Sobre os modelos de recomenda��o

Nesta p�gina, descrevemos os modelos de recomenda��o com as configura��es de exibi��o e os objetivos de otimiza��o padr�o, as personaliza��es dispon�veis e os tipos de evento compat�veis.

Introdu��o

Ao se inscrever para usar a Vertex AI Search for Retail, voc� trabalha com o suporte da Vertex AI Search for Retail para determinar os melhores modelos de recomenda��o e personaliza��es a serem usados no seu site. Os modelos e as personaliza��es que voc� usa dependem das suas necessidades de neg�cios e de onde voc� planeja exibir as recomenda��es resultantes.

Ao pedir recomenda��es, voc� fornece o valor da configura��o de veicula��o para o recurso placement. Consulte Sobre a veicula��o de configura��o para detalhes sobre como usar o recurso placement para configura��es de veicula��o e o suporte a posi��es, que antes usados para posicionar modelos.) A configura��o de veicula��o determina qual modelo � usado para retornar as recomenda��es. Tamb�m � poss�vel filtrar os resultados.

Tipos de modelo de recomenda��o

Estes s�o os tipos de modelo de recomenda��o:

Outros itens que voc� pode gostar

A recomenda��o "Others You May Like" prev� o pr�ximo produto que o usu�rio mais gosta com que se engajar ou gerar convers�es. A previs�o � baseada no hist�rico de compras e visualiza��es do usu�rio e na relev�ncia do produto candidato para um produto especificado atual.

Objetivo de otimiza��o padr�o: taxa de cliques

Configura��o de veicula��o padr�o: N/A

Personaliza��es dispon�veis:

P�ginas com suporte para implanta��o de modelos:

Comprados juntos com frequ�ncia (expans�o do carrinho de compras)

A recomenda��o "Comprados juntos com frequ�ncia" prev� itens comprados juntos com frequ�ncia por um produto espec�fico na mesma sess�o de compras. Se uma lista de produtos estiver sendo visualizada, ela prever� os itens comprados com frequ�ncia com essa lista.

Essa recomenda��o � �til quando o usu�rio indica uma inten��o de comprar um produto espec�fico (ou uma lista de produtos) e voc� quer recomendar complementos (em vez de substitutos). Essa recomenda��o � normalmente exibida na p�gina "adicionar ao carrinho" ou nas p�ginas "carrinho de compras" ou "registro" (para expans�o do carrinho de compras).

Objetivo de otimiza��o padr�o: receita por pedido

Configura��o de veicula��o padr�o: N/A

Personaliza��es dispon�veis:

P�ginas compat�veis com a implanta��o de modelos:

Recomendados para voc�

A recomenda��o "Recomendado para voc�" prev� o pr�ximo produto que um usu�rio tem mais probabilidade de se engajar ou comprar, com base no tipo de compra hist�rico desse usu�rio e informa��es contextuais das solicita��es, como carimbos de data/hora. Essa recomenda��o � normalmente usada na p�gina inicial.

Recomendado para Voc� tamb�m pode ser �til em p�ginas de categorias. Uma p�gina de categoria � semelhante a uma p�gina inicial, exceto pelo fato de voc� exibir apenas itens dessa categoria. Para isso, use o modelo padr�o "Recomendado para voc�" com tags de filtro. Por exemplo, voc� pode adicionar tags de filtro personalizadas (correspondentes a cada p�gina de categoria) aos itens no seu cat�logo. Ao enviar a solicita��o de previs�o, defina o objeto de evento do usu�rio como category-page-view e especifique a tag de uma p�gina de categoria espec�fica no campo filter. Somente os resultados de recomenda��es correspondentes � tag de filtro solicitada s�o retornados. A diversidade precisa ser desativada nesse caso de uso, porque a diversidade pode entrar em conflito com tags de filtro com base na categoria.

Objetivo de otimiza��o padr�o: taxa de cliques

Configura��o de veicula��o padr�o: N/A

Personaliza��es dispon�veis:

P�ginas com suporte para implanta��o de modelos:

  • Todos

Itens semelhantes

A recomenda��o "Itens semelhantes" prev� outros produtos com maior semelhan�a ao produto sendo considerado. Essa recomenda��o � normalmente usada em uma p�gina de detalhes do produto ou quando um produto recomendado est� esgotado.

O modelo de itens semelhantes requer apenas informa��es do cat�logo de produtos. N�o s�o necess�rios eventos de usu�rio.

N�o � poss�vel ajustar os modelos de itens semelhantes.

Recomendamos criar apenas um modelo de itens semelhantes por projeto. Porque os modelos de itens semelhantes n�o s�o personaliz�veis, criando v�rios modelos de itens semelhantes com base no mesmo usu�rio n�o produz recomenda��es diferentes e pode resultar custos.

