Sztuczna inteligencja zmienia e-commerce. Czy Twój sklep nadąża?

W ostatnich latach sztuczna inteligencja przestała być ciekawostką w e-commerce. Stała się jego silnikiem. W szczególności zmieniła sposób, w jaki działają kampanie produktowe w Google. Dziś to nie budżet, a jakość danych w feedzie produktowym decyduje o tym, czy oferta w ogóle zostanie zauważona.

Z raportu Gemius i e-Izby wynika, że ponad 87% internautów w Polsce robi zakupy online. Aż 58% z nich przerywa proces zakupowy, jeśli oferta jest nieczytelna, opisy są niejasne lub brakuje opinii klientów. Z kolei 72% konsumentów bardziej ufa sklepom, które pokazują oceny i opinie w Google.

To nie są dane o zachowaniach użytkowników. To konkretne sygnały, że zaufanie i jakość feedów produktowych są kluczowe w walce o widoczność i konwersję. A w centrum tego wszystkiego znajduje się feed, dziś główne źródło danych dla algorytmów AI.

Feed to główne źródło danych AI

W kampaniach produktowych Google, takich jak Performance Max, to nie tekst reklamy ani grafika decydują o skuteczności. Kluczowe są dane zawarte w feedzie produktowym. To właśnie one stanowią podstawę, na której algorytmy sztucznej inteligencji podejmują decyzje o tym, co, komu i kiedy wyświetlić.

Google potwierdziło to podczas wydarzenia Marketing Live 2023 – feed stał się głównym źródłem danych dla AI. Jeśli dane są niepełne, nieprecyzyjne lub niespójne, produkty stają się niewidoczne. A niewidoczność w Google to brak ruchu i brak sprzedaży.

Większość feedów nie spełnia podstawowych standardów

Z audytu 700 polskich e-sklepów wynika, że:

• 81% feedów zawiera istotne błędy techniczne lub logiczne.
• 69% nie zawiera kluczowych cech produktu, takich jak kolor, rozmiar czy zastosowanie.
• 42% nie posiada opisów lub korzysta z kopii katalogowych.
• Tylko 7% integruje opinie z systemów opinii z feedem produktowym.

Takie niedociągnięcia to realne bariery, które uniemożliwiają algorytmom AI zrozumienie oferty i poprawne jej zaklasyfikowanie. Przez to Twoje produkty nie pojawiają się w wynikach wyszukiwania, a konkurencja z lepiej przygotowanym feedem może przejąć uwagę i portfele klientów.

AI wyrównuje szanse

Optymalizacja feedu produktowego nie musi wymagać dużych budżetów i zespołu specjalistów. Dzięki narzędziom opartym na AI, takim jak chociażby ChatGPT czy Gemini, nawet małe sklepy mogą dziś tworzyć feedy, które spełniają wymagania algorytmów Google.

Co więcej, nie zajmie Ci to dużo czasu. Takie feedy tworzysz w oparciu o dane, które już posiadasz – opisy produktów, opinie klientów czy kategorie. Przy odpowiednim przygotowaniu, taki proces jest również dość skalowalny. Oto cztery obszary, w których AI może realnie poprawić jakość Twojego feedu.

Tworzenie tytułów zoptymalizowanych pod wyszukiwarkę

Tytuł produktu to jeden z najważniejszych elementów feedu. To na jego podstawie AI ocenia trafność oferty względem zapytania użytkownika. GPT może generować tytuły, które zawierają kluczowe cechy produktu (np. marka, typ, zastosowanie, kolor), a jednocześnie są zgodne z wymaganiami Google Merchant Center.

Zamiast ręcznego uzupełniania tysięcy rekordów, możesz zautomatyzować ten proces i wygenerować spójne, precyzyjne tytuły dla całego katalogu. Efekt? Lepsze dopasowanie do zapytań i większa szansa na wyświetlenie w wynikach.

Opisy oparte na opiniach klientów

Opis produktu nie musi być suchym tekstem z katalogu. Możesz poprosić AI o dopasowanie opisów do potrzeb i obaw Twoich klientów. Być może większą wartość będzie miał opis mówiący o tym, z jakimi innymi produktami Twój produkt jest kompatybilny, zamiast o tym, że jest nowoczesny i ergonomiczny.

Co ważne, takie opisy można generować automatycznie na podstawie już zebranych recenzji, bez konieczności pisania ich od zera. To szczególnie przydatne w przypadku dużych katalogów, gdzie ręczna optymalizacja byłaby nieopłacalna.

Automatyczne tłumaczenia i ekspansja na nowe rynki

Wejście na nowy rynek często blokuje bariera językowa. GPT umożliwia szybkie i kontekstowe tłumaczenie całych feedów produktowych, z uwzględnieniem lokalnych niuansów językowych i terminologii branżowej.

Dzięki temu można w krótkim czasie przygotować ofertę do kampanii w innych krajach, bez konieczności angażowania zewnętrznych tłumaczy czy agencji. To realna oszczędność czasu i kosztów przy zachowaniu jakości.

Kategoryzacja produktów zgodna z Google Shopping

Jednym z częstszych problemów w feedach jest błędna lub zbyt ogólna kategoryzacja produktów. GPT może analizować dane produktowe i przypisywać je do odpowiednich kategorii Google Shopping, zgodnie z aktualną taksonomią.

Automatyzacja tego procesu pozwala utrzymać porządek w feedzie nawet przy częstych zmianach asortymentu. Jest to istotne zarówno w kontekście trafności kampanii jak i zmniejszenia liczby odrzuceń w Merchant Center.

Zaufanie to nie opcja, to konieczność

Feed produktowy może być kompletny technicznie, ale jeśli nie buduje zaufania, nie zadziała. Klienci podejmują decyzje zakupowe na podstawie ocen i opinii. Dlatego warto potraktować zaufanie jako integralny element strategii, a nie dodatek.

Trusted Shops pozwala zautomatyzować zbieranie opinii produktowych i zintegrować je z feedem. Dzięki temu opinie pojawiają się nie tylko na stronie sklepu, ale też w Google Merchant Center – jako gwiazdki widoczne w reklamach produktowych i wynikach wyszukiwania. To realny wpływ na Twoje wyniki. Średnio obserwuje się wzrost:

• +17% CTR przy produktach z gwiazdkami
• +12% konwersji dzięki opiniom w opisach
• +30% ROAS, gdy feed jest kompletny i zoptymalizowany

Feed to nie tylko dane techniczne. To także dowód społeczny, który przekonuje, że warto kliknąć, przeczytać i kupić.

Podsumowanie

Feed produktowy to dziś centrum skutecznej sprzedaży. Jeśli jest niekompletny lub nie wzbudza zaufania, kampania nie będzie działać. Jeśli jest zoptymalizowany, wsparty przez AI i zintegrowany z opiniami kupujących – zaczyna przynosić wyniki.

Sztuczna inteligencja nie zastąpi strategii, ale pozwala ją wdrożyć szybciej, taniej i skuteczniej. Pytanie nie brzmi, czy warto. Pytanie brzmi: czy Twój sklep jest gotowy na e-commerce sterowany danymi?