PRAGMATIX DIGITAL 
Тендеры и лиды
Информация
ИИ может обнаружить в товарном каталоге десятки предполагаемых ошибок и предложить исправления. Но часть таких рекомендаций требует проверки, а некоторые правки способны исказить сведения о продукции. На примерах реальных карточек наших клиентов разбираем, как оценивать выводы нейросети, находить причины неточностей и проверять, насколько достоверно товары представлены в поиске с ИИ.
1️⃣ ИИ может указать на противоречия между сведениями в разных полях товарной карточки.
Такое расхождение мы в PRAGMATIX DIGITAL обнаружили на сайте нашего клиента — интернет-магазина премиальных детских товаров. В характеристиках коляски Leona Twillic был указан возраст от шести месяцев до четырех лет, а описание допускало использование с рождения при наличии совместимой люльки или автокресла, которые приобретаются отдельно.
Нейросеть может принять разные возрастные ограничения за ошибку и предложить изменить одно из них. Однако оба утверждения могут быть верными для разных комплектаций. Сначала нужно сверить условия с документацией производителя, а затем определить, требуется ли уточнение описания. Удаление одного из ограничений без такой проверки способно исказить информацию о товаре.
В той же карточке упоминается дорожная сумка, которой нет в перечне комплектации. Здесь другая проблема. По опубликованным сведениям невозможно установить, входит ли аксессуар в поставку. Чтобы устранить неопределенность, редактору необходим подтвержденный состав заказа.
2️⃣ В карточке не хватает информации, необходимой покупателю для выбора товара.
С такой ситуацией мы столкнулись на сайте еще одного нашего клиента — производителя и поставщика подъемного оборудования. В карточке поворотной штанги «Кран в окно» указаны грузоподъемность 200 кг и вылет 1300 мм, но отсутствует перечень совместимых мини-талей.
Закупщику необходимы подтвержденные сведения о совместимости оборудования. Их должен предоставить технический специалист на основании документации. После этого описание можно дополнить конкретными артикулами.
3️⃣ Различия в характеристиках товара в зависимости от выбранного исполнения.
У третьего нашего клиента — компании, которая производит и устанавливает заборы и ограждения, — в карточке RANCHEZ 30×150 + 30×90 указаны параметры базового исполнения: цвет, полимерное покрытие и одностороннее окрашивание. При этом заказчик может выбрать другую отделку. Чтобы установить, нужна ли правка, следует проверить, соответствуют ли отображаемые характеристики выбранным опциям и какие параметры передаются в заявку. По имеющимся данным ошибка не подтверждена, поэтому оснований для исправления пока нет.
Эти примеры показывают, что одинаковое на первый взгляд замечание ИИ может иметь разные причины. Предполагаемые противоречия требуют сверки с документацией, недостающие сведения — уточнения у профильного специалиста, а различия между исполнениями — проверки работы интерфейса. Результат определяет, что именно нужно изменить и есть ли вообще основания для правки.
После автоматической сверки разграничиваем два этапа работы:
проверку замечаний ИИ;
исправление подтвержденных ошибок.
Сначала определяем, какие вопросы требуют первоочередного внимания. Приоритет получают неточности, способные повлиять на выбор, покупку или использование товара. Учитываем и возможный масштаб: одно неверное значение в общем справочнике может встречаться сразу в нескольких карточках.
По итогам фиксируем результат: ошибка подтверждена, предположение не подтвердилось либо для принятия решения недостаточно данных. Последние остаются открытыми до получения необходимой информации.
Затем составляем задания на исправление. Для каждого определяем содержание работы, исполнителя и критерий приемки. Одни изменения относятся к описанию товара, другие — к исходным характеристикам или работе интерфейса. Поэтому участие редактора требуется далеко не во всех случаях.
Такой порядок позволяет направлять специалистов на установленные проблемы, не превращая каждое предположение модели в задание на переписывание контента.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13838 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
При массовом заполнении каталога характеристики товаров могут подставляться в описания из общей базы, а тексты — создаваться по одному шаблону или инструкции для ИИ. Неточность в исходных данных или правилах формирования способна повториться на нескольких страницах.
