Come preparare i contenuti dei prodotti per la ricerca basata sull'intelligenza artificiale e il commercio agentico

Le descrizioni dei prodotti hanno sempre aiutato i clienti a capire cosa stanno acquistando. Tuttavia, sempre più spesso i clienti non sono l'unico pubblico a valutare tali informazioni.

I motori di risposta e generativi basati sull’intelligenza artificiale, gli assistenti per lo shopping e altri agenti stanno iniziando a interpretare i dati sui prodotti per conto dell’acquirente. Possono utilizzarli per rispondere a domande, confrontare alternative, spiegare i compromessi o determinare quali prodotti soddisfano una richiesta specifica.

Questo cambia il tipo di domande che i marchi devono porsi.

Non si tratta più solo di chiedersi: «I clienti riescono a trovare questo prodotto?», ma anche: «Un sistema di intelligenza artificiale è in grado di comprenderlo, confrontarlo e includerlo in una risposta?».

Per soddisfare questa nuova esigenza non basta produrre ulteriori descrizioni dei prodotti. I team devono identificare i fatti, le relazioni e il contesto aziendale che aiutano gli acquirenti e i sistemi di IA a capire quando, dove e perché un prodotto è adatto.

La sfida sta nel fatto che questo contesto può essere disperso tra schede prodotto, linee guida del marchio, documentazione tecnica, requisiti normativi e conoscenze detenute dai team interni. Riunire tutte queste informazioni in modo accurato e coerente diventa ancora più difficile quando si ha a che fare con cataloghi di grandi dimensioni, mercati, lingue e canali diversi.

Perché gli attributi di prodotto da soli potrebbero non essere sufficienti 

Tutto parte dalla scheda del prodotto. Si tratta di un elemento che può essere tecnicamente completo, ma che comunque potrebbe non rispondere alle domande che un sistema di intelligenza artificiale deve risolvere.

Prendiamo ad esempio una lavatrice. La sua scheda prodotto regolamentata potrebbe contenere:

• Dimensioni
• Capacità
• Classe energetica
• Materiali
• Programmi disponibili
• Requisiti di installazione
• Paese di origine
• Informazioni sull'imballaggio

Questi aspetti sono importanti. Tuttavia, un acquirente potrebbe porre una domanda più contestualizzata: «Qual è la lavatrice più adatta per un piccolo appartamento, per lavaggi frequenti e per un basso consumo energetico?»

Per rispondere con sicurezza, un sistema di intelligenza artificiale ha bisogno di qualcosa di più che semplici valori isolati relativi alle caratteristiche. Ha bisogno di un contesto sufficiente per comprendere in che modo tali caratteristiche si rapportino all’uso che l’acquirente intende farne.

Tale contesto può includere casi d’uso, compatibilità, certificazioni, esigenze del pubblico, linee guida del marchio, vincoli normativi o altre conoscenze aziendali approvate. Senza di esso, un sistema di IA potrebbe disporre di dati accurati ma non avere comunque le informazioni necessarie per confrontare i prodotti in modo significativo.

Ciò crea una nuova sfida in termini di contenuti. Le aziende devono garantire l’autenticità delle informazioni sui prodotti, rendendole al contempo più utili ai sistemi che interpretano le domande, valutano le opzioni e generano risposte.

AEO e GEO richiedono un miglioramento continuo

L’ottimizzazione dei motori di risposta (AEO) e l’ottimizzazione dei motori generativi (GEO) non sono interventi una tantum sui contenuti.

Un'organizzazione non può limitarsi a ottimizzare una manciata di descrizioni di prodotto, considerare il lavoro concluso e dare per scontato che i propri prodotti rimangano visibili e rappresentati in modo accurato nelle risposte generate dall'intelligenza artificiale.

Al contrario, l’AEO e la GEO richiedono un ciclo continuo:

• Comprendere in che modo i clienti pongono le domande
• Valutare se ogni prodotto sia in grado di rispondere a tali domande
• Individuare fatti, relazioni o contesti mancanti
• Migliorare le informazioni sui prodotti gestite
• Trasformare tali informazioni in contenuti chiari e pronti per i vari canali
• Distribuire i contenuti aggiornati
• Monitorare come i prodotti vengono rappresentati nelle esperienze basate sull’intelligenza artificiale
• Applicare quanto appreso al prossimo ciclo di miglioramento

Per supportare questo ciclo è necessario un metodo ripetibile che consenta di trasformare gli attributi regolamentati e le conoscenze aziendali approvate in rappresentazioni dei prodotti più chiare e ricche.

Ma le basi sottostanti rimangono fondamentali. Se nella scheda del prodotto regolamentata mancano informazioni relative a compatibilità, certificazione, disponibilità o casi d’uso, nemmeno un testo ben curato può compensarne l’assenza in modo affidabile.

