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एआई शॉपिंग सर्ज के लिए उत्पाद डेटा तैयार करना
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2025 में, ChatGPT और Stripe ने Instant Checkout के माध्यम से ईकॉमर्स परिदृश्य को बदल दिया। एजेंटिक कॉमर्स में एक कदम आगे बढ़ाते हुए, उपयोगकर्ताओं के पास अब एआई के माध्यम से सीधे खरीदारी करने की क्षमता थी। एक खोज और खोज चैनल के रूप में, ChatGPT ने एक पूरी तरह से नया बिक्री चैनल बनाया है जो 2028 तक पारंपरिक खोज से आगे निकलने की उम्मीद है। एआई-संचालित चेकआउट से लेकर व्यक्तिगत उत्पाद सिफारिशों तक, उपभोक्ताओं के पास अब कभी भी और कहीं भी खरीदारी करने के लिए अधिक विकल्प और लचीलापन है।
उत्पाद अनुशंसाओं और चैटबॉट्स जैसे विभिन्न क्षमताओं में जनरेटिव एआई का लाभ उठाया जा रहा है ताकि खुदरा परिदृश्य में खरीदारी के अनुभव को ऊपर उठाया जा सके और उपभोक्ता मूल्य को बढ़ाया जा सके। वास्तव में, 75% खरीदार पहले से ही ऑनलाइन एआई सिफारिशें या चैटबॉट्स को देख चुके हैं – और अचानक विकास दुर्घटना से नहीं है। जिन उपभोक्ताओं ने एआई-अनुशंसित खरीदारी पूरी की है, उनमें से 84% ने इसे एक सकारात्मक अनुभव के रूप में देखा। एआई की क्षमता उपयोगकर्ता व्यवहार का विश्लेषण करने और खरीदारों को उत्पाद खोजने में मदद करने से आइटम खोज और अनुभव बदल रहे हैं। अक्टूबर 2025 तक, ChatGPT और Gemini पहले से ही एआई खोज गतिविधि के 63% से अधिक के लिए जिम्मेदार थे और परिणामस्वरूप 52% से अधिक उपभोक्ताओं ने कहा कि वे एआई सिफारिशों के आधार पर खरीदने की संभावना रखते हैं। जैसे ही खरीदार तरीके बदलते हैं, ब्रांड और खुदरा विक्रेताओं को भी ऐसा ही करने की आवश्यकता है। कंपनियों को कठोर कीवर्ड मिलान से आगे बढ़ने और ईकॉमर्स अनुभव को अनुकूलित करने की आवश्यकता है कि उपयोगकर्ता वास्तव में कैसे खोजते हैं और खरीदते हैं।
एआई जब खोज प्रश्नों की व्याख्या करता है और खरीदारों के अनुरोधों का विश्लेषण करता है, तो ब्रांड और खुदरा विक्रेताओं को यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि उनकी बैक-एंड प्रणालियां इसके साथ तालमेल बिठा सकती हैं। एआई शॉपिंग के त्वरण के लिए तैयारी करने का मतलब है कि उत्पाद डेटा को एआई के लिए अनुकूलित करना ताकि यह इसके माध्यम से जा सके, और उत्पाद डेटा प्रत्येक स्पर्श बिंदु पर सटीक और सुसंगत हो। यह तथ्य है कि ऑनलाइन शॉपिंग और उत्पाद खोज का भविष्य पहले से ही यहाँ है। यदि ब्रांड और खुदरा विक्रेता आगे बढ़ना चाहते हैं, तो उन्हें आज तैयारी करनी होगी, और यह उत्पाद डेटा से शुरू होता है।
उत्पाद कैटलॉग एआई-शॉपिंग त्वरण के लिए तैयार नहीं हैं
वर्षों से, उत्पाद डेटा को पारंपरिक खोज विधियों के लिए अनुकूलित किया गया है। लंबी-पूंछ वाले कीवर्ड पर आधारित खोज इंजन अनुकूलन (एसईओ) रणनीतियों के बारे में सोचें या आंतरिक लिंकिंग जो प्रासंगिकता को बढ़ाने के लिए लक्षित है। आज, केवल पारंपरिक खोज चैनलों पर ध्यान केंद्रित करने से 20 से 50% ट्रैफिक की गिरावट का जोखिम है। विपणक, ब्रांड और खुदरा विक्रेताओं को यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि वे एआई खोज मॉडल को शामिल कर रहे हैं ताकि वे उपभोक्ताओं को ठीक से लक्षित कर सकें और दृश्यता को अनुकूलित कर सकें।
