Produktové popisky pro SEO i konverzi: jak na ně ve velkém

Než začnete: rozdělte katalog na dvě hromádky

Rozdělení katalogu je rámec, ke kterému se článek bude vracet, tak ať je jasný hned. U popisků nejde o volbu „všechno ručně, nebo všechno strojem“. Katalog se rozdělí podle toho, kde jsou peníze:

• Pár desítek až stovek nejvýdělečnějších produktů. Tady se vyplatí ruční práce — vlastní zkušenost, argumenty, detaily z provozu. Právě ty texty rozhodují o většině tržeb.
• Zbytek katalogu. Tisíce položek, ke kterým se ručně nikdy nedostanete. Tady jde o to dostat do textu parametry (barva, rozměr, materiál) a srozumitelnost, a to zvládne hromadné generování.

Zbytek článku tohle rozdělení postupně rozvádí: proč to takhle dělat, jak konkrétně, kolik to stojí a co si u toho pohlídat.

Proč popisky od dodavatele nefungují (a proč to není penalizace)

Začněme mýtem, který stojí spoustu zbytečné práce: kolem duplicitního obsahu koluje strašák „penalizace“, tedy trestu od Googlu.

Za popisek převzatý od výrobce vás Google netrestá. Žádná taková politika neexistuje — v aktuálním seznamu zakázaných praktik Googlu se duplicitní obsah vůbec neobjevuje. John Mueller z Googlu to opakovaně potvrdil, mimo jiné v roce 2021 odpovědí, že „nebudeme penalizovat web za to, že má duplicitní popisky u produktů“. Připojil k tomu i poznámku, kterou většina článků vynechává: u velkého katalogu často ani nejde mít všechno unikátní.

Jedna výjimka existuje. Pokud je celý web postavený jen na přeposílání cizích nabídek a nepřidává nic vlastního, řeší to Google zvlášť jako obsah bez přidané hodnoty. Běžného e-shopu, který zboží skutečně prodává a doručuje, se to netýká.

Stejný text jako konkurence: Google ukáže jen jednoho

Co se ale děje místo trestu, je pro e-shop stejně nepříjemné: mezi stránkami s identickým textem si Google vybere jednu a ostatní na daný dotaz neukáže. Když někdo hledá souvětí, které máte v popisu, vyhledávač nemá důvod zobrazit dvě stě obchodů s tímtéž odstavcem — vybere jeden a zbytek schová mezi vynechané výsledky. Tomuhle výběru se říká deduplikace. A to, který obchod Google ukáže, obvykle nerozhodne text (ten je přece stejný), ale signály mimo něj: jak dlouho Google stránku zná, jak na ni vedou odkazy a jak si web vede celkově.

Rozdíl je zásadní. Nejste potrestáni, jen nejste vidět. A hlavně nemáte čím se odlišit: když má váš popis identický i konkurence, nedáváte zákazníkovi ani vyhledávači jediný důvod, proč vybrat vás.

Že to Google myslí vážně, ukázaly aktualizace vyhledávání mezi jarem 2025 a létem 2026. Opakoval se v nich jeden vzorec: nahoru šli ti, kdo jsou u zdroje — výrobci a obchody s vlastním pohledem — a dolů zaměnitelní prostředníci, kteří jen přeposílají tytéž informace dál. Nebyl to trest za duplicitu ani za AI. Byl to důsledek toho, že mezi dvěma sty stejnými nabídkami musí vyhledávač nějak vybrat.

Jak si to ověřit: zkopírujte celou větu z popisku jednoho ze svých nejprodávanějších produktů, vložte ji do Googlu do uvozovek a podívejte se, kolik obchodů vrátí přesně tentýž text. Důležité: Google podobné výsledky sám skrývá, takže dole klikněte na opakovat hledání s vynechanými výsledky — teprve pak uvidíte skutečné číslo.

Prázdná pole a strohá data

Druhý problém je ještě přízemnější. „Černá, bavlna“ nestačí člověku k rozhodnutí ani vyhledávači k pochopení, čeho se stránka týká. Mueller to v roce 2022 formuloval prakticky. Když text neříká nic o tom, jak produkt vypadá — střih, barva, materiál, to, co je vidět na fotce — je pro Google velmi těžké stránku ve výsledcích pořádně ukázat.

