Sådan optimerer du dine produkter til AI shopping-assistenter

Forståelse af AI shopping-assistenter

AI shopping-assistenter er ved at ændre, hvordan forbrugere opdager og køber produkter online. Platforme som ChatGPT, Google AI Mode, Perplexity og Amazons Rufus gør det nu muligt for kunder at have samtalebaserede interaktioner, hvor de beskriver, hvad de har brug for, og AI-systemet leverer personlige produktanbefalinger. I modsætning til traditionelle søgemaskiner, der returnerer en liste af links, sammenfatter AI shopping-assistenter information fra flere kilder i et enkelt samtalesvar, hvilket komprimerer det, der tidligere tog timer af research på anmeldelsessider, fora og YouTube til én interaktion. Dette skift fra søgebaseret e-handel til samtalebaseret e-handel repræsenterer en grundlæggende ændring i, hvordan brands skal præsentere deres produkter online. Ifølge nye data har 81% af forbrugerne brugt AI-værktøjer under shopping, og 60% af de forbrugere, der brugte AI shopping-assistenter, har skiftet, hvor de handler, fordi en anden hjemmeside havde bedre AI-integration.

Gennemgang af din strukturerede produktmetadata

Grundlaget for AI-shopping-synlighed starter med struktureret produktmetadata. AI-platforme indekserer dine produktoplysninger på samme måde som traditionelle søgemaskiner ved at bruge forskellige bots som ChatGPT’s GPTBot til at crawle og indeksere det rå HTML-svar af din strukturerede data. Som standard overholder GPTBot din sides robots.txt-fil, så du skal sikre, at LLM’er kan få adgang til dine produktoplysninger. Dine produktsider skal være klare og let scannede, indlæses hurtigt og have omtale på autoritative hjemmesider. De fleste AI shopping-assistenter trækker produktdata fra både førstegangsejere af indhold og tredjepartskilder for at indsamle oplysninger om priser, beskrivelser og anmeldelser. Dog har OpenAI åbnet for ansøgninger, hvor forhandlere kan indsende deres produktfeeds direkte til ChatGPT, hvilket giver brands mere kontrol over nøjagtigheden og dybden af deres produktoplysninger.

Start med at dele så meget af dine produktdata som muligt, så shoppingplatforme kan crawle din side og give præcise anbefalinger. Disse data inkluderer typisk produktnavne, beskrivelser, priser, billeder og tilgængelighed. Fokuser desuden på datadetaljer ved at inkludere unikke produktidentifikatorer som Global Trade Item Numbers (GTINs) og Stock Keeping Units (SKUs) for at bekræfte, at dine produkter eksisterer og er korrekt repræsenteret i LLM’er. Hvis disse identifikatorer er forkerte eller ikke inkluderet, kan dine produkter ikke vises i søgeresultater og anbefalinger.

Oprettelse af AI-optimerede produktbeskrivelser

Traditionelle produktbeskrivelser, der er optimeret til søgeord, er ikke længere tilstrækkelige for AI shopping-assistenter. AI-shopping har ændret, hvordan folk søger efter produktoplysninger, og kræver længere, mere samtalebaserede forespørgsler, der ligner faktiske spørgsmål. I stedet for at søge efter “leggings til høje personer”, kan shoppere spørge en AI-grænseflade: “Findes der leggings, der ikke bliver gennemsigtige under hot yoga for en, der er 175 cm høj?” Disse udvidede forespørgsler kræver detaljeret information, som LLM’er kan scanne og præsentere under en produktopdagelsessamtale.

Når du skriver AI-klare produktbeskrivelser, skal du besvare tværplatformsspørgsmål ved at adressere, hvad kunder normalt ville spørge om fra flere kilder. Skriv ikke blot “fugttransporterende stof” – forklar i stedet, hvordan et produkt “holder sig tørt under hot yoga-sessioner, baseret på kundeanmeldelser.” Giv sammenlignende kontekst for at hjælpe AI med at forstå, hvor dit produkt passer ind blandt konkurrenterne. I stedet for at sige, du bruger “materialer af høj kvalitet”, kan du skrive, at dit produkt er “lettere end bomuld, men mere åndbart end syntetiske blandinger.” Inkluder specifikke anvendelsestilfælde og fordele, da folk, der interagerer med AI shopping-assistenter, ofte implicit søger efter netop dette. Sørg for, at dine produktsider forklarer anvendelsestilfælde med tekst som “Velegnet til yoga, løb eller hverdagsbrug, men vores kunder rapporterer, at kompressionen ikke er støttende nok til højintensive aktiviteter som CrossFit.”

