Do niekoľkých stoviek produktov môže ešte fungovať „ručná“ metóda, keď niekto jednotlivo píše popisy produktov e-shopu, pri tisíckach skladových položiek je to však nemožná misia. Kým by sme sa dostali na koniec katalógu, dorazili by nové produkty, zmenili by sa niektoré špecifikácie, možno by boli potrebné aj nové jazykové verzie či predajné kanály – a nás by ovládlo zúfalstvo. Našťastie nie je dôvod na paniku.
Na tento problém ponúka priam ideálne riešenie generatívna umelá inteligencia. Popis produktu sa s ňou dnes dá vytvoriť za pár sekúnd, no práve preto je ľahké používať ju zle. Samotná rýchlosť má totiž malú hodnotu, ak si systém medzitým vymýšľa chybné technické údaje, opakuje tie isté nič nehovoriace frázy na stovkách stránok alebo tvrdí veci, ktoré obchodník nevie podložiť.
Skutočne dobre fungujúca tvorba obsahu založená na AI sa preto nezačína tým, že do chatbota napíšeme šikovný prompt. Najprv treba dať do poriadku produktové dáta, definovať obsahové pravidlá a vybudovať kontrolný proces, ktorým prejde každý vygenerovaný text.
Prečo sa stal popis produktu dôležitejším, a nie menej dôležitým?
Na prvý pohľad by sme si mohli myslieť, že v e-shope postavenom na obrázkoch, videách a odporúčacích systémoch pripadá textom čoraz menšia rola. Nákupný proces však ukazuje niečo iné.
Podľa výskumu Baymard Institute založeného na tisíckach testov použiteľnosti a analýze popredných e-shopov má 51 percent skúmaných e-shopov na produktových stránkach priemernú alebo horšiu používateľskú skúsenosť. Z ich výskumov tiež vidno, že neúplné alebo ťažko zrozumiteľné produktové informácie môžu predstavovať skutočnú prekážku nákupu. Na produktovej stránke sa zákazník už spravidla nezaujíma o kategóriu vo všeobecnosti. Snaží sa pochopiť konkrétny produkt. Chce sa rozhodnúť, či mu daný model vyhovuje, či je s niečím kompatibilný, či sedí veľkosť, na čo sa dá použiť, čo dostane v balení alebo v čom sa líši od iného produktu otvoreného vo vedľajšej karte.
Medzitým sa mení aj samotné vyhľadávanie produktov. Podľa výskumu Connected Shopper od Salesforce z roku 2025 už 39 percent zákazníkov používa na objavovanie produktov aj umelú inteligenciu. V rámci generácie Z je tento podiel nad 50 percent. Je to podstatné preto, lebo produktové dáta e-shopu dnes už nemusí zrozumiteľne spracovať len zákazník a klasický vyhľadávač Google. Z tých istých informácií môže pracovať interné vyhľadávanie e-shopu, trhovisko, produktový feed, odporúčací motor či vyhľadávací systém založený na AI.
Význam popisu produktu je preto aj dnes nespochybniteľný. Nie je otázne, že ak chceme byť v online priestore úspešní, musíme to robiť dobre.
AI popis produktu nerobí dobrým prompt
Jednou z najčastejších chýb je, že promptu prikladáme priveľký význam.
„Napíš profesionálny, presvedčivý, SEO optimalizovaný popis produktu.“ Samo osebe to modelu nehovorí takmer nič. Nevyplýva z toho, komu je produkt určený, z akých informácií môže model čerpať, akým tvrdeniam sa má vyhnúť, aký má byť tón značky, ani to, čo má urobiť, keď nejaký údaj chýba.
V prípade e-shopu navyše nie je jedno, ako AI narába s informačnými medzerami. Pri kreatívnom texte môže byť občas užitočné, keď model formuluje voľnejšie, pri produktových dátach to isté prináša značné riziká. Predpokladajme, že o aku vŕtačke uvedieme len toľko, že ide o kompaktné zariadenie s 18-voltovým systémom. Jazykový model k tomu ľahko dopíše hodnotu krútiaceho momentu, otáčky či kapacitu akumulátora, ktoré znejú dobre, len nemajú nič spoločné s daným typom.
Preto je prvý krok vždy rovnaký: treba mať zdrojové dáta zodpovedajúcej kvality. Názov produktu, značka, výrobné číslo, EAN alebo GTIN kód, rozmery, hmotnosť, materiál, výkon, kompatibilita, obsah balenia, varianty a všetky ďalšie relevantné vlastnosti nech sú k dispozícii pokiaľ možno v štruktúrovanej podobe. AI nech pracuje z nich.
Technický údaj ešte nie je popis produktu
Predovšetkým zdôraznime, že jednou z najlepších oblastí využitia AI je práve to, že preloží suché produktové dáta do jazyka zákazníka. Technický list napríklad hovorí: „objem 750 ml“.
Priznajme si, zákazníka skôr zaujíma, čo to znamená v praxi. Napríklad to, že do fľaše sa zmestí väčšia dávka nápoja, takže počas turistiky či dlhšej cesty ju treba dopĺňať zriedkavejšie. To isté funguje pri elektronike, náradí, oblečení či dokonca nábytku. Model dokáže prepojiť vlastnosť s jej praktickým významom. Existuje však jedna dôležitá hranica.
