AI Search, ricerca nel negozio in tempo reale o pagine scansionate: come il tuo chatbot trova i prodotti

Un chatbot in un negozio online è valido solo quanto il modo in cui trova i prodotti. Se chiedi a un assistente di vendita "una giacca antipioggia leggera per correre, sotto i 100", ti aspetti due o tre proposte concrete con prezzo e link. La capacità del chatbot di offrirti questo risultato dipende molto meno dal modello di intelligenza artificiale e molto più dall'origine delle sue informazioni sui prodotti e da quanto sono aggiornate.

Esistono tre modi per dare a un chatbot e-commerce l'accesso ai tuoi prodotti:

1. AI Search - il chatbot lavora su una knowledge base di prodotti creata a partire dal tuo catalogo e trova i prodotti in base al significato. Le integrazioni native supportate possono verificare prezzi e giacenze del negozio durante la risposta; le configurazioni XML utilizzano i dati del feed aggiornati più di recente.
2. Live store search (ricerca in tempo reale nello store) - il chatbot trasmette la frase del cliente all'endpoint di ricerca della tua piattaforma e-commerce.
3. Training on scanned store pages (addestramento su pagine scansionate del negozio) - il chatbot viene addestrato su una copia scansionata delle pagine del tuo negozio.

Questo articolo spiega come funziona ciascuna opzione, i suoi punti di forza, i suoi limiti, quale piano ti serve e come scegliere. Se vuoi solo il riassunto, passa direttamente al confronto affiancato. Per una breve panoramica con esempi, consulta la pagina di AI Search.

Opzione 1: AI Search (catalogo prodotti indicizzato con dati in tempo reale)

AI Search è il metodo consigliato per fornire i prodotti al chatbot del tuo negozio. Unisce i punti di forza delle altre due opzioni. ChatLab legge il tuo catalogo tramite l'integrazione o un feed di prodotti e crea una knowledge base dedicata ai prodotti: ogni articolo con nome, descrizione completa, attributi, categorie, tag, codici (SKU, EAN), prezzo e immagini. L'indicizzazione si avvia automaticamente quando colleghi il negozio. In seguito, il catalogo viene reindicizzato in base alla pianificazione impostata, anche ogni giorno, e vengono reindicizzati solo i prodotti modificati. La reindicizzazione pianificata è disponibile in ogni piano E-commerce, incluso Free, e con ogni pacchetto di prodotti. Le pagine dei prodotti, i documenti e le FAQ sono conservati separatamente nei normali dati di addestramento e non rientrano nel limite dei prodotti.

Come trova i prodotti: la domanda del cliente viene confrontata con il significato del prodotto, non con le singole parole. "Una giacca calda ma leggera per camminare in autunno, sotto i 300" viene interpretata come una categoria, un caso d'uso e un budget. AI Search applica i filtri per prezzo e categoria e ordina i prodotti che corrispondono alla descrizione. Le integrazioni native supportate possono poi leggere i dettagli dei prodotti direttamente dal negozio; le configurazioni XML utilizzano i dati dell'ultimo feed aggiornato con successo. Anche i codici funzionano come corrispondenze esatte, quindi una domanda come "5901234123457 è disponibile" può identificare il prodotto, con la disponibilità basata sulla fonte collegata.

Vantaggi

• Ricerca contestuale. Sinonimi, refusi, altre lingue, descrizioni di esigenze e confronti ("qualcosa come X ma più economico") portano tutti ai prodotti corretti.
• Prezzi e disponibilità dalla fonte collegata. Le integrazioni native supportate possono leggere i dati del negozio durante la risposta. I feed XML riflettono l'ultimo aggiornamento riuscito e possono presentare ritardi rispetto alle modifiche nel negozio.
• Filtri che i clienti usano davvero. La fascia di prezzo e la categoria vengono applicate come filtri, non dedotte come parole chiave.
• Consigli personalizzati, non semplici ricerche. Quando l'articolo esatto è esaurito o non esiste, il chatbot propone alternative adatte alla stessa esigenza.
• Dati di prodotto puliti. Vengono indicizzati solo i dati del prodotto, senza menu, banner o widget del tipo "potrebbe piacerti anche". Nessun elemento del catalogo consuma i tuoi caratteri di addestramento.
• Scala con le dimensioni del catalogo. La ricerca tra migliaia di prodotti è rapida quanto quella tra dieci, e l'aggiornamento interessa solo i prodotti modificati.
• Funziona senza un'integrazione nativa tramite un feed XML di Google Merchant o un file di prodotti XLSX o CSV caricato, quindi qualsiasi negozio può utilizzarlo. Vedi Integrazione con feed XML.

