Ar dirbtinis intelektas gali rasti jūsų produktus?

Šiame straipsnyje aprašoma, ko iš tikrųjų ieško dirbtinis intelektas, kaip padaryti jūsų skelbimus kompiuterio skaitomus ir ką prekės ženklai gali padaryti šiandien, kad išliktų matomi algoritminių atradimų amžiuje.

Kaip dirbtinis intelektas „skaito” produkto turinį

Ir ko jis iš tikrųjų ieško

Skirtingai nei žmonės, algoritmai neinterpretuoja jūsų įrašo vizualiai ar emociškai. Jie jį analizuoja. Tai reiškia, kad kiekviena gaminio detalė turi būti struktūrizuota, nuosekli ir patogi mašinai. Dirbtinio intelekto sistemos vertina:

A. Pavadinimai

AI tikrina pavadinimus:

• Išvalyti produkto tipą
• Varianto pavadinimas
• Kiekis / dydis
• Formatas
• Trūkstami arba dviprasmiški duomenys
• Perkrauti arba beprasmiai raktažodžiai

Gerai struktūrizuotas pavadinimas vadovaujasi tokia logika kaip: prekės ženklas + produkto tipas + variantas + formatas + vienetai

Geras pavyzdys: BJORG – sojos daržovių gėrimas be cukraus – ekologiškas baltymų gėrimas – 1 l x 6

Neoptimizuotas dirbtinio intelekto pavyzdys „Amazon Whole Milk”, 6x1L

B. Aprašymai ir ženkleliai

Algoritmai išskiria tokius atributus kaip:

• Dydis
• Skonis
• Medžiaga
• Pagrindiniai privalumai
• Sertifikatai
• Informacija apie alergenus

Kuo jie struktūriškesni ir nuoseklesni, tuo lengviau dirbtiniam intelektui pritaikyti jūsų produktą prie pirkėjo ketinimų.

C. Vaizdai

AI atlieka vizualinę analizę, kad aptiktų:

• Produkto tipas
• Pakuotės dydis
• Dominuojanti spalva
• Teksto įskaitomumas
• Netvarkos buvimas
• Fono kokybė

Jei jūsų vaizdas yra blankus, neaiškus arba daug teksto, dirbtiniam intelektui gali būti sunku jį tinkamai atpažinti, o tai sumažina reitingavimo tikimybę.

D. Variantų logika

Nesutapę pavadinimai, pvz.:

• „XL”
• „Ypač didelis”
• „1L didelis paketas”

… tame pačiame rinkinyje supainioja algoritmus.

E. Metaduomenys ir struktūriniai požymiai

Tai apima:

• Matmenys
• Sunkumas
• Vienetų
• Medžiaga
• Amžiaus diapazonas
• Tomas
• Sertifikatai
• Dietos užuominos

Dirbtinis intelektas tuo remiasi labiau nei jūsų pavadinimu ar aprašymu.

Didelė „dirbtinio intelekto nerandamumo” kaina

Produktas, kuris yra neaiškus dirbtiniam intelektui, taip pat gali neegzistuoti.

Prekės ženklai dažnai praranda matomumą dėl tokių priežasčių kaip:

– Trūkstami arba nenuoseklūs dydžiai
– Prieštaringi vaizdo ir pavadinimo duomenys
– Žemos kokybės pagrindinis vaizdas
– Nestandartinis pavadinimas
– Nėra struktūrinių atributų
– Neįskaitomos pakuotės
– Pasikartojantys pavadinimai

Ir kaina yra didelė.

Pramonės duomenys rodo:

• Skelbimai su „Mobile Ready Hero Images” (MRHI) rodo 20–30 % didesnį PR
• A+ turinys padidina konversijų skaičių iki 10 %
• Gyvenimo būdo vaizdai padidina konversijų skaičių 15–25 proc.
• 90 % internetinių pirkėjų teigia, kad vaizdo kokybė turi įtakos pirkimo sprendimams

Didelėms CPG įmonėms „dirbtinio intelekto nerandamumo” išlaidos gali viršyti 20 milijonų dolerių per metus dėl prarasto matomumo, praleistų parodymų ir sumažėjusios vietos rekomendacijų varikliuose.

