Как AI выбирает товар и почему ваша карточка может не дойти
Недавно сам выбирал пылесос и написал ассистенту: ручной, моющий, лёгкий, вертикальный, до 40 тысяч. Дальше модель решает, какие три модели мне показать, и опирается на то, что смогла вытащить из карточек.
А в карточках обычно title, таблица и абзац про “инновационную технологию”. Ассистенту этого мало, ему нужно понять, кому и когда этот пылесос советовать.
Что для этого должно быть на странице: - Сценарий. Не “моющий вертикальный пылесос”, а “для ежедневной влажной уборки ламината в двушке”. - Цифры вместо прилагательных. Моё “лёгкий” модель проверит только по весу, причём с полным баком, а не по весу корпуса. Плюс автономность, объём баков и высота под кровать, в одном формате по всему каталогу. - Сравнение с соседями: с самоочисткой или без, эта модель или следующая в линейке. - Кому не подходит: “не для длинного ворса”, “тяжелее сухих моделей”. Это снижает возвраты. Моё предположение: ещё и помогает модели точнее понять, кому товар рекомендовать. - Ответы на вопросы до покупки: можно ли мыть паркет, справится ли с шерстью, сколько стоят валики.
Почти всё это уже лежит у вас в поддержке, в отзывах, в вопросах на маркетплейсах и в Вебмастере. Если вопрос повторяется везде, ему место в карточке. E-commerce годами делал страницы под максимальный охват. AI-поиск тянет в обратную сторону: выгоднее точно подходить под свой сценарий, чем посредственно под сотню запросов.