Tối ưu hóa AI cho ecommerce: tăng khả năng hiển thị trong ChatGPT và AI search

Làm sao để xuất hiện trong khuyến nghị của ChatGPT và AI khác cho ecommerce?

Để sản phẩm có thể xuất hiện trong khuyến nghị AI, assistant cần nhận diện sản phẩm đó là gì, phù hợp với ai và dựa trên dữ liệu nào để mô tả. Chúng tôi xây dựng thông tin này trên website và các nguồn có sẵn, sau đó kiểm tra câu trả lời cho các truy vấn thương mại.

Bắt đầu với mẫu nhiệm vụ của khách hàng: so sánh mẫu, chọn sản phẩm cho tình huống cụ thể, làm rõ đặc tính hoặc tìm giải pháp thay thế. Với mỗi nhiệm vụ, chúng tôi xem sản phẩm và thương hiệu nào đã được nhắc đến, sự kiện nào được xác nhận bởi nguồn và nơi nào thông tin chưa đầy đủ. Điều này giúp phân biệt vấn đề nội dung với vấn đề danh mục hoặc uy tín bên ngoài.

Trong công việc, chúng tôi xem xét ba lớp:

• Trang sản phẩm và danh mục: tên chính xác, đặc tính, biến thể, tình trạng có sẵn và sự khác biệt rõ ràng giữa các mẫu.
• Feed và structured data: sự nhất quán của các trường trên website và trong dữ liệu sản phẩm được truyền đi.
• Đánh giá và đề cập độc lập: thông tin có ý nghĩa về cách sử dụng, hạn chế và trải nghiệm của khách hàng.

Chúng tôi không giảm nhiệm vụ xuống việc thêm từ khóa. Nếu mô tả sản phẩm không trả lời câu hỏi thực sự của khách hàng, trước tiên chúng tôi làm rõ sự kiện và cấu trúc trang. Đối với chiến lược GEO tổng thể, hãy bắt đầu với khả năng hiển thị thương hiệu trong AI search, và cho các tình huống cụ thể, hãy xem tối ưu hóa cho ChatGPT và tối ưu hóa cho Perplexity.

Cần kiểm tra gì trong trang sản phẩm và feed

Để tối ưu hóa website cho ChatGPT và các assistant khác, trước tiên cần đưa thông tin sản phẩm về dạng nhất quán và kiểm chứng được. Chúng tôi đối chiếu nội dung trang với feed và các tài liệu khác của công ty để không để lại đặc tính mâu thuẫn hoặc cam kết mơ hồ.

Kiểm tra thực tế bao gồm:

• một phiên bản tên sản phẩm và thương hiệu nhất quán trên trang, danh mục và feed;
• đặc tính đầy đủ và rõ ràng, bao gồm khả năng tương thích và hạn chế;
• mô tả phân biệt cho các mẫu tương tự, biến thể kích thước hoặc bộ sản phẩm;
• thông tin về giá, tình trạng có sẵn và bàn giao nếu công ty công bố cho khách hàng;
• liên kết đến hướng dẫn, điều kiện bảo hành và tài liệu chính thức của nhà sản xuất;
• cấu trúc trang trong đó sự kiện quan trọng có thể truy cập mà không cần ngôn ngữ quảng cáo.

Sau đó, chúng tôi đánh dấu những gì cần sửa ở phía website và những gì phụ thuộc vào xuất dữ liệu, CMS hoặc chủ sở hữu danh mục sản phẩm. Với mỗi nhiệm vụ, chúng tôi chỉ ra ví dụ dữ liệu không chính xác, phiên bản đề xuất và cách kiểm tra sau khi triển khai. Nếu danh mục lớn, chúng tôi ưu tiên các trang theo tầm quan trọng thương mại và chất lượng dữ liệu, thay vì cố viết lại tất cả cùng lúc.

Phần kỹ thuật được xem xét riêng: schema phải phản ánh nội dung hiển thị trên trang, không thay thế nó. Nếu cần kiểm tra schema và khả năng truy cập cho robot, hãy kết nối tối ưu hóa kỹ thuật AEO.

Đánh giá ảnh hưởng thế nào đến khuyến nghị sản phẩm của AI

Đánh giá hữu ích không phải như tín hiệu trang trí, mà là nguồn thông tin cụ thể về cách sản phẩm hoạt động trong sử dụng thực tế. Đối với khách hàng và câu trả lời AI, mô tả về tình huống, khả năng tương thích và hạn chế có giá trị hơn các đánh giá ngắn giống nhau mà không có ngữ cảnh.

Chúng tôi đánh giá nơi thu thập đánh giá, mức độ dễ dàng liên kết chúng với mẫu cụ thể và liệu chúng có chứa chi tiết hữu ích hay không. Riêng biệt, chúng tôi kiểm tra xem đánh giá về các biến thể khác nhau có bị trộn lẫn và liệu ấn tượng của người dùng có mâu thuẫn với đặc tính chính thức hay không. Nếu thương hiệu có tài liệu hỗ trợ, hướng dẫn hoặc câu trả lời cho câu hỏi thường gặp, chúng tôi sử dụng chúng để lấp đầy các khoảng trống thông tin lặp lại.

Đối với đội ngũ ecommerce, kết quả là danh sách hành động, ví dụ:

• làm rõ trong biểu mẫu đánh giá câu hỏi về tình huống sử dụng;
• thêm câu trả lời cho các câu hỏi thường gặp trên trang;
• liên kết đánh giá với mẫu hoặc biến thể chính xác;
• mô tả hạn chế của sản phẩm một cách rõ ràng và không cố che giấu.

