Правильне налаштування ChatLab - це ключ до того, щоб ваш чатбот надавав точну інформацію про товари та оновлення статусів замовлень у реальному часі. Завдяки належній конфігурації ChatLab може відповідати на детальні запитання щодо асортименту, отримувати статуси замовлень і допомагати клієнтам цілодобово.
Що важливо для чатбота в e-commerce
- Точна інформація про товари - переконайтеся, що клієнти отримують коректні дані щодо характеристик та пропозицій
- Зрозуміле подання пропозицій - ефективно акцентуйте увагу на знижках, комплектах і акціях
- Актуальні дані - надавайте інформацію про ціни в реальному часі, наявність на складі та статус замовлення (з увімкненою інтеграцією)
- Відстеження замовлень і дані користувачів - дозвольте клієнтам перевіряти деталі замовлення та статус доставки за умови налаштованої інтеграції
Як надати інформацію про товари до ChatLab
Перш ніж навчати ChatLab інформації про ваш магазин, оберіть спосіб отримання даних про товари:
-
Сканування сайту (Website Scan): ChatLab сканує та індексує сторінки ваших товарів (описи, характеристики та зображення) у статичну базу знань. Це ідеальний варіант для формування глибокого контексту й надання детальних відповідей, коли ваш каталог є відносно стабільним. Докладніше: Adding New Website Sources
-
API-інтеграція: підключайтеся через API Shopify, WooCommerce, PrestaShop або інших платформ, щоб отримувати актуальні дані про товари, ціни, залишки на складі та перевіряти замовлення в реальному часі. Деякі інтеграції також підтримують пошук товарів за кодом SKU або артикулом. Це найкращий вибір для асортименту, що часто змінюється, і для управління замовленнями. Товари не імпортуються до статичної бази знань ChatLab; натомість ChatLab динамічно надсилає запити до вашої платформи e-commerce у відповідь на запитання користувачів.
-
Поєднання обох методів: використовуйте сканування для глибоких контекстних знань і залишайте активною інтеграцію для максимальної актуальності даних.
Доступні інтеграції для e-commerce
Перейдіть до вашого бота та виберіть вкладку Connect (Підключення), щоб переглянути всі доступні інтеграції.
ChatLab підтримує такі платформи електронної комерції:
- Shopify - пошук товарів (з фільтрацією за наявністю), відстеження замовлень
- WooCommerce - пошук товарів за назвою або SKU, перегляд категорій, відстеження замовлень
- PrestaShop - пошук товарів за назвою або артикулом/SKU, підтримка модифікацій, відстеження замовлень
- Shoper - пошук товарів, відстеження замовлень
- Wix - пошук товарів, відстеження замовлень
- CS-Cart - пошук товарів, відстеження замовлень
- Abicart - пошук позицій, відстеження замовлень
- BaseLinker - управління замовленнями на кількох платформах
ChatLab також підтримує інтеграції для готелів та бронювання:
- Beds24 - наявність номерів, деталі об'єкта, ціни
- Mews - категорії номерів, пошук доступності, перевірка бронювання
- Hotres - список апартаментів, перевірка доступності
- IdoBooking - бронювання апартаментів, управління резерваціями
- NFHotel - доступність та характеристики апартаментів
Сканування чи інтеграція: що краще?
Сканування сайту
Переваги:
- Повнотекстовий AI-пошук із розгорнутими відповідями
- Глибоке розуміння описів товарів
Недоліки:
- Вимагає ручного або автоматичного перенавчання для внесення нових чи оновлених товарів
- Можливе перевищення ліміту символів для навчання під час індексації великих каталогів
- Ризик некоректної інтерпретації специфічних параметрів
- Складнощі з вилученням інформації з таблиць або списків характеристик
API-інтеграція
Переваги:
- Завжди актуальні ціни та залишки завдяки прямим викликам API
- Перевірка замовлень у реальному часі для відстеження статусу та історії
- Пошук за кодом SKU та артикулом доступний для WooCommerce і PrestaShop
- Shopify підтримує фільтрацію за наявністю, щоб відображати лише доступні товари
Недоліки:
- Пошук на основі ключових слів (або SKU) без глибокого контекстного розуміння
- Залежність від доступності API та обмежень на частоту запитів (rate limits)
- Потребує коректних облікових даних і налаштувань
- Для точної роботи з інструментами настійно рекомендуються моделі AI вищого рівня
Виграшна формула: поєднуйте сканування та інтеграцію
Поєднуючи сканування сайту з активною інтеграцією, ChatLab підтримує ваш каталог товарів і статус магазину повністю синхронізованими. Клієнти завжди бачать актуальні залишки, точні ціни та детальні описи.
Щоб отримати як глибокі контекстні відповіді, так і актуальні дані в реальному часі, налаштуйте поведінку ChatLab у розділі Settings > Role & Behavior (Налаштування > Роль і поведінка). Натисніть Enable custom role and behavior instructions (Увімкнути власні інструкції щодо ролі та поведінки) і додайте такий текст:
When a user asks about products or categories, first invoke API tools to retrieve current data; fallback to the scanned knowledge base only for contextual enrichment. After fetching live data, augment responses with detailed descriptions and recommendations from the knowledge base when relevant.
