמש.

  9. בשדה Field Selector (בורר שדות), בוחרים באפשרות visitorId, ובשדה Field Value (ערך שדה), בוחרים במשתנה החדש של מזהה המבקר שיצרתם במאמר יצירת משתנה של מזהה מבקר.

  10. לוחצים על Save.

    תג Cloud Retail נוצר.

אפשרויות של מקורות נתונים מדור קודם

בעבר, האפשרויות שכבת נתונים > מסחר אלקטרוני ושכבת נתונים > Cloud Retail היו זמינות כמקורות נתונים. האפשרויות האלה מדור קודם לא זמינות בתגים חדשים. אם אתם מחליפים מקור נתונים בתג קיים, כדאי להציג אותו בתצוגה מקדימה באמצעות Tag Manager כדי לוודא שהוא תקין לפני ההטמעה. כשעוברים בין חשבונות:

  • אם השתמשתם באפשרות Data Layer > Ecommerce (שכבת נתונים > מסחר אלקטרוני), אתם יכולים לעבור אל Data Layer (שכבת נתונים). אם יש סכימה של Google Analytics 4, המערכת משתמשת בה. אחרת, הוא מתבסס על מסחר אלקטרוני משופר ב-UA.

  • אם השתמשתם באפשרות Data Layer > Cloud Retail (שכבת נתונים > Cloud Retail), צריך לעבור לאפשרות Variable > Cloud Retail (משתנה > Cloud Retail). יוצרים משתנה > שכבת נתונים עם מפתח cloud_retail ומשייכים אותו לאפשרות משתנה > Cloud Retail.

השלב הבא:

יצירת משתנה של שאילתת חיפוש

אם אתם משתמשים בחיפוש, אתם יכולים ליצור משתנה ב-Tag Manager לשאילתות חיפוש ולצרף אותו לתג Cloud Retail. כך, AI Commerce Search יכול לקבל שאילתות חיפוש מ-Analytics.

סוגי המשתנים שיוצרים תלויים במקור הנתונים של אירועי המשתמשים.

  • ‫Variable > Ecommerce (משתנה > מסחר אלקטרוני), או שכבת הנתונים עם סכימת המסחר האלקטרוני של Google Analytics: יוצרים משתנה של כתובת URL או של רכיב DOM ב-Tag Manager ומצרפים אותו לתג Cloud Retail. בנוסף, מפעילים את האפשרות לשימוש בנתוני חשיפות של מסחר אלקטרוני ב-Google Analytics כדי ליצור אירועי חיפוש.
  • ‫Variable > Cloud Retail (משתנה > Cloud Retail) או שכבת נתונים שאוכלסה באופן ידני: יוצרים משתנה של כתובת URL או של רכיב DOM ב-Tag Manager ומצרפים אותו לתג Cloud Retail. כדי לקבוע אם סוג אירוע המשתמש הוא search, צריך גם:
    • יוצרים משתנה מסוג קבוע לסוגי אירועי החיפוש ומצרפים אותו לתג.
    • מגדירים את סוג אירוע החיפוש בשכבת הנתונים או במשתנה Cloud Retail.

יצירה וצירוף של משתנה Tag Manager לשאילתות חיפוש

אם אתם משתמשים בחיפוש, אתם יכולים ליצור כתובת URL, רכיב DOM או משתנה JavaScript מותאם אישית שיאוכלס בשאילתות חיפוש שהוזנו באתר שלכם.

במקום לבצע את הפעולות שמתוארות כאן, אפשר להגדיר את שכבת הנתונים כך שתספק מידע על שאילתות חיפוש. עם זאת, אתם יכולים להשתמש במשתנים של Tag Manager אם אין לכם גישה לשכבת הנתונים, או אם אתם מעדיפים לא להגדיר את שכבת הנתונים.

