Filtragem de produtos por conversa

Mantenha tudo organizado com as coleções Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.

Quando o filtro de produtos por conversação está ativado, a Vertex AI para Pesquisa no comércio orienta os compradores na pesquisa de produtos em sites de produtos usando a conversação. Após uma consulta de texto inicial na Vertex AI para Pesquisa para Commerce, o comprador on-line recebe uma pergunta de acompanhamento relevante e opções de múltipla escolha. A pergunta complementar pode ser respondida pelo usuário em texto livre ou clicando em uma opção de múltipla escolha.

Se a filtragem de produtos por conversa for ativada, as perguntas de acompanhamento no site vão gerar uma conversa até que um dos três cenários a seguir ocorra:

• Uma contagem mínima de produtos predefinida é alcançada. Uma conversa não é útil quando apenas dois produtos aparecem.
• O usuário clica em um produto e o adiciona ao carrinho (o objetivo).
• A pesquisa e a navegação para comércio ficam sem perguntas geradas por IA.

Figura 1. Jornada do usuário com a filtragem de conversa.

Alternativa aos atributos dinâmicos

As facetas dinâmicas são associadas a consultas amplas com baixa receita por consulta. Os clientes podem ficar sobrecarregados ao ver dezenas de milhares de resultados, o que aumenta o risco de abandonarem a experiência de pesquisa. Em particular, as consultas de pesquisa que retornam altas contagens de produtos têm uma receita incomumente baixa por consulta. A pesquisa de conversação pode refinar consultas e ser usada com atributos dinâmicos. A filtragem de produtos por conversação oferece algumas vantagens em relação às facetas dinâmicas, sendo mais humana, mais interativa e usando menos espaço na página.

Para mais informações, consulte a página Facetas.

Perguntas generativas personalizáveis e adaptadas às preferências

O filtro de produtos por conversação incentiva a interação humana com as perguntas da IA generativa, permitindo que os varejistas editem, substituam ou desselecionem perguntas geradas pela IA de acordo com as preferências, com base no catálogo enviado. As perguntas podem ser editadas ou desativadas individualmente ou em massa no console de Pesquisa para comércio ou na API para personalizar as perguntas que vão aparecer na pesquisa.

Experiência do administrador

Gerencie as perguntas generativas e a filtragem de produtos de conversação diretamente na API ou no console de comércio de conversação e configure nas seções Qualidade de dados e Avaliar da Pesquisa para comércio.

// Configuration for overall generative question feature state.
message GenerativeQuestionsFeatureConfig {
...

// Resource name of the affected catalog.
// Format: projects/{project}/locations/{location}/catalogs/{catalog}
string catalog = 1 [(google.api.field_behavior) = REQUIRED];

// Determines whether questions are used at serving time.
// Note: You cannot enable this until initial data requirements are
// satisfied.
bool feature_enabled = 2 [(google.api.field_behavior) = OPTIONAL];

// Minimum number of products in the response to trigger follow-up questions.
// Value must be 0 or positive.
int32 minimum_products = 3 [(google.api.field_behavior) = OPTIONAL];
}

Exibição de experiência

A filtragem de produtos de conversação é baseada no engajamento do usuário com uma conversa contínua de vários turnos. Portanto, pelo menos uma segunda resposta é necessária para que a filtragem de produtos de conversa funcione. O usuário recebe uma pergunta de acompanhamento e respostas sugeridas na resposta. O usuário pode responder a essa pergunta inserindo a resposta ou clicando em uma resposta sugerida (opção de múltipla escolha).

• Múltipla escolha A opção de múltipla escolha funciona nos bastidores como uma faceta (um filtro de tipo de evento), que restringe a consulta usando a filtragem. Em segundo plano, quando o usuário clica em uma resposta de múltipla escolha, um filtro é aplicado à consulta. Aplicar um filtro usando a opção de múltipla escolha é idêntico a aplicar o mesmo filtro usando facetas ou blocos dinâmicos.

• Texto livre Se o usuário responder com texto livre, uma consulta nova e mais restrita será gerada. Saiba mais sobre como a filtragem de produtos de conversação enriquece a captura de filtros e eventos do usuário no nível da API.

