Anatomia idealnej karty produktu pod modele AI (LLM) - zwiększ widoczność e-commerce

Czy AI rekomenduje Twoje produkty?

Wykonaj darmowy audyt.

Dlaczego LLM potrzebują innych danych niż ludzie?

Modele językowe nie “skanują” stron jak tradycyjne wyszukiwarki - one rozumieją znaczenie. AI analizuje strukturę danych, weryfikowalność faktów i relacje semantyczne zanim zdecyduje się polecić produkt w swoich rekomendacjach. Właściciele sklepów, którzy nie dostosują swoich kart produktów do tego nowego paradygmatu, staną się niewidoczni dla szybko rosnącej grupy klientów kupujących przez asystentów AI.

Dane strukturalne - fundamentalna warstwa zrozumienia

Schema.org Product – minimalny standard.

Każda karta produktu musi zawierać znaczniki Schema.org w formacie JSON-LD. To nie jest już opcja, lecz wymóg dla widoczności w AI.

Przykład kompletnej struktury:

  "@context": "https://schema.org/",
  "@type": "Product",
  "name": "Buty trekkingowe wodoodporne GoreTex Pro",
  "description": "Buty trekkingowe zaprojektowane dla osób pokonujących trudne szlaki górskie w zmiennych warunkach pogodowych. Konstrukcja GoreTex utrzymuje stopy suche podczas przepraw przez potoki i nagłych opadów, a agresywny bieżnik zapewnia przyczepność na luźnych kamieniach i błotnistych ścieżkach. Idealne do wielodniowych wypraw w góry, jednodniowych wędrówek po terenie górskim oraz dla każdego, kto nie pozwala pogodzie dyktować warunków przygody. Temperatura użytkowania do -20°C.",
  "sku": "TREK-2025-GT",
  "gtin": "5901234567890",
  "mpn": "GT-PRO-45",
  "brand": {
    "@type": "Brand",
    "name": "MountainTech"
  },
  "image": [
    "https://example.com/buty-trek-1x1.jpg",
    "https://example.com/buty-trek-4x3.jpg",
    "https://example.com/buty-trek-16x9.jpg"
  ],
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "url": "https://example.com/produkt/buty-trekkingowe-goretex",
    "priceCurrency": "PLN",
    "price": "899.99",
    "priceValidUntil": "2025-12-31",
    "itemCondition": "https://schema.org/NewCondition",
    "availability": "https://schema.org/InStock",
    "shippingDetails": {
      "@type": "OfferShippingDetails",
      "shippingRate": {
        "@type": "MonetaryAmount",
        "value": "0",
        "currency": "PLN"
      },
      "deliveryTime": {
        "@type": "ShippingDeliveryTime",
        "handlingTime": "1-2 dni",
        "transitTime": "2-3 dni"
      }
    }
  },
  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": "4.8",
    "reviewCount": "347"
  },
  "additionalProperty": [
    {
      "@type": "PropertyValue",
      "name": "Materiał zewnętrzny",
      "value": "GoreTex Pro"
    },
    {
      "@type": "PropertyValue",
      "name": "Typ terenu",
      "value": "Góry, szlaki wysokogórskie"
    },
    {
      "@type": "PropertyValue",
      "name": "Wysokość cholewki",
      "value": "Średnia (za kostkę)"
    },
    {
      "@type": "PropertyValue",
      "name": "Izolacja",
      "value": "Thinsulate 200g"
    }
  ]
}

Kluczowe pola wymagane przez ChatGPT Shopping

OpenAI definiuje precyzyjną specyfikację feedów produktowych z ponad 100 atrybutami. Najważniejsze dla polskich sklepów:

Pola obowiązkowe:

id - unikalny identyfikator produktu (stabilny w czasie, max 100 znaków);
title - maksymalnie 150 znaków, bez pisania CAPSEM;
description - do 5000 znaków zwykłego tekstu (bez HTML);
link - URL karty produktu (HTTPS preferowane);
price - aktualna cena;
availability - dostępność magazynowa;
enable_search - flaga kontrolująca widoczność w wynikach ChatGPT;
enable_checkout – umożliwienie zakupu bezpośrednio w ChatGPT

Pola rekomendowane dla przewagi:

gtin lub mpn - identyfikatory producenta (GTIN to 8-14 cyfr bez kresek);
image_link - minimum 3 warianty obrazu (1x1, 4x3, 16x9);
product_type - hierarchiczna kategoria (np. "Odzież > Damska > Sportowa > Spodnie trekkingowe");
popularity_score - ocena popularności produktu;
return_rate - wskaźnik zwrotów (niski zwiększa rekomendacje);

ChatGPT akceptuje aktualizacje feedów co 15 minut, co oznacza, że nieaktualne dane cenowe lub magazynowe nie mają usprawiedliwienia.

