Сделайте товары понятными для AI‑ассистентов покупок.

У меня недостаточно информации об этом товаре, чтобы рекомендовать его.
Так отвечает ассистент, когда обязательных данных не хватает

Готовим данные, фиды, conversational discovery, merchant-side протоколы, checkout-действия и мониторинг, чтобы ассистент находил нужный товар и мог проверить каждый факт.

Проверить готовность

Карточка товара может выглядеть полной и при этом содержать неполные данные.

Слева — то, что видит покупатель. Справа — запись, которую получает ассистент. Внешне готовая страница не компенсирует отсутствующие поля.

Что видит покупатель
What an assistant reads

Комплект передних тормозных колодок

  • идентификаторSKU-4471меняется при каждом импорте
  • названиеПередние тормозные колодки
  • цена84.00нет валюты, налогов и срока
  • наличиеВ наличиизначок, а не количество
  • совместимость
  • характеристики
  • медиа3 изображениянет ракурсов и alt-текста
  • возвратссылка /returnsагент не может оценить текст
  • доставка
  • гарантия
  • покупка

5 blank·5 present but not machine-readable·1 usableAn assistant has to guess, so it recommends something else.

Ассистенту нужны проверяемые факты. Если нет цены, остатка, совместимости, условий или данных покупки, он может исключить товар и выбрать лучше описанную альтернативу.

Что делает каталог доступным для поиска и покупки через AI.

Начинаем с отсутствующего слоя. Вместе они соединяют точные товарные данные с контролируемым процессом покупки.

  1. Товарная правда и структурированный discovery

    Разрозненные сведения превращаются в один источник данных, который машина может прочитать и проверить.

    • Стабильные идентификаторы товаров и вариантов
    • Schema.org Product, Offer, доставка и возвраты
    • Актуальные merchant feeds, sitemap, цены, остатки и политики
    • Проверки расхождений между страницей, фидом и учётной системой

  2. Диалоговый поиск товаров

    Реальный запрос покупателя сопоставляется с фактами и ограничениями, а не только с ключевыми словами страницы.

    • Поиск по намерению и ограничениям
    • Сопоставимые факты по товарам и вариантам
    • Read-only storefront MCP и при необходимости NLWeb endpoint ask
    • Честный отказ, когда данных или уверенности недостаточно

  3. Корзина, checkout и заказы с разрешениями

    Действия агента подключаются только после того, как живые commerce-системы могут применить правила продавца.

    • Живая корзина, цена, остаток, налоги и доставка
    • Адаптеры ACP или UCP для подходящих каналов и магазинов
    • Границы согласия и платежей для AP2-compatible сценариев
    • Идемпотентность, подтверждения, аутентификация и аудит

  4. Идентичность, адаптеры каналов и мониторинг

    Один источник товарной правды работает в разных каналах, но неизвестный агент не получает бесконтрольный доступ.

    • Адаптеры ChatGPT, Gemini, storefront, marketplace и custom AI
    • Bot policy, проверка идентичности агента, scoped permissions и rate controls
    • Мониторинг свежести, протокола, видимости и конверсии
    • События заказа, безопасные отказы и операционная ответственность

Следующий слой строится только после того, как предыдущий стал надёжным.

Не каждому магазину нужны все протоколы. Мы выбираем кратчайший честный путь от читаемых товарных данных к безопасным действиям агента.

  1. Сделать товарные факты машиночитаемыми

    Нормализовать идентификаторы, варианты, атрибуты, цены, остатки, доставку, возвраты и политики.

    Условие: фид и видимая страница совпадают

  2. Публиковать и синхронизировать discovery-данные

    Отдавать валидную schema.org-разметку и актуальные merchant feeds из авторитетного каталога.

    Условие: изменения приходят раньше устаревших фактов

  3. Открыть conversational discovery

    Добавить узкий read-only MCP и, если это улучшает поиск, NLWeb-compatible endpoint ask.

    Условие: ответы релевантны, имеют источник и безопасны

  4. Определить, кто может действовать

    Задать bot policy, identity checks, аутентификацию, права, согласие и границы аудита.

    Условие: неизвестный caller не меняет commerce-состояние

  5. Подключить транзакционные протоколы

    Внедрить ACP или UCP только для каналов и сценариев, которые магазин поддерживает полностью.

    Условие: checkout авторитетен и идемпотентен

  6. Управлять полным жизненным циклом

    Мониторить цены, остатки, события заказов, ошибки, возвраты, отмены и конверсию.

    Условие: команда умеет восстановиться после сбоя автоматизации

Мы не публикуем capability ACP или UCP, пока каталог, checkout, платежи и заказы не могут реально выполнить заявленное поведение.

Одна товарная запись — для текущих и будущих каналов.

Каналы будут меняться. Стабильный источник данных и адаптеры позволяют подключать новые поверхности без повторной перестройки каталога.

  1. 01

    ChatGPT shopping

    Товары могут появляться в визуальном ответе с актуальными фактами и merchant-controlled путём покупки.

    Качественный каталог, product feeds, discovery readiness, доступная интеграция и надёжный checkout.

  2. 02

    Gemini и AI Mode

    Покупатель исследует, сравнивает и проверяет наличие внутри диалога.

    Структурированные данные, точные остатки, merchant data и доступные интеграции.

  3. 03

    Ваш storefront agent

    Покупатель получает подбор и контролируемые действия внутри вашего бренда.

    Узкий MCP или NLWeb слой поверх живого поиска, товаров, правил, корзины и поддержки.

  4. 04

    Будущие AI и marketplace‑каналы

    Новые интерфейсы используют тот же источник данных и правила транзакций.

    Стабильный каталог, проверка идентичности, protocol adapters и наблюдаемые операции.

Shared underneath all four

Одна надёжная товарная запись, соединённая с разрешёнными действиями.

  • Идентификаторы и атрибуты
  • Цена, остаток и политики
  • Поиск и сравнение
  • Корзина и checkout
  • Права и аудит
  • Мониторинг свежести

С чего начать.

Обычно начинаем с аудита, а затем исправляем данные, discovery-интерфейс, транзакционный слой или подключение канала.

  1. 01

    Аудит готовности

    Нужна точка отсчёта.

    Проверяем каталог, schema, фиды, источники, доступ ботов и определяем, какие каналы или протоколы реалистичны сейчас.

  2. 02

    Перестройка товарных данных

    Агент не может доверять каталогу.

    Исправляем идентификаторы, атрибуты, медиа, политики и синхронизацию, затем добавляем тесты качества.

  3. 03

    Storefront MCP и NLWeb

    Нужен диалоговый discovery.

    Сначала открываем узкий read-only поиск, затем добавляем типизированные cart или support tools, когда готовы identity и permissions.

  4. 04

    Подключение ACP или UCP

    Commerce‑операции готовы к транзакциям.

    Соединяем подходящие каналы с авторитетным checkout и заказами, добавляя consent, idempotency, observability и безопасный handoff.

Может ли ассистент точно рекомендовать ваши товары уже сегодня?

Пришлите ссылку на каталог и один товар, который ассистент должен уметь рекомендовать. Мы покажем отсутствующие или ненадёжные поля и объясним первый практический шаг.

Проверить готовность Или поговорить напрямую