AEO e GEO possono mettere in luce questa debolezza, ma il vero compito consiste nel migliorare le informazioni sul prodotto stesso.

Dalla ricerca basata sull’intelligenza artificiale al commercio agentico

L’AEO si concentra sulla capacità di un sistema di IA di individuare, interpretare e rappresentare accuratamente un prodotto in una risposta.

Il commercio agentico alza la posta in gioco.

Man mano che i sistemi di IA assumono un ruolo sempre più importante nel processo di individuazione, confronto e valutazione, le informazioni sul prodotto potrebbero influenzare non solo ciò che appare in una risposta, ma anche ciò che rimane in considerazione per azioni future.

Dati di prodotto di qualità superiore non possono garantire che un sistema di IA raccomanderà un prodotto. Tuttavia, possono rendere quel prodotto:

• più facile da includere nelle risposte
• più comparabile
• rappresentato in modo più accurato
• più facile da valutare in base alle intenzioni del cliente
• Più gestibili lungo tutto il ciclo di vita dei contenuti

Il cambiamento più ampio consiste nel passare dal competere esclusivamente per l’attenzione umana al competere per un’interpretazione e una selezione accurate da parte dell’IA.

Un prodotto potrebbe non entrare mai nella rosa dei prodotti presi in considerazione da un cliente se il sistema che agisce per conto del cliente non è in grado di stabilire una compatibilità di base, interpretare una certificazione importante o recuperare il contesto necessario per confrontarlo con le alternative.

Tale opportunità persa potrebbe anche essere difficile da individuare. Potrebbe non esserci un carrello abbandonato, un tasso di rimbalzo del sito web o una ricerca fallita da analizzare, poiché il prodotto è stato escluso prima che il cliente visitasse un canale di proprietà del marchio. Questo perché il mercato si sta spostando dai tradizionali segnali dei siti web verso la valutazione, la raccomandazione e l’acquisto mediati dall’IA.

La domanda che ogni team di prodotto dovrebbe porsi

Ogni team di prodotto dovrebbe porsi una domanda concreta:

Se oggi un agente di intelligenza artificiale valutasse uno dei vostri prodotti più importanti alla luce di un'esigenza specifica del cliente, quale informazione mancante potrebbe farlo escludere dalla selezione?

Potrebbe essere:

• Un dettaglio relativo alla compatibilità?
• La disponibilità attuale?
• Una certificazione?
• Un caso d'uso?
• Un materiale o un ingrediente?
• Una relazione tra il prodotto e un accessorio?
• Conoscenze aziendali che esistono da qualche parte nell’organizzazione ma che non vengono mai riportate nella scheda del prodotto?

Si tratta di un esercizio utile perché spinge la discussione oltre la semplice produzione di ulteriori contenuti.

L’obiettivo in questo caso è identificare i fatti e il contesto che aiutano i clienti e i sistemi di intelligenza artificiale a determinare se un prodotto soddisfa un’esigenza specifica.

In che modo i team possono preparare i contenuti relativi ai prodotti per l’IA?

Le aziende possono iniziare selezionando un gruppo ristretto ma significativo di prodotti e confrontando le informazioni gestite relative a tali prodotti con le domande effettivamente poste dai clienti.

Per ogni prodotto, occorre considerare:

• Gli attributi principali sono completi e aggiornati?
• La compatibilità è indicata in modo chiaro?
• Le certificazioni pertinenti sono strutturate e accessibili?
• La scheda include un contesto significativo relativo ai casi d'uso?
• È possibile confrontare prodotti diversi utilizzando attributi coerenti?
• Le relazioni con accessori, varianti o prodotti complementari sono esplicite?
• Il contenuto si basa su conoscenze approvate relative al marchio e all'azienda?
• I team possono ricondurre i contenuti generati a informazioni affidabili sul prodotto?

Questo processo può rivelare se il problema riguarda principalmente la qualità dei contenuti o se mancano dati essenziali nelle informazioni di base sul prodotto.

Se le informazioni di base sono assenti, la priorità assoluta non è un prompt migliore, bensì una migliore gestione dei dati di prodotto.

Rafforzare le basi dei dati di prodotto è sempre la prima priorità. Una volta stabilita questa base, i team hanno bisogno di un modo pratico per trasformare i dati gestiti e le conoscenze aziendali approvate in contenuti destinati agli acquirenti, ai canali e ai motori di ricerca.

È qui che entra in gioco il nostro Content Optimizer Agent.

Scopri il Content Optimizer Agent

Il nostro Content Optimizer Agent genera contenuti relativi ai prodotti a partire da dati anagrafici controllati e da un contesto aziendale approvato.

