Már nem elég a kulcsszó
A klasszikus termékfeed egy olyan világra készült, ahol az emberek rövid kulcsszavakkal keresnek, például „férfi futócipő” vagy „mosogatógép 60 cm”. A mai keresés viszont másképp néz ki. Az AI módban az emberek sokkal hosszabb és konkrétabb kérdéseket tesznek fel, például: „futócipő lúdtalpra 40 000 Ft alatt, ami nem csúszik vizes felületen”. Egy ilyen kérdésre már nem elég a jól kitöltött név és kategória. A Google-nek sokkal gazdagabb kontextusra van szüksége a termékről, mint amit a feed szabványos elemei nyújtanak.
A konverzációs attribútumok a Google válaszai erre a hiányra. Nem a klasszikus elemeket (title, description, product_highlight stb.) váltják ki, hanem kiegészítik azokat. A Google hangsúlyozza, hogy teljesen opcionálisak, és kitöltésük (vagy éppen ki nem töltésük) semmilyen módon nem befolyásolja a termék jóváhagyását a Merchant Centerben.
Hat új módja annak, hogy többet mondj a Google-nek
Áttekintés arról, mit tartalmaznak az új elemek, és mire valók:
1️⃣ question_and_answer — a termékhez tartozó kérdés-válasz párok. A Google termékenként legfeljebb 30 párt enged meg, és minden kérdés és válasz legfeljebb 1 000 karakter lehet. Ide jellemzően olyan kérdésekre adott válaszok kerülnek, mint „Mosogatógépben mosható az edény?” vagy „Van töltő a csomagban?”.
2️⃣ document_link — link egy kapcsolódó PDF dokumentumra, például használati útmutatóra vagy szerelési útmutatóra. Több linket is megadhatsz vesszővel elválasztva.
3️⃣ related_product — a termékek közötti kapcsolatot határozza meg. Három részből áll:
- a kapcsolat típusa (relationship_type) – a Google itt hat értéket támogat:
- substitute – helyettesítő, vagyis funkciójában hasonló termék
- accessory – kiegészítő a termékhez
- required_part – a termék nélkülözhetetlen része
- often_bought_with – olyan termék, amelyet a vásárlók gyakran ezzel együtt vesznek meg
- different_brand – azonos vagy hasonló termék egy másik márkától
- part_of_set – ugyanabból a sorozatból vagy szettből származó termék, amelyet érdemes együtt kínálni
- az azonosítás módja (identifier_type) – id vagy gtin
- maga az azonosító (identifier) – az azonosító értéke
4️⃣ item_group_title — közös név egy több változattal rendelkező termékhez, az item_group_id-vel együtt használatos.
5️⃣ variant_option — leírja, miben különbözik az adott változat a többitől.
6️⃣ popularity_rank — a termék relatív népszerűségét fejezi ki százalékos értékként, ahol a magasabb szám jobb helyezést jelent a kínálatodon belül.
Mondd el a Google-nek, mire jó a termék, ne csak azt, milyen színű
Nem szükséges mind a hat attribútumot azonnal kitölteni a teljes katalógusban, nagyobb kínálatnál ez gyakran nem is reális. Érdemes háromnál kezdeni, mert az ilyen típusú információknak eddig nem volt helye a feedben.
💬 Kérdés és válasz (question_and_answer)
Konkrét válasz egy konkrét kérdésre, ami a vásárlókat valóban foglalkoztatja, de a szokásos termékleírásban nem szerepel. Például: „Kibírja ez a dzseki egész nap a szakadó esőt, vagy inkább csak szitálásra jó?” Egy „Igen, a dzseki vízálló” típusú válasz nem sokat segít az AI-nak. A konkrét válasz a hasznos (például hogy az anyag a kitartó, egész napos esőt is bírja, nem csak a záporokat), mert ez alapján tudja helyesen hozzárendelni a terméket. Gondold végig, mit kérdeznek tőled a vásárlóid a leggyakrabban.
🛍️ Kapcsolódó termék (related_product)
Megmondja a Google-nek, mi tartozik a termékhez, mivel helyettesíthető, vagy mire lesz még szüksége hozzá a vásárlónak. Ha a vásárló azt kérdezi: „Mi minden kell a főzéshez egy túrán a természetben?”, az AI-nak tudnia kell, hogyan kapcsolódnak egymáshoz a katalógusod termékei: például a túrafőző, a hozzá illő gázpalack és az összecsukható edénykészlet. E kapcsolat nélkül az AI legfeljebb magát a főzőt ajánlja, pedig a vásárló valójában a teljes felszerelést keresi.
