Hur ska produktbeskrivningar för e-handel skrivas för AI? Mallbaserade beskrivningar blir inte citerade

Ditt mallproblem är vanligt. Här är vad AI behöver:

Varför mallar misslyckas:

AI letar efter SPECIFIKA svar på SPECIFIKA frågor:

• “Bästa löparskon för maratonträning”
• “Mest bekväma kontorsstolen för 8 timmars dagar”
• “Laptop för videoredigering under 15 000 kr”

Generiska beskrivningar kan inte svara på dessa specifikt.

Vad AI-citerbara beskrivningar innehåller:

1. Specifikt användningsområde

   • Inte: “Perfekt för aktiva livsstilar”
   • Utan: “Designad för maratonlöpare som behöver dämpning för träningspass över 32 km”

2. Kvantifierbara särdrag

   • Inte: “Exceptionell komfort”
   • Utan: “Har 8 mm skumhäldropp för minskad belastning vid långa distanser”

3. Vem den är för (och INTE för)

   • “Idealisk för neutrala pronatörer. Passar kanske inte vid kraftig överpronation.”

4. Problem-lösningsramverk

   • “Om du har problem med [problem], löser [produkt] det med [specifik funktion].”

5. Jämförelsekontekst

   • “Jämfört med [konkurrent], erbjuder [specifik skillnad].”

Mall = generisk = osynlig. Specifik = citerbar = rekommenderad.

Specifika element att ha med i beskrivningar:

Strukturmall (för Tier 1/2):

1. Inledande krok (1–2 meningar)

   • Vilket problem löser denna?
   • Vem är den perfekt för?

2. Nyckelskillnad (2–3 meningar)

   • Vad gör just denna produkt unik?
   • Hur skiljer den sig från alternativen?

3. Funktionsdetaljer (punktlista)

   • Specifika, kvantifierade funktioner
   • Inte generiska marknadsföringsfraser

4. Exempel på användningsområde (2–3 meningar)

   • Specifika situationer där denna är bäst
   • Specifika situationer där en annan produkt kan vara bättre

5. Vem ska köpa (1–2 meningar)

   • Tydlig rekommendation för målgruppen

Exempel:

“Marathon Pro X är designad för seriösa långdistanslöpare som springer över 65 km i veckan. Till skillnad från lätta tävlingsskor prioriterar den ledskydd vid hög volym före vikt – den 32 mm höga sulan absorberar stötar under långpass på över 32 km.

Nyckelfunktioner:

• 32 mm hälhöjd (8 mm högre än standard)
• 8 mm dropp för mjuk häl-till-tå övergång
• 340 g vikt – tyngre än tävlingsskor men lättare än maximal dämpning

Bäst för: Löpare som prioriterar ledskydd vid hög träningsvolym Överväg alternativ om: Du är tävlingslöpare med fokus på fart”

Detta ger AI specifika detaljer att matcha mot användarfrågor.

Tieringupplägget är vettigt. Vi kan inte göra 5 000 men vi kan göra 500 riktigt bra.

Fråga: Hur identifierar jag vilka produkter som ska prioriteras för Tier 1 utöver försäljningsdata?

Produktprioritering för AI-optimering:

Poängsättningsfaktorer:

Så identifierar du hög AI-potential:

1. Testa AI-frågor – Vilka av dina produkter BORDE rekommenderas men gör det inte?

2. Analysera konkurrensgap – Var nämns konkurrenter men inte du?

3. Kundfrågor – Vad frågar kunderna mest om? Dessa frågor = AI-frågor.

4. Kategori-möjlighet – Vilka kategorier har AI-svar men nämner inte dig?

Snabbmetod:

Lista dina 100 topprodukter efter omsättning. För varje, fråga AI: “Bästa [kategori] för [användningsområde]?” Markera om du nämns eller inte. Prioritera icke-nämnda högomsättningsprodukter.

Gräv i kundrecensioner för beskrivningsinnehåll:

Varför recensioner hjälper:

Recensioner innehåller:

• Riktiga användningsområden
• Specifika fördelar kunder upplevt
• Vem produkten är för
• Jämförelser med alternativ

Process:

1. Läs recensioner för Tier 1-produkter
2. Extrahera vanliga teman:
   • “Perfekt för [användningsområde]”
   • “Bättre än [alternativ] eftersom…”
   • “Perfekt för [användartyp]”
3. Inkludera i beskrivningarna

Exempeltransformation:

Ursprunglig beskrivning: “Högkvalitativa löparskor för alla löpare.”

Från recensioner:

• “Äntligen skor som inte gör ont i knäna på långpass”
• “Perfekta för mina 80 km träningsveckor”
• “Bättre hålfotsstöd än mina tidigare Asics”

Ny beskrivning: “Utformad för löpare med hög träningsvolym som prioriterar ledskydd. Löpare rapporterar konsekvent minskad knäsmärta under långpass jämfört med vanliga dämpade skor. Det förbättrade hålfotsstödsystemet adresserar vanliga klagomål på traditionella löparskor…”

Recensioner = äkta specifika detaljer från riktiga kunder.

Mycket bra insikter. Här är min plan:

Fas 1 (månad 1): Prioritering

• Poängsätt produkter: omsättning + marginal + AI-frågepotential
• Identifiera Tier 1 (500 produkter)
• Testa nuvarande AI-synlighet för Tier 1

Fas 2 (månad 2–3): Tier 1-omskrivningar

• Ny beskrivningsmall med obligatoriska element
• Recensionsgranskning för varje produkt
• Helt egna beskrivningar (500 produkter)
• Lägg till förbättrat produktschema

Fas 3 (månad 4–5): Tier 2-förbättring

• Förbättrad mall för nästa 1 500
• Fokusera på unika element för varje
• Mindre omfattande än Tier 1

Mätning:

• AI-synlighet före/efter för Tier 1
• Citeringsgrad per produkt
• Omsättning från AI-hänvisad trafik

Detta är ett 6-månadersprojekt men bör transformera vårt produktinnehåll.

Snabba vinster medan du arbetar igenom hela projektet:

1. Lägg till “Bäst för” i befintliga beskrivningar (1 timme per 50 produkter)

• Lägg till en rad: “Bäst för: [specifikt användningsområde]”
• Snabb förbättring av mallarna

2. Lägg till jämförelse (1 timme per 50 produkter)

• Lägg till: “Jämfört med [alternativ] erbjuder denna [specifik skillnad]”

3. Lägg till problemformulering (1 timme per 50 produkter)

• Lägg till: “Om du har problem med [vanligt problem], hjälper [produkt] med [funktion]”

Dessa snabba tillägg gör mallbeskrivningar mer specifika utan fulla omskrivningar.

Applicera på Tier 1 direkt medan du planerar fulla omskrivningar.

Glöm inte schema samtidigt som du förbättrar beskrivningarna:

Grundläggande produktschema:

{
  "@type": "Product",
  "name": "Marathon Pro X Running Shoes",
  "description": "[Din förbättrade beskrivning]",
  "brand": {"@type": "Brand", "name": "Ditt varumärke"},
  "offers": {...},
  "aggregateRating": {...},
  "additionalProperty": [
    {"name": "Bäst för", "value": "Maratonträning, hög volym"},
    {"name": "Häldropp", "value": "8mm"},
    {"name": "Vikt", "value": "340g"}
  ]
}

Fältet additionalProperty låter dig lägga till strukturerade specifikationer som AI kan extrahera.

Bra beskrivning + bra schema = maximal AI-potential.