इसके बावजूद 47% अमेरिकी खरीदार पहले से ही कम से कम एक खरीदारी कार्य के लिए एआई टूल का उपयोग कर रहे हैं, अनगिनत उत्पाद कैटलॉग अभी तक जेनएआई के लिए अनुकूलित नहीं हुए हैं। वर्तमान में, कई उत्पाद कैटलॉग संरचित डेटा फ़ाइलों की कमी है, संदर्भ की कमी है, या उत्पादों में विशेषताओं की असंगति है। एमआईटी ने यह भी बताया कि 95% जेनएआई पायलट कार्यक्रम मुख्य रूप से खराब या खंडित डेटा नींव के कारण विफल हो जाते हैं, जो कुछ संगठनों को प्रति वर्ष 25 मिलियन डॉलर या अधिक की लागत दे सकता है।
पारंपरिक एसईओ के विपरीत, जेनएआई इंजन अनुकूलन (जीईओ) को संरचना, संदर्भ और सुसंगतता की आवश्यकता होती है जब यह डेटा की बात आती है। यदि उत्पाद कैटलॉग इनमें से किसी भी प्रमुख तत्व की कमी है, तो इसका मतलब है कि सामग्री एआई एजेंटों द्वारा खरीदारों को नहीं दिखाई देगी, भले ही यह वही है जो वे खोज रहे हैं। एआई हॉलुसिनेशन और खराब सिफारिशें कमजोर उत्पाद इनपुट से उत्पन्न होती हैं, न कि एआई मॉडल की विफलता से, और यह टीमों पर निर्भर करता है कि वे नए मॉडल के साथ काम कर रहे हैं। एआई युग में, विशेष रूप से जब असंगत परिणाम दिखाए जाते हैं उपभोक्ता विश्वास को तोड़ देते हैं, तो “पर्याप्त” उत्पाद सामग्री पर्याप्त नहीं है। एआई शॉपिंग को अपनी पूरी क्षमता तक पहुंचाने के लिए, ब्रांड और खुदरा विक्रेताओं को अपना ध्यान वाणिज्य के आधार पर: अपने उत्पाद डेटा पर केंद्रित करने की आवश्यकता है।
जबकि एआई खरीदारी फ़नल का एक बड़ा हिस्सा है, एआई-संचालित खोज ग्राहक संबंध निर्माण को समाप्त नहीं कर रही है। वास्तव में, एआई की क्षमता ग्राहक वरीयताओं की भविष्यवाणी करने के लिए वास्तविक ग्राहक विश्वास को मजबूत करती है। इतना कि ग्राहक पूर्ण और उच्च गुणवत्ता वाली उत्पाद जानकारी वाले उत्पादों के लिए औसतन 25-30% अधिक का भुगतान करने को तैयार हैं। आज के शॉपिंग परिदृश्य में, एआई ब्रांड और खुदरा विक्रेताओं के लिए बड़े पैमाने पर संभावना की ओर इशारा कर रहा है – लेकिन लाभ प्राप्त करने के लिए उत्पाद जानकारी को पहले से अधिक ऊपर उठाने की आवश्यकता है।
एआई शॉपिंग युग में सफलता के लिए आवश्यक तत्व
एआई शॉपिंग के लिए सबसे अच्छा काम करने के लिए, यह समृद्ध संदर्भ जानकारी की आवश्यकता होती है जो एजेंट को यह पहचानने में मदद करे कि उत्पाद किस के लिए है, यह उन्हें क्यों प्रासंगिक है, और यह अन्य उत्पादों से क्यों अलग है। जब यह जानकारी आसानी से उपलब्ध होती है, तो एआई खरीदारों को मजबूत, डेटा-समर्थित सिफारिश कर सकता है।
यह जानना कि आपका डेटा एआई-तैयार है या नहीं, इसका मतलब है कि यह जानना कि क्या यह एआई को सूचित प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए आवश्यक मानदंडों को पूरा करता है। एआई शॉपिंग के लिए, इसका मतलब है कि सात महत्वपूर्ण प्रश्न पूछना जो यह निर्धारित करने में मदद करेंगे कि क्या उत्पाद जानकारी सटीक शॉपिंग सिफारिशों का समर्थन करने के लिए पर्याप्त मजबूत है।
- एकल स्रोत सत्य और शासन: क्या उत्पाद डेटा के लिए एक केंद्रीय प्रणाली है, जिसमें सत्यापन नियम और संस्करण इतिहास शामिल है, और क्या प्रत्येक प्रणाली पर निर्भर हो सकती है? एआई एजेंट सेकंड में हजारों स्टॉक कीपिंग यूनिट (एसक्यू) का मूल्यांकन करते हैं। यदि विशेषताएं दोहराई जाती हैं, असंगत या खंडित होती हैं, तो मॉडल डेटा में विश्वास खो देते हैं और गलत अनुमान लगा सकते हैं। डेटा संरचनाएं सभी उत्पादों में सुसंगत होनी चाहिए और समय के साथ परिवर्तन के लिए अनुकूल होनी चाहिए। इस तरह, उत्पाद कैटलॉग विकसित होने के रूप में एआई मॉडल टूट नहीं जाएंगे।