אפשר ליצור משתנה מסוג כתובת URL, משתנה מסוג רכיב DOM או משתנה JavaScript (דף) בהתאמה אישית. הסוג של התג שתיצרו והאופן שבו תגדירו אותו תלויים בהטמעה באתר:

  • משתנה של כתובת URL מקבל שאילתות חיפוש מכתובות ה-URL של תוצאות החיפוש באתר שלכם. משתמשים במשתנה הזה אם האתר שלכם כולל את מחרוזת השאילתה בכתובת ה-URL של תוצאות החיפוש.
  • משתנה מסוג DOM element (רכיב DOM) מקבל את המידע על שאילתת החיפוש מ-Document Object Model‏ (DOM) של האתר. לא צריך לערוך את ה-DOM כדי להשתמש במשתנה הזה. עם זאת, כדי להגדיר את המשתנה הזה בצורה נכונה, צריך להיות לכם ידע ב-DOM.
  • משתנה Custom JavaScript מחזיר נתונים בפורמט של פונקציית JavaScript. האפשרות הזו שימושית אם יש לכם נתונים קיימים שאתם רוצים לעצב בפורמט של סכימת Cloud Retail או מסחר אלקטרוני.

קודם יוצרים משתנה Tag Manager מסוג URL, רכיב DOM או JavaScript בהתאמה אישית:

  1. ב-Tag Manager, עוברים לכרטיסייה Variables (משתנים) ולוחצים על New (חדש) כדי ליצור משתנה חדש שמוגדר על ידי המשתמש.

  2. נותנים שם למשתנה בחלק העליון של תיבת הדו-שיח, למשל search_variable.

  3. מזינים את הגדרות המשתנה:

    סוג כתובת URL

    1. מגדירים את סוג המשתנה לכתובת URL.

    2. מגדירים את Component Type (סוג הרכיב) לערך Query (שאילתה).

    3. אם מציינים מפתח שאילתה, צריך להגדיר אותו כמפתח שמופיע לפני שאילתת החיפוש בכתובת ה-URL.

      לדוגמה, אם כתובת ה-URL היא http://example.com/?q=shoes, מפתח השאילתה הוא q. בדוגמה הזו, ערך המשתנה יהיה shoes.

    סוג רכיב DOM

    1. מגדירים את סוג המשתנה כרכיב DOM.

    2. מגדירים את שיטת הבחירה ומזינים את מזהה הרכיב או את סלקטור הרכיב של שאילתת החיפוש.

      ההגדרה הזו תלויה בשאלה אם האתר משתמש במזהה רכיב או בסלקטור ב-CSS כדי לזהות את שאילתת החיפוש.

    3. אם מציינים מאפיין, צריך להגדיר אותו למאפיין שמכיל את מונח החיפוש.

      לדוגמה, אם שאילתת החיפוש ב-DOM היא <id="search" value="shoes">, המאפיין יהיה value. בדוגמה הזו, ערך המשתנה יוגדר כ-shoes.

    סוג JavaScript בהתאמה אישית

    1. מגדירים את סוג המשתנה לJavaScript בהתאמה אישית.

    2. מחליפים את המשתנים בקוד הבא ומדביקים אותו בחלונית Custom JavaScript (JavaScript מותאם אישית).

    3. בחלונית Custom JavaScript (JavaScript בהתאמה אישית), מוסיפים קוד JavaScript שמחזיר אירוע חיפוש ב-Retail Schema (סכימת קמעונאות).

      קוד לדוגמה הבא ממיר נתונים במשתנה Ecommerce Items קיים למערך productDetails שמשמש את סכימת AI Commerce Search ומחזיר אירוע מלא. כדי להשתמש בקוד הזה, צריך להחליף את Ecommerce Items, Search Query ו-Search Filter במשתנים בהטמעה של Tag Manager.

      function () {

  var retail;
  var items = [];

  for (var i = 0; i < {{Ecommerce Items}}.length; i++) {
    var item = {'product':
                {
                  'id': {{Ecommerce Items}}[i].item_id
                }
               };

    items.push(item);
  }

  retail = {
    'eventType': 'search',
    'searchQuery': '{{Search Query}}',
    'filter': '{{Search Filter}}',
    'productDetails': items
  }

  return retail;
}

  4. לוחצים על שמירה כדי לשמור את המשתנה.

בשלב הבא, מצרפים את המשתנה לתג Cloud Retail:

  1. בדף Tags (תגים) ב-Tag Manager, לוחצים על תג Cloud Retail כדי לערוך אותו.