Svantaggi

• Richiede un'integrazione, un feed o un file di prodotti e un limite di prodotti sufficiente a coprire le dimensioni del tuo catalogo.
• I nuovi prodotti compaiono dopo un aggiornamento riuscito del catalogo, non nell'istante esatto in cui vengono pubblicati. Il controllo di prezzi e scorte al momento della richiesta per i prodotti indicizzati dipende dall'integrazione nativa.
• Le configurazioni basate su feed utilizzano l'ultimo feed aggiornato correttamente, che potrebbe contenere dati non recentissimi. Un feed non consente di verificare lo stato degli ordini né di aggiungere prodotti al carrello; queste funzioni richiedono un'integrazione nativa che supporti l'azione specifica.

Ideale per: qualsiasi negozio in cui i clienti descrivono ciò di cui hanno bisogno invece di digitare un nome esatto, cataloghi con centinaia o migliaia di prodotti e negozi che desiderano un chatbot che venda, non solo che risponda.

Piano necessario: incluso in ogni piano E-commerce (Free 100 prodotti, Start 2.000, Grow 5.000, Scale 20.000). Su un piano Universal, aggiungi l'add-on per le integrazioni e-commerce ($30 al mese) per collegare il negozio, oltre a un pacchetto prodotti AI Search ($29 al mese, 5.000 prodotti) assegnato al chatbot. È il pacchetto ad attivare AI Search per quel chatbot. Vedi Piani e limiti per l'e-commerce.

Opzione 2: Live store search (ricerca prodotti tramite l'API del negozio)

Quando il tuo negozio è basato su una piattaforma con un'integrazione ChatLab che supporta la ricerca dei prodotti (come Shopify, WooCommerce, PrestaShop, Shoper, CS-Cart o Abicart), il chatbot può interrogare l'API della piattaforma. Questo è il live store search: l'azione di ricerca prodotti invia la frase del cliente all'endpoint di ricerca del tuo negozio e presenta i risultati sotto forma di schede prodotto. Attualmente BaseLinker e Wix supportano lo stato dell'ordine, non la ricerca prodotti.

Come trova i prodotti: esattamente come la casella di ricerca interna del tuo negozio. Il chatbot estrae una frase dalla conversazione, la piattaforma la confronta con i nomi dei prodotti e talvolta con le descrizioni, restituendo i risultati corrispondenti.

Vantaggi

• Dati del negozio al momento della richiesta. Prezzi, disponibilità in magazzino, varianti e link ai prodotti provengono direttamente dalla risposta dell'API del negozio; i campi disponibili e l'aggiornamento dei dati dipendono dalla piattaforma.
• Nessun addestramento e nessun limite di caratteri. Il catalogo non viene copiato da nessuna parte, quindi la sua dimensione non ha importanza.
• Ideale per ricerche esatte. Nomi di prodotti, codici SKU e codici prodotto vengono trovati all'istante.
• Altre azioni, come lo stato dell'ordine, l'aggiunta al carrello e il filtro per prodotti disponibili, dipendono dall'integrazione specifica. La sola ricerca prodotti non le attiva.

