Generator opisów produktów AI: jak przygotować setki opisów do sklepu, Merchant Center i Allegro, sprawdzić fakty i nie złamać zasad Google

Co generator opisów zrobi dobrze, a czego nie wie o Twoim produkcie

Takie narzędzie to model językowy z gotowym poleceniem. Pisze płynnie po polsku, ale o Twoim produkcie wie tylko tyle, ile mu podasz. Resztę zgaduje.

Google tłumaczy to wprost w wytycznych o treściach z AI, zaktualizowanych 1 października 2026 r.: modele generatywne nie wyszukują faktów, tylko przewidują prawdopodobny ciąg słów na podstawie danych, na których je wytrenowano. Dlatego mogą pisać nieprawdę, a takie zmyślenia nazywa się halucynacjami. W opisie produktu halucynacja wygląda niewinnie: „wodoodporna”, „z certyfikatem”, „odpowiednia dla alergików”. Wystarczy, że model widział podobne zdania przy podobnych produktach.

Shopify ostrzega o tym samym w pomocy do Shopify Magic: wygenerowany opis może zawierać korzyści, których nie podałeś, i fakty wzięte z treści o podobnych produktach, a za prawdziwość tego, co publikujesz, odpowiadasz Ty. Dlatego w tym przewodniku generator to jeden z czterech kroków: dane produktu, szkic AI, sprawdzenie faktów przez człowieka i publikacja.

Piszę dla właściciela sklepu albo osoby od katalogu, która ma dziesiątki lub setki produktów bez dobrych opisów i chce je uzupełnić bez kar w Google, zmyślonych cech i odrzuceń w Merchant Center. Ogólny proces pisania z AI opisuję w przewodniku AI do tworzenia treści.

Które części opisu produktu może napisać AI, a które muszą przyjść z danych.

Tabela jest szersza niż ekran: przesuń ją palcem w bok.

Generatory opisów: ChatGPT, Shopify Magic, Opisy AI czy własny przepływ

Narzędzia różnią się głównie tym, skąd biorą dane produktu i ile kopiowania zostaje po Twojej stronie. O jakości tekstu decydują przede wszystkim dane, które dostaną.

ChatGPT, Claude albo Gemini w przeglądarce wystarczą do testu na 10–⁠20 produktach: wklejasz dane, dostajesz szkic, kopiujesz go do panelu sklepu. Przy setkach produktów samo kopiowanie zjada godziny. Darmowe generatory online, które widać w polskich wynikach Google, działają podobnie: wpisujesz nazwę i kilka cech, a resztę robisz ręcznie.

Shopify Magic generuje opis w panelu, w polu opisu produktu. Pomoc Shopify każe podać co najmniej nazwę i dwie cechy albo słowa kluczowe, a język wyniku zależy od języka polecenia: polski opis dostaniesz, gdy polecenie napiszesz po polsku. Generowanie tekstu działa na komputerze, nie w aplikacji na telefon. Według strony Shopify asystent Sidekick jest w cenie planu, a funkcje i limity użycia zależą od planu. O samym Shopify piszę w przewodniku sklep Shopify w Polsce.

Opisy AI to moduł firmy Apilo, dostępny także jako aplikacja w Shoperze. Pisze opisy na potrzeby sklepu, Allegro, Amazona i eBaya na trzy sposoby: z nazwy i listy atrybutów, na podstawie istniejącego opisu albo z parametrów, które wpiszesz. Poradnik Shoper Learn, zaktualizowany 7 lipca 2026 r., podaje 3,50 zł netto za opis standardowy do 1000 znaków i 5 zł netto za rozszerzony do 2500 znaków. Strona aplikacji pokazywała też cenę obniżoną czasowo do 1,75 zł i 2,50 zł, bez informacji, czy to kwoty netto. Instalacja jest bezpłatna.

Własny przepływ, na przykład w n8n z modelem AI podłączonym przez API (czyli wywoływanym prosto z programu, bez okna czatu), ma sens, gdy produktów są setki, dane leżą w arkuszu albo w pliku od hurtowni, a każdy szkic ma przejść automatyczną kontrolę przed człowiekiem. Koszt modelu policz na próbie 20 produktów, bo zależy od długości tekstów i cennika dostawcy. Czym jest n8n, wyjaśniam w przewodniku n8n: co to jest.

