Sprawdziliśmy 96 sklepów WooCommerce: czego ChatGPT nie odczyta na karcie produktu

Zapytaj ChatGPT o produkt, który masz na stanie, i zobacz, kogo poleci. Często będzie to inny sklep, czasem większy, czasem wcale nie tańszy. Rzadko chodzi o to, że Twój towar jest gorszy. Asystent po prostu nie umie go odczytać.

Na początku października sprawdziliśmy 96 polskich sklepów na WooCommerce, po jednej karcie produktu z każdego. Mediana wyszła 74 na 100. To niezły wynik, ale braki powtarzają się w tych samych miejscach. Poniżej idę po nich w kolejności, w jakiej warto je naprawiać.

Co ChatGPT czyta na karcie produktu

Klient patrzy na zdjęcie, cenę i opis. Asystent AI czyta głównie to, co jest pod spodem. Najważniejszy jest blok danych Schema.org (JSON-LD) z typem Product. Do tego dochodzi robots.txt, z którego bot dowiaduje się, czy w ogóle może wejść na stronę, a coraz częściej także llms.txt.

Gdy w danych są marka, kod GTIN, cena, dostępność i kilka atrybutów, asystent wie, co sprzedajesz, i może porównać Twoją ofertę z innymi. Bez nich zostaje mu wyłuskiwanie informacji z tekstu strony, więc chętniej sięga po sklep z czytelnymi danymi. Na to ładny motyw ani dobre zdjęcia nie mają wpływu. Krótsze omówienie tych przyczyn, bez liczb ze skanu, jest w tekście dlaczego produkty WooCommerce nie pojawiają się w ChatGPT Shopping.

1. Sprawdź, czy karta w ogóle ma dane Product

Ten brak jest najpoważniejszy, a do tego częsty. Na 20 z 96 kart, czyli na co piątej, nie znaleźliśmy żadnych danych Product. W 14 z tych 20 sklepów działał Yoast SEO. Opisywał stronę i firmę, ale już nie sam produkt, a znaczników z WooCommerce na tych stronach też nie było.

Sprawdzenie zajmuje minutę. Wklej adres dowolnej karty produktu do Rich Results Test od Google albo do validator.schema.org i poszukaj elementu Product (przy produktach z wariantami może to być ProductGroup). Jeśli widzisz tylko WebPage, Organization i BreadcrumbList, asystent nie dostaje od Ciebie żadnych informacji o produkcie.

Naprawa zależy od tego, co masz zainstalowane. Część wtyczek SEO opisuje produkty dopiero w osobnym module dla WooCommerce. Inna droga to wtyczka, która wystawia jeden kompletny blok Product. Ważne, żeby był dokładnie jeden. Dwa sprzeczne bloki zdarzają się rzadko (w naszym skanie 2 karty na 96), ale wtedy asystent nie wie, któremu wierzyć. Więcej o tym w tekście o zduplikowanych danych strukturalnych.

2. Dodaj markę do danych, nie tylko do tytułu

Bardzo często marka stoi w nazwie produktu, a w danych jej nie ma. W skanie miały ją tam 23 karty z 96, mniej niż co czwarta. Klientowi to nie przeszkadza. Asystent, który zestawia oferty tego samego produktu z kilku sklepów, potrzebuje jej w osobnym polu.

WooCommerce od wersji 9.6 ma wbudowane marki (w menu Produkty, pozycja Marki). Przypisz markę każdemu produktowi, a potem sprawdź walidatorem, czy w danych pojawiło się pole brand. Jeśli go nie ma, musi je dodać wtyczka, która odpowiada u Ciebie za dane strukturalne.

3. Uzupełnij GTIN tam, gdzie go masz

Kod GTIN, w Polsce zwykle EAN spod kodu kreskowego, znaleźliśmy na 10 kartach z 96. Markę i GTIN jednocześnie miało 6. Właśnie po tych dwóch polach asystent łączy produkt z Twojego sklepu z tym, co już o nim wie z innych źródeł.

WooCommerce od wersji 9.2 ma na to osobne pole w zakładce Magazyn. Kody przepiszesz z opakowań albo z pliku od dostawcy. Nie wpisuj kodu wymyślonego ani wziętego z innego produktu, bo błędny GTIN szkodzi bardziej niż pusty. Jeśli robisz własne produkty i nie masz kodów z GS1, zostaw pole puste i zadbaj o resztę danych. Krok po kroku opisaliśmy to w przewodniku jak dodać GTIN w WooCommerce.