Jak si to ověřit: vyexportujte katalog do tabulky, přidejte sloupec s délkou popisu a seřaďte podle něj. Kolik produktů má popis kratší než 200 znaků nebo žádný? A kolik z nich se za poslední rok vůbec prodalo?

Čím začít: nepouštějte se do celého katalogu. Vezměte produkty, které dělají většinu tržeb, a začněte u nich. Jestli chcete napřed vědět, jestli je slabá viditelnost opravdu způsobená popisky, a ne něčím jiným, projděte si další časté příčiny v článku o tom, proč se e-shop neukazuje na Googlu.

Přepsání popisků samo o sobě pozice nezvedne

Víra, že přepsané popisky zvednou pozice, je druhý mýtus — a stojí ještě víc peněz než ten první. Přepsat texty do vlastních slov totiž ještě neznamená, že se posunete nahoru.

Google to říká překvapivě natvrdo. Andrey Lipattsev z Googlu dostal už v roce 2016 dotaz, jak předběhnout konkurenci u stejného produktu. Odpověděl, že „přepisováním popisků to nevyřešíte“ a že by to dokonce neměla být první věc, kterou člověk řeší. John Mueller to v lednu 2022 doplnil z druhé strany: v algoritmech není nic, co by řeklo „tenhle text je unikátní, tak ho posuneme výš“. Novější dokumentace Googlu se s tím nikde nerozchází.

Proč tedy popisky vůbec řešit? Protože cílem není unikátnost jako taková, ale informace, kterou zákazník jinde nedostane. Martin Splitt z Googlu to v roce 2023 formuloval prakticky: odlište se tím, že přidáte vlastní pohled, skutečnou zkušenost s produktem nebo věci, které je užitečné vědět. Tedy něco nad rámec výchozího textu a parametrů od výrobce.

Nejde tedy o to přebásnit cizí větu, ale doplnit, co o produktu víte vy a konkurence ne.

Jak si to ověřit: pokud už máte pár produktů s vlastním textem, otevřete si Google Search Console, tedy bezplatný nástroj Googlu s daty o vyhledávání. Porovnejte průměrnou pozici těch produktů s podobně prodávanými kusy ve stejné kategorii, kde visí text od výrobce. Srovnávejte podobné s podobným — kdybyste postavili bestsellery s vlastním textem proti okraji katalogu, rozdíl by udělala prodejnost, ne text. Ve většině případů uvidíte, že samotné přepsání rozdíl neudělalo — a to je v pořádku, není to důvod přestat.

Čím začít: vezměte jeden produkt a přidejte do popisu jednu jedinou informaci, kterou nikdo jiný nemá — nejčastější dotaz z reklamací, komu produkt nesedl a proč, s čím si ho zákazníci nejčastěji kupují dohromady. Přesně to je ten rozdíl, o kterém Google mluví.

Co dělá popisek dobrým

Dobrý popisek odpovídá na otázky, které si zákazník klade těsně před nákupem — a je napsaný tak, aby se dal rychle přelétnout očima. Není to sloh ani hromada klíčových slov.

Má několik společných znaků:

• Odpovídá na otázky kupujícího — pro koho se produkt hodí, k čemu slouží, s čím je kompatibilní, čím se liší od podobných kusů.
• Propojuje parametr s užitkem — samotné číslo nikomu nic neřekne, dokud u něj nestojí, co znamená v praxi.
• Používá slova, kterými lidé hledají — tam, kde dávají smysl, ne napasovaná do každé věty.
• Je čitelný na mobilu — krátké odstavce, parametry v odrážkách, důležité nahoru.

Rozdíl mezi špatným a dobrým popiskem je nejlíp vidět na příkladu. Vezměme dětskou zimní bundu, u které má e-shop v datech vyplněno: materiál polyester, membrána 10 000 mm, proklížené švy, prodloužení rukávů 5 cm, barva černá, velikost 122.

