Come l'intelligenza artificiale genera descrizioni per oltre 1000 prodotti da un giorno all'altro, senza copywriter

La scorsa settimana mi ha scritto il titolare di un negozio online di ricambi per auto. Ha in catalogo poco più di quattromila articoli, e di circa tremila la descrizione è questa: nome, codice articolo, tre caratteristiche tecniche. Tutto. Non un solo suggerimento umano, non una sola parola sul perché questo filtro sia migliore di un altro, su come questo blocco differisce da un analogo a metà prezzo, sul perché questa particolare cinghia di distribuzione dovrebbe essere installata sulla Kia Ceed di seconda generazione. Ha chiesto: “Quanto tempo e denaro ci vogliono per descrivere correttamente l’intero catalogo?” Ho contato. Con il costo medio di un copywriter per argomenti tecnici: da mille a un rublo e mezzo per carta, se non si desidera solo una riscrittura dal sito Web del fornitore, ma un normale testo unico con una comprensione del prodotto. Tremila carte. Risulta da tre a quattro milioni e mezzo di rubli. In termini di tempo, anche se assumi un team di cinque copywriter e questi producono dieci descrizioni al giorno ciascuno, si tratta di dodici settimane lavorative. Tre mesi. E questo a condizione che tutti e cinque capiscano i ricambi auto, che non sia necessario controllare i testi e che nessuno vada in congedo per malattia.

Ha riso e ha detto che convive con queste carte vuote ormai da tre anni, perché ogni volta che calcola il budget per i contenuti, capisce che con questi soldi sarebbe meglio comprare un altro lotto di merce. E sai una cosa: non è l'unico. Parlo con dozzine di proprietari di negozi ogni mese e la storia è la stessa. Il catalogo cresce, le carte sono vuote, le mani non arrivano al contenuto e nel frattempo i motori di ricerca scartano sempre più pagine senza testo normale. Google lo dice chiaramente: i contenuti scarsi sono un problema. Yandex è ancora più severo: una pagina senza descrizione in realtà non esiste nei risultati di ricerca. E così il business si ritrova in una trappola: senza contenuti non c'è traffico, senza traffico non c'è budget per i contenuti.

In realtà è da questa trappola che è nata l'idea, che abbiamo poi implementato nel nostro plugin. Non perché volessimo creare “un altro generatore di testi AI”: ce ne sono già dozzine sul mercato. Ma perché nessuno di quelli esistenti ha risolto il problema nel modo in cui lo affronta un vero proprietario di un negozio WooCommerce. Lascia che ti spieghi come funziona nella pratica, perché il risultato è diverso da quello che ChatGPT produce nel browser e, cosa più importante, quali insidie ​​abbiamo scoperto in due anni di lavoro con i contenuti AI per l'e-commerce.

Perché "copia semplicemente da ChatGPT" non funziona per lo store

Sento continuamente questo argomento: "Perché ho bisogno di un plugin quando posso aprire ChatGPT, incollare il nome del prodotto e ottenere una descrizione?" Formalmente sì, puoi. Io stesso ho iniziato in questo modo due anni fa, quando la generazione di testi tramite intelligenza artificiale stava appena guadagnando slancio. Mi sono seduto, ho aperto l'interfaccia, ho copiato il nome del prodotto, ho aggiunto "scrivi una descrizione per il negozio online", ho ricevuto il testo, l'ho letto, modificato, copiato in WordPress e sono passato al prodotto successivo. Al ventesimo punto mi resi conto che erano passate due ore. Il centesimo: è passata una settimana. E questo nonostante scrivo abbastanza velocemente e formulo bene i suggerimenti.

Il problema non è la qualità del modello. Claude e GPT-4 scrivono testi eccellenti se richiesti correttamente. Il problema è la scala. Quando hai tremila prodotti, il copia-incolla manuale dalla chat non è una soluzione, ma un'imitazione di un'attività vigorosa. Ma anche la scala non è il problema principale. Il problema principale è nel contesto.

Guarda qui. Quando chiedi a ChatGPT di scrivere una descrizione per "Shell Helix Ultra 5W-30 Motor Oil, 4 L", ti viene fornito un testo abbastanza decente. Ma questo messaggio non sa nulla del tuo negozio. Non sa che nel tuo catalogo hai altri quindici oli Shell a cui varrebbe la pena collegarsi. Non sa che il prodotto ha attributi “viscosità”, “tolleranze OEM”, “tipo di motore”, che sono memorizzati in WooCommerce e devono essere inseriti organicamente nel testo. Non sa che ci sono tre foto per questo prodotto e ognuna necessita di un testo alternativo con parole chiave. Non sa che hai già generato una descrizione per un prodotto simile un'ora fa e che il nuovo testo non dovrebbe essere simile ad essa. Non sa nulla della struttura del tuo sito, delle tue categorie, di quali pagine devi inserire i collegamenti interni.

