Yapay zeka ile ürün açıklaması ve katalog zenginleştirme nasıl yapılır?
Yapay zeka ile katalog zenginleştirme dört adımda yapılır: ürün verisini temizleyip tek tabloda toplayın, marka sesi ve yapı için bir şablon yazın, yapay zekaya yalnızca bu veriden metin ve özellik ürettirin, ardından her çıktıyı bir insanın kontrol etmesini sağlayın. Önce 20-50 ürünle test edin, sonra ölçeklendirin.
Tek bir ürün açıklamasının nasıl yazılacağını SEO uyumlu ürün açıklaması yazımızda anlattık. Bu yazı ölçek sorunuyla ilgili: 300, 3.000 ya da 30.000 ürünlük bir kataloğu yapay zeka ile nasıl zenginleştirirsiniz ve bunu yaparken Google'ın kurallarına nasıl uyarsınız?
Katalog zenginleştirme ne demek?
Katalog zenginleştirme, ürün kayıtlarınızdaki eksik ve zayıf bilgileri tamamlamaktır. Sadece açıklama metni değil; renk, malzeme, beden, kullanım alanı, bakım talimatı, uyumluluk, GTIN gibi yapılandırılmış alanlar da bunun parçası. Türkiye'deki birçok e-ticaret sitesinde gördüğümüz durum şu: ürünler tedarikçi dosyasından tek satırlık bir başlık ve kopyalanmış bir açıklamayla yükleniyor, filtreler boş kalıyor, Google Alışveriş feed'inde de aynı eksik veri dolaşıyor.
Bu eksiklik üç yerde para kaybettirir: site içi filtrelerde ürün bulunamaz, arama motorları sayfayı zayıf bulur ve Alışveriş reklamları yanlış aramalarla eşleşir.
Yapay zeka ürün açıklaması yazmada nerede işe yarar, nerede yaramaz?
Yapay zeka elindeki veriyi düzenlemekte ve dönüştürmekte iyidir. Elinde olmayan bilgiyi ise uydurmaya yatkındır. Google'ın arama dokümanları da bunu açıkça söylüyor: üretken modeller bilgi getirmez, eğitim verisine dayanarak olası bir kelime dizisi tahmin eder; bu yüzden çıktının doğruluğu kontrol edilmelidir.
| Görev | Yapay zekaya uygun mu? | Dikkat edilecek nokta |
|---|---|---|
| Teknik tablodan akıcı açıklama yazmak | Evet | Kaynak veride olmayan özellik eklememeli |
| Tedarikçi metnini yeniden yazmak | Evet | Marka sesi şablonu şart |
| Eksik renk, malzeme, kategori alanlarını doldurmak | Kısmen | Görselden veya metinden çıkarım insan onayı ister |
| Başlıkları feed formatına göre düzenlemek | Evet | Karakter sınırlarına uyulmalı |
| Ölçü, içerik, sertifika bilgisi üretmek | Hayır | Bunlar yalnızca tedarikçiden veya üründen gelmeli |
| Çeviri ve yerelleştirme | Evet | Beden ve ölçü birimleri kontrol edilmeli |
Google yapay zeka ile yazılmış ürün açıklamalarını cezalandırır mı?
Yapay zeka ile yazıldığı için cezalandırmaz; katma değeri olmadığı için cezalandırabilir. Google'ın üretken yapay zeka içeriği rehberine göre, kullanıcıya değer katmadan çok sayıda sayfa üretmek için yapay zeka araçlarını kullanmak, ölçekli içerik kötüye kullanımı (scaled content abuse) politikasını ihlal edebilir. Yani 5.000 ürüne aynı kalıptan, ürüne özgü bilgi içermeyen metin basmak risklidir. Her açıklamanın o ürüne ait gerçek bilgiyi taşıması gerekir.
Aynı rehber, e-ticaret siteleri için yapay zeka ile üretilen ürün verisinin ayrıca belirtilmesi ve yapay zeka ile oluşturulmuş olarak etiketlenmesi gerektiğini de hatırlatıyor.
Merchant Center'da yapay zeka ile yazılmış metin nasıl bildirilir?
Google Merchant Center ürün verisi spesifikasyonuna göre, üretken yapay zeka ile oluşturulan başlıklar için structured_title, açıklamalar için structured_description özelliği kullanılır. Bu alanların içinde digital_source_type alt özelliği trained_algorithmic_media olarak ayarlanırsa metnin yapay zeka ile üretildiği bildirilmiş olur. Başlık içeriği en fazla 150, açıklama içeriği en fazla 5.000 karakter olabilir. Yapay zeka ile üretilmiş ürün görsellerinde de IPTC DigitalSourceType gibi meta verilerin korunması isteniyor.
Feed tarafında da dikkat: Google, açıklama alanına fiyat, kampanya, kargo bilgisi veya şirket adı gibi tanıtım içeriği eklenmemesini istiyor. Yapay zekaya bu kuralı şablonda açıkça yazın, aksi halde "Hemen alın, ücretsiz kargo!" gibi cümleler feed'e sızar. Feed optimizasyonunun ayrıntıları için Performance Max ürün feed optimizasyonu yazımıza bakabilirsiniz.
