Hvordan bør ecommerce-produktbeskrivelser skrives til AI? Skabelonbaserede beskrivelser bliver ikke citeret

Dit skabelonproblem er almindeligt. Her er hvad AI har brug for:

Hvorfor skabeloner fejler:

AI leder efter SPECIFIKKE svar på SPECIFIKKE spørgsmål:

• “Bedste løbesko til maratontræning”
• “Mest komfortable kontorstol til 8-timers dage”
• “Laptop til videoredigering under 10.000 kr.”

Generiske beskrivelser kan ikke svare specifikt på disse.

Hvad AI-citerbare beskrivelser indeholder:

1. Specifikt anvendelsestilfælde

   • Ikke: “Perfekt til en aktiv livsstil”
   • Men: “Designet til maratonløbere, der har brug for støddæmpning til 30+ km træningspas”

2. Målbare differentieringspunkter

   • Ikke: “Ekseptionel komfort”
   • Men: “Har 8mm skumhældrop for reduceret stød ved lange distancer”

3. Hvem det er til (og IKKE til)

   • “Ideel til neutrale pronatorer. Passer måske ikke til alvorlig overpronation.”

4. Problem-løsningsramme

   • “Hvis du kæmper med [problem], løser [produkt] det med [specifik funktion].”

5. Sammenligningskontekst

   • “Sammenlignet med [konkurrent] tilbyder den [specifik forskel].”

Skabelon = generisk = usynlig. Specifik = citerbar = anbefalet.

Specifikke elementer, der skal inkluderes i beskrivelser:

Strukturskabelon (for niveau 1/2):

1. Åbningshook (1-2 sætninger)

   • Hvilket problem løser dette?
   • Hvem er det perfekt til?

2. Nøgle-differentiering (2-3 sætninger)

   • Hvad gør dette produkt unikt?
   • Hvordan adskiller det sig fra alternativer?

3. Funktioner (punktform)

   • Specifikke, målbare funktioner
   • Ingen generisk marketingtekst

4. Eksempler på brugssituationer (2-3 sætninger)

   • Specifikke scenarier hvor dette excellerer
   • Scenarier hvor et andet produkt kunne være bedre

5. Hvem bør købe (1-2 sætninger)

   • Klar anbefaling til målgruppe

Eksempel:

“Marathon Pro X er designet til seriøse langdistanceløbere, der løber 60+ km om ugen. I modsætning til letvægts racersko prioriterer den samlet led-beskyttelse frem for vægtbesparelse – den 32mm sålhøjde absorberer stød ved 30+ km træningspas.

Nøglefunktioner:

• 32mm hælstakhøjde (8mm højere end standard)
• 8mm drop for glat hæl-til-tå overgang
• 340g vægt – tungere end racersko, men lettere end maks-støddæmpende sko

Bedst til: Løbere der prioriterer led-beskyttelse ved høj træningsmængde Overvej alternativer hvis: Du er konkurrenceløber med fokus på fart”

Dette giver AI konkrete oplysninger at matche mod brugerforespørgsler.

Niveaudelingen giver mening. Vi kan ikke klare 5.000, men vi kan gøre 500 godt.

Spørgsmål: Hvordan identificerer jeg hvilke produkter, der skal prioriteres til niveau 1 udover salgsdata?

Produktprioritering til AI-optimering:

Scoringsfaktorer:

Sådan identificeres højt AI-potentiale:

1. Test AI-forespørgsler – Hvilke af dine produkter BURDE blive anbefalet, men bliver ikke?

2. Tjek konkurrentgap – Hvor bliver konkurrenter nævnt, men ikke dig?

3. Kundespørgsmål – Hvad spørger kunder oftest om? Disse spørgsmål = AI-forespørgsler.

4. Kategori-muligheder – Hvilke kategorier besvarer AI uden at nævne dig?

Hurtig metode:

Lav en liste over dine 100 bedst sælgende produkter. Spørg AI for hver: “Bedste [kategori] til [brugssituation]?” Marker om du bliver nævnt eller ej. Prioriter ikke-nævnte produkter med høj omsætning.

