Wie erstellt man Produktbeschreibungen mit künstlicher Intelligenz?

Produktbeschreibungen mit künstlicher Intelligenz erstellen und bei den Katalogdaten bleiben

Produktbeschreibungen mit künstlicher Intelligenz zu erstellen bedeutet, Titel, Kurztext und Langtext auf Grundlage der Daten neu zu formulieren, die der Shop bereits besitzt: Maße, Materialien, SKU, GTIN, Marke und Verfügbarkeit. Das Modell ordnet und formuliert; es darf keine Zertifizierungen, Herkunftsangaben oder Leistungen hinzufügen, die nicht in der Produktseite stehen. Ausgangspunkt sind die Felder des Warenwirtschaftssystems. Fakten werden festgeschrieben, während dem Modell nur die sprachliche Ausformulierung überlassen wird. So bleibt die Produktseite mit Katalog, Feed und Suchassistenten konsistent.

Ein Crawler von Google Shopping und ein Assistent, der den Katalog liest, „verstehen“ das Produkt nicht: Sie lesen Felder. Im Feed suchen sie nach id, title, description, link, image_link, price, availability, brand und gtin, oder nach identifier_exists, wenn keine Hersteller-GTIN vorhanden ist. Was normalerweise fehlt, ist nicht der Stil, sondern das Maß in Millimetern, das Material im Titel, die mit der Verpackung übereinstimmende Marke oder eine description, die den Attributen nicht widerspricht. Allgemeine Texte füllen den Bildschirm, lassen aber die Felder leer, die Kanäle zum Filtern und Vergleichen verwenden.

Warum handgeschriebene Produktbeschreibungen zwischen klassischer Suche und Assistenten nicht mehr ausreichen

Eine von Hand verfasste Beschreibung funktioniert für die Website. Kanäle und Assistenten benötigen jedoch dieselben Fakten, die in unterschiedlichen Feldern wiederholt werden, ohne Widersprüche.

Wer dreihundert Produktseiten von Hand aktualisiert, neigt dazu, denselben Absatz von einer Referenz auf die nächste zu kopieren, den Kurztext leer zu lassen und Maße nur im Bild zu hinterlegen. In WooCommerce führt der Weg über Produkte, dann über das Produkt zu Beschreibung und Kurzbeschreibung; die Attribute befinden sich unter Produkte › Attribute. Steht das Volumen in einem Attribut „Fassungsvermögen“ und fehlt es in der description, kann der Feed trotzdem einen unvollständigen Text exportieren. Merchant Center › Produkte › Feeds liest description als Produktfeld, nicht als Bildunterschrift.

Assistenten, die einen Katalog zitieren, bevorzugen überprüfbare Aussagen: Material, Größe, Marke und Zustand. Ein Schaufenstertext wie „höchste Qualität, tolle Geschenkidee“ hilft nicht bei der Frage: „Ist der Artikel aus glasiertem Keramikmaterial und spülmaschinengeeignet?“ Produktbeschreibungen mit künstlicher Intelligenz zu erstellen ist sinnvoll, wenn das Modell bereits vorhandene Fakten neu ordnet, nicht, wenn es den Katalog durch einen Broschürenton ersetzt.

Für alle, die wenig Zeit für die tägliche Routine haben

Wer zwischen einer Bestellung und dem Ladentresen das Warenwirtschaftssystem öffnet, hat keine eigene Copywriting-Sitzung. Nötig ist ein Ablauf, bei dem Maße, Material und GTIN bestätigt, die Neufassung gestartet und der Text anschließend geprüft wird, nicht ein Abend, an dem jede Produktseite neu geschrieben wird. Das operative Ziel besteht darin, leere Felder zu schließen und Titel und description abzugleichen, nicht darin, für jede Referenz einen Roman zu verfassen.

Das Risiko allgemein generierter Beschreibungen: Angaben, die nicht existieren

Das Risiko liegt nicht in einem nüchternen Stil, sondern in einem Satz, der eine Zertifizierung, Herkunft oder Leistung einführt, die in den Unterlagen des Händlers nicht vorhanden ist.

