Comercio agéntico
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Comercio agéntico
Flujo de producto para la IA y los agentes
Haga su catálogo legible por las IA
Enriquezca los atributos y los contenidos de su catálogo con IA con un control de calidad sistemático, alimente las superficies de IA y mida el efecto frente a un subcatálogo testigo.
La necesidad
Lo que nos dices
« Mis productos ahora son descubiertos en ChatGPT, el modo IA de Google y por agentes, que se basan en mi feed de productos. Sin embargo, mi feed está incompleto: atributos faltantes, descripciones pobres, precios y disponibilidades a veces incoherentes con el sitio. Quiero enriquecerlo a escala con IA y saber qué rentabilidad genera. »
- « Mis fichas de producto están incompletas »
- « Quiero aparecer en ChatGPT Shopping »
- « Mis atributos de Merchant Center están vacíos »
- « Quiero preparar mi catálogo para los agentes »
Nuestra respuesta
- Auditoría de legibilidad del flujo
- Enriquecimiento IA controlado
- Difusión y prueba frente a un testigo
Método
Nuestro método en 5 etapas
Nuestra postura
El combustible de sus experiencias
Motores de IA, agentes, búsqueda y recomendaciones leen todos su flujo de productos. Lo enriquecemos, lo controlamos y medimos lo que aporta.
- Atributos
- QA
- Testigo
Etapa 01 : Auditoría
Medición de la completitud de su flujo frente a las especificaciones de Merchant Center, control de la coherencia sitio / flujo (precio, disponibilidad, GTIN) y definición de la taxonomía objetivo.
- Completitud frente a las especificaciones de Merchant Center
- Coherencia entre sitio y flujos: precio, disponibilidad, GTIN
- Taxonomía y referencial objetivo
- Priorización de las familias de productos
Etapa 02 : Piloto
Enriquecimiento de una familia de productos de prueba, redacción de los prompts y de las reglas de extracción, control de calidad sobre una muestra y validación de negocio.
- Enriquecimiento de una familia de prueba
- Prompts y reglas de extracción
- Control de calidad por muestreo
- Validación de negocio del piloto
Etapa 03 : Industrialización
Despliegue del pipeline de enriquecimiento a escala con reglas de QA automáticas, tratamiento de los casos ambiguos y del back-catalogue.
- Pipeline de enriquecimiento a escala
- Reglas de QA automáticas
- Gestión de casos ambiguos
- Tratamiento del back-catalogue
Etapa 04 : Difusión y prueba
Sindicación hacia Merchant Center, ChatGPT y Ads, alimentación de su búsqueda y de sus recomendaciones, y test de un subcatálogo enriquecido frente a un control.
- Sindicación hacia Merchant Center, ChatGPT y Ads
- Alimentación de la búsqueda y de las recomendaciones
- Test de un subcatálogo enriquecido frente a un testigo
- Medición: panel de prompts, Shopping, conversión de las fichas de producto
Etapa 05 : Perennización
Aplicación del pipeline a las novedades, QA continua con umbrales de alerta, documentación y transferencia a sus equipos para gobernar el referencial.
- Pipeline aplicado a las novedades
- QA continua y umbrales de alerta
- Documentación y transferencia
- Gobernanza del referencial
Entregables
Lo que obtiene
Taxonomía y referencial de atributos
Versión objetivo, documentada.
Flujo enriquecido y difundido
Atributos controlados, superficies de IA alimentadas.
Pipeline de enriquecimiento
Reutilizable en las novedades.
Marco de control de calidad
Reglas, umbrales, revisión.
Balance del test
Efecto medido frente a un subcatálogo testigo.
¿Para quién?
¿A quién va dirigida esta oferta?
Herramientas utilizadas
- Claude
- OpenAI
- Merchant Center
- Shopify
- Akeneo
- Algolia
- E-commerce con catálogo amplio o técnico
- Flujo Merchant Center existente, PIM o herramienta de flujo implementada
- Sponsor: Head of E-com, responsable de catálogo o PIM, Head of Acquisition
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