Cenniki i przepisy się zmieniają. Linki do źródeł są na dole strony.

Generatory opisów produktów: skąd biorą dane i co zostaje po Twojej stronie. Ceny według stron Shopify i Shoper.

Tabela jest szersza niż ekran: przesuń ją palcem w bok.

Najpierw dane produktu, potem polecenie

Częsty błąd to polecenie „napisz opis produktu X” bez danych. Model nie zna Twojego towaru, więc pisze opis przeciętnego produktu z tej kategorii.

Zanim cokolwiek wygenerujesz, zbierz dane w jednym arkuszu: jeden wiersz to jeden produkt albo wariant, jedna kolumna to jedna cecha. Źródła to karta produktu od producenta, etykieta, instrukcja, dokumenty od dostawcy i Twój własny pomiar. Kolumnę „certyfikaty” wypełniasz tylko wtedy, gdy masz dokument, a nie wtedy, gdy hurtownia pisze o certyfikacie w katalogu bez numeru.

Do danych technicznych dołóż to, czego nie ma w katalogu producenta, a co odróżni Twoją kartę od stu innych: pytania, które klienci zadają przed zakupem, powody zwrotów („za mały”, „inny kolor niż na zdjęciu”), dla kogo produkt się nie nada. Z Search Console, czyli bezpłatnego panelu Google z danymi o wyświetleniach Twojej strony, weź zapytania, na które karta już się pokazuje. To słowa kupujących, a nie lista słów kluczowych do upchnięcia.

Brak danych też jest informacją. Jeśli w arkuszu nie ma wagi, model zostawia znacznik braku, a Ty po pierwszej partii widzisz, czego brakuje w całym katalogu.

1. Wyeksportuj produktyZ panelu sklepu albo z pliku od hurtowni pobierz identyfikator, nazwę, kategorię, warianty i obecne opisy.
2. Dopisz twarde daneWymiary, waga, materiał albo skład, zastosowanie, pielęgnacja, gwarancja. Każda wartość z dokumentu, który da się pokazać.
3. Dodaj wiedzę sprzedawcyNajczęstsze pytania klientów, powody zwrotów, dla kogo produkt nie jest. Tego nie ma w opisach konkurencji.
4. Wpisz, czego nie wolno obiecaćKolumna „zakazane”, na przykład „nie pisz o certyfikatach”. Model dostaje ją razem z danymi produktu.
5. Wybierz 20 produktów na próbęZ różnych kategorii, w tym dwa albo trzy z najuboższymi danymi. Na nich sprawdzisz polecenie, zanim puścisz cały katalog.

{
  "id": "LMP-014",
  "nazwa": "Lampa biurkowa LED z regulacją jasności",
  "kategoria": "Lampy biurkowe",
  "wysokosc_cm": 42,
  "dlugosc_ramienia_cm": 38,
  "moc_w": 8,
  "strumien_swiatla_lm": 600,
  "barwa_swiatla_k": "2700–6500, pięć ustawień",
  "zasilanie": "zasilacz sieciowy w zestawie, port USB-C do ładowania telefonu",
  "material": "aluminium, podstawa obciążona stalą",
  "gwarancja_miesiace": 24,
  "certyfikaty": [],
  "pytania_klientow": ["Czy da się ją przykręcić do blatu? Nie, stoi na podstawie."],
  "powody_zwrotow": ["za krótkie ramię przy biurku głębszym niż 80 cm"],
  "dla_kogo_nie": "biurko narożne albo bardzo głębokie",
  "zakazane": ["nie pisz o certyfikatach", "nie pisz, że chroni wzrok"],
  "frazy_z_search_console": ["lampka biurkowa led ściemniana", "lampa na biurko do pracy"]
}

Szablon polecenia: AI pisze tylko z podanych pól

Polecenie, czyli instrukcja dla modelu, ma przede wszystkim zamknąć model w granicach danych. Styl i długość są na drugim miejscu.

Poniżej części polecenia, od których zaczynam. Działają w ChatGPT, Claude i Gemini, a w przepływie przez API polecenie idzie jako instrukcja, a dane produktu w osobnym polu. Piszę je po polsku, bo pomoc Shopify wprost mówi, że język wyniku zależy od języka polecenia.