Svantaggi

• Corrispondenza esatta delle parole chiave, uno a uno. La maggior parte degli endpoint di ricerca delle piattaforme cerca le parole letterali. "Scarpe da ginnastica per piedi larghi" trova prodotti solo se un nome o una descrizione contiene esattamente quelle parole. Sinonimi ("sneakers", "scarpe da running"), refusi, altre lingue ed esigenze descrittive non restituiscono nulla o mostrano articoli errati.
• Il chatbot deve indovinare la frase. Da "qualcosa di caldo per mia figlia di 8 anni" l'IA deve formulare un termine di ricerca che il motore del tuo negozio sia in grado di accettare. Ogni tentativo a vuoto richiede una chiamata API e consuma un credito messaggio, e il cliente riceve una risposta del tipo "nessun risultato".
• Nessuna comprensione del budget o dell'intento d'uso. "Sotto i 200" o "per principianti" non sono termini di ricerca efficaci. L'applicazione di filtri dipende generalmente da ciò che l'endpoint della piattaforma supporta, e spesso le opzioni disponibili sono molto limitate.
• La qualità dipende dalla piattaforma. Alcuni motori di ricerca interni sono eccellenti, altri cercano solo nei titoli. Il chatbot eredita ogni singolo limite.

Ideale per: negozi in cui i clienti sanno esattamente cosa cercano ed effettuano ricerche per nome o per codice. Lo stato dell'ordine e le operazioni relative al carrello sono funzionalità separate, disponibili solo se supportate dall'integrazione.

Piano necessario: un piano Universal con il componente aggiuntivo Integrazioni e-commerce ($30 al mese). Non è necessario alcun pacchetto prodotti. Nei piani E-commerce, AI Search è la modalità predefinita e sostituisce il live store search.

Opzione 3: Addestramento sulle pagine scansionate del negozio

ChatLab esegue la scansione del tuo negozio, estrae il testo visibile di ogni pagina e lo memorizza nella knowledge base. Pagine di prodotto, pagine di categoria, condizioni di consegna, guide alle taglie e FAQ diventano tutti dati di addestramento. Una guida dettagliata alla configurazione è disponibile in Addestrare un bot su un negozio e-commerce senza un'integrazione.

Come trova i prodotti: la domanda del cliente viene confrontata con i frammenti delle pagine scansionate. Il chatbot riceve i frammenti che sembrano più simili e scrive una risposta basandosi su di essi.

Vantaggi

• Funziona con qualsiasi negozio su qualsiasi piattaforma, senza bisogno di integrazioni o feed.
• Raccoglie tutto ciò che è presente nella pagina: descrizioni dettagliate, materiali, istruzioni per la cura, tabelle comparative, guide all'acquisto.
• L'unica opzione per i contenuti che non sono affatto prodotti: informative, FAQ, storia del brand, articoli del blog.

Svantaggi

• Prezzi e scorte non aggiornati. Il chatbot ricorda la pagina così come appariva al momento dell'addestramento. Una variazione di prezzo, una promozione o un prodotto esaurito rimangono invisibili fino al riaddestramento successivo. Un cliente che legge un prezzo nella chat e ne vede un altro nel carrello perde fiducia in entrambi.
• Rumore invece di informazioni sul prodotto. Una pagina di prodotto include menu, footer, banner dei cookie, widget "i clienti hanno acquistato anche", recensioni e moduli per la newsletter. Senza un accurato filtraggio degli elementi, tutto questo finisce nei dati di addestramento ed entra in competizione con il prodotto stesso per attirare l'attenzione del chatbot.
• Troppo testo, poca struttura. Il chatbot vede testo discorsivo, non campi strutturati. Non sa che "299" è il prezzo e che "S, M, L" sono varianti, quindi non può filtrare per budget o taglia, ma solo fare ipotesi basandosi sul testo.
• Limiti di caratteri. I cataloghi di grandi dimensioni esauriscono rapidamente il limite di caratteri di addestramento del tuo piano, e l'intero catalogo deve essere scansionato di nuovo per recepire le modifiche.
• Recupero limitato su cataloghi ampi. Con migliaia di prodotti simili, i frammenti di testo più pertinenti spesso non corrispondono ai prodotti migliori, e il chatbot tende a ripetere sempre i soliti pochi articoli.

