Як потрапити в рекомендації ШІ зі своїми товарами

ШІ-моделі дедалі частіше формують рекомендації товарів замість класичної видачі. У матеріалі розберемо, як працюють алгоритми AI-цитування, чому одні магазини потрапляють у рекомендації, а інші — ні, а також що робити бізнесу.

Власники онлайн-бізнесу вже помітили, що між ними та покупцями з’явився ще один посередник — штучний інтелект. ChatGPT, Gemini, Perplexity та інші чати формують відповіді, які містять товарні пропозиції. Чи потрапить ваш продукт в таку відповідь вирішують алгоритми ШІ. 

Як працюють алгоритми ШІ-цитування? Чому одні магазини потрапляють у рекомендації, а інші — ні? Що робити бізнесу? Спеціалісти діджитал-агенції Elit-Web діляться своїм досвідом в матеріалі для читачів Хорошопу.

Як працюють алгоритми ШІ-рекомендацій

Алгоритми ШІ-рекомендацій працюють складніше, ніж звичайна пошукова система, хоча й використовують частково дані з пошуку. Джерелом їх відповідей є комбінація двох типів інформації. Спочатку під час навчання модель отримує величезний масив даних. А вже у процесі роботи штучний інтелект підтягує додаткову інформацію з актуальних онлайн-джерел, щоб доповнювати власну базу фактами, які з’явилися після її тренування.

Так, наприклад, рівень обізнаності ChatGPT залежить від двох складових: 1) дати останнього оновлення моделі; 2) якості інформації, яку він отримує з зовнішніх ресурсів. У свою чергу, Google AI Overview працює всередині системи Google, тому має прямий доступ до величезних обсягів даних, які використовує у своїх відповідях.

Процес створення ШІ-рекомендацій можна розділити на кілька етапів:

1. Модель аналізує зміст питання, визначає намір користувача та суть самого питання. Наприклад, у блоці «Покупки» від OpenAI система задає низку уточнюючих запитань про те, який саме продукт цікавить людину. Для прикладу ми використали запит «який повербанк краще купити для подорожі». ChatGPT Shopping задав послідовно такі питання:

2. ШІ звіряє запит зі своєю внутрішньою базою знань і звертається до відкритих джерел у мережі. Причому він може сформувати низку додаткових мікрозапитів до різних ресурсів.

3. Далі ШІ зіставляє різні джерела й оцінює контекст. На цьому етапі модель застосовує логіку, мовні та поведінкові патерни, статистичні закономірності та навіть інформацію про IP-адресу користувача.

4. Після обробки всіх сигналів система створює текстову відповідь з урахуванням того, як користувач зазвичай формує запити.

Знаючи все це, бізнес, який хоче потрапити в рекомендації ChatGPT чи Gemini, насамперед повинен забезпечити доступність інформації про себе у відкритих онлайн-джерелах.

Проблеми з відображенням інформації про бренд можуть виникати через кілька причин. По-перше, база знань ШІ оновлюється не завжди рівномірно, тому модель інколи не має найсвіжіших даних про компанію чи продукт. По-друге, великі ШІ-моделі використовують інформацію зі сторонніх джерел, де дані постійно оновлюються, але не завжди достатньо структуровані чи повні.

Тож, якщо модель бачить, що дані про продукт суперечливі — вона просто не ризикне включати його в рекомендації. Для неї це питання якості відповіді.

Які сигнали впливають на те, що ШІ вибере товар для рекомендацій

ШіІ-моделі у формуванні своїх рекомендацій спираються на систему сигналів, які допомагають зрозуміти, чи є ваш товар достатньо якісним, а також наскільки він відповідає запиту користувача. Відбувається багаторівнева перевірка: спочатку аналізується сам продукт, а потім — інформація довкола нього. Бренд, який хоче потрапити в ШІ-рекомендації, має працювати на різних рівнях.

Рівень 1. Якість і структура даних про товар

ШІ любить порядок і уникає різних неточностей, тому віддає перевагу тим товарам, про які знаходить максимально зрозумілу та повну інформацію. Мають бути деталізовані розмір, матеріали, технічні характеристики, сценарії використання, сумісність і можливі обмеження. Важливо використовувати структуровані списки та фото хорошої якості. Прикладом картки товару, яка потрапила в рекомендації ШІ за нашим тестовим запитом, можна побачити на скріншоті. Це сайт, створений на Хорошоп.

