ChatGPT polecił Twój produkt, ale kupić kazał u konkurencji: jak wybiera sprzedawcę

Sprzedaję tonery. Ten sam toner, z tym samym kodem GTIN, ma w ofercie kilkudziesięciu sprzedawców, i od dwudziestu lat konkuruję z nimi o to, kto pokaże się wyżej, kto wyśle szybciej i komu klient zaufa drugi raz. ChatGPT nie zmienił tej gry, tylko dołożył nowego sędziego, który podejmuje decyzję w jednym zdaniu i nie pokazuje pracy. Pytanie, które słyszę od właścicieli sklepów, brzmi: „czy AI zna mój produkt?". To złe pytanie. AI zna produkt, bo zna go z trzydziestu innych sklepów. Właściwe pytanie brzmi: czy wskaże mój.

Dwa problemy: produkt i sprzedawca

Semgence opisał 25 sierpnia to rozdzielenie na podstawie budowy feedu w Agentic Commerce Protocol: jedna warstwa pól identyfikuje produkt (GTIN, tytuł, opis, kategoria, opinie o produkcie), druga opisuje ofertę konkretnego sprzedawcy (cena, dostępność, koszt i czas dostawy, polityka zwrotów, ocena i liczba opinii sklepu). System może uznać produkt za trafny i jednocześnie wybrać cudzą ofertę. Autorzy uczciwie zastrzegają, że nie istnieje publiczny dokument OpenAI, który mówi „najpierw wybieramy produkt, potem sprzedawcę"; to wniosek z architektury feedu, a zapowiadany przez nich eksperyment na 20 produktach i ponad 60 ofertach nie ma jeszcze wyników.

Skala, o którą chodzi: według szacunku Profound z 13 sierpnia, opartego na próbie 7,5 mln rozmów, udział rozmów o intencji zakupowej w ChatGPT wzrósł w rok z 13,9% do 19,2%, co po przeliczeniu na bazę użytkowników daje ponad dwukrotny wzrost tygodniowej liczby takich rozmów. To dane vendora i ekstrapolacja, więc traktuję je jako kierunek, nie jako liczbę do budżetu.

Jak ChatGPT buduje listę ofert

Zacznijmy od tego, co OpenAI mówi sam. W pomocy ChatGPT czytamy, że sprzedawcy są szeregowani według czynników takich jak dostępność, cena, jakość oraz to, czy sprzedawca jest producentem lub głównym sprzedawcą produktu; że cena w pierwszej odpowiedzi odzwierciedla zwykle ofertę pierwszego wymienionego sprzedawcy i nie musi być najniższa; i że feedy mogą być odświeżane nawet co 15 minut. Specyfikacja feedu wymaga dziewięciu pól: identyfikatora, tytułu, opisu, adresu, marki, nazwy sprzedawcy, zdjęcia, dostępności i ceny; GTIN (8, 12, 13 lub 14 cyfr) albo MPN jest warunkowo wymagany, a wśród zalecanych są cena promocyjna, liczba opinii i ocena, polityka zwrotów z liczbą dni, koszt dostawy i kategoria. Flaga widoczności w wyszukiwaniu jest domyślnie włączona, flaga checkoutu domyślnie wyłączona, i jedno zdanie, które powinno wisieć nad biurkiem: „uprawnienie nie gwarantuje wyświetlenia".

Teraz to, czego OpenAI nie mówi, a co zmierzył Profound w analizie z 23 lipca na 201 tys. promptów i 812 tys. kart produktów z jednego tygodnia czerwca. Tylko 12,7% kart pochodziło z bezpośrednich feedów sprzedawców; 87,3% z crawlu sieci. Informacje handlowe na karcie (cena, sprzedawca) są zawsze brane z oferty na pierwszej pozycji. A karty, które lądują na tej pozycji, mają medianę 787 opinii wobec 352 u kart od czwartej pozycji w dół. To vendor i jeden tydzień, ale wniosek jest zgodny z tym, co widzę w praktyce: dla większości sklepów ChatGPT ocenia je przez to, co znajdzie na stronie, a nie przez feed, którego nie wysłały. A opinie liczą się bardziej niż cena.

Etykiety i przepisane tytuły: co kontrolujesz, a czego nie

Tytuł z Twojego feedu nie jest tytułem, który zobaczy klient. Semgence pokazał 24 sierpnia, cytując dokumentację OpenAI, że system może generować uproszczone tytuły i opisy na podstawie danych od dostawców zewnętrznych, żeby wyniki były czytelniejsze. Z długiego tytułu z klasą szczelności i wersją Bluetooth zostaje nazwa modelu. Do tego dochodzą etykiety: „Budget-friendly" zależy od języka opinii (recenzenci często piszą o dobrej wartości), nie od najniższej ceny; „Best price" pojawia się, gdy produkt oferuje więcej niż jeden sprzedawca; „Most popular" wynika z danych o popularności. Podsumowania opinii powstają z publicznych stron, a OpenAI zaznacza, że opinii i ocen nie weryfikuje. Profound w swojej analizie naliczył podobne tagi (Value, Premium, Everyday, Popular) i stwierdził, że nie definiuje ich sprzedawca, tylko system na podstawie dostępnych danych.