Opisy produktów - od słów kluczowych do kontekstu semantycznego

Transformacja opisu, przed i po.

Opis tradycyjny (nieefektywny dla AI):

Najlepsza butelka termiczna na rynku. Wykonana z wysokiej jakości stali nierdzewnej. Dostępna w różnych kolorach. Idealny prezent!

Opis zoptymalizowany pod LLM:

Butelka termiczna 750ml ze stali nierdzewnej 18/8 zaprojektowana dla podróżników potrzebujących trwałego, izolowanego nawodnienia. Podwójna próżniowa izolacja utrzymuje napoje zimne przez 24 godziny lub gorące przez 12 godzin. Kompaktowa konstrukcja mieści się w uchwycie rowerowym i kieszeni bocznej plecaka. Idealna dla osób aktywnych fizycznie i miłośników outdooru. Certyfikat BPA-free, nadaje się do mycia w zmywarce (górna półka). Gwarancja dożywotnia producenta.

Kluczowe różnice:

Konkretne pomiary zamiast ogólników.
Zdefiniowana grupa docelowa ("podróżnicy", "osoby aktywne").
Weryfikowalne fakty (24h izolacja, certyfikaty).
Przypadki użycia (rower, plecak, praca).
Brak marketingowych superlatyw bez danych.

Formuła kontekstu: kim?, po co?, kiedy?

Najlepsze opisy odpowiadają na trzy pytania AI:

Dla kogo jest ten produkt? - "dla rodziców dzieci, którzy nie mają za dużo czasu na codzień."
Jaki problem rozwiązuje? - "utrzymuje stopę suchą podczas przepraw przez potoki i nagłych opadów."
W jakich warunkach się sprawdza? - "wielodniowe wyprawy górskie, w temperaturze nawet do -20°C."

Dodanie jednego zdania rozpoczynającego się od "Idealny dla..." lub "Stworzony z myślą o..." może radykalnie zwiększyć trafność rekomendacji AI.

Właściwości dodatkowe - atrybuty decydujące o przewadze

Dlaczego opcjonalne pola nie są opcjonalne?

AI preferuje produkty z maksymalną kompletością danych. Podczas gdy większość sprzedawców wypełnia tylko wymagane pola, najlepiej rankingujące produkty zawierają wszystkie możliwe atrybuty dodatkowe.

Przykład: Laptop gamingowy

"additionalProperty": [
  {
    "@type": "PropertyValue",
    "name": "System operacyjny",
    "value": "Windows 11 Pro"
  },
  {
    "@type": "PropertyValue",
    "name": "Procesor",
    "value": "Intel Core i9-13900K"
  },
  {
    "@type": "PropertyValue",
    "name": "Pamięć RAM",
    "value": "32GB DDR5"
  },
  {
    "@type": "PropertyValue",
    "name": "Pojemność dysku",
    "value": "2TB NVMe SSD"
  },
  {
    "@type": "PropertyValue",
    "name": "Karta graficzna",
    "value": "NVIDIA RTX 4080 12GB"
  },
  {
    "@type": "PropertyValue",
    "name": "Czas pracy baterii",
    "value": "8 godzin (praca biurowa)"
  },
  {
    "@type": "PropertyValue",
    "name": "Częstotliwość odświeżania ekranu",
    "value": "240Hz"
  },
  {
    "@type": "PropertyValue",
    "name": "Waga",
    "value": "2.4 kg"
  }
]

Gdy klient pyta AI "laptop do obróbki wideo 4K z szybkim renderowaniem", system przeszukuje te właściwości, aby dopasować zapytanie do produktu.

Kategorie granularne zamiast ogólnych.

