GEO per e-commerce PrestaShop: cosa cita l'AI

La GEO per e-commerce è il caso in cui la ricerca generativa morde sul serio: quando una persona chiede all’AI cosa comprare e dove, la risposta contiene tre o quattro negozi, e gli altri in quel momento non esistono. Nessuna lista di dieci link da scorrere, nessun confronto fra schede aperte in altrettante finestre: una scelta già fatta, con una riga di motivazione accanto.

Che stia succedendo lo dicono anche le ricerche degli italiani, per quanto poche siano ancora. “Chatgpt shopping” vale circa 90 ricerche al mese sui volumi che estraggo, ed è l’unica chiave del filone AI con un volume vero nel nostro mercato: tutto il resto, dal farsi consigliare al farsi citare, sta sotto la soglia di rilevazione. Siamo all’inizio, non davanti a un fenomeno concluso. E chi vende online se ne accorge prima negli ordini che nelle classifiche.

Questo pezzo è la parte pratica: cosa si tocca davvero su uno shop PrestaShop e in che ordine. Non c’è un interruttore e non c’è un modulo che ti fa comparire. C’è del lavoro di catalogo che serve alle persone e che, per come sono fatti questi motori, finisce per servire anche a loro.

Quando a scegliere il prodotto è l’AI: ChatGPT Shopping e gli altri

ChatGPT Shopping è la parte di ChatGPT che risponde alle domande d’acquisto mostrando prodotti, prezzo e negozio dove comprarli. Per i negozi che entrano nel programma, OpenAI chiede un feed: nella documentazione commerce di OpenAI i campi obbligatori servono a mostrare prezzo e disponibilità corretti, mentre gli attributi consigliati - media ricchi, recensioni, segnali di performance - sono indicati come ciò che migliora rilevanza, ranking e fiducia dell’utente.

È un dettaglio che vale la pena rileggere due volte, perché è raro che una piattaforma dica quali segnali usa. Le recensioni non sono un contorno: stanno scritte nella documentazione tecnica insieme al prezzo e alla disponibilità. E il feed non è una fotografia annuale, si aggiorna di continuo, perché un prezzo vecchio dentro una risposta AI è peggio di un prezzo assente.

Dall’altra parte Google dice l’opposto di quanto si legge in giro sui presunti trucchi. Nella pagina ufficiale “AI features and your website” sta scritto che non ci sono requisiti aggiuntivi per comparire in AI Overviews o AI Mode e che non serve nessuno schema.org speciale da aggiungere. Per chi vende, la raccomandazione è insieme banale e impegnativa: condividere i dati di prodotto e tenerli coerenti con quello che si legge sulla pagina.

Due strade diverse, quindi: da una parte un feed commerciale a cui candidarsi, dall’altra il web letto com’è. In tutti e due i casi nessuno pubblica l’algoritmo con cui i prodotti vengono ordinati, e chi ti vende una posizione dentro una risposta ti sta vendendo una cosa che non controlla. Quello che controlli tu è il testo delle schede che tutte e due le superfici leggono: cosa Google ne indicizza davvero quando a scriverle è l’AI l’ho messo in fila in Descrizioni prodotto con l’AI.

Menzione o raccomandazione: la differenza l’ho misurata

Il meccanismo l’ho visto dal vivo su un e-commerce di arredamento vero: sedici domande d’acquisto, quelle che in inglese chiamano money prompt, poste a quattro motori con metodo e limiti dichiarati. Il test è pubblicato per intero nel pezzo su quando l’AI consiglia i tuoi concorrenti, e il risultato che serve qui è uno solo: essere nominati ed essere consigliati sono due cose diverse.

In una risposta quel negozio compariva soltanto come venditore terzo dentro il marketplace di qualcun altro. In un’altra veniva consigliato apertamente, motivato con il punteggio delle recensioni, il catalogo completo del marchio e le condizioni di spedizione. Stesso negozio, stessa merce, stesso giorno.

Sulla stessa proprietà le pagine erano comparse 27,2K volte dentro le risposte generative di Google in tre mesi, e alla domanda su dove comprare quel tipo di prodotto Google ne consigliava altri cinque. Comparire e venire scelti sono due misure separate, e i report ne contano solo una. Per un e-commerce la differenza vale il fatturato: la menzione non porta ordini, la raccomandazione sì.

