Până la câteva sute de produse mai poate funcționa metoda „manuală”, în care cineva scrie una câte una descrierile de produs ale webshopului, dar la mii de coduri de articol asta devine misiune imposibilă. Până am ajunge la capătul catalogului, au sosit deja produse noi, s-au schimbat anumite specificații, poate a apărut nevoia de noi versiuni lingvistice sau canale de vânzare, iar pe noi ne cuprinde disperarea. Din fericire, nu avem motive de panică.
Pentru această problemă oferă o soluție la îndemână inteligența artificială generativă. Azi poți crea cu ea o descriere de produs în câteva secunde, dar tocmai de aceea e ușor să o folosești prost. Viteza în sine valorează puțin dacă între timp sistemul inventează date tehnice eronate, repetă aceleași formulări goale pe sute de pagini sau face afirmații pe care comerciantul nu le poate susține.
Producția de conținut bazată pe AI care funcționează cu adevărat bine nu începe, de aceea, cu tastarea unui prompt iscusit în chatbot. Întâi trebuie puse în ordine datele de produs, trebuie definite regulile de conținut și trebuie construit procesul de verificare prin care trece fiecare text generat.
De ce a devenit descrierea de produs mai importantă, și nu mai puțin importantă?
La prima vedere am putea crede că într-un webshop construit pe imagini, videouri și sisteme de recomandare, textelor le revine un rol tot mai mic. Procesul de cumpărare arată însă altceva.
Potrivit cercetării Baymard Institute, bazată pe mii de teste de utilizabilitate și pe analiza magazinelor online de top, experiența utilizatorului pe pagina de produs e medie sau mai slabă la 51 la sută dintre webshopurile analizate. Din cercetările lor se vede și că informația de produs incompletă sau greu de interpretat poate reprezenta un obstacol real în calea cumpărării. Pe pagina de produs, clientul de regulă nu se mai interesează în general de o categorie. Încearcă să înțeleagă un produs concret. Vrea să decidă dacă modelul respectiv i se potrivește, dacă e compatibil cu ceva, dacă mărimea e potrivită, la ce poate fi folosit, ce primește în pachet sau tocmai prin ce diferă de celălalt produs deschis alături.
Între timp se schimbă și căutarea de produse în sine. Potrivit cercetării Connected Shopper 2025 a Salesforce, 39 la sută dintre cumpărători folosesc deja și inteligența artificială pentru descoperirea produselor. În interiorul generației Z, această pondere e de peste 50 la sută. E esențial, pentru că datele de produs ale webshopului nu mai trebuie azi procesate inteligibil doar de cumpărător și de motorul de căutare Google tradițional. Din aceleași informații pot lucra motorul de căutare intern al webshopului, un marketplace, un feed de produse, un motor de recomandare sau chiar un sistem de căutare bazat pe AI.
Importanța descrierii de produs e tocmai de aceea de necontestat și azi. Nu încape discuție: trebuie să o facem bine dacă vrem să avem succes în spațiul online.
Nu promptul face bună descrierea de produs cu AI
Una dintre cele mai frecvente greșeli e că atribuim promptului o importanță prea mare.
„Scrie o descriere de produs profesionistă, convingătoare, optimizată SEO.” În sine, asta nu-i spune aproape nimic modelului. Nu reiese de aici cui i se adresează produsul, din ce informații poate lucra, ce afirmații să evite, cum să sune tonul brandului și nici ce să facă atunci când lipsește vreo dată.
La un webshop, în plus, nu e indiferent cum tratează AI-ul golurile de informație. La un text creativ poate fi uneori util ca modelul să formuleze mai liber; la date de produs, același lucru vine cu riscuri semnificative. Să presupunem că despre o mașină de găurit cu acumulator dăm doar atât: aparat compact, cu sistem de 18 volți. Un model lingvistic poate adăuga ușor o valoare de cuplu, o turație sau o capacitate de acumulator care sună bine, doar că n-are nicio legătură cu tipul respectiv.
De aceea primul pas e mereu același: să existe date-sursă de calitate corespunzătoare. Numele produsului, marca, codul de articol al producătorului, codul EAN sau GTIN, dimensiunea, greutatea, materialul, puterea, compatibilitatea, conținutul pachetului, variantele și orice altă caracteristică relevantă să fie disponibile, pe cât posibil, în formă structurată. AI-ul să lucreze din acestea.
Data tehnică nu e încă descriere de produs
Înainte de toate, să subliniem că unul dintre cele mai bune domenii de utilizare ale AI-ului e tocmai acela că traduce datele seci de produs pe limba cumpărătorului. O fișă tehnică spune, de exemplu: „capacitate de 750 ml”.
Să recunoaștem, pe cumpărător îl interesează mai degrabă ce înseamnă asta în practică. De exemplu, că în sticlă încape o porție mai mare de băutură, deci în drumeții sau călătorii mai lungi trebuie reumplută mai rar. Același lucru funcționează la produse electronice, scule, îmbrăcăminte sau chiar mobilier. Modelul e capabil să lege o caracteristică de semnificația ei practică. Există însă o graniță importantă.