Pasaulyje, kuriame paieška tampa nuspėjama, o ne rankinė, „dirbtinio intelekto nerandamas” yra tiesioginis pajamų nutekėjimas.

Kaip padaryti, kad jūsų produktai būtų randami dirbtiniu intelektu: praktinis kontrolinis sąrašas

Tai yra dalis, kurią „Ecommerce Bridge” skaitytojai vertina labiausiai – ką jie gali pritaikyti šiandien. Žemiau pateikiamas aiškus, veiksmingas vadovas, kurį galite įgyvendinti nedelsiant.

A. Padarykite savo vaizdus kompiuterio skaitomus

Dirbtinis intelektas vaizdus vertina griežčiau nei žmonės. Įsitikinkite, kad jūsų pagrindinis vaizdas yra aiškiai suprantamas:

1. Pirmenybę teikite aiškumui

• Didelis kontrastas
• Ryškus apšvietimas
• Jokių šešėlių, užstojančių etiketę

2. Įsitikinkite, kad produkto tipas yra įskaitomas

Net miniatiūros dydžio.

3. Laikykite išdėstymą švarų

Išvengti:

• Keli elementai
• Dekoratyvinė netvarka
• Pernelyg dideli ženkliukai ar lipdukai

4. Išlaikykite nuoseklią orientaciją

Jei vienas SKU yra kampuotas, o kiti yra tiesūs, algoritmai gali juos traktuoti kaip skirtingus produktus.

5. Laikykitės MRHI standartų

Tai apima:

• Matomas prekės ženklas
• Išvalyti produkto tipą
• Įskaitomas tūris
• Tvirtas priekinis paketas

Įrodyta, kad šie paprasti vizualiniai koregavimai padidina PR 20–30 % prekyvietėse.

B. Struktūriniai pavadinimai algoritminiam analizavimui

Dirbtinis intelektas teikia pirmenybę nuspėjamiems modeliams. Štai optimali struktūra:

Prekės
+ Produkto tipas
+ Variantas / Skonis / Spalva
+ Dydis / Vienetai / Formatas
+ Pakuočių skaičius (jei sudėtinė pakuotė)

Pavyzdžiai:

✔ „Baltyminis batonėlis, šokoladas, 12 x 40g, daug baltymų turintis užkandis”
✖ „Geriausias baltymų batonėlis!”

Pagrindinės taisyklės:

• Venkite jaustukų
• Pardavimo kalbos šalinimas
• Būkite nuoseklūs formuluodami įvairius variantus
• Naudokite standartizuotus vienetus (g, ml, L)

C. Pataisykite variantų pavadinimų logiką

Variantų painiava sumažina tinkamumo balus.

Užtikrinti:

• Visi variantai turi identišką pavadinimų struktūrą
• Vienetai yra vienodi (nemaišykite „1L” su „1000ml”)
• Skonių pavadinimai rodomi toje pačioje pavadinimo vietoje
• Spalvų pavadinimuose naudojamas standartinis pavadinimas („Juoda”, o ne „Jet Black/Onyx/Night”)

Švarių variantų sistema pagerina aptinkamumą ir sumažina klaidingą klasifikavimą.

D. Naudokite struktūrizuotus duomenis savo naudai

Dirbtinis intelektas sveria struktūrinius atributus – kartais daugiau nei pavadinimus ar aprašymus.

Užpildykite:

• Dydis
• Sunkumas
• Medžiaga
• Formatas
• Sertifikatai
• Informacija apie alergenus
• Amžiaus diapazonas
• Pakuotės tipas
• Dietos užuominos

Laikykitės GS1 ir Kembridžo standartų:

• Nuoseklumas visame kataloge
• Nėra vienetų neatitikimų
• Vieninga taksonomija

Tai yra viena labiausiai nepastebėta sritis, taip pat lengviausia nustatyti.

E. Vizualinio nuoseklumo išlaikymas visuose SKU

AI grupuoja produktus pagal vizualinį panašumą.

Užtikrinti:

• Tas pats fonas
• Tas pats apšvietimo stilius
• Tas pats kampas
• Tas pats pasėlis
• Ta pati teksto vieta
• Nuspėjama dizaino kalba

Tai sumažina „klaidingų teigiamų rezultatų” skaičių, kai algoritmai mano, kad SKU nėra susiję.