In altre parole, ChatGPT nel browser è un potente cervello senza occhi né mani. Sa pensare e scrivere, ma non vede il tuo negozio e non può agire in esso in modo indipendente. E dovevamo assicurarci che l'intelligenza artificiale non si limitasse a generare testo nel vuoto, ma funzionasse all'interno di WooCommerce: vedesse i dati dei prodotti, comprendesse la struttura del catalogo, conoscesse la storia delle generazioni precedenti e potesse ordinare autonomamente il risultato nei campi richiesti. Questa è la differenza tra un “chatbot AI” e uno “strumento di e-commerce AI”: determina tutto.

E qui voglio parlare della soluzione architetturale, che secondo me si è rivelata fondamentale. Non siamo rimasti legati a un fornitore. Il plugin implementa il modello Strategy: un'unica interfaccia attraverso la quale puoi connettere Claude di Anthropic o GPT di OpenAI. Per quello? Per diversi motivi. I modelli si comportano in modo diverso a seconda del tipo di contenuto. Claude, secondo la mia opinione soggettiva, se la cava meglio con descrizioni lunghe e dettagliate: contiene meno frasi modello ed è meno probabile che si ripeta quando si generano centinaia di testi di seguito. GPT-4 è adatto per descrizioni brevi e di marketing: è un po' più aggressivo nel linguaggio di vendita. Ma non è solo una questione di preferenze di gusto. Se domani Anthropic raddoppia i prezzi o OpenAI lancia un modello di nuova generazione che si rivela molto migliore, basta cambiare fornitore nelle impostazioni, senza migrazione, senza perdita di dati, senza riscrivere le istruzioni. I prompt vengono archiviati nel sistema anziché codificati nel codice. Un provider è semplicemente un trasporto che consegna la tua richiesta al modello e restituisce una risposta.

E ancora un punto sui costi, che molte persone non notano. Ho già detto che un copywriter per argomenti tecnici costa mille e mezzo a tessera. Quanto costa la generazione dell’IA? Lo abbiamo misurato su progetti reali. Quando si utilizza Claude: da mezzo centesimo a tre centesimi per articolo. Ciò tiene conto dei token di entrata e di uscita, tenendo conto del fatto che stiamo inviando non solo il nome, ma il contesto completo: attributi, categorie, prodotti correlati. Diciamo che prendiamo il limite superiore: tre centesimi. Per tremila beni sono novanta dollari. Circa ottomila rubli al tasso di cambio attuale. Ottomila rubli contro tre o quattro milioni. La differenza è quattrocento volte. Anche se spendi altri quarantamila per la finitura manuale delle carte più importanti, costerà comunque due ordini di grandezza in meno.

Certo, qualcuno adesso dirà: “Beh, il testo AI è peggio!” Sì e no. Se confronti il ​​miglior testo AI con il testo di un copywriter che comprende profondamente il prodotto e ha trascorso un'ora su una carta, sì, il copywriter scriverà meglio. Ma siamo onesti: quanti di questi copywriter esistono in natura? E quanti di loro sono pronti a scrivere dieci descrizioni di oli al giorno per tre mesi? La vera alternativa alla descrizione dell'intelligenza artificiale non è un testo perfetto di un esperto. La vera alternativa è una carta bianca. E tra la descrizione dell'IA e una carta vuota la scelta è ovvia.

Elaborazione batch: come impostare un'attività per mille prodotti e andare a dormire

Ora arriviamo a ciò che rende il nostro approccio fondamentalmente diverso rispetto al lavoro manuale in un'interfaccia di chat. Generazione batch. Sembra noioso, come il titolo di una presentazione aziendale, ma in pratica è proprio questo che trasforma l’AI da giocattolo a strumento di lavoro.

Come appare. Vai al pannello dei plugin, seleziona i prodotti: puoi per categoria, puoi per stato della descrizione (vuoto, breve, non aggiornato da molto tempo), puoi semplicemente selezionare le caselle. Scegli un prompt: un modello su cui verrà creato il testo. Fare clic su "Avvia". Questo è tutto, puoi chiudere la scheda. Puoi spegnere il computer. Puoi andare a letto.

Dietro le quinte c'è un motore basato su Action Scheduler: questo è lo stesso motore di coda che WooCommerce utilizza per le sue attività interne. Non cron, non un servizio esterno, non un server separato. Tutto funziona all'interno del tuo WordPress utilizzando un'infrastruttura collaudata. BatchProcessor prende un'attività, la suddivide in blocchi, ad esempio dieci prodotti ciascuno, e mette ciascun blocco in coda. Un pezzo viene elaborato e quello successivo viene avviato. Se il server è sovraccarico e il processo viene interrotto, va bene, Action Scheduler riavvierà automaticamente l'attività. Se si verifica un errore durante la generazione di un prodotto specifico, verrà contrassegnato come problematico e il resto continuerà a essere elaborato. Al mattino apri il pannello e vedi un report: quanti prodotti sono stati elaborati, quanti errori, quanto è costato.