Допустим, из описания исчезло условие применения товара. Его отсутствие в базе означает, что необходимо восстановить исходную информацию и определить, где еще используется соответствующее поле. Когда сведения сохранены правильно, причину ищут в процессе генерации текста.
Для этого сопоставляем характеристики, инструкцию для модели и полученный результат. Затем изучаем другие позиции, обработанные по тому же правилу. Исправление должно сохраняться и после повторного формирования описаний.
Так можно определить масштаб работы: достаточно отредактировать одну страницу или потребуется изменить общий источник и обновить связанные материалы. ИИ помогает находить повторяющиеся несоответствия без просмотра всего ассортимента вручную, но результат необходимо проконтролировать по всей группе товаров.
Покупатели уже используют нейросети, чтобы сравнивать товары, уточнять характеристики и выбирать подходящие модели, не переходя на сайт магазина. Для формирования ответов ИИ может использовать информацию с сайтов производителей, интернет-магазинов и других доступных ресурсов. Неполные или неоднозначные данные о товаре повышают риск неточного ответа.
Наши примеры выше показали, что нейросеть может не учесть дополнительные условия использования коляски с рождения, не найти подтвержденной информации о совместимости подъемного оборудования или смешать характеристики разных исполнений забора. В каждом случае неточность затрагивает информацию, существенную для выбора.
Однако проблема в карточке не означает, что ошибка обязательно появится в нейроответе. И наоборот, корректное описание не гарантирует точности. Машина может обратиться к устаревшим данным, использовать другой источник или неверно интерпретировать условия.
Поэтому важно установить, где именно находится ошибка. На сайте в первую очередь исправляют подтвержденные неточности, способные повлиять на выбор товара:
неверные технические параметры и потребительские свойства;
ошибки в назначении товара, условиях и ограничениях его использования;
недостоверные сведения о комплектации, совместимости и доступных вариантах;
неправильные данные о размерах, материалах и других параметрах, важных для конкретной категории;
неточности в цене, наличии и условиях покупки.
Очередность зависит от последствий для покупателя. Значимые данные, из-за котоых можно выбрать неподходящий товар, исправляют раньше стилистического недочета. Недостающие - публикуют после подтверждения, а характеристики разных вариантов уточняют только при установленном расхождении.
После этого можно проверить, что о продукции сообщает поисковый ИИ. Здесь важно установить не только наличие ошибочного утверждения, но и источник, из которого оно могло быть получено. Это поможет определить, нужны дополнительные изменения на сайте или проблема связана с обработкой информации поисковой системой.
Для каждого магазина составляем два набора запросов: с названиями его товаров и без них. Первые позволяют проверить, насколько точно ИИ описывает конкретную продукцию. Вторые — появляется ли она в рекомендациях, когда покупатель еще выбирает подходящий товар и не знает о компании. Дополнительно смотрим, упоминает ли нейросеть сам магазин и ссылается ли на его сайт.
По каждому запросу сохраняем ответ, дату, название сервиса и ссылки на источники. При повторных проверках сравниваем точность характеристик, упоминания продукции и магазина, состав рекомендаций. Это позволяет наблюдать изменения и выявлять устойчивые расхождения, а не делать вывод по одному ответу.
Результаты дают основания для разных действий. Ошибки в собственных товарных данных требуют исправления сайта. Неверные утверждения нейросети при корректном описании — изучения использованных источников. Отсутствие магазина в рекомендациях — отдельного анализа его присутствия в поиске с ИИ, поскольку одна проверка не позволяет установить причину.
Для компании важно различать достоверность информации о товаре и его видимость в нейропоиске. Исправление карточек помогает устранить известные неточности, но не гарантирует появления продукции в ответах нейросетей. Именно поэтому качество товарных данных и присутствие компании в поисковых рекомендациях необходимо проверять раздельно.