  2. אם מקור נתוני אירועי המשתמשים של התג הוא משתנה > מסחר אלקטרוני או שאתם משתמשים בשכבת הנתונים עם סכימת המסחר האלקטרוני של Google Analytics, מסמנים את תיבת הסימון שימוש בחשיפות של מסחר אלקטרוני משופר כדי ליצור אירועי חיפוש.

    כך, AI Commerce Search יכול לקבוע אם סוג אירוע המשתמש הוא search על סמך נתוני החיפוש שהוא מקבל מהתג הזה.

  3. בקטע User Events Data (נתוני אירועי משתמשים), לוחצים על הלחצן + Overwrite a value on the UserEvent message (החלפת ערך בהודעה של אירוע משתמש).

  4. בוחרים באפשרות searchQuery מתוך Field Selector ומגדירים את משתנה שאילתת החיפוש כ-Field Value.

  5. שומרים את התג.

השלב הבא:

יצירה וצירוף של משתנה קבוע

אפשר להשתמש בהליך הזה אם בחרתם באפשרות משתנה > Cloud Retail או בשכבת נתונים שאוכלסה באופן ידני כמקור לאירועי משתמשים בתג Cloud Retail.

יצירת משתנה מסוג קבוע לאירועי חיפוש והגדרתו כביטול ברירת מחדל של אירוע משתמש בתג Cloud Retail מאפשרת ל-AI Commerce Search לקבוע אם סוג אירוע המשתמש הוא search.

במקום לבצע את הפעולות האלה, אפשר לציין את search סוג אירוע המשתמש באמצעות שכבת הנתונים או משתנה Cloud Retail שמשמש כמקור האירועים של התג. אם לא, מבצעים את השלבים הבאים כדי להגדיר את סוג האירוע.

קודם כול, יוצרים משתנה מסוג קבוע:

  1. ב-Tag Manager, עוברים לכרטיסייה Variables (משתנים) ולוחצים על New (חדש) כדי ליצור משתנה חדש שמוגדר על ידי המשתמש.

  2. נותנים שם למשתנה בחלק העליון של תיבת הדו-שיח, למשל search_constant.

  3. מגדירים את סוג המשתנה לקבוע.

  4. מזינים search בשדה ערך.

  5. לוחצים על שמירה כדי לשמור את המשתנה.

בשלב הבא, מצרפים את המשתנה לתג Cloud Retail:

  1. בדף Tags (תגים) ב-Tag Manager, לוחצים על תג Cloud Retail כדי לערוך אותו.

  2. בקטע User Events Data (נתוני אירועי משתמשים), לוחצים על הלחצן + Overwrite a value on the UserEvent message (החלפת ערך בהודעה של אירוע משתמש).

  3. בוחרים באפשרות eventType מתוך Field Selector ומגדירים את משתנה שאילתת החיפוש כ-Field Value.

  4. שומרים את התג.

בשלב הבא, יוצרים טריגרים של אירועים לתג.

יצירת טריגרים של אירועים לתג Tag Manager

יוצרים טריגרים לכל סוגי האירועים של המשתמשים שבהם ישתמשו מודלים של AI Commerce Search.

לתגים של Tag Manager צריכים להיות טריגרים שקובעים מתי התג יופעל באתר. הטריגרים מאזינים להתרחשות של אירועים (כמו צפייה של משתמש בדף הבית או הוספת פריט לעגלת הקניות) ומנחים את התג לשלוח את פרטי האירוע של המשתמש ל-AI Commerce Search.

‫Tag Manager מספק כמה טריגרים סטנדרטיים. לדוגמה, Window Loaded הוא טריגר לאירועי detail-page-view. פרטים על כל סוג מופיעים במאמר סוגי טריגרים במסמכי Tag Manager.

בדרך כלל מגדירים את התג כך שהוא יופעל כשמשתמש צופה בדף כלשהו שיש בו את האירועים שנדרשים ל-AI Commerce Search (למשל דף הבית, דפים עם פרטי מוצרים, דפי עגלת קניות או דף השלמת תשלום). במקרים כאלה, התג צריך לפעול אחרי שהדף נטען, כדי שקובצי ה-Cookie יהיו זמינים וכל המשתנים בשכבת הנתונים יאוכלסו. כדי לעשות את זה, מגדירים את הטריגרים כך שיופעלו ב-Window Loaded או ב-DOM Ready.

