Autor: Paweł Gontarek

Google analizuje sklep internetowy przez minimum 10 warstw danych: od feedu produktowego i danych strukturalnych, przez duplikację wariantów, zdjęcia, relacje między produktami, wiarygodność merchantu, dostępność, recenzje, jakość treści, zachowanie użytkownika w SERP, aż po retrieval dla AI Search. W ciągu 15 artykułów tego cyklu przeanalizowaliśmy…

Opisy kategorii e-commerce: site quality scoring, phrase-based indexing, information gain – jak pisać treści kategorii, które pomagają użytkownikowi wybrać.

Opisy produktów e-commerce: information gain, phrase-based indexing, content quality – jak pisać opisy, które Google i AI cytują.

Relacje encji w e-commerce: product graph, verified entity attributes, knowledge base – jak Google łączy produkty, marki i sklepy.

Product discovery w e-commerce: jak Google i Adobe łączą produkty przez zdjęcia, embeddingi i relacje – analiza patentów i praktyczne wnioski dla sklepów.

AI Search w e-commerce: retrieval-augmented generation, product graph, passage scoring – jak przygotować sklep na wyszukiwanie nowej generacji.

Zachowanie użytkownika w SERP: implicit user feedback, long click vs short click, context sensitive ranking – analiza patentów Google o satysfakcji w e-commerce.

Dostępność produktu w e-commerce: inventory trust, spójność feedu z kartą produktu, obsługa produktów niedostępnych – analiza patentów Google.

Content quality w e-commerce: information gain, phrase-based indexing, spam frazowy, gibberish detection, site quality – analiza 9 patentów Google.

Recenzje produktowe jako dane semantyczne: sentiment detection, aspect-based sentiment, consensus score – analiza patentów Google o opiniach w e-commerce.