L'agente utilizza gli attributi di prodotto già gestiti in STEP, la nostra piattaforma di intelligence di fiducia, per generare descrizioni dei prodotti, contenuti AEO/GEO e testi di marketing direttamente da tali attributi gestiti. Aggiunge il contesto dei casi d’uso necessario ai motori di intelligenza artificiale per consigliare il prodotto giusto per ogni richiesta, aiutando i marchi a creare contenuti pronti per l’AEO in grado di raggiungere ogni mercato senza dover essere riscritti manualmente per ciascuno di essi.

L’agente opera con:

• Dati di prodotto gestiti: gli attributi affidabili già gestiti in STEP.
• Conoscenze aziendali approvate: le linee guida, le regole e le informazioni contestuali che definiscono come tali dati debbano essere rappresentati.
• Un flusso di lavoro definito: un processo attraverso il quale gli utenti possono revisionare, perfezionare, approvare e distribuire i contenuti generati.

L’agente utilizza le prove disponibili per migliorare la rappresentazione del prodotto, lasciando tuttavia l’approvazione finale all’utente umano.

Ciò differisce da uno strumento di IA generico, che conosce solo ciò che viene digitato nel prompt. Se il prompt tralascia il paese di origine o l’indicazione relativa agli allergeni, lo strumento potrebbe colmare la lacuna con qualcosa di plausibile. Il nostro Content Optimizer Agent parte dagli attributi già acquisiti e gestiti in STEP, in modo che il testo rifletta la realtà del prodotto.

Come funziona Content Optimizer Agent?

All’interno di Product Experience Data Cloud, il flusso di lavoro parte dai record di prodotto presenti in STEP nelle diverse fasi di preparazione prima della pubblicazione. Ogni record contiene dati anagrafici gestiti, spazio per ulteriori informazioni contestuali orientate all’AEO e riferimenti alle conoscenze aziendali pertinenti.

Content Optimizer combina questi input per generare contenuti contestuali che possono poi essere sottoposti a un processo di revisione e approvazione.

I contenuti risultanti possono includere:

• Descrizioni dei prodotti
• Testi di marketing specifici per canale
• Contenuti ottimizzati per AEO, GEO e SEO
• Dettagli approfonditi sui prodotti
• Contesto di utilizzo che aiuta l'IA a valutare e consigliare un prodotto

L’obiettivo non è la generazione di contenuti fine a se stessa, ma trasformare le informazioni approfondite sui prodotti in contenuti che rimangano accurati, coerenti e utili su tutti i canali digitali e nelle esperienze mediate dall’IA. E garantire che i contenuti siano gestiti e tracciabili, con una revisione umana prima della pubblicazione.

Perché la revisione umana è ancora importante

L’IA può accelerare la creazione di contenuti, ma la velocità non è l’unico requisito.

I contenuti relativi ai prodotti devono rappresentare accuratamente il prodotto stesso. Potrebbe inoltre essere necessario che rispettino gli standard del marchio, i requisiti dei canali, i vincoli normativi o le regole specifiche del mercato. Una risposta fluida non è automaticamente una risposta accurata o approvata.

Content Optimizer lascia la decisione finale all’utente. Ciò significa che i team possono rivedere, perfezionare, approvare e distribuire i contenuti generati attraverso un flusso di lavoro consolidato.

Ciò crea una pratica divisione dei compiti:

• STEP fornisce informazioni attendibili e controllate sul prodotto
• La conoscenza aziendale aggiunge il contesto operativo e di marca
• L’agente genera o migliora i contenuti utilizzando le informazioni disponibili
• Il personale esamina e approva il risultato finale

Questo equilibrio aiuta i team a muoversi più rapidamente senza separare la generazione dei contenuti dai dati e dai processi di governance che ne stanno alla base.

Da un prompt vuoto a contenuti regolamentati

L'IA generativa ha reso più veloce la produzione di contenuti. Ma l'opportunità più significativa consiste nel rendere la produzione di contenuti affidabile, contestualizzata e collegata ai dati aziendali.

Content Optimizer ci mostra come questo modello possa concretizzarsi nella pratica.

Anziché chiedere all’IA di inventare da zero la storia di un prodotto, l’agente parte da dati di prodotto verificati. Applica le conoscenze aziendali approvate, individua dove il contesto possa migliorare la rappresentazione e contribuisce alla creazione di contenuti per i canali, i motori di ricerca e la scoperta assistita dall’IA. Le persone continuano a essere coinvolte nella decisione finale.

Questo modello non garantisce solo efficienza. Aiuta le organizzazioni a mantenere un collegamento affidabile tra ciò che l’azienda sa di un prodotto e ciò che i clienti o i sistemi di IA vedono alla fine.

L’AEO è il requisito visibile, mentre il commercio agentico rappresenta il cambiamento più ampio. E le informazioni di prodotto affidabili e contestualizzate costituiscono la base di entrambi — ed è un aspetto che le aziende possono rafforzare già oggi.