Objetivo de otimiza��o padr�o: taxa de cliques

Configura��o de exibi��o padr�o: N/A

Personaliza��es dispon�veis: N/A

P�ginas com suporte para implanta��o de modelos:

Comprar novamente

O modelo Comprar novamente incentiva a compra de itens novamente com base em itens recorrentes anteriores compras. Esse modelo personalizado prev� produtos que j� foram comprados pelo menos uma vez e que geralmente s�o comprados em uma cad�ncia regular. O intervalo em que um produto � sugerido depende do produto e do visitante do site. As recomenda��es desse modelo podem ser usadas em qualquer tipo de p�gina.

O modelo "Comprar novamente" usa eventos do usu�rio de conclus�o da compra.

O modelo Comprar novamente n�o pode ser ajustado.

Recomendamos criar apenas um modelo de "Compre de novo" por projeto. Como os modelos de "Compre de novo" n�o s�o personaliz�veis, a cria��o de v�rios modelos com base nos mesmos eventos do usu�rio n�o produz recomenda��es diferentes e pode gerar custos desnecess�rios.

Objetivo de otimiza��o padr�o: N/A

Configura��o de exibi��o padr�o: N/A

Personaliza��es dispon�veis: N/A

P�ginas com suporte para implanta��o de modelos:

  • Todos

Em promo��o

O tipo de modelo "Em promo��o" � um modelo personalizado baseado em promo��es que pode recomendar produtos em promo��o. Voc� pode usar esse tipo de modelo para incentivar os usu�rios a comprar itens com desconto.

Geralmente usado na p�gina inicial, na p�gina "Adicionar ao carrinho", na p�gina do carrinho de compras e na categoria e a p�gina de detalhes.

Objetivo de otimiza��o padr�o:taxa de cliques

Configura��o de exibi��o padr�o: N/A

Personaliza��es dispon�veis:

P�ginas com suporte para implanta��o de modelos:

Acesso recente

A recomenda��o Acesso recente n�o �, na verdade, uma recomenda��o. Ele fornece os IDs dos produtos com que o usu�rio/visitante interagiu recentemente, com os produtos mais recentes primeiro.

Objetivo de otimiza��o padr�o: N/A

Configura��o de veicula��o padr�o: recently_viewed_default

Personaliza��es dispon�veis: N/A

P�ginas com suporte para implanta��o de modelos:

  • Todos

Otimiza��o na p�gina

A otimiza��o no n�vel da p�gina amplia as recomenda��es da otimiza��o para um �nico painel de recomenda��es por vez para otimizar uma p�gina inteira com v�rias pain�is. O modelo de otimiza��o no n�vel da p�gina seleciona automaticamente o conte�do de cada painel e determina a ordem deles na p�gina.

Por exemplo, as p�ginas iniciais geralmente s�o estruturadas com produtos organizados em linhas de grupos relacionados, como categorias, itens em alta ou produtos visualizados recentemente. Usar o modelo de otimiza��o no n�vel da p�gina em uma p�gina inicial pode fornecer ao usu�rio final uma experi�ncia de recomenda��o personalizada enquanto automatiza o processo de decis�o para coordenar combina��es de modelos e layouts da p�gina.

Para criar um modelo de otimiza��o no n�vel da p�gina, primeiro voc� precisa ter uma recomenda��o de veicula��o ou configura��es com modelos treinados. Ao criar um modelo de otimiza��o no n�vel da p�gina, especificar em que tipo de p�gina voc� usar� o modelo, quais restri��es voc� para limitar a veicula��o de configura��es de veicula��o semelhantes, qual objetivo de neg�cio otimizar (CTR ou CVR), quantos pain�is de recomenda��o exibir e quais configura��es de veicula��o a serem consideradas em cada painel.

Assim como em outros modelos, para usar o modelo de otimiza��o no n�vel da p�gina, fa�a uma chamada de previs�o usar uma configura��o de veicula��o que contenha a "Otimiza��o no n�vel da p�gina"; um modelo de machine learning. Em vez de recomenda��es, a resposta de previs�o cont�m uma lista classificada de IDs de configura��o de veicula��o que representam a configura��o de veicula��o a ser usada para cada painel. Em seguida, fa�a uma nova chamada de previs�o para cada painel com o ID de configura��o de exibi��o correspondente que foi retornado do modelo de otimiza��o no n�vel da p�gina. A resposta de previs�o para cada painel cont�m a lista de itens recomendados para exibi��o no painel.

Objetivo de otimiza��o padr�o: N/A

Configura��o de exibi��o padr�o: N/A

Personaliza��es dispon�veis: N/A

P�ginas com suporte para implanta��o de modelos:

  • Todos

Ao ativar esse recurso

  • As informa��es da descri��o precisam ser explicativas para cada produto e conter informa��es ou palavras exclusivas, separadas do t�tulo.
  • Esse recurso funciona melhor quando h� pelo menos 10 palavras de descri��o em m�dia
  • A porcentagem de eventos com item_ids desconhecido precisa ser inferior a 10%. A verifica��o da "propor��o n�o combinada" pode ser feita. Saiba mais sobre a defini��o da "propor��o n�o combinada".