• špatně: „Dětská zimní bunda. Materiál: polyester. Membrána 10 000 mm. Proklížené švy. Prodloužení rukávů 5 cm. Barva černá. Velikost 122.“
• dobře: „Zimní bunda pro děti, které si venku hrají i v mokrém sněhu. Membrána 10 000 mm udrží dítě v suchu i při delším ježdění na bobech; proklížené švy zabrání tomu, aby voda pronikla v místech, kde bunda nejvíc trpí. Rukávy se dají prodloužit o pět centimetrů, takže bunda vydrží i další sezónu.“

Oba texty čerpají z týchž dat. Druhý navíc říká, co ta čísla znamenají pro člověka, který produkt kupuje. To je celý princip. Parametry patří do tabulky pod popisem; popis má vysvětlit, proč na nich záleží.

A jak dlouhý má takový popisek být? Magické číslo neexistuje. U běžného zboží stačí zhruba 600 až 1 200 znaků, tedy tři až pět krátkých odstavců. U dražších a složitějších produktů, kde se lidé rozhodují déle, se vyplatí jít výš.

Slova, kterými lidé hledají, se liší od těch vašich

Výrobce napíše „membrána 10 000 mm“. Zákazník do vyhledávače napíše „bunda do mokrého sněhu“. Když v popisu není ani jedna z formulací, které používají zákazníci, nemá vyhledávač co spárovat.

Jak si to ověřit: v Google Search Console si otevřete Výsledky vyhledávání, vyfiltrujte adresu jedné produktové stránky a podívejte se na dotazy, které k ní vedou. Druhý zdroj máte přímo doma — co lidé zadávají do vyhledávání na vašem e-shopu. Třetí jsou hledané výrazy v Google Ads a Skliku, pokud inzerujete.

Čím začít: u pěti nejprodávanějších produktů vezměte tři nejčastější dotazy z těch zdrojů a dostaňte je do první části popisu — tam, kde je uvidí zákazník i vyhledávač. Ke stejným produktům si napište tři otázky, které o nich nejčastěji slýcháte od zákazníků v e-mailech nebo na telefonu, a odpovědi napište rovnou do textu. Vychází to z reality vašeho provozu, takže to konkurence nemá jak opsat.

Jak s popisky souvisí titulky, nadpisy a další prvky na stránce, rozebírá článek o on-page SEO produktů a kategorií.

Datový copywriting: jak na tisíce popisků

Ruční psaní funguje do pár set produktů. U většího katalogu narazíte na strop — a tady se rozhoduje, jestli popisky vyřešíte, nebo je zase o rok odložíte.

Postupu, který to řeší, se říká datový copywriting. Rozdíl proti klasickému copywritingu je v tom, odkud text vzniká. Klasický copywriter píše z toho, co o produktu zjistí a vymyslí; datový copywriter — ať už je to člověk, nebo program — skládá text z parametrů, které o produktu máte uložené v e-shopu. Proto se dá dělat ve velkém a proto o výsledku rozhoduje kvalita dat, ne rychlost psaní.

Má tři kroky:

1. Data z e-shopu vyexportujete. Vstupem jsou strukturovaná data produktu, tedy název, značka, parametry (materiál, rozměr, barva, výkon) a kategorie. Čím jsou úplnější, tím lepší text z nich vznikne.
2. Texty se vytvoří hromadně. Umělá inteligence poskládá z parametrů popis v jednotném tónu vaší značky — tedy stejným slovníkem a stylem napříč celým katalogem. Zadáváte přitom tři věci: tón, přibližnou délku a to, co má být v popisu vždycky (třeba komu je produkt určený a s čím je kompatibilní). Zbytek se doplní z parametrů.
3. Výsledek jednorázově naimportujete zpět do e-shopu. Vznikne soubor (XML nebo CSV), který nahrajete do administrace, a katalog je vylepšený naráz.

Co tenhle postup vyřeší a co ne

Tady je potřeba být přesný, protože jinak by si předchozí kapitola s touhle protiřečila. Když jsou parametry od stejného dodavatele jako u konkurence, hromadné generování z nich nevyrobí informaci, kterou nikdo jiný nemá. To ani neslibuje.

Co vyřeší: posune vás z prázdna nebo cizí věty na srozumitelný vlastní text, který vysvětluje parametry, mluví jazykem zákazníků a zní jako vaše značka. To je rozdíl mezi „nic“ a „použitelné“ — u tisíců položek, kam byste se jinak nedostali.