- मॉडल और टैक्सोनॉमी: क्या श्रेणियां, विशेषताएं, इकाइयां और मूल्य सूचियां परिभाषित, सुसंगत और टीमों के साथ साझा की जाती हैं ताकि उत्पादों की आसानी से तुलना की जा सके? मॉडल साझा अर्थ पर निर्भर करते हैं। यदि “सामग्री” या “फैब्रिक” जैसे शब्द अलग-अलग अवधारणाओं के रूप में मौजूद हैं, तो मॉडल उत्पादों की तुलना करने में संघर्ष करेंगे। टीमों के साथ सुसंगत परिभाषाएं एआई पूर्वाग्रह और अस्पष्टता को कम करती हैं, जबकि सिफारिशों की सटीकता में सुधार करती हैं।
- प्रति चैनल पूर्णता और सामान्यीकरण: प्रत्येक चैनल के लिए, क्या आवश्यक विशेषताएं पूर्ण, सामान्यीकृत और एआई द्वारा एसक्यू के माध्यम से तुलना करने में आसान हैं? एआई वह नहीं जान सकता जो वहां नहीं है। इसलिए, यह जांचें कि प्रति एसक्यू उच्च डेटा वॉल्यूम है और मूल्य सामान्यीकृत और तुलना करने में आसान हैं। प्रति उत्पाद अधिक डेटा बिंदु एआई मॉडल को सूक्ष्म पैटर्न को पहचानने में मदद करते हैं, जो भविष्यवाणी सटीकता में सुधार करते हैं।
- समृद्ध सामग्री और डिजिटल संपत्ति: प्रत्येक उत्पाद में समृद्ध विवरण, छवियों, वीडियो और दिशानिर्देश शामिल हैं जो संरचित और एआई के लिए व्याख्या करने में आसान हैं? एआई को मजबूत क्षेत्रों की आवश्यकता है, जैसे कि इच्छित उपयोग के मामले और सामग्री, मजबूत एआई विश्लेषण को सक्षम करने के लिए। हालांकि, आज की जानकारी का अधिकांश भाग अप्रकाशित प्रारूपों में फंसा हुआ है, जैसे कि पीडीएफ या छवियां। इस प्रकार की सामग्री अक्सर एआई-पठनीय होने के लिए व्यापक सफाई की आवश्यकता होती है। डेटा को आगे बढ़ाने से त्रुटियों और दीर्घकालिक प्रयास को कम किया जा सकता है।
- स्थानीयकरण और क्षेत्र-विशिष्ट तैयारी: क्या भाषाएं, इकाइयां, आकार और क्षेत्रीय आवश्यकताएं स्पष्ट रूप से संरचित और मानव समीक्षा के साथ शासित हैं जहां आवश्यक है? एआई मॉडल जो वैश्विक डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं उन्हें क्षेत्रीय संदर्भ की आवश्यकता होती है; अन्यथा, यह गलत सिफारिशें दे सकता है। स्वचालन और मानव पर्यवेक्षण के मिश्रण के साथ कार्य-प्रवाह चालित शासन सुनिश्चित करें जो इकाई परिवर्तन या गैर-स्थानीयकृत विशेषताओं को पकड़ लेता है। मानव पर्यवेक्षण यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि एआई आउटपुट डेटा के अनुवाद, रूपांतरण और स्थानीयकरण के रूप में सटीक रहते हैं।
- आपूर्तिकर्ता डेटा ऑनबोर्डिंग और खोज: क्या आपूर्तिकर्ता मानकीकृत प्रारूप में डेटा प्रस्तुत करते हैं जिसमें एआई द्वारा आसानी से जुड़े जा सकने वाले सुसंगत पहचानकर्ता हैं? एआई तब प्रदर्शन करता है जब यह कई डेटा स्रोतों को क्रॉस-रेफरेंस कर सकता है। आपूर्तिकर्ता डेटा जो असंगत या अर्ध-संरचित आता है पूरे मॉडल को कमजोर करता है। इसके आगे रहने के लिए, टीमों को मानकीकृत इनपुट टेम्पलेट्स और सुसंगत पहचानकर्ताओं की आवश्यकता होती है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि तृतीय-पक्ष डेटा एआई-अनुकूल है। बोनस के रूप में, आपूर्तिकर्ता डेटा को अन्य स्रोतों के साथ जोड़ना, जैसे कि बाजार या ग्राहक डेटा, एआई सटीकता में सुधार कर सकता है और पूर्वाग्रह को कम कर सकता है।
