Optimizarea căutării AI în e-commerce în 2026 – ce funcționează de fapt? Paginile noastre de produs sunt invizibile pentru ChatGPT

Identifici problema corectă. Lasă-mă să detaliez soluția:

Pasul 1: Auditarea accesului crawler-elor AI

Verifică robots.txt pentru aceste linii:

User-agent: GPTBot
User-agent: OAI-SearchBot
User-agent: PerplexityBot
User-agent: ClaudeBot
User-agent: anthropic-ai

Dacă vreuna conține „Disallow: /”, AI nu îți poate vedea site-ul.

Pasul 2: Verifică randarea JavaScript

Dezactivează JavaScript în browser, vizitează paginile de produs. Poți vedea:

• Titlurile produselor?
• Prețurile?
• Descrierile?
• Disponibilitatea?

Dacă nu, nici crawler-ele AI nu pot.

Pasul 3: Verifică markup-ul schema

Folosește Rich Results Test de la Google. Fiecare pagină de produs trebuie să aibă:

• Schema de produs (nume, descriere, imagine, brand)
• Schema de ofertă (preț, disponibilitate, monedă)
• AggregateRating (dacă ai recenzii)

Realitatea:

Majoritatea brandurilor D2C eșuează la pasul 2. Storefront-urile moderne (teme Shopify etc.) randază conținut critic prin JavaScript pe care AI nu îl poate parsa.

Feed-urile de produse devin critice pentru vizibilitatea în AI. Iată de ce:

Programele pentru comercianți:

Optimizarea feed-ului pentru AI:

Principiile care funcționează pentru Google Shopping funcționează și pentru AI, dar cu limbaj conversațional:

Titlu vechi produs: “Pantofi alergare bărbați mărimea 10 negri Nike”

Titlu optimizat pentru AI: “Pantofi de alergare Nike pentru bărbați – plasă respirabilă, ideali pentru antrenament maraton, mărimea 10, negri”

A doua variantă răspunde la întrebări pe care un utilizator le-ar putea pune: „pantofi alergare pentru antrenament maraton”

Câmpuri obligatorii feed pentru AI:

• Titlu (conversațional, focus pe beneficii)
• Descriere (adresează cazuri de utilizare)
• Preț + disponibilitate
• GTIN/SKU
• Categoria produsului
• Imagini de calitate
• Date recenzii

Unghiul întrebărilor conversaționale este esențial. Să detaliez:

Cum cumpără utilizatorii AI:

Vechi: „pantofi alergare mărimea 10” Nou: „Mă antrenez pentru primul meu maraton și am tendința să suprapronez – ce pantofi de alergare ar trebui să aleg?”

Optimizare pagini de produs pentru AI:

În loc să listezi doar caracteristici, leagă-le de cazuri de utilizare:

Înainte:

• Față din plasă respirabilă
• Drop călcâi 10mm
• Talpă EVA

După:

• Față din plasă respirabilă – menține picioarele reci la antrenamente lungi
• Drop călcâi 10mm – oferă suport pentru alergătorii pe călcâi
• Talpă EVA – absoarbe șocul la distanțe de maraton

Adaugă conținut FAQ pe paginile de produs:

„Este acest pantof potrivit pentru suprapronatori?” „Care e diferența față de [concurent]?” „Cum îmi aleg mărimea?”

Astfel AI va putea extrage conținut Q&A pentru întrebări specifice.

Mențiunile de la terți contează mai mult decât crezi.

Ce am descoperit:

Am urmărit ce branduri recomandă AI pentru categoria noastră. Factorul comun nu era poziția SEO – ci mențiunile brandului pe:

• Discuții Reddit
• Site-uri de review (Wirecutter etc.)
• Review-uri YouTube
• Publicații din industrie

Strategia ce a funcționat:

1. Seeding de produs – Trimite produse către utilizatori cheie Reddit și YouTuberi
2. PR outreach – Obține menționări în liste „best of”
3. Parteneriate cu site-uri de review – Asigură-te că produsul e testat de revieweri majori
4. Implicare în comunități – Participă autentic pe subredditurile relevante

Rezultate după 6 luni:

• Mențiuni pe Reddit crescute de 5 ori
• Am început să apărem în recomandările Perplexity shopping
• ChatGPT ne menționează acum la căutări pe categoria noastră

AI citează ce se vorbește pe internet. Construiește acea conversație.