Źle: "Odzież > Spodnie"

Dobrze: "Odzież > Damska > Odzież Sportowa > Spodnie Trekkingowe > Z membrana wodoodporną"

Granularna kategoryzacja redukuje dwuznaczność i pozwala AI grupować produkt z prawdziwymi odpowiednikami, nie z luźno powiązanymi przedmiotami. To również poprawia rekomendacje w sekcjach "podobne produkty" na platformach zewnętrznych.

Recenzje i oceny - sygnały zaufania dla AI

Struktura AggregateRating + Review.

LLM-y silnie polegają na recenzjach przy tworzeniu rekomendacji zakupowych. Nie wystarczy wyświetlać gwiazdek - musisz dodać strukturalne znaczniki:

  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": "4.7",
    "reviewCount": "892",
    "bestRating": "5",
    "worstRating": "1"
  },
  "review": [
    {
      "@type": "Review",
      "reviewRating": {
        "@type": "Rating",
        "ratingValue": "5",
        "bestRating": "5"
      },
      "author": {
        "@type": "Person",
        "name": "Anna Kowalska"
      },
      "reviewBody": "Idealne do trekkingu w Tatrach – utrzymywały wodę zimną przez cały dzień, nawet w upale. Mocna konstrukcja, żadnych przecieków.",
      "datePublished": "2025-10-15"
    }
  ]

Najlepsze praktyki dla recenzji:

Zachęcaj klientów do szczegółowych opinii wspominających przypadki użycia.
Używaj tagów "zweryfikowany zakup".
Unikaj duplikowania treści recenzji między platformami (AI wykrywa redundancję).
Preferuj recenzje z językiem emocjonalnym i kontekstem: "Perfekcyjne do hikingu – woda zimna przez 8 godzin".

Relacje semantyczne między produktami

Budowanie grafu wiedzy o produkcie.

AI nie widzi Twojego sklepu jako izolowanych stron - widzi go jako sieć powiązanych encji. Użyj właściwości Schema.org do łączenia produktów:

  "@type": "Product",
  "name": "Filtr wymienny do butelki EcoSmart",
  "isAccessoryOrSparePartFor": {
    "@type": "Product",
    "name": "Butelka termiczna EcoSmart 750ml",
    "url": "https://example.com/butelka-ecosmart"
  }

Inne przydatne relacje:

isRelatedTo – produkty pokrewne;
isSimilarTo – alternatywy;
isConsumableFor – materiały eksploatacyjne;

Kontekstowe linki wewnętrzne wzmacniają te relacje:

"Pasuje do..."
"Kompatybilny z..."
"Klienci kupili też..."

To pomaga AI budować relacyjne rozumienie między pozycjami w katalogu, zwiększając włączenie do podsumowań "rekomendowanych alternatyw".

FAQ Schema - przygotowanie na zapytania konwersacyjne

Strukturyzacja najczęstszych pytań.

LLM często generują rekomendacje w oparciu o intencję wyrażoną językiem naturalnym. Dodaj FAQPage schema dla kluczowych pytań:

  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Czy butelka nadaje się do mycia w zmywarce?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "Tak, butelka EcoSmart jest w pełni bezpieczna do mycia w zmywarce na górnej półce. Zalecamy zdejmowanie uszczelki przed myciem dla lepszej higieny."
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Jak długo utrzymuje temperaturę?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "Podwójna próżniowa izolacja utrzymuje napoje zimne przez 24 godziny lub gorące przez 12 godzin, potwierdzone testami w temperaturze pokojowej 21°C."
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Jaka jest gwarancja?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "Produkt objęty jest dożywotnią gwarancją producenta na wady materiałowe i produkcyjne. Zwykłe zużycie i uszkodzenia mechaniczne nie są objęte gwarancją."
      }
    }
  ]

Pytania do uwzględnienia:

Czy posiada certyfikaty, czy jest ekologiczny itp.?
Jak długo działa?
Jakie są warunki gwarancji?
Dla kogo jest przeznaczony?

Te odpowiedzi czynią treść gotową do podsumowania przez LLM, poprawiając widoczność w wyszukiwaniu konwersacyjnym i głosowym.

Dane transakcyjne i logistyczne

Czas dostawy i warunki zwrotów.

