e コマース アプリケーションに Agent Platform Search for Commerce を実装できます。
レコメンデーションまたは検索を使用する場合、ユーザー イベントとカタログデータを取り込み、サイトで予測や検索結果を提供します。
レコメンデーションと検索の両方で同じデータが使用されるため、両方を使用する場合でも、同じデータを 2 回取り込む必要はありません。
統合にかかる平均的な時間は数週間程度です。検索の場合、実際の期間は取り込むデータの品質と量に大きく依存します。
コマース統合の概要
4 つのフェーズで移行する
検索エンジンの移行は、4 つのフェーズで構成される体系的なアプローチです。移行のあらゆる側面に対処することで、リスクを最小限に抑え、投資を最大限に活用できます。
マーチャンダイジング チームと販売者の期待値を管理するには、次のことを行います。
- マーチャント チームに情報を伝える: 今後の変更点と、AI ファーストのアプローチに移行する理由を積極的に伝えます。
- 新しいパラダイムについてチームに説明する: システムはユーザーの行動とインテントの検出に基づいており、これにより商品のランキングがよりパーソナライズされることを説明します。検索結果は異なります。
- ビジネスルールの明確なガイドラインを設定する: ビジネスルールは、契約上の義務や明確な収益促進戦略など、データに裏付けられた特定のビジネス上の理由でのみ適用できることを強調します。目標は、AI に仕事をさせることです。
- 新しいルールで A/B テストを実施する: 移行後に新しいルールが提案された場合、その有効性を検証する最もデータドリブンな方法は、別の A/B テストを実施することです。1 つのグループにはルールを適用し、もう 1 つのグループにはルールを適用しません。ルールを本番環境に昇格させるかどうかは、データに基づいて決定します。
この 4 フェーズのアプローチに沿って慎重に進めることで、現在の検索システムの複雑さと実行速度に応じて、約 2 ～ 3 か月で A/B テストへの移行を完了できます。この手法は、多くのお客様の導入で設計され、実証されています。
オンボーディングのベスト プラクティス
Agent Platform Search for Commerce にオンボーディングする場合、検索結果の品質とパフォーマンスの主な要因は取り込まれたデータです。Agent Platform Search for Commerce のパフォーマンス（関連性、ランキング、収益の最適化）は、カタログ、商品情報、ユーザー イベントなど、アップロードされたデータに非常に影響を受けます。
Agent Platform Search for Commerce には、データまたはデータスキーマの問題や潜在的な欠陥にフラグが設定されるように、複数のダッシュボードとデータ品質チェックが用意されています。データの欠陥が見過ごされた場合、モデルは正確にトレーニングされず、最初の A/B テストで期待される結果が得られません。その根本原因は、Agent Platform Search for Commerce 自体ではなく、カタログデータまたはユーザーデータであることがほとんどです。
次のリンクをクリックすると、Agent Platform Search for Commerce の各コンポーネントを統合するためのベスト プラクティスのセクションに移動します。
利用規約
プロダクトの使用は、Google Cloud の利用規約または関連する オフライン バリエーションに準拠しています。Google Cloud のプライバシーに関するお知らせ では、Agent Platform Search for Commerce が やその他の Google Cloud サービスの使用に関連する個人情報を収集して処理する方法について説明しています。 Google Cloud
品質保証のため、顧客データを含むログの検索クエリと検索結果の小規模なサンプルセットが、検索のサードパーティ復処理者として公開されているサードパーティのベンダーに、人間による評価のために送信されます。公的に収集されたデータセットである Google 検索ログからの検索クエリと検索結果を使用した追加のテストは、品質保証のために、人間による評価を目的としてさまざまなサードパーティ ベンダーに送信されます。Google 検索のログは顧客データとして分類されません。