검색 및 탐색

이 문서에서는 각 기능을 효과적으로 구성하고 최대한 활용하는 방법을 알아보기 위해 Vertex AI Search for commerce 내의 검색 기능과 탐색 기능의 차이점을 명확히 설명합니다.

핵심 차이점 이해하기

검색과 탐색은 고객이 제품을 찾는 데 도움이 되지만, 사용자 여정이 다르므로 별도의 구성이 필요합니다.

사용자 의도에 따라 쇼핑객이 빨간색 러닝화와 같은 특정 쿼리를 입력합니다. Vertex AI Search for Commerce는 이 검색어를 분석하여 사용자의 요구사항을 파악하고 수익에 최적화된 관련 제품을 반환합니다.

간단히 말해 검색의 경우 커머스용 Vertex AI Search는 제품의 관련성과 순위 (수익 최적화)를 담당합니다.

찾아보기

사전 정의된 카테고리를 기반으로 하며, 쇼핑객이 브랜드, 카테고리, 프로모션과 같은 속성으로 정리된 제품 등록정보를 탐색합니다(예: 남성 의류 카테고리의 셔츠). 이러한 카테고리를 정의하고 제품을 표시합니다.

필터를 통해 나열된 제품의 관련성은 사용자가 책임지고, 상거래를 위한 Vertex AI Search는 순위(수익 최적화)를 책임집니다.

검색 및 탐색 구성

상거래를 위한 Vertex AI Search의 장점은 검색 및 탐색 요청을 위한 통합 API에 있습니다.

검색 구성

검색 사용자 이벤트에는 사용자 이벤트의 기타 표준 필수 필드 (eventType = "search")와 함께 다음 필드가 있어야 합니다.

  • 텍스트 쿼리: 검색 요청의 핵심입니다. 사용자의 검색 의도를 파악합니다.
  • 필터 (선택사항): 사용자가 브랜드, 가격대, 색상과 같은 패싯을 적용하여 검색 결과를 세부적으로 조정할 수 있습니다.

  • 순위 지정 및 맞춤설정: 커머스용 Vertex AI Search는 관련성과 잠재적 수익을 기반으로 검색 결과의 순위를 자동으로 최적화합니다. 맞춤설정은 개별 사용자 행동을 기반으로 결과를 더욱 맞춤설정합니다.

    # 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)

텍스트 쿼리 검색, 탐색 검색, 페이지로 나누기, 최적화, 맞춤형 결과 등 검색을 사용한 기본 쿼리는 검색 결과 가져오기를 참고하세요.

탐색 구성

탐색 사용자 이벤트에는 다음 필드와 사용자 이벤트의 기타 표준 필수 필드 (탐색 이벤트의 경우 eventType = "search")가 있어야 합니다.

  • 페이지 카테고리: 제품이 표시되는 카테고리 또는 배너를 나타냅니다.
  • 필수 필터: 탐색 결과에 포함될 제품의 기준을 정의합니다. 이렇게 하면 카테고리에 관련 제품만 표시됩니다.

  • 패싯 선택을 사용한 추가 필터 (선택사항): 사용자가 카테고리 내에서 제품을 추가로 필터링할 수 있습니다.

    # 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)

특정 사용자 및 사용자 이벤트에 대해 제품 추천을 요청하는 방법은 추천 받기를 참고하세요.