SEO e-commerce coraz bardziej zależy od jakości danych produktowych

SEO e-commerce coraz bardziej zależy od danych produktowych, a nie tylko od kodu HTML.

Podczas Google Search Central Live w Barcelonie miałem okazję porozmawiać o coraz ważniejszym pytaniu dla dużych, międzynarodowych platform e-commerce: jakie znaczenie mają dane produktów w Google Merchant Center poza bezpłatnymi informacjami o produktach i reklamami produktowymi, zwłaszcza w miarę rozwoju funkcji wyszukiwania opartych na AI?

Dane produktowe trafiają do coraz większej liczby usług Google

Kwalifikujące się produkty przesłane do Merchant Center mogą pojawiać się w bezpłatnych informacjach o produktach w Google Search, Mapach, Gemini, YouTube, na karcie Zakupy, w Google Grafika i Google Lens. Dane produktowe mają więc znaczenie nie tylko dla tradycyjnych reklam produktowych. Dokumentacja Google dotycząca bezpłatnych informacji o produktach opisuje miejsca, w których mogą pojawiać się kwalifikujące się oferty.

W przypadku dużego marketplace’u, takiego jak Allegro, praktyczne wyzwanie polega na utrzymaniu spójnych informacji o produktach w bardzo dużym katalogu, na różnych rynkach i w wielu językach, a także dla różnych wariantów produktów.

Konwersacyjne atrybuty Google

Dokumentacja Google Merchant Center opisuje opcjonalne atrybuty konwersacyjne, które mają pomagać systemom AI i agentom konwersacyjnym rozumieć szczegóły produktów. Obecna lista obejmuje question_and_answer, document_link, related_product, item_group_title, variant_option i popularity_rank. Google podaje, że atrybuty te mogą wspierać odkrywanie produktów w usługach opartych na AI, takich jak AI Mode, uzupełniając podstawową specyfikację danych produktowych. Przewodnik Google po atrybutach konwersacyjnych wyjaśnia ich przeznaczenie i podaje przykłady.

Strona pomocy Google Merchant Center wyjaśniająca, że opcjonalne atrybuty konwersacyjne mogą pomóc systemom AI zrozumieć szczegóły produktów. — Google przedstawia atrybuty konwersacyjne jako opcjonalne uzupełnienie podstawowej specyfikacji danych produktowych.

Google nie publikuje wag określających wpływ poszczególnych atrybutów na pobieranie informacji ani wzoru, który decydowałby o cytowaniu źródeł przez AI. Traktuję te pola jako sposób na precyzyjniejsze opisanie informacji o produkcie, a nie gwarancję lepszej pozycji lub cytowania.

Jeden kontrakt danych produktowych: feed, dane strukturalne i treść strony

W praktyce warto traktować feed produktowy, dane strukturalne Product i widoczną stronę produktu jako jeden kontrakt danych:

Feed w Merchant Center dostarcza uporządkowane dane produktów systemom handlowym Google.
Dane strukturalne Product udostępniają informacje o produkcie na stronie docelowej w formie możliwej do odczytania przez maszyny.
Treść widoczna na stronie potwierdza, co faktycznie może kupić klient, w tym właściwą cenę, dostępność, wariant i szczegóły produktu.

Google zaleca udostępnianie zarówno feedu Merchant Center, jak i danych strukturalnych na stronach produktów. Według dokumentacji wykorzystanie obu źródeł może zwiększyć kwalifikację do wyświetlania i pomóc Google zrozumieć oraz zweryfikować informacje o produkcie; niektóre funkcje mogą łączyć dane z obu źródeł. Przewodnik Google po danych strukturalnych Product opisuje dostępne rozwiązania.

W dużym e-commerce to zalecenie staje się wyzwaniem operacyjnym: te same informacje mogą pochodzić z systemu zarządzania informacją o produktach, być przekształcane w procesie generowania feedu, renderowane na stronie produktu i ponownie zapisywane w danych strukturalnych. Jeśli te wersje zaczynają się różnić, dodanie kolejnych oznaczeń nie rozwiąże problemu. Najpierw trzeba ustalić, gdzie dochodzi do rozbieżności i wskazać jednoznaczne źródło prawdy.

Co zmienia się w Merchant Center

Google rozwija również rozwiązania zakupowe, w których dane produktowe są wykorzystywane w konwersacyjnych ścieżkach zakupowych.

Business Agent to konwersacyjna funkcja w Google Search. Według Google łączy dane zakupowe z Merchant Center z informacjami z witryny sprzedawcy; obecne warunki kwalifikacji obejmują sklep e-commerce z siedzibą w Stanach Zjednoczonych. Przewodnik Google po Business Agent opisuje tę funkcję i jej aktualny zakres.

Przykładowe ekrany Google Search i czatu marki pokazujące odkrywanie produktów z Business Agent. — Przykład Google: rozmowa z marką obok odkrywania produktów w Search.

AI Performance Insights pokazuje, jak marki pojawiają się w konwersacyjnych zapytaniach zakupowych w AI Mode i AI Overviews, z podziałem na etapy odkrywania, oceny i gotowości do zakupu. W dniu publikacji tego artykułu dokumentacja Google wymieniała zapytania w języku angielskim w Australii, Kanadzie, Indiach, Nowej Zelandii i Stanach Zjednoczonych. Przewodnik Google po AI Performance Insights wyjaśnia działanie raportu i jego dostępność.

Panel AI Performance Insights w Merchant Center przedstawiający etapy odkrywania, oceny i gotowości do zakupu. — AI Performance Insights dzieli konwersacyjne zapytania zakupowe według etapu i kategorii produktu.

Na podstawie opublikowanych przez Google list krajów wnioskuję, że te funkcje nie są jeszcze dostępne w Europie w takim samym zakresie. To wniosek z podanych informacji o dostępności, a nie osobny komunikat Google. Dla międzynarodowego marketplace’u obsługującego setki milionów adresów URL przygotowanie warstwy danych produktowych przed szerszym udostępnieniem funkcji jest praktyczną decyzją dotyczącą inżynierii i zarządzania danymi.

Co zespoły SEO w dużych firmach mogą zrobić już teraz

Prześledzić informacje o produktach w różnych systemach. Ustalić źródło prawdy dla ceny, dostępności, identyfikatorów, wariantów, dostawy i atrybutów produktów.
Porównać dane z feedu, oznaczeń i wyrenderowanej strony. Sprawdzić reprezentatywne produkty w różnych krajach, językach, szablonach i typach wariantów.
Zadbać o kompletność i spójność. Rzetelnie utrzymywany proces przetwarzania danych produktowych jest bardziej użyteczny niż dodawanie opcjonalnych atrybutów do niewielkiej próbki przy brakach w podstawowych polach.
Traktować nowe atrybuty jako eksperymenty. Dodawać istotne atrybuty konwersacyjne tam, gdzie informacje są dokładne i przydatne, a następnie obserwować udokumentowane diagnostyki i dane o widoczności.
Uwzględniać zakres dostępności. Funkcje i raporty Merchant Center różnią się w zależności od kraju i języka, dlatego globalną strategię należy oddzielić od obecnej kwalifikacji na konkretnych rynkach.

Dobre SEO e-commerce w dużej organizacji coraz częściej oznacza dostarczanie wyszukiwarce i systemom AI spójnych, uporządkowanych i aktualnych informacji o produktach. Wymaga to współpracy przy feedach, danych strukturalnych, renderowaniu stron, operacjach produktowych i zarządzaniu informacją na poszczególnych rynkach.