Jak funguje vyhledávání informací při generování popisků pomocí AI

Am Anfang steht das, was Sie bereits über das Produkt haben

Bevor überhaupt etwas im Internet gesucht wird, greift die Generierung auf die Daten zurück, die Sie in Ihrem E-Shop haben. Sie sind nämlich von allen Quellen am zuverlässigsten – ein Mensch oder Lieferant hat sie eingetragen, nicht das Modell.

• Produktparameter – Abmessungen, Gewicht, Material, Farbe. Alles, was Sie beim Produkt ausgefüllt haben.
• Ursprüngliche Langbeschreibung – auch wenn Sie sie umschreiben möchten, sind die darin enthaltenen Informationen oft korrekt. Die KI bezieht daraus Fakten, selbst wenn sie die Formulierung ändert.
• Kurzbeschreibung – sie enthält meist das Wichtigste, was Sie über das Produkt sagen möchten.
• Name, Kategorie und EAN – der Anker, anhand dessen das Produkt auch bei der Websuche erkannt wird.

Die Internetsuche ersetzt Ihre Daten also nicht, sondern ergänzt sie – um das, was beim Produkt fehlt oder überprüft werden muss. Daraus ergibt sich eine einfache Schlussfolgerung: Je besser Ihre Produkte ausgefüllt sind, desto genauer wird die Beschreibung – selbst wenn Sie kein Suchsystem aktivieren.

Warum überhaupt etwas recherchiert wird

Ein Sprachmodell verfügt über keine Produktdatenbank. Es hat eine statistische Einschätzung davon, welche Wörter normalerweise zusammen vorkommen. Für einen Marketingsatz reicht das aus, für einen technischen Parameter nicht – ein Modell, das „weiß“, dass Kinderfahrräder etwa sieben Kilo wiegen, schreibt problemlos sieben auch bei einem Fahrrad, das 5,45 kg wiegt.

Ein solcher Fehler ist tückisch, weil er glaubwürdig aussieht. Bei der Korrektur bemerkt ihn niemand, aber beim Kunden kommt ein Paket mit anderen Parametern an, als die Beschreibung versprochen hat – und das führt bereits zu einer Rücksendung oder Reklamation.

Pobo führt deshalb vor dem eigentlichen Schreiben eine Recherche durch: Mehrere KI-Systeme machen sich im Web mit dem Produkt vertraut, ihre Ergebnisse werden miteinander verglichen und erst danach in die Vorgaben für das Modell übernommen, das die Beschreibung schreibt.

Vier Systeme, jedes mit einer anderen Stärke

In den Prompt-Einstellungen im Abschnitt Informationsvervollständigung wählen Sie aus, wer das Produkt recherchieren soll. Es handelt sich nicht um eine Liste austauschbarer Marken – jede Quelle sucht anders und eignet sich für etwas anderes.

• OpenAI – recherchiert Spezifikationen anhand des EAN-Codes. Der EAN ist ein globaler Identifikator. Wenn das Produkt einen hat, ist dies der genaueste Weg, damit die KI tatsächlich Ihr Modell und nicht ein ähnliches findet. Fehlt der EAN, wird diese Quelle still übersprungen und nichts berechnet.
• Perplexity – durchsucht das Live-Web und liefert zu seinen Aussagen Quellenzitate zurück. Das eignet sich für Produkte, bei denen die Informationen über Rezensionen und Magazine verstreut sind und nicht nur im Herstellerkatalog stehen.
• Gemini – antwortet auf Grundlage von Trainingsdaten, nicht aus einer Live-Suche. Deshalb trägt es in der Anwendung das Label Orientierend und liefert niemals Links zu Quellen. Wir betrachten es als schnelle vierte Stimme, nicht als Beweis.
• Claude – in Vorbereitung. Es wird als weitere unabhängige Quelle mit einer anderen Trainingsbasis als die übrigen drei hinzukommen.

Es gilt ein einfaches Verhältnis: Mehr Quellen bedeuten genauere Fakten, aber eine längere Generierung und einen höheren Kreditverbrauch. Wie viel es sein wird, sehen Sie vor dem Start auf dem Generierungsbildschirm.

Wenn Sie bestimmte Websites verwenden möchten

Eine offene Suche im gesamten Internet ist nicht immer die richtige Lösung. Bei technischen Produkten ist die Herstellerseite oder der Katalog des Lieferanten oft die einzige zuverlässige Quelle – alles andere sind Abschriften von Abschriften, bei denen bereits das Dezimalkomma verloren gegangen ist.

Dafür gibt es den Abschnitt Internet durchsuchen. Sie geben konkrete Adressen ein, und die KI sucht die Fakten dann nur auf diesen Websites. Die Anfrage besteht aus dem Produktnamen und dem EAN-Code, sofern das Produkt einen hat.

Zwei Dinge, die Sie wissen sollten:

• Geben Sie die Adresse einschließlich https:// ein – eine reine Domain ohne Protokoll wird nicht gespeichert.
• Die Reihenfolge der Websites spielt keine Rolle. Dieselbe Gruppe von Adressen in einer anderen Reihenfolge teilt dasselbe Ergebnis. Durch das Umstellen der Zeilen ändern Sie also nichts und bezahlen nicht erneut.