Ricordo la prima volta che abbiamo eseguito la generazione batch su una directory reale. Era un negozio di materiali da costruzione, con circa milleduecento articoli, dalle miscele secche agli utensili elettrici. Il proprietario era scettico e affermava che probabilmente l’intelligenza artificiale avrebbe scritto delle sciocchezze perché non capisce la costruzione. Abbiamo preparato un suggerimento che tenga conto delle specificità della nicchia: caratteristiche tecniche, ambiti di applicazione, confronto con analoghi. Lanciato venerdì sera. Sabato mattina ha aperto il negozio e ha avuto millecentottanta nuove descrizioni. Venti prodotti sono caduti con errori, soprattutto quelli che non contenevano alcun dato nel database, nemmeno il nome di uno normale. Ha sfogliato il resto per un'ora e mezza, ne ha trovati una cinquantina che voleva modificare e ha detto una frase che ricordavo: "Hanno scritto meglio del mio ultimo copywriter, che ho pagato ottocento rubli a testa".

Onestamente, questo non mi ha sorpreso. Non perché l’intelligenza artificiale sia magica, ma perché un buon suggerimento, supportato da dati reali sul prodotto, fornisce il contesto del modello che un copywriter solitamente non riceve. Il copywriter riceve un incarico tecnico su un pezzo di carta: "Scrivere una descrizione per l'intonaco Knauf Rotband, 30 kg. Parole chiave: acquistare intonaco, intonaco di gesso." E l'IA riceve il nome completo, tutti gli attributi (composizione, imballaggio, consumo, spessore dello strato, tempo di asciugatura), categoria, prodotti correlati, prezzo e persino il testo delle recensioni, se presenti. E tutto questo avviene automaticamente: non è necessario raccogliere e trasmettere manualmente.

Ma mentirei se dicessi che tutto funziona perfettamente fin da subito. L'elemento chiave del sistema sono i prompt. È il prompt a determinare quale sarà il testo: lungo o breve, tecnico o emozionale, con o senza parole chiave SEO. E qui incontriamo molti ostacoli.

La prima versione dei prompt era universale: un prompt per tutti i prodotti. Il risultato è stato nella media: i testi venivano letti normalmente, ma in qualche modo erano... niente. È come se fossero scritti da uno stagista che si impegna ma non capisce il pubblico. Quindi abbiamo creato un sistema di suggerimenti personalizzabili con preimpostazioni per diverse nicchie. Per i ricambi auto: un tono, con particolare attenzione alla compatibilità, ai numeri OEM, alle differenze rispetto ai falsi. Per i cosmetici: un altro, con particolare attenzione agli ingredienti, all'effetto, al tipo di pelle. Per i materiali da costruzione: il terzo, il più tecnico, con calcoli dei consumi e consigli per l'uso. I prompt possono essere creati e modificati direttamente nel pannello di amministrazione, vengono archiviati nel database e, se lo desideri, puoi creare almeno dieci prompt diversi per dieci categorie di prodotti.

Ed è qui che inizia il divertimento. Quando si dispone di un sistema di generazione batch e di prompt personalizzati, sorge spontanea una domanda: come è possibile capire quale prompt funziona meglio? Quale testo genera più conversioni: breve e aggressivo o lungo e dettagliato? Tecnico con i numeri o emotivo con le storie?

Test A/B di descrizioni e controllo qualità: quando l'IA controlla se stessa

Abbiamo integrato il test A/B delle descrizioni nel plugin e penso che questa sia una delle funzionalità più sottovalutate. Funziona semplicemente: generi due opzioni di descrizione per lo stesso prodotto, ad esempio una tramite Claude con un messaggio lungo e dettagliato, l'altra tramite GPT-4 con un messaggio di vendita allo scoperto. Il sistema mostra l'opzione A a metà dei visitatori, l'opzione B all'altra metà, e raccoglie i dati: visualizzazioni, aggiunte al carrello, acquisti. Dopo un paio di settimane, vedi che l'opzione A dà una conversione al carrello del 3,2% e l'opzione B - 4,1%. Passa tutti i prodotti all'opzione vincente. Testare nuovamente una nuova ipotesi. E così arriviamo iterativamente a descrizioni che effettivamente vendono e non si limitano a riempire lo spazio vuoto sulla pagina.

Sembra uscito da un libro di testo sul growth hacking, ma in pratica cambia l'intero approccio ai contenuti. Smetti di discutere sui gusti - "Penso che abbiamo bisogno di un tono diverso qui" - e inizi a prendere decisioni basate sui dati. Dati reali, da clienti reali. Ho visto casi in cui il proprietario di un negozio era assolutamente sicuro che il suo pubblico volesse descrizioni lunghe ed esperte con tabelle di caratteristiche, e un test ha dimostrato che testi brevi ed emozionanti di tre paragrafi davano un tasso di conversione più alto del 40%. Non ci credeva, ha ricominciato il test: il risultato è stato confermato. Fa male all'ego, ma fa bene agli affari.

Ma il testing è già la seconda fase. Prima di mostrare il testo ai clienti, è necessario assicurarsi che sia generalmente adeguato. È qui che entra in gioco il controllo qualità. Abbiamo integrato nel plugin diversi meccanismi che rilevano i tipici problemi di generazione dell'IA.

