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Formation Agent Search for Commerce

Dans ce cours, vous explorerez Agent Search for commerce et la manière dont cet outil peut être utilisé pour améliorer l'expérience client. Vous explorerez les fonctionnalités principales d'Agent Search for commerce, avec une présentation des cas d'utilisation et des solutions courantes, avant de mettre en œuvre une application de recherche de base dans Agent Search for commerce. Ensuite, vous verrez comment gérer l'ingestion et la qualité des données pour votre application de recherche, optimiser les recommandations grâce à la personnalisation, déployer votre application de recherche, surveiller et analyser les performances de recherche, et aborder les fonctionnalités avancées ainsi que les bonnes pratiques générales.

Google Cloud
✓ Formation officielle Google CloudNiveau Intermédiaire⏱️ 2 jours (14h)

Ce que vous allez apprendre

  • Comprendre les fonctionnalitĂ©s principales d'Agent Search for commerce.
  • Explorer les cas d'utilisation et les solutions avec Agent Search for commerce.
  • Mettre en Ĺ“uvre des pipelines d'ingestion et de qualitĂ© des donnĂ©es pour le catalogue et les Ă©vĂ©nements utilisateur.
  • Personnaliser les rĂ©sultats de recherche et les recommandations pour les clients.
  • Surveiller les rĂ©sultats des performances de recherche.
  • Comprendre les fonctionnalitĂ©s avancĂ©es et les bonnes pratiques pour Agent Search for commerce.
  • Configurer et distinguer les fonctionnalitĂ©s de recherche et de navigation pour amĂ©liorer l'exploration du catalogue.
  • Configurer les configurations de diffusion, les contrĂ´les et l'expansion des requĂŞtes pour optimiser le classement et le rappel de la recherche.
  • Mettre en Ĺ“uvre le facettage dynamique pour permettre aux utilisateurs d'affiner et de filtrer les rĂ©sultats de recherche.

Prérequis

  • "Modernizing Retail and Ecommerce Solutions with Google Cloud" ou une expĂ©rience Ă©quivalente avec Google Cloud

Public cible

  • IngĂ©nieurs de recherche, ingĂ©nieurs de donnĂ©es et data scientists qui souhaitent comprendre les fonctionnalitĂ©s principales d'Agent Search for commerce.

Programme de la Formation

7 modules pour maîtriser les fondamentaux

Objectifs
  • Comprendre les concepts clĂ©s d'Agent Search for commerce.
  • Exploiter les fonctionnalitĂ©s et les capacitĂ©s d'Agent Search for commerce.
  • DĂ©couvrir les cas d'utilisation typiques d'Agent Search for commerce.
Sujets abordés
  • →PrĂ©sentation d'Agent Search for commerce
  • →Concepts clĂ©s d'Agent Search for commerce
  • →Visite d'Agent Search for commerce dans la Cloud Console
  • →Exemples de cas d'utilisation
Objectifs
  • IngĂ©rer les donnĂ©es produit dans Agent Search for commerce Ă  l'aide de pipelines ETL.
  • Suivre les Ă©vĂ©nements utilisateur en temps rĂ©el.
  • GĂ©rer les mises Ă  jour continues pour maintenir des donnĂ©es Ă  jour.
Sujets abordés
  • →Pipelines d'ingestion de donnĂ©es
  • →Sources de donnĂ©es (Cloud Storage, BigQuery, Merchant Center)
  • →Transformations et prĂ©traitement des donnĂ©es
Activités

Lab : Réaliser des transformations et une validation des données

Objectifs
  • Comprendre les principales structures de donnĂ©es produit pour Agent Platform.
  • Identifier les attributs essentiels et leur impact sur les performances de l'IA.
  • Explorer les techniques avancĂ©es de transformation des donnĂ©es pour les catalogues.
  • Aligner les donnĂ©es produit sur le schĂ©ma Google Cloud Retail pour des rĂ©sultats optimaux.
Sujets abordés
  • →Approfondissement des transformations et du prĂ©traitement des donnĂ©es
  • →Travailler avec les mĂ©tadonnĂ©es et les attributs produit
  • →QualitĂ© des donnĂ©es et mises Ă  jour cohĂ©rentes
Activités

