Preparare i dati dei prodotti per l’ondata di acquisti con l’AI

Nel 2025, ChatGPT e Stripe hanno trasformato il panorama del commercio elettronico attraverso il lancio di Instant Checkout. Segnando un passo avanti nel commercio agente, gli utenti hanno ora la possibilità di acquistare direttamente attraverso l’AI. Una volta un canale di ricerca e scoperta, ChatGPT ha creato un intero nuovo canale di vendita che si prevede supererà la ricerca tradizionale entro il 2028. Dall’checkout alimentato da AI alle raccomandazioni personalizzate di prodotti, i consumatori hanno più scelta e flessibilità che mai per decidere quando e dove fare acquisti.

L’AI generativa viene utilizzata in vari modi nel paesaggio retail per migliorare l’esperienza di acquisto e creare valore per i consumatori. In effetti, il 75% degli acquirenti ha già notato raccomandazioni AI o chatbot online – e la crescita improvvisa non è casuale. Dei consumatori che hanno completato un acquisto consigliato dall’AI, l’84% lo ha considerato un’esperienza positiva. La capacità dell’AI di analizzare il comportamento degli utenti e aiutare gli acquirenti a trovare prodotti sta trasformando la scoperta degli articoli e l’esperienza. A partire da ottobre 2025, ChatGPT e Gemini già rappresentavano oltre il 63% dell’attività di scoperta AI e hanno portato a più della metà (52%) dei consumatori che affermano di essere probabilmente disposti ad acquistare in base alle raccomandazioni AI. Mentre gli acquirenti cambiano metodo, anche i marchi e i rivenditori devono farlo. Le aziende devono andare oltre la corrispondenza rigida delle parole chiave e ottimizzare l’esperienza di commercio elettronico per come gli utenti effettivamente cercano e acquistano.

Mentre l’AI interpreta le query di ricerca e analizza le richieste degli acquirenti, i marchi e i rivenditori devono assicurarsi che i loro sistemi di back-end possano stare al passo con tutto ciò. Prepararsi all’accelerazione degli acquisti con l’AI significa assicurarsi che i dati dei prodotti siano ottimizzati per l’AI in modo che possa esaminarli, e che i dati dei prodotti siano accurati e coerenti in ogni punto di contatto. Il fatto è che il futuro dello shopping online e della ricerca di prodotti è già qui. Se i marchi e i rivenditori vogliono stare al passo, devono prepararsi oggi, e inizia con i dati dei prodotti.

I cataloghi dei prodotti non sono pronti per l’accelerazione degli acquisti con l’AI

Per anni, i dati dei prodotti sono stati ottimizzati per i metodi di ricerca tradizionali. Pensiamo alle strategie di Search Engine Optimization (SEO) costruite intorno a parole chiave a coda lunga o collegamenti interni finalizzati a aumentare la rilevanza. Oggi, concentrarsi solo sui canali di ricerca tradizionali significa rischiare un calo di 20-50% del traffico. I marketer, i marchi e i rivenditori devono assicurarsi di incorporare modelli di ricerca AI per targeting corretto dei consumatori e ottimizzazione della visibilità.

Nonostante il 47% degli acquirenti statunitensi utilizzi già strumenti AI per almeno un compito di acquisto, innumerevoli cataloghi di prodotti non sono ancora stati ottimizzati per GenAI. Attualmente, molti cataloghi di prodotti mancano di file di dati strutturati, mancano di contesto o hanno attributi incoerenti tra i prodotti. Il MIT ha segnalato che il 95% dei programmi pilota GenAI fallisce a causa principalmente di fondamenta di dati povere o frammentate, il che può costare ad alcune organizzazioni fino a 25 milioni di dollari o più all’anno.

A differenza del SEO tradizionale, l’ottimizzazione del motore di ricerca GenAI (GEO) richiede struttura, contesto e coerenza quando si tratta di dati. Se i cataloghi dei prodotti mancano di uno di questi elementi chiave, significa che il contenuto non verrà visualizzato agli acquirenti dagli agenti AI, anche se è ciò che stanno cercando. Le allucinazioni AI e le raccomandazioni scarse derivano da input di prodotto deboli, non dal fallimento del modello AI, e spetta ai team assicurarsi di lavorare con i nuovi modelli. Avere solo un “contenuto sufficientemente buono” non è sufficiente nell’era AI, soprattutto quando i risultati incoerenti sono mostrati per distruggere la fiducia degli utenti. Per vedere gli acquisti con AI avere successo al massimo delle loro potenzialità, i marchi e i rivenditori devono spostare la loro attenzione verso la base del commercio: i dati dei prodotti stessi.

