Wprowadzenie
Dla większości zespołów zajmujących się pozycjonowaniem stron e-commerce wyszukiwarka wewnętrzna to problem kogoś innego. Należy ona do zespołu ds. merchandisingu lub rozwoju i znajduje się za paskiem wyszukiwania, którego Google nigdy nie widzi. Takie rozdzielenie miało sens, gdy wyszukiwarka wewnętrzna była prostym polem na słowa kluczowe. Teraz ma to mniej sensu, ponieważ coraz więcej sklepów wprowadza wyszukiwanie i czat oparte na sztucznej inteligencji, a rosnąca część klientów trafia do nich z narzędzi AI, oczekując, że będą mogli zadawać pytania prostym językiem.
Dane z wyszukiwarki wewnętrznej należą do najlepszych danych dotyczących intencji, jakie zespół SEO może uzyskać, a czat oparty na sztucznej inteligencji wzbogaca je. Oto, co się zmienia i co z tym zrobić.
Gdzie klasyczna wyszukiwarka witryny zawodzi
Pasek wyszukiwania sprawdza się dobrze w przypadku klientów, którzy już wiedzą, czego szukają: nazwy produktu, marki, numeru modelu. Ma jednak trudności z czterema rodzajami zapytań, które prawdziwi klienci wpisują każdego dnia:
- Niejasne potrzeby. „Prezent dla 7-latka, który lubi naukę” lub „coś ciepłego na jesienne wędrówki”. Żaden produkt nie nosi takiej nazwy, więc wyniki są przypadkowe lub puste.
- Dopasowanie i kompatybilność. „Czy ten filtr do wody będzie pasował do mojego ekspresu do kawy?”. Odpowiedź zależy od dwóch produktów jednocześnie, a lista wyników nie jest w stanie tego potwierdzić.
- Porównania. „Który z tych dwóch jest cichszy?”. Wyszukiwarka pokazuje oba produkty i pozostawia kupującemu zadanie zapoznania się z dwiema kartami specyfikacji.
- Słowa, których nie ma w katalogu. Synonimy, slang, literówki i inne języki. Klient wpisuje „kanapa”, w katalogu jest „sofa”, a strona wyświetla komunikat „Nie znaleziono wyników”.
Zapytania te nie są przypadkami skrajnymi. We wszystkich sklepach, w których działa AskSpot, około połowa rozmów na czacie to właśnie tego rodzaju pytania dotyczące produktów.
Wyszukiwanie na stronie oparte na sztucznej inteligencji a czat oparty na sztucznej inteligencji
„Wyszukiwanie na stronie oparte na sztucznej inteligencji” zazwyczaj oznacza inteligentniejszy pasek wyszukiwania. Dopasowuje on znaczenie zamiast dokładnych słów, więc hasło „kanapa” zwraca sofy, co rozwiązuje większość problemów związanych ze słownictwem. Nadal jednak jest to jeden zapytanie i jedna lista wyników.
Czat oparty na sztucznej inteligencji działa inaczej. Może zapytać, co klient ma na myśli, porównać produkty i wyjaśnić różnice. Dzięki agentowi czatu opartemu na sztucznej inteligencji, który przeszukuje cały katalog w trakcie rozmowy, wszystkie cztery powyższe rodzaje zapytań otrzymują odpowiedź, a następnie wyświetlane są karty produktów, dzięki czemu klient może podjąć odpowiednie działanie.
Oba rozwiązania się uzupełniają: pasek wyszukiwania dla klientów, którzy wiedzą, czego chcą, a rozmowa dla tych, którzy potrzebują pomocy przy wyborze. Dla zespołów zajmujących się SEO interesujące jest to, co pozostawiają po sobie oba rozwiązania: dane.
Co się zmienia w SEO dla e-commerce
1. Logi czatu to badania słów kluczowych, z których jeszcze nie korzystasz
Zapytania w pasku wyszukiwania są krótkie. Wiadomości na czacie to pełne pytania, sformułowane własnymi słowami kupującego, zawierające kontekst: sytuację, budżet, problem, który próbuje rozwiązać. Są to dane dotyczące intencji z długiego ogona, które narzędzia do analizy słów kluczowych mogą jedynie oszacować.
Co miesiąc eksportuj transkrypcje czatów i szukaj:
- Powtarzające się pytania, które zasługują na odpowiedź na samej stronie produktu lub kategorii albo w sekcji FAQ z oznaczeniem FAQPage.
- Luki słownikowe, w których klienci używają słów, które nigdzie nie pojawiają się na stronach. Są to zarówno reguły synonimiczne dla wyszukiwarki witryny, jak i propozycje nagłówków i treści.
- Pytania porównawcze („X kontra Y do małej kuchni”), które mogłyby stać się poradnikami zakupowymi.
