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Formation Vertex AI Search for Commerce

Dans ce cours, vous explorerez Vertex AI Search for commerce et la manière dont cet outil peut être utilisé pour améliorer l'expérience client. Vous explorerez les fonctionnalités principales de Vertex AI 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 Vertex AI 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 fonctionnalités principales de Vertex AI Search for commerce.
  • Explorer les cas d'utilisation et les solutions avec Vertex AI Search for commerce.
  • Mettre en œuvre des pipelines d'ingestion et de qualité des données pour le catalogue et les événements utilisateur.
  • Personnaliser les résultats de recherche et les recommandations pour les clients.
  • Surveiller les résultats des performances de recherche.
  • Comprendre les fonctionnalités avancées et les bonnes pratiques pour Vertex AI Search for commerce.

Prérequis

  • "Modernizing Retail and Ecommerce Solutions with Google Cloud" ou une expérience équivalente avec Google Cloud

Public cible

  • Ingénieurs de recherche, ingénieurs de données et data scientists qui souhaitent comprendre les fonctionnalités principales de Vertex AI Search for commerce.

Programme de la Formation

7 modules pour maîtriser les fondamentaux

Objectifs
  • Comprendre les concepts clés de Vertex AI Search for commerce.
  • Exploiter les fonctionnalités et les capacités de Vertex AI Search for commerce.
  • Découvrir les cas d'utilisation typiques de Vertex AI Search for commerce.
Sujets abordés
  • →Présentation de Vertex AI Search for commerce
  • →Concepts clés de Vertex AI Search for commerce
  • →Visite de Vertex AI Search for commerce dans la Cloud Console
  • →Exemples de cas d'utilisation
Activités

Lab : Premiers pas avec Vertex AI Search for commerce

Objectifs
  • Ingérer les données produit dans Vertex AI Search for commerce à l'aide de pipelines ETL.
  • Suivre les événements utilisateur en temps réel.
  • Gérer les mises à jour continues pour maintenir des données à jour.
Sujets abordés
  • →Pipelines d'ingestion de données
  • →Sources de données (Cloud Storage, BigQuery, Merchant Center)
  • →Transformations et prétraitement des données
Activités

Lab : Réaliser des transformations et une validation des données

Objectifs
  • Comprendre les principales structures de données produit pour Vertex AI.
  • Identifier les attributs essentiels et leur impact sur les performances de l'IA.
  • Explorer les techniques avancées de transformation des données pour les catalogues.
  • Aligner les données produit sur le schéma Google Cloud Retail pour des résultats optimaux.
Sujets abordés
  • →Approfondissement des transformations et du prétraitement des données
  • →Travailler avec les métadonnées et les attributs produit
  • →Qualité des données et mises à jour cohérentes
Activités

Lab : Gérer et mettre à jour les métadonnées produit

Objectifs
  • Distinguer les fonctionnalités de recherche et de navigation.
  • Comprendre les niveaux de performance de la recherche et de la navigation.
  • Améliorer et maintenir la qualité des données.
  • Décrire le classement, l'optimisation et la personnalisation.
  • Identifier les principaux attributs du catalogue et des événements utilisateur.
Sujets abordés
  • →Qualité des données
  • →Analyse approfondie des fonctionnalités de recherche et de navigation
  • →Personnalisation des résultats
  • →Contrôles d'optimisation
Activités

Lab : Personnaliser les résultats de recherche avec Vertex AI Search for commerce

Objectifs
  • Distinguer les différents modèles de recommandation.
  • Mettre en correspondance les types de pages avec les objectifs d'optimisation.
  • Élaborer une stratégie de mise en œuvre des recommandations.
Sujets abordés
  • →Présentation des recommandations
  • →Modèles de recommandation
  • →Élaborer une stratégie de recommandation
Objectifs
  • Utiliser les configurations et les contrôles de diffusion pour le déploiement des modèles.
  • Valider le déploiement à l'aide d'aperçus.
  • Surveiller l'état du système et les métriques.
  • Comprendre l'optimisation itérative de Vertex AI Search for commerce.
Sujets abordés
  • →Configurations et contrôles de diffusion
  • →Tests A/B et expérimentation
  • →Analyses
  • →Surveillance
Activités

Lab : Mettre en œuvre des modèles Recommendations AI et configurer Retail Search

Objectifs
  • Utiliser l'expansion des requêtes pour améliorer le rappel de la recherche.
  • Mettre en œuvre le facettage dynamique pour aider les utilisateurs à affiner les résultats.
  • Appliquer des contrôles de mise en avant (boost) pour influencer le classement des produits.
  • Intégrer Vertex AI Search for commerce avec d'autres services Google Cloud.
Sujets abordés
  • →Expansion des requêtes
  • →Facettage et filtrage
  • →Mise en avant des résultats de recherche
  • →Intégration de Vertex AI Search for commerce avec d'autres services Google Cloud
Activités

Lab : Mettre en œuvre des fonctionnalités de recherche avancées

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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 théoriques (Slides) — Présentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
  • Démonstration technique (Démos) — Le formateur réalise une manipulation ou une procédure devant les apprenants.
  • Laboratoires dirigés (Labs) — Mise en pratique guidée sur logiciel, machine ou environnement technique.
  • Quiz / QCM — Test rapide de connaissances (format papier ou numérique 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 : Vérification des connaissances tout au long de la formation via des méthodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
  • Mesure de la progression : Dispositif d'auto-évaluation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de départ, suivi d'une évaluation finale pour valider l'évolution des compétences.
  • Évaluation de la qualité : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacité 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 de 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.
Nos organismes de formation SFEIR SAS et SFEIR-Est sont certifiés Qualiopi pour les actions de formation. Contactez-nous pour obtenir un devis.

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