Twój katalog to paliwo dla AI: jak przygotować dane produktowe
Gdy bot odpowiada słabo, przyczyną rzadko jest „głupie AI” — najczęściej to luki w danych. Bot nie powie, czy kurtka jest wodoodporna, jeśli nigdzie tego nie napisałeś. Dobra wiadomość: te same poprawki, które karmią bota, poprawiają też SEO i konwersję kart produktów.
Opisy: pisz odpowiedzi, nie poezję
Klienci (i bot w ich imieniu) zadają konkretne pytania: wymiary, materiał, kompatybilność, „do czego pasuje”, „dla kogo”. Przejrzyj swoje bestsellery i sprawdź, czy opis odpowiada na pięć najczęstszych pytań o ten produkt — jeśli nie, to jest pierwsza rzecz do poprawy, przed jakimkolwiek wdrażaniem AI.
Skąd wziąć te pytania? Z maili i rozmów z klientami. A po wdrożeniu bota — z jego logów: każde pytanie, na które bot nie znalazł odpowiedzi w opisie, to gotowa pozycja na listę poprawek.
Warianty, stany i ceny: jedno źródło prawdy
Bot musi wiedzieć, że „czerwona M” jest, a „czarnej L” nie ma — inaczej doradzi produkt, którego klient nie kupi. Dlatego dane muszą płynąć z jednego źródła: API sklepu albo feedu, synchronizowanego automatycznie. Ręcznie wgrywany plik sprzed miesiąca to przepis na bota-kłamcę.
Feed, który wysyłasz do porównywarek (Google Merchant, Ceneo), zwykle nadaje się na start od razu — to kolejny powód, żeby utrzymywać go w porządku.
Zasady sklepu też są danymi
Dostawa, zwroty, reklamacje, czas realizacji — to dane tak samo jak ceny, a pytania o nie zabijają najwięcej koszyków. Spisz je krótko i jednoznacznie (kwoty, terminy, wyjątki), w jednym miejscu. Bot dostanie je jako zasady, klienci jako stronę FAQ, a Ty przestaniesz odpowiadać na to samo pytanie piąty raz w tygodniu.
Test na koniec: poproś kogoś spoza firmy, żeby na podstawie samej strony odpowiedział na dziesięć najczęstszych pytań klientów. Tam, gdzie polegnie, poległby i bot — i właśnie tam warto zacząć.
CartBot dla Twojej platformy: WooCommerce · Shopify · PrestaShop · Shoper