Do nekoliko stotina proizvoda još može funkcionirati „ručna” metoda, kada netko jedan po jedan piše opise proizvoda za webshop, no kod više tisuća artikala to je nemoguća misija. Dok bismo stigli do kraja kataloga, već su pristigli novi proizvodi, promijenile su se pojedine specifikacije, možda su postale potrebne i nove jezične verzije ili prodajni kanali, a nas obuzima očaj. Srećom, nema razloga za paniku.
Za taj problem očito rješenje nudi generativna umjetna inteligencija. Njome se danas opis proizvoda može izraditi u nekoliko sekundi, no upravo ju je zbog toga lako koristiti pogrešno. Sama brzina, naime, malo vrijedi ako sustav pritom izmišlja netočne tehničke podatke, ponavlja iste isprazne fraze na stotinama stranica ili iznosi tvrdnje koje trgovac ne može potkrijepiti.
Doista dobro funkcionirajuća proizvodnja sadržaja temeljena na AI-ju zato ne počinje time da u chatbot upišemo spretan prompt. Najprije treba urediti podatke o proizvodima, definirati pravila sadržaja i izgraditi proces provjere kroz koji prolazi svaki generirani tekst.
Zašto je opis proizvoda postao važniji, a ne manje važan?
Na prvi bismo pogled mogli pomisliti da u webshopu izgrađenom na slikama, videozapisima i sustavima preporuka tekstovima pripada sve manja uloga. Proces kupnje, međutim, pokazuje nešto drugo.
Prema istraživanju Baymard Institutea, temeljenom na više tisuća testova upotrebljivosti i analizama vodećih internetskih trgovina, korisničko iskustvo stranica proizvoda kod 51 posto analiziranih webshopova osrednje je ili slabije. Iz njihovih se istraživanja vidi i to da manjkave ili teško razumljive informacije o proizvodu mogu predstavljati stvarnu prepreku kupnji. Na stranici proizvoda kupac se u pravilu više ne zanima za kategoriju općenito. Pokušava razumjeti konkretan proizvod. Želi odlučiti odgovara li mu dotični model, je li s nečim kompatibilan, je li mu veličina odgovarajuća, za što se može koristiti, što dobiva u paketu ili po čemu se razlikuje od drugog proizvoda otvorenog pokraj njega.
U međuvremenu se mijenja i samo traženje proizvoda. Prema Salesforceovu istraživanju Connected Shopper iz 2025. godine, 39 posto kupaca za otkrivanje proizvoda već koristi i umjetnu inteligenciju. Unutar generacije Z taj je udio iznad 50 posto. To je bitno zato što podatke o proizvodima webshopa danas više ne moraju razumljivo obrađivati samo kupac i klasična Google tražilica. Iz istih informacija mogu raditi interna tražilica webshopa, marketplace, feed proizvoda, sustav preporuka ili upravo tražilica temeljena na AI-ju.
Važnost opisa proizvoda upravo je zato i danas neupitna. Nema dvojbe: moramo to raditi dobro ako želimo biti uspješni u online prostoru.
AI opis proizvoda ne čini dobrim prompt
Jedna od najčešćih pogrešaka jest da promptu pridajemo preveliku važnost.
„Napiši profesionalan, uvjerljiv, SEO optimiziran opis proizvoda.” Samo po sebi to modelu ne govori gotovo ništa. Iz toga se ne vidi kome je proizvod namijenjen, iz kojih informacija smije raditi, koje tvrdnje treba izbjegavati, kakav je ton brenda, a ni to što učiniti ako neki podatak nedostaje.
Kod webshopa usto nije svejedno kako AI postupa s informacijskim prazninama. Kod kreativnog teksta ponekad može biti korisno da model formulira slobodnije, no kod podataka o proizvodima isto to nosi značajne rizike. Pretpostavimo da o akumulatorskoj bušilici navedemo samo to da je riječ o kompaktnom uređaju sa sustavom od 18 volti. Jezični model lako može dopisati vrijednost momenta, broj okretaja ili kapacitet baterije koji dobro zvuče, samo što nemaju nikakve veze s dotičnim modelom.
Zato je prvi korak uvijek isti: neka postoje izvorni podaci odgovarajuće kvalitete. Naziv proizvoda, marka, proizvođačka šifra artikla, EAN ili GTIN kod, dimenzije, masa, materijal, snaga, kompatibilnost, sadržaj paketa, varijante i sva druga relevantna svojstva neka po mogućnosti budu dostupni u strukturiranom obliku. AI neka radi iz njih.
Tehnički podatak još nije opis proizvoda
Prije svega naglasimo da je jedno od najboljih područja primjene AI-ja upravo to što suhoparne podatke o proizvodu prevodi na jezik kupca. Tehnički list, primjerice, kaže: „zapremnina 750 ml”.
Priznajmo, kupca više zanima što to znači u praksi. Primjerice to da u bocu stane veća količina pića, pa je tijekom planinarenja ili dužeg putovanja rjeđe treba dopunjavati. Isto funkcionira kod elektroničkih proizvoda, alata, odjeće ili čak namještaja. Model može povezati svojstvo s njegovim praktičnim značenjem. Postoji, međutim, jedna važna granica.