יכול להיות שתצטרכו להפעיל את התג כשמתבצעת פעולה ולא בזמן טעינת הדף (לדוגמה, אם משתמש מוסיף פריט לעגלת קניות ולא גורם לטעינה מחדש של הדף). במקרים כאלה, אפשר להגדיר שפעולת הקליק באתר תדחוף עדכונים לשכבת הנתונים ותקשר את הטריגר לפעולה הזו בו-זמנית.

לדוגמה, אם יצרתם טריגר לאירועים מסוג add-to-cart, תוכלו לבחור את סוג הטריגר קליק > רק קישורים ולהגדיר אותו כך שיופעל לפי מזהה הקליק (בדוגמה הזו, addtocart). לאחר מכן תגדירו את הקישור addtocart באתר כך שגם הוא יעדכן את שכבת הנתונים בערכים חדשים כשלוחצים עליו:

    <a id="addtocart" href="javascript:void(0);"
          onclick="dataLayer.push({
                    'cloud_retail': {
                    'eventType': 'add-to-cart',
                    'visitorId': '456',
                    'cartId': 'mobile',
                    'productDetails': [{
                    'product': {
                    'id': '54321'
                    },
                    'quantity': 1
                    }]}});">Add to Cart</a>

עבור חלק מאירועי המשתמשים, צריך ליצור טריגר בהתאמה אישית. בדרך כלל, יוצרים טריגר מותאם אישית ב-Tag Manager באמצעות השם של אירוע המשתמש. אם אין לכם אפשרות לשנות את קוד ה-frontend, אתם יכולים ליצור טריגר מותאם אישית באמצעות פקודות מאקרו של JavaScript. מידע נוסף על טריגרים מותאמים אישית זמין במאמר בנושא טריגר של אירוע מותאם אישית.

כדי ליצור טריגרים ב-Tag Manager, פועלים לפי השלבים הבאים:

יצירת טריגרים חדשים לתג Tag Manager

אם אתם לא משתמשים בתכונת המסחר האלקטרוני של Google Analytics, צרו טריגרים חדשים של אירועים לכל אירועי המשתמש שהמודלים של AI Commerce Search צריכים. לאחר מכן, מקשרים את הטריגרים החדשים לתג Cloud Retail שיצרתם ב-Tag Manager.

לפני שמתחילים לבצע את השלבים הבאים, צריך לוודא שיצרתם תג Cloud Retail ב-Tag Manager. רוצים לדעת איך יוצרים תג Tag Manager?

קודם יוצרים את הטריגרים. חוזרים על התהליך הזה לכל אירועי המשתמשים שנדרשים למודלים של AI Commerce Search:

  1. בדף Triggers (טריגרים) ב-Tag Manager, לוחצים על New > Trigger Configuration (חדש > הגדרת הטריגר).

  2. בוחרים את סוג הטריגר שרלוונטי לאירוע המשתמש שרוצים ליצור לו טריגר.

  3. שומרים את הטריגר.

לאחר מכן, מקשרים את הטריגרים החדשים לתג Cloud Retail. זהו תהליך חד-פעמי:

  1. בדף Tags (תגים) ב-Tag Manager, לוחצים על תג Cloud Retail כדי לערוך אותו.

  2. לוחצים על Triggering (טריגרים), בוחרים את הטריגרים החדשים ולוחצים על Add (הוספה).

  3. שומרים את התג.

לאחר מכן, צריך לצפות בתג בתצוגה מקדימה ולהגדיר מעקב אחרי שגיאות ברישום אירועים ובעיות אחרות כדי לוודא שהנתונים ממשיכים להתקבל בהצלחה.

אם אתם משתמשים בcloud_retail שכבת נתונים כמקור אירועי המשתמשים, הקפידו גם להגדיר את שכבת הנתונים.

שימוש חוזר בטריגרים של מסחר אלקטרוני ב-Google Analytics

אם הטמעתם מסחר אלקטרוני ב-Google Analytics באמצעות Tag Manager, תוכלו לעשות שימוש חוזר בטריגרים של אירועים מהמסחר האלקטרוני ב-Google Analytics לצורך AI Commerce Search.