Ideale per: cataloghi piccoli che cambiano raramente, negozi in cui il chatbot risponde principalmente a domande su servizi e informative, oppure come livello informativo da affiancare a una fonte di prodotti in tempo reale.

Piano richiesto: qualsiasi piano, compreso FREE. È limitato dai caratteri di addestramento e dal numero di pagine previsti dal piano. Consigliato per le pagine informative, non per i prodotti.

Confronto affiancato

AI Search

• Fonte delle informazioni sui prodotti: catalogo indicizzato piu ricerca nel negozio supportata, oppure l'ultimo aggiornamento del feed
• Corrispondenza: corrispondenza semantica sul significato del prodotto, quindi "una giacca calda sotto i 300" viene interpretata come una categoria, un caso d'uso e un filtro di prezzo
• Sinonimi, refusi, altre lingue: si
• Prezzi, disponibilita e varianti: ricerca nel negozio dove supportata; ultimo aggiornamento del feed per XML
• Filtri per prezzo e categoria: si
• Ricerca esatta per SKU o EAN: si
• Alternative in caso di esaurimento scorte: si
• Caratteri di addestramento: non utilizzati, i prodotti vengono conteggiati separatamente
• Cataloghi di grandi dimensioni: nessun problema, l'aggiornamento e incrementale
• Nuovo prodotto visibile nella chat: dopo il successivo aggiornamento programmato
• Stato dell'ordine e aggiunta al carrello: azioni di integrazione nativa separate dove supportate; non fornite tramite XML
• Configurazione: collega l'integrazione o un feed; l'indicizzazione si avvia automaticamente
• Piano: qualsiasi piano E-commerce, oppure un piano Universal con l'add-on per integrazioni e-commerce piu un pacchetto prodotti AI Search

Ricerca in tempo reale nel negozio

• Fonte delle informazioni sui prodotti: una chiamata all'endpoint di ricerca della piattaforma
• Corrispondenza: corrispondenza per parole chiave, solitamente uno a uno; richiede parole chiave letterali
• Sinonimi, refusi, altre lingue: raramente
• Prezzi, disponibilita e varianti: campi restituiti dalle API del negozio
• Filtri per prezzo e categoria: dipende dalla piattaforma
• Ricerca esatta per SKU o EAN: si
• Alternative in caso di esaurimento scorte: no
• Caratteri di addestramento: non utilizzati
• Cataloghi di grandi dimensioni: nessun problema
• Nuovo prodotto visibile nella chat: immediatamente
• Stato dell'ordine e aggiunta al carrello: solo se l'integrazione supporta l'azione specifica
• Configurazione: collega l'integrazione
• Piano: un piano Universal con l'add-on per integrazioni e-commerce, nessun pacchetto prodotti

Addestramento su pagine del negozio scansionate

• Fonte delle informazioni sui prodotti: copia statica delle pagine scansionate
• Corrispondenza: similarita del testo su frammenti di pagina; deduce budget e scopo dal testo
• Sinonimi, refusi, altre lingue: a volte
• Prezzi, disponibilita e varianti: aggiornati all'ultimo addestramento
• Filtri per prezzo e categoria: no
• Ricerca esatta per SKU o EAN: solo se il codice e presente sulla pagina
• Alternative in caso di esaurimento scorte: no
• Rumore da menu, banner e widget: elevato senza filtri sugli elementi
• Caratteri di addestramento: si, l'intero catalogo
• Cataloghi di grandi dimensioni: raggiunge i limiti di caratteri, minore precisione di recupero
• Nuovo prodotto visibile nella chat: dopo un nuovo addestramento
• Stato dell'ordine e aggiunta al carrello: no
• Configurazione: scansiona e filtra le pagine
• Piano: qualsiasi piano, incluso FREE

Quale opzione scegliere?

