Buscar y navegar

El objetivo de este documento es aclarar las diferencias entre las funciones de búsqueda y navegación de Vertex AI Search for commerce para descubrir cómo configurar cada una de ellas de forma eficaz y sacarles el máximo partido.

Entender las diferencias principales

Aunque la búsqueda y la navegación ayudan a los clientes a encontrar productos, se adaptan a diferentes recorridos de usuario y requieren configuraciones distintas.

Buscar

Se basa en la intención del usuario, que introduce una consulta específica, como zapatillas de correr rojas. Vertex AI Search for commerce analiza esta consulta para comprender las necesidades del usuario y devuelve productos relevantes optimizados para generar ingresos.

En resumen, en el caso de la búsqueda, Vertex AI Search para el sector del comercio se encarga de la relevancia de los productos y de su clasificación (optimizada para los ingresos).

Explorar

Se basa en categorías predefinidas, en las que los compradores se desplazan por las fichas de producto organizadas por atributos como la marca, la categoría o las promociones. Por ejemplo, Camisas en la categoría Ropa de hombre. Usted define estas categorías y muestra los productos en ellas.

Usted es responsable de la relevancia de los productos que se muestran (a través de filtros) y Vertex AI Search para el sector del comercio es responsable de su posicionamiento (optimizado para los ingresos).

Configurar la búsqueda y la navegación

La ventaja de Vertex AI Search for commerce es que tiene una API unificada para las solicitudes de búsqueda y de navegación.

Configurar la búsqueda

Los eventos de usuario de búsqueda deben tener estos campos, junto con otros campos obligatorios estándar para los eventos de usuario (eventType = "search"):

• Consulta de texto: es el elemento principal de una solicitud de búsqueda. Capta la intención de búsqueda del usuario.
• Filtros (opcional): permite a los usuarios acotar los resultados de búsqueda aplicando facetas como la marca, el intervalo de precios o el color.

• Clasificación y personalización: Vertex AI Search para el sector del comercio optimiza automáticamente la clasificación de los resultados de búsqueda en función de la relevancia y los ingresos potenciales. La personalización adapta aún más los resultados en función del comportamiento de cada usuario.

  # Construct the search request
  search_request = {
    "query": "red running shoes", # User's search query
    "filter": "brand:ANY('Nike')", # Optional filter
    "page_size": 10 # Number of results per page
  }
  
  # Send the request to the VAIS:Commerce API
  search_response = client.search(search_request)
  
  # Process the search results
  for product in search_response.results:
    print(product.title, product.price)

Para hacer consultas básicas con la búsqueda, incluidas las búsquedas de consultas de texto, las búsquedas de navegación, la paginación, la optimización y los resultados personalizados, consulta el artículo Obtener resultados de búsqueda.

Configurar la navegación

Los eventos de usuario de navegación deben tener estos campos, junto con otros campos obligatorios estándar para los eventos de usuario (eventType = "search" para los eventos de navegación también):

• Categoría de la página: representa la categoría o el banner en el que aparecen los productos.
• Filtro obligatorio: define los criterios que deben cumplir los productos para incluirse en los resultados de navegación. De esta forma, solo aparecerán los productos pertinentes en la categoría.

• Filtro adicional mediante la selección de facetas (opcional): permite a los usuarios filtrar aún más los productos de la categoría.

  # Construct the browse request
  browse_request = {
    "page_category": "Men's > Clothing > Shirts", # Browse category
    "filter": "category:ANY('Shirts') AND gender: ANY('Male')", # Compulsory filter
    "page_size": 10 # Number of results per page
  }
  
  # Send the request to the VAIS:Commerce API
  browse_response = client.search(browse_request)
  
  # Process the browse results
  for product in browse_response.results:
    print(product.title, product.price)

Consulta el artículo Obtener recomendaciones para saber cómo solicitar recomendaciones de productos para un usuario y un evento de usuario específicos.