Sul catalogo la domanda non è se l’AI ti legge. È se, dopo averti letto, ha trovato una frase tua da mettere dentro la risposta.

Sulle domande d’acquisto la scheda prodotto è l’unica pagina che può rispondere

Le domande d’acquisto vere sono specifiche in un modo che il marketing non è abituato a gestire: entra nel vano da 60 cm, è compatibile con il modello dell’anno scorso, quanto pesa, cosa c’è nella confezione, in quanti giorni arriva, si può montare a parete. Un motore che deve rispondere cerca esattamente quelle frasi, e su gran parte dei cataloghi italiani non ci sono.

Al loro posto c’è la descrizione del fornitore, copiata identica su trenta negozi, più una tabella di attributi nata per far funzionare i filtri. Da lì non si ricava niente di citabile: se trenta schede dicono la stessa cosa con le stesse parole, il motore sceglie in base a tutto il resto, cioè alla reputazione e alle fonti terze, e tu non hai giocato la partita.

Due piani da non confondere, perché li vedo mescolare spesso. Qui si parla di quello che il motore legge quando deve consigliare un acquisto. La visibilità dentro le risposte AI di Google segue un’altra strada, e lì le pagine che compaiono di solito non sono le schede ma quelle che spiegano e confrontano: cosa misura davvero quel report l’ho scritto nel pezzo su cosa vede Search Console su AI e social. Prima della citabilità, comunque, viene una domanda più prosaica: quante di quelle schede stanno davvero nell’indice.

Quando lavoro su una scheda prodotto per questo scopo metto dentro cose noiose: misure reali e non arrotondate, materiali, compatibilità dichiarate per nome e modello, contenuto esatto della confezione, tempi di consegna e condizioni di reso, una riga che dica per chi quel prodotto va bene e per chi no. Se cerchi un esempio di scheda prodotto pensata per la ricerca generativa, è questo: le informazioni che un cliente ti chiederebbe al telefono, scritte dove chiunque le può leggere.

Non serve farlo su tutto il catalogo, e infatti non lo faccio mai. Si parte dai prodotti che portano il fatturato e da quelli su cui il customer care riceve sempre le stesse domande: sono già la lista, scritta dai clienti.

Feed prodotti e dati coerenti: Merchant, marketplace, comparatori

Un prodotto vive in più posti contemporaneamente: la scheda sullo shop, il feed di Google Merchant Center, i marketplace, i comparatori, il catalogo del produttore. Quando i numeri non coincidono - prezzo, disponibilità, nome del modello, codice - chi li legge non sceglie la versione migliore: sfuma, oppure passa oltre. La documentazione e-commerce di Google chiede esattamente questo, dati di prodotto condivisi e allineati con quello che sta scritto sulla pagina.

Su PrestaShop il punto debole è quasi sempre il feed, non la scheda. Combinazioni che sdoppiano i prodotti, attributi obbligatori mancanti, export che si tronca a metà senza avvisare nessuno: ho visto un catalogo pubblicare 3 prodotti su 6.750 in Google Merchant e accorgersene mesi dopo. Un feed rotto non è un problema del solo Shopping: è la versione dei tuoi dati che gira fuori dal tuo sito, e che qualcun altro userà per descriverti.

Recensioni e domande dei clienti: il contenuto che non scrivi tu

Nel test sul campo la pagina di recensioni di terzi era la fonte numero uno consultata da un motore, prima di qualsiasi negozio, in entrambi i giri. Ed era la motivazione esplicita con cui un altro motore ordinava i negozi consigliati. È la leva meno controllabile e con la resa più alta: non si compra, si coltiva, chiedendo la recensione nel momento giusto e rispondendo sempre, anche a quelle brutte.

C’è poi un approccio che consiglio e che sto per mettere alla prova io stesso: un box di domande e risposte sulla scheda prodotto. Il cliente chiede, risponde un operatore, oppure una bozza generata dall’AI che passa sempre da revisione umana prima di andare online. Non ce l’ho ancora installato da nessuna parte, quindi lo racconto per quello che è, un’idea con tre ritorni plausibili e non un caso misurato.