מקור הנתונים הזה מאפשר לכם לתעד רק אירועים מסוג add-to-cart,‏ purchase-complete,‏ detail-page-view ו-search. אירועי search נרשמים באמצעות נתוני חשיפות במסחר אלקטרוני בשילוב עם שאילתות חיפוש (ראו יצירת משתנה של שאילתת חיפוש).

בטבלה הבאה אפשר לראות איך אירועי מסחר אלקטרוני ואירועים מתקדמים של מסחר אלקטרוני ב-Google Analytics ממופים לאירועים של AI Commerce Search.

‫Google Analytics 4 מסחר אלקטרוני משופר AI Commerce Search
add_to_cart add add-to-cart
purchase purchase purchase-complete
view_item detail detail-page-view
view_item_list או view_search_results impressions ‫search (אם משולב עם השדה searchQuery)

לפני שמתחילים בשלבים האלה, חשוב לוודא שקודם:

  • מגדירים ב-Tag Manager תג מסוג Google Analytics (GA4) Event ומפעילים בו את התכונות 'מסחר אלקטרוני משופר' או GA4. פרטים נוספים זמינים בתיעוד של Tag Manager ובמדריך למפתחים של GA4.
  • הגדרתם את התג 'מסחר אלקטרוני משופר' או GA4 ב-Tag Manager להפעלה באירועי המשתמשים שאתם מתכננים לתעד לצורך AI Commerce Search.
  • יצרתם תג Cloud Retail ב-Tag Manager, עם Data Layer (שכבת נתונים) או Variable > Ecommerce (משתנה > מסחר אלקטרוני) כמקור נתוני אירועי המשתמשים (ראו יצירת תג Tag Manager).

כדי לעשות שימוש חוזר בטריגרים של מסחר אלקטרוני ב-Google Analytics:

  1. בדף Tags ב-Tag Manager, מקלידים Google Analytics (GA4) Event כדי לערוך את תג המסחר האלקטרוני של Google Analytics.

  2. בקטע הגדרות מתקדמות > הגדרת רצף תגים, בוחרים באפשרות הפעלת תג אחרי הפעלת התג [שם התג של מסחר אלקטרוני משופר או של GA4].

  3. בוחרים את תג Cloud Retail בתור תג הניקוי.

    בוחרים באפשרות Don't fire <Cloud Retail tag name> if <Enhanced Ecommerce or GA4 tag name> fails or is paused (אל תפעיל את התג [שם התג של Cloud Retail] אם התג [שם התג של מסחר אלקטרוני משופר או GA4] נכשל או מושהה).

  4. שומרים את התג.

לאחר מכן, צריך לצפות בתג בתצוגה מקדימה ולהגדיר מעקב אחרי שגיאות ברישום אירועים ובעיות אחרות כדי לוודא שהנתונים ממשיכים להתקבל בהצלחה.

אם אתם משתמשים בcloud_retail שכבת נתונים כמקור אירועי המשתמשים, הקפידו גם להגדיר את שכבת הנתונים.

שימוש בשכבת הנתונים cloud_retail עם Tag Manager

אם יצרתם את תג Cloud Retail ב-Tag Manager כדי להשתמש בcloud_retail שכבת הנתונים כמקור לאירועי משתמשים, צריך להגדיר את המשתנה dataLayer ב-HTML של המקור, כמו שמתואר במדריך למפתחים של Tag Manager.

מידע על שכבת הנתונים

רוב התגים של Tag Manager דורשים נתונים שמשתנים בהתאם למשתמש או לדף (כמו מזהי משתמשים או מזהי מוצרים). במקרה של תג Cloud Retail, הנתונים האלה צריכים להיות חשופים בצורה מובנית באמצעות שכבת נתונים, כדי ש-Tag Manager יוכל להשתמש בהם.

