Content marketing to fundament skutecznej strategii e-commerce. Jak efektywnie zarządzać tworzeniem tysięcy opisów produktów, a jednocześnie zapewniać ich wysoką jakość? Poznaj kulisy działań sklepu iParts.pl i dowiedz się, jak wykorzystać AI i automatyzację do przygotowania dużej liczby opisów produktowych.
Sklep motoryzacyjny iParts.pl specjalizuje się w internetowej sprzedaży części samochodowych. Oferuje wyłącznie produkty od sprawdzonych i zaufanych producentów w konkurencyjnych cenach.
Kierowcy są różni. Podobnie jest z klientami iParts.pl. Sklep adresuje ofertę zarówno do osób naprawiających swoje samochody samodzielnie, kupujących części i zlecających naprawę mechanikowi, jak i do pracowników serwisów. Każda z tych grup ma nieco inne nawyki korzystania z sieci i zwyczaje zakupowe.
Słuchaj „Marketer+” Podcast
Wszystkich łączy jedno – oczekiwanie, że gdy ich ukochany pojazd zawiedzie, będą mogli szybko i intuicyjnie znaleźć część samochodową i ruszyć w dalszą trasę. W tej drodze do celu prowadzi ich content, który zawiera odpowiednie informacje.
Wyzwanie
Z marką iParts.pl współpracujemy już kilkanaście lat. Tym razem stanęliśmy przed wyzwaniem stworzenia opisów ponad 29 tys. produktów, aby jasno poinformować użytkowników o parametrach każdego artykułu. Co ważne, content miał być dostosowany do zapowiadanego jeszcze wtedy SGE (Search Generative Experience). Założyliśmy, że każdy opis powinien mieć ok. 3 tys. znaków ze spacjami i zawierać od trzech do pięciu nagłówków. Taka struktura tekstu była sugestią pozycjonera i odpowiadała wcześniejszym treściom, które osiągały założone pozycje w SERP.
Szybko okazało się jednak, że przygotowanie 87 mln znaków opisów może spowodować spore przeciążenie naszego kilkunastoosobowego działu contentowego. Aby nie wpaść w biznesowy poślizg, szukaliśmy więc innych rozwiązań – ostatecznie zdecydowaliśmy się skorzystać z możliwości sztucznej inteligencji.
Rozwiązanie
Podstawą naprawy samochodu jest jego diagnostyka. Podobnie w marketingu e-sklepu – fundamentem udanego content marketingu jest analiza potrzeb informacyjnych użytkowników. Dlatego nasze podejście do tego projektu musiało być równie precyzyjne.
Za pomocą narzędzia no-code Make.com1 zbudowaliśmy automatyzację, która działała według określonego schematu.
Aby wcisnąć gaz do dechy i jak najszybciej stworzyć opisy, w tym samym czasie działało 10 równoległych scenariuszy, które przygotowywały teksty. Wszystko to pozwoliło zaparkować projekt na mecie już po 24 godz. Losowe opisy zostały sprawdzone, a ponieważ nie odnotowaliśmy w nich błędów, zaakceptowano całą partię treści.
W całym procesie niezwykle ważne było pobieranie specyfikacji technicznej produktu z jego podstrony i ograniczenie modelu językowego do korzystania wyłącznie z tych danych. Efekt ten można uzyskać przez odpowiednie sformułowanie promptu, co pozwala uniknąć halucynacji sztucznej inteligencji.
Ciekawostka
Halucynacje AI – to zjawisko charakterystyczne dla sztucznej inteligencji, które polega na zwracaniu nieprawdziwych odpowiedzi i danych. Jest to szczególnie niebezpieczne w sytuacji tworzenia opisów produktowych, które nie powinny wprowadzać klienta w błąd. Zjawisko to można jednak wyeliminować przez dostarczenie modelowi odpowiedniego kontekstu merytorycznego.
W całym procesie wykorzystane zostało również narzędzie Semrush, które pozwoliło zdefiniować deficyty informacyjne klientów w postaci rozbudowanych zapytań możliwych do użycia w tekście. W tym wypadku diagnostyka polegała nie na zajrzeniu pod maskę samochodu, ale sprawdzeniu, jakie pytania odnośnie do produktu powstają w głowie potencjalnego klienta. Były one włączane w opis, np. w formie śródtytułów.
Dzięki integracji z Semrush wiedzieliśmy, za pomocą jakich fraz kluczowych użytkownicy poszukują opisywanych produktów, a frazy kluczowe pobierane przez API włączane były do promptu.
Wyniki
Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji udało się zaoszczędzić dziesiątki godzin pracy, a jednocześnie zapewnić wysoką jakość i spójność treści. Główne korzyści z automatyzacji tego procesu to:
- Szybkość – stworzenie spójnych i angażujących opisów 29 tys. produktów w zaledwie 24 godz.
- Efektywność – każdy opis zawierał dane techniczne produktu i odpowiadał na pytania użytkowników.
- Oszczędność – redukcja czasu pracy i szybsze wdrożenie zmian na stronie.
Przyjrzyj się teraz, jak prace nad opisami wyglądałyby bez AI i automatyzacji.
Bez automatyzacji:
- 29 tys. produktów do opisania.
- Średnio 3 tys. znaków ze spacjami na pojedynczy opis.
- Średnio 3 godz. na przygotowanie jednego opisu.
- Prawie 87 tys. roboczogodzin copywritera.
Z automatyzacją:
- 29 tys. produktów do opisania.
- Średnio 3 tys. znaków ze spacjami na pojedynczy opis.
- Średnio 0,5 min na przygotowanie jednego opisu.
- Zaledwie 24 godz. pracy automatyzacji przy działających równolegle 10 scenariuszach w narzędziu Make.com.
Nadrzędnym celem było dostarczenie potencjalnym klientom marki wszystkich istotnych dla nich informacji, które mogą wpłynąć na decyzję zakupową. Nie bez znaczenia był również potencjał SEO – szczególnie w kontekście nadchodzącego SGE. Czy udało się to osiągnąć?
W wyniku przeprowadzonych prac, a szczególnie skonstruowania precyzyjnych odpowiedzi na pytania kierowane do wyszukiwarek, strona marki zaczęła pojawiać się w odpowiedziach generowanych przez agentów AI, takich jak Gemini czy ChatGPT. To dobrze wróży w kontekście nadchodzącej rewolucji SGE.
Podsumowanie
Zaprezentowana tu automatyzacja to jedynie wierzchołek góry lodowej możliwości, jakie zapewnia wykorzystanie narzędzi no-code i sztucznej inteligencji w e-commerce. Z pomocą automatyzacji i AI można o wiele więcej. W ramce 3 znajdziesz informacje na temat tego, co da się i co warto zautomatyzować w swoim e-sklepie.
- Make.com – intuicyjne narzędzie no-code, które umożliwia budowanie zaawansowanych automatyzacji, również związanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
Artykuł pochodzi z e-booka „Dochodowy e-commerce 2024”. Kliknij w baner i pobierz.