📄 Link dokumentumra (document_link)
Teljes dokumentumokat ad az AI kezébe, nem csak néhány mondatot a leírásból. Első ránézésre talán ez tűnik a legkevésbé izgalmas attribútumnak, valójában azonban az egyik legértékesebb. Ráadásul a kitöltése gyakorlatilag nem jár munkával. Elég megadni a dokumentum URL-címét, a tartalmat nem kell átírni vagy feldolgozni. Ide olyan anyagok tartoznak, amelyeket szinte senki sem olvas el: szerelési útmutató, laboratóriumi tesztek vagy a beszállító dokumentumai. Ennek köszönhetően a Google akár olyan részletes kérdésre is tud válaszolni, mint „Milyen szerszámok kellenek ennek a könyvespolcnak az összeszereléséhez?”, anélkül hogy a description rövid leírásából kellene találgatnia. És mivel az ilyen tartalmat sem a beszállítók, sem a webáruházak jellemzően nem töltik fel sehová máshová, könnyen lehet, hogy az elsők között leszel, akik ilyen konkrét információkat egyáltalán elérhetővé tesznek az AI számára.
Hogyan küldd el az attribútumokat a Merchant Centerbe
A Google két utat kínál:
- Kiegészítő adatforrás (supplemental feed) – ez az ajánlott megoldás. Feltöltesz egy külön TSV‑, XML- vagy Google Sheets-fájlt, amely az azonos termékazonosítón (offer_id) keresztül kapcsolódik az elsődleges feedhez. Az előnye, hogy nem kell belenyúlnod a fő feed szerkezetébe, és kezdheted akár csak a legkelendőbb termékeiddel.
- Hozzáadás közvetlenül az elsődleges feedhez (vagy a Merchant API-n keresztül). Ezt a módot a Mergado is támogatja. A konverzációs attribútumok elemeit a Mergado Editorban már előkészítve találod, és a szokásos módon, szabályokkal töltheted ki őket.
Mivel nem kötelező mezőkről van szó, egy rosszul formázott érték miatt nem utasítják el a termékedet, a Google egyszerűen figyelmen kívül hagyja. Ezért a konverzációs attribútumok biztonságos terepet adnak a fokozatos teszteléshez.
Mire figyelj a kitöltésnél
Mielőtt nekiállsz a tömeges kitöltésnek, érdemes néhány dolgot átgondolni:
⚠️ Ne a nulláról kezdd. Kérdés-válasz szekciót, műszaki specifikációkat vagy használati és szerelési útmutatókat valószínűleg már most is találni a webáruházadban. A már meglévő adatok felhasználása a legolcsóbb módja annak, hogy gazdagítsd a termékadataidat. Elég a megfelelő formátumba hozni őket, nem kell újra kitalálnod mindent.
⚠️ Minőség a mennyiség előtt. Egy kitöltött mező, amely csak megismétli a leírás tartalmát, semmi újat nem mond a Google-nek. Valódi kiegészítő információknak van értelme.
⚠️ A popularity_rank karbantartást igényel. Ez egy relatív rangsor a teljes katalógusodon belül. Ha egyszer beállítod, aztán elfelejted, a változó kínálattal és eladásokkal már nem fog megfelelni a valóságnak, és félrevezető információt adhat a Google-nek.
⚠️ Tucatnyi vagy több száz terméknél a kézi kitöltés nem reális. Itt jön képbe az automatizálás, amelyben a Mergado segít.
Hogyan segít a Mergado a konverzációs attribútumokkal
Hat új mezőt kézzel bevezetni a teljes katalógusban egy nagyobb webáruháznál heteknyi munkát jelentene. A Mergado több utat is kínál arra, hogy ezt jelentősen leegyszerűsítsd, az attribútumok feltöltésétől egészen a tartalom AI-alapú automatikus generálásáig.
Az attribútumok feltöltése a Mergado Editorban
A Mergado Editor a konverzációs attribútumokat a Google feed szabványos elemeiként támogatja. Előkészítve találod őket, semmilyen különleges beállításra nincs szükség. Mivel teljesen új típusú adatokról van szó, amelyek valószínűleg nem szerepelnek a bemeneti feededben, nem javasoljuk, hogy szabályokkal próbáld összerakni őket a meglévő mezőkből. Ezt a folyamatot ajánljuk: a tartalmat a Mergadón kívül készítsd el egy CSV-fájlban, majd importtal töltsd fel vele az előkészített elemeket közvetlenül a Mergadóban. A fájlt a termékre vonatkozó kontextuális adatokból állíthatod össze, és ebben természetesen a kedvenc AI-eszközöd is segíthet.