Zapytania AI często zawierają kontekst zakupowy: "szybka wysyłka", "darmowe zwroty", "dostępny od ręki".

  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "shippingDetails": {
      "@type": "OfferShippingDetails",
      "shippingRate": {
        "@type": "MonetaryAmount",
        "value": "0",
        "currency": "PLN"
      },
      "deliveryTime": {
        "@type": "ShippingDeliveryTime",
        "handlingTime": {
          "@type": "QuantitativeValue",
          "minValue": 1,
          "maxValue": 2,
          "unitCode": "DAY"
        },
        "transitTime": {
          "@type": "QuantitativeValue",
          "minValue": 2,
          "maxValue": 3,
          "unitCode": "DAY"
        }
      },
      "shippingDestination": {
        "@type": "DefinedRegion",
        "addressCountry": "PL"
      }
    },
    "hasMerchantReturnPolicy": {
      "@type": "MerchantReturnPolicy",
      "applicableCountry": "PL",
      "returnPolicyCategory": "https://schema.org/MerchantReturnFiniteReturnWindow",
      "merchantReturnDays": 30,
      "returnMethod": "https://schema.org/ReturnByMail",
      "returnFees": "https://schema.org/FreeReturn"
    }
  }

Kluczowe pola:

availability – dostępność (InStock, OutOfStock, PreOrder);

priceValidUntil – ważność ceny;

shippingDetails – czas realizacji i dostawy;

hasMerchantReturnPolicy – szczegóły zwrotów;

Nieaktualne dane o stanach magazynowych i dostępności redukują zaufanie AI i potencjał do rekomendacji.

Weryfikacja i spójność danych zewnętrznych

Entity Consistency – klucz do zaufania AI.

Zaufanie sztucznej inteligencji opiera się na spójności danych o tym, kim lub czym jesteś. Jeśli AI zawsze rozpoznaje Twoją markę, produkt lub firmę jako tę samą to dodaj linki "sameAs" do oficjalnych profili:

  "@type": "Brand",
  "name": "EcoSmart",
  "sameAs": [
    "https://www.facebook.com/ecosmart.polska",
    "https://www.instagram.com/ecosmart_pl",
    "https://pl.linkedin.com/company/ecosmart",
    "https://www.wikidata.org/wiki/Q123456"
  ]

Zewnętrzne sygnały zaufania:

Strona producenta.
Profile społecznościowe.
Wzmianki prasowe.
Partnerzy i kontent video np. recenzje na Youtube.

Upewnij się, że nazwy marki, kody SKU i opisy produktów są konsekwentne na wszystkich platformach. To pomaga AI rozumieć Twoje produkty jako zweryfikowane encje w szerszym ekosystemie e-commerce.

AI rozumie kontekst rozmów w sieci

Automatyzacja kontekstu w skali: Reddit, Quora, Facebook.

W erze generatywnej AI marki nie muszą już ręcznie dopasowywać swoich treści do każdego kanału czy społeczności. Automatyzacja kontekstu oznacza, że sztuczna inteligencja potrafi rozpoznać temat rozmowy, ton dyskusji i intencje użytkowników - a następnie automatycznie dopasować przekaz marki tak, by naturalnie wpasował się w rozmowę.

💡 Ważne

To nie tylko kwestia automatycznego publikowania treści. Klucz tkwi w zrozumieniu kontekstu - AI analizuje nie tylko słowa, ale też emocje i intencje, dzięki czemu przekaz marki brzmi autentycznie i trafia do właściwego odbiorcy.

Na platformach takich jak Reddit, Quora czy Facebook, gdzie codziennie toczą się miliony wątków, AI analizuje kontekst w czasie rzeczywistym i pomaga markom pojawiać się tam, gdzie ich obecność ma sens. Dzięki temu treści nie są przypadkowe - stają się relewantne, spójne i wiarygodne.

To nie tylko automatyzacja publikacji, ale automatyzacja zrozumienia - nowy etap komunikacji w Internecie, w którym sztuczna inteligencja łączy skalę z autentycznością.

AI nie widzi 90% sklepów

Czy widzi Twój?