Anteprima prima della pubblicazione. Qualsiasi testo generato passa prima allo stato di bozza. Potrai visualizzarlo, modificarlo e solo successivamente pubblicarlo. Inoltre, l'interfaccia ha un confronto differenziale: il vecchio testo è a sinistra, quello nuovo a destra, le modifiche sono evidenziate. Ciò è particolarmente utile quando si rigenerano descrizioni per prodotti che contengono già del testo. Puoi immediatamente vedere cosa ha aggiunto l'IA, cosa ha rimosso e se mancano informazioni importanti.

Successivo: audit SEO. Ogni scheda prodotto viene controllata in base a più di quindici criteri. La lunghezza della meta descrizione non è né troppo breve né troppo lunga. La presenza di una parola chiave nel titolo e nel primo paragrafo. L'unicità del metatag del titolo: se sono presenti duplicati con altri prodotti. Contenuto del testo alternativo per le immagini. Disponibilità di dati strutturati. Collegamenti interni a prodotti correlati. Il sistema evidenzia i problemi e suggerisce cosa risolvere. Inoltre, questo funziona non solo per i testi AI: puoi eseguire un controllo sull'intero catalogo e trovare problemi nelle descrizioni scritte dalle persone.

Ho pensato a lungo a quanto ci si possa fidare dell'intelligenza artificiale in termini di qualità dei contenuti. Dopotutto, se l’intelligenza artificiale genera testo e lo controlla, non è un circolo vizioso? In parte sì, funziona. Pertanto, non abbiamo creato una pipeline “genera-pubblica-dimentica” completamente automatica. La persona rimane nel giro. Il sistema genera, verifica secondo criteri formali, evidenzia potenziali problemi, ma la decisione finale sulla pubblicazione spetta al proprietario del negozio. Secondo la nostra esperienza, con un prompt ben calibrato, circa l’ottanta per cento delle descrizioni può essere pubblicato così com’è, un altro quindici per cento richiede modifiche minime e solo il cinque per cento necessita di essere riscritto in modo significativo. Per fare un confronto, quando lavoravamo con copywriter freelance, il rapporto era di circa cinquanta-trenta-venti. Cioè, l'intelligenza artificiale, anche in termini di "quanti testi devono essere rifatti", risulta essere più stabile del copywriter medio.

Ma guardiamo la cosa dall'altro lato. Ci sono prodotti per i quali la descrizione dell'IA sarà francamente debole. Prodotti industriali altamente specializzati, di cui è necessario conoscere non solo le caratteristiche, ma il contesto di applicazione, gli standard di settore e la storia dei test presso aziende specifiche. Prodotti medici la cui formulazione imprecisa può essere pericolosa. Prodotti fatti a mano, dove il valore è nella storia del maestro e non in un elenco di parametri. In questi casi, l’intelligenza artificiale è un punto di partenza, una bozza, non un prodotto finale. E va bene così. Uno strumento non dovrebbe sostituire il cervello: dovrebbe far risparmiare tempo alla routine in modo che una persona possa concentrarsi dove la sua esperienza è realmente necessaria.

E visto che siamo in tema di SEO, scaviamo più a fondo. Perché generare descrizioni è solo la punta dell’iceberg. L'ottimizzazione completa della scheda prodotto è un'intera complessità di attività e abbiamo cercato di automatizzarne il maggior numero possibile.

Il contenuto non è solo testo: FAQ, testi alternativi, collegamenti, immagini

Sai cosa mi irrita di più della maggior parte degli strumenti AI per l'e-commerce? Risolvono un problema. Generano una descrizione e il gioco è fatto. E poi tu stesso ti occupi dei meta tag, dei testi alternativi, delle sezioni FAQ, dei link interni. Ogni attività deve essere eseguita separatamente, in uno strumento diverso, spesso manualmente.

Abbiamo preso una strada diversa. Abbiamo deciso che se il modello AI “vede” un prodotto con tutti i suoi dati, può fare molto di più per questo prodotto oltre a una semplice descrizione. E gradualmente hanno costruito un intero ecosistema attorno al generatore principale.

FAQ - Una delle mie storie preferite. Da diversi anni Google promuove il markup dello schema delle FAQ: dati strutturati di domande e risposte che possono essere visualizzati direttamente nei risultati di ricerca, sotto il tuo link. Questo è un rich snippet che occupa visivamente più spazio e attira più clic. Ma per aggiungere una FAQ, devi effettivamente scrivere questa FAQ. Per ogni prodotto. Da tre a cinque domande con risposte. Per tremila prodotti, si tratta di nove-quindicimila coppie di domande-risposte. Manualmente? Buona fortuna. L’intelligenza artificiale lo fa automaticamente. Quando si genera una descrizione, il plugin può generare contemporaneamente un blocco FAQ e inserirlo immediatamente nel formato dello schema JSON-LD. Le domande vengono generate in base alle caratteristiche reali del prodotto: "Qual è la viscosità di questo olio?", "È adatto ai motori diesel?", "Qual è il consumo per metro quadrato?" Non astratto, ma concreto, legato ai dati.