Strukturer produktoplysningerne, så de kan udtrækkes, da AI ofte trækker specifikke sætninger eller afsnit for at vise dem sammen med tekststykker fra andre kilder. Hvert produktattribut skal have nok kontekst til at kunne forstås, når det citeres alene. Brug ensartede navnekonventioner på alle platforme – vælg ét produktnavn og brug det overalt på din side, i e-mails, på sociale medier og i dine produktfeeds. Eksperter i answer engine optimization anbefaler at undgå navnevarianter for at styrke entitetsrelationer, da AI-modeller har svært ved at genkende, at det er det samme produkt, når navnene varierer, hvilket splitter din brandtilstedeværelse på tværs af AI-svar.

Implementering af schema markup og strukturerede data

Schema markup er afgørende for at hjælpe AI-systemer med præcist at forstå, hvad du sælger, til hvilken pris, med hvilke specifikationer og hvordan kunderne vurderer det. Implementer disse vigtige schema-typer på dine produktsider: Product schema til at beskrive dine varer, Offer schema til pris og tilgængelighed, AggregateRating schema til at vise overordnede vurderinger, Review schema til individuelle kundeanmeldelser, MerchantReturnPolicy schema til returinformation og shippingDetails schema til forsendelsesmuligheder. Tilføjelse af schema til WordPress er enkelt, hvis du bruger WooCommerce med SEO-plugins som Yoast eller Rank Math. For e-handelsplatforme som Shopify skal du redigere dit tema for at oprette yderligere schema-egenskaber ud over de grundlæggende standarder.

Når det er implementeret, skal du bruge Google Rich Results Test-værktøjet til at tjekke din schema-implementering og identificere eventuelle problemer. Google Search Console rapporterer også schema-fejl, så overvåg det regelmæssigt. Korrekt schema-implementering gør din produktliste mere maskinlæsbar og hjælper AI-platforme med at udtrække de oplysninger, de har brug for for at kunne anbefale dine produkter korrekt. Disse strukturerede data bliver fundamentet, AI-systemer stoler på, når de skal beslutte, om dine produkter skal medtages i deres anbefalinger.

Deltagelse i AI shopping-forhandlerprogrammer

Forskellige AI-platforme har oprettet deres egne forhandlerprogrammer og produktfeed-systemer. ChatGPT’s forhandlerprogram giver dig mulighed for at oprette et produktfeed og indsende det direkte, hvilket giver dig mere kontrol over, hvordan dine produkter vises. Etsy og Shopify-butikker er allerede inkluderet i ChatGPT’s forhandlerprogrammer, så du behøver ikke at opsætte feeds separat. For andre platforme skal du forberede dit produktfeed i JSON-, CSV-, XML- eller TSV-formater. ChatGPT understøtter 14 forskellige kategorier af produktspecifikationer, du kan inkludere, for at hjælpe LLM’en med at matche dit produkt med brugerforespørgsler. Mange af disse produktfeedfelter er påkrævede, men visse valgfrie felter som popularitetsscore og returprocent kan give dig en fordel i rangeringen.

Perplexity har også et forhandlerprogram, der er tilgængeligt for sælgere i USA, og du kan tilmelde dig for at oprette produktfeeds, som Perplexity kan bruge til at vise produkter fra din butik direkte. Da Perplexity tilbyder konkrete fordele som gratis fragt til Pro-kunder, er det en værdifuld platform, der kan eksponere dine produkter for købestærke kunder. Google AI Mode vælger sandsynligvis produkter ud fra dit produktfeed i Google Merchant Center samt dine generelle schema-egenskaber og on-page-indhold. Konklusionen er, at du både har brug for stærk traditionel SEO og LLM-klart indhold samt produktoptimering for at maksimere din butiks synlighed i AI-kanaler.

