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Agentic Commerce

Produktfeed für KI und Agenten

Machen Sie Ihren Katalog für KI lesbar

Reichern Sie die Attribute und Inhalte Ihres Katalogs mithilfe von KI mit systematischer Qualitätskontrolle an, versorgen Sie KI-Oberflächen und messen Sie die Wirkung im Vergleich zu einem Kontroll-Teilkatalog.

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Der Bedarf

Was Sie uns sagen

« Meine Produkte werden mittlerweile in ChatGPT, im KI-Modus von Google und von Agenten entdeckt, die sich auf meinen Produktfeed stützen. Mein Feed ist jedoch unvollständig: fehlende Attribute, dürftige Beschreibungen, Preise und Verfügbarkeiten teilweise inkonsistent mit der Website. Ich möchte ihn mit KI im großen Maßstab anreichern und wissen, was es einbringt. »
  • « Meine Produktseiten sind unvollständig »
  • « Ich möchte in ChatGPT Shopping erscheinen »
  • « Meine Merchant Center-Attribute sind leer »
  • « Ich möchte meinen Katalog für Agenten vorbereiten »

Unsere Lösung

  • Audit der Lesbarkeit des Flows
  • Kontrollierte KI-Anreicherung
  • Ausspielung und Test gegen eine Kontrollgruppe

Das Prinzip

Produktseiten, die KIs verstehen und empfehlen

Veranschaulichung des Prinzips, ohne Kundendaten.

Ein dürftiges Produktdatenblatt sagt Kaufassistenten fast nichts. Die KI ergänzt jedes Produkt mit den relevanten Attributen (Material, Verwendung, Größe, Kompatibilitäten); ChatGPT, Gemini oder der KI-Modus von Google können es dann der passenden Anfrage zuordnen und empfehlen.

  • Attribut der Ursprungsquelle
  • Von der KI hinzugefügtes Attribut
  • Attribut qui répond à la demande du client

Methode

Unsere Methode in 5 Schritte

Unser Standpunkt

Der Treibstoff Ihrer Experiences

KI-Engines, Agenten, Suche und Empfehlungen lesen alle Ihren Produkt-Feed. Wir reichern ihn an, kontrollieren ihn und messen, was er einbringt.

  • Attribute
  • QA
  • Kontrollgruppe
Mit einem Experten sprechen

  1. Schritt 01 : Audit

    Messung der Vollständigkeit Ihres Feeds anhand der Merchant-Center-Spezifikationen, Kontrolle der Kohärenz zwischen Website und Feed (Preis, Verfügbarkeit, GTIN) und Definition der Zieltaxonomie.

    • Vollständigkeit gegenüber den Merchant-Center-Spezifikationen
    • Konsistenz zwischen Website und Feeds: Preis, Verfügbarkeit, GTIN
    • Taxonomie und Zielreferenzmodell
    • Priorisierung der Produktfamilien

  2. Schritt 02 : Pilot

    Anreicherung einer Testproduktfamilie, Erstellung der Prompts und Extraktionsregeln, Qualitätskontrolle an einer Stichprobe und fachliche Validierung.

    • Anreicherung einer Testfamilie
    • Prompts und Extraktionsregeln
    • Qualitätskontrolle anhand von Stichproben
    • Geschäftliche Validierung des Piloten

  3. Schritt 03 : Industrialisierung

    Bereitstellung der Anreicherungspipeline im großen Maßstab mit automatischen QA-Regeln, Behandlung von Grenzfällen und des Backkatalogs.

    • Anreicherungs-Pipeline im großen Maßstab
    • Automatische QA-Regeln
    • Umgang mit mehrdeutigen Fällen
    • Verarbeitung des Back-Katalogs

  4. Schritt 04 : Ausspielung & Test

    Syndizierung an Merchant Center, ChatGPT und Ads, Anreicherung Ihrer Suche und Empfehlungen sowie Test eines angereicherten Teilkatalogs gegenüber einer Kontrollgruppe.

    • Syndizierung zu Merchant Center, ChatGPT und Ads
    • Unterstützung von Suche und Empfehlungen
    • Test eines erweiterten Teilkatalogs gegenüber einer Kontrollgruppe
    • Messung: Prompt-Panel, Shopping, Conversion der Produktseiten

  5. Schritt 05 : Nachhaltigkeit

    Anwendung der Pipeline auf Neuerungen, kontinuierliche QA mit Alarmschwellen, Dokumentation und Übergabe an Ihre Teams zur Steuerung des Referenzsystems.

    • Pipeline angewendet auf Neuheiten
    • Kontinuierliche QA und Alarmschwellen
    • Dokumentation und Übergabe
    • Governance des Referenzsystems

Liefergegenstände

Was Sie erhalten

  • Taxonomie & Attributreferenz

    Zielversion, dokumentiert.

  • Angereicherter und verteilter Datenfluss

    Kontrollierte Attribute, KI-gespeiste Oberflächen.

  • Anreicherungs-Pipeline

    Wiederverwendbar bei Neuerungen.

  • Qualitätskontrollrahmen

    Regeln, Schwellenwerte, Überprüfung.

  • Testauswertung

    Gemessener Effekt im Vergleich zu einem Referenz-Teilkatalog.

Für wen?

An wen richtet sich dieses Angebot?

Eingesetzte Tools

  • Claude
  • OpenAI
  • Merchant Center
  • Shopify
  • Akeneo
  • Algolia
  • E-Commerce mit großem oder technischem Katalog
  • Bestehender Merchant-Center-Feed, PIM oder vorhandenes Feed-Tool
  • Sponsor: Head of E-Commerce, Katalog- oder PIM-Verantwortlicher, Head of Acquisition

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