{"id":81,"date":"2026-07-11T19:17:00","date_gmt":"2026-07-11T17:17:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.lukaswojcik.com\/blog\/?p=81"},"modified":"2026-10-09T23:45:04","modified_gmt":"2026-10-09T21:45:04","slug":"vertex-ai-im-e-commerce-recommendation-engine-gtm-anbindung-und-stufen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lukaswojcik.com\/blog\/de\/digital-marketing-de\/vertex-ai-im-e-commerce-recommendation-engine-gtm-anbindung-und-stufen\/","title":{"rendered":"Vertex AI im E-Commerce: Recommendation Engine, GTM-Anbindung und Stufen der Datenreife"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im hart umk\u00e4mpften E-Commerce-Markt ist ein personalisiertes Einkaufserlebnis keine Option mehr, sondern eine Notwendigkeit. <strong>Vertex AI von Google Cloud<\/strong> zeichnet sich als leistungsstarke Recommendation Engine (Empfehlungsmaschine) aus, die maschinelles Lernen nutzt, um hochrelevante Produktvorschl\u00e4ge zu liefern. Davon profitieren vor allem Online-Shops durch h\u00f6here Konversionsraten und einen h\u00f6heren durchschnittlichen Bestellwert.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Die Vorteile von Vertex AI als Recommendation Engine<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Vertex AI (genauer: die Retail API, seit Juni 2026 als AI Commerce Search in Gemini Enterprise for Customer Experience vermarktet, zuvor Vertex AI Search for commerce) erm\u00f6glicht es E-Commerce-Unternehmen, Such- und Empfehlungsfunktionen in Google-Qualit\u00e4t auf ihren eigenen Websites einzusetzen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<figure class=\"lw-diagram\">\n<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.lukaswojcik.com\/blog\/wp-content\/uploads\/diagrams\/dia-79-vertex-ai-de.png?v=20261005\" width=\"1120\" height=\"580\" loading=\"lazy\" alt=\"Oben der Ereignisweg vom dataLayer-Push view_item auf der Shopseite \u00fcber Client GTM und Server-Side GTM zum Vertex-AI-Retail-Projekt. Unten links Client- und Server-Side GTM im Vergleich bei Datenqualit\u00e4t, Performance und Sicherheit. Unten rechts die Stufen 1 bis 3 der Datenreife, vom Katalog bis zu 90+ Tagen Event-Daten.\">\n<figcaption>Wie Produktereignisse \u00fcber Server-Side GTM zu Vertex AI gelangen, wie sich Client- und Server-Side GTM unterscheiden und welche Daten jede Reifestufe braucht.<\/figcaption>\n<\/figure>\r\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Tiefe Personalisierung:<\/strong> Das Nutzerverhalten wird in Echtzeit analysiert, um Produkte vorzuschlagen, die mit h\u00f6chster Wahrscheinlichkeit gekauft werden.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Umsatzsteigerung:<\/strong> Bessere Empfehlungen f\u00fchren zu h\u00f6heren Klickraten (CTR) und mehr Verk\u00e4ufen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Automatisches Modelltraining:<\/strong> Das System passt sich automatisch an Saisonalit\u00e4t, Trends und Bestands\u00e4nderungen an.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Implementierung: Client-Side GTM vs. Server-Side GTM<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Um Daten an Vertex AI zu senden, m\u00fcssen Nutzerereignisse (wie Produktaufrufe) \u00fcbermittelt werden. Die Art der Implementierung ist hierbei entscheidend.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><td><strong>Merkmal<\/strong><\/td><td><strong>Client-Side GTM<\/strong><\/td><td><strong>Server-Side GTM (ssGTM)<\/strong><\/td><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><strong>Datenqualit\u00e4t<\/strong><\/td><td>Anf\u00e4llig f\u00fcr Adblocker, ITP und Browser-Einschr\u00e4nkungen.