Vi är ett D2C-varumärke med 5M USD/år i omsättning. Våra produkter rankar högt i Google Sök, men när jag frågar ChatGPT eller Perplexity om produkter i vår kategori är vi helt osynliga.
Problemet:
När jag frågar AI om “bästa [vår kategori] för [användningsområde]”:
Det vi har testat:
Det vi inte har listat ut:
Vår statistik:
Frågor:
Det här känns som en stor blind fläck i vår strategi.
Du identifierar rätt problem. Låt mig bryta ner lösningen:
Steg 1: Granska AI-crawleråtkomst
Kolla din robots.txt för dessa rader:
User-agent: GPTBot
User-agent: OAI-SearchBot
User-agent: PerplexityBot
User-agent: ClaudeBot
User-agent: anthropic-ai
Om någon har “Disallow: /”, kan AI inte se din sajt.
Steg 2: Kontrollera JavaScript-rendering
Inaktivera JavaScript i din webbläsare, besök dina produktsidor. Kan du se:
Om inte, kan AI-crawlers inte heller det.
Steg 3: Verifiera schema-markup
Använd Googles Rich Results Test. Varje produktsida behöver:
Verkligheten:
De flesta D2C-varumärken misslyckas på steg 2. Moderna butiksplattformar (Shopify-teman, etc.) renderar ofta kritiskt innehåll via JavaScript som AI inte kan tolka.
Shopify-specifika råd:
Många Shopify-teman använder JavaScript för:
Snabb lösning:
Kolla om ditt tema skriver ut produktens JSON-LD i sidkällan. Sök efter "@type": "Product" i view-source.
Om det finns där är du troligen okej. Om inte, behöver du en app som JSON-LD for SEO eller egen liquid-kod.
Vanliga Shopify-problem:
Produktflöden blir allt viktigare för AI-synlighet. Här är varför:
Merchant-programmen:
| Program | Status | Vad det gör |
|---|---|---|
| Perplexity Merchant | Live | Skicka in flöden för shoppingrekommendationer |
| OpenAI Product Discovery | Testar | Direktintegration av produktflöden |
| Google Merchant Center | Existerande | Driver AI Overviews shopping |
Flödesoptimering för AI:
Samma principer som funkar för Google Shopping funkar för AI, men med konverserande språk:
Gammal produkttitel: “Herr Löparskor Storlek 10 Svart Nike”
AI-optimerad titel: “Nike Herr Löparskor – Andningsbart Mesh, Perfekta för Maratonträning, Storlek 10, Svart”
Den andra versionen svarar på frågor en användare kan ställa: “löparskor för maratonträning”
Nödvändiga fält i flöden för AI:
Den konverserande frågevinkeln är avgörande. Låt mig utveckla:
Så handlar AI-användare:
Förr: “löparskor storlek 10” Nu: “Jag tränar för mitt första maraton och har tendens till överpronation – vilka löparskor ska jag välja?”
Produktsidesoptimering för AI:
Istället för att bara lista egenskaper, koppla dem till användningsområden:
Före:
Efter:
Lägg till FAQ-innehåll på produktsidor:
“Är denna sko bra för överpronatörer?” “Vad är skillnaden mellan denna och [konkurrent]?” “Hur vet jag min storlek?”
Detta ger AI extraherbart Q&A-innehåll för specifika frågor.
Tredjepartsomnämnanden är viktigare än man tror.
Vår upptäckt:
Vi spårade vilka varumärken AI rekommenderade i vår kategori. Den gemensamma faktorn var inte SEO-ranking – det var varumärkesomnämnanden på:
Strategin som fungerade:
Resultat efter 6 månader:
AI citerar det internet pratar om. Bygg den konversationen.
Teknisk checklista för e-handels AI-synlighet:
Crawlbarhet:
Schema-markup:
Innehåll:
Övervakning:
De flesta e-handelssajter missar på minst tre av dessa. Åtgärda dem systematiskt.
Intressant perspektiv: Amazons produkter citeras tack vare recensionsvolym.
Det jag har sett:
AI citerar ofta “enligt Amazon-recensioner” eller “användare på Amazon rapporterar…”
Recensionsinnehållet blir källan, inte själva produktsidan.
Implikation för D2C-varumärken:
Vårt tillvägagångssätt:
E-post efter köp ställer specifika frågor:
Dessa frågor genererar recensionsinnehåll som AI kan extrahera och citera.
Kategorisidor presterar ofta bättre än produktsidor för AI-synlighet.
Varför:
Produktsidor svarar på “berätta om produkt X” Kategorisidor svarar på “vilken är den bästa X för Y användningsområde”
Optimering:
Förvandla kategorisidor från produktgallerier till köpguider:
Före: “Dam Löparskor” – produktgalleri
Efter: “Hur väljer man damlöparskor” – köpguide + produktgalleri
Inkludera:
Detta format citeras oftare vid researchfrågor än ett enkelt produktgalleri.
Helt rätt. Datan stödjer detta:
Citeringsgrad efter sidtyp:
| Sidtyp | AI-citeringsgrad |
|---|---|
| Köpguide-sidor | 4,2% |
| Kategorisidor (optimerade) | 2,8% |
| Produktsidor | 0,9% |
| Kategorisidor (endast galleri) | 0,3% |
Mönstret:
AI citerar oftare innehåll som JÄMFÖR och REKOMMENDERAR än innehåll som bara BESKRIVER.
Dina produktsidor stödjer konvertering. Dina köpguider driver AI-upptäckt.
Bygg båda.
Jag har varit med i Perplexity Merchant Program i 3 månader. Några insikter:
Vad det ger:
Resultat:
Nackdelen:
Perplexity är fortfarande litet jämfört med Google/ChatGPT. Men det växer snabbt, och att vara tidigt ute ger fördel.
Min rekommendation:
Gå med i programmet. Det är gratis, kräver lite arbete och ROI är positivt även på dagens Perplexity-nivå.
Den här tråden har gett mig en komplett färdplan. Här är vår handlingsplan:
Direkt (Vecka 1):
Kortsiktigt (Månad 1):
Medellång sikt (Kvartal 1):
Mätvärden att följa:
Insikten att kategoriköpguider presterar bättre än produktsidor för AI är enorm. Vi har optimerat fel sidor för AI.
Tack alla för praktiska råd.
Get personalized help from our team. We'll respond within 24 hours.
Övervaka hur dina produkter visas i AI-genererade shoppingrekommendationer på ChatGPT, Perplexity och Google AI Overviews.
Diskussion i communityn om hur man får produkter rekommenderade av AI-system. Riktiga erfarenheter från e-handels- och produktmarknadsförare om optimering för A...
Diskussion i communityn om synlighet för detaljhandel och e-handel inom AI. Marknadsförare delar strategier för att få produkter rekommenderade av ChatGPT, Perp...
Diskussion i communityt om att återhämta sig från dålig AI-synlighet. Verkliga erfarenheter från varumärken som gått från osynliga till synliga i ChatGPT, Perpl...
Cookie-samtycke
Vi använder cookies för att förbättra din surfupplevelse och analysera vår trafik. See our privacy policy.