Test af din synlighed i AI-shoppingresultater

For at se, hvordan dit brand vises i AI-søgeresultater, kan du lade som om, du er en kunde og teste ved at stille specifikke produktspørgsmål eller komme med generelle forespørgsler. Åbn ChatGPT, Claude, Perplexity eller Gemini og søg efter dine produkter med naturlige, samtalebaserede spørgsmål. Udfør søgninger på to måder: som en, der har hørt om dit brand (midter- til bundtragt-søgninger), og som en, der ikke har, men leder efter produkter i din kategori (toptragt-søgning). Eksempler på testforespørgsler kunne være “Hvad er de bedste vandtætte vandrestøvler til brede fødder under 1.500 kr.?” eller “Jeg har brug for en fugtighedscreme til sensitiv hud, der ikke tilstopper porerne.”

Når du analyserer svarene, skal du bemærke din synlighed (kommer du overhovedet frem i resultaterne?), fremtrædelsesrate (når du gør, er du i top 3–5 anbefalinger?), kontekst (hvilke forespørgsler får dine produkter frem?), nøjagtighed (giver AI korrekte oplysninger?), og mangler (hvilke kategorier eller kundebehov vises du ikke for?). Gennemgå denne type analyse månedligt, da AI-modeller udvikler sig, og dine optimeringsindsatser kan akkumulere over tid.

Oprettelse af undervisende indhold til AI-opdagelse

Din indholdsstrategi skal revurderes for at understøtte AI-shopping-synlighed. Ud over optimering af produktsider skal du skabe indhold, der besvarer ofte stillede spørgsmål – ikke dem, du synes, kunder burde stille, men de reelle, de faktisk stiller AI-assistenter. Udvidede og detaljerede FAQ-sektioner på hver produktside skal besvare rigtige kundespørgsmål. Sælger du hudplejeprodukter, spørger dine kunder sandsynligvis ikke bare “Hvordan forbedrer retinol min hud?” De vil sandsynligvis også vide, om det er sikkert at bruge retinol under graviditet, eller om det vil irritere deres hudtype. Disse detaljerede FAQ’er er informationsguldminer for LLM’er.

Lav sammenligningsguider for at hjælpe AI-værktøjer med at forstå, hvor dit produkt passer ind på markedet. Tænk “Retinol vs. C-vitamin: Hvilket skal du bruge først?” eller guider, der viser, hvordan folk kan bruge dit produkt trin-for-trin. Disse guider giver LLM’er den kontekst, de har brug for, for nøjagtigt at kunne promovere dine produkter til de rette situationer. Udvikl langformede artikler med spørgsmål-baserede overskrifter, som LLM’er kan referere til i uddrag. Strukturer artikler med overskrifter, der spejler rigtige kundespørgsmål, og giv klare, præcise svar i de indledende sætninger. Hvert afsnit bør struktureres som sin egen miniartikel, der kan fungere som input til en LLM, hvilket gør det nemmere for AI-systemer at udtrække og citere dit indhold.

Opbygning af anmeldelser og brugergenereret indhold

Anmeldelser er en af de vigtigste anvendelser for AI shopping, da ChatGPT analyserer anmeldelser og kondenserer kundernes meninger til opsummeringer, der fremhæver almindelige fordele og ulemper. Traditionelle anmeldelser fokuserer på stjerner og korte kommentarer, men AI shopping-assistenter har brug for detaljerede, specifikke oplysninger. Når en kunde spørger “Bliver disse leggings gennemsigtige under squats?”, søger AI’en i anmeldelser efter netop denne bekymring. En generisk anmeldelse som “God kvalitet, 5 stjerner” har ringe værdi, mens en AI-optimeret anmeldelse som “Jeg er 175 cm høj og købte en medium. Den høje linning bliver siddende under yoga uden at rulle ned, og stoffet bliver ikke gennemsigtigt under dybe squats, som mine tidligere leggings gjorde” giver AI de specifikke detaljer, den har brug for.