Co nevyřeší: skutečné odlišení. To vzniká jen z toho, co víte vy — z reklamací, z dotazů zákazníků, z vlastního testu. Proto se u nejvýdělečnějších produktů texty ještě ručně dotahují a proto článek začíná rozdělením katalogu na dvě hromádky.

Proč se výsledek vrací do e-shopu, a ne přes feed

Popisky se do e-shopu vracejí jednorázově. Data mají mít domov ve vašem e-shopu — odtud tečou ven do srovnávačů, reklamy a AI. Kdyby se upravený text jen protlačoval feedem a e-shop si ho zase načítal zpátky, úpravy by se vršily jedna na druhou dokola. Platná verze dat patří do e-shopu, protože z ní čerpají všechna ostatní místa — srovnávače, reklama i AI.

Kvalita výstupu se přitom rodí už na vstupu. Když má produkt vyplněné jen jméno a cenu, nemá umělá inteligence z čeho stavět a text bude vata.

Proto práce na popiscích často začíná o krok dřív — doplněním samotných parametrů, včetně jejich vytažení z textu starých popisů. U katalogu s prázdnými poli je to samostatná etapa, se kterou je potřeba počítat v čase i rozpočtu. Jak takové doplnění a dopočet dat probíhají, rozebírá článek o obohacení a transformaci produktových dat.

Jak si to ověřit: otevřete si v administraci deset náhodných produktů. Spočítejte, u kolika z nich jsou parametry vyplněné jako samostatná pole — a u kolika je ta informace jen ve větě popisu, nebo nikde. Když je poměr horší než polovina, první práce je na datech, ne na textech.

Čím začít: vyzkoušejte postup nejdřív na jedné kategorii, ne na celém katalogu. Uvidíte na výsledku, jestli sedí tón i délka, a ušetříte si hromadnou opravu. Před importem si zálohujte stávající popisky a ověřte si v nastavení importu, jestli přepíše i ta pole, která už máte vyplněná ručně.

Tuhle práci u nás dělá AI copywriter — vytvoří popisky hromadně z vašich dat a v jednotném tónu značky.

Ceník: kolik stojí copywriter a kolik hromadné generování

Na cenu se u popisků ptá skoro každý — a odpověď zní, že ruční psaní i hromadné generování mají své místo. Rozdíl není v kvalitě práce, ale v tom, co si vlastně kupujete.

Ceny odpovídají českému trhu k polovině roku 2026. Tisíc popisků od copywritera si v praxi neobjedná skoro nikdo. Reálný nákup vypadá jinak: copywriterovi svěříte stovku ručně vybraných produktů, které nesou tržby, a zbytek katalogu se řeší hromadně. Tabulka proto srovnává právě tyhle dva nákupy:

Srovnání je schválně nesouměrné — sto popisků proti tisíci — protože přesně takhle se rozhoduje v praxi. A vychází z něj to podstatné: stovka ručně dotažených popisků stojí zhruba tolik jako hromadné vylepšení celého tisícového katalogu — stovka při ustálené sazbě 290 Kč za kus vyjde na 29 000 Kč. Kdyby měl copywriter projít celý tisícový katalog, dostali byste se na 150 000–450 000 Kč a měsíce čekání (250–500 hodin při sazbě 600–900 Kč). Proto se to v praxi neděje a velké katalogy používají automaticky generované popisky.

Co stojí copywriter

Ceníky se v Česku uvádějí trojím způsobem — za kus, za normostranu (1 800 znaků) a za hodinu. Produktový popisek se vejde zhruba do půl normostrany, proto ho copywriteři obvykle nabízejí rovnou za kus.

Na burzách textů začínají nabídky kolem 180 Kč, ustálené ceníky od 290 Kč za popis produktu. Hodinová sazba na volné noze se pohybuje mezi 600 a 1 200 Kč. Sazebník Asociace komunikačních agentur uvádí pro rok 2026 u agenturního copywritera 2 525 Kč za hodinu — agenturní dodávka ale obvykle zahrnuje i strategii a korektury, takže se s ní v tabulce nepočítá.

U nejlevnějšího konce burzy počítejte s tím, že autor produkt nezná a bude psát z toho, co mu pošlete. Kvalita zadání tam rozhoduje ještě víc než jinde.