Lab : Gérer et mettre à jour les métadonnées produit

Objectifs
  • Distinguer les fonctionnalitĂ©s de recherche et de navigation.
  • Comprendre les niveaux de performance de la recherche et de la navigation.
  • AmĂ©liorer et maintenir la qualitĂ© des donnĂ©es.
  • DĂ©crire le classement, l'optimisation et la personnalisation.
  • Identifier les principaux attributs du catalogue et des Ă©vĂ©nements utilisateur.
Sujets abordés
  • →QualitĂ© des donnĂ©es
  • →Analyse approfondie des fonctionnalitĂ©s de recherche et de navigation
  • →Personnalisation des rĂ©sultats
  • →ContrĂ´les d'optimisation
Activités

Lab : Personnaliser les résultats de recherche avec Agent Search for commerce

Objectifs
  • Distinguer les diffĂ©rents modèles de recommandation.
  • Mettre en correspondance les types de pages avec les objectifs d'optimisation.
  • Élaborer une stratĂ©gie de mise en Ĺ“uvre des recommandations.
Sujets abordés
  • →PrĂ©sentation des recommandations
  • →Modèles de recommandation
  • →Élaborer une stratĂ©gie de recommandation
Objectifs
  • Utiliser les configurations et les contrĂ´les de diffusion pour le dĂ©ploiement des modèles.
  • Valider le dĂ©ploiement Ă  l'aide d'aperçus.
  • Surveiller l'Ă©tat du système et les mĂ©triques.
  • Comprendre l'optimisation itĂ©rative d'Agent Search for commerce.
Sujets abordés
  • →Configurations et contrĂ´les de diffusion
  • →Tests A/B et expĂ©rimentation
  • →Analyses
  • →Surveillance
Objectifs
  • Utiliser l'expansion des requĂŞtes pour amĂ©liorer le rappel de la recherche.
  • Mettre en Ĺ“uvre le facettage dynamique pour aider les utilisateurs Ă  affiner les rĂ©sultats.
  • Appliquer des contrĂ´les de mise en avant (boost) pour influencer le classement des produits.
  • IntĂ©grer Agent Search for commerce avec d'autres services Google Cloud.
Sujets abordés
  • →Expansion des requĂŞtes
  • →Facettage et filtrage
  • →Mise en avant des rĂ©sultats de recherche
  • →IntĂ©gration d'Agent Search for commerce avec d'autres services Google Cloud

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Processus Qualité

L'engagement de SFEIR Institute : une démarche d'excellence pour garantir la qualité et la réussite de toutes nos formations. En savoir plus sur notre démarche qualité

Méthodes pédagogiques mobilisées
  • Lectures / Apports thĂ©oriques (Slides) — PrĂ©sentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
  • DĂ©monstration technique (DĂ©mos) — Le formateur rĂ©alise une manipulation ou une procĂ©dure devant les apprenants.
  • Laboratoires dirigĂ©s (Labs) — Mise en pratique guidĂ©e sur logiciel, machine ou environnement technique.
  • Quiz / QCM — Test rapide de connaissances (format papier ou numĂ©rique type Kahoot/Klaxoon).
Dispositif d'évaluation et de suivi

L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :

  • Évaluation continue des acquis : VĂ©rification des connaissances tout au long de la formation via des mĂ©thodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
  • Mesure de la progression : Dispositif d'auto-Ă©valuation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de dĂ©part, suivi d'une Ă©valuation finale pour valider l'Ă©volution des compĂ©tences.
  • Évaluation de la qualitĂ© : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacitĂ© de la formation ressentie par les participants.

Questions fréquentes

Aux développeurs et aux équipes data et e-commerce qui souhaitent offrir des expériences de recherche, de navigation et de recommandation de qualité pour des sites retail et commerce sur Google Cloud.
Une familiarité de base avec Google Cloud est recommandée. Aucune expérience préalable d'Agent Search (ex-Vertex AI Search) n'est nécessaire.
Vous saurez mettre en œuvre une application de recherche, gérer l'ingestion et la qualité des données de catalogue et d'événements utilisateurs, et personnaliser les résultats de recherche et les recommandations pour vos clients.
La formation se concentre sur les cas d'usage commerce et retail : recherche de produits, navigation, recommandations et personnalisation pour améliorer la conversion et l'expérience client.
La formation dure 2 jours et alterne théorie, démonstrations en direct et ateliers pratiques sur Google Cloud.
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