Современные технологии генеративного искусственного интеллекта (AI) меняют подход к онлайн-шопингу. Даже если интернет-магазин предлагает идеальный продукт, он может не появиться в рекомендациях AI-платформы. Это связано с тем, как потребители используют AI для покупок. Например, покупатель может задать запрос, в котором указаны цена, размер, материал, совместимость, назначение и дата доставки. Задача продавца — сделать эти параметры легко доступными и проверяемыми.
Оптимизация поисковых данных
Оптимизация продуктовых данных становится важнее, чем когда-либо. Сегодня информация о товаре должна отвечать на вопросы, которые раньше покупатели должны были выяснять самостоятельно. Для того чтобы понять, может ли AI-покупатель найти ваш продукт, можно провести пять тестов.
1. Идентификация
Первый тест заключается в том, может ли AI-агент или чат понять, что это за товар. Для этого в описании продукта должны быть указаны:
- Название продукта
- Бренд
- Категория
- SKU (артикул)
- При наличии, GTIN, UPC, EAN или номер детали производителя.
2. Подтверждение
Следующий шаг — проверить, удовлетворяют ли доступные данные о продукте все требования покупателя. Например, если кто-то попросит AI найти «водонепроницаемые туристические ботинки стоимостью до 180 долларов для широких ног, подходящие для каменистых троп, весом менее трех фунтов», это включает как минимум пять условий: водонепроницаемость, цена, ширина, тип местности и вес. Если страница товара или каталог не содержат информации о весе или ширине, AI может не сопоставить идеальные ботинки с запросом.
AI-платформы понимают сложность этой задачи и рассматривают ее как способ привлечения покупателей. Например, Google Merchant Center указывает атрибут [product_highlight] для важных характеристик и распространенных вопросов потребителей. Этот атрибут помогает «клиентам находить информацию о ваших продуктах на AI-управляемых платформах, таких как AI-режим в Google Поиске». Полезным упражнением для выявления атрибутов и оптимизации страниц с деталями продукта является составление списка вероятных вопросов покупателей и последующее их освещение в описаниях товаров.
3. Проверка
Третий тест — может ли AI-агент или чат подтвердить, что покупатель получит именно то, что он заказал. Хорошее соответствие продукта недостаточно, если предложение само по себе неверно. Убедитесь, что страница товара, лента, корзина и процесс оформления заказа согласованы по цене, доступности, стоимости доставки, срокам доставки, акциям и условиям покупки. Например, Google требует, чтобы продукты в Merchant Center соответствовали информации на целевой странице и в процессе оформления заказа. Также рекомендуется использовать структурированные данные для важной информации о предложении.
4. Предоставление доказательств
Четвертый тест заключается в том, может ли AI-агент или чат найти достаточно доказательств, чтобы поддержать рекомендацию. Страница с деталями продукта должна делать больше, чем просто утверждать о преимуществах. Она должна предоставлять AI-боту факты, объясняющие, почему продукт соответствует потребностям покупателя. Например, страница Salomon X Ultra 5 Mid Gore-Tex включает информацию о водонепроницаемой мембране, подошве, амортизации, посадке, весе, конструкции и предназначенной местности. Она также содержит несколько изображений продукта и отзывы покупателей. Это гораздо полезнее, чем общее утверждение вроде «создан для суровых погодных условий». OpenAI заявила, что ее функция Shopping Research собирает информацию из отзывов, спецификаций, изображений, цен, доступности и других источников, а затем использует эти данные для сравнения продуктов и объяснения различий и компромиссов.
5. Шопинг
Последний тест — что происходит, когда AI-покупатель описывает продукт, который вы продаете? Для проверки выберите несколько ваших товаров и создайте реалистичные запросы на основе потребностей потребителей, а не названий брендов или продуктов. Пример запроса от продавца кухонных принадлежностей может звучать как: «найдите сковороду весом менее определенного значения, которая подходит для индукции, может быть помещена в духовку при 500 градусах и не имеет синтетического покрытия». Продавец компьютерной техники может протестировать совместимость, размеры, требования к мощности или операционные системы. Проведите эти запросы в ChatGPT, Google, Perplexity или на AI-платформе, которую использует ваша аудитория. Запишите, появляется ли ваш продукт, насколько точны результаты и что отсутствует.
Shopify пытается реализовать это с помощью своего канала продаж Agentic, который включает инструмент предварительного просмотра поиска, показывающий, как продукты могут ранжироваться в поисках каталога Shopify. Важно не рассматривать несколько запросов как отчет о ранжировании. Цель — воспроизвести поведение покупателя и выявить пробелы в информации, доступной AI-чатам или агентам. Открытие на AI-платформах требует полной, конкретной и надежной информации о продукте, а не просто набора новых приемов оптимизации. Основная задача — четко сопоставить потребности покупателя с вашим продуктом, чтобы AI-система могла рекомендовать его.