Atvejo analizė: kas atsitinka, kai pagerinate dirbtinio intelekto skaitomumą

Remiantis realiais el. prekybos prekių ženklų, optimizuojančių turinį, scenarijais:

Originalus Bjorg elektroninės prekybos pagrindinis vaizdas buvo vizualiai tikslus, tačiau trūko aiškumo tiek pirkėjams, tiek algoritmams. Pakuotė:

• Rodė gaminį kampu
• Turėjo mažą kontrastą
• Sunku perskaityti „1L” tomą
• Rodomi produkto teiginiai mažu, nenuskaitomu tekstu

Dirbtiniam intelektui buvo sunku išgauti pagrindinius atributus (apimtį, variantą, produkto tipą), o tai sumažino reitingą paieškos ir rekomendacijų moduliuose.

Kas buvo optimizuota

Pristatytas „Mobile Ready Hero Image” stilius:

• Priekinė pakuotė
• Sustiprintas kontrastas ir spalvų aiškumas
• Švarus baltas fonas
• Įskaitomas „1L” tūris miniatiūros dydžiu
• Supaprastintas išdėstymas, kuris akimirksniu išryškina variantą („Amande Vanille”)

Rezultatas (pirmos 30 dienų):

• 4× pardavimų padidėjimas
  
• Geresnis grupavimas tarp „Bjorg” variantų dėl nuoseklaus dizaino
• Padidėję parodymai iš „panašių produktų” modulių

Kodėl tai pavyko?

Optimizuotas vaizdas atitiko vizualinio analizės standartus ir pirkėjų elgseną. Dirbtinis intelektas pagaliau galėtų:

• Trumpai nustatykite produkto tipą
• Atpažinkite tikslų variantą
• Produkto atitikimas atitinkamų kategorijų filtrams ir rekomendacijų varikliams

Aiškumas = matomumas. Matomumas = pardavimai.

Iš mūsų patirties: ką matome šiuo metu

Dešimtyse rinkos optimizavimų išryškėja keli nuoseklūs modeliai:

1. Dirbtinis intelektas apdovanoja aiškumą, o ne kūrybiškumą

Paprasti, struktūrizuoti pavadinimai kiekvieną kartą pranoksta „protingus” pavadinimus.

2. Vizualinis nuoseklumas yra pagrindinis reitingavimo veiksnys

Net nedideli pakuotės stiliaus nukrypimai sumažina variantų grupavimo tikslumą.

3. Vis dar dominuoja MRHI stiliaus vaizdai

Švarus, įskaitomas pagrindinis vaizdas išlieka stipriausias matomumo ir CTR veiksnys.

4. Didžiausi laimėjimai gaunami pašalinus neatitikimus

Jums nereikia iš naujo išradinėti skelbimo – tiesiog sutvarkykite jį.

5. Struktūrizuoti duomenys tampa naujuoju SEO

Mažmeninės prekybos algoritmai teikia pirmenybę produktams su išsamiais, standartizuotais metaduomenimis.

Ateitis: Sveiki atvykę į AIO – dirbtinio intelekto optimizavimas

Daugelį metų elektroninės prekybos optimizavimas buvo susijęs su SEO: raktiniais žodžiais, teksto aktualumu ir atgalinėmis nuorodomis. Tačiau dirbtinis intelektas nemąsto raktiniais žodžiais. Jis mąsto struktūruotu supratimu.

Mes įžengiame į erą, kai turinys turi būti:

• Mašininio skaitymo
  
• Nedviprasmiški
  
• Struktūra
  
• Nuosekliai
  
• Vizualiai nuskaitomas
  

Tai yra AIO – disciplina, kai pirmiausia optimizuojamas produkto turinys algoritmams, o antra – žmonėms.

Skaitmeninėje lentynoje dominuos prekės ženklai, kurie priima AIO. Tie, kurie to nedaro, išnyks į algoritminę nežinią.

Klausimas nebėra: „Ar jūsų produkto turinys optimizuotas paieškai?” Bet veikiau: „Ar dirbtinis intelektas gali jus rasti?” Nes jei negali, jūsų klientai taip pat nebus.