Рівень 2. Репутаційні сигнали та надійність бренду

ШІ-моделі звіряють дані про товар на вашому сайті з інформацією з інших джерел. Вони аналізують репутацію та дивляться:

• чи є скарги;

• чи часто повертають товар;

• чи є негативні згадки на сторонніх майданчиках;

• наскільки бренд стабільний у своїй комунікації.

Позитивні відгуки у мережі створюють більший рівень довіри, завдяки чому зростає ймовірність появи вашого продукту в рекомендаціях. Наприклад, добірку якісних павербанків на 30000 mAh ШІ сформував на основі даних сайтів, де розміщені відгуки користувачів, і авторитетних каталогів.

Як оптимізувати контент для потрапляння в рекомендації ШІ

Для більшості нейромереж основним джерелом даних про бренд або його продукти є контент, розміщений на сайті компанії та в інших відкритих джерелах. ШІ-моделі сканують все, що написано про ваш товар: опис, характеристики, порівняння, поради, огляди та відповіді на коментарі. Якщо ви прагнете потрапити в ШІ-рекомендації, зробіть наступне:

• підготуйте максимально повний і зрозумілий опис;

• додайте різні структурні елементи, зокрема, списки, таблиці, блоки характеристик і підзаголовки;

• підготуйте огляди, порівняння, чек-лісти та FAQ, а також подумайте, у яких розділах свого сайту ви можете їх розмістити.

Наприклад, в описі одного з павербанків, який рекомендував ШІ, є: структурована характеристика продукту, таблиця, інформація про комплектацію, виробника, ціну та супутні товари. Кожен зі структурних елементів опису чітко відділений за допомогою підзаголовків.

Також слідкуйте за постійним оновленням контенту. Це сигнал для ШІ про те, що бізнес активно працює, слідкує за якістю контенту та підтримує точність даних.

Вплив технічної оптимізації на видимість у рекомендаційних блоках ШІ

Для того, щоб ШІ коректно зрозумів усе про ваш магазин, — потрібно дати моделям швидкий доступ до інформації. Це можна зробити за допомогою технічних удосконалень. Скоріш за все, ви працювали над цим, коли боролися за верхні позиції у традиційній пошуковій видачі, але з появою ШІ-рекомендацій технічна оптимізація набуває нової ваги. Будь-яка технічна проблема автоматично зменшує шанси потрапити в рекомендаційні блоки.

Основою для взаємодії з ШІ є структуровані дані. Серед правил, яких слід дотримуватися інтернет-магазину, насамперед виділяються:

• використання мікророзмітки та її регулярне оновлення за будь-яких змін;

• єдина логічна ієрархія категорій;

• зрозумілі URL;

• уникнення дубльованого контенту;

• чітка навігація та фільтри.

Також для ШІ важливе логічне внутрішнє перелінкування та контент-зв’язки. Якщо ви показуєте, який товар пов’язаний з іншим, алгоритм засвоює ці сигнали.

Репутація бренду та «сигнали довіри», які враховує AI

Штучному інтелекту потрібні докази того, що ваша компанія пропонує якісний і надійний продукт. Для розуміння цієї логіки, згадайте, як діє людина: вона збирає різну інформацію з різних джерел і лише потім приймає рішення про покупку. Так само налаштовані й алгоритми, адже для них також важливі сигнали з різних платформ.

Для формування загальної онлайн-репутації зверніть увагу на:

• відгуки про ваш товар;

• середній рейтинг товару та магазину загалом;

• присутність на перевірених платформах, зокрема, актуальний профіль у Google Merchant Center та Google Maps, акаунт на маркетплейсах і згадки в каталогах.

Наприклад, якщо користувач запитає про якісь заклади, які знаходяться поруч із ним, ChatGPT буде орієнтуватися на внутрішні дані про місцезнаходження користувача, інформацію з Google Maps і дані з інших авторитетних джерел.

