Ürünlerin yapay zeka önerilerine girmesi üç şeye bağlı: ürün verisinin eksiksiz ve güncel olması, kategori ve ürün sayfalarının ürünün hedef kullanıcısını, işe yaradığı koşulları ve öne çıkma sebebini açıkça anlatması ve ürünün bağımsız kaynaklarda, yani yorumlarda, incelemelerde ve karşılaştırmalarda doğru anlatılması. Yapay zeka, "hangi robot süpürgeyi almalıyım?" gibi bir soruyu cevaplarken ürün sayfasını, feed'i, müşteri yorumlarını ve pazaryerindeki ilanı bir arada tartar; bu kaynakların birinde eksik olan ürün, öneri listesinde geri planda kalır.
Alışveriş, yapay zeka aramasının dönüşümü en hızlı yaşattığı sektör. Bu yazıda bir mağazanın ürünlerini yapay zeka önerilerine taşımak için izlemesi gereken sırayı, e-ticarete özgü farklarla birlikte anlatıyorum.
Alışveriş soruları genellikle ayrıntılı: "Balkonda kullanılabilecek, gece sessiz çalışan, 20 metrekareye yetecek bir vantilatör." Yapay zeka bu soruyu kullanım alanı, ses seviyesi, alan büyüklüğü ve bütçe gibi alt sorulara böler ve her biri için kaynak arar. Google tarafında bu kaynaklar arasında arama dizinindeki sayfalar ve Merchant Center üzerinden gelen ürün verisi birlikte kullanılıyor. Google'ın yapay zeka rehberi de yanıtların uygun durumlarda ürün listelemeleri içerebildiğini ve Merchant Center'ın bu görünürlüğe yardımcı olduğunu açıkça yazıyor.
Bu, klasik e-ticaret SEO'sundan farklı bir soruyu gündeme getiriyor: ürününüz hangi alt soruya cevap veriyor ve bunu nerede söylüyor? "Sessiz çalışır" bilgisi yalnızca bir yorumun içinde geçiyorsa, sistemin bunu fark etmesi zorlaşıyor. Aynı bilgi ürün sayfasında desibel değeriyle, feed'de ve kategori filtresinde de yer aldığında ürün alt sorunun doğal cevabı hâline geliyor.
E-ticaretteki yapay zeka sorularını dört türe ayırmak, hangi sayfanın hangi soruyu karşılaması gerektiğini netleştiriyor:
Her tür için en az bir sayfanızın o soruya doğrudan cevap verdiğinden emin olun. Sorun sorularında yorumların, bütçe sorularında ise ürün verisinin ağırlığı daha fazla.
"En iyi …" ve "hangisini almalıyım?" soruları kategori düzeyinde sorulur. Yapay zeka bu sorularda seçim ölçütlerini anlatan ve seçenekleri karşılaştıran sayfaları kaynak olarak kullanıyor. Ürünleri yalnızca ızgara hâlinde listeleyen bir kategori sayfası bu işi yapamaz.
Güçlü bir kategori sayfası, ürün listesinin altında ya da üstünde kısa bir seçim rehberi sunar: hangi ürün hangi ihtiyaca uygun, fiyat aralıkları neye göre değişiyor, nelere dikkat edilmeli. Ölçü, malzeme ve kullanım alanı gibi farkları tabloyla göstermek de kategori sayfasını alt soruların cevabı hâline getirir. Kategori metinlerinin nasıl kurgulanacağını kategori SEO yazısında anlattım.
Yapay zekanın bir ürünü önerebilmesi için ürünü anlaması gerekiyor. E-ticaret sitelerinde en sık eksik kalan bilgiler şunlar:
Ürün açıklamalarını üreticiden kopyalamak yerine bu soruları cevaplayacak şekilde yazmanın yolunu SEO uyumlu ürün açıklaması üzerine yazdığım yazıda anlattım.
Ürün sayfasındaki bilgi, ürün feed'i ile aynı olmalı. Fiyatın, stok durumunun ve kargo bilgisinin sayfada bir, feed'de başka olması hem Merchant Center sorunlarına hem de yapay zekanın yanlış bilgi vermesine yol açıyor. Google bu yıl feed'e ürün soru-cevapları, ilgili ürünler ve varyant bilgisi gibi sohbet odaklı alanlar ekledi. Bu alanların nasıl doldurulacağını Merchant Center'ın yeni alanları üzerine yazdığım yazıda ayrıntılı anlattım.
Sayfadaki yapılandırılmış veri de aynı bilgiyi taşımalı. Fiyat, stok, puan ve iade politikası ürün şemasında sayfadakiyle birebir aynı olduğunda, hem zengin sonuçlara uygunluk hem de sistemlerin güveni artıyor. E-ticarete özel şema uygulamalarını e-ticaret schema yazısında bulabilirsiniz.
Çok etkili. Ürünün gerçekten geniş ayağa uygun olup olmadığını, kumaşın yıkamada çekip çekmediğini en inandırıcı biçimde müşteriler anlatır. Yapay zeka da "denemeye değer mi?" türündeki sorularda yorum metinlerinden ve bağımsız incelemelerden yararlanabiliyor. Yorumların bu süreçteki rolünü ürün yorumları ve yapay zeka yazısında ayrıca ele aldım.
Pazaryeri tarafını da unutmamak gerekiyor. Ürününüz pazaryerlerinde de satılıyorsa, yapay zeka yanıtı ürünü sizin sitenizden değil pazaryeri ilanından anlatabilir. Bunun sebeplerini ve kendi sitenizi kaynak hâline getirmenin yollarını pazaryerleri ve yapay zeka görünürlüğü yazısında anlattım.
Başlangıç ölçümünün nasıl yapılacağını ve hangi metriklerin izleneceğini ölçüm rehberinde anlattım.
Evet. Yapay zeka her alt soru için en iyi cevabı arıyor; niş bir kategoride net bilgi veren küçük bir mağaza, genel bilgi veren büyük bir siteden daha kolay kaynak gösterilebilir. Belirleyici olan büyüklük değil, verinin eksiksizliği ve sayfanın soruya verdiği cevap.
Sitenizin OpenAI'ın arama tarayıcısına açık olması ve ürün bilgilerinin sayfada metin olarak bulunması ilk şart. OpenAI ayrıca onaylı iş ortaklarından ürün feed'i kabul ediyor. Ayrıntıları ChatGPT SEO yazısında topladım. Yapay zeka aramasının bütün çerçevesini ise GEO ve yapay zeka SEO rehberinde anlattım.