Prova a fare una cosa prima di continuare a leggere, apri ChatGPT o Gemini e chiedi: “Mi consigli un maglione in cashmere da donna, morbido, da usare in ufficio, sotto i 300 euro?” dopodichè guarda quali prodotti escono e da quali negozi.
Se il tuo prodotto non compare, il motivo raramente è il prezzo o la qualità, più spesso la scheda prodotto non dice abbastanza, ad esempio:
- manca il materiale,
- non è chiaro per chi è pensato,
- nessuno ha scritto se si lava in lavatrice.
Per una persona che guarda le foto sono dettagli, per un motore di ricerca, e ancora di più per un assistente AI, sono la differenza tra esistere e non esistere.
La SEO e-commerce non è (solo) un blog ben scritto
Per anni, quando si parlava di SEO per un negozio online, il discorso finiva presto sul blog: articoli, guide, contenuti informativi per intercettare traffico.
Tutto utile, ma le pagine che vendono sono le pagine di categoria e la scheda prodotto, quest’ultima è paradossalmente quella trattata peggio.
Un catalogo ha centinaia o migliaia di SKU, spesso con descrizioni copiate dal fornitore, titoli generici (“Maglione beige”) e attributi compilati a metà e scriverle tutte a mano costa, quindi si rimanda. Il risultato sono pagine quasi identiche a quelle dei concorrenti che Google fatica a distinguere e che non rispondono alle domande reali di chi cerca.
Una SEO e-commerce fatta bene parte da qui: titoli che contengono i termini che le persone usano davvero, descrizioni che spiegano a chi serve il prodotto e in quale occasione, attributi completi e dati strutturati corretti.
Lo stesso vale per le pagine categoria, che spesso sono solo una griglia di foto senza un testo che intercetti ricerche come “t-shirt in cotone biologico da uomo”.
Cosa cambia con ChatGPT, Gemini e Google AI Mode
Negli ultimi due anni si è aggiunto un nuovo modo di cercare prodotti: secondo Adobe Analytics, nella stagione natalizia 2025 il traffico verso i siti retail statunitensi proveniente da strumenti di AI generativa è cresciuto del 693,4% rispetto all’anno precedente.
Invece di scorrere dieci risultati, sempre più persone descrivono quello che vogliono a un assistente e ricevono una lista breve di tre o cinque proposte.
Chi lavora sul tema la chiama GEO (Generative Engine Optimization) quando si parla di essere citati nelle risposte, invece viene definita agentic commerce quando l’assistente arriva a scegliere, e in alcuni casi a comprare, al posto dell’utente.
Per un e-commerce la conseguenza è concreta: gli assistenti AI non guardano le tue foto, leggono i tuoi dati, se una scheda non dichiara che la giacca è impermeabile, per l’assistente quella giacca non è impermeabile e viene scartata appena l’utente lo chiede.
Gli assistenti pescano da più fonti: le pagine del sito con i loro dati strutturati, i feed come quello di Google Merchant Center, marketplace e recensioni.
C’è anche una buona notizia: il lavoro che serve per farsi scegliere da un assistente AI è in gran parte lo stesso che migliora la SEO classica e le campagne Shopping ovvero dati completi, chiari e coerenti premiano su tutti i canali.
Da dove iniziare: le quattro domande da fare a ogni scheda
Prima di riscrivere qualsiasi cosa, conviene capire cosa manca, per ogni prodotto importante prova a rispondere a queste domande:
- Gli attributi sono completi? Materiale, taglie, vestibilità, dimensioni, compatibilità, istruzioni di cura.
- Le keyword corrispondono al modo in cui la gente cerca? “Maglione beige” e “maglione in cashmere da donna girocollo” intercettano persone diverse.
- Sono spiegati i casi d’uso? Per chi è il prodotto, quando si usa, quale problema risolve.
- I dati arrivano anche nei feed? Spesso un campo compilato sul sito non viene passato a Merchant Center, e quindi non lo vedono né le campagne Shopping né molti assistenti.
E poi c’è la domanda delle priorità: non tutti i prodotti valgono lo stesso sforzo e quindi ha senso partire da quelli con più domanda di ricerca e margine.