For at få anmeldelser af høj kvalitet skal du opsætte et automatiseret anmeldelsesflow, som udsendes efter, at kunden har haft tid til at bruge og nyde produktet. I stedet for at bede om generel feedback, kan du stille specifikke spørgsmål som “Hvordan oplever du [størrelse/pasform/ydelse] i forhold til lignende produkter, du har brugt?” eller “Hvilket specifikt problem løste dette produkt for dig?” Overvej at tilbyde incitamenter til kunder, der giver detaljeret feedback med billeder eller videoer. Visuelt brugergenereret indhold, der viser produktet i virkeligheden, giver AI yderligere kontekst til anbefalinger. Når du indsamler anmeldelser, kan du bruge AI-værktøjer til at svare meningsfuldt og analysere anmeldelsessentiment for at finde mønstre i, hvad kunder elsker eller klager over.

Styrkelse af brandautoritet og omtale

Brandomtale på tværs af nettet øger din AI-synlighed markant. Hvad du siger om dit brand er vigtigt, men hvad tredjeparts-kilder siger om dig, er endnu vigtigere. AI-værktøjer tager artikler, brugeranmeldelser og andet indhold, der nævner dig, som et stærkt signal om din popularitet. Øg din omtale gennem partnerskaber og PR med andre udgivere. Fokuser på at få dine produkter omtalt i anerkendte publikationer i din branche – jo flere kvalitetsomtaler dit brand får online, jo bedre. Eksempler på indhold, der kan bidrage til din AI-opdagelse, inkluderer gæsteindlæg, produktanmeldelser, ekspertopsamlinger og how-to-artikler, der omtaler dit brand.

I modsætning til traditionel SEO’s fokus på backlinks kan AI-værktøjer udtrække mening selv fra indhold uden links. Så selv omtaler uden links vil gavne dig, hvis der er nok kilder, der diskuterer dig online. Arbejd desuden på positiv omtale omkring dit brand. Hvis AI-platforme ser nok positivt om dit brand, er de mere tilbøjelige til at anbefale dig stærkt i relevante e-handelsforespørgsler. Deltag i sociale medie-fællesskaber som Reddit og Quora, hvor AI-værktøjer aktivt søger brugergenereret indhold. Husk at følge fællesskabets regler og undgå spam, men ægte deltagelse kan skabe diskussioner, der naturligt fører til flere omtaler og positiv omtale af dit brand.

Optimering af dit produktfeed og datasynkronisering

Intet skader din AI-shopping-synlighed hurtigere end forældede lagerdata. Brug din e-handelsplatforms indbyggede værktøjer eller apps til automatisk at synkronisere ændringer, når de sker. Tilslut dig feed management-tjenester som GoDataFeed, der kan sende produktfeed-opdateringer til flere kanaler, inklusiv AI-platforme. De værktøjer, du allerede bruger til Google Shopping og social commerce, vil danne fundamentet for din AI-shopping-strategi. Det vigtigste er at sikre, at dine feeds er omfattende, præcise og opdaterede. Opsæt automatiske synkroniseringer for at holde produktoplysninger aktuelle på alle platforme, hvor dine produkter vises.

Sørg for, at dit produktfeed inkluderer alle nødvendige felter og attributter for at forbedre dine chancer for at dukke op i relevante AI-forespørgsler. For eksempel understøtter ChatGPT 14 forskellige kategorier af produktspecifikationer, du kan inkludere. Mange af disse produktfeedfelter er påkrævede, men visse valgfrie felter kan give dig en fordel i rangeringen. Ydelsessignaler som popularitetsscore og returprocent hjælper OpenAI med at anbefale dine populære produkter mere fremtrædende. Når du er klar til at integrere dit produktfeed med ChatGPT, skal du udfylde forhandleransøgningsformularen. Hvis du bliver godkendt, vil ChatGPT indeksere dit produktfeed og aktivere Instant Checkout, så kunder kan købe direkte fra ChatGPT-samtaler.