I testi alternativi per le immagini sono un altro compito che tutti rimandano a più tardi e non lo fanno mai. Hai ventimila foto nel tuo catalogo e diciannovemila di esse hanno un testo alternativo vuoto o "image-001.jpg". I motori di ricerca non possono guardare le immagini come fanno le persone: hanno bisogno di un testo alternativo per capire cosa c'è in una foto. E questo non è solo SEO: è accessibilità per le persone con disabilità visive, questo è un requisito degli standard. L'intelligenza artificiale genera testi alternativi in ​​batch, in base al contesto del prodotto e all'analisi dell'immagine stessa. No, non “guarda” la foto nel senso che identifica l'oggetto nella foto, anche se questo è possibile anche con i modelli multimodali. Ma prende il nome del prodotto, le sue caratteristiche, il numero della foto sulla scheda e formula un'alt significativa: "Olio motore Shell Helix Ultra 5W-30, tanica da 4 litri, vista frontale". Questo è cento volte meglio di un alt o un nome file vuoto.

Il collegamento interno è forse la funzione più complessa e allo stesso tempo più preziosa. Mi occupo di SEO da molti anni e so che i collegamenti interni sono uno degli strumenti più potenti e allo stesso tempo meno utilizzati. I motori di ricerca utilizzano i collegamenti interni per comprendere la struttura di un sito, determinare l'importanza delle pagine e distribuire il PageRank. Il problema è che impostare manualmente i collegamenti interni è un lavoro minuzioso che richiede la conoscenza dell'intera directory. Devi ricordare che hai una pagina con una selezione di oli per camion, che esiste una categoria "Oli idraulici", che esiste un articolo sul blog sulle differenze tra sintetici e semisintetici. L'intelligenza artificiale analizza il catalogo e inserisce collegamenti contestuali direttamente nel testo della descrizione. Non stupidamente – “vedi anche prodotto X” – ma organicamente, all’interno di una frase: “Se hai bisogno di olio idraulico, dai un’occhiata alla nostra linea di oli idraulici”. Questo funziona sia per il SEO che per l’utente, che ottiene ulteriori percorsi di navigazione attraverso il catalogo.

Devo dire che è stata la funzione di collegamento a causare le maggiori controversie all'interno del team. Alcuni sostengono che l’intelligenza artificiale inserirà collegamenti irrilevanti e ciò danneggerà il sito. Altri dicono che i collegamenti saranno troppo stereotipati e sembreranno innaturali. Abbiamo testato per diversi mesi directory reali e questo è ciò che abbiamo scoperto: con il giusto suggerimento, l'intelligenza artificiale inserisce i collegamenti non peggio di quanto farebbe uno specialista SEO che conosce bene la directory. La parola chiave è “con il giusto suggerimento”. Se chiedi semplicemente “aggiungi collegamenti a prodotti simili”, il risultato sarà meccanico. Ma se si fornisce il contesto del modello – un elenco completo di categorie, prodotti principali, pagine di destinazione attive – inizia a costruire una griglia significativa di collegamenti.

Ti parlerò separatamente della generazione di immagini, perché questa è un'area che poche persone prendono sul serio, ma risolve un problema reale. Non tutti i prodotti presenti nel catalogo sono corredati di fotografie. Ciò è particolarmente vero per i negozi che vendono merce da fornitori: spesso ricevi solo una descrizione tecnica e, se sei fortunato, una foto dal catalogo in bassa risoluzione. Abbiamo integrato due motori di generazione di immagini: DALL-E 3 di OpenAI e Stability AI. Il plugin prende il contesto del prodotto - nome, categoria, caratteristiche chiave - e genera una richiesta per generare un'immagine. Naturalmente questa non sostituisce una fotografia del prodotto reale. Ma per i prodotti privi di grafica, un’immagine AI è migliore di un quadrato grigio con la scritta “nessuna foto disponibile”. Funziona particolarmente bene per banner, copertine di articoli e illustrazioni per raccolte. È troppo presto per le foto reali dei prodotti. L'acquirente vuole vedere il prodotto reale. Ma il settore si sta sviluppando rapidamente e penso che tra un paio d'anni le foto dei prodotti AI diventeranno indistinguibili dalle foto in studio.

E guarda il quadro che emerge. L'intelligenza artificiale genera una descrizione del prodotto. Allo stesso tempo, meta tag per SEO. Allo stesso tempo - FAQ in formato JSON-LD. Allo stesso tempo - testi alternativi per le foto. Allo stesso tempo: collegamenti interni alle pagine del catalogo pertinenti. Se necessario, immagini. E tutto questo per migliaia di prodotti in una notte, mentre dormi. Un copywriter impiegherebbe sei mesi per questa quantità di lavoro. L'intera squadra è un mese. AI - notte.

Ma vorrei parlare di un altro aspetto che spesso viene trascurato: i contenuti che vanno oltre le schede prodotto. Perché le descrizioni sono buone, ma la SEO completa richiede molto di più.