Ein im Web trainiertes Modell ergänzt Lücken. Wenn der Titel „Keramiktasse 300 ml“ lautet und im Internet Tassen mit den Angaben „lebensmittelzertifiziert“ oder „handgefertigt in Umbrien“ vorkommen, kann der Text diese Wörter der falschen Produktseite zuordnen. Im Feed wird der Satz zur description. Im Merchant Center erscheint dann kein Hinweis „erfundene Herkunft“, sondern ein Produkt mit einer Behauptung, die der Shop bei einer Beanstandung oder beim Vergleich mit der Verpackung nicht belegen kann.

Eine Beschreibung, die eine nicht in der Produktseite vorhandene Zertifizierung ergänzt, ist kein umfassenderer Text, sondern eine falsche Angabe, die der Feed zu Google Shopping und an Assistenten weiterträgt.

Dasselbe gilt für Zahlen. „Wiegt 180 g“ ist eine Tatsache, wenn dieser Wert in WooCommerce, im Preislisten-PDF oder auf dem Foto der Verpackung steht. Leitet das Modell ihn dagegen aus einem ähnlichen Produkt ab, gelangt das Gewicht in die description und kann mit shipping_weight kollidieren. Für Kosmetik gilt eine zusätzliche Grenze: Therapeutische oder klinische Wirkungen dürfen nicht zugeschrieben werden, wenn die Marke sie nicht dokumentiert. Aus „reinigt“ und „spendet Feuchtigkeit“ werden nicht automatisch „heilt“ oder „beugt vor“, nur weil das Modell diese Wörter auf anderen Produktseiten gesehen hat.

Eine handwerkliche Werkstatt mit etwa vierzig Keramikartikeln

Bei einem kleinen Katalog fällt jeder Fehler auf. Vierzig Glasuren, zwei Tonmischungen, drei Fassungsvermögen: Wenn die Neufassung Steinzeug und Majolika verwechselt oder „spülmaschinengeeignet“ zu einem Stück hinzufügt, das die Werkstatt nicht getestet hat, ist die Produktseite falsch. In diesem Fall darf das Modell nur Glasur, Farbe, Fassungsvermögen in Millilitern und die von der Werkstatt angegebene Verwendung neu formulieren. Alles andere bleibt außen vor, auch wenn es gut klingt.

Was beim Händler bleiben muss und was das Modell übernehmen kann

Die messbaren Fakten bleiben beim Händler; das Modell übernimmt den Satzbau, die Reihenfolge der Informationen und die Sprache der Produktseite.

Vor jeder Neufassung empfiehlt es sich, eine geschlossene Liste festzulegen. Das ist kein kreatives Briefing, sondern der Rahmen für das, was wahr ist.

1. Identität festlegen: SKU, Feed-ID, Marke exakt wie auf der Verpackung und GTIN nur dann, wenn sie auf einem Etikett, in einem PDF oder in einer CSV-Spalte selbst abgelesen wurde.
2. Physische Angaben festlegen: Maße, Gewicht, Material, Farbe, Größe, Lieferumfang und Zustand (neu, generalüberholt oder gebraucht).
3. Grenzen festlegen: Was nicht angegeben ist, darf nicht ergänzt werden, keine Herkunft, Zertifizierungen oder zusätzlichen Leistungen.
4. Das Modell um einen title bitten, der Marke, Produkttyp und ein nützliches Maß wiedergibt, sowie um eine description, die nur die Punkte 1 bis 3 verwendet und keine leeren Slogans enthält.
5. Zeile für Zeile prüfen: Jede Zahl und jedes Material muss bereits in einem Attribut, im ursprünglichen Titel oder im Ausgangsdokument vorkommen.

Die GTIN wird nicht durch eine Websuche „vervollständigt“. Sie wird aus den Unterlagen des Shops abgelesen, etwa aus einem Verpackungsfoto, einer Preisliste oder einer CSV-Datei, und muss die GS1-Prüfziffer bestehen. Fehlt sie, kann im Feed identifier_exists mit dem nach den Regeln des jeweiligen Kanals korrekten Wert verwendet werden, nicht ein Code aus einer anderen Anzeige.