Wniosek operacyjny: kontrolujesz jedną warstwę, dane w feedzie i na stronie. Nie kontrolujesz uproszczenia ani etykiety. Dlatego atrybuty, które decydują o zakupie (pojemność, wydajność, zgodność), muszą stać na początku tytułu, a nie na końcu, bo koniec jest ucinany pierwszy. A pole opisu, z limitem pięciu tysięcy znaków, jest miejscem na specyfikację, którą tytuł straci.

Skąd AI bierze błędne dane o Twoim produkcie

Dwa badania z sierpnia, oba z zastrzeżeniem o próbie. Aleyda Solis przeanalizowała 2 sierpnia dziesięć najczęściej cytowanych domen dla 15 marek z trzech branż w Google AI Mode, Gemini i ChatGPT. W e-commerce 69,6% cytowań to źródła zewnętrzne, a tylko 30,4% własna strona marki; wśród zewnętrznych dominują konkurenci, marketplace'y i inni sprzedawcy (36,6%) oraz społeczności (27,5%), a serwisy recenzenckie to ledwie 0,7%. Jej termin na to, co powinna robić własna strona, to „on-page corroboration": strona ustala fakty, a źródła zewnętrzne je potwierdzają, porównują albo podważają.

Profound 17 sierpnia przejrzał ponad 158 tys. twierdzeń AI o markach: 54% marek miało co najmniej jedno błędne twierdzenie, którego źródłem była ich własna strona, 51% takie, którego źródłem były media. Cena i rozliczenia to 12% twierdzeń, ale 24% błędów. Innymi słowy: AI najczęściej myli się w cenie, a najczęstszym źródłem pomyłki jest stara strona promocji, którą sam zostawiłeś w indeksie.

Prostowanie w kolejności skuteczności: po pierwsze własna strona, ta sama cena w feedzie, w HTML i w danych strukturalnych, bez zapomnianych landingów z poprzedniego sezonu; po drugie miejsca, gdzie klienci o Tobie piszą, bo to stamtąd AI bierze „jakość"; po trzecie porównywarki i sprzedawcy, którzy kopiują Twoje stare opisy.

Karta produktu i feed pod asystentów: 10 pól

O anatomii karty produktu pisaliśmy osobno; tu tylko to, co czyta asystent.

1. GTIN w feedzie i w danych strukturalnych, identyczny, bez spacji i zer dopisanych ręcznie.
2. Tytuł z atrybutami decydującymi o zakupie na początku.
3. Cena spójna w feedzie, w HTML i w schema, z jedną walutą.
4. Dostępność aktualizowana z magazynu, nie z szablonu „zwykle dostępny".
5. Koszt i czas dostawy jako pola, nie jako zdanie w opisie.
6. Polityka zwrotów z liczbą dni.
7. Nazwa sprzedawcy zgodna z marką sklepu na stronie i w opiniach.
8. Ocena i liczba opinii prawdziwe, z systemu, który zbiera je po zakupie.
9. Opis ze specyfikacją i zgodnością, do pięciu tysięcy znaków.
10. Stabilny adres i identyfikator produktu; każda zmiana adresu to nowy produkt dla asystenta.

Test na własnym sklepie: 20 promptów co miesiąc

Nie ma raportu, który pokaże Ci pozycję w ChatGPT, więc robisz go sam. Wybierz 10 produktów, które sprzedajesz w tej samej wersji co konkurenci, i dla każdego zadaj dwa pytania: neutralne („jaki toner do drukarki X") i cenowe („gdzie najtaniej kupić toner Y"). Dla każdej odpowiedzi zapisz w arkuszu: czy produkt się pojawił, czy pojawił się Twój sklep, na którym miejscu, jaką cenę pokazał i czy zgadza się z Twoją, jaką etykietę dostała oferta, jak brzmi tytuł. Dwadzieścia wierszy, raz w miesiącu, w nowej sesji bez historii. Po trzech miesiącach będziesz wiedział więcej niż z każdego raportu vendora, bo będziesz wiedział o swoich produktach.

Co zrobić w najbliższym tygodniu

1. Sprawdź, czy Twój feed ma GTIN dla każdego produktu, który ma go na opakowaniu. Braki to lista zadań na ten tydzień.
2. Porównaj cenę w feedzie, w HTML i w danych strukturalnych dla 20 losowych produktów. Rozbieżność w jednym oznacza rozbieżność w setkach.
3. Wyszukaj w Search Console stare strony promocji i landingi z nieaktualną ceną; wyindeksuj albo zaktualizuj.
4. Przenieś atrybuty decydujące o zakupie na początek tytułów w feedzie, zaczynając od 50 najlepiej sprzedających się produktów.
5. Uzupełnij pola dostawy i zwrotów w feedzie, jeśli są tylko w regulaminie.
6. Zrób pierwszy przebieg testu 20 promptów i zapisz datę; to Twój punkt odniesienia.
7. Sprawdź, czy sklep zbiera opinie po zakupie i czy są publiczne; jeśli nie, to jest najdłuższa pozycja na liście.

Konkurowanie samą ceną było drogą donikąd, zanim powstał ChatGPT, i asystent tego nie zmienił; sam mówi, że cena to jeden z czynników obok dostępności i jakości. Zmieniło się to, że sędzia jest teraz jeden i czyta dane, a nie reklamy. Jeśli chcesz, żebyśmy przejrzeli Twój feed i kartę produktu pod tym kątem, zajrzyj do naszej oferty.