Checklist tehnic pentru vizibilitate AI în e-commerce:

Crawlabilitate:

• robots.txt permite bot-urilor AI
• Conținut critic în HTML brut (nu încărcat JS)
• Sitemap XML include toate produsele
• Niciun JavaScript greu ce blochează randarea

Schema markup:

• Schema Product pe toate paginile de produs
• Schema Offer cu preț/disponibilitate
• AggregateRating dacă ai review-uri
• FAQPage pentru întrebări produs
• BreadcrumbList pentru navigare

Conținut:

• Descrieri unice (nu copiate de la producător)
• Limbaj axat pe beneficii și utilizare
• Abordează întrebări frecvente în pagină
• Include context de comparație

Monitorizare:

• Urmărește citările AI cu Am I Cited
• Creează o librărie de prompturi pentru categoria ta
• Monitorizează vizibilitatea AI a concurenței
• Urmărește ce produse sunt menționate

Majoritatea site-urilor e-commerce eșuează la peste 3 dintre acestea. Repară-le sistematic.

Perspectivă interesantă: produsele Amazon sunt citate datorită volumului de review-uri.

Ce am observat:

AI citează frecvent „conform recenziilor Amazon” sau „utilizatorii Amazon spun…”

Conținutul recenziilor devine sursa citării, nu lista de produs în sine.

Implicații pentru brandurile D2C:

1. Volumul și calitatea recenziilor contează (chiar și pe site-ul propriu)
2. Recenziile detaliate, bazate pe experiență > doar stele
3. Încurajează clienții să descrie cazuri reale de utilizare

Abordarea noastră:

Email post-cumpărare cu întrebări specifice:

• „Ce te-a făcut să alegi acest produs?”
• „Ce problemă ți-a rezolvat?”
• „Cui l-ai recomanda?”

Aceste întrebări generează conținut de review pe care AI îl poate extrage și cita.

Paginile de categorie depășesc adesea paginile de produs în vizibilitatea AI.

De ce:

Paginile de produs răspund la „spune-mi despre produsul X” Paginile de categorie răspund la „care e cel mai bun X pentru Y”

Optimizare:

Transformă paginile de categorie din grilă de produse în ghiduri de cumpărare:

Înainte: „Pantofi alergare femei” – grilă produse

După: „Cum alegi pantofii de alergare pentru femei” – ghid de cumpărare + grilă produse

Include:

• Tabel de comparație produse cheie
• Recomandări pentru cazuri de utilizare
• Întrebări frecvente
• Sfaturi de la experți

Acest format are șanse mai mari să fie citat pentru întrebări de cercetare decât o simplă grilă de produse.

Sunt în Perplexity Merchant Program de 3 luni. Câteva idei:

Ce oferă:

• Trimitere directă a feed-ului de produse
• Vizibilitate în recomandările Perplexity shopping
• Analytics pentru mențiunile produselor

Rezultate:

• Mențiuni produse în Perplexity crescute de 4 ori
• Trafic măsurabil către pagini de produs
• Rată de conversie mai mare decât organic (2.8% vs 2.1%)

Partea mai puțin bună:

Perplexity e încă mic față de Google/ChatGPT. Dar crește rapid, iar a fi printre primii îți aduce avantaje.

Recomandarea mea:

Înscrie-te. E gratuit, ușor de implementat și ROI-ul e pozitiv chiar și la scara actuală Perplexity.

Acest thread mi-a oferit un plan complet. Iată acțiunile noastre:

Imediat (Săptămâna 1):

1. Audit robots.txt pentru acces AI crawlers
2. Testare randare JS – verifică dacă produsele sunt vizibile fără JS
3. Verificare schema cu Rich Results Test
4. Aplicare la Perplexity Merchant Program

Pe termen scurt (Luna 1):

1. Rescriere descrieri produse pentru întrebări conversaționale
2. Adăugare secțiuni FAQ la primele 50 pagini de produs
3. Transformare pagini de categorie în ghiduri de cumpărare
4. Optimizare feed produse cu limbaj axat pe beneficii

Pe termen mediu (Trimestrul 1):

1. Lansare program de seeding pentru Reddit/YouTube
2. PR outreach pentru includere în liste „best of”
3. Implementare prompturi review pentru feedback detaliat
4. Urmărire vizibilitate AI cu Am I Cited

Măsurători de urmărit:

• Rată de citare AI pe produs/categorie
• Trafic din referințe AI
• Rată de conversie din trafic AI
• Mențiuni brand pe Reddit/review-uri

Informația că ghidurile de cumpărare pe categorii depășesc paginile de produs pentru AI e uriașă. Am optimizat paginile greșite pentru AI.

Mulțumesc tuturor pentru sfaturile concrete.