Також буде згенеровано фрагмент карти, на якій будуть відмічені заклади, які рекомендує ШІ. Рейтингова оцінка буде передаватися з Google Maps. Після кліку на будь-який зі значків користувачеві відкриється картка закладу, ідентична із карткою з Google Maps.

Джерелами інформації про заклад стають сервіси доставки з оцінками відвідувачів і регіональні рейтинги.

Тому для потрапляння в ШІ-рекомендації бізнесу необхідно розмістити:

• актуальну інформацію у Google Merchant Center;

• точні дані про час роботи, контакти й адресу у бізнес-профілі.

Також варто подбати про згадки бренду в незалежних джерелах. Пам’ятайте: один із найсильніших сигналів довіри — це узгодженість усієї інформації про бренд.

Як тестувати та відстежувати потрапляння в ШІ-рекомендації

Так само, як і з SEO, бізнес вже може налагодити системне відстеження ШІ-трафіку. Ви можете вимірювати, як часто та в яких сценаріях вас згадує ШІ. Для цього варто замовити GEO-аудит, який вже розробили провідні агенції. Так ви отримаєте об’ємну інформацію про потрапляння в ШІ-рекомендації та загальну видимість вашого бренду. Також можна скористатися кількома іншими способами.

Ручне тестування запитів

Спробуйте змоделювати різні ШІ-запити, які може задавати користувач у вашій ніші, та введіть їх у різні моделі. Так ви отримаєте перші дані про те, як штучний інтелект розуміє, чим займається ваша компанія та який товар ви пропонуєте. Під час тестування змінюйте формулювання, називайте різні категорії, додавайте особливості продукту. Але такої перевірки вам буде замало, якщо ви плануєте працювати системно.

Використання інструментів для автоматичного моніторингу видимості

Для цього вже є кілька платформ, які навчені робити автоматичні запити до різних моделей штучного інтелекту. Це, наприклад, Evertune AI та Otterly.AI. Але вони поки що краще працюють з орієнтацією на західний ринок і не адаптовані до українських реалій.

Непрямими інструментами відстеження рекомендацій ШІ є сервіси соціального та медіа-моніторингу Brand24 і YouScan. Вони допоможуть відстежити сигнали, що впливають на ШІ-видимість, наприклад, згадки бренду в соцмережах, блогах і різних медіа, в тому числі візуальні

Проте, щоб ви змогли зробити висновки та спланувати свої подальші дії, важливо організувати системний моніторинг. Необхідно визначити метрики, за якими ви будете вимірювати результат, наприклад:

• частка товарів, які рекомендує ШІ (%);

• кількість унікальних сценаріїв пошуку, де з’являється ваш товар;

• частка кліків/конверсій після ШІ-рекомендації (за даними аналітики сайту).

Для отримання повної картини корисно поєднувати ШІ-моніторинг із класичною аналітикою через Google Analytics та інші сервіси. Так ви зможете зіставити видимість у рекомендаціях ШІ з поведінкою реальних користувачів.

Що зробити компанії, щоб ШІ порадив саме її

Сьогодні ChatGPT, Gemini, Perplexity та інші моделі стали для користувачів цифровими помічниками, до думки яких прислухаються. Але штучний інтелект оперує тією інформацією, яку знаходить у відкритому доступі. Тому, щоб ваші товари та бренд почали з’являтися у відповідях і рекомендаційних блоках, потрібна системна підготовка. Бізнесу насамперед варто:

• забезпечити логічну, передбачувану та максимально повну структуру сторінок;

• створити контент, який нейромережі легко інтерпретують і зможуть зіставити із запитами користувачів;

• технічно оптимізувати сайт і додати структуровані дані, які легко розпізнає машина;

• підтримувати активну присутність у цифровому середовищі, щоб ШІ зміг вас назвати надійним продавцем;

• відстежувати потрапляння в ШІ-рекомендації та коригувати свою стратегію.

Компанії, які вже розпочали рух у цьому напрямку, поступово займають місця у рекомендаційних відповідях ШІ. Це довга стратегія, але вона забезпечує присутність бренду в новій системі пошуку.