Sklep beauty: zamiast dwóch tekstów miesięcznie - poradnik dziennie

Kto to był i co go bolało

Sklep internetowy z kosmetykami: pielęgnacja, makijaż, perfumy. Klasyczny e-commerce, w którym o wynik walczy się nie tylko ceną, ale też tym, czy klientka trafi na sklep, kiedy szuka odpowiedzi na pytanie w stylu "jak dobrać krem do cery mieszanej". Blog był, ale żył od święta.

Rachunek nie wychodził. Copywriterzy brali od stu do trzystu dolarów za artykuł. Przy sensownym tempie, czyli dziesięciu do dwudziestu tekstów miesięcznie, robi się z tego tysiąc do sześciu tysięcy dolarów miesięcznie na sam content. Sklep w praktyce publikował dwa albo trzy teksty miesięcznie, wtedy, gdy akurat był czas i budżet, co jest tempem, przy którym wyszukiwarka nie ma powodu traktować bloga poważnie.

Do tego artykuły powstawały bez sprawdzania, czego ludzie faktycznie szukają. Temat brał się z pomysłu, a nie z danych. Efekt był przewidywalny: teksty ładne, pozycje niskie, ruch żaden. Brakowało też podstawowej optymalizacji, czyli struktury, którą wyszukiwarka umie odczytać, i sekcji pytań opisanej tak, żeby mogła trafić do rozszerzonych wyników.

Co zrobiliśmy

Zbudowaliśmy system, który przechodzi całą drogę od pomysłu na temat do gotowego wpisu w panelu sklepu. Warstwa badania fraz i publikacji stoi na Pythonie, pisaniem zajmuje się Claude, gotowe teksty lądują w Supabase, a całość chodzi z harmonogramu na własnym serwerze.

Punktem wyjścia jest mapa strony sklepu. System czyta ją, rozpoznaje kategorie produktowe i na tej podstawie buduje zapytania startowe, na przykład jak wybrać dany produkt albo które kosmetyki w danej kategorii są najlepsze. Te zapytania idą do podpowiedzi wyszukiwarki, z których wyciągamy szczegółowe, długie frazy - takie, przy których konkurencja jest mniejsza, a intencja wyraźniejsza. Przed przejściem dalej system sprawdza, czy o danej frazie już nie pisaliśmy.

Pisanie idzie według sztywnego szablonu: wstęp, sekcje z nagłówkami, listy, tabela porównawcza, sześć do ośmiu pytań z odpowiedziami i zakończenie z wezwaniem do działania. Trzymamy nasycenie frazą w rozsądnym przedziale, dokładamy linki wewnętrzne dopasowane do adresów z mapy strony i odnośniki do uznanych źródeł branżowych. Sekcja pytań dostaje dane strukturalne, żeby miała szansę pokazać się w rozszerzonych wynikach. Zdjęcia dobierane są automatycznie.

Gotowy tekst przechodzi konwersję do formatu, który przyjmuje sklep, i trafia do panelu. Klient zatwierdza publikację sam, więc ostatnie słowo ma człowiek.

Jak to działa dzisiaj

Budowa zajęła dziesięć dni, podzielonych na cztery etapy: analiza sklepu i projekt szablonu treści, moduł badania fraz, moduł pisania, na koniec integracja ze sklepem i uruchomienie na serwerze.

Dzisiaj system startuje raz na dobę, w nocy. Rano w panelu czeka nowy poradnik na trzy do pięciu tysięcy słów, z tabelą, sekcją pytań i wstawionymi linkami do kategorii i produktów. Osoba po stronie sklepu przegląda go i publikuje. Poza zatwierdzeniem nie ma tu żadnej pracy ręcznej: ani wymyślania tematu, ani zlecania, ani pilnowania terminów, ani wklejania treści.

Co z tego wyszło

System pracuje w trybie ciągłym, przez całą dobę. Artykuły mają od trzech do pięciu tysięcy słów, czyli format, który realnie odpowiada na pytanie, a nie tylko dotyka tematu. Sekcja pytań opisywana jest danymi strukturalnymi automatycznie, więc każdy tekst ma szansę na rozszerzony wynik. Po wdrożeniu nie ma opłat cyklicznych za produkcję treści.

Co zrobilibyśmy inaczej

Najsłabszym ogniwem okazała się jakość źródła fraz. Podpowiedzi wyszukiwarki są darmowe i szybkie, ale nie mówią nic o tym, ile osób realnie wpisuje daną frazę. Przez pierwsze dni system pisał rzetelne teksty na tematy, o które prawie nikt nie pytał. Przy kolejnym takim projekcie zestawiamy podpowiedzi z twardymi danymi o liczbie wyszukiwań, zanim cokolwiek trafi do kolejki.

Zbyt późno wzięliśmy się też za sprawdzanie duplikatów tematycznych. Sprawdzaliśmy dokładne powtórzenia fraz, a w kosmetykach dwa różne zapytania potrafią oznaczać dokładnie ten sam artykuł. Porównywanie po znaczeniu, a nie po tekście frazy, powinno być w pierwszej wersji.