שכבת הנתונים היא אובייקט JavaScript שבדרך כלל מוסיפים לדף באמצעות קוד בצד השרת, או בחלק הקדמי של האתר באמצעות HTML או תבנית. אם דף מוגדר עם שכבת הנתונים, הוא יכיל קוד כמו זה שמופיע בהמשך:

  dataLayer = dataLayer || [];
  dataLayer.push({
    'cloud_retail': {
      'eventType': 'home-page-view',
      'visitorId': 'visitor_a',
      'userInfo': {
        'userId': '789'
      },
    }
  });

הקוד הזה יוצר אובייקט dataLayer ומקצה לו את המבנה cloud_retail כרכיב במערך.

שדות חובה בשכבת הנתונים cloud_retail

במאמר מידע על אירועים שקשורים למשתמשים מפורטים כל השדות הנדרשים ודוגמאות לסוגי אירועים שצריך להעביר לשכבת הנתונים cloud_retail.

בקוד או בתבניות בצד השרת צריכים להיות תגי סקריפט נכונים בכל דף שרוצים לשלוח ממנו אירועים. אחרי שאובייקט dataLayer מאוכלס בצורה נכונה בכל דף, אפשר לבדוק את תג Cloud Retail.

חלק מהשדות, כמו visitorId, נדרשים להודעה UserEvent, אבל יכול להיות שהם לא יהיו זמינים כשמאכלסים את שכבת הנתונים. לדוגמה, יכול להיות שהערך visitorId נגזר מקובץ ה-Cookie של המשתמש, או שהערך experimentIds נגזר ממסגרת הניסויים A/B. במקרה כזה, צריך להשתמש במשתנה כדי להחליף את השדה בתג Tag Manager.

אפשר להחליף את הערכים בשדות הבאים:

  • visitorId
  • userInfo.userId
  • attributionToken
  • experimentIds

במאמר הגדרת השדה visitorID ב-Tag Manager מוסבר איך לשכתב שדה UserEvent ב-Tag Manager. במאמר הזה מוסבר גם איך לשכתב את ערך השדה visitorId באמצעות משתנה שהמשתמש מגדיר.

בדוגמה הבאה מוצגת שכבת הנתונים שצריך לכלול בדף עבור detail-page-view UserEvent באמצעות Tag Manager:

    dataLayer = dataLayer || [];
    dataLayer.push({
      'cloud_retail': {
        'eventType' : 'detail-page-view',
        'visitorId': 'visitor_a',
        'userInfo': {
            // The user and visitor ID fields can typically be
            // be populated from a client-side JavaScript
            // variable such as a cookie. If you set the user
            // and/or visitor ID values from the server,
            // populate the userID.
            'userId': 'user_a'
        },
        // In most cases, the experiment ID field is populated from a
        // client side JavaScript variable as defined by the experiment
        // manager.
        // If you set the experiment ID value from the server,
        // populate the experimentIds field here.
        'productDetails': [
              {
                'product': {'id': '123'}
              }
        ],
      // You can use the 'cloud_retail' data layer element along with other
      // data layer elements.
      'ecommerce': {
        ...
      },
    }];

תצוגה מקדימה של תג Tag Manager

מצב התצוגה המקדימה ב-Tag Manager מאפשר לבדוק תגים חדשים לפני שמפרסמים אותם באתר פעיל.

מידע נוסף על מצב התצוגה המקדימה זמין במאמר בנושא מצב התצוגה המקדימה במסמכי העזרה של Tag Manager.

כדי לוודא שהתג מופעל בצורה תקינה, פועלים לפי השלבים הבאים.

  1. בדף הסקירה הכללית של Tag Manager, לוחצים על תצוגה מקדימה.

    מצב התצוגה המקדימה של Tag Manager נפתח בכרטיסייה חדשה בדפדפן.

  2. מזינים את פרטי האתר ולוחצים על התחלה כדי להפעיל את Tag Assistant.

    בכרטיסייה הנוכחית בדפדפן, Tag Assistant יופעל והאתר ייפתח בכרטיסייה חדשה.

  3. באתר שלכם, עוברים לדף שבו אמור להיות מופעל תג Cloud Retail.

  4. מוודאים שהתג Cloud Retail מופיע בכרטיסייה Tags (תגים) בקטע Tags Fired (תגים שהופעלו) ב-Tag Assistant.