Z objemu 750 mililitrov vyplýva, že do fľaše sa zmestí pomerne veľa tekutiny. Nevyplýva z neho však už to, že nápoj zostane 12 hodín studený. Na takéto tvrdenia treba samostatný údaj. Práve preto jedna z najdôležitejších inštrukcií e-shopového AI systému neznie, aby bol kreatívny, ale práve naopak – aby v určitých situáciách kreatívny nebol. Ak sa tvrdenie nedá odvodiť z poskytnutých produktových dát, radšej nech sa do textu nedostane.
AI musí vedieť, komu píše
Ten istý produkt sa dá predstaviť viacerými spôsobmi. V popise multimetra určeného domácim používateľom sa pravdepodobne najprv oplatí vysvetliť, na aké základné meracie úlohy sa dá použiť. V odbornom e-shope obsluhujúcom elektrikárov sa však do popredia oveľa skôr dostane merací rozsah, trieda presnosti či kategória CAT. AI sama od seba nevie, ktorý prístup je správny. Preto musí byť v každom dobre postavenom procese generovania popisov produktov zadefinovaná cieľová skupina. Netreba hneď myslieť na viacstranovú buyer personu. Často stačí pár viet.
Aj tón značky sa oplatí rozložiť na pravidlá
Inštrukcie typu „buď profesionálny“ alebo „formuluj prirodzene“ sú príliš široké. Oveľa použiteľnejší výsledok dostaneme, keď povieme, čo u nás znamená prirodzený tón. E-shop môže napríklad predpísať, že popis produktu má byť vecný a zrozumiteľný, nemá používať výkričníky, má sa vyhýbať prehnaným reklamným prívlastkom a nič nemá nazývať „revolučným“, „neporaziteľným“ či „dokonalým“.
Zákazy text prekvapivo výrazne zlepšujú. Najmä vtedy, keď ide o tisíce produktov. Človek si totiž rýchlo všimne, keď sa na troch susedných stránkach opakuje tá istá fráza „dokonalá voľba pre všetkých“. Automatizovaný systém z nej však bez problémov vyrobí desaťtisíc variantov.
Neoplatí sa generovať jediný text
Ak už máme k dispozícii overenú produktovú databázu, je plytvaním vytvoriť z nej iba jeden dlhý popis. Z toho istého zdroja dát sa dá pripraviť názov produktu, krátke zhrnutie, podrobný popis, technická špecifikácia, meta title a meta description, v niektorých prípadoch FAQ k produktu aj feedový obsah potrebný pre rôzne predajné kanály. Tu však treba rozlišovať...
Popis fungujúci na produktovej stránke e-shopu nemusí byť dobrý ako feed pre Google Merchant Center. Trhovisko môže zase potrebovať iné polia a iný formát.
Čo si o tom myslí Google?
V súvislosti s AI obsahom sa dlho držala zjednodušujúca predstava, že Google strojovo vytvorený text trestá. Podľa aktuálnej dokumentácie Googlu nie je rozhodujúci samotný spôsob vytvorenia. Vyhľadávač chce zobrazovať obsah, ktorý je užitočný, dôveryhodný a vytvorený predovšetkým pre ľudí.
Problémom je masový obsah s nízkou hodnotou, najmä ak je jeho primárnym cieľom manipulácia s poradím vo vyhľadávaní. Google to rieši v rámci „scaled content abuse“, teda zneužívania obsahu vo veľkom.
To je veľmi dôležitý rozdiel. Nie je problém, ak e-shop použije na vytvorenie 5000 popisov produktov umelú inteligenciu. Problematické však už môže byť, ak vznikne 5000 takmer rovnakých stránok, ktoré sotva obsahujú užitočné informácie a v podstate sa v nich mení len pár kľúčových slov a názvov produktov. Dobré SEO sa teda aj tu začína kvalitou produktových dát a informačnými potrebami zákazníka.
„SEO optimalizovaný text“ neznamená opakovanie kľúčových slov
Slabina AI je obzvlášť viditeľná vtedy, keď dostane len jednoduchú inštrukciu, aby vytvorila SEO optimalizovaný popis produktu.
Ľahko vznikne napríklad niečo takéto:
„Táto aku vŕtačka je ideálnou voľbou pre tých, ktorí hľadajú spoľahlivú aku vŕtačku. Aku vŕtačka ponúka praktické riešenie…“
Jazykovo bezchybné, no na dobrej produktovej stránke to nemá čo hľadať. Oveľa lepší výsledok dosiahneme, keď model dostane skutočný vyhľadávací kontext produktu. Na čo sa používa? Aký problém rieši? S akými inými produktmi sa zvykne porovnávať? Na základe ktorých vlastností sa zákazníci rozhodujú? Z týchto informácií sa relevantné výrazy objavia prirodzene.
Ani usmernenie Googlu k vyhľadávacím funkciám založeným na AI neodporúča žiadnu osobitnú techniku „AI SEO“. Základným princípom zostáva užitočný, jedinečný a dobre štruktúrovaný obsah.