Helyettesítő termékek automatikus keresése (related_product) a Feed Image Editorban
Az egyik legérdekesebb, ugyanakkor időben legigényesebb attribútum a related_product a substitute értékkel, vagyis annak meghatározása, mely termékeid helyettesítik egymást. Tucatnyi vagy több száz termék kézi párosítása végtelen munka lenne.
A Feed Image Editor bővítmény ezt a Vizuális hasonlóság funkcióval oldja meg. Az AI a teljes feedben összehasonlítja a termékképeket, és minden termékhez megkeresi a kínálatod vizuálisan leghasonlóbb termékeit. A hasonló termékek azonosítói egy új elembe kerülnek a feedben, amelyet aztán elég a Mergado Editorban az Értékek tömeges másolása szabállyal a related_product szerkezetébe leképezni (a relationship_type értékét substitute-ra állítva).
A teljes folyamatot a Feed Image Editor blogjának részletes cikkében találod: AI keresés a Google-ön: növeld a termékeid láthatóságát a Feed Image Editorral (a cikk csehül érhető el).
Q&A és Product highlight automatikus generálása a Mergado Pilottal
Kétségkívül a question_and_answer a legmunkaigényesebb attribútum. Tucatnyi kérdés-válasz pár kézi megírása minden termékhez olyan időt igényel, amellyel a legtöbb webáruház-tulajdonos nem rendelkezik. Pontosan erre való a Mergado Pilot: AI szabályok gyűjteménye, amely a Canvasban (a Mergado Editor új felületén) érhető el, ahol a többi szabály között találod.
A Mergado Pilot jelenleg háromféle szabályt kínál, ezek közül a konverzációs attribútumokhoz főleg ezek relevánsak:
- Q&A (kérdés és válasz) – automatikusan kérdés-válasz párokat generál közvetlenül a question_and_answer elembe, Google Shoppinghoz és ChatGPT Shoppinghoz is. Az adatok forrása elsősorban a feedben szereplő termékleírás.
- Product highlight – a termék főbb tulajdonságait generálja a product_highlight elembe. Ez szűkebb értelemben nem tartozik a hat konverzációs attribútum közé, de ugyanannak az „AI-ready” adatcsaládnak a része. A többi attribútumhoz hasonlóan itt is igaz: ha ugyanezek az információk már szerepelnek a feed más részében, nem kell megismételned őket a product_highlight elemben.
A szabályok részleteit és beállítását a súgónk Szabály: Mergado Pilot című cikkében találod.
A konverzációs attribútumok nem mentik meg a gyenge minőségű feedet
Az attribútumok bevezetése után ne várj változást egyik napról a másikra, adj neki legalább 3 – 4 hetet, mire megjelenik az adatokban. Utána nézd meg a Merchant Centerben azoknak a termékeknek a teljesítményét, amelyeknél kitöltötted az attribútumokat: elsősorban a megjelenések száma érdekel, és az, hogy milyen keresési kifejezésekre jelennek meg a termékek. Ha olyan új típusú kérdéseknél is megjelennek, amelyekhez eddig nem voltál hozzászokva, az attribútumok működnek.
Ha egy hónap után sem változik semmi a legkelendőbb termékeidnél, a probléma valószínűleg nem a konverzációs attribútumokban van, hanem egy szinttel lejjebb, vagyis abban, hogyan kezeled az alapvető elemeket a fő termékfeedben. A konverzációs attribútumok ráépülnek az alapokra, de nem mentik meg azokat. Ha az olyan alapelemek, mint a title vagy a description, gyengék, érdemes először azokat ellenőrizni.
A feed, amely tud válaszolni
Az emberek ma egyre gyakrabban úgy kérdezik a Google‑t, mintha egy bolti eladót kérdeznének: teljes mondatokban, kontextussal, konkrét igénnyel. Ha a feeded nem tud válaszolni egy ilyen kérdésre, az AI egyszerűen nem jeleníti meg a termékeidet. Ez pedig nem a távoli jövő. Ahogy az emberek egyre természetesebben használják az AI keresést, úgy nő annak az ára is, ha hiányzik az adataidból a termékek kontextusa. A konverzációs attribútumok ugyan nem kötelezők, de az üres mezők elszalasztott lehetőséget jelentenek arra, hogy pontosan megmutasd az AI-rendszereknek, mit kínálnak a termékeid, és miért éppen őket érdemes választani.
