Kursüberblick
In diesem Kurs lernen Sie Vertex AI Search for commerce kennen und erfahren, wie Sie damit das Kundenerlebnis verbessern können. Sie werden die Kernfunktionalitäten von Vertex AI Search for commerce erkunden und häufige Anwendungsfälle und Lösungen diskutieren, bevor Sie eine einfache Such-App in Vertex AI Search for commerce implementieren. Danach werden Sie besprechen, wie Sie die Datenaufnahme und -qualität für Ihre Such-App verwalten, Empfehlungen mit Personalisierung optimieren, Ihre Such-App bereitstellen, die Suchleistung überwachen und analysieren sowie erweiterte Funktionen und allgemeine Best Practices besprechen.
Zielgruppe
Search Engineers, Data Engineers und Data Scientists, die lernen möchten, wie man die Kernfunktionen von Vertex AI Search for commerce versteht.
Voraussetzungen
"Modernisierung von Einzelhandels- und E-Commerce-Lösungen mit Google Cloud" oder gleichwertige Erfahrungen mit Google Cloud
Kursziele
- Verstehen Sie die Kernfunktionalitäten von Vertex AI Search for commerce.
- Entdecken Sie Anwendungsfälle und Lösungen mit Vertex AI Search for commerce
- Implementierung von Dateneingabe- und Qualitätspipelines für Katalog- und Benutzerereignisdaten
- Personalisierung von Suchergebnissen und Empfehlungen für Kunden
- Überwachung der Suchergebnisse
- Verstehen Sie fortgeschrittene Funktionen und Best Practices für Vertex AI Search for commerce
Kursinhalt
Einführung in Vertex AI Search for Commerce
- Überblick über die Vertex AI Search for commerce
- Schlüsselkonzepte für Vertex AI Search for commerce
- Rundgang durch die Vertex AI Search for commerce in der Cloud-Konsole
- Beispielhafte Anwendungsfälle
Dateneingabe
- Pipelines für die Dateneingabe
- Datenquellen (Cloud-Speicher, BigQuery, Merchant Center)
- Datentransformationen und -vorverarbeitungen
Data Management
- Weitere Informationen zu Datentransformationen und Vorverarbeitungen
- Arbeiten mit Produktmetadaten und -attributen
- Datenqualität und konsistente Aktualisierungen
Suchen und Blättern
- Qualität der Daten
- Vertiefung der Such- und Blätternfunktionalität
- Personalisierung der Ergebnisse
- Optimierung der Steuerelemente
Empfehlungen
- Empfehlungen Übersicht
- Empfehlungsmodelle
- Aufbau einer Empfehlungsstrategie
Bereitstellung, Überwachung und Prüfung
- Servierkonfigurationen und Steuerungen
- A/B-Tests und Experimente
- Analytik
- Überwachung
Erweiterte Funktionen
- Erweiterung der Abfrage
- Facettierung und Filterung
- Steigerung der Suchergebnisse
- Vertex AI Search for commerce Integration mit anderen Google Cloud Services
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