Was das Modell tun kann, ohne Fakten zu verändern

Es kann einen vollständig großgeschriebenen Titel kürzen, fehlerhaftes HTML entfernen, das Maß näher an den Produktnamen setzen, eine description zu typischen Fragen formulieren, aus welchem Material ist der Artikel, wie groß ist er, wofür ist er vorgesehen, und die Sprache der Website mit den Feed-Feldern abgleichen. Es darf einen Stoff nicht als „biologisch“ bezeichnen, wenn das Attribut nur „Baumwolle“ angibt. Es darf keine Markengeschichte erfinden. Es darf keine Bewertungen oder eine zusammengefasste Bewertung kopieren, wenn der Shop keine echten Bewertungen hat.

So funktioniert eine Neufassung mit Faktenprüfung

Bei einer Neufassung mit Faktenprüfung werden Aussagen aus dem vorgeschlagenen Text extrahiert, mit der Produktseite und einer Wissensbasis zu Marken verglichen und widersprüchliche Angaben verworfen.

Der Aussagenprüfer behandelt Marken, Zertifizierungen und die Geschichte einer Marke als sensible Daten: Wenn sie nicht auf der Produktseite oder in bereits dieser Marke zugeordneten öffentlichen Quellen stehen, werden sie nicht übernommen. Ein Konsistenzfilter vergleicht Zahlen. Wenn das Web 28 cm nennt, der Händlertitel aber 30 cm, gilt 30 cm: Die Angabe des Shops hat Vorrang vor dem Web. Besteht der Text die Prüfung nicht, wird er mit dem Fehlerfeedback erneut erstellt; bei einem entsprechend aufgebauten Tool wird das Guthaben für die Neufassung nicht berechnet, wenn der Text abgelehnt wird.

In der Praxis funktioniert die Arbeit an einer WooCommerce-Produktseite so:

1. Das Produkt öffnen und die Attribute unter Produkte › Attribute prüfen (sichtbarer Name, Wert und Verwendung bei Varianten).
2. In einem Block „Fakten“ nur das kopieren, was sichtbar ist: „glasierte Keramik“, „300 ml“, „blau“, Marke und SKU.
3. Den Text mit der ausdrücklichen Anweisung erstellen, keine Herkunft, Normen oder Leistungen hinzuzufügen.
4. Jeden Satz mit dem Faktenblock vergleichen. Ein zusätzliches Wort, das eine neue Tatsache darstellt, ist ein Fehler und keine Verbesserung.
5. Kurzbeschreibung, die ersten beiden nützlichen Sätze, und Langbeschreibung abgleichen und anschließend die Feed-Felder exportieren: title, description, brand, gtin, price und availability.

Der Konsistenzfilter: Warum die Händlerangabe Vorrang vor dem Web hat

Der Konsistenzfilter ist die Regel, dass ein im Web gefundenes Maß, Material oder eine Marke niemals die Angabe des Shops überschreibt.

Ohne diese Regel wird die Produktseite zu einer Collage. Der title sagt „100 % Wolle“, ein anderer Onlinehändler verkauft einen ähnlichen Artikel als „Wolle-Acryl“, und das Modell vermittelt zwischen beiden Angaben und schreibt „Wollmischung“. Der Feed sendet eine widersprüchliche description und einen widersprüchlichen title. Google Shopping „korrigiert“ das Produkt nicht, sondern zeigt, was es erhält. Ein Produktassistent kann die Mischung zitieren, während der Kunde 100 % Wolle bekommt. Der Schaden betrifft Rücksendungen und Vertrauen, nicht nur den Text.

Wenn ein im Web gefundenes Maß dem Titel des Händlers widerspricht, hat die Händlerangabe Vorrang und die externe Zahl gelangt nicht in die Produktseite.