- एआई एजेंट और जीईओ खोज: क्या उत्पाद डेटा मशीन-पठनीय है, संरचित मार्कअप से समृद्ध है, और एआई-संचालित खोज के विकास के रूप में अनुकूलन के लिए निर्मित है? एआई मॉडल तब प्रदर्शन करते हैं जब डेटा पूर्वानुमानित, संरचित प्रारूपों (जैसे टेबल, पंक्तियों, मानकीकृत फ़ाइलों) में वितरित किया जाता है, न कि असंगत प्रारूपों जैसे पीडीएफ या वर्ड दस्तावेज़ में। जैसे ही एआई-संचालित खोज बढ़ती है, वास्तुकला को भविष्य के लिए प्रमाणित करने की आवश्यकता है ताकि मॉडल और एजेंट डेटा की व्याख्या जारी रख सकें।
सर्वोत्तम परिणामों के लिए नियम
खरीदारों के पास एआई टूल का चयन करने का विकल्प है, जैसे कि ChatGPT या स्टोर-विशिष्ट सहायक, जैसे Amazon का Rufus । जबकि ब्रांड और खुदरा विक्रेता उत्पाद कैटलॉग का मालिक हैं जिससे एआई जानकारी एकत्र कर सकता है, उनमें से सभी के पास अपने उत्पादों का विश्लेषण करने वाले एआई इंटरफेस नहीं हैं। इसका मतलब है कि उन्हें एआई टूल पर पूरा नियंत्रण नहीं है, केवल मॉडल में डाले जाने वाले डेटा पर।
आज के वाणिज्य में प्रतिस्पर्धी बने रहने का मतलब है कि उत्पादों को एआई एजेंटों के लिए दृश्यमान बनाना और, अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि उनके पीछे डेटा सटीक है। सभी डेटा को एक विश्वसनीय, सत्यापन योग्य स्रोत से आना चाहिए जिसमें सटीकता का अपना ट्रैक रिकॉर्ड हो। चाहे वह आपूर्तिकर्ता से आ रहा हो या डेटा प्रदाता से, यह डेटा संग्रह मानकों और विनियमों (जैसे GDPR यूरोप में या कैलिफोर्निया उपभोक्ता गोपनीयता अधिनियम) का पालन करना चाहिए। यदि डेटासेट में पूर्वाग्रह या असटीकता है, तो एआई टूल उन्हें बढ़ा सकते हैं और अंततः असटीक जानकारी फैला सकते हैं।
सर्वोत्तम उपाय के लिए, ब्रांड और खुदरा विक्रेताओं को नियमित रूप से डेटा की समीक्षा करनी चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि यह सुसंगत और सटीक बना रहे। डेटा प्रारूप को हमेशा अपनाया जाना चाहिए, और समय के साथ डेटा में कोई अनपेक्षित परिवर्तन नहीं होना चाहिए।
इन सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करने से वाणिज्य के लिए एक मजबूत आधार मिलता है, फिर एआई के लिए काम करता है। जब डेटा सटीक होता है, तो परिणाम मूल्यवान होते हैं, और यही वह है जो ग्राहकों को विश्वास दिलाता है कि वे ब्रांड और खुदरा विक्रेताओं पर वापस आते रहें।
आगे देखें
एआई शॉपिंग क्रांति यहाँ है। जैसे ही उपभोक्ता खरीदारी प्रश्नों के लिए एआई सहायकों की ओर बढ़ते हैं, यह प्रौद्योगिकी अपनी क्षमताओं को बढ़ाने और विकसित करने के लिए जारी रहेगी। समय के साथ, वे खरीद निर्णय में योगदान देने वाले सबसे महत्वपूर्ण कारक साबित हो सकते हैं।
कंपनियों को वाणिज्य में परिवर्तन के साथ तालमेल बिठाने के लिए जल्दी से अनुकूलन करने की आवश्यकता है, और कई के लिए इसका मतलब है कि उत्पाद जानकारी तैयारी पर एक कठिन नज़र डालना। पारंपरिक खोज बदल रही है, और आज, नेतृत्व करने वाले ब्रांड कमरे में सबसे जोरदार नहीं हैं, बल्कि सबसे कठोर हैं। यदि डेटा अभी एआई एकीकरण के लिए तैयार नहीं है, तो यह कल के खरीदारों के सामने नहीं आएगा। जबकि एआई मॉडल जारी रहते हैं विकसित हो रहा है, एक बात स्पष्ट है: सफलता एक मजबूत वाणिज्यिक आधार में निहित है, और सबसे मजबूत ब्रांड डेटा को बुद्धिमत्ता में और बुद्धिमत्ता को विश्वास में बदल देंगे।