Blog, calendario dei contenuti e contenuti speciali: l'intelligenza artificiale come reparto marketing al salario minimo

Qualsiasi specialista SEO ti dirà che il sito web di un negozio online che ha solo schede prodotto è inferiore a un sito web che gestisce anche un blog, pubblica guide e fa selezioni stagionali. I motivi sono ovvi: gli articoli attirano traffico di informazioni, le persone che cercano “che olio mettere in una Kia Ceed” o “qual è la differenza tra intonaco di gesso e intonaco di cemento” finiscono sul tuo sito, leggono l'articolo e, con una certa probabilità, vanno al catalogo. Il classico funnel di content marketing.

Il problema, come al solito, sono le risorse. Gestire un blog per un negozio online è un'attività separata che richiede la pianificazione degli argomenti, la scrittura di articoli, il layout e la pubblicazione. Per le piccole imprese questo è spesso irrealistico: semplicemente non ci sono persone per il blog. È qui che l’intelligenza artificiale può nuovamente aiutare.

Il plugin ha un generatore di post sul blog. Funziona in modo leggermente diverso rispetto al generatore di descrizioni. Seleziona uno o più prodotti e dici: "Scrivi un articolo". L'intelligenza artificiale analizza i prodotti, le loro caratteristiche, la categoria e crea un articolo completo da due a quattromila parole. Non un insieme di fatti da una carta, ma un articolo - con un'introduzione, lo sviluppo dell'argomento, consigli pratici e una conclusione. Puoi scegliere un tono: esperto, pratico, marketing, tecnico. L'articolo viene creato come bozza in WordPress, con tutti i meta tag, ottimizzazione SEO e markup. Se lo desideri, puoi aggiungere automaticamente illustrazioni generate dall'intelligenza artificiale. E tutto questo può essere lanciato anche in batch: selezionati cento prodotti → ricevuti cento articoli → sfogliati e pubblicati i migliori.

Il calendario dei contenuti è al livello successivo. Invece di pensare ogni volta “di cosa dovrei scrivere”, dici all’IA: “Pianifica un blog per un mese per un negozio di olio per motori”. Analizza il tuo catalogo, la stagione in corso, le tendenze della nicchia e produce un piano di pubblicazione con argomenti, parole chiave e date consigliate. Gennaio - articolo sugli oli invernali e sul riscaldamento del motore. Marzo riguarda il cambio dell'olio prima dei lunghi viaggi. Giugno - sugli oli per attrezzature da giardino. Questa non è magia, è analisi dei dati e buon senso, ma inquadrata sotto forma di un piano concreto che puoi iniziare immediatamente ad attuare.

E infine - contenuti speciali. Landing page, selezioni stagionali, guide alla selezione. Si tratta di contenuti che di solito vengono realizzati da un esperto di marketing o da un gestore di contenuti e ciascuna di queste pagine richiede da alcune ore a diversi giorni. L'intelligenza artificiale genera una bozza in pochi minuti. "Crea una landing page con una selezione di oli per camion." “Crea una guida stagionale per preparare la tua auto all’inverno con i nostri prodotti.” "Fai una revisione comparativa di tre marche di oli idraulici dal nostro catalogo." Tutto questo viene creato sulla base di dati reali dal tuo WooCommerce - con prezzi, articoli, collegamenti ai prodotti corretti.

Non sto dicendo che l'intelligenza artificiale stia sostituendo il reparto marketing. Ma per le aziende che non dispongono di un reparto marketing, e questo rappresenta il 90% dei piccoli negozi online, questa è un’opportunità per avere contenuti che prima semplicemente non esistevano. La differenza tra “nessun blog” e “c'è un blog con venti articoli scritti da AI e modificati dal proprietario” è colossale. Per la SEO, per la fiducia dei clienti, per posizionare il negozio come esperto nella sua nicchia.

E se lo guardassimo dall'altro lato? Esiste una critica fondata ai contenuti AI: i motori di ricerca imparano a riconoscere i testi AI e possono pessimizzarli nei risultati di ricerca. Google ha dichiarato esplicitamente che i contenuti basati sull’intelligenza artificiale in sé non violano le regole, ma lo fanno i “contenuti progettati per manipolare le classifiche”. Una linea sottile. Credo che il fattore chiave qui sia il valore per l'utente. Se una descrizione AI aiuta davvero l'acquirente a prendere una decisione, se contiene informazioni rilevanti che non erano precedentemente presenti nella pagina, è un contenuto utile, indipendentemente da chi lo ha scritto. Se si tratta di un insieme di parole chiave senza senso generate per il bene della SEO, i motori di ricerca hanno ragione ad essere pessimisti al riguardo. Il nostro sistema si basa sul primo approccio: l’intelligenza artificiale funziona con dati di prodotto reali e crea contenuti che aiutano l’acquirente. Non "acquista olio motore a buon mercato, recensioni, prezzo", ma un testo significativo sul prodotto.