Dieselbe Logik gilt beim Ausfüllen leerer Felder. Spezifikationen, Materialien, Maße, Gewicht, eine verifizierte Marke und eine sichere Google-Kategorie können mit im Web gefundenen Fakten und sichtbarer Quelle ergänzt werden. Widerspricht die Tatsache dem Titel, wird sie nicht eingetragen. Vervollständigen ist nicht dasselbe wie Erfinden. Auch die GTIN wird nicht im Web gesucht: Entweder sie steht in den Unterlagen, oder ihr Fehlen wird angegeben.

Für alle, die denselben Katalog auf Amazon, eBay und Etsy synchronisieren

Wer dieselbe Referenz auf mehreren Marktplätzen veröffentlicht, hat ein Kopierproblem, kein Inspirationsproblem. Wenn jeder Kanal eine andere description erhält, vervielfachen sich die Fragen der Kunden und Rücksendungen beziehen sich auf Sätze, die auf der Website nicht vorkommen. Die sinnvolle Reihenfolge ist eine einzige zentrale Produktseite in WooCommerce, eine einmalige Neufassung auf Basis der Fakten und anschließend die Übertragung in die Formate der Marktplätze. Die Synchronisierung nach SKU verhindert Duplikate: Derselbe Code darf nicht zwei Produkte erzeugen, nur weil der Titel neu formuliert wurde.

Vorher-nachher-Beispiel einer echten Katalog-Produktseite

Eine nützliche Produktseite wiederholt nach der Neufassung im Text dieselben Zahlen und Materialien, die bereits im Titel, in den Attributen oder in der Preisliste stehen, und entfernt nicht überprüfbare Aussagen.

Vorher (sichtbare Ausgangsdaten im Warenwirtschaftssystem: SKU TAZ-300-BLU, Attribut Fassungsvermögen 300 ml, Attribut Material glasierte Keramik, Farbe blau, Marke der Werkstatt, keine GTIN-Spalte, Preis 18,00 EUR, Verfügbarkeit auf Lager):

Titel: BLAUE KERAMIKTASSE 300 ML SUPERANGEBOT. Beschreibung: Wunderschöne Tasse in Premiumqualität, tolle Geschenkidee, schneller Versand in ganz Italien. Für Lebensmittel zertifiziert und handgefertigt in Umbrien. Spülmaschinengeeignet bei 75 Grad.

Nachher, beschränkt auf die Händlerangaben (keine Zertifizierung, keine Herkunft und kein angegebener Spülmaschinengang in der Produktseite):

Titel: Tasse aus glasierter Keramik, blau, 300 ml. Beschreibung: Tasse aus glasierter Keramik, Farbe blau, Fassungsvermögen 300 ml. Marke wie in der Produktseite angegeben. Neues Produkt, verfügbar. Für den täglichen Gebrauch mit heißen und kalten Getränken gemäß den Angaben der Werkstatt; Zertifizierungen, geografische Herkunft und Spülmaschinenbeständigkeit sind nicht angegeben. Interne Kennung SKU TAZ-300-BLU; Hersteller-GTIN nicht im Katalog vorhanden.

Im Feed werden die abgeglichenen Felder zu: id (SKU), title (neuer Titel), description (neuer Text), link (URL der Produktseite), image_link, price (18.00 EUR), availability (in stock), brand und identifier_exists zur Angabe der fehlenden GTIN. Kein aggregateRating, wenn der Shop keine echten Bewertungen hat.

Von der Beschreibung zur Kanalbereitschaft für Google Shopping, ChatGPT und Meta

Eine korrekte description ist ein Feed-Feld. Kanalbereitschaft umfasst title, description, Bild, Preis, Verfügbarkeit und Identifikatoren, die einander nicht widersprechen.

Ein ACP-Feed ist eine Produktdatei, die manche Assistenten verwenden, um Katalog, Preis und Verfügbarkeit zu lesen. Sie enthält dieselben Stammdatenfelder wie ein Shopping-Feed: id, title, description, link, image_link, price, availability, brand, gtin oder identifier_exists. Es handelt sich nicht um einen Blogartikel, sondern um eine Tabelle. Ist description leer oder widerspricht sie dem title, wird es für den Assistenten schwieriger, etwas Präzises zu zitieren.