I tre ritorni. Il primo è la conversione: la domanda che blocca l’acquisto si scioglie sulla pagina invece che in una mail a cui rispondi il giorno dopo. Il secondo è il contenuto: sono parole di clienti veri su un prodotto vero, quindi coprono una long-tail che nessuno saprebbe inventare a tavolino e reggono dove un testo generato in serie non verrebbe scelto. Il terzo è operativo: le domande ricorrenti dicono cosa manca alla scheda - una misura non dichiarata, una compatibilità non scritta, una foto assente - e diventano task di catalogo.

La revisione umana non è un vezzo etico, è la condizione perché la cosa funzioni. Un box riempito di risposte automatiche non revisionate produce esattamente il materiale che rende un catalogo indistinguibile dagli altri, cioè il problema da cui siamo partiti.

Pagine categoria che si lasciano leggere

Le domande senza marca - cerco sedie da cucina resistenti, dove le ordino - non atterrano su una scheda: atterrano su una categoria. Su PrestaShop la pagina categoria di solito ha due righe di testo scritte per Google nel 2018, oppure non ha niente. Vale la pena trattarla per quello che è, cioè una pagina di scelta: quali criteri contano davvero, in cosa differiscono le famiglie di prodotto, per quale uso conviene l’una o l’altra.

Poi c’è la parte tecnica, che su PrestaShop è il collo di bottiglia più frequente: filtri e paginazione che generano indirizzi infiniti, contenuto che esiste solo dopo il JavaScript, categorie lente da caricare. Un crawler ha la pazienza corta e se il contenuto non sta nell’HTML servito, per lui non esiste. È la stessa igiene tecnica della SEO classica, con una tolleranza più bassa e conseguenze più immediate. E c’è il gradino ancora prima, l’accesso: quali bot AI possono leggere lo shop lo governi col robots.txt solo in parte, e ho messo la mappa di chi si ferma e chi no nel pezzo su cosa blocca davvero il robots.txt.

Le fonti che parlano di te fuori dallo shop

Anche facendo tutto bene sul sito, la fetta più grossa non è tua. Nello studio AirOps su 21.311 menzioni di brand l’85% delle citazioni arriva da domini terzi e solo il 13,2% dal dominio del brand; e circa il 90% di quel blocco esterno è fatto di classifiche, comparazioni e recensioni. Per un negozio significa schede sui comparatori, presenza nelle guide di categoria, marketplace curati, scheda Google Business, recensioni presidiate.

Le quattro leve per lavorarci sopra le ho messe in fila nel pezzo su dove nascono le citazioni AI. Qui aggiungo solo l’avvertenza sul metro di giudizio, perché è quella che fa abbandonare il lavoro dopo un mese: il traffico che questi motori rimandano ai siti resta sotto il 2%. Questa partita si misura in presenza e menzioni, non in visite.

Da dove parto su uno shop PrestaShop

L’ordine su un progetto di GEO per e-commerce è sempre lo stesso, e la prima voce non è un intervento: è una misura, perché senza quella si finisce a riscrivere schede a caso.

1. Misuro prima. Otto domande d’acquisto vere, quattro motori, chat temporanea. Serve a sapere se il problema è che non ti trovano o che non ti scelgono: sono due lavori diversi.
2. Sistemo venti schede, non duemila. I prodotti che fanno il fatturato, con dati veri e le risposte alle domande che il customer care riceve già.
3. Allineo il feed e tolgo le incoerenze fra shop, Merchant Center, marketplace e comparatori.
4. Apro il canale delle persone: recensioni chieste bene, domande dei clienti pubblicate con revisione umana.
5. Rimisuro con gli stessi prompt a distanza, e confronto i ruoli: citato, consigliato, assente.

Se il tuo shop è in PrestaShop, la parte tecnica di questo lavoro - feed, categorie, velocità, HTML servito davvero - è la stessa su cui intervengo con l’assistenza PrestaShop; la parte di misurazione e di contenuto citabile è quella che chiamo consulenza GEO. Raccontami com’è fatto il tuo catalogo e ti dico da dove partirei, senza promettere posizioni che nessuno controlla: scrivimi dalla pagina contatti o da uno dei canali qui sotto.