Co stojí hromadné generování

Z těch 15 až 24 tisíc u hromadného generování připadá na samotné vytvoření textů jen 3 000 až 6 000 Kč. U Conviu se účtuje 3,1 Kč za 1 000 znaků a počítá se zadání i výstup, takže popisek o 600 až 1 200 znacích vyjde zhruba na tři až šest korun. Všechno ostatní je lidský čas: zhruba dvacet hodin na zadání, kontrolu vzorku a opravy. Většinu ceny tedy neplatíte za stroj, ale za člověka, který mu řekne, co má dělat, a zkontroluje, co udělal.

Podstatnější než samotné číslo je ale čas: stovku popisků dodá copywriter v týdnech, hromadné generování zvládne desetkrát větší objem za pár dní.

A ještě jedna věc: ani u hromadného generování lidská práce nezmizí. Jen se přesune ze psaní do zadání a kontroly. Kdo tvrdí, že to je práce na jedno odpoledne, počítá nepoctivě.

Jak si to ověřit: vyexportujte si katalog do tabulky a spočítejte, u kolika produktů je popis prázdný nebo kratší než dvě věty. To číslo vynásobte 290 Kč — dostanete spodní odhad nabídky, kterou by vám dal copywriter. Vedle toho si spočítejte, kolik z těch produktů se za poslední rok vůbec prodalo.

Čím začít: použijte rozdělení z úvodu článku. U pár desítek položek, které nesou většinu tržeb, se ruční práce za 290–500 Kč vrátí. Zbytek katalogu, kde jde hlavně o srozumitelnost a parametry, řešte hromadně — tuhle část u nás zvládne AI copywriter.

Kde je hranice: co Google doopravdy trestá

Hromadné generování přirozeně vyvolává otázku, kde končí rozumná automatizace a začíná to, co Google zakazuje. Odpověď má dvě části: co Google výslovně neřeší — a co přesně trestá.

AI obsah Google netrestá

Jedna věc je dnes jinak, než jak se o ní pořád píše: Google netrestá obsah za to, že ho vytvořila umělá inteligence. Svůj postoj od roku 2023 nezměnil a naposledy ho potvrdil na konci roku 2025: rozhoduje kvalita obsahu, ne způsob, jakým vznikl. Nebo slovy Johna Muellera z listopadu 2025: „Nepřemýšlel bych o tom, jestli je to od AI, nebo ne, ale o hodnotě, kterou stránka přidává internetu jako celku.“ (A pokud jste o AI obsahu naposledy četli v souvislosti s „Helpful Content update“: ten už jako samostatný systém neexistuje. Google ho v březnu 2024 začlenil do hlavního hodnoticího systému a vede ho mezi vyřazenými systémy.)

Co Google trestá: tři podmínky naráz

Zakázaná praktika se jmenuje zneužití hromadně vytvářeného obsahu (scaled content abuse). Definice mluví o vytváření mnoha stránek s hlavním záměrem manipulovat pořadím ve vyhledávání, a ne pomoci uživatelům — a Google k tomu výslovně dodává, že je jedno, jak takový obsah vznikl.

V té definici jsou tři podmínky a porušení nastane, až když platí všechny tři najednou — žádná z nich sama o sobě:

• množství — stránek nebo textů vzniká hodně naráz,
• záměr — text vzniká hlavně proto, aby posunul pozice,
• prázdnota — výsledek uživateli nepomůže, nemá pro něj žádnou hodnotu.

Tady je potřeba rozlišit dvě věci, které se pletou. Hodnota pro zákazníka není totéž co exkluzivita informace. Popisek, který srozumitelně vysvětlí parametry právě u toho produktu, který si zákazník prohlíží, mu pomůže s rozhodnutím — i když stejný fakt najde v jiné podobě i jinde. Prázdný je až text, ze kterého se nedozví nic použitelného.

Hromadné vytváření popisků z vlastních produktových dat tedy z principu problém není. Popisky vznikají proto, aby zákazníkovi pomohly s rozhodnutím — a stojí za nimi vaše rozhodnutí o tom, co v textu být má, vaše kategorizace a u důležitých produktů i vaše vlastní znalost. (Exkluzivní informace je jiná úroveň a řeší ji předchozí kapitola o ručním dotahování — pomáhá odlišit se, ale není podmínkou toho, aby text vyhověl pravidlům.)

