Как ИИ влияет на SEO и семантику на Wildberries

Классическими источниками семантики для карточки всегда были описание, характеристики и заголовок. Последние изменения говорят о новом векторе развития и активном использовании искусственного интеллекта в алгоритмах маркетплейса. Покажу интересные примеры, которые удалось обнаружить.

На Wildberries существуют категории. Основой категории служит Предмет или продаваемый товар.

Прямо сейчас товары из категории «платья» не ранжируются по запросу сарафан. А товары из категории «сарафан» не ранжируются по запросам, где предметом служит платье.

Исключения бывают, но в виде примеси. 1-2% товаров из соседней категории могут получить ранжирование в выдаче.

В других категориях процент примеси на первой странице выдачи может оказаться выше, но все равно этого недостаточно, чтобы гарантировано получать показы по запросам соседней категории.

Если ошибиться с категорией, то карточка лишится возможности ранжирования по ключам, по которым товар могут искать.

C помощью SEO обойти приоритет категорий нельзя. Органика жестко регламентирована приоритетом.

Иногда это получается сделать с помощью рекламы.

Подключая автоматическую рекламную кампанию, мы можем получить показы по запросам соседней категории. Но, порой, возникают кейсы, когда товар обходит все приоритеты и получает показы по запросам категории, которая к товару вообще не относится.

По запросу ваза напольная с цветами ранжируются ножницы. Исторически, семантики с упоминанием вазы в карточке не обнаружено.

Зато в воронке товара присутствует слайд с изображением ножниц, стеблей цветов и стеклянной посудой, которая в контексте очень похожа на вазу на деревянном полу.

Запрос ваза напольная с цветами лишен жесткого приоритета категорий. В нем собраны самые разные товары, это можно увидеть на скрине ниже.

Предположу, что для такого запроса, при определении товаров, используется ИИ, который хоть и ошибочно, но добавляет в выдачу по запросу товары, где он обнаруживает предметы, похожие на вазы, стоящие на полу, или вазы с цветами.

Так в выдаче большое количество покрывал и штор, и в каждом случае, обнаруживаются на внутренних слайдах интерьерные вазы, размещенные на полу или на прикроватных тумбах.

Стаканы для горячих напитков получили ранжирование в рекламе по запросу стаканы для ванной и обошли приоритет категорий. Исторически, упоминания «ванны» в семантике карточки не обнаружено.

В отзывах о товаре присутствуют слова упакованные и упакованных. Допускаю, что ИИ может брать для анализа часть слова из отзывов (упакованные) и сопоставлять его с визуалом фотоворонки в карточке для проверки своего решения.

В воронке присутсвует следующий визуал.

Допускаю, что ИИ мог сравнить фрагменты фото с имеющейся у него базой стаканов для ванной и найти что-то общее.

Полки действительно могут быть частью ванной, а на втором слайде присутствует интерьерное решение, которое напоминает по форме зарядную станцию для электрической зубной щетки.

Так товар мог в виде теста обойти приоритет категорий, опираясь на решение ИИ.

Если логика верна, то в будущем решение о ранжировании товара на Wildberries по ключу будет приниматься ИИ.

Если он обнаруживает визуальное подтверждение семантики на слайдах, это станет явным сигналом о том, что товар релевантен и будет интересен целевой аудитории.

Если визуального подтверждения нет, то и покупатели не смогут найти для себя нужные свойства товара, которые они указывали в запросе. А именно они являются ключевым фактором при выборе.

Но вот карточки по запросу платье с открытой спиной или худи с принтом, если в воронке нет подходящих фото, демонстрирующих спину, или принт отсутствует, могут оказаться вне ранжирования или получать более низкий приоритет. Все это направлено на увеличение релевантности выдачи.

Предположу, что при принятии решения о ранжировании будет использована вся имеющаяся в карточке информация, включая тексты отзывов.

Другими примерами и результатами тестов с визуалом, которые сейчас проводим, поделимся в нашем телеграм-канале SEOREMICA. Будем рады вашим дополнениям и идеям!