Din capacitatea de 750 de mililitri rezultă că în sticlă încape relativ mult lichid. Nu rezultă însă din ea că băutura rămâne rece 12 ore. Pentru astfel de afirmații e nevoie de date separate. Tocmai de aceea, una dintre cele mai importante instrucțiuni ale unui sistem AI de webshop nu e să fie creativ, ci tocmai să nu fie în anumite situații. Dacă o afirmație nu poate fi derivată din datele de produs puse la dispoziție, mai bine să rămână pe dinafară.
AI-ul trebuie să știe cui îi scrie
Același produs poate fi prezentat în mai multe feluri. În descrierea unui multimetru destinat utilizatorilor casnici, de exemplu, probabil merită explicat mai întâi pentru ce sarcini de măsurare de bază poate fi folosit. Într-un webshop profesional care deservește electricieni, în schimb, pot trece mult mai repede în prim-plan domeniul de măsurare, clasa de precizie sau clasificarea CAT. AI-ul nu știe de la sine care abordare e cea corectă. De aceea, în fiecare proces bine construit de generare a descrierilor de produs trebuie să figureze publicul-țintă. Nu trebuie să te gândești la un buyer persona de mai multe pagini. De multe ori ajung câteva propoziții.
Și vocea brandului merită descompusă în reguli
Instrucțiunile de tip „să fie profesionist” sau „formulează natural” sunt prea largi. Obținem un rezultat mult mai utilizabil dacă spunem ce înseamnă la noi tonul natural. Un magazin online poate prescrie, de exemplu, ca descrierea de produs să fie obiectivă și ușor de înțeles, să nu folosească semne de exclamare, să evite epitetele publicitare exagerate și să nu numească nimic „revoluționar”, „imbatabil” sau „perfect”.
Interdicțiile îmbunătățesc textul surprinzător de mult. Mai ales când e vorba de mii de produse. Un om observă repede dacă pe trei pagini alăturate figurează aceeași formulare „alegerea perfectă pentru toți cei care”. Un sistem automatizat însă produce fără nicio problemă zece mii de variante din ea.
Nu merită generat un singur text
Dacă există deja o bază de date de produse verificată, e risipă să faci din ea doar o singură descriere lungă. Din aceeași sursă de date se pot realiza numele produsului, rezumatul scurt, descrierea detaliată, specificația tehnică, meta title și meta description, în anumite cazuri FAQ-ul legat de produs, precum și conținutul de feed necesar diferitelor canale de vânzare. Aici însă e important să faci o distincție...
Descrierea care funcționează pe pagina de produs a webshopului nu e sigur că va fi bună ca feed pentru Google Merchant Center. Un marketplace poate avea nevoie de iarăși alte câmpuri și alt format.
Ce crede Google despre asta?
În legătură cu conținuturile AI a rezistat mult timp ideea simplificatoare că Google penalizează textul făcut de mașină. Potrivit documentației actuale a Google, nu modul de producere e în sine decisiv. Motorul de căutare vrea să afișeze conținut util, de încredere și creat în primul rând pentru oameni.
Problema o reprezintă conținutul de masă, cu valoare scăzută, mai ales atunci când scopul lui principal e manipularea clasamentului. Google tratează asta în sfera „scaled content abuse”, adică a abuzului prin conținut produs la scară mare.
E o diferență foarte importantă. Nu e o problemă dacă un webshop folosește inteligența artificială pentru realizarea a 5000 de descrieri de produs. Poate fi însă problematic dacă iau naștere 5000 de pagini aproape identice, care abia conțin informații utile și în care, în esență, se schimbă doar câteva cuvinte-cheie și nume de produse. SEO-ul bun începe deci și aici la calitatea datelor de produs și la nevoia de informare a cumpărătorului.
„Text optimizat SEO” nu înseamnă repetarea cuvintelor-cheie
Slăbiciunea AI-ului e deosebit de vizibilă atunci când primește pur și simplu instrucțiunea să facă o descriere de produs optimizată SEO.
Se naște ușor ceva de genul:
„Această mașină de găurit cu acumulator e alegerea ideală pentru cei care caută o mașină de găurit cu acumulator fiabilă. Mașina de găurit cu acumulator oferă o soluție practică…”
Lingvistic e impecabil, dar pe o pagină de produs bună nu e nevoie deloc de el. Un rezultat mult mai bun obții dacă modelul primește contextul real de căutare al produsului. La ce e folosit? Ce problemă rezolvă? Cu ce alte produse e comparat de obicei? Pe baza căror caracteristici decid cumpărătorii? Din aceste informații, expresiile relevante apar în mod natural.
Nici ghidul Google privind funcțiile de căutare bazate pe AI nu recomandă vreo tehnică separată de „AI SEO”. Principiul de bază rămâne în continuare conținutul util, unic, bine structurat.