Обнаружение
Может ли система получить данные карточки.
Покажем, что нейросети понимают в карточке, какие факты теряют и почему могут рекомендовать конкурента.
Итоговая оценка складывается из проверяемых признаков карточки. Каждый штраф можно раскрыть до исходного факта, ответа AI и конкретного исправления.
Может ли система получить данные карточки.
Извлекаются ли цена, наличие, свойства и условия.
Есть ли структурированные цена, наличие и данные товара.
Хватает ли фактов для ответа на запрос покупателя.
Пример демонстрационный. В живом отчёте фиксируются URL, время, модель, запрос и число прогонов. Оценка не гарантирует позицию или продажи.
Команда видит, какие важные факты не попали в покупательский ответ.
Вместо «оптимизируйте под AI» — источник проблемы и конкретное исправление.
Повторная проверка показывает, что улучшилось или сломалось в карточке.
Точную дату никто не знает. Но исправление каталога занимает месяцы, поэтому baseline полезно получить до того, как AI-канал станет заметным.
До 10 карточек на еженедельном мониторинге, полные аудиты, история изменений, до трёх конкурентов, два пользователя, email-уведомления и два review-call.