Google navíc výslovně počítá s tím, že práce může být systematická. V pokynech pro hodnotitele kvality stojí, že samotné použití AI o kvalitě stránky nerozhoduje a že do úsilí patří i navržení procesu a systému, který stránky plní. Ruční práce kus po kuse tedy není podmínka. Na opačném konci škály stojí stránky, u kterých je vidět minimum úsilí, minimum původnosti a minimum přidané hodnoty — všechny tři věci najednou.

Google to v návodu k viditelnosti v AI z července 2026 shrnuje jednou větou: nerecyklujte, co už na internetu řekli jiní, ani to, co by generativní model vyplivl sám od sebe. Přesně to odděluje popisek postavený na vašich datech a rozhodnutích od textu, který mohl napsat kdokoli.

Jak si to ověřit: vezměte hotový popisek a přečtěte ho očima zákazníka: dozví se z něj něco, co potřebuje k rozhodnutí? Když ano, pravidlům vyhovuje. Když ne — když je to jen přeskládaný název a pár slov navíc — vyrobili jste text, který nikomu nepomůže, a to je přesně to, co Google popisuje jako prázdný obsah.

Čím začít: ať do popisků teče všechno, co máte navíc — vlastní zkušenost s produktem, poznatky z reklamací, nejčastější dotazy zákazníků, srovnání s podobnými kusy ve vaší nabídce. Přesně tohle konkurence opsat nemůže. Stejná data přitom rozhodují i o tom, jestli produkt doporučí AI vyhledávání; podle čeho si vybírá, rozebírá článek o AI vyhledávání pro e-shop.

Lidský dohled tam, kde na něm nejvíc záleží

Vraťme se k rozdělení z úvodu, protože teď už je jasné, proč vypadá právě takhle.

Umělá inteligence dá slušný a konkrétní popis všem produktům — včetně tisíců málo prodávaných položek, ke kterým byste se ručně nikdy nedostali. Člověk pak projde nejvýdělečnější produkty a přidá jim to, co stroj nevymyslí: zkušenost, argument, detail z praxe.

Dohled má přitom ještě druhý smysl. Právě lidská volba a kontrola odlišují promyšlený systém od hromadné výroby balastu. Není to tedy jen kontrola kvality, ale i doklad, že za obsahem stojí práce.

Co při té kontrole hlídat především? Fakta. Stroj si může parametr domyslet nebo přenést hodnotu z jiné varianty a za nepravdivý údaj v popisu ručíte vy — u některého zboží nejen reputačně. Namátková kontrola vzorku z každé kategorie odhalí systematickou chybu dřív, než se rozjede přes celý katalog.

Jak si to ověřit: seřaďte produkty podle obratu za poslední rok a podívejte se, kolik z nich dělá zhruba osmdesát procent tržeb. To je váš seznam pro ruční dotažení.

Čím začít: u produktů z toho seznamu doplňte k vygenerovanému textu jednu až dvě věty z vlastní zkušenosti — co zákazníci nejčastěji řeší, komu produkt doporučujete a komu ne.

Stejná fakta na třech místech: web, kód, feed

Jakmile jsou popisky hotové a naimportované, žije tatáž informace o produktu na třech místech: v popisu na produktové stránce, ve strukturovaných datech v kódu (odtud Google bere cenu a hvězdičky do výsledků) a ve feedu. Ten odchází do srovnávačů, reklamy a AI.

Nemusí být znak po znaku stejná, ale nesmí být v rozporu. Když na stránce svítí jiná cena než ve feedu nebo se liší parametry, ztrácíte důvěru zákazníka i vyhledávače.

Výhoda datového copywritingu je právě v tom, že vychází z jednoho zdroje — z dat ve vašem e-shopu. Když je opravíte tam, promítne se to všude. Jak z parametrů vzniknou hvězdičky a cena ve výsledcích vyhledávání, jsme rozepsali u strukturovaných dat a rich snippetů.

Když si nevíte rady s tím, jak data připravit nebo výsledek dostat zpátky do e-shopu, rádi to s vámi projdeme v datových službách.

Označení AI popisků ve feedu do Merchant Center

Jedno z těch tří míst má vlastní pravidlo navíc. Týká se e-shopů, které posílají produkty do Google Merchant Center, tedy do účtu, přes který zboží putuje do nákupních výsledků, reklamy a doporučení v AI.