Für Google Shopping führt der operative Weg über Merchant Center › Produkte › Feeds, wo Ablehnungen beim Feld description und bei den Identifikatoren kontrolliert werden. Bei Meta zählen Bild und Vollständigkeit bereits heute. Für Bilder empfiehlt es sich, eine von Google genannte Mindestgröße von 500 × 500 Pixeln zu berücksichtigen: Eine hervorragende description mit unleserlichem Vorschaubild bleibt eine unvollständige Produktseite. Wer mit einer Preisliste beginnt, kann die Zeilen in Produktseiten umwandeln; der Schritt von der PDF-Preisliste zu fertigen Produktseiten für den Shop dient genau dazu, Inhalte, die bereits im Dokument stehen, nicht von Hand neu zu schreiben.

Häufige Fehler beim Erstellen von Produktbeschreibungen mit künstlicher Intelligenz

Die häufigsten Fehler sind erfundene Angaben, leere Feed-Felder und aus anderen Produktseiten kopierte GTINs. Jeder Fehler hat eine erkennbare Meldung und eine konkrete Korrektur.

Fehler 1. Meldung im Merchant Center: „Fehlender Wert: description“. Das passiert, wenn WooCommerce nur den Titel oder einen Text in den Bildern enthält. Die Lösung besteht darin, Beschreibung und, falls verwendet, Kurzbeschreibung mit Sätzen zu Material und Maß auszufüllen und den Feed anschließend unter Merchant Center › Produkte › Feeds abzugleichen.

Fehler 2. Meldung: „Ungültige GTIN“ oder fehlgeschlagene Prüfziffer. Das passiert, wenn ein im Web gefundener Code eingefügt oder beliebig mit Nullen ergänzt wird. Die Lösung: GTIN ausschließlich von der Verpackung, aus einem PDF oder einer CSV-Datei ablesen und die GS1-Prüfziffer kontrollieren. Hat der Hersteller keine GTIN, wird das Fehlen angegeben, statt eine zu erfinden.

Fehler 3. Meldung auf Shopseite: HTML-Beschreibung, in der sichtbare Tags erscheinen (<p>, doppelte <br>-Tags oder aus einem Dokument eingefügte Formatierungen). Das passiert beim Einfügen aus einem Generator oder Tabellenblatt. Die Lösung ist, das HTML zu bereinigen und einfache Absätze zu verwenden; der Feed benötigt Text und keine Layoutseite.

Fehler 4. Stiller Konflikt ohne Warnung des Kanals: title „30 cm“ und description „28 cm“. Das passiert, wenn das Modell Webquellen miteinander abgleicht. Die Lösung besteht darin, den Konsistenzfilter durchzusetzen und die Zahlen mit Produkte › Attribute zu vergleichen.

Fehler 5. Bild abgelehnt oder wegen einer im Verhältnis zu der von Google genannten Größe von 500 × 500 Pixeln zu kleinen Seite gefährdet. Das passiert bei Vorschaubildern aus Preislisten. Die Lösung ist, die Datei zu ersetzen und nicht die description zu verlängern, um das Bild zu „kompensieren“.

• Das Modell nicht ohne eine festgelegte Faktenliste auffordern, den Text „verkaufsstärker“ zu machen.
• Dieselbe description nicht für Varianten mit unterschiedlicher Größe oder Farbe wiederverwenden: Der title muss unterscheiden; die Gruppierung erfolgt nur bei bestätigten Varianten über item_group_id.
• Keine Bewertungen oder Sterne hinzufügen, wenn der Shop keine hat.
• Bei einer Übersetzung die Maßeinheit nicht gegenüber der Einheit der Produktseite verändern.
• Keine therapeutischen Aussagen zu Kosmetik oder Nahrungsergänzungsmitteln übernehmen.

So beginnt man mit einem WooCommerce-Katalogscan

Der Prozess beginnt mit dem schreibgeschützten Lesen des öffentlichen Katalogs, Produkt für Produkt, ohne etwas zu verändern, bevor ein Feld bestätigt wurde.