4. Opisz produkt atrybutami

Ludzie pytają asystenta konkretnie, na przykład o krem do cery suchej, 50 ml, bez zapachu. Pojemność, rodzaj cery i zapach zwykle są w opisie, tylko schowane w zdaniach, z których maszyna wyciąga je z trudem. Tymczasem na 49 z 76 kart z danymi Product nie było ani atrybutów w danych, ani tabeli atrybutów na stronie.

Atrybuty dodasz w zakładce Atrybuty przy produkcie. Wpisz tam to, na co klient patrzy przy wyborze: rozmiar, kolor, materiał, pojemność, skład. Lepiej sprawdzają się atrybuty globalne (w menu Produkty, pozycja Atrybuty), bo wartości są wtedy takie same w całym sklepie.

Tak może to wyglądać w danych. Przykład wymyślony, dla sklepu z kosmetykami naturalnymi.

Przed:

{
  "@type": "Product",
  "name": "Krem do twarzy z masłem shea 50 ml",
  "offers": { "@type": "Offer", "price": "49.00", "priceCurrency": "PLN" }
}

Po:

{
  "@type": "Product",
  "name": "Krem do twarzy z masłem shea 50 ml",
  "brand": { "@type": "Brand", "name": "Nazwa marki" },
  "gtin13": "EAN z opakowania",
  "additionalProperty": [
    { "@type": "PropertyValue", "name": "Pojemność", "value": "50 ml" },
    { "@type": "PropertyValue", "name": "Rodzaj cery", "value": "sucha" }
  ],
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "49.00",
    "priceCurrency": "PLN",
    "availability": "https://schema.org/InStock"
  }
}

Przy okazji zwróć uwagę na dostępność. Cena w danych to nie wszystko, asystent chce też wiedzieć, czy produkt da się kupić od ręki.

5. Wpuść boty AI i dodaj llms.txt

Tu akurat jest dobra wiadomość. Boty AI w robots.txt blokowały tylko 3 sklepy z 96. Mimo to zajrzyj do swojego pliku (twojadomena.pl/robots.txt). Bot wyszukiwania w ChatGPT nazywa się OAI-SearchBot, a GPTBot zbiera dane do trenowania modeli. To dwa osobne ustawienia. Jeśli chcesz pojawiać się w odpowiedziach ChatGPT, nie blokuj przynajmniej OAI-SearchBot. Czasem boty zatrzymuje też firewall albo wtyczka bezpieczeństwa, a wtedy robots.txt wygląda niewinnie.

Plik llms.txt miało 15 sklepów. To krótki opis sklepu z linkami do najważniejszych stron, przygotowany z myślą o modelach językowych. Nie jest obowiązkowy i nikt nie gwarantuje, że ChatGPT go przeczyta, ale przygotujesz go w kwadrans. Sprawdź tylko, czy pod tym adresem jest naprawdę plik tekstowy. 10 sklepów zwracało tam zwykłą stronę sklepu. Szczegóły w tekście czym jest llms.txt.

Czego się spodziewać

Nikt uczciwie nie obieca, że po tych poprawkach ChatGPT zacznie polecać właśnie Ciebie, bo o odpowiedzi decyduje model. Poprawne dane są warunkiem, żeby asystent w ogóle zrozumiał Twój produkt i mógł go zestawić z innymi. Efekt w konkretnym sklepie widać po kilku tygodniach, gdy porównasz odpowiedzi ChatGPT sprzed zmian i po nich.

Od czego zacząć

Najprościej od jednej karty. Wklej jej adres na shoptoai.com/pl/scan. To ten sam darmowy skan, którym sprawdzaliśmy 96 sklepów. Trwa około 30 sekund, nie wymaga rejestracji i pokazuje ocenę od 0 do 100 z listą konkretnych braków.

Przy większym katalogu poprawianie produktu po produkcie szybko się nudzi. shoptoai po podłączeniu sklepu sprawdza wszystkie produkty i proponuje brakujące marki, kategorie i atrybuty. Każdą zmianę zatwierdzasz sam, a stara wartość zostaje zapisana, więc wszystko da się cofnąć. GTIN-ów nie wymyślamy. Szczegóły są w cenniku.