Un esempio pratico
Immagina un negozio di abbigliamento con questa scheda:
- Titolo: Maglione Cashmere Beige
- Descrizione: “Maglione beige in cashmere. Morbido e caldo.”
- Attributi: colore e taglie, nient’altro.
Una versione ottimizzata potrebbe diventare:
- Titolo: Maglione girocollo da donna in cashmere, colore avena, vestibilità morbida
- Descrizione: spiega la composizione (100% cashmere), il peso, l’uso tra ufficio e weekend invernali, il fatto che i polsini a costine mantengono la forma.
- Attributi: materiale, vestibilità, scollo, occasione d’uso, istruzioni di lavaggio.
- FAQ: “Pizzica sulla pelle?”, “Si può lavare in lavatrice?”.
Ciò significa rendere la pagina leggibile per chi cerca su Google, per chi filtra su Shopping e per chi chiede consiglio a un assistente ma il problema resta farlo su mille prodotti, in più lingue, senza perdere il tono del brand.
Strumenti: dove si colloca AndromedAI
Il mercato degli strumenti SEO è affollato, ma la maggior parte è pensata per gli articoli: si inserisce una keyword, si ottiene un punteggio di ottimizzazione del testo.
Dall’altra parte ci sono i PIM, che servono a tenere ordinati i dati prodotto e distribuirli sui canali, ma non decidono quali parole usare né cosa manca rispetto alla domanda di ricerca.
AndromedAI è una piattaforma italiana fondata da Alberto Barberis, con un passato nel team e-commerce di Google, e si concentra sull’ottimizzazione delle schede prodotto per Google, per le campagne Shopping e per gli assistenti AI. In pratica il lavoro si divide in tre fasi:
- Analizzare: ogni scheda riceve un AI Readiness Score che segnala attributi mancanti, keyword e domande non coperte, casi d’uso assenti mentre un punteggio di Market Potential aiuta a decidere da quali prodotti partire in base a domanda e concorrenza.
- Creare e ottimizzare: il modulo Creator costruisce schede complete partendo da fogli fornitore, PDF tecnici e immagini, anche in più lingue. Optimizer riscrive titoli, descrizioni, bullet point e FAQ delle pagine esistenti.
- Pubblicare: i contenuti tornano allo store o al PIM (Shopify, WooCommerce, Adobe Commerce, Shopware, Salesforce Commerce Cloud, Akeneo, Plytix) e a Google Merchant Center, dopo un passaggio di revisione con regole di brand voice e approvazione.
Tra i casi pubblicati dall’azienda ci sono Semprefarmacia, che dichiara un +46,9% di vendite dopo l’ottimizzazione del catalogo, e Bomboogie, per cui l’azienda dichiara un +1.800% di clic provenienti da chat AI come ChatGPT, Gemini e AI Mode e un’intera collezione caricata in un giorno.
Il valore principale dello strumento sta nel trasformare un lavoro che di solito si fa a mano, scheda per scheda, in un processo con priorità chiare ed applicabile in maniera scalabile
Per chi vuole capire da dove partire, AndromedAI offre un audit gratuito su tre schede prodotto: un buon modo per vedere, sul proprio catalogo, cosa leggono davvero Google e gli assistenti AI.
Gli errori da evitare
- Generare testi in massa senza dati. Una descrizione lunga ma generica non aiuta né Google né gli assistenti.
- Dimenticare i feed. Se le informazioni restano solo sul sito, una parte dei canali non le vede.
- Ottimizzare senza priorità. Meglio cento schede strategiche fatte bene che mille ritoccate in superficie.
- Perdere il tono del brand. Le regole di stile vanno fissate prima, non corrette dopo.
Conclusione
La SEO e-commerce non è sparita con l’arrivo dell’intelligenza artificiale: si è spostata più vicino al prodotto.
Chi ha schede complete, attributi curati e feed coerenti parte avvantaggiato su Google, nelle campagne Shopping e nelle risposte degli assistenti AI.
Il primo passo non richiede investimenti: prendi i tuoi cinque prodotti più importanti e prova a rispondere alle quattro domande di questo articolo. Se vuoi vedere come li leggerebbe un assistente AI, puoi richiedere un’analisi gratuita delle tue schede prodotto con AndromedAI.