Дізнайтеся більше про налаштування ролі: Role & Behavior Settings
Завжди використовуйте моделі вищого рівня
Інтеграція з API вимагає від чатбота аналізувати виклики API та їхні результати. Спрощені моделі (наприклад, GPT-5-mini) мають обмежені можливості для виконання таких завдань. Завжди обирайте моделі вищого рівня (наприклад, GPT-4o або GPT-4.1) під час інтеграції з платформами e-commerce.
Змінити модель можна в розділі Settings > Model & Advanced (Налаштування > Модель і додаткові параметри).
Налаштування власного промпту
Для WooCommerce
Інтеграція з WooCommerce має доступні інструменти searchProducts, searchCategories та searchProductBySku. Додайте такі інструкції у вашому розділі Settings > Role & Behavior:
First, classify the user question into one of:
- PRODUCT-BY-SKU (user provides a SKU, reference number, or product code)
- PRODUCT-SPECIFIC (variant/price/availability/recommendation)
- ASSORTMENT-OVERVIEW (brands we carry, categories, "do you sell X at all", broad offer)
If PRODUCT-BY-SKU:
- Call searchProductBySku with the provided SKU or reference code.
- Return the product details to the user.
If PRODUCT-SPECIFIC:
- Call searchProducts(text) first using normalized English singular lowercase query.
- If results are empty/weak:
1) Call searchCategories(normalized noun) to choose best categoryId.
2) Call searchProducts(categoryId) to show a few items as examples.
- Answer using tool results as primary truth (name/price/availability). Use Knowledge Base only to add extra details if consistent.
If ASSORTMENT-OVERVIEW:
- Build the overview primarily from tools, then enrich using Knowledge Base:
1) Call searchCategories(normalized noun) to find relevant categoryIds.
2) For up to 3-5 top categories, call searchProducts(categoryId).
3) Aggregate from tool results; always label as non-exhaustive.
4) Enrich the overview with Knowledge Base ONLY where it adds coverage the tools may miss.
- If tool results and KB conflict: prefer tool for concrete product facts; prefer KB for store-level statements.
Для Shopify
Інтеграція з Shopify містить інструмент searchProducts з опцією показу лише товарів у наявності. Увімкніть перемикач «In-stock only» у конфігурації дії пошуку товарів Shopify, щоб автоматично відфільтровувати недоступні позиції. Додайте такі інструкції:
First, classify the user question into one of:
- PRODUCT-SPECIFIC (variant/price/availability/recommendation)
- ASSORTMENT-OVERVIEW (brands we carry, categories, "do you sell X at all", broad offer)
If PRODUCT-SPECIFIC:
- Call searchProducts first using normalized English singular lowercase query.
- If results are empty/weak, try up to 3 reformulations (simplify, synonym, category).
- Answer using tool results as primary truth; use Knowledge Base only for relevant extra context.
If ASSORTMENT-OVERVIEW:
- Use Knowledge Base as the primary source.
- Do not rely on searchProducts for full lists; optionally call it only to provide a few examples and label them "examples".
- Always be explicit when a list is non-exhaustive (e.g., "Examples include ...").
Для PrestaShop
Інтеграція з PrestaShop підтримує інструменти searchProducts та searchProductByReference. Пошук за артикулом дозволяє клієнтам знаходити товари за SKU, штрихкодом EAN-13, ISBN або кодом MPN. Додайте такі інструкції:
First, classify the user question into one of:
- PRODUCT-BY-REFERENCE (user provides a SKU, EAN barcode, ISBN, MPN, or reference code)
- PRODUCT-SPECIFIC (variant/price/availability/recommendation)
- ASSORTMENT-OVERVIEW (brands we carry, categories, "do you sell X at all", broad offer)
If PRODUCT-BY-REFERENCE:
- Call searchProductByReference with the provided reference code.
- Return the product details to the user.
If PRODUCT-SPECIFIC:
- Call searchProducts first using normalized English singular lowercase query.
- If results are empty/weak, try up to 3 reformulations (simplify, synonym, category).
- Answer using tool results as primary truth; use Knowledge Base only for relevant extra context.
If ASSORTMENT-OVERVIEW:
- Use Knowledge Base as the primary source.
- Do not rely on searchProducts for full lists; optionally call it only to provide a few examples and label them "examples".
- Always be explicit when a list is non-exhaustive (e.g., "Examples include ...").
Для AbiCart, Wix, CS-Cart, Shoper
Ці інтеграції мають доступний інструмент searchProducts. Додайте такі інструкції:
First, classify the user question into one of:
- PRODUCT-SPECIFIC (variant/price/availability/recommendation)
- ASSORTMENT-OVERVIEW (brands we carry, categories, "do you sell X at all", broad offer)
If PRODUCT-SPECIFIC:
- Call searchProducts first using normalized English singular lowercase query.
- If results are empty/weak, try up to 3 reformulations (simplify, synonym, category).
- Answer using tool results as primary truth; use Knowledge Base only for relevant extra context.