Ein anonymer Scan von bis zu hundert Produkten ohne Konto zeigt zwei getrennte Bewertungen, für die klassische Suche und für die Bereitschaft von Assistenten, sowie Relevanz und Vollständigkeit der Felder. Das ist keine Zusage für Sichtbarkeit, sondern eine Liste von Lücken: leere description, fehlende oder ungültige GTIN, ein gemeinsam verwendetes Bild oder ein vollständig großgeschriebener Titel. Danach wird entschieden, was neu formuliert und was nur bereinigt werden soll. Mechanische Korrekturen wie Title Case, HTML, der Zustand new/refurbished/used, die Angabe ohne GTIN oder eine vorgeschlagene Google-Kategorie bleiben von einer ausdrücklichen Bestätigung abhängig und können dreißig Tage lang rückgängig gemacht werden.

Wer einen Überblick über die Bereitschaft für Assistenten benötigt, findet im AEO-Prüfer für WooCommerce-Produkte eine Auswertung des öffentlichen Katalogs mit Bewertungen pro Produktseite. Wer den Katalog für ChatGPT bereitstellen möchte, findet auf der Seite zum WooCommerce-Produktfeed für ChatGPT die erwarteten Felder. In beiden Fällen ist description nur eines von mehreren Feldern: Ohne id, price und availability wird die Zitierung durch Assistenten deutlich unwahrscheinlicher.

Wie Katapic Produktseiten neu formuliert, ohne das Urteil des Händlers zu ersetzen

Katapic formuliert WooCommerce-Produktseiten mit Aussagenprüfung neu, lässt die Händlerdaten Vorrang haben und berechnet ein Guthaben pro Produktseite nur dann, wenn der Text die Prüfungen besteht.

Die Anwendung erfindet keine Produktspezifikationen. Es gibt einen Aussagenprüfer für Marken, Zertifizierungen und Markengeschichte, eine Wissensbasis mit öffentlichen Fakten und Quellen sowie den bereits beschriebenen Konsistenzfilter. Bei einem zweiten Versuch wird Fehlerfeedback verwendet; besteht der Text die Prüfung nicht, wird das Guthaben nicht berechnet. Eine neu formulierte Produktseite kostet 1 Guthaben, ein Bild ebenfalls 1 Guthaben. Es gibt kein Abonnement: Guthaben verfallen nicht, und eine einmalige kostenlose Testversion ist ohne Kreditkarte möglich.

Der erste Scan erfolgt anonym und schreibgeschützt. Die Synchronisierung mit WooCommerce ist SKU-basiert in beide Richtungen und erzeugt keine Duplikate (offizielles Plugin auf WordPress.org). Varianten können nach Bestätigung mit item_group_id gruppiert werden. Die Google-Taxonomiekategorie kann zur Bestätigung vorgeschlagen, der Shopping-Feed als CSV-Datei mit ausschließlich fertigen Produktseiten exportiert und es können Sammelaktionen mit vor der Bestätigung angezeigten Guthabenkosten verwendet werden. Beim Vervollständigen leerer Felder werden Fakten mit Quelle verwendet; das zweite Guthaben dieser Aktion wird nur ausgelöst, wenn mindestens ein Feld geschrieben wird. Die Einzelheiten zu Methode und Grenzen stehen bei Katapic: ein Katalogtool und kein Redakteur, der an deiner Stelle unterschreibt.

Häufig gestellte Fragen

Wie erstellt man Produktbeschreibungen mit künstlicher Intelligenz, ohne Spezifikationen zu erfinden?

Zuerst werden die Fakten aus dem Warenwirtschaftssystem festgelegt, Maße, Materialien, Marke, SKU und, falls vorhanden, GTIN. Anschließend wird das Modell nur um eine Neufassung gebeten. Jede Zahl oder Zertifizierung, die nicht in einem Attribut, im ursprünglichen Titel, in einem PDF oder auf der Verpackung vorkommt, muss entfernt werden. Ein Aussagenprüfer und ein Konsistenzfilter dienen genau diesem Zweck: Die Shopangabe hat immer Vorrang vor dem Web.