Iz zapremnine od 750 mililitara slijedi da u bocu stane razmjerno mnogo tekućine. No iz toga više ne slijedi da piće ostaje hladno 12 sati. Za takve je tvrdnje potreban zaseban podatak. Upravo zato jedna od najvažnijih uputa AI sustavu u webshopu nije da bude kreativan, nego upravo to da u određenim situacijama to ne bude. Ako se neka tvrdnja ne može izvesti iz dostavljenih podataka o proizvodu, radije neka izostane.
AI mora znati kome piše
Isti se proizvod može predstaviti na više načina. U opisu multimetra namijenjenog kućnoj uporabi vjerojatno najprije vrijedi objasniti za koje se osnovne mjerne zadatke može koristiti. U stručnom webshopu koji poslužuje električare, naprotiv, znatno ranije mogu doći u prvi plan mjerni raspon, klasa točnosti ili CAT kategorija. AI sam od sebe ne zna koji je pristup ispravan. Zato u svakom dobro postavljenom procesu generiranja opisa proizvoda mora biti navedena ciljna publika. Ne treba misliti na buyer personu od više stranica. Često je dovoljno nekoliko rečenica.
I glas brenda vrijedi raščlaniti na pravila
Upute tipa „neka bude profesionalno” ili „izražavaj se prirodno” preširoke su. Znatno upotrebljiviji rezultat dobivamo ako kažemo što kod nas znači prirodan ton. Internetska trgovina može, primjerice, propisati da opis proizvoda bude objektivan i razumljiv, da ne koristi uskličnike, da izbjegava pretjerane reklamne pridjeve i da ništa ne naziva „revolucionarnim”, „nenadmašnim” ili „savršenim”.
Zabrane iznenađujuće mnogo popravljaju tekst. Pogotovo kada je riječ o više tisuća proizvoda. Čovjek, naime, brzo primijeti ako na tri susjedne stranice stoji ista fraza „savršen izbor za sve koji”. Automatizirani sustav, nasuprot tome, bez problema izradi deset tisuća njezinih varijanti.
Ne vrijedi generirati samo jedan tekst
Ako je provjerena baza podataka o proizvodima već dostupna, rasipnost je iz nje izraditi samo jedan dugačak opis. Iz istog izvora podataka mogu se izraditi naziv proizvoda, kratki sažetak, detaljan opis, tehnička specifikacija, meta title i meta description, u određenim slučajevima FAQ vezan uz proizvod te sadržaj feeda potreban za različite prodajne kanale. Ovdje je, međutim, važno napraviti razliku...
Opis koji funkcionira na stranici proizvoda u webshopu nije nužno dobar kao feed za Google Merchant Center. Marketplaceu opet mogu trebati druga polja i drugi format.
Što o tome misli Google?
U vezi s AI sadržajima dugo se održavala pojednostavljena predodžba da Google kažnjava strojno izrađen tekst. Prema aktualnoj Googleovoj dokumentaciji, presudan nije sam način izrade. Tražilica želi prikazivati sadržaj koji je koristan, pouzdan i izrađen prije svega za ljude.
Problem predstavlja masovni sadržaj niske vrijednosti, osobito ako mu je primarni cilj manipuliranje rangiranjem. Google to tretira u okviru pojma „scaled content abuse”, odnosno zlouporabe masovno proizvedenog sadržaja.
To je vrlo važna razlika. Nije problem ako webshop za izradu 5000 opisa proizvoda koristi umjetnu inteligenciju. Problematično, međutim, može biti ako nastane 5000 gotovo jednakih stranica koje jedva sadrže korisne informacije i u kojima se u biti izmjenjuju tek nekoliko ključnih riječi i naziv proizvoda. Dobar SEO, dakle, i ovdje počinje kvalitetom podataka o proizvodu i informacijskim potrebama kupca.
„SEO optimiziran tekst” ne znači ponavljanje ključnih riječi
Slabost AI-ja posebno je upadljiva kada jednostavno dobije uputu da izradi SEO optimiziran opis proizvoda.
Lako nastane, primjerice, nešto ovakvo:
„Ova akumulatorska bušilica idealan je izbor za sve koji traže pouzdanu akumulatorsku bušilicu. Akumulatorska bušilica nudi praktično rješenje…”
Jezično besprijekorno, ali na dobroj stranici proizvoda za to nema nikakve potrebe. Znatno bolji rezultat daje kada model dobije stvarni pretraživački kontekst proizvoda. Za što se koristi? Koji problem rješava? S kojim se drugim proizvodima obično uspoređuje? Na temelju kojih svojstava kupci odlučuju? Iz tih se informacija relevantni izrazi pojavljuju na prirodan način.
Ni Googleove smjernice u vezi s funkcijama pretraživanja temeljenima na AI-ju ne preporučuju nekakvu zasebnu „AI SEO” tehniku. Osnovno je načelo i dalje koristan, jedinstven, dobro strukturiran sadržaj.