Yapay zeka ile katalog zenginleştirme adım adım nasıl yapılır?
- Kaynak veriyi toplayın. Tedarikçi dosyaları, teknik tablolar, mevcut açıklamalar ve müşteri soruları tek bir tabloda birleşsin. Yapay zeka kötü veriyi iyi metne çeviremez.
- Eksik alanları listeleyin. Her ürün için hangi özelliğin boş olduğunu görün; renk, malzeme, beden ve kullanım alanı genellikle en sık eksik olanlardır.
- Şablon ve marka kılavuzu yazın. Uzunluk, ton, başlık yapısı, yasak ifadeler ve "kaynak veride olmayan bilgiyi ekleme" kuralı burada olsun.
- 20-50 ürünle pilot yapın. Çıktıları bir kişi satır satır kontrol etsin; hata türlerini not edip şablonu düzeltin.
- Kategori bazında ölçeklendirin. Her kategori için şablonu ayrı ayarlayın; ayakkabı ile kozmetik aynı yapıyla yazılmaz.
- Örneklem kontrolü yapın. Toplu üretimde her partiden rastgele ürünleri kontrol edin.
- Sonucu ölçün. Zenginleştirilen kategorilerde organik trafik, filtre kullanımı, Alışveriş gösterimleri ve dönüşüm oranını önceki dönemle karşılaştırın.
İyi bir yapay zeka şablonunda neler olmalı?
Şablon, yapay zekaya verdiğiniz talimatın kendisidir ve kalitenin büyük kısmını belirler. İçinde şunlar olmalı: hedef müşterinin kim olduğu, açıklamanın uzunluğu, paragraf ve madde yapısı, ürün başlığının sırası (marka, ürün tipi, ana özellik, renk, beden), kullanılmaması gereken ifadeler ve en önemlisi "kaynak veride olmayan hiçbir bilgiyi ekleme, emin değilsen alanı boş bırak" kuralı.
Şablona iki üç iyi örnek açıklama eklemek, uzun bir talimat listesinden daha etkilidir. Yapay zeka örnekleri taklit etmeye yatkındır; bu yüzden örnekleri en iyi satan ürünlerinizden ve gerçekten beğendiğiniz metinlerden seçin. Müşteri hizmetlerine en sık gelen soruları da şablona ekleyin: kalıbı dar mı, kaç yıkamada solar, hangi cihazla uyumlu gibi sorulara açıklamada cevap vermek hem iadeyi azaltır hem de sayfanın uzun kuyruklu aramalarda görünmesine yardım eder.
Hangi araçlar kullanılabilir?
Platformunuzun kendi araçları başlangıç için yeterli olabilir. Örneğin Shopify Magic, yardım sayfasına göre ürün açıklamaları dahil metin önerileri üretebiliyor ve genel kullanıma açık özellikleri tüm planlarda ve dillerde sunuluyor. Binlerce ürün için ise genellikle bir yapay zeka API'si, ürün tablosu ve otomasyon akışıyla toplu üretim daha verimli olur. Hangi yolu seçerseniz seçin, belirleyici olan araç değil, kaynak verinin kalitesi ve kontrol süreci.
Yapay zeka ile zenginleştirilmiş katalog ne kazandırır?
Doğru yapıldığında üç kazanç görürsünüz: filtrelerde ürünler bulunur hale gelir, ürün sayfaları uzun kuyruklu aramalarda görünmeye başlar ve Alışveriş reklamları daha doğru aramalarla eşleşir. Kampanyalarda sık gördüğümüz durum, feed'deki özellik alanları dolduğunda Alışveriş kampanyalarının daha ilgili aramalarda gösterim almasıdır. Etki kategoriye ve rekabete göre değişir; bu yüzden pilot kategoride önce ve sonra karşılaştırması yapın.
Katalog zenginleştirme ve feed otomasyonunu kendi altyapınıza kurmak isterseniz akıllı otomasyon hizmetimize göz atabilir ya da Performetic'ten ücretsiz büyüme analizi talep edebilirsiniz.
Özet
- Katalog zenginleştirme, açıklamaların yanında renk, malzeme, beden ve GTIN gibi yapılandırılmış alanları da tamamlamaktır.
- Yapay zeka veriyi dönüştürmekte iyidir, olmayan bilgiyi uydurmaya yatkındır; kaynak veri ve insan kontrolü şarttır.
- Google yapay zeka içeriğini kendiliğinden cezalandırmaz, ama katma değersiz toplu içerik spam politikasını ihlal edebilir.
- Merchant Center'da yapay zeka metni structured_title ve structured_description ile trained_algorithmic_media olarak bildirilir.
- 20-50 ürünle pilot yapın, kategori bazında ölçeklendirin ve sonucu trafik, gösterim ve dönüşümle ölçün.