Google Merchant Center の商品テーブル スキーマ | BigQuery | Google Cloud Documentation
フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 Google Merchant Center の商品テーブル スキーマ 概要 Google Merchant Center レポートデータが BigQuery に転送されるときに、商品と商品問題データの形式は基本的に Content API の Products リソースと Productstatuses リソースの関連フィールドの形式に対応します。 個々の販売者 ID を使用している場合、データは Products_MERCHANT_ID という名前のデーブルに書き込まれます。MCA アカウントを使用している場合は Products_AGGREGATOR_ID にデータが書き込まれます。 スキーマ Products_ テーブルのスキーマは次のとおりです。 列 BigQuery のデータ
小売データから販売予測を生成する | Vertex AI Search for retail | Google Cloud
このページでは、BigQuery にエクスポートされた小売データに基づいて、Vertex AI から予測を取得するためのガイダンスを示します。小売商品とユーザー イベントのデータを Vertex AI で使用可能な形式に変換するための SQL コードブロックがいくつも用意されています。これらのコードブロックの説明に続いて、Vertex AI コンソールでデータセットを作成し、モデルをトレーニングして、予測を生成する手順を示します。 始める前に 小売データを使用して販売予測を生成する前に、次のことを行う必要があります。 小売業向け Vertex AI Search を使用して小売データをアップロードします。詳細については、次の情報をご覧ください。 カタログ情報をインポートする リアルタイムのユーザー イベントを記録する 過去のユーザー イベントをインポートする 小売業向け Vertex AI
カタログと商品について | Vertex AI Search for retail | Google Cloud
このページでは、カタログ情報の作成とカタログ データの入力に関するベスト プラクティスについて説明します。 概要 カタログは、商品オブジェクトのコレクションです。 Vertex AI Search for Commerce にインポートするカタログデータは、結果として得られるモデルの品質に直接影響するため、検索とレコメンデーション結果の品質に影響します。一般に、提供できる正確で特定のカタログ情報が多いほど、モデルの品質が高くなります。 カタログを最新の状態に保つ必要があります。カタログの変更は必要に応じて何度でもアップロードできます。変更頻度が高いカタログの場合は、毎日アップロードするのが理想的です。既存の商品アイテムをアップロード（パッチ適用）できます。この場合、変更されたフィールドのみが更新されます。カタログ情報のアップロードは無料です。詳細については、カタログを最新の状態に保つをご覧
ユーザー イベントについて | Vertex AI Search for retail | Google Cloud
このページでは、ユーザー イベントタイプの見込みのリストを含むユーザー イベント オブジェクトについて説明し、すべてのユーザー イベントタイプのサンプルデータを提供します。 Vertex AI Search for Commerce は、リアルタイムのユーザー イベントを使用してレコメンデーションと検索結果を生成します。データをアップロードすると、推奨事項と検索の両方でそのデータを使用できるため、両方のサービスを使用する場合に、同じイベントを 2 回アップロードする必要はありません。 ユーザー イベントを構成して実装します。 ユーザー イベントのタイプの詳細を確認する。 詳しくは、アトリビューション トークンをご覧ください。 検索アトリビューションの仕組み ユーザー イベントタイプ ユーザーが販売店サイトを閲覧する際に記録できるユーザー イベントには、次のようないくつかの種類があります。
ZOZO推薦基盤チームの2023年の振り返りと現状 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 株式会社ZOZO 推薦基盤チームリーダーの @f6wbl6 です。この記事は「ZOZO Advent Calendar 2023」のカレンダー7の最終回（25日目）です。 この記事では、ZOZOの推薦基盤チームで私とチームメンバーがこの一年、サービス面・組織面で取り組んできたものをいくつか取り上げたいと思います。なおこの記事のタイトルと冒頭の文章は弊社 CTO 兼執行役員の @sonots が書いた以下の記事のオマージュです。 2023年以前の取り組み まず前提として、推薦基盤チームではこれまでにどのような施策を実施してきたのかを簡単に
Google Tag Manager から Cloud Retail にユーザーイベントをリアルタイムに送信するための手引き
本記事は Google Cloud Japan Advent Calendar 2022 の 通常版 の6日目の記事です。最近とにかくよく触っている、Recommendations AI および Retail Search に関する記事を投稿したいと思います！ Cloud Retail とは Google Cloud では小売向けの主に EC サイトに導入できるサービスを提供しています。これらを総称し Cloud Retail と呼んでいます。 Recommendations AI - 商品のレコメンドサービス Retail Search - 商品検索サービス 商品データとユーザーイベントデータを API や BigQuery 経由でインポートするだけでフルマネージドなレコメンド・検索サービスが利用できます。API を呼び出すだけで結果が得られるので、既に構築済みの EC サイトにも組み込
Vertex AI Search for Commerce を実装する | Vertex AI Search for retail | Google Cloud
e コマース アプリケーションに Vertex AI 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。 レコメンデーション モデルを使用する場合、モデルタイプと最適化の目標に応じて、ユーザー イベントデータの要件に追加の要件が表示されます。これらの要件は、Vertex AI Search for commerce が高品質の結果を生成するのに役立ちます。 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。 コマース統合を始める 実装の手順 追加の Google ツール
リアルタイムのユーザー イベントを記録する | Vertex AI Search for retail | Google Cloud
このページでは、リアルタイムのユーザー イベントを記録する方法について説明します。Vertex AI Search for Commerce は、リアルタイムのユーザー イベントを使用してレコメンデーションと検索結果を生成します。有効な商品情報を使用してできるだけ多くの種類のユーザー イベントを記録することで、結果の品質が向上します。 このページの記録手順は、レコメンデーションと検索の両方に適用されます。データをいったん記録すると、両方のサービスでこれらのイベントを使用できるようになります。そのため、両方のサービスを使用する場合、同じデータを 2 回アップロードする必要はありません。 始める前に ユーザー イベントを記録する前に、次のことが必要です。 作成された、認証が設定された Google Cloud プロジェクト。 API を使用して直接書き込む場合は、有効な API キー（Java
小売業向け Vertex AI Search の特長と機能 | Vertex AI Search for retail | Google Cloud
小売業向け Vertex AI Search プロダクトでは、レコメンデーション機能と検索およびブラウジング機能の両方を使用できます。 e コマース アプリケーションの商品カタログ情報とユーザー イベントログをアップロードして管理できます。この情報に基づいて結果を取得してカスタマイズできます。このデータは、モデルのトレーニングと更新に継続的に使用され、レコメンデーションと検索結果の精度が向上します。 アプリケーションに小売業向け Vertex AI Search を実装するプロセスの詳細については、小売業向け Vertex AI Search の実装をご覧ください。 レコメンデーション 小売業向け Vertex AI Search を使用すると、機械学習、システム設計、運用に関する高度な専門知識がなくても、高品質なカスタマイズされた商品レコメンデーション システムを構築できます。サイトの小
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Method: projects.locations.catalogs.servingConfigs.predict | Vertex AI Search for commerce | Google Cloud Documentation
Why google retail search api not return production infos, ex: title, description, etc ? thanks
google CloudのCloud Retailを実装する(1) GTMでリアルタイムイベントを記録する – gaozhan blog
料金 | Vertex AI Search for retail | Google Cloud
API とリファレンス | Vertex AI Search for retail | Google Cloud