Kann künstliche Intelligenz WooCommerce-Produktseiten selbstständig schreiben?

Sie kann title und description in wenigen Sekunden vorschlagen, aber WooCommerce bleibt die Quelle. Attribute, Preis, Verfügbarkeit und Bilder werden nicht erraten. Der korrekte Ablauf ist ein schreibgeschützter Scan, die Bestätigung der Fakten, die Neufassung und anschließend die SKU-basierte Synchronisierung. Ohne Bestätigung ist eine automatische und unbemerkte Erstellung der schnellste Weg, Fehler im Shop und im Feed zu veröffentlichen.

Was kostet die Neufassung von Produktbeschreibungen ohne Abonnement?

Das hängt vom Tool ab. Bei Katapic kostet eine neu formulierte Produktseite 1 Guthaben, und die Guthaben verfallen nicht. Es gibt kein Abonnement und keine Verlängerung. Wenn die Faktenprüfung den Text ablehnt, wird das Guthaben für diese Neufassung nicht berechnet und der Text mit dem Feedback erneut erstellt. Ein Bild kostet bei Bedarf ein zusätzliches Guthaben. Man entscheidet über den Umfang, nicht über eine monatliche Rate.

Was ist der Unterschied zwischen einer Beschreibung für die Website und einer für Suchassistenten?

Auf der Website ist ein Ton aus Werkstatt oder Ladengeschäft möglich. Für Assistenten und den Feed braucht man Sätze, die ein System zitieren kann, ohne das Produkt falsch darzustellen: Material, Größe, Marke, Zustand und Verfügbarkeit. Das ist keine von Suchmaschinen veröffentlichte Voraussetzung; es macht eine zutreffende Antwort jedoch wahrscheinlicher. Slogans und Dringlichkeit wie „Superangebot“ helfen nicht beim Vergleich zweier Referenzen.

Wo lässt sich prüfen, ob ein WooCommerce-Katalog für Assistenten bereit ist?

Man beginnt mit dem Lesen des öffentlichen Katalogs, Produkt für Produkt, mit getrennten Bewertungen für die klassische Suche und die Bereitschaft für Assistenten sowie einer Liste fehlender Felder. Der AEO-Prüfer für WooCommerce auf der Katapic-Website führt diese Prüfung ohne Konto für bis zu hundert Produkte durch. Danach werden descriptions, Identifikatoren und Bilder korrigiert und erst anschließend der Feed für Shopping oder Assistenten exportiert.

Kann man mit einem PDF statt mit bereits im Shop vorhandenen Produktseiten beginnen?

Ja, wenn die Preisliste bereits den Namen, den Preis und mindestens ein Maß oder Material enthält. Die Zeilen und eingebetteten Bilder werden extrahiert, den Produkten zugeordnet und die description auf Grundlage der gelesenen Fakten erstellt, nicht auf Basis eines leeren Modells. Eine GTIN muss, falls vorhanden, im PDF oder auf dem Foto der Verpackung stehen. Ein PDF ohne Zahlen erzeugt nur Prosa und keine Produktseite.

Was ist zu tun, wenn das Merchant Center nach der Neufassung eine fehlende description meldet?

Das Produkt in WooCommerce öffnen, prüfen, dass Beschreibung nicht leer ist, und kontrollieren, dass Plugin oder Feed genau dieses Feld auf description abbildet. Anschließend die Datei neu erstellen, über Merchant Center › Produkte › Feeds hochladen und die Verarbeitung abwarten. Steht der Text auf der Seite, aber nicht in der Datei, liegt das Problem an der Zuordnung und nicht an der künstlichen Intelligenz. Wenn der Text vorhanden ist und dem Titel widerspricht, muss zuerst die Produktseite korrigiert werden, bevor der Feed erneut gesendet wird.

Weiterführende Informationen

• KI-Produktbeschreibungen für WooCommerce