Mentre l’AI possiede una parte più grande del tunnel di acquisto, la ricerca guidata da AI non elimina la costruzione della relazione con il cliente. In effetti, la capacità dell’AI di prevedere le preferenze dei clienti rafforza la vera fiducia del cliente. Tanto che i clienti sono disposti a pagare in media il 25-30% in più per prodotti con informazioni complete e di alta qualità. Nel panorama di shopping odierno, l’AI sta guidando un enorme potenziale per i marchi e i rivenditori – ma raccogliere i benefici richiede di migliorare le informazioni sui prodotti come mai prima d’ora.

Gli elementi necessari per il successo nell’era degli acquisti con AI

Perché gli acquisti con AI funzionino al meglio, hanno bisogno di informazioni contestuali ricche che possano aiutare l’agente a identificare per chi è il prodotto, perché è rilevante per loro e perché è diverso da altri prodotti. Quando tutte queste informazioni sono pronte, l’AI può fare una forte raccomandazione basata sui dati agli acquirenti.

Sapere se i dati sono pronti per l’AI o no significa capire se soddisfano i criteri che l’AI necessita per produrre risposte ben informate. Per gli acquisti con AI, ciò significa chiedersi, e al proprio team, sette domande cruciali che aiuteranno a determinare se le informazioni sui prodotti sono abbastanza forti da supportare raccomandazioni di acquisto accurate.

1. Fonte unica di verità e governance: Esiste un sistema centrale in cui vivono i dati dei prodotti, comprese le regole di convalida e la cronologia delle versioni, e su cui ogni sistema può fare affidamento? Gli agenti AI valutano migliaia di unità di gestione delle scorte (SKUs) in pochi secondi. Se gli attributi sono duplicati, incoerenti o frammentati tra i sistemi, i modelli perdono fiducia nei dati e possono fare inferenze errate. Le strutture dei dati devono essere coerenti in tutti i prodotti e adattabili ai cambiamenti nel tempo. In questo modo, i modelli AI non si romperanno man mano che i cataloghi dei prodotti evolvono.
2. Modello e tassonomia: Sono definite, coerenti e condivise tra i team categorie, attributi, unità e elenchi di valori in modo che i prodotti possano essere facilmente confrontati? I modelli si basano su significati condivisi. Se le parole “materiale” o “tessuto” esistono come concetti separati, ad esempio, allora i modelli lottano per confrontare i prodotti. Definizioni coerenti tra i team aiutano a ridurre i pregiudizi AI e l’ambiguità, migliorando al contempo l’accuratezza delle raccomandazioni.
3. Completezza e normalizzazione per canale: Per ogni canale, gli attributi richiesti sono completi, normalizzati ed facili per l’AI da confrontare tra le SKUs? L’AI non può inferire ciò che non c’è, quindi controlla due volte che ci sia un alto volume di dati per SKU e che i valori siano normalizzati e facili da confrontare. Più punti dati per prodotto consentono ai modelli AI di riconoscere pattern sottili, migliorando l’accuratezza delle previsioni.
4. Contenuto ricco e risorse digitali: Ogni prodotto include descrizioni ricche, immagini, video e linee guida che sono strutturate ed facili per l’AI da interpretare? L’AI necessita di campi ricchi, come casi d’uso previsti e materiali, per abilitare un’analisi AI più forte. Tuttavia, gran parte delle informazioni odierne è intrappolata in formati non strutturati, come PDF o immagini. Questo tipo di contenuto spesso richiede una pulizia estensiva per diventare leggibile dall’AI. Strutturare i dati in anticipo può ridurre errori e sforzi a lungo termine.
5. Preparazione e localizzazione regionale: Sono chiaramente strutturate e governate le lingue, le unità, le taglie e i requisiti regionali, con revisione umana dove necessario? I modelli AI addestrati su dati globali necessitano di contesto regionale; altrimenti, possono produrre raccomandazioni errate. Assicurarsi che ci sia una governance basata su flussi di lavoro che combina automazione e supervisione umana, catturando eventuali modifiche alle unità o attributi non localizzati. La supervisione umana è critica per assicurare che le uscite AI rimangano accurate man mano che i dati vengono tradotti, convertiti e localizzati.
6. Onboarding dei dati dei fornitori e scoperta: I fornitori inviano dati in formati standardizzati con identificatori coerenti che l’AI può facilmente collegare e confrontare? L’AI funziona meglio quando può fare riferimento a più fonti di dati. I dati dei fornitori che arrivano incoerenti o semi-strutturati indeboliscono l’intero modello. Per stare al passo con ciò, i team necessitano di modelli di input standardizzati e identificatori coerenti per assicurare che i dati di terze parti siano amichevoli con l’AI. Come bonus, collegare i dati dei fornitori con altre fonti, come marketplace o dati dei clienti, può migliorare l’accuratezza AI e ridurre i pregiudizi.
7. Scoperta dell’agente AI e GEO: I dati dei prodotti sono leggibili da macchina, arricchiti con markup strutturato e costruiti per adattarsi man mano che l’evoluzione della scoperta guidata da AI cresce? I modelli AI funzionano meglio quando i dati vengono consegnati in formati prevedibili e strutturati (pensiamo a tabelle, righe, file standardizzati), piuttosto che formati incoerenti come PDF o documenti Word. Man mano che la scoperta guidata da AI cresce, l’architettura deve essere a prova di futuro in modo che i modelli e gli agenti possano continuare a interpretare i dati per anni a venire.