<\/td><td>Sehr zuverl\u00e4ssig. Daten werden sicher auf dem eigenen Server verarbeitet.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Performance<\/strong><\/td><td>L\u00e4ngere Ladezeiten, da Skripte im Browser des Nutzers ausgef\u00fchrt werden.<\/td><td>Schnellere Ladezeiten, da die Verarbeitung auf den Server ausgelagert wird.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Sicherheit<\/strong><\/td><td>API-Schl\u00fcssel und Logik sind im Browser sichtbar.<\/td><td>Sicher. Direkte Verbindungen zur Google Cloud\/Vertex AI bleiben verborgen.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Vertex AI Daten-Reifegrade (Tiers)<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Um das volle Potenzial benutzerdefinierter Empfehlungsmodelle in Vertex AI auszusch\u00f6pfen, m\u00fcssen die Daten bestimmte &#8220;Tiers&#8221; (Stufen) erreichen.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Tier 1: Baseline:<\/strong> Zur Verf\u00fcgung steht nur der Produktkatalog. Empfehlungen sind generisch (z. B. &#8220;Beliebte Artikel&#8221;).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Tier 2: Standard-Personalisierung:<\/strong> Erfordert kontinuierliches Event-Streaming in Echtzeit (Aufrufe, Klicks, K\u00e4ufe). Schaltet grundlegende personalisierte Empfehlungen frei.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Tier 3: Fortgeschrittene \/ Benutzerdefinierte Modelle:<\/strong> Hierf\u00fcr braucht es eine umfangreiche Historie (meist 90+ Tage saubere Event-Daten) und hohes Traffic-Volumen. Dies schaltet Modelle wie &#8220;Wird oft zusammen gekauft&#8221; frei.<strong>Wie ist das zu erreichen?<\/strong> \u00dcber eine fehlerfreie Tracking-Architektur mit Server-Side GTM, die sicherstellt, dass jede Nutzerinteraktion sauber erfasst und an die Google Cloud gesendet wird.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Code-Beispiel: Daten an den GTM \u00fcbergeben<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hier ist ein einfacher <code>dataLayer<\/code>-Push f\u00fcr einen Produktaufruf. Diese Daten werden vom Client GTM erfasst und an den Server-Side GTM weitergeleitet, der sie sicher an Vertex AI routet.<\/p>\n\n\n<figure style=\"--cbb-digits:2\" class=\"cbb cbb--wrap cbb--numbers wp-block-code-beautifier-block-code\" data-lang=\"javascript\"><figcaption class=\"cbb-head\"><span class=\"cbb-lang\">JavaScript<\/span><span class=\"cbb-actions\"><button type=\"button\" class=\"cbb-button cbb-button--wrap\" data-cbb-action=\"wrap\" aria-pressed=\"true\" title=\"Wrap long lines\"><svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" width=\"16\" height=\"16\" viewBox=\"0 0 16 16\"><path d=\"M2 4h12M2 8h9.5a2.5 2.5 0 0 1 0 5H8m0 0 1.5-1.5M8 13l1.5 1.5M2 12h3\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/><\/svg><span class=\"cbb-sr\">Wrap long lines<\/span><\/button><button type=\"button\" class=\"cbb-button cbb-button--copy\" data-cbb-action=\"copy\" data-cbb-done=\"Copied\" data-cbb-failed=\"Press Ctrl+C to copy\"><svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" width=\"16\" height=\"16\" viewBox=\"0 0 16 16\"><rect x=\"5.5\" y=\"5.5\" width=\"8\" height=\"8.5\" rx=\"1.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.5\"\/><path d=\"M10.5 3.5V3A1.5 1.5 0 0 0 9 1.5H4A1.5 1.5 0 0 0 2.5 3v6.5A1.5 1.5 0 0 0 4 11h.