Do nekaj sto izdelkov lahko »ročna« metoda, pri kateri nekdo opise izdelkov spletne trgovine piše enega za drugim, še deluje, pri več tisoč artiklih pa je to nemogoča misija. Preden bi prišli do konca kataloga, so že prispeli novi izdelki, spremenile so se določene specifikacije, morda so postale potrebne nove jezikovne različice ali prodajni kanali, nas pa zajame obup. Na srečo ni razloga za paniko.
Za ta problem ponuja priročno rešitev generativna umetna inteligenca. Z njo je danes mogoče opis izdelka pripraviti v nekaj sekundah, a prav zato jo je enostavno uporabljati narobe. Hitrost sama po sebi ni veliko vredna, če si sistem medtem izmišljuje napačne tehnične podatke, ponavlja iste prazne fraze na več sto straneh ali navaja trditve, ki jih trgovec ne more podkrepiti.
Resnično dobro delujoče ustvarjanje vsebin z AI se zato ne začne s tem, da v chatbot vpišemo spreten prompt. Najprej je treba urediti podatke o izdelkih, določiti vsebinska pravila in vzpostaviti postopek preverjanja, skozi katerega gre vsako ustvarjeno besedilo.
Zakaj je opis izdelka postal pomembnejši in ne manj pomemben?
Na prvi pogled bi lahko pomislili, da imajo besedila v spletni trgovini, ki temelji na slikah, videoposnetkih in priporočilnih sistemih, vse manjšo vlogo. Nakupni proces pa kaže drugače.
Po raziskavi Baymard Institute, ki temelji na več tisoč testih uporabnosti in analizah vodilnih spletnih trgovin, je uporabniška izkušnja strani izdelkov pri 51 odstotkih preučenih spletnih trgovin srednja ali slabša. Iz njihovih raziskav je razvidno tudi, da so pomanjkljive ali težko razumljive informacije o izdelku lahko resnična nakupna ovira. Na strani izdelka se kupec praviloma ne zanima več za kategorijo na splošno. Razumeti skuša konkreten izdelek. Odločiti se želi, ali mu dani model ustreza, ali je z nečim združljiv, ali je prava velikost, za kaj ga je mogoče uporabiti, kaj dobi v paketu ali v čem se razlikuje od drugega izdelka, odprtega v sosednjem zavihku.
Medtem se spreminja tudi samo iskanje izdelkov. Po raziskavi Salesforce Connected Shopper za leto 2025 39 odstotkov kupcev za odkrivanje izdelkov uporablja tudi umetno inteligenco. Znotraj generacije Z je ta delež nad 50 odstotki. To je pomembno zato, ker podatkov o izdelkih spletne trgovine danes ne obdelujeta razumljivo le kupec in klasični Googlov iskalnik. Iz istih informacij lahko delajo tudi interni iskalnik spletne trgovine, tržnica, produktni feed, priporočilni motor ali iskalni sistem na podlagi AI.
Pomen opisa izdelka je prav zato tudi danes nesporen. Ni vprašanja: če želimo biti uspešni v spletnem okolju, moramo to delati dobro.
AI-opisa izdelka ne naredi dobrega prompt
Ena najpogostejših napak je, da promptu pripisujemo prevelik pomen.
»Napiši profesionalen, prepričljiv, SEO-optimiziran opis izdelka.« To samo po sebi modelu ne pove skoraj ničesar. Iz tega ni razvidno, komu je izdelek namenjen, iz katerih informacij lahko izhaja, katerim trditvam naj se izogne, kakšen naj bo ton blagovne znamke, niti tega, kaj naj stori, če kakšen podatek manjka.
Pri spletni trgovini poleg tega ni vseeno, kako AI ravna z informacijskimi vrzelmi. Pri kreativnem besedilu je včasih lahko koristno, če model piše bolj svobodno, pri podatkih o izdelkih pa enako ravnanje prinaša velika tveganja. Recimo, da o akumulatorskem vrtalniku navedemo le, da gre za kompaktno napravo z 18-voltnim sistemom. Jezikovni model lahko zlahka pripiše vrednost navora, število vrtljajev ali kapaciteto akumulatorja, ki zveni dobro, le da s konkretnim tipom nima prav nobene zveze.
Zato je prvi korak vedno enak: naj bodo na voljo izvorni podatki ustrezne kakovosti. Ime izdelka, blagovna znamka, proizvajalčeva številka artikla, koda EAN ali GTIN, mere, teža, material, zmogljivost, združljivost, vsebina paketa, različice in vse druge relevantne lastnosti naj bodo po možnosti na voljo v strukturirani obliki. AI naj dela iz njih.
Tehnični podatek še ni opis izdelka
Najprej poudarimo, da je eno najboljših področij uporabe AI prav to, da suhoparne podatke o izdelku prevede v jezik kupca. Tehnični list na primer pravi: »prostornina 750 ml«.
Priznajmo, kupca bolj zanima, kaj to pomeni v praksi. Na primer to, da gre v steklenico večja količina pijače, zato jo je med pohodom ali daljšim potovanjem treba redkeje dolivati. Enako deluje pri elektroniki, orodju, oblačilih ali celo pohištvu. Model zna povezati lastnost z njenim praktičnim pomenom. Obstaja pa pomembna meja.