Ho passato molto tempo a pensare a dove si trova il confine tra automazione utile e spam. E sono arrivato a questa conclusione: il confine si traccia intenzionalmente. Se la tua intenzione è aiutare l'acquirente a comprendere un prodotto e a prendere una decisione, l'intelligenza artificiale è lo strumento che ti consente di farlo su larga scala. Se l'intenzione è riempire le pagine vuote con almeno una parte di testo per il bene delle posizioni nei risultati di ricerca, allora nessuna intelligenza artificiale ti salverà, perché Yandex e Google hanno imparato da tempo a distinguersi l'uno dall'altro. E l'intelligenza artificiale non ha nulla a che fare con questo: un copywriter che scrive per il bene delle parole chiave, e non per il bene del lettore, crea esattamente la stessa spazzatura, solo manualmente.

Numeri reali e discorsi onesti sui limiti

Avevo promesso numeri veri, ed eccoli qui. Abbiamo raccolto statistiche su decine di negozi che utilizzano il modulo di generazione AI.

Il costo medio per generare una descrizione del prodotto tramite Claude Sonnet è di circa uno o due centesimi. Attraverso Claude Opus: da tre a cinque centesimi. Attraverso GPT-4: da due a quattro centesimi. Ciò tiene conto di tutto: sia il contesto del prompt per l'input che il testo generato per l'output. Per un catalogo su larga scala di cinquemila prodotti tramite Claude Sonnet, risultano dai cinquanta ai cento dollari. Attraverso Opus: da centocinquanta a duecentocinquanta. Per fare un confronto: il copywriter di borsa medio addebita da cinquecento a ottocento rubli per una descrizione. Uno buono è mille e mezzo. Tecnico specializzato: da due a tremila. Cinquemila prodotti per il copywriter medio equivalgono a due milioni e mezzo e quattro milioni di rubli. La differenza è di due ordini di grandezza.

In termini di velocità: la generazione batch di mille prodotti richiede circa dalle sei alle otto ore se il server non è caricato. Ciò tiene conto dei ritardi tra le richieste all'API, in modo da non raggiungere il limite di velocità. Duemiladodici-quindici ore. C'è molta notte da perdere. In confronto, un team di cinque copywriter scrive mille descrizioni in quattro-sei settimane. L'intelligenza artificiale lo fa dall'oggi al domani.

In termini di qualità - e qui sarò il più onesto possibile - il risultato dipende fortemente da tre fattori. La qualità dei dati iniziali del prodotto. Se la carta contiene solo il nome e il prezzo, l’IA non tirerà alcun pugno, il testo sarà debole. Qualità immediata. Il prompt predefinito fornisce un risultato medio, uno personalizzato per una nicchia fornisce un buon risultato. Nicchia. Per i prodotti di consumo standard (cosmetici, prodotti chimici domestici, abbigliamento) l'intelligenza artificiale scrive in modo eccellente. Per quelli altamente specializzati (attrezzature industriali, dispositivi medici, reagenti chimici) sono necessarie modifiche serie.

Ed ecco un'altra cosa di cui voglio parlare francamente: l'intelligenza artificiale genera testo in base ai dati di addestramento. Non sa che il tuo prodotto specifico è stato certificato nel 2024. Non sa che ne hai venti in magazzino. Potrebbe non sapere che un particolare modello è stato interrotto. Tutte le dichiarazioni fattuali relative alle circostanze specifiche della tua attività dovrebbero essere verificate. L’intelligenza artificiale non mente intenzionalmente – non ha alcuna intenzione – ma può “inventare” fatti che non sono presenti nei dati di origine. Riduciamo al minimo questo problema inserendo nel prompt quanti più dati reali da WooCommerce, ma non possiamo eliminarlo completamente. Ecco perché il sistema prevede una fase di revisione prima della pubblicazione.

Separatamente voglio soffermarmi sul tema del multilinguismo, perché questo è un dolore di cui raramente si parla. Abbiamo clienti che vendono in diversi paesi della CSI: Russia, Kazakistan, Bielorussia. E c'è chi lavora per l'export e ha bisogno di descrizioni in inglese, tedesco e talvolta anche in arabo. In precedenza, ciò significava assumere copywriter madrelingua per ciascuna lingua o, peggio, eseguire testi tramite Google Translate e pregare che i risultati non fossero troppo imbarazzanti. I modelli di intelligenza artificiale, in particolare Claude e GPT-4, funzionano ad alto livello con dozzine di lingue. Puoi generare una descrizione in russo e quindi, utilizzando lo stesso contesto di prodotto, generare una versione in kazako o inglese. Non si tratta di una traduzione automatica, ma piuttosto della generazione di un nuovo testo in un'altra lingua, tenendo conto di tutti i dati del prodotto. Il risultato è un ordine di grandezza migliore di quello di un traduttore, perché l’intelligenza artificiale non traduce frase per frase, ma la riscrive, adattandola alle norme linguistiche. Per i negozi online che vogliono entrare nel mercato internazionale o semplicemente servire clienti di lingua russa in diversi paesi, questa è un'opportunità fondamentale che prima costava decine di migliaia di dollari per la localizzazione, ma ora viene risolta in una sola notte.

