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

Nel 2025, ChatGPT e Stripe hanno trasformato il panorama dell’e-commerce 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 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’acquisto guidato dall’AI alle raccomandazioni di prodotti personalizzate, 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 panorama retail per migliorare l’esperienza di acquisto e aumentare il valore per il consumatore. 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 dell’utente e aiutare gli acquirenti a trovare prodotti sta trasformando la scoperta e l’esperienza degli articoli. 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 a dichiarare di essere probabili acquirenti in base alle raccomandazioni AI. Mentre gli acquirenti cambiano metodo, anche le aziende e i rivenditori devono farlo. Le aziende devono andare oltre la corrispondenza rigida delle parole chiave e ottimizzare l’esperienza di e-commerce per come gli utenti effettivamente cercano e acquistano.

Mentre l’AI possiede una fetta più grande del tunnel di acquisto, la ricerca guidata dall’AI non elimina la costruzione della relazione con il cliente. In effetti, la capacità dell’AI di prevedere le preferenze del cliente rafforza la 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 acquisto odierno, l’AI sta guidando un enorme potenziale per le aziende e i rivenditori – ma raccogliere i benefici richiede di migliorare le informazioni sui prodotti come mai prima d’ora.

I cataloghi di prodotti non sono pronti per l’accelerazione degli acquisti guidati dall’AI

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

Nonostante il 47% degli acquirenti statunitensi già utilizzi 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 inconsistenti tra prodotti. Il MIT ha anche segnalato che il 95% dei programmi pilota GenAI fallisce in gran parte a causa 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 dell’SEO tradizionale, l’ottimizzazione del motore di ricerca GenAI (GEO) richiede struttura, contesto e coerenza quando si tratta di dati. Se i cataloghi di 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 scadenti derivano da input di prodotto deboli, non dal fallimento del modello AI, ed è compito delle squadre assicurarsi di lavorare con i nuovi modelli. Avere solo “contenuto sufficiente” non è sufficiente nell’era AI, soprattutto quando i risultati inconsistenti sono mostrati per distruggere la fiducia dell’utente. Per vedere gli acquisti guidati dall’AI avere successo al massimo, le aziende e i rivenditori devono spostare la loro attenzione sulla base del commercio: i loro dati di prodotto stessi.

Mentre l’AI possiede una fetta più grande del tunnel di acquisto, la ricerca guidata dall’AI non elimina la costruzione della relazione con il cliente. In effetti, la capacità dell’AI di prevedere le preferenze del cliente rafforza la 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 acquisto odierno, l’AI sta guidando un enorme potenziale per le aziende 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 guidati dall’AI

Perché gli acquisti guidati dall’AI funzionino al meglio, è necessaria una ricca informazione contestuale che possa aiutare l’agente a identificare per chi è il prodotto, perché è rilevante per lui e perché è diverso da altri prodotti. Quando tutta questa informazione è pronta e disponibile, 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 guidati dall’AI, ciò significa chiedersi, e alla propria squadra, 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 storia delle versioni, e su cui ogni sistema può fare affidamento? Gli agenti AI valutano migliaia di unità di stock (SKU) in pochi secondi. Se gli attributi sono duplicati, inconsistenti o frammentati tra i sistemi, i modelli perdono fiducia nei dati e possono fare inferenze errate. Le strutture dei dati dovrebbero 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 di prodotti evolvono.
2. Modello e tassonomia: Sono definite, coerenti e condivise tra i team le categorie, gli attributi, le unità e le liste di valori in modo che i prodotti possano essere facilmente confrontati? I modelli si basano su un significato condiviso. Se le parole “materiale” o “tessuto” esistono come concetti separati, ad esempio, allora i modelli avranno difficoltà a confrontare i prodotti. Definizioni coerenti tra i team aiutano a ridurre i pregiudizi e l’ambiguità dell’AI, migliorando l’accuratezza delle raccomandazioni.
3. Completezza e normalizzazione per canale: Per ogni canale, gli attributi richiesti sono completi, normalizzati e facili da confrontare per l’AI tra le SKU? L’AI non può inferire ciò che non c’è, quindi assicurarsi che ci sia un alto volume di dati per SKU e che i valori siano normalizzati e facili da confrontare. Più punti di 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 da interpretare per l’AI? 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 di oggi 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 gli errori e lo sforzo a lungo termine.
5. Localizzazione e preparazione regionale specifica: Sono chiaramente strutturate e governate le lingue, le unità, le dimensioni 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 sul flusso di lavoro che combina automazione e supervisione umana, cogliendo eventuali cambiamenti di unità o attributi non localizzati. La supervisione umana è critica per assicurarsi 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 i dati in formati standardizzati con identificatori coerenti che l’AI può facilmente collegare e confrontare? L’AI funziona meglio quando può incrociare più fonti di dati. I dati dei fornitori che arrivano incoerenti o semi-strutturati indeboliscono l’intero modello. Per stare un passo avanti, le squadre necessitano di modelli di input standardizzati e identificatori coerenti per assicurarsi che i dati dei fornitori siano amichevoli per l’AI. Come bonus, collegare i dati dei fornitori con altre fonti, come i mercati o i dati dei clienti, può migliorare l’accuratezza dell’AI e ridurre i pregiudizi.
7. Scoperta dell’agente AI e GEO: I dati dei prodotti sono leggibili dalle macchine, arricchiti con markup strutturato e costruiti per adattarsi man mano che la scoperta guidata dall’AI evolve? I modelli AI funzionano meglio quando i dati sono consegnati in formati prevedibili e strutturati (come tabelle, righe, file standardizzati), piuttosto che in formati incoerenti come PDF o documenti Word. Man mano che la scoperta guidata dall’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 le aziende 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 ancora, che i dati dietro di essi siano accurati. Tutti i dati devono provenire da una fonte credibile e verificabile con la sua storia di accuratezza. Sia che provenga da un fornitore o da un fornitore di dati, deve aderire agli standard e alle norme di raccolta dei dati (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 il miglior risultato, le aziende e i rivenditori dovrebbero eseguire regolarmente un’audit dei dati per assicurarsi che rimangano coerenti e accurati. I formati dei dati dovrebbero essere seguiti in ogni momento e non ci dovrebbero essere cambiamenti involontari nei dati nel 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 ciò che mantiene i clienti fedeli alle aziende e ai rivenditori di cui si fidano.

Guardare avanti

La rivoluzione degli acquisti guidati dall’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 alla 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 uno sguardo attento alla preparazione delle informazioni sui prodotti. La ricerca tradizionale sta cambiando, e oggi le aziende che guidano il cammino non sono le più rumorose nella stanza, ma le più meticolose. Se i dati non sono pronti per l’integrazione AI ora, non si presenteranno davanti 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 le aziende più forti trasformeranno i dati in intelligenza e l’intelligenza in fiducia.