• Rola i czytelnik„Piszesz opis produktu do sklepu internetowego dla [kto kupuje]. Czytelnik porównuje kilka sklepów i szuka konkretów, nie zachwytów.”
• Granica prawdy„Pisz wyłącznie na podstawie pól w danych. Nie dodawaj cech, liczb, certyfikatów, norm, nagród ani działania na zdrowie, których tam nie ma. Jeśli czegoś brakuje, wpisz [BRAK DANYCH: nazwa pola].”
• Zakazy z danych i z zasad kanałów„Przestrzegaj pola zakazane. Nie porównuj z innymi produktami, nie podawaj ceny, terminu dostawy ani nazwy sklepu, nie pisz wielkimi literami dla wyróżnienia.” To wymogi atrybutu opisu w Merchant Center, więc ten sam tekst nada się też do Google.
• Układ i długość„Najpierw 2–⁠3 zdania z najważniejszymi informacjami, razem do 500 znaków. Potem lista cech z wartościami. Na końcu akapit o zastosowaniu i o tym, dla kogo produkt się nie nada.” Merchant Center radzi zmieścić to, co najważniejsze, w pierwszych 160–⁠500 znakach.
• Lista twierdzeń do sprawdzenia„Na końcu wypisz każde zdanie z liczbą albo obietnicą i nazwę pola, z którego pochodzi.” Człowiek sprawdza wtedy zdania bez źródła, zamiast czytać wszystko od zera.
• Wzór tonuDwa, trzy Twoje najlepsze opisy jako przykład stylu, z dopiskiem, że faktów z przykładów nie wolno przenosić do nowego opisu.

{
  "opis_poczatek": "Lampa biurkowa LED o mocy 8 W i strumieniu 600 lm, z pięcioma ustawieniami barwy od ciepłej 2700 K do chłodnej 6500 K. Ramię ma 38 cm, a port USB-C pozwala ładować telefon.",
  "cechy": ["Wysokość: 42 cm", "Materiał: aluminium, podstawa obciążona stalą", "Gwarancja: 24 miesiące"],
  "zastosowanie": "Do pracy przy standardowym biurku. Przy biurku głębszym niż 80 cm ramię może być za krótkie.",
  "braki": ["waga"],
  "twierdzenia": [
    { "zdanie": "strumień 600 lm", "pole": "strumien_swiatla_lm" },
    { "zdanie": "ramię 38 cm", "pole": "dlugosc_ramienia_cm" },
    { "zdanie": "światło nie męczy oczu", "pole": null }
  ]
}

Sprawdzanie faktów i kontrola wyrywkowa

Google uznaje ręczne sprawdzenie faktów w treściach z AI przed publikacją za konieczne. Przy kilkuset produktach da się to zrobić, jeśli automat odsiewa oczywiste błędy, a człowiek czyta to, co ważne.

Pierwsza warstwa jest automatyczna i nie potrzebuje AI. Skrypt porównuje każdą liczbę w opisie z liczbami w danych produktu: jeśli opis mówi „120 cm”, a w arkuszu jest 110 cm, szkic wraca. Druga reguła szuka słów podwyższonego ryzyka, takich jak certyfikat, atest, hipoalergiczny, antybakteryjny, ekologiczny, wodoodporny, leczy, najlepszy. Takie słowo w opisie produktu, który nie ma go w danych, zatrzymuje szkic do człowieka.

Druga warstwa to człowiek. W pierwszej partii, na przykład 20–⁠30 produktów, czytam każdy opis w całości i zapisuję każdy błąd w jednej z czterech grup: zmyślona cecha, zła liczba, obietnica bez pokrycia, zły ton. Poprawiam polecenie i dane, a nie tylko tekst, i generuję partię od nowa.

Gdy dwie kolejne partie przejdą bez błędów faktów, przechodzę na kontrolę wyrywkową. Człowiek czyta wtedy wszystkie opisy, w których lista twierdzeń ma zdanie bez źródła, wszystkie z kategorii podwyższonego ryzyka (kosmetyki, suplementy, produkty dla dzieci, elektryka) i losowo co piąty z pozostałych. Jeden błąd faktu w tej próbce oznacza powrót do pełnego sprawdzania tej partii. To moja zasada robocza, nie norma: dopasuj ją do tego, ile kosztuje Cię jeden zwrot albo reklamacja.