Praktyczna lista kontrolna

Dane strukturalne:

JSON-LD Schema.org Product na każdej stronie.
Wypełnione pola: name, description, sku, brand, image, offers.
GTIN lub MPN dla identyfikacji produktu.
Minimum 3 warianty obrazów (różne proporcje).
AggregateRating i Review schema dla recenzji.

Opisy produktów:

Opis 200-500 słów z konkretnymi przypadkami użycia.
Zdefiniowana grupa docelowa ("dla kogo").
Weryfikowalne specyfikacje (wymiary, materiały, certyfikaty).
Scenariusze użycia ("kiedy", "gdzie").
Unikanie ogólników bez danych ("najlepszy", "premium").

Atrybuty dodatkowe:

Wszystkie opcjonalne pola additionalProperty wypełnione.
Granularna kategoryzacja (min. 4 poziomy).
Specyfikacje techniczne w PropertyValue.

Relacje i FAQ:

Powiązane produkty przez isRelatedTo, isAccessoryOrSparePartFor.
FAQPage schema z 5-10 najczęstszymi pytaniami.
Linki wewnętrzne do komplementarnych produktów.

Dane transakcyjne:

Aktualna dostępność i cena (aktualizacja minimum raz dziennie).
ShippingDetails z czasem realizacji i dostawy.
MerchantReturnPolicy dla polityki zwrotów.

Spójność zewnętrzna:

SameAs links do oficjalnych profili marki.

Przyszłość - multimodalne AI i wyszukiwanie głosowe

Optymalizacja LLM to przygotowanie na wyszukiwanie multimodalne - tekst, głos, obraz. Produkty z bogatymi opisami, alternatywnymi tekstami obrazów i strukturalnymi FAQ są gotowe na:

Wyszukiwanie wizualne (Google Lens, Pinterest).
Asystentów głosowych (Alexa, Google Assistant).
Zakupy wewnątrz ChatGPT (Instant Checkout).
AI-driven discovery w TikTok Shop, Instagram Shopping.

Katalog zoptymalizowany pod LLM staje się zbiorem danych, który AI może zaufać i polecać w każdym kontekście zakupowym.

E-commerce w 2025 nie polega na goneniu rankingów - polega na nauczeniu AI rozumienia Twoich produktów. Kiedy ChatGPT, Perplexity lub Google SGE dostają zapytanie "najlepszy prezent dla miłośnika gór", Twój produkt albo jest w odpowiedzi, albo nie istnieje. Struktura danych, kontekst semantyczny i weryfikowalne fakty decydują o tym, czy AI zarekomenduje Twój sklep - czy sklep konkurencji.
Tomasz Cincio - CEO Semly.ai

Słownik pojęć

JSON-LD - format zapisu danych strukturalnych w kodzie strony, który pomaga wyszukiwarkom i modelom AI zrozumieć, co przedstawia dana treść (np. produkt, cena, opinie).

Schema.org - wspólny standard oznaczania danych dla wyszukiwarek (Google, Bing, Yahoo). Umożliwia ujednolicone opisy produktów, artykułów, wydarzeń itp.

LLM (Large Language Model) - duży model językowy, np. ChatGPT czy Gemini, który analizuje i generuje tekst, rozumiejąc kontekst zapytań użytkowników.

Dane strukturalne - informacje zapisane w sposób zrozumiały dla algorytmów, np. tytuł produktu, cena, opinie, dostępność.

Generatywna AI - system sztucznej inteligencji zdolny do tworzenia nowych treści: tekstu, obrazów, kodu lub rekomendacji.

Udostępnij:

Przeczytaj inne artykuły o AI

eCommerce

08 października 2025

Jak zwiększyć widoczność sklepu internetowego w AI?

Widoczność sklepu internetowego w tradycyjnych wyszukiwarkach to już nie wszystko. W 2025 roku coraz więcej klientów zaczyna swoje zakupy, pytając modele AI takie jak ChatGPT, Google Gemini czy lokalne rozwiązania. Dlatego kluczowe jest, by Twój sklep i produkty były widoczne i polecane właśnie w tych nowych kanałach. Ten artykuł pokaże Ci, jak dzięki AI, a zwłaszcza platformie Semly, dotrzeć do klientów bez dodatkowych kosztów reklam i zdobyć wartościowy, darmowy ruch.

Semly

Anatomia idealnej karty produktu pod modele AI LLM