Iz prostornine 750 mililitrov sledi, da gre v steklenico razmeroma veliko tekočine. Ne sledi pa iz nje, da bo pijača 12 ur ostala hladna. Za takšne trditve je potreben ločen podatek. Prav zato eno najpomembnejših navodil za AI-sistem spletne trgovine ni, naj bo kreativen, temveč ravno to, naj v določenih situacijah ne bo. Če trditve ni mogoče izpeljati iz posredovanih podatkov o izdelku, naj raje izostane.
AI mora vedeti, komu piše
Isti izdelek je mogoče predstaviti na več načinov. V opisu multimetra, namenjenega domačim uporabnikom, je na primer verjetno najprej smiselno pojasniti, za katere osnovne merilne naloge ga je mogoče uporabiti. V strokovni spletni trgovini za električarje pa lahko veliko prej pridejo v ospredje merilno območje, razred točnosti ali razvrstitev CAT. AI sam od sebe ne ve, kateri pristop je pravi. Zato mora biti v vsakem dobro zastavljenem procesu ustvarjanja opisov izdelkov opredeljena ciljna skupina. Ni treba misliti na večstransko buyer persono. Pogosto zadostuje nekaj stavkov.
Tudi glas blagovne znamke je smiselno razčleniti na pravila
Navodila tipa »naj bo profesionalno« ali »piši naravno« so preširoka. Veliko uporabnejši rezultat dobimo, če povemo, kaj pri nas pomeni naravni ton. Spletna trgovina lahko na primer predpiše, da naj bo opis izdelka stvaren in razumljiv, naj ne uporablja klicajev, naj se izogiba pretiranim reklamnim pridevnikom in naj ničesar ne imenuje »revolucionarno«, »nepremagljivo« ali »popolno«.
Prepovedi besedilo presenetljivo izboljšajo. Še posebej, kadar gre za več tisoč izdelkov. Človek namreč hitro opazi, če je na treh sosednjih straneh ista fraza »popolna izbira za vse, ki ...«. Avtomatiziran sistem pa iz nje brez težav izdela deset tisoč različic.
Ni smiselno ustvariti le enega besedila
Ko je preverjena podatkovna baza izdelkov že na voljo, je potrata iz nje pripraviti le en dolg opis. Iz istega vira podatkov je mogoče izdelati ime izdelka, kratek povzetek, podroben opis, tehnično specifikacijo, meta title in meta description, v določenih primerih pogosta vprašanja (FAQ) o izdelku ter vsebino feedov za različne prodajne kanale. Tu pa je treba razlikovati ...
Opis, ki deluje na strani izdelka v spletni trgovini, ni nujno dober kot feed za Google Merchant Center. Tržnica lahko potrebuje spet druga polja in drug format.
Kaj o tem meni Google?
V zvezi z AI-vsebinami se je dolgo držala poenostavljena predstava, da Google kaznuje strojno ustvarjena besedila. Po trenutni Googlovi dokumentaciji ni odločilen sam način nastanka. Iskalnik želi prikazovati vsebine, ki so koristne, zanesljive in ustvarjene predvsem za ljudi.
Problem predstavljajo množične vsebine nizke vrednosti, še posebej takrat, ko je njihov primarni cilj manipulacija razvrščanja. Google to obravnava v okviru »scaled content abuse«, torej zlorabe z množično vsebino.
To je zelo pomembna razlika. Ni narobe, če spletna trgovina za pripravo 5000 opisov izdelkov uporabi umetno inteligenco. Problematično pa je lahko, če nastane 5000 skoraj enakih strani, ki vsebujejo komaj kaj koristnih informacij in se v njih v bistvu zamenja le nekaj ključnih besed in imen izdelkov. Dober SEO se torej tudi tukaj začne pri kakovosti podatkov o izdelku in informacijskih potrebah kupca.
»SEO-optimizirano besedilo« ne pomeni ponavljanja ključnih besed
Šibkost AI je še posebej očitna, če dobi le navodilo, naj pripravi SEO-optimiziran opis izdelka.
Zlahka nastane na primer nekaj takega:
»Ta akumulatorski vrtalnik je idealna izbira za vse, ki iščejo zanesljiv akumulatorski vrtalnik. Akumulatorski vrtalnik ponuja praktično rešitev ...«
Jezikovno je brezhibno, a na dobri strani izdelka tega sploh ne potrebujemo. Veliko boljši rezultat dobimo, če model prejme dejanski iskalni kontekst izdelka. Za kaj se uporablja? Kakšen problem rešuje? S katerimi drugimi izdelki ga običajno primerjajo? Na podlagi katerih lastnosti se kupci odločajo? Iz teh informacij se relevantni izrazi pojavijo na naraven način.
Tudi Googlova navodila v zvezi z iskalnimi funkcijami na podlagi AI ne priporočajo kakšne posebne tehnike »AI SEO«. Osnovno načelo ostaja koristna, edinstvena, dobro strukturirana vsebina.