Sprawdzasz też to, czego klient zwykle nie czyta, a Google pokazuje w wynikach: tytuł strony, opis meta, dane strukturalne i tekst alternatywny zdjęć. Wytyczne Google wymieniają je z nazwy.

Co Google naprawdę mówi o opisach z AI

Google nie zakazuje treści z AI. Zakazuje masowego tworzenia stron bez wartości dla użytkownika, bez względu na to, czy pisze je człowiek, czy model.

Mit: „Google karze sklepy za opisy pisane przez AI”. Wytyczne Google Search o treściach generatywnych mówią co innego: AI bywa przydatna przy zbieraniu informacji i porządkowaniu oryginalnych treści, a problemem jest generowanie wielu stron bez wartości dla użytkowników, bo to może naruszać zasadę dotyczącą nadużyć związanych z treściami na dużą skalę (scaled content abuse). Ocenia się wartość strony, nie narzędzie, którym powstała.

Zasady dotyczące spamu, zaktualizowane 28 sierpnia 2026 r., opisują to nadużycie jako tworzenie wielu stron głównie po to, żeby manipulować pozycją w wynikach, a nie pomagać użytkownikom, niezależnie od sposobu ich powstania. Z listy przykładów sklepu dotyczą trzy: generowanie wielu stron narzędziami AI bez wartości dla użytkowników, masowe przerabianie cudzych treści, na przykład przez podmianę synonimów albo tłumaczenie, oraz sklejanie treści z różnych stron bez wartości dodanej.

Mit: „Za powieloną treść Google daje karę”. Przewodnik Google dla początkujących mówi, że ten sam tekst pod kilkoma adresami w Twojej witrynie nie narusza zasad dotyczących spamu i nie spowoduje ręcznej kary. Od razu dodaje jednak, że kopiowanie treści z innych stron to inna sprawa. Opis producenta to właśnie tekst z cudzej strony. Zasady spamu opisują scraping, czyli przejmowanie cudzych treści po to, żeby manipulować wynikami, i jako przykład podają publikowanie tekstów z innych witryn bez dodania niczego własnego. Nawet jeśli Twoja karta tej granicy nie przekracza, z samym opisem producenta nie daje Google powodu, żeby pokazać ją zamiast kart innych sklepów z tym samym tekstem. Przepuszczenie go przez AI, żeby „zmienić słowa”, nie pomaga: lekka przeróbka cudzego tekstu z podmianą synonimów to kolejny przykład z tej samej listy.

Wartość robią rzeczy, których nie ma w tekście producenta: odpowiedzi na pytania klientów, informacja, dla kogo produkt się nie nada, Twoje zdjęcia. Generator je uporządkuje, ale ich nie wymyśli. Jak opisy łączą się z kategoriami, danymi strukturalnymi i Merchant Center, opisuję w przewodniku pozycjonowanie sklepu internetowego.

Praktyki z opisami produktów w świetle zasad Google Search.

Tabela jest szersza niż ekran: przesuń ją palcem w bok.

Merchant Center i Allegro: gdzie trafia opis i jak go oznaczyć

Na stronie sklepu Google nie wymaga oznaczania opisów z AI, radzi tylko rozważyć informację o tym, jak powstały. W Merchant Center, czyli panelu, z którego produkty trafiają do bezpłatnych wyników i reklam Google, oznaczenie jest obowiązkowe.

Zasady Merchant Center o treściach generowanych przez AI mówią tak: tytuł napisany przez AI podajesz w atrybucie structured_title, a opis w atrybucie structured_description. Każdy z nich ma dwa podatrybuty: digital_source_type z wartością trained_algorithmic_media, która oznacza tekst z generatywnej AI, i content z samym tekstem. Limity są takie jak dla zwykłych pól: do 150 znaków w tytule i do 5000 znaków w opisie.

Pułapka: jeśli w danych produktu zostanie też stary atrybut description, Google użyje tylko jego i pominie nowy opis z AI. To samo dotyczy pary title i structured_title. W pliku tekstowym wartość zapisujesz jako trained_algorithmic_media:"treść opisu". Gdy w treści jest dwukropek, całą treść bierzesz w cudzysłów, a cudzysłów w treści podwajasz; źle zapisana wartość kończy się odrzuceniem produktu z błędem o zbyt wielu podatrybutach.