Zatímco u webu je označení obsahu vytvořeného umělou inteligencí jen doporučení, ve feedu do Merchant Center je to povinnost. Popisek vytvořený AI se musí posílat ve zvláštním atributu structured_description s příznakem, že vznikl automaticky (digital_source_type s hodnotou trained_algorithmic_media) — pravidla Merchant Center pro obsah vytvořený AI.

Platí u toho tři pravidla a je potřeba splnit všechna tři naráz — každé zvlášť se dá snadno přehlédnout:

• Bez příznaku jde o porušení pravidel. Poslat AI popisek v běžném atributu a nic neoznačit je proti politice Merchant Center.
• Obsah musí sedět s produktovou stránkou. U ceny a dostupnosti se shoda kontroluje tvrdě a produkty se kvůli ní zamítají. U popisu jde spíš o konzistenci a důvěru, ale platí totéž pravidlo — přepsat jen feed a nechat na webu starý text není v pořádku.
• Když pošlete oba atributy, označení tiše zmizí. Pokud odešlete description i structured_description, Google použije ten běžný, description, a příznak o AI původu se nikde neprojeví.

Jeden hraniční případ vyplývá přímo z postupu doporučeného výš: co s textem, který vytvořila AI a člověk ho pak upravil? Čím větší je lidský zásah, tím spíš jde o obsah spoluvytvářený člověkem. U textů, kde zůstala kostra od stroje, je bezpečnější příznak ponechat.

Jak si to ověřit: podívejte se v nastavení exportu feedu, ve kterém atributu popisky odcházejí a jestli u AI textů putuje i příznak o původu.

Čím začít: srovnejte nejdřív obsah — ať je v e-shopu i ve feedu stejný text. Teprve pak řešte správný atribut. Nastavení výstupu do jednotlivých kanálů řeší editor datových feedů.

Jak poznat, jestli se to vyplatilo

Popisky jsou investice, u které se výsledek měří hůř než u reklamy. Přímý dopad na konverzi zkresluje spousta jiných vlivů (sezóna, ceny, kampaně), takže „přepsali jsme popisky a tržby vzrostly o X“ bývá spíš zbožné přání než měření.

Co se ale sledovat dá:

• Kontrolní skupina. Nejspolehlivější postup: nechte část katalogu beze změny a porovnávejte ji se skupinou, kde jste popisky doplnili. Rozdíl mezi nimi je to jediné, co jde připsat právě téhle práci.
• Zobrazení a dotazy v Search Console. U upravených produktů sledujte počet dotazů, na které se stránka ukazuje. Nový, konkrétnější text obvykle přinese víc různých dlouhých dotazů — a ty se počítají, i když se pozice u hlavních výrazů nepohnou.
• Indexace. U produktů, které předtím Google vůbec nezobrazoval, se dá porovnat stav před úpravou a po ní.
• Chování na stránce. Doba na stránce a míra odchodů z produktových stránek napovědí, jestli text lidem pomáhá, i když neuvidíte přímý dopad na objednávky.

Čím začít: než popisky nasadíte, poznamenejte si u vybraných produktů aktuální stav (zobrazení, dotazy, pozice). Bez toho nebudete mít co s čím srovnat — a to je nejčastější důvod, proč se přínos téhle práce nedá později obhájit.

Co si z toho odnést

Popisky od dodavatele nejsou přestupek, za který přijde trest — jsou to prostě texty, se kterými se nedá vyniknout, protože je má i konkurence a Google z nich ukáže jen jednu verzi. Přepsat je do vlastních slov ale samo o sobě nestačí; cenu má až informace, kterou zákazník jinde nedostane.

Jak k té informaci dojít u velkého katalogu? Cesta vede přes tři kroky: texty vytvoříte hromadně z vlastních dat, jednorázově je vrátíte do e-shopu a ručně dotáhnete ty, které nesou peníze. Hromadné generování vás dostane z prázdna na srozumitelný text; skutečné odlišení přidáte vy u produktů, na kterých záleží nejvíc.

Širší souvislosti najdete v tématu SEO a UX pro e-shop. Jak produktová data spravovat a posílat dál, řeší téma produktové feedy a napojení e-shopu.