Otimiza��o para objetivos de neg�cios

Modelos de aprendizado de m�quina s�o criados para otimizar um objetivo de neg�cios espec�fico, que determina como o modelo � criado. Cada modelo tem um objetivo de otimiza��o padr�o, mas � poss�vel solicitar um objetivo diferente para atender �s metas da sua empresa. Para isso, entre em contato com o representante do suporte.

Ap�s treinar um modelo, n�o ser� poss�vel alterar o objetivo de otimiza��o. � preciso treinar um novo modelo para usar um objetivo de otimiza��o diferente.

A Vertex AI Search for Retail oferece suporte aos seguintes objetivos de otimiza��o.

Taxa de cliques (CTR)

A otimiza��o para CTR enfatiza o engajamento. otimize a CTR quando quiser maximizar a probabilidade de o usu�rio interagir com a recomenda��o.

A CTR � o objetivo de otimiza��o padr�o para a se��o Outros produtos que voc� pode gostar. e Recomendados para voc�.

Receita por sess�o

O objetivo de otimiza��o de receita por sess�o est� dispon�vel para os tipos de modelo de recomenda��o Outros itens que voc� pode gostar, Recomendado para voc� e Frequentemente comprados. Embora a meta funcione de maneira diferente para cada modelo, o objetivo � o mesmo: aumentar a receita.

  • Para "Outros itens que voc� pode gostar" e "Recomendado para voc�". A meta combina informa��es de cliques, convers�es e pre�os de itens para ajudar o modelo a recomendar itens com pre�os mais altos e maior probabilidade de compra.

  • Para itens comprados juntos. Esse objetivo � otimizado para recomendar itens com uma probabilidade de serem adicionados aos carrinhos, beneficiando a receita com a expans�o do carrinho tamanhos.

Taxa de convers�o (CVR)

A otimiza��o para a taxa de convers�o maximiza a probabilidade de o usu�rio adicionar o item recomendado ao carrinho. Se voc� quiser aumentar o n�mero de itens adicionados ao carrinho por sess�o, otimize a taxa de convers�o.

Op��es avan�adas de configura��o de modelo

Dependendo do tipo, h� algumas outras op��es de configura��o de modelo que voc� pode usar para alterar o comportamento do seu modelo.

Prefer�ncia de ajuste

O ajuste mant�m o treinamento do modelo ideal � medida que os dados de entrada mudam com o tempo. Configure o modelo para ajustar automaticamente a cada tr�s meses ou escolha somente para ajust�-lo manualmente. O modelo � ajustado automaticamente uma vez ap�s a cria��o. Saiba mais.

Para ajustar os detalhes de custo, consulte Pre�os.

Modelos e configura��es de exibi��o dispon�veis

Antes de solicitar previs�es do modelo, � preciso criar pelo menos um de veicula��o dele. Para mais informa��es, consulte Crie configura��es de veicula��o.

Voc� encontra seus modelos listados na p�gina Modelos. Clique no nome de um modelo para acesse a p�gina de detalhes dele, onde voc� encontra as configura��es de veicula��o associadas �s esse modelo.

Produtos de contexto

Ao gerar uma recomenda��o, os modelos consideram os produtos com que um usu�rio interagiu anteriormente no contexto do painel de recomenda��es.

Esses produtos contextuais s�o transmitidos para o corpo de um predict como parte de um evento do usu�rio. Por exemplo, se houver um painel de recomenda��o em uma p�gina de carrinho de compras, qualquer evento de usu�rio shopping-cart-page-view que acione uma solicita��o predict precisa incluir os produtos que est�o no carrinho de compras naquele momento. Esses produtos s�o usados como os produtos de contexto para essa recomenda��o.

Ao criar um modelo de itens comprados juntos, voc� especifica se ele vai gerar recomenda��es no contexto de um ou v�rios itens. A op��o escolhida depende do tipo de p�gina em que voc� planeja usar o modelo.

  • V�rios produtos de contexto (padr�o): o modelo "Comprados juntos" pode usar um ou v�rios produtos como contexto para suas recomenda��es. Esse caso de uso � geralmente para p�ginas de carrinho de compras que t�m uma variedade de produtos contextuais que podem informar a recomenda��o a ser veiculada nessa p�gina.

  • Produto de contexto �nico: o modelo "Comprados juntos com frequ�ncia" pode usar apenas um contexto. produto. Esse caso de uso geralmente � para p�ginas que t�m um �nico produto que seria usado como contexto para recomenda��es, como p�ginas de adi��o ao carrinho e de detalhes do produto.

    Como transmitir mais de um produto em uma solicita��o predict de um �nico contexto do produto, o modelo "Comprados juntos com frequ�ncia" n�o falha, embora n�o seja recomendado porque isso pode n�o resultar em recomenda��es ideais.