Jeśli produkty trafiają do Merchant Center automatycznie z aplikacji sklepu, sprawdź, czy umie ona wysłać structured_description. Gdy nie umie, pomaga dodatkowe źródło danych: arkusz z kolumną id i nowym atrybutem, który Merchant Center łączy z produktami po identyfikatorze. Według pomocy Google zakładka dodatkowych źródeł pojawia się po włączeniu dodatku Advanced data source management, a takie źródło nie dodaje ani nie usuwa produktów. Sprawdź przy tym, czy główne źródło nadal nie wysyła starego atrybutu description, bo wtedy Google zignoruje opis z arkusza, jak w pułapce opisanej wyżej.

Sam tekst opisu w Merchant Center ma własne zasady: opisuje tylko produkt, bez historii firmy, linków, porównań z innymi produktami, ceny, terminu dostawy i nazwy sklepu, nie używa wielkich liter dla wyróżnienia i zgadza się z tytułem i stroną produktu. Obraz wygenerowany przez AI musi mieć w metadanych znacznik IPTC DigitalSourceType z wartością TrainedAlgorithmicMedia, a Google prosi, żeby tych metadanych nie usuwać, więc sprawdź, czy wtyczka do kompresji zdjęć ich nie kasuje. Warianty, których nie sfotografowałeś, pokażesz też bez AI, na wizualizacjach 3D z wymiarów.

Na Allegro według dokumentacji API oferta powiązana z produktem z katalogu dostaje opis tego produktu, jeśli nie przekażesz własnego. Własny opis ma więc sens tam, gdzie wnosi coś ponad katalog. Informacje o bezpieczeństwie produktu idą do osobnego pola (tekst bez znaczników HTML, do 5000 znaków), a nie do opisu, więc nie każ modelowi dopisywać ostrzeżeń do tekstu sprzedażowego.

Tytuł i opis w danych produktu Merchant Center według specyfikacji Google.

Tabela jest szersza niż ekran: przesuń ją palcem w bok.

Za zmyśloną cechę odpowiada sklep, nie generator

Opis produktu to informacja handlowa. Jeśli wprowadza konsumenta w błąd, nie ma znaczenia, że napisała go AI.

Ustawa o przeciwdziałaniu nieuczciwym praktykom rynkowym (tekst jednolity Dz.U. 2023 poz. 845) wymienia jako przykłady działania wprowadzającego w błąd rozpowszechnianie nieprawdziwych informacji oraz prawdziwych informacji podanych tak, że mogą wprowadzać w błąd (art. 5 ust. 2). Liczy się to, czy taka informacja może skłonić przeciętnego konsumenta do decyzji o zakupie, której inaczej by nie podjął (art. 5 ust. 1). Może ona dotyczyć cech produktu: pochodzenia, ilości, jakości, sposobu wykonania, składników, przydatności, spodziewanych wyników użycia, testów, zezwoleń i nagród (art. 5 ust. 3 pkt 2). To niemal ta sama lista, z której generator najchętniej dopisuje.

Niektóre praktyki są nieuczciwe w każdych okolicznościach (art. 7): posługiwanie się certyfikatem albo znakiem jakości bez uprawnienia (pkt 2), nieprawdziwe twierdzenie, że produkt leczy choroby (pkt 17), i zamieszczanie nieprawdziwych opinii konsumentów (pkt 26). Dotyczy to także „opinii” napisanych przez AI.

Konsument może żądać między innymi zaniechania praktyki, usunięcia jej skutków, obniżenia ceny i naprawienia szkody, w tym unieważnienia umowy (art. 12). Ciężar dowodu, że praktyka nie wprowadzała w błąd, spoczywa na przedsiębiorcy (art. 13), więc arkusz z danymi i źródłem każdej cechy to także Twoja dokumentacja. Gdy praktyka narusza zbiorowe interesy konsumentów, Prezes UOKiK może nałożyć karę do 10% obrotu z poprzedniego roku (art. 24 ust. 2 pkt 3 i art. 106 ust. 1 pkt 4 ustawy o ochronie konkurencji i konsumentów, tekst jednolity Dz.U. 2025 poz. 1714).