• Vendi poche decine di prodotti e il chatbot serve principalmente per spedizioni, resi e FAQ. Lo scraping del sito web è sufficiente. Segui la guida al filtraggio degli elementi per importare le pagine dei prodotti in modo pulito.
• La tua piattaforma ha un'integrazione che supporta la ricerca dei prodotti e i clienti cercano per nome o codice prodotto. La ricerca in tempo reale nello store tramite l'integrazione è sufficiente e non richiede alcun pacchetto prodotti. Passa ad AI Search quando noti risposte con "nessun risultato" per domande descrittive.
• Hai centinaia o migliaia di prodotti, i clienti chiedono con parole proprie e vuoi che il chatbot consigli prodotti e faccia upselling. AI Search è la scelta giusta. È inclusa di default in ogni piano ChatLab E-commerce, mentre un piano Universal la ottiene con l'add-on per le integrazioni e-commerce e un pacchetto prodotti AI Search.
• La tua piattaforma non dispone di un'integrazione nativa. Esporta un feed XML di Google Merchant e usaci sopra AI Search. Otterrai la ricerca contestuale e le schede prodotto; lo stato dell'ordine e le azioni sul carrello rimarranno non disponibili.

In pratica, la configurazione migliore è a livelli: le pagine informative tramite scraping, il catalogo tramite AI Search e lo stato dell'ordine o le azioni sul carrello tramite un'integrazione nativa che le supporti. Consulta l'articolo dedicato all'integrazione per verificare le azioni disponibili e i requisiti della vetrina.

Come abilitare AI Search in ChatLab

1. Apri il tuo chatbot e vai alla scheda Connect (Connetti). Connetti il tuo negozio con Shopify, WooCommerce, PrestaShop, Shoper, CS-Cart o Ecwid, oppure aggiungi un feed XML o un file di prodotti XLSX o CSV se non è disponibile un'integrazione di catalogo adatta.
2. Assicurati che il piano copra AI Search e le dimensioni del tuo catalogo. Vedi Piani ed estensioni e-commerce.
   • Con un piano E-commerce: AI Search è incluso per un determinato numero di prodotti (Free 100, Start 2.000, Grow 5.000, Scale 20.000). Per cataloghi più ampi aggiungi pacchetti di prodotti AI Search (5.000 prodotti a 29 $ al mese ciascuno).
   • Con un piano Universal: aggiungi il componente aggiuntivo Integrazioni e-commerce (30 $ al mese) per connettere il negozio, poi assegna un pacchetto di prodotti AI Search al chatbot in Shop > Products (Negozio > Prodotti). Il pacchetto è ciò che attiva AI Search per quel chatbot.
3. L'indicizzazione si avvia automaticamente non appena il negozio è connesso. Attendi il completamento della prima indicizzazione. Il catalogo indicizzato è visibile in Training > E-commerce catalog (Addestramento > Catalogo e-commerce) nelle schede Products (Prodotti) e Categories (Categorie), dove puoi verificare cosa riesce a trovare il chatbot.
4. In Settings > Actions (Impostazioni > Azioni), conferma che l'azione di ricerca prodotti AI della tua integrazione sia abilitata. Quando AI Search è attivo sostituisce la semplice ricerca per frase, così il chatbot utilizza sempre il percorso più intelligente.
5. Attiva l'opzione Enable Offer Cards (Abilita Offer Cards) in Settings > Model & Advanced (Impostazioni > Modello e avanzate) in modo che i risultati compaiano sotto forma di schede prodotto con immagine, prezzo e link. Vedi Offer Cards.
6. Configura la pianificazione della reindicizzazione con Schedule auto-retrain (Pianifica riaddestramento automatico) in Training > E-commerce catalog (Addestramento > Catalogo e-commerce), così il catalogo viene aggiornato automaticamente, anche quotidianamente. Train now (Addestra ora) o Retrain (Riaddestra) avvia un aggiornamento su richiesta.

Poi testalo esattamente come farebbe un cliente: descrivi un'esigenza anziché digitare un nome, indica un budget, chiedi qualcosa di simile ma più economico e fai domande su un articolo che sai essere esaurito. Confronta le risposte con il negozio, controlla l'ultimo aggiornamento per i cataloghi basati su feed e verifica il prezzo finale e la disponibilità sulla pagina del prodotto o al checkout.

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