Regole empiriche per i migliori risultati

Gli acquirenti hanno la loro scelta quando si tratta di strumenti AI, rivolgendosi a ChatGPT o assistenti specifici del negozio, come Rufus di Amazon. Mentre i marchi e i rivenditori possiedono i cataloghi di prodotti da cui l’AI può raccogliere informazioni, non tutti hanno le loro interfacce AI. Ciò significa che non hanno il pieno controllo sugli strumenti AI che analizzano i loro prodotti, solo sui dati che vengono alimentati nei modelli stessi.

Rimanere competitivi nel commercio odierno significa assicurarsi che i prodotti siano visibili agli agenti AI e, più importante, che i dati dietro di essi siano accurati. Tutti i dati devono provenire da una fonte credibile e verificabile con la propria storia di accuratezza. Sia che provenga da un fornitore o da un fornitore di dati, deve aderire agli standard di raccolta dei dati e alle normative (come GDPR in Europa o il California Consumer Privacy Act). Se i set di dati contengono pregiudizi o inesattezze, gli strumenti AI potrebbero perpetuarli e alla fine diffondere informazioni inaccurate.

Per ottenere la migliore misura, i marchi e i rivenditori dovrebbero eseguire regolarmente un’audit dei dati per assicurarsi che rimangano coerenti e accurati. I formati dei dati devono essere seguiti in ogni momento, e non ci dovrebbero essere cambiamenti non intenzionali nei dati nel corso del tempo.

Attenersi a queste migliori pratiche significa avere una solida base per il commercio, e quindi per l’AI. Quando i dati sono accurati, i risultati sono preziosi, ed è questo che mantiene i clienti che tornano ai marchi e ai rivenditori di cui si fidano.

Guardando avanti

La rivoluzione degli acquisti con AI è qui. Mentre i consumatori si rivolgono sempre più agli assistenti AI per le query di acquisto, la tecnologia continuerà a crescere e a espandere le sue capacità. Con il tempo, potrebbero anche dimostrarsi il fattore più importante che contribuisce a una decisione di acquisto.

Le aziende devono adattarsi rapidamente per stare al passo con i cambiamenti nel commercio, e per molte di loro ciò significa dare un’occhiata dura alla preparazione delle informazioni sui prodotti. La ricerca tradizionale sta cambiando, e oggi i marchi che guidano il cammino non sono i più rumorosi nella stanza, ma i più meticolosi. Se i dati non sono pronti per l’integrazione AI adesso, non si presenteranno di fronte agli acquirenti di domani.

Mentre i modelli AI continuano a evolversi, una cosa è chiara: il successo si trova in una solida base di commercio, e i marchi più forti trasformeranno i dati in intelligenza e l’intelligenza in fiducia.