Serviço ativado pelo recurso

O serviço de perguntas generativas (service GenerativeQuestionService{...}) é usado para gerenciar perguntas geradas pelo LLM. O objeto pai é o catálogo, onde ele recupera informações para retornar perguntas para um determinado catálogo. O serviço é usado para gerenciar o estado geral do recurso de perguntas generativas, fazer alterações individuais ou em lote e ativar ou desativar perguntas. Os requisitos de dados precisam ser atendidos para interagir com a API Service, e as perguntas precisam ser inicializadas antes de serem gerenciadas.

O serviço interage com as configurações do nível do recurso e da pergunta com dois conjuntos de manipuladores:

• Gerenciadores de ativas de gerador de perguntas (nível de recurso):

  1. Atualizar permite mudar os produtos mínimos e ativar campos.
  2. Get retorna um objeto.

• Gerenciadores de configuração de perguntas (no nível da pergunta):

  1. List: retorna todas as perguntas de um determinado catálogo.
  2. Atualizar realiza o gerenciamento de perguntas individuais.
  3. A atualização em lote realiza o gerenciamento de perguntas agrupadas.

O serviço retorna uma pergunta semanticamente adequada com base na consulta inicial.

Uma pergunta complementar é gerada pelo modelo LLM e pode ser substituída. As perguntas são mostradas com base na probabilidade de serem usadas pelos clientes ao chamar o histórico de eventos de pesquisa. Se não houver histórico de eventos de pesquisa, o substituto será nos registros de pesquisa de comércio.

Perguntas diferentes são geradas com base na consulta anterior. Não há pesos fixos. A IA que gera as perguntas geradas pelo LLM aprende com as consultas e muda o peso de cada uma delas. Assim, "camisa", por exemplo, tem um peso muito alto na categoria, mas "camisa vermelha GG" tem peso na categoria, tamanho e cor.

Configurar a experiência de exibição

Configure a experiência de veiculação integrando a API de configuração de filtragem de conversa com a API Search.

Jornada do usuário na API

O fluxo de conversação funciona da seguinte maneira: o usuário inicia uma pesquisa com uma consulta inicial e define a flag mode como CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY. Em seguida, o usuário seleciona uma resposta ou fornece uma entrada de texto livre, que é enviada de volta à API usando o campo user_answer.

A API de conversação fornece o campo additional_filter na resposta. O usuário precisa aplicar esses filtros à solicitação de acompanhamento da API Search. Os resultados da pesquisa são baseados na entrada do usuário e fornecem uma nova pergunta de acompanhamento, solicitando uma consulta de acompanhamento e continuando a conversa em várias etapas até que o usuário encontre o que está procurando no site do varejista.

Cenários do usuário

Supondo que a filtragem de produtos por conversa seja ativada no site, a jornada do usuário e a interação subsequente com a Vertex AI Search para Commerce seguem este caminho:

• Etapa 1. A primeira consulta vem do usuário para a API de pesquisa e a API de conversa. A API Search só retorna resultados de pesquisa. A API de conversação retorna as respostas sugeridas e as perguntas de acompanhamento. Chame a API Search para a mesma consulta ou page_category e busque os resultados da pesquisa.
• Etapa 2. A conversa de acompanhamento solicitada é enviada à pesquisa por conversa. Chame a API Conversational com o modo de filtragem de conversa correto.
• Etapa 3. Resposta inicial da pesquisa com resultados da pesquisa. A API de conversação refina a consulta retornando as respostas sugeridas e as perguntas de acompanhamento.
• Cenário A: o usuário seleciona uma opção múltipla.
  • Etapa 1A. Filtro de resposta selecionado enviado à API de conversação.
  • Etapa 2A. As APIs Conversation e Search são executadas com o filtro aplicado.
• Cenário B: o usuário seleciona texto livre.
  • Etapa 1B. Resposta de texto enviada para a API Conversational. Use a API Conversational para enviar a resposta do usuário.
  • Etapa 2B. O usuário recebe uma pergunta de acompanhamento com algumas respostas sugeridas na resposta de conversação. A pesquisa é executada novamente com uma consulta modificada. A API de conversação envia outra pergunta e additional_filter. Esse filtro precisa ser aplicado aos resultados da pesquisa buscados da API de pesquisa na primeira etapa.