Un altro aspetto che considero estremamente importante è la riproducibilità del risultato. Quando lavori con un copywriter freelance, ogni nuovo testo è una lotteria. Oggi è di buon umore e ha scritto bene. Domani - stanco, ho scritto accartocciato. Dopodomani è partito per un concorrente e devi cercarne uno nuovo che scriva in modo diverso e il tuo catalogo inizia a sembrare una trapunta patchwork. L'intelligenza artificiale genera testi con lo stesso livello di qualità, nello stesso stile, con un'unica struttura. Il millesimo testo verrà scritto così come il primo. Non meglio, ma nemmeno peggio. Per un catalogo di migliaia di prodotti, questa coerenza è un enorme vantaggio, perché l'acquirente, passando da un prodotto all'altro, vede contenuti uniformi, professionali, e non un testo discordante di dieci autori diversi.

Conosco persone che eseguono la generazione e la pubblicazione in modo completamente automatico: nessuna revisione, nessuna verifica. Questo funziona per alcune nicchie: se vendi migliaia di prodotti standard (bulloni, dadi, fili), dove non possono esserci errori fattuali, perché tutti i dati sono presi dagli attributi, la pubblicazione automatica è accettabile. Ma per le merci per le quali la precisione è importante (medicinali, attrezzature tecniche di sicurezza, prodotti chimici) il controllo manuale è obbligatorio. Non imponiamo alcun approccio: il sistema fornisce gli strumenti sia per l'automazione completa che per la revisione manuale approfondita. La scelta è tua perché conosci la tua attività meglio di qualsiasi algoritmo.

Ora parliamo di cosa succede quando viene descritta una directory. Perché generare descrizioni è un processo che si effettua una sola volta (beh, o una volta all'anno durante l'aggiornamento). Qual è il prossimo passo? Poi inizia la routine di manutenzione: nuovi prodotti, aggiornamento delle informazioni, promozioni stagionali, aggiornamento dei prezzi nei testi. Ed è qui che la generazione batch si rivela in tutto il suo splendore. Sono apparsi in catalogo duecento nuovi prodotti? Abbiamo lanciato la generazione batch, le descrizioni sono pronte in mattinata. Le tolleranze OEM sono cambiate per la linea di oli? Abbiamo rigenerato le descrizioni di questi prodotti con un prompt aggiornato. È iniziata la stagione degli pneumatici invernali? Abbiamo lanciato la generazione di landing page stagionali e articoli di blog. Tutto questo dura ore, non settimane.

C'è un altro scenario che mi piace particolarmente. Migrazione del negozio. Quando un'azienda si sposta da una piattaforma all'altra, ad esempio da OpenCart a WooCommerce, spesso si scopre che metà delle descrizioni sul vecchio sito sono state scritte dieci anni fa e sono irrimediabilmente obsolete. Trasferirli uno a uno è stupido. Riscrivere a mano è costoso. Ma eseguirlo attraverso la generazione dell’intelligenza artificiale, utilizzando il vecchio testo come parte del contesto, è veloce e di alta qualità. Il modello prende ciò che era utile nella vecchia descrizione, lo aggiorna, lo riscrive in tono moderno e aggiunge nuovi dati dagli attributi aggiornati. Ho visto un negozio con tremila prodotti subire una migrazione e aggiornare completamente tutti i suoi contenuti in un fine settimana. Senza l’intelligenza artificiale, questo processo richiederebbe mesi e molto probabilmente porterebbe a un calo temporaneo nelle classifiche di ricerca.

Sai, a volte mi sorprendo a pensare che due anni fa l'idea di generare automaticamente contenuti per un negozio sembrava qualcosa di fantascientifico. Non perché l’intelligenza artificiale non sapesse scrivere testo: potrebbe farlo, e abbastanza bene. Perché tra “L’AI può scrivere testo” e “L’AI può prendere dati dal tuo WooCommerce, generare descrizioni, meta tag, FAQ, testi alternativi, controllare il SEO, confrontare con la versione precedente e ordinare tutto in modo ordinato in campi” c’è un divario di migliaia di ore di sviluppo. Abbiamo superato questo divario. Non subito, non senza errori, non senza rielaborazioni. Ma l'abbiamo superato.

E adesso, quando vedo un negozio con cinquemila carte vuote, non mi sento più senza speranza. So che questo è un problema risolvibile. Non in mesi e non in milioni. Per notte e per il costo della cena al ristorante. E al mattino, il proprietario del negozio aprirà il suo WooCommerce e vedrà che ogni prodotto ha una descrizione, i meta tag sono compilati, le FAQ sono presenti, i testi alternativi sono impostati. E un motore di ricerca, visitando questo sito tra un paio di giorni, vedrà un'immagine completamente diversa: non pagine stub vuote, ma schede prodotto a tutti gli effetti, ognuna delle quali risponde alle domande dell'acquirente.

Questo non è il futuro. Sta già funzionando. Proprio adesso, in negozi reali, con prodotti reali e clienti reali.

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