Chúng tôi không đề xuất chỉnh sửa trải nghiệm của người khác hoặc tạo đánh giá giả. Công việc như vậy làm giảm chất lượng dữ liệu và phá vỡ lòng tin của khách hàng. Nếu vấn đề rộng hơn trang sản phẩm và liên quan đến nhận diện công ty trong các nguồn độc lập, bạn có thể bổ sung kế hoạch với xây dựng entity và kiến thức thương hiệu hoặc digital PR để trích dẫn.

Chúng tôi đo lường khả năng hiển thị sản phẩm trong câu trả lời AI như thế nào

Theo dõi cho thấy liệu thương hiệu có xuất hiện trong câu trả lời cho các truy vấn mua sắm đã chọn và nguồn nào assistant sử dụng trong kiểm tra cụ thể. Đây là cách làm việc để tìm khoảng trống và đánh giá thay đổi, không thay thế cho phân tích doanh số hoặc nhu cầu tìm kiếm.

Ban đầu, chúng tôi ghi lại mẫu truy vấn: danh mục, đặc tính, tình huống lựa chọn và so sánh sản phẩm. Sau đó, chúng tôi lưu câu trả lời, đề cập thương hiệu, nguồn được trích dẫn và lỗi đáng chú ý trong mô tả danh mục. Sau khi triển khai thay đổi, chúng tôi lặp lại kiểm tra trên cùng mẫu và ghi nhận những gì đã thay đổi: cách diễn đạt khuyến nghị, nguồn thông tin, mức độ đầy đủ của sự kiện hoặc sự hiện diện của sản phẩm.

Trong dự án, bạn nhận được:

• audit câu trả lời và trang theo các hướng sản phẩm đã thống nhất;
• bản đồ khoảng trống trong trang, feed, đánh giá và nguồn;
• kế hoạch nhiệm vụ với ưu tiên, khu vực chịu trách nhiệm và tiêu chí kiểm tra;
• khuyến nghị về nội dung và thay đổi kỹ thuật;
• báo cáo định kỳ với quan sát và bộ hành động tiếp theo.

Phạm vi công việc được thống nhất dựa trên danh mục và khả năng truy cập dữ liệu. Để theo dõi động lực, bạn có thể kết nối theo dõi khả năng hiển thị trong AI, và để hoàn thiện trang, hãy xem nội dung cho câu trả lời AI.

Điều gì không thể kiểm soát trong khuyến nghị của ChatGPT và AI search

Công việc của chúng tôi cải thiện chất lượng và khả năng truy cập của thông tin sản phẩm, nhưng không kiểm soát việc lựa chọn nguồn và thành phần câu trả lời của nền tảng cụ thể. ChatGPT, Perplexity và Google tạo câu trả lời theo hệ thống riêng của họ, có thể thay đổi chúng và không bắt buộc hiển thị cùng một bộ sưu tập khi truy vấn lặp lại.

Do đó, không thể hứa hẹn việc đưa sản phẩm vào khuyến nghị cụ thể, đề cập thương hiệu liên tục, vị trí nhất định trong câu trả lời hoặc truyền mọi thay đổi vào quy trình học tập và tìm kiếm của nền tảng. Một câu trả lời riêng lẻ phụ thuộc vào cách diễn đạt truy vấn, nguồn có sẵn và cơ chế hiện tại của sản phẩm. Chúng tôi cam kết phạm vi audit đã thống nhất, tài liệu chuẩn bị, triển khai các nhiệm vụ đã thỏa thuận và ghi chép kiểm tra — những kết quả này nằm trong phạm vi trách nhiệm của chúng tôi.

Để đánh giá chất lượng chương trình, hãy thống nhất phương pháp trước khi bắt đầu: danh mục và truy vấn nào được kiểm tra, cách lưu câu trả lời, thay đổi nào được coi là hữu ích và ai từ phía khách hàng xác nhận sự kiện về sản phẩm. Đừng đưa ra kết luận từ một cuộc trò chuyện hoặc ảnh chụp màn hình ngẫu nhiên. So sánh các truy vấn và ngữ cảnh giống nhau, kiểm tra nguồn tìm thấy và tách biệt sự xuất hiện của thương hiệu khỏi chất lượng câu trả lời. Điều này giúp đưa ra quyết định dựa trên quy trình lặp lại, không phải quan sát đơn lẻ.

Bảng giá

Giá khởi điểm bằng USD. Gói tùy chỉnh và chiết khấu theo số lượng theo yêu cầu. Thanh toán bằng USDT, USDC, BTC, ETH, SOL, TON hoặc token dự án của bạn.

Cách hoạt động

1. Thu thập dữ liệu ban đầuBạn cung cấp danh sách danh mục ưu tiên, website, feed có sẵn và thông tin về đối tượng mục tiêu. Chúng tôi làm rõ tình huống sản phẩm nào quan trọng hơn cho doanh nghiệp.
2. Kiểm tra câu trả lời và nguồnChúng tôi tạo mẫu truy vấn và ghi lại cách assistant mô tả sản phẩm, thương hiệu nào được khuyến nghị và tài liệu nào được trích dẫn.
3. Lập kế hoạch thay đổiChúng tôi phân chia nhiệm vụ cho trang, feed, đánh giá và đội ngũ kỹ thuật. Với các mục ưu tiên, chúng tôi xác định cách kiểm tra.
4. Triển khai và kiểm tra lạiChúng tôi hỗ trợ chuẩn bị và thống nhất thay đổi, sau đó lặp lại kiểm tra trên các truy vấn đã chọn và ghi chép quan sát.