Vertex AI w e-commerce: silnik rekomendacji, integracja z GTM i poziomy gotowości danych

W wysoce konkurencyjnym środowisku e-commerce oferowanie spersonalizowanych doświadczeń zakupowych to już nie opcja, a konieczność. Vertex AI od Google Cloud wyróżnia się jako potężny silnik rekomendacji (Recommendation Engine), który wykorzystuje uczenie maszynowe do dostarczania wysoce trafnych sugestii produktowych. Korzystają na tym głównie sklepy internetowe, notując wzrost współczynnika konwersji oraz średniej wartości zamówienia (AOV).

Korzyści z Vertex AI jako Silnika Rekomendacji

Vertex AI (a konkretnie Retail API, od czerwca 2026 roku występujące pod nazwą AI Commerce Search in Gemini Enterprise for Customer Experience, wcześniej Vertex AI Search for commerce) pozwala firmom e-commerce na wdrożenie wyszukiwarki i rekomendacji o jakości znanej z Google na ich własnych stronach.

• Głęboka personalizacja: Analizuje zachowania użytkowników w czasie rzeczywistym, sugerując produkty, które najprawdopodobniej kupią.
• Wzrost przychodów: Lepsze rekomendacje to wyższy wskaźnik klikalności (CTR) i więcej transakcji.
• Automatyczne trenowanie modeli: System sam dostosowuje się do sezonowości, trendów i zmian w asortymencie bez konieczności ręcznego tworzenia reguł.

Implementacja: Client-Side GTM vs. Server-Side GTM

Wysyłanie danych do Vertex AI wymaga przekazywania zdarzeń użytkowników (np. wyświetlenia produktów). Sposób wdrożenia ma tu kluczowe znaczenie.

Poziomy (Tiers) Gotowości Danych w Vertex AI

Aby odblokować pełen potencjał niestandardowych modeli rekomendacji w Vertex AI, dane muszą osiągnąć określone poziomy („Tiers”).

• Tier 1: Startowy: Dostarczony zostaje jedynie katalog produktów. Rekomendacje są ogólne (np. „Popularne produkty”).
• Tier 2: Standardowa Personalizacja: Wymaga ciągłego strumieniowania zdarzeń w czasie rzeczywistym (wyświetlenia, kliknięcia, zakupy). Odblokowuje podstawowe rekomendacje spersonalizowane.
• Tier 3: Zaawansowane Modele Niestandardowe: Wymaga bogatej historii (zazwyczaj ponad 90 dni czystych danych o zdarzeniach) oraz dużego ruchu. Odblokowuje to modele takie jak „Często kupowane razem”.Jak się tam dostać? Należy wdrożyć bezbłędną architekturę śledzenia za pomocą Server-Side GTM, aby mieć pewność, że każda interakcja jest poprawnie rejestrowana i wysyłana do Google Cloud.

Przykład kodu: Przekazywanie danych do GTM

Poniżej znajduje się prosty kod dataLayer dla wyświetlenia produktu. Te dane są odbierane przez Client GTM, a następnie przekazywane do Server-Side GTM, który bezpiecznie wysyła je do Vertex AI.

// Wysłanie informacji o produkcie do Data Layer (Client-Side)
window.dataLayer = window.dataLayer || [];
window.dataLayer.push({
  event: "view_item",
  ecommerce: {
    currency: "PLN",
    value: 199.99,
    items: [
      {
        item_id: "SKU_98765",
        item_name: "Buty do biegania XYZ",
        item_category: "Obuwie",
        price: 199.99,
        quantity: 1
      }
    ]
  }
});

Uwaga: W Server-Side GTM konfiguruje się w tym celu żądanie HTTP (za pomocą niestandardowego tagu lub integracji z API Google Cloud), które przesyła znormalizowane dane e-commerce bezpośrednio do projektu Vertex AI Retail.