Udnyt kundeanmeldelser til beskrivelsesindhold:

Hvorfor anmeldelser hjælper:

Anmeldelser indeholder:

• Reelle brugssituationer
• Specifikke fordele kunder har oplevet
• Hvem produktet er til
• Sammenligninger med alternativer

Proces:

1. Læs anmeldelser for niveau 1-produkter
2. Udtræk gennemgående temaer:
   • “Perfekt til [brugssituation]”
   • “Bedre end [alternativ] fordi…”
   • “Perfekt til [brugertype]”
3. Indarbejd i beskrivelserne

Eksempel på omdannelse:

Original beskrivelse: “Højkvalitets løbesko til alle løbere.”

Fra anmeldelser:

• “Endelig fundet sko, der ikke giver ondt i knæene på lange løbeture”
• “Perfekt til mine ugentlige 80 km træning”
• “Bedre svangstøtte end mine tidligere Asics”

Ny beskrivelse: “Udviklet til langdistanceløbere, der prioriterer led-beskyttelse. Løbere rapporterer konsekvent mindre knæsmerter under lange træningspas sammenlignet med standard støddæmpende sko. Det forbedrede svangstøttesystem løser almindelige problemer med traditionelle løbesko…”

Anmeldelser = reel specificitet fra rigtige kunder.

Gode indsigter. Her er min plan:

Fase 1 (måned 1): Prioritering

• Scor produkter: omsætning + margin + AI-forespørgselspotentiale
• Identificer niveau 1 (500 produkter)
• Test nuværende AI-synlighed for niveau 1

Fase 2 (måned 2-3): Niveau 1-omskrivninger

• Ny beskrivelsesskabelon med nødvendige elementer
• Review-mining for hvert produkt
• Fuld custom-beskrivelser (500 produkter)
• Tilføj forbedret produktskema

Fase 3 (måned 4-5): Niveau 2-forbedringer

• Forbedret skabelon til næste 1.500
• Fokus på unikke elementer for hver
• Mindre intensivt end niveau 1

Måling:

• AI-synlighed før/efter for niveau 1
• Citationsrate pr. produkt
• Omsætning fra AI-henvist trafik

Dette er et 6-måneders projekt, men vil transformere vores produktindhold.

Hurtige gevinster mens du arbejder med hele projektet:

1. Tilføj “Bedst til” til eksisterende beskrivelser (1 time pr. 50 produkter)

• Tilføj én linje: “Bedst til: [specifik brugssituation]”
• Hurtig opgradering af skabeloner

2. Tilføj sammenligningsnote (1 time pr. 50 produkter)

• Tilføj: “Sammenlignet med [alternativ] tilbyder denne [specifik forskel]”

3. Tilføj problemformulering (1 time pr. 50 produkter)

• Tilføj: “Hvis du kæmper med [almindeligt problem], hjælper [produkt] med [funktion]”

Disse hurtige tilføjelser gør skabelonbeskrivelser mere specifikke uden fulde omskrivninger.

Anvend på niveau 1 straks mens du planlægger fulde omskrivninger.

Glem ikke skema sammen med forbedringer af beskrivelser:

Vigtige produktskemaelementer:

{
  "@type": "Product",
  "name": "Marathon Pro X Løbesko",
  "description": "[Din forbedrede beskrivelse]",
  "brand": {"@type": "Brand", "name": "Dit Brand"},
  "offers": {...},
  "aggregateRating": {...},
  "additionalProperty": [
    {"name": "Bedst til", "value": "Maratontræning, høj træningsmængde"},
    {"name": "Hældrop", "value": "8mm"},
    {"name": "Vægt", "value": "340g"}
  ]
}

Feltet additionalProperty lader dig tilføje strukturerede specifikationer, som AI kan udtrække.

God beskrivelse + godt skema = maksimal AI-potentiale.