  5. ב-Tag Assistant, עוברים לכרטיסייה Data Layer (שכבת נתונים) ומוודאים שמוצגים הערכים הנכונים מ-cloud_retail או משכבת הנתונים של המסחר האלקטרוני.

בדיקה אם יש שגיאות בתג

אם חלק מהשדות שגויים או חסרים בתצוגה המקדימה של התג, בדרך כלל התג מחזיר גם שגיאה, אלא אם הוא לא מופעל בכלל.

אפשר לבדוק אם יש שגיאות בדף Monitoring במסוף AI Commerce Search ב-Gemini Enterprise for Customer Experience. בדף הזה מתועדות רוב השגיאות, למעט שגיאות תחביר, שבדרך כלל מופיעות רק בתוצאות הבקשה.

אפשר להיעזר בשלבים הבאים כדי להשתמש בכלי פיתוח ל-Chrome כדי לבדוק אם נוצרו שגיאות, כולל שגיאות תחביר.

  1. מפעילים את מצב התצוגה המקדימה ב-Tag Manager באתר בדפדפן Chrome ונכנסים לדף שבו אמור להיות מופעל תג Cloud Retail.

  2. במצב תצוגה מקדימה, פותחים את כלי הפיתוח ולוחצים על הכרטיסייה רשת.

  3. צריך לטעון מחדש את הדף.

  4. בכלי הפיתוח, מחפשים את userEvent.

    בכרטיסייה Network מוצג האירוע userEvent:collect וקוד הסטטוס שלו.

    • התשובה 200 מציינת שהתג במצב טוב.
    • תשובות אחרות, כמו שגיאה 400 והדגשת האירוע באדום, מציינות שצריך לבצע ניפוי באגים.

  5. לוחצים פעמיים על שם האירוע כדי להריץ את הבקשה ולהציג תגובה מלאה עם מידע נוסף על השגיאה.

    לדוגמה, יכול להיות שתופיע שגיאה 400 עם ההודעה 'visitorId' is required, and cannot be empty', שמעידה על כך שהפרמטר visitorId לא הוגדר כמו שצריך.

  6. אם לא מופעלת userEvent, בודקים בכרטיסייה Console בכלי הפיתוח אם יש שגיאות תחביר בשכבת הנתונים.

תיעוד אירועי משתמשים באמצעות תיוג בצד השרת

תיוג בצד השרת מאפשר לכם לפרוס מאגר תגים יחיד בצד השרת עם הרבה לקוחות במורד הזרם. כך נוצר מקור אמת יחיד בצד הלקוח, עם הרבה צרכנים בצד השרת. הארכיטקטורה הזו מעבירה את העומס מהאינטרנט לשרת, ולכן היא מתאימה למשתמשים שרוצים למקסם את הביצועים של האתרים שלהם.

יתרון נוסף של תיוג בצד השרת הוא שתג יחיד בצד השרת יכול לתמוך גם בהרבה לקוחות במעלה הזרם – לדוגמה, גם באינטרנט וגם בנייד. איך מגדירים תיוג בצד השרת

ל-AI Commerce Search יש תג משלו בצד השרת, ששייך לגרסה הקודמת.

תג Cloud Retail בצד השרת דורש ומקבל פרמטרים דומים לאלה של תג Cloud Retail לאתר, כמו:

  • מספר הפרויקט
  • מפתח API (לאימות)
  • שינויים בשדות עיקריים כמו visitorId ו-searchQuery

ההבדל העיקרי בין גרסת השרת לגרסת האינטרנט של תג Cloud Retail הוא שאי אפשר להגדיר את מקור הנתונים. מקור הנתונים של תגי השרת הוא זרם נתונים שנשלח מ-Google Tag בסכימה של GA4.

הגדרת התג Cloud Retail

צפייה באירועים שתועדו

אפשר לראות את מדדי שילוב האירועים בכרטיסייה Events (אירועים) במסוף AI Commerce Search ב-Gemini Enterprise for Customer Experience בדף Data (נתונים). בדף הזה מוצגים כל האירועים שנכתבו או יובאו בשנה האחרונה. יכולות לעבור עד 24 שעות מרגע שהנתונים נקלטים בהצלחה ועד שהמדדים יופיעו.

מעבר לדף Data

המאמרים הבאים