Dwie sprawy często się z tym mylą. AI Act zwykle nie każe oznaczać opisów produktów w sklepie: obowiązek ujawnienia tekstu z AI z art. 50 ust. 4 dotyczy tekstów publikowanych po to, żeby informować społeczeństwo o sprawach interesu publicznego, i nie obejmuje tekstów sprawdzonych przez człowieka, za które ktoś odpowiada redakcyjnie. Wytyczne Komisji Europejskiej z 20 lipca 2026 r. podają opisy produktów jako przykład tekstu, którego ten obowiązek nie dotyczy, o ile opis nie zawiera twierdzeń na przykład o zdrowiu, bezpieczeństwie konsumentów albo zrównoważonym rozwoju. Szczegóły są w przewodniku oznaczanie treści AI. Druga sprawa to prawa autorskie: opis w całości z AI najpewniej nie jest utworem, bo ustawa chroni przejaw działalności twórczej o indywidualnym charakterze (art. 1 ust. 1), więc chronione jest tylko to, co dopiszesz sam; więcej w przewodniku prawa autorskie do treści AI.

To nie jest porada prawna. Przy kosmetykach, suplementach, żywności i wyrobach medycznych obowiązują dodatkowo osobne przepisy o tym, co wolno obiecać, więc tam opis zawsze czyta osoba, która je zna.

Ile to kosztuje: copywriter, generator i czas na sprawdzanie

Sam szkic z AI kosztuje kilka złotych albo jest w cenie planu. Najwięcej kosztuje Twoja praca: zebranie danych i sprawdzenie tekstu. Niżej liczę to na przykładzie 300 produktów.

Punkt odniesienia z rynku: Pixel Studio w cenniku zaktualizowanym 10 września 2026 r. wycenia napisanie opisu produktu na 50–⁠200 zł netto za sztukę. Przy 300 produktach to 15 000–⁠60 000 zł. Moduł Opisy AI kosztuje według Shoper Learn 3,50 zł netto za opis do 1000 znaków i 5 zł netto za opis do 2500 znaków, czyli przy 300 produktach 1050–⁠1500 zł netto, a Shopify Magic jest w cenie planu Shopify.

Żadna z tych kwot nie obejmuje Twojej pracy: zebrania danych i sprawdzenia tekstu. Przykład do przeliczenia: jeśli uzupełnienie danych zajmie 5 minut na produkt, a sprawdzenie opisu 4 minuty, 300 produktów to 45 godzin pracy, czyli więcej niż tydzień pełnego etatu. Copywriter też potrzebuje tych danych; różnica jest w tym, kto pisze szkic.

Dlatego nie zaczynam od całego katalogu. Najpierw idą produkty, które mają wyświetlenia w Search Console albo sprzedają się najlepiej, i te, które klienci najczęściej zwracają jako niezgodne z opisem. Produkty bez ruchu mogą poczekać albo zostać przy krótkim opisie z samych danych.

Trzy sposoby na 300 opisów produktów. Kwoty według stron Pixel Studio i Shoper; czas liczony na przykładzie z akapitu wyżej.

Tabela jest szersza niż ekran: przesuń ją palcem w bok.

Jak zmierzyć, czy nowe opisy coś dały

Wymiana opisów to eksperyment. Bez grupy porównawczej nie odróżnisz efektu opisów od sezonu, promocji i zmian w Google.

W Search Console filtrujesz raport skuteczności po stronie i porównujesz dwa zakresy dat. Dane pogrupowane według stron są liczone osobno dla każdego adresu, więc wynik dla całej grupy produktów zsumujesz w arkuszu. W Merchant Center sprawdź też, czy po zmianie nie pojawiły się ostrzeżenia o atrybutach opisu i tytułu.

Sama wymiana opisów nie musi dać więcej ruchu. Opis to jeden z wielu elementów karty produktu, a karcie, której Google w ogóle nie wyświetla, sam opis ruchu nie zrobi.

