AI Shopping: encontre seus produtos no Google e no ChatGPT

Um produto pode ter o material, o preço e os recursos certos e ainda assim fornecer a uma ferramenta de compras de IA muito pouco contexto para recomendá-lo. O desafio não é simplesmente fazer com que um feed seja aceito. É tornar as informações do produto recuperáveis, relevantes para as necessidades do comprador e consistentes onde quer que apareçam.

Neste webinar, AI Shopping: Faça com que seus produtos sejam encontrados no Google e no ChatGPT, Chris Sachs, vice-presidente de ativação de valor, e Aris Vrakas, líder de produto da seoClarity, percorreram quatro movimentos conectados: tornar as páginas dos produtos legíveis, enriquecer o conteúdo na linguagem do comprador, sincronizar feeds e páginas e medir o que mudou.

A sessão se concentrou no trabalho que as equipes de comércio eletrônico poderiam realizar agora, em vez de esperar que o checkout nos serviços de IA amadurecesse.

Torne as informações do produto fáceis de recuperar

Vrakas começou com um pré-requisito técnico: o conteúdo do produto precisava estar disponível para os bots, e não apenas visível para alguém que usasse um navegador. Ele descreveu páginas com muito JavaScript, onde os compradores podiam ver detalhes que uma busca automatizada não expunha.

Para as equipes que analisam suas lojas, essa distinção exige a verificação do que o rastreador realmente recebe. Os detalhes principais do produto estão presentes no HTML? Informações importantes dependem da execução do lado do cliente? Onde a renderização era um gargalo, Vrakas discutiu a pré-renderização e o HTML em cache como opções.

O seu objectivo era abordar o acesso antes de investir pesadamente no enriquecimento. Descrições melhores não podem ajudar um sistema que nunca as recebe.

Descreva os produtos no idioma usado pelos compradores

Os apresentadores usaram as meias como exemplo recorrente. A cor e a composição das fibras são atributos úteis, mas não respondem a todas as perguntas sobre calor, espessura, durabilidade ou uso pretendido. Vrakas explicou que os prompts de conversação poderiam combinar várias dessas necessidades em uma única solicitação.

Ele recomendou conectar as características do produto com as decisões que os compradores estavam tentando tomar. Em vez de deixar um modelo de IA para inferir um caso de uso a partir de uma especificação curta, os varejistas poderiam fornecer detalhes relevantes diretamente. Ele também discutiu o uso de evidências de revisão atribuíveis para apoiar afirmações sobre o desempenho de um produto.

Veja o clipe completo sob demanda às 28h18.

A oportunidade não se limitou a avisos excepcionalmente longos. Vrakas explicou que mesmo uma solicitação ampla de um bom produto poderia levar um sistema de IA a considerar atributos mais específicos. A discussão sobre enriquecimento de produtos no webinar explorou como os varejistas poderiam antecipar essas questões sem depender de descrições genéricas.

Mantenha feeds, páginas e dados estruturados consistentes

Sachs alertou contra o tratamento do feed de produtos como um projeto separado pertencente a algum outro lugar da organização. As informações adicionadas a um feed também devem informar a página do produto e seus dados estruturados, em vez de parar no feed.

Vrakas descreveu por que essa consistência era importante quando uma plataforma revisitava a página de um produto: a identidade do produto, o preço e os detalhes de suporte precisavam ser claros e coerentes. Um feed enriquecido não eliminou a necessidade de tornar a página correspondente compreensível.

Os apresentadores chamaram isso de fechamento do ciclo. Para uma equipe de comércio eletrônico, isso significava conectar SEO, merchandising, mídia paga e desenvolvimento para que as melhorias de um canal pudessem beneficiar outro, em vez de manter versões desconectadas das mesmas informações do produto.

Meça a visibilidade e teste o que mudou

Os apresentadores separaram três áreas de medição:

• Visibilidade da grade de produtos: Com que frequência produtos prioritários apareceram em carrosséis de compras para consultas relevantes.
• Menções e citações de IA: Se uma resposta nomeou um produto ou citou seu conteúdo de apoio, juntamente com a forma como a marca foi descrita.
• Desempenho de feed pago: Impressões, cliques e conversões associadas a campanhas orientadas por feed.

Estes eram sinais diferentes, não definições intercambiáveis ​​de sucesso. Uma menção à IA por si só não estabeleceu uma venda, e os apresentadores incentivaram as equipes a examinar os efeitos nos canais que estavam mudando.

Veja o clipe completo sob demanda às 11h38.

Chris Sachs vinculou esse trabalho de medição à experimentação contínua:

“As melhores equipes de SEO são aquelas obcecadas por testes. Quanto mais testes você fizer, melhor será a tomada de decisões.”

Veja o clipe completo sob demanda às 45:16.

Durante as perguntas e respostas, um espectador perguntou se uma comparação antes e depois era suficiente para avaliar a otimização generativa do mecanismo. Vrakas distinguiu grandes catálogos, onde grupos de produtos poderiam apoiar comparações, de sites menores ou questões mais amplas sobre marcas. Para este último, ele descreveu a melhoria do conteúdo em torno de um tema definido e a comparação de seu movimento com outros temas deixados intocados.

A distinção útil foi ter um conjunto de comparação, em vez de presumir que cada mudança de visibilidade provava que uma otimização funcionou.

Comece com uma revisão de catálogo focada

A sessão completa sob demanda conectou recuperação técnica, enriquecimento de ração e exemplos de medição. Para transformar a discussão em uma primeira revisão com sua equipe:

• Verifique o que os bots podem recuperar de um pequeno conjunto de páginas de produtos prioritários.
• Identifique as perguntas dos compradores que essas páginas ainda não respondem e adicione detalhes apoiados pelos atributos reais do produto ou evidências de revisão.
• Confirme quem é o proprietário do feed e como as alterações aprovadas retornam às páginas de produtos e aos dados estruturados.
• Registre linhas de base separadas para visibilidade da grade de produtos, menções e citações de IA e resultados de feeds pagos.
• Escolha uma mudança definida e um grupo de comparação inalterado antes de estender o trabalho de forma mais ampla.