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AI Commerce Search (Retail API) - Suche & Empfehlungen

AI Commerce Search, ehemals Retail API, bietet KI-gestützte Produktsuche und Empfehlungen für E-Commerce auf Google Cloud.

Retail
Preismodell Bezahlung nach Nutzung
Verfügbarkeit Global mit EU-Regionen
Datensouveränität EU-Regionen verfügbar
Zuverlässigkeit SLA gemäß Anbieter (siehe offizielle SLA-Seite) SLA

AI Commerce Search, der Nachfolger der Retail API, bringt KI-gestützte Produktsuche und Empfehlungen in E-Commerce-Anwendungen. Der Dienst liefert personalisierte Ergebnisse, ohne dass eine eigene ML-Infrastruktur aufgebaut werden muss.

Was ist AI Commerce Search (ehemals Retail API)?

AI Commerce Search ist der aktuelle Name für den Google-Cloud-Dienst, der zuvor als Retail API bekannt war und Suche sowie Recommendations AI zusammenführt. Er ist Teil von Gemini Enterprise for Customer Experience und kombiniert Produktsuche mit personalisierten Empfehlungen, basierend auf Nutzerverhalten und Produktkatalogdaten.

Der Dienst besteht im Kern aus zwei Bereichen: Suche liefert relevante Ergebnisse mit Autocomplete, Facettennavigation und Ranking-Optimierung. Empfehlungen generieren personalisierte Produktvorschläge auf Basis von Klicks, Warenkorb-Aktionen und Käufen. Beide Bereiche lernen kontinuierlich aus neuen Interaktionsdaten.

Die Integration erfolgt über REST API oder Client-Bibliotheken in bestehende E-Commerce-Plattformen. Der Produktkatalog wird importiert, Nutzerereignisse werden per JavaScript-Snippet oder serverseitigem Tracking erfasst. Eine Anbindung an BigQuery ermöglicht vertiefte Analysen zu Empfehlungsqualität und Conversion.

Kernfunktionen

  • KI-gestützte Produktsuche mit Autocomplete und Tippfehlerkorrektur
  • Personalisierte Empfehlungen für einzelne Nutzer
  • Ranking-Optimierung basierend auf Conversion-Daten
  • A/B-Testing für unterschiedliche Such- und Empfehlungsmodelle
  • Integration mit Google Analytics und BigQuery

Typische Anwendungsfälle

E-Commerce-Produktsuche

Ersatz der Standardsuche eines Online-Shops durch KI-gestützte Suche mit Autocomplete und automatischer Ranking-Optimierung basierend auf Klick- und Kaufverhalten.

Personalisierte Startseite

Anzeige personalisierter Produktempfehlungen basierend auf Browsing-Historie und Käufen. Neue Nutzer erhalten Empfehlungen basierend auf Bestsellern und Trends.

Cross-Selling im Warenkorb

Anzeige von “Häufig zusammen gekauft”-Empfehlungen im Checkout-Prozess zur Steigerung des Warenkorbwerts.

Vorteile

  • Google-Technologie für Suche und Empfehlungen ohne eigene ML-Expertise
  • Schnellere Time-to-Value durch vortrainierte Modelle
  • Kontinuierliche automatische Optimierung durch fortlaufendes Lernen
  • Automatische Skalierung mit dem Nutzungsvolumen

Integration mit innFactory

Als zertifizierter Google Cloud Partner unterstützt innFactory Sie bei der Migration von der Retail API zu AI Commerce Search sowie bei Produktkatalog-Integration, Event-Tracking-Setup und Conversion-Optimierung.

Verfügbare Varianten & Optionen

Typische Anwendungsfälle

Produktsuche und Autocomplete
Personalisierte Empfehlungen
Ähnliche Produkte
Ranking-Optimierung

Technische Spezifikationen

API RESTful API und Client-Bibliotheken
Integration REST API und Client-Bibliotheken, Anbindung an Produktkatalog und User-Event-Tracking
Ml models Vortrainierte Such- und Empfehlungsmodelle

Häufig gestellte Fragen

Was ist AI Commerce Search?

AI Commerce Search ist die aktuelle Bezeichnung für den Dienst, der zuvor als Retail API bekannt war. Er kombiniert KI-gestützte Produktsuche mit personalisierten Empfehlungen für E-Commerce-Anwendungen und ist Teil von Gemini Enterprise for Customer Experience.

Was ist aus der Retail API geworden?

Die Retail API wurde zusammen mit Recommendations AI in AI Commerce Search überführt. Bestehende API-Endpunkte funktionieren größtenteils weiter, neue Projekte sollten sich jedoch an der aktuellen Produktbezeichnung und Dokumentation orientieren.

Welche Daten werden benötigt?

Der Service benötigt einen Produktkatalog mit Attributen wie Titel, Beschreibung, Preis und Kategorie sowie Nutzerereignisse wie Ansichten, Warenkorb-Aktionen und Käufe. Die Qualität dieser Daten hat großen Einfluss auf die Relevanz der Ergebnisse.

Wie lange dauert die Einrichtung?

Laut Google dauert eine typische Implementierung je nach Komplexität etwa zwei bis drei Monate, wobei die reine technische Integration oft innerhalb weniger Wochen möglich ist.

Was kostet AI Commerce Search?

Die Abrechnung erfolgt nutzungsbasiert. Aktuelle Preise sollten in der offiziellen Google-Cloud-Preisliste für AI Commerce Search geprüft werden.

Hinweis: Alle Produktinformationen auf dieser Seite wurden sorgfältig zusammengestellt, sind jedoch ohne Gewähr und können veraltet oder unvollständig sein. Cloud-Services entwickeln sich schnell weiter — Funktionen, Preise, SLAs und Verfügbarkeit ändern sich laufend. Verbindliche und aktuelle Informationen finden Sie ausschließlich auf der offiziellen Produktseite von Google Cloud (offizielle Dokumentation). Diese Seite stellt kein Angebot von Google Cloud dar.

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