1. Zapisz stan wyjściowyDla wybranych kart pobierz z raportu skuteczności w Search Console wyświetlenia, kliknięcia, CTR i średnią pozycję z ostatnich 4–⁠8 tygodni, a ze sklepu konwersję karty i zwroty z powodu niezgodności z opisem.
2. Podziel produkty na dwie grupyNowe opisy dostaje połowa produktów o podobnym ruchu i z tych samych kategorii. Druga połowa zostaje bez zmian jako grupa porównawcza.
3. Nie ruszaj niczego innegoW tym czasie nie zmieniaj w obu grupach cen, zdjęć ani tytułów, bo wtedy nie będzie wiadomo, co zadziałało.
4. Odczekaj kilka tygodniPrzewodnik Google mówi, że część zmian działa po kilku godzinach, inne po kilku miesiącach, i radzi odczekać kilka tygodni przed oceną.
5. Porównaj zmianę w obu grupachLiczy się różnica między grupami, nie sam wzrost. Jeśli obie urosły tak samo, to był sezon, a nie opisy.
6. Zdecyduj, co dalejGdy grupa z nowymi opisami wypada lepiej, rozszerzasz proces. Gdy nie, sprawdzasz, czy opisy wnoszą coś ponad tekst producenta.

Kiedy generator opisów nie ma sensu i czego nie robić

AI do opisów oszczędza czas tylko wtedy, gdy masz dane i kogoś, kto sprawdza teksty. Bez tego tylko szybciej produkujesz błędy.

• Masz kilkanaście produktówNapisz opisy sam albo z AI w przeglądarce, jeden po drugim. Arkusz, przepływ i kontrola wyrywkowa mają sens od kilkudziesięciu, a raczej od kilkuset produktów.
• Nie masz danych produktuNajpierw zdobądź specyfikację od dostawcy. Opis z samej nazwy to opis przeciętnego produktu z kategorii, z cechami, których Twój może nie mieć.
• Produkt podlega osobnym przepisomSuplementy, kosmetyki, żywność, wyroby medyczne, zabawki: tu każde zdanie o działaniu i bezpieczeństwie czyta osoba, która zna przepisy dla tej kategorii, a nie losowa próbka.
• Chcesz przerobić opisy konkurencjiPrzepisywanie cudzych tekstów przez AI to przykład nadużycia z zasad spamu Google, a sam tekst konkurenta może być chroniony prawem autorskim.
• Chcesz wygenerować opinie albo recenzjeZamieszczanie nieprawdziwych opinii konsumentów jest nieuczciwą praktyką w każdych okolicznościach (art. 7 pkt 26 ustawy o przeciwdziałaniu nieuczciwym praktykom rynkowym). Tego nie robię.
• Chcesz publikować bez czytaniaZa opis odpowiada sklep. Bez zatwierdzenia przez człowieka automat może zmieniać cenę i stan magazynu, ale nie tekst sprzedażowy.

Jak mogę pomóc

Buduję przepływy, w których AI pisze szkice opisów z Twoich danych, automat odsiewa niezgodne liczby i słowa ryzyka, a Ty albo Twój pracownik zatwierdzacie każdy tekst przed publikacją.

Zakres zwykle obejmuje arkusz danych produktu z kolumnami i zasadami, polecenie dopasowane do Twojej branży, test na 20 produktach, kontrolę liczb i słów ryzyka, zapis zatwierdzonych opisów w sklepie oraz plik albo dodatkowe źródło danych do Merchant Center z atrybutem structured_description. Pracuję zdalnie, w n8n albo we własnym kodzie, w ramach automatyzacji AI dla firm. Inne procesy w sklepie, od zamówień po faktury, opisuję w przewodniku automatyzacja sklepu internetowego.

Wdrożenie automatyzacji procesu kosztuje u mnie 3000–⁠18 000 zł netto, a utrzymanie 400–⁠2000 zł netto miesięcznie; koszt modeli AI i licencji narzędzi płacisz osobno, bezpośrednio dostawcom. Jeśli najpierw chcesz wiedzieć, które karty i kategorie mają szansę w Google, audyt SEO kosztuje 1500–⁠3500 zł netto w ramach usługi pozycjonowanie stron. Szczegóły w cenniku.

Czego nie robię: nie piszę opisów hurtem bez Twoich danych i nie generuję opinii klientów. Na rozmowę wystarczy eksport kilkudziesięciu produktów i dwa, trzy opisy, które uważasz za najlepsze.

Kwoty netto z mojego cennika.

Pytania i odpowiedzi