2. Wyszukiwania bez wyników to raport o lukach w treści
Każde wyszukiwanie bez wyników to sytuacja, w której klient dokładnie mówi Ci, czego chce, a strona odpowiada, że tego nie masz – często nawet wtedy, gdy w rzeczywistości to masz. Śledź zapytania bez wyników co tydzień. Niektóre wymagają synonimu, inne – lepszego opisu w danych produktu, a jeszcze inne wskazują na popyt na kategorię lub stronę docelową, która jeszcze nie istnieje. Jeśli klienci szukają tego na Twojej stronie, istnieje duże prawdopodobieństwo, że szukają tego również w Google.
3. Dane produktowe to nowa podstawa rankingu
Asystenci AI udzielają odpowiedzi na podstawie ustrukturyzowanych danych o produktach: atrybutów, specyfikacji, kompatybilności, rozmiarów. Dotyczy to zarówno czatu na Twojej własnej stronie, jak i silników odpowiedzi AI, z których klienci korzystają, zanim do niej dotrą. Firma Adobe odnotowała 693-procentowy wzrost ruchu na amerykańskich stronach detalicznych generowanego przez narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji w okresie świątecznym 2025 roku, co sugeruje, że ta ścieżka zakupowa szybko się rozwija.
Praktyczne konsekwencje dla SEO są takie same w obu przypadkach: kompletne, spójne atrybuty produktów oraz dokładne ustrukturyzowane dane produktowe. Brakujące pole „kompatybilny z” negatywnie wpływa na działanie asystenta na stronie, kwalifikowalność strony produktu do wyświetlania wyników rozszerzonych oraz szansę na pojawienie się w odpowiedzi generowanej przez AI.
4. Nie pozwól, by czat ukrywał treści przed Google
Odpowiedź udzielona w oknie czatu nie jest indeksowana. Jeśli to samo pytanie pojawia się sto razy w miesiącu, odpowiedź powinna znaleźć się również na stronie, którą można indeksować. Traktuj czat jako kanał odkrywania treści, a nie ich zamiennik.
5. Mierz konwersje wspomagane, a nie tylko ruch
Rozmowy wpływają na przychody w sposób, którego nie uwzględniają klasyczne raporty SEO, dlatego warto je śledzić. Większość narzędzi do czatu opartych na sztucznej inteligencji może wysyłać zdarzenia do Google Analytics, co pozwala sprawdzić, ile rozmów kończy się dodaniem produktu do koszyka lub złożeniem zamówienia oraz które strony docelowe je inicjują. W opublikowanych studiach przypadków AskSpot klienci klikają produkt rekomendowany przez AI w większości rozmów, w których pojawia się taka rekomendacja: 78% w przypadku sprzedawcy obuwia Casu i 57% w przypadku sprzedawcy kawy Konesso, gdzie 21,6% czatów kończy się zakupem. Takie liczby pomagają, gdy trzeba uzasadnić działania związane z treścią na podstawie danych z czatu.
6. Dbaj o wskaźniki Core Web Vitals
Każdy skrypt strony trzeciej może negatywnie wpływać na szybkość działania strony. Widżet czatu powinien ładować się asynchronicznie, poza ścieżką krytycznego renderowania, a najlepiej dopiero po pierwszej interakcji użytkownika. Sprawdź jego wpływ na wskaźniki „Interaction to Next Paint” i „Largest Contentful Paint” przed i po uruchomieniu, zarówno na urządzeniach mobilnych, jak i stacjonarnych.
Praktyczna lista kontrolna
- Co tydzień eksportuj wyszukiwania bez wyników i sortuj je według synonimów, poprawek danych i luk w treści.
- Co miesiąc przeglądaj transkrypcje czatów pod kątem powtarzających się pytań, słownictwa i porównań.
- Publikuj powtarzające się odpowiedzi na stronach produktów i kategorii, stosując znaczniki FAQPage tam, gdzie to pasuje.
- Sprawdź kompletność atrybutów produktów, zwłaszcza kompatybilności, rozmiarów i materiałów.
- Sprawdzaj poprawność danych strukturalnych produktów w całym katalogu, a nie tylko w przypadku najlepiej sprzedających się produktów.
- Śledź koszyki i zamówienia obsługiwane przez czat w Google Analytics wraz z sesjami organicznymi.
- Wczytaj skrypt czatu asynchronicznie i monitoruj wskaźniki Core Web Vitals po uruchomieniu.
Podsumowanie
Wyszukiwanie oparte na sztucznej inteligencji i czat na stronie są często traktowane jako narzędzia konwersji – i rzeczywiście nimi są. Dla zespołów zajmujących się SEO stanowią one również źródło danych dotyczących intencji użytkowników pochodzących z własnych źródeł, które trudno uzyskać gdzie indziej. Sklepy, które łączą pytania zadawane przez klientów na stronie z treściami publikowanymi dla wyszukiwarek, będą miały lepsze strony kategorii, lepsze dane o produktach i lepsze odpowiedzi, niezależnie od tego, czy klient trafi do nich z Google, przez asystenta AI, czy bezpośrednio z paska wyszukiwania.