Etapa 1. A primeira consulta vem do usuário

Agora, o comércio de conversação tem suporte apenas da API Conversational. O conversationalFilteringMode na API de conversação distingue o comércio de conversação da filtragem de produtos de conversação.

Primeiro, os desenvolvedores precisam criar a seguinte solicitação de pesquisa definindo o produto ou item como a consulta, neste exemplo, "dress":

{
  query: "dress",
}

Outras ações no lado do cliente para ativar as pesquisas filtradas por conversa:

• Os desenvolvedores também precisam criar uma solicitação de pesquisa de conversação definindo "dress" como a consulta.

• Os desenvolvedores precisam definir mode como CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY para receber uma resposta de conversa. Caso contrário, se estiver definido como DISABLED, nenhuma pergunta complementar será fornecida.

Etapa 2. Varejista → pesquisa: consulta inicial com conversa ativada

{
  "query": "dress",
  "conversational_search_spec":  {
    "mode": "CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY"
  }
}

Etapa 3. Pesquisa → varejista: ID da conversa, consulta refinada, pergunta de acompanhamento, respostas sugeridas

{
  conversation_id: "c154d073-87f5-4edb-accd-587eabe014ff"
  refined_query: "dress"
  conversational_filtering_result: {
    followup_question{
      followup_question: "What is the color?"
      suggested_answers {
        product_attribute_value {
          name: "colors",
          value: "yellow"
        }
      }
    suggested_answers {
      product_attribute_value {
        name: "colors",
        value: "blue"
      }
    }
    suggested_answers {
      product_attribute_value {
        name: "colors",
        value: "red"
      }
    }
   }
  }
}

A filtragem de produtos de pesquisa conversacional oferece estas opções para manter o engajamento da conversa, o que leva a um refinamento mais rápido da pesquisa:

Cenário A: o usuário seleciona uma opção de múltipla escolha

Se um usuário selecionar uma resposta de múltipla escolha amarelo:

• Os desenvolvedores precisam restaurar o conversation_id do armazenamento de sessão.
• Defina mode como CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY.
• Defina user_answer para o que o usuário seleciona.

Etapa 1A. Varejista → pesquisa: filtro de resposta selecionado

{
  query: "dress"
  conversation_id: "c154d073-87f5-4edb-accd-587eabe014ff"
  conversational_search_spec {
    "mode": "CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY"
    user_answer {
      selected_answer {
        product_attribute_value {
          name: "colors"
          value: "yellow"  
        }
      }
    }
  }
}

Etapa 2A. Pesquisa → varejista: filtros aplicados

{
  conversation_id: "c154d073-87f5-4edb-accd-587eabe014ff"
  refined_query: "dress"
  conversational_filtering_result {
    additional_filter {
      product_attribute_value {
        name: "colors",
        value: "yellow"
      }
    }
    followup_question{
    followup_question: "What is the occasion?"
    suggested_answers {
      product_attribute_value {
        name: "attribute.occasion",
        value: "wedding"
      }
    }
    suggested_answers {
      product_attribute_value {
        name: "attribute.occasion",
        value: "party"
      }
    }
  }
 }
}

Cenário B: o usuário seleciona uma entrada de texto livre

Se um usuário digitar lavanda:

• Os desenvolvedores precisam restaurar o conversation_id do armazenamento de sessão.
• Defina followup_conversation_requested como verdadeiro.
• Defina user_answer para as entradas do usuário (com o prefixo "text_answer:").

Etapa 1B. Varejista → pesquisa: resposta em texto

{
  query: "dress"
  conversation_id: "c154d073-87f5-4edb-accd-587eabe014ff"
  conversational_search_spec {
    "mode": "CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY"
    user_answer: {
        text_answer: "lavender"
    }
  }
}

Etapa 2B. Pesquisa → varejista: executar com consulta modificada

{
  conversation_id: "c154d073-87f5-4edb-accd-587eabe014ff"
  refined_query: "lavender dress"
  conversational_filtering_result {
    Followup_question {
    followup_question: "What is the occasion?"
    suggested_answers {
      product_attribute_value {
        name: "attribute.occasion"
        value: "wedding"
      }
    }
    suggested_answers {
      product_attribute_value {
        name: "attribute.occasion"
        value: "party"
      }
    }
  }
 }
}