[應用指南] Merchant Center 上的商品數據如何有效串接 Google Cloud BigQuery

本文主要會介紹 Google Merchant Center 結合 BigQuery 的應用。具體而言,本文會提到 Merchant Center 的相關背景知識,以及如何在 Merchant Center 和 BigQuery 這兩個系統之間傳輸資料。此外,本文也會討論到應用這些資料的使用案例。

什麼是 Merchant Center?

Merchant Center 是一種工具,可以將您的產品數據提供給 Google Shopping 和其他Google 服務,讓您的商品能夠在 Google、YouTube 或其他的網站上被數以百萬計的消費者看到。透過 Merchant Center,您可以上傳商店、品牌和產品資訊,讓消費者能夠看到您的線上商品和庫存。您可以隨時編輯您的商品資訊,以便在廣告中能夠提供正確訊息。

Merchant Center 也包含多個報告,以幫助您優化商品在 Google 上的呈現。以下是一些範例:

  • 產品資料診斷報告可以幫助您維護資料品質。透過識別本地產品和庫存之間的資料問題,然後解決這些問題。
  • 產品資料建議報告可以幫助您決定新商品的庫存和定價。例如,向您報告您尚未做宣傳的商品中,有哪些產品目前在 Google Shopping 中是受歡迎的。

Merchant Center 結合 BigQuery 的應用

從手動到自動化,有很多種方法可以將產品數據從 Merchant Center 導入 BigQuery。您採用的方法取決於您想要呈現的產品資料的即時性,以及您是否要自行維護 Merchant Center 和 BigQuery 之間的資料傳輸整合。

自動導入

使用 BigQuery Data Transfer Service,您可以定期將 Merchant Center 中的商品數據自動導入 BigQuery。導入的產品數據包括產品標題、價格和產品圖片連結。產品資訊的完整資料欄位清單,請參閱 Merchant Center Product data specification

下圖為使用 BigQuery Data Transfer Service 後,產品數據從 merchants 到 BigQuery 的運作過程。

上圖顯示了商家和合作夥伴相互合作將商品資訊導入 Merchant Center。Google Shopping 會應用這些產品資訊來投放廣告。BigQuery Data Transfer Service 會定期從 Google Shopping 的儲存系統中搜尋 Merchant Center 相關數據,並且將商品資訊直接導入 BigQuery。Merchant Center 和 BigQuery 間的自動資料傳輸,為非公開的 alpha service。若要配置 BigQuery Data Transfer Service 將數據從 Merchant Center 導入 BigQuery,歡迎與 iKala GCP專門家聯繫。

手動導入

要手動將數據從 Merchant Center 導入 BigQuery,您需要建立一個可以定期將 Merchant Center 中的數據寫入 BigQuery 的應用程式。在您定義的應用程式中,可以使用 Shopping Content API 將 Merchant Center 的產品數據讀出,然後透過您的應用程式將產品資料寫入 BigQuery。在 Google Cloud Platform 中,您可以使用 Google App Engine (GAE)、Google Kubernetes Engine (GKE) 或 Google Compute Engine (GCE) 部署應用程式。關於更詳細的運算平台選用指南,請參閱 Choosing a Compute Option

定期訪問 Content API,您需要一個排程機制來啟用您的應用程式。若用 GAE 部署,請使用 App Engine Cron Service 來執行排程機制。若使用 GKE 或 GCE,請使用 Cloud Composer 或內建的排程操作服務系統 (像是cron)。當您使用手動導入資料的方式,您的應用程式必須負責處理呼叫 Content API 可能遇到的各種狀況,像是配額上限、呼叫失敗、以及錯誤訊息的應對。

實際案例

將產品數據導入 BigQuery 後,您可以將數據使用在您的應用程式和系統上。以下範例為如何將 Merchant Center 中得到的產品數據加以利用。

產品資訊診斷和故障排除

當您同時使用 BigQuery Data Transfer Service 和 Merchant Center,可以將產品診斷相關數據一同導入 BigQuery。若要使用產品診斷,歡迎與 iKala GCP專門家聯繫

您可以使用診斷訊息來做常見的錯誤排除,針對線上產品資訊、本地產品資訊或是本地庫存資訊,像是缺漏的或是無效的資料欄位。您可以使用標準 SQL 查詢來轉換 BigQuery 中的產品資料。

接下來,您可以照著說明書將 Merchant Center 和 Cloud Storage 做連結,如 Submit feeds via Cloud Storage 文件所述。最後,您可以將更新的 BigQuery 資料表以 CSV 檔匯出,並將數據存入透過 Merchant Center 建立的 Cloud Storage bucket 中。您可以使用 Cloud Dataprep by TrifactaCloud Composer 透過自動化的方式執行資料更新流程。另一種資料更新的方式是直接從自定義的應用程式使用 Google Shopping Content API,定期更新、導入產品數據。

下圖為導入產品數據,並做資料診斷的架構圖。

產品數據 APIs

將產品資料導入 BigQuery 後,您可以為這些資料建立微服務或 APIs,向其他應用程式(像是線上商店或手機 app)提供商品數據或價格資訊。您可以整合這些微服務或 APIs 部署一個更大型的線上商店,或搭配類似 SAP Hybris 這類的商業平台。

建構一個產品數據或定價服務,首先您會需要使用功能類似 Cloud Dataflow 的工具,將資料從 BigQuery 取出、篩選、轉換,再導入 Cloud Firestore、Cloud Spanner 或 Cloud SQL。這些服務有交易保證,適用於儲存商品數據和定價資訊。更多關於 Cloud Firestore、Cloud Spanner 和 Cloud SQL 的相關訊息,請參閱 Choosing a storage option

將商品數據討入儲存系統後,您可以使用 container 和 GKE 來部署您的商品數據和定價 microservices。將這些服務部署在 GKE 後可提供給更大型的服務作為 APIs 使用,或是搭配 Cloud Endpoints 提供給行動應用程式使用。Endpoints 提供了幾種內建的 API 管理工具,像是身份驗證、活動監控和其他部署工具。下圖為此系統的架構。

購物聊天機器人

除了建構商品 API 和定價 API 之外,您還可以將 Merchant Center 中得到的商品數據,放入 Dialogflow 中做購物聊天機器人。Dialogflow 提供一套自然語言系統。您可以做一個回答消費者商品相關問題的聊天機器人,在聊天的過程中將他們引導至您的網站或手機應用程式。Dialogflow 所創建的聊天機器人,能夠在不同裝置或應用程式中使用,包含 Google 語音助理 (Google Assistant),並提供產品搜尋和價格搜尋的功能。

和產品 API 範例相同,您可以從 BigQuery 中提取數據,並將它作轉換匯出至 GCP 的相關儲存系統,像是支援即時交易 (real-time transaction) 的 Firestore。了解更多相關訊息,請參閱 Choosing a storage option

下一步是使用 Dialogflow 的 intentsentities 來建立聊天機器人的對話互動結構。Dialogflow 的 intents 提供對話互動的結構,Dialogflow 的 fulfillment 可以搭配 Cloud Functions 或 Cloud Functions for Firebase 來處理後端邏輯。Fulfillment 能夠從後端資料庫提取數據,並將數據做為 Dialogflow 對話內容的一部份。

下圖為購物聊天機器人的運作結構圖。

更多相關資訊,請參閱 Dialogflow getting started guide

(原文翻譯自 Google Cloud。)

 


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