アトリビューション トークンは、Vertex AI Search for Commerce によって生成され、検索リクエストごとに返される一意の ID です。これにより、Vertex AI Search for commerce は検索リクエストを一致する検索イベントに関連付けることができ、再ランク付けモデルによって検索レスポンスの品質を向上させることができます。正確なレポートを作成するには、Vertex AI Search for Commerce の検索イベントでもアトリビューション トークンが必要です。
アトリビューション トークンの仕組み
ユーザーの検索の API レスポンスから attributionToken を収集します。検索ごとに新しいアトリビューション トークンが生成されます。アトリビューション トークンは繰り返されません。
Vertex AI Search for commerce が検索リクエストまたはレコメンデーション リクエストを処理すると、レスポンスで一意の attributionToken が返されます。
- このトークンは、後続のユーザー アクション（クリック、カートに追加、購入など）を、それらのアクションにつながった特定の検索やおすすめにリンクするために不可欠です。
- 検索イベントに正しい検索トークンをリンクすることは非常に重要です。そうすることで、詳細ページビュー イベント、「カートに追加」イベント、購入イベントを適切に接続できるようになります。
placements.search レスポンスは、検索またはブラウジングのユーザー イベントで返送する必要があります。また、ユーザーが商品とやり取りした場合は、直ちに返送する必要があります。これには、次のようなユーザー ジャーニーが含まれます。
search（あり）→add-to-cart（あり）search（あり）→detail-page-view（あり）search（はい）→purchase（いいえ）（購入時にユーザーがクリックやadd-to-cartと同じように商品と直接やり取りしているわけではありませんが、購入は元の検索に帰属します）。
アトリビューション トークンの動作
アトリビューション トークンは次のとおりです。
訪問者固有:
attributionTokenは、特定のvisitorIdに配信された特定の検索レスポンスに関連付けられます。トークンでタグ付けする必要があるのは、検索イベント自体のみです。後続の検索以外のイベントには、トークンをタグ付けしません。検索直後のイベントに関連付けられている:
attributionTokenは、特定の検索の検索結果との直接的なやり取りを表すユーザー イベントで特に重要です。これには購入完了イベントが含まれます。購入は商品 ID とvisitorIdを通じて引き続きリンクされます。注: 1 人のユーザーが複数の検索を行う場合、新しい検索リクエストごとにアトリビューション トークンが生成され、後続の検索イベントにはその新しいトークンが含まれます。各検索で新しいトークンが開始されるため、以前の検索イベントの属性トークンは後続の検索イベントで再利用されません。
Search API のアトリビューション トークン
Vertex AI Search for commerce メソッドから返される各レスポンスには、検索レスポンスの本文の末尾に一意の attributionToken が含まれます。次に例を示します。
{ "results": [ { "id": "727121", "product": { … } ], "totalSize": 19600, "attributionToken": "dfB0CgwIgKrltAYQ8afX4AIQARokNjZjMGEwYjEtMDAwMC0yNjAyLTk0Y2UtNTgyNDI5Y2JkMzUwKgUxMjM0NTIkxcvzF6OAlyLo5KotmNa3LY6-nRW3t4wtwvCeFdSynRWb1rctOg5kZWZhdWx0X3NlYXJjaGgB", "nextPageToken": "AM1MDZiNWOyQjM4UTLlNGN50iMwYjMtADMwATLwIGMhBzY2YDJaIw-bCbxQYAt1PJgIwgExEgC" …
このトークンは、後続の検索イベントに含める必要があります。
{ "eventType": "search", "searchQuery":"red t-shirt", "productDetails":[ {"product":{"id":"727121"}}, {"product":{"id": … } ] , "visitorId":"GA1.1.1383176924.1721324981", "attributionToken":"dfB0CgwIgKrltAYQ8afX4AIQARokNjZjMGEwYjEtMDAwMC0yNjAyLTk0Y2UtNTgyNDI5Y2JkMzUwKgUxMjM0NTIkxcvzF6OAlyLo5KotmNa3LY6-nRW3t4wtwvCeFdSynRWb1rctOg5kZWZhdWx0X3NlYXJjaGgB" }
Vertex AI Search for Commerce は、イベントデータを使用してモデルをトレーニングします。アトリビューション トークンを使用すると、イベントをリクエストにリンクし、リクエストされたフィルタ、ファセット、レスポンスの商品 ID を使用して検索リクエストとレスポンスをすべてエンコードできます。検索イベントにトークンが含まれていない場合、それらのイベントは Google の Vertex AI Search によるものではないと見なされ、検索イベントが別の検索プロバイダによるものとして誤って使用される可能性があります。
A/B テスト中に、別の検索プロバイダから提供されるトークンのない検索イベントがあっても問題ありません（想定内です）。ただし、通常は、Search API のリクエストとトークンを含む検索イベントの間に 1:1 のマッピングが必要です。
トークンがないことによる悪影響
同じ訪問者の関連する後続のユーザー イベントに attributionToken が含まれていない場合、Vertex AI Search for Commerce は、これらのイベントが検索サービスから発生していないものとして扱います。
これは次のような問題につながります。
- モデルのトレーニングが不正確である。
- 指標とパフォーマンス分析が正しくない。
- パフォーマンスの高い Tier（Tier 3 など）の達成に関する潜在的な問題。十分なアトリビューション イベントが必要です。
- アトリビューション トークンが含まれるイベントの割合が 95% 未満の場合、Search for commerce のデータ品質ダッシュボードにエラーが報告されます。
ユーザーの行動を学習して検索結果を最適化するために、Vertex AI Search for Commerce では、最初の検索イベントの正確なアトリビューションのみが必要です。
アトリビューション トークンのデータ品質
アトリビューション トークンが含まれるイベントの割合が 95% 未満の場合、Search for commerce コンソールのデータ品質ダッシュボードに、[重大] または [ブロック] の非コンプライアンス エラーのステータスが表示されます。違反していない場合は、[ステータス] が [準拠] と表示されます。
収益最適化モデルであるティア 3 のデータ品質は、十分なアトリビューション イベントがないと通常はトレーニングされません。ティア 3 またはティア 4 で結果を提供する以外は、Vertex AI Search for Commerce を本番環境にデプロイすることはおすすめしません。詳細については、このドキュメントのデータ品質ページで、パフォーマンス階層のロックを解除する方法に関するデータ品質のセクションをご覧ください。
レコメンデーションのアトリビューション トークン
Vertex AI Search のレコメンデーションは、predict リクエストに起因するイベントの合成トークンを自動的に作成します。
レコメンデーション予測の場合、ユーザーがおすすめの商品をクリックすると、PredictResponse.attribution_token が URL パラメータとして商品ページに渡され、detail-page-view イベントに記録されます。
panelInfo の一部として表示された推奨事項をログに記録し、次を設定します。
panelInfo.attributionToken=PredictResponse.attributionToken