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.5\"\/><\/svg><span class=\"cbb-button-label\" aria-live=\"polite\">Copy<\/span><\/button><\/span><\/figcaption><pre class=\"cbb-pre\" tabindex=\"0\"><code class=\"cbb-code language-javascript\" style=\"counter-reset:cbb-line 0;\"><span class=\"cbb-line\"><span class=\"cbb-comment\">\/\/ Produktinformationen in den Data Layer pushen (Client-Side)<\/span>\n<\/span><span class=\"cbb-line\">window.dataLayer = window.dataLayer || &#91;&#93;;\n<\/span><span class=\"cbb-line\">window.dataLayer.<span class=\"cbb-function\">push<\/span>({\n<\/span><span class=\"cbb-line\">  event: <span class=\"cbb-string\">\"view_item\"<\/span>,\n<\/span><span class=\"cbb-line\">  ecommerce: {\n<\/span><span class=\"cbb-line\">    currency: <span class=\"cbb-string\">\"EUR\"<\/span>,\n<\/span><span class=\"cbb-line\">    value: <span class=\"cbb-number\">49.99<\/span>,\n<\/span><span class=\"cbb-line\">    items: &#91;\n<\/span><span class=\"cbb-line\">      {\n<\/span><span class=\"cbb-line\">        item_id: <span class=\"cbb-string\">\"SKU_98765\"<\/span>,\n<\/span><span class=\"cbb-line\">        item_name: <span class=\"cbb-string\">\"Laufschuhe XYZ\"<\/span>,\n<\/span><span class=\"cbb-line\">        item_category: <span class=\"cbb-string\">\"Schuhe\"<\/span>,\n<\/span><span class=\"cbb-line\">        price: <span class=\"cbb-number\">49.99<\/span>,\n<\/span><span class=\"cbb-line\">        quantity: <span class=\"cbb-number\">1<\/span>\n<\/span><span class=\"cbb-line\">      }\n<\/span><span class=\"cbb-line\">    &#93;\n<\/span><span class=\"cbb-line\">  }\n<\/span><span class=\"cbb-line\">});<\/span><\/code><\/pre><\/figure>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Hinweis: Im Server-Side GTM wird daf\u00fcr eine HTTP-Anfrage konfiguriert (\u00fcber ein benutzerdefiniertes Tag oder eine Google-Cloud-API-Integration), die diese normalisierten E-Commerce-Daten direkt an das Vertex-AI-Retail-Projekt sendet.<\/em><\/p>\n\n\n<div class=\"lw-faq\">\n<h2>Fragen und Antworten<\/h2>\n\n<h3>Wie gelangen Empfehlungen in den Browser, ohne die Zugangsdaten des Google-Cloud-Projekts preiszugeben?<\/h3>\n<p>\u00dcber einen eigenen Endpunkt oder gar nicht \u00fcber den Browser. Beides sind gangbare Wege, und die Wahl entscheidet mehr \u00fcber die Wartbarkeit als \u00fcber die Sicherheit.<\/p>\n<p>Der einfachere Weg ist serverseitiges Rendern: Die Anwendung holt die Empfehlungen beim Aufbau der Seite und liefert fertiges Markup aus. Der Browser spricht nie mit der Plattform, und die Zugangsdaten bleiben, wo sie hingeh\u00f6ren. Der zweite Weg ist ein schmaler eigener Endpunkt, der die Anfrage entgegennimmt, um die Kennung des Besuchers erg\u00e4nzt und weiterreicht. N\u00f6tig ist er, sobald Empfehlungen nach dem Laden ausgetauscht werden sollen.<\/p>\n<p>Dabei sind zwei Datenwege zu unterscheiden: Nutzerereignisse werden an die Plattform \u00fcbermittelt, Empfehlungen kommen von der Plattform zur\u00fcck und werden im Browser angezeigt. Die \u00dcbergabe der Ereignisse kann vollst\u00e4ndig auf dem Server erfolgen, wie beim Server-Side GTM im Artikel. Der Empfehlungsweg endet dagegen im Browser. Ein Schl\u00fcssel im Seitenquelltext ist bei beiden Wegen derselbe Fehler.<\/p>\n<\/div>\n\n<div class=\"lw-quellen\">\n<h2>Quellen<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/docs.cloud.google.com\/retail\/docs\/overview\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Vertex AI Search for commerce<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Vertex AI f\u00fcr Produktempfehlungen: Ereignisdaten \u00fcber GTM \u00fcbertragen, Datenreife beurteilen und den Produktkatalog mit dem Shop abgleichen. 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