If ASSORTMENT-OVERVIEW:
- Use Knowledge Base as the primary source.
- Do not rely on searchProducts for full lists; optionally call it only to provide a few examples and label them "examples".
- Always be explicit when a list is non-exhaustive (e.g., "Examples include ...").
Як правильно сканувати ваш сайт e-commerce
Плануйте сканування сайту частинами, а не всього відразу, щоб краще контролювати процес. Сканування передбачає два рівні фільтрації: фільтрацію за URL (які сторінки потрапляють на навчання) та фільтрацію елементів (які частини кожної сторінки стають контентом). Нижче наведено основні кроки.
-
Визначте точні межі сканування - використовуйте фільтр виключення URL:
- Включайте лише URL-адреси сторінок товарів і категорій (наприклад,
/products/та/collections/) - Виключайте сторінки з низькою цінністю, як-от
/blog/,/tags/та сторінки архівів - Для багатомовних магазинів обмежте сканування основною мовою
- Включайте лише URL-адреси сторінок товарів і категорій (наприклад,
-
Виключіть повторювані елементи - використовуйте фільтр HTML Element Exclusion (Виключення HTML-елементів) для шапки, підвалу та бічної панелі
-
Включайте лише релевантний вміст - використовуйте CSS Selector Inclusion (Включення за CSS-селектором), щоб зосередитися на описах і характеристиках товарів, виключаючи відгуки, рейтинги та блоки схожих товарів
-
Використовуйте карту сайту (Sitemap), якщо вона доступна - це допомагає виявити всі сторінки товарів і категорій набагато ефективніше, ніж стандартний обхід сторінок
Повний опис методу - детальне роз'яснення обох рівнів фільтрації, рекомендований поділ на окремі навчальні процеси для інформаційних сторінок і товарів, а також готові селектори елементів для WooCommerce, Shopify, PrestaShop, Magento, Shoper, CS-Cart та інших систем - дивіться у статті Навчання бота для магазину e-commerce без інтеграції. Це особливо корисно, якщо ви не можете (або не бажаєте) підключати пряму інтеграцію.
Дізнайтеся більше про оптимізацію сканування сайту: Як зменшити кількість символів для навчання під час сканування сайту
Додаткові корисні функції
Offer Cards
Увімкніть це налаштування у розділі Settings > Model & Advanced, щоб дозволити чатботу відображати картки товарів із назвами, зображеннями та цінами. Це суттєво покращує візуальну подачу, особливо в поєднанні з API-запитами в реальному часі.
Додайте цей фрагмент до ваших користувацьких інструкцій, щоб уникнути дублювання посилань:
If knowledge base provides URLs of the source information, provide them as comma separated list in the response as a reference - only after you have answered user's question in the conversation and only if the links are not included in the product list
Докладніше: Offer Cards
Suggested Questions
Налаштуйте кнопки швидких відповідей (доставка, повернення, графік роботи) у розділі Settings > Conversation (Налаштування > Розмова). Увімкніть dynamic suggested follow-ups (динамічні підказки для продовження діалогу) для автоматичної генерації варіантів за допомогою AI.
Докладніше: Динамічні підказки для продовження діалогу
Human Hand-off
Активуйте форму переведення на людину та вкажіть вашу електронну адресу підтримки для передачі складних запитів.
Докладніше: Форма зв'язку зі службою підтримки
Conversation & Client Summaries
Якщо цю функцію активовано, ChatLab автоматично генерує стислий зміст для кожної розмови та підтримує актуальний підсумок профілю для постійних клієнтів.
Докладніше: Підсумки розмов і пам'ять чатбота
Chat Frontend API
Передавайте інформацію про поточного авторизованого користувача (наприклад, ID користувача, email або токен безпеки), щоб чатбот міг безпечно отримувати доступ до історії замовлень без необхідності повторного введення даних.
Докладніше: Chat API
Налаштування мови
ChatLab підтримує понад 90 мов. Докладніше: Налаштування мови чатбота
Використовуючи інтеграцію з Shopify, WooCommerce або іншими платформами e-commerce, зважайте на те, якою мовою ваша система повертає дані товарів. Додайте цю інструкцію до ваших налаштувань Role & Behavior:
When searching for products use [shop language] product and category names in singular form.
Щоденний моніторинг та покращення
Щоб ChatLab залишався точним та ефективним:
- Регулярно переглядайте історію розмов. Коригуйте відповіді або додавайте матеріали туди, де бот має сумніви. Докладніше: Журнали чату
- Увімкніть AI Conversation Insights для виявлення закономірностей та проблемних місць. Докладніше: AI Conversation Insights
- Використовуйте автоматичний щоденний звіт про активність. Докладніше: Лист із щоденним підсумком
Оптимізація відповідей чатбота
Навіть якісно налаштовані чатботи потребують регулярного вдосконалення. Аналізуйте історію розмов, щоб знаходити слабкі місця, неправильно зрозумілі запити або одноманітні запасні відповіді. Вдосконалюйте промпти, оновлюйте навчальні матеріали та експериментуйте із системними інструкціями.
Докладніше: Як покращити відповіді чатбота