Wzbogacanie feedu
W większości katalogów brakuje tego samego: koloru, materiału, wzoru, kroju, typu produktu, który cokolwiek znaczy. Wzbogacanie to uzupełnianie tych danych w skali całego katalogu — jedno z niewielu działań, które zmieniają to, w jakich aukcjach bierzesz udział, a nie tylko ile w nich płacisz.
Czego zwykle brakuje
Dane produktowe pisze się z myślą o karcie produktu, gdzie szczegóły niosą zdjęcie i akapit tekstu. Feed dziedziczy ten tekst i traci zdjęcie. Zostaje tytuł, cena i opis napisany dla człowieka, który już patrzy na produkt, plus długa lista pustych kolumn z atrybutami.
Koszt tych pustych kolumn jest niewidoczny, bo nie widzisz aukcji, do których nigdy nie trafiłeś. Kupujący filtrujący po kolorze, zapytanie z nazwą materiału, zakupowy asystent AI porównujący specyfikacje — każde z nich pomija produkty, które nigdy nie zadeklarowały danego atrybutu.
Co robi wzbogacanie
- Czyta zdjęcie produktu razem z tekstem i wyprowadza atrybuty, których żadne z nich nie podaje wprost: kolor, wzór, materiał, krój, styl, okazję.
- Przypisuje każdy produkt do taksonomii produktów Google, zamiast zostawiać google_product_category zgadywaniu.
- Przepisuje tytuły do formy, którą nagradza Shopping: co to jest, czyje to jest i jakie atrybuty to wyróżniają — wszystko na początku.
- Normalizuje wartości, żeby „granat”, „Granatowy” i „ciemnoniebieski” stały się jednym filtrowalnym kolorem zamiast trzema.
- Uzupełnia luki, które powodują odrzucenia w kategoriach z obowiązkowymi atrybutami — przede wszystkim w odzieży.
Co sprawdzić, zanim temu zaufasz
Wyprowadzone atrybuty to wnioski, a wnioski bywają błędne. Dwie kontrole warto wbudować w proces, zamiast wykonać je raz:
- Sprawdzaj wyrywkowo według kategorii, a nie losowo. Błędy występują skupiskami: model, który dobrze radzi sobie z odzieżą, może być słaby w podzespołach czy produktach szybkozbywalnych.
- Inaczej traktuj wartość wywnioskowaną, a inaczej zadeklarowaną. Jeśli Twój PIM podaje materiał, to on ma pierwszeństwo; wzbogacanie danych ma uzupełniać luki, a nie nadpisywać fakty.
Wzbogacanie danych zmienia to, na podstawie czego Google dopasowuje produkty, więc efekt widać jako wyświetlenia na zapytaniach, przy których w ogóle się nie pojawiałeś. Najpierw sprawdź udział w wyświetleniach i pokrycie zapytań, a dopiero potem współczynnik konwersji, który zmienia się później.
Efekty się kumulują
Czystszy feed jednocześnie poprawia płatne kampanie Shopping, bezpłatne wyniki produktowe i odpowiedzi zakupowe AI, bo wszystkie trzy czytają te same dane. Wzbogacanie danych i powiązanie z CSS działają na różnych poziomach. Jedno zmienia to, do których aukcji stajesz, drugie to, ile te aukcje kosztują — i te efekty się mnożą, a nie nakładają.