Empfohlene Einstellung für technische Sortimente: Lassen Sie OpenAI wegen des EANs aktiviert und fügen Sie zusätzlich die Website des Herstellers hinzu. So erhalten Sie eine Kombination aus globalem Identifikator und autoritativer Quelle.

Und noch eine Quelle: wonach Menschen wirklich suchen

Im Abschnitt Bilder und SEO finden Sie den Schalter Kontext aus der Google-Suche verwenden. Er sammelt keine technischen Fakten, sondern echte Suchanfragen bei Google – den Bereich „Weitere Fragen“ (People Also Ask), die besten Ausschnitte aus den Ergebnissen und verwandte Suchanfragen.

Das ist eine andere Art von Information als Parameter. Fakten sagen, was für ein Produkt es ist. Der Google-Kontext sagt, wonach die Menschen dazu fragen – daraus lässt sich eine FAQ erstellen, die reale Fragen beantwortet statt erfundene.

Beide Schalter können gleichzeitig aktiviert sein und schließen sich nicht gegenseitig aus. Im selben Abschnitt finden Sie auch das KI-Profil des E-Shops – Informationen über Ihre Marke, Zielgruppe und Tonalität, die Sie einmal ausfüllen und die in jedem Text verwendet werden.

Wir fragen das Modell nicht, wie sicher es sich ist

Eine einfache Lösung liegt nahe: Die KI könnte bei jeder Angabe selbst sagen, zu wie viel Prozent sie sich sicher ist. Das funktioniert nicht. Das Modell gibt „95 %“ auch bei einer Angabe zurück, die es gerade erst erfunden hat – die eigene Sicherheitseinschätzung ist keine Messung, sondern ein weiterer generierter Text.

Pobo macht deshalb etwas anderes: Es vergleicht die Antworten miteinander. Das ist dasselbe Prinzip, wie wenn Sie drei Reparaturdienste nach dem Preis fragen – wenn sie fast dasselbe sagen, wird es wahrscheinlich stimmen.

Am Beispiel: ein Kinderfahrrad

Nehmen wir an, Sie haben ein Kinderfahrrad im Katalog und drei Suchsysteme aktiviert. Jedes sieht sich an einer anderen Stelle um und liefert seine eigene Liste mit Angaben zurück. Pobo geht sie dann Position für Position durch – Marke, Gewicht und Laufradgröße werden jeweils separat betrachtet.

Wenn sie sich einig sind. Alle drei sagen, dass das Fahrrad 5,45 kg wiegt. Die Angabe wird verwendet und als zuverlässig markiert – drei unabhängige Quellen treffen nicht zufällig dieselbe Zahl.

Wenn die Mehrheit übereinstimmt. Zwei Quellen nennen 5,45 kg, die dritte 6 kg. Verwendet wird 5,45 – der Wert, auf den sich die Mehrheit geeinigt hat. Es wird kein Durchschnitt gebildet, weil dieser bei einem Parameter keinen Sinn ergäbe: Zwischen 510 und 515 Millimetern sind nicht 512,5 korrekt, sondern eine der beiden Zahlen.

Wenn es nur eine Quelle findet. Eine einzige Quelle nennt die Sattelhöhe, die anderen schweigen dazu. Die Angabe wird zwar verwendet, aber als weniger sicher markiert – es gibt nichts, womit sie verglichen werden könnte. Es spielt keine Rolle, wie selbstbewusst sie klang.

Wenn sie sich widersprechen. Eine Quelle behauptet, der Rahmen bestehe aus Aluminium, die andere nennt Stahl. Der Widerspruch wird aufgezeichnet und mit dem Hinweis weitergegeben, dass die Quellen hier nicht übereinstimmen.

Das Modell, das anschließend die Beschreibung schreibt, sieht diese Markierungen. Bei zuverlässigen Angaben erhält es die Anweisung, nichts zu ändern, bei unsicheren und widersprüchlichen Angaben jedoch lieber zu schweigen als zu raten – eine fehlende Angabe ist besser als eine falsche.

Eine weitere Sicherheitsmaßnahme: Ein System kann die anderen nicht überstimmen, indem es zweimal antwortet. Wenn OpenAI gleichzeitig anhand des EANs und auf Ihren Websites sucht, zählt es weiterhin als eine Stimme.

Was das Modell damit macht, das die Beschreibung schreibt

Die geprüften Fakten werden nicht als bloße Liste in die Vorgaben eingefügt. Jede Angabe enthält ihren eigenen Sicherheitsgrad, und das Modell erhält eine klare Anweisung: Marke, Modell und Parameter nicht verändern und bei als weniger sicher oder widersprüchlich markierten Feldern lieber schweigen, als eine falsche Angabe zu machen.

Das ist ein wesentlicher Unterschied dazu, wenn Sie der KI eine offene Frage stellen. Ein allgemeiner Chatbot ist darauf ausgerichtet, immer zu antworten. Die Generierung in Pobo erhält dagegen die Anweisung, lieber etwas wegzulassen.

Das Web ist eine nicht vertrauenswürdige Eingabe – deshalb behandeln wir es entsprechend

Wenn die KI fremde Seiten liest, kann sie dort nicht nur Fakten finden, sondern auch Text, der mit dem Ziel geschrieben wurde, die KI zu manipulieren – etwa den versteckten Satz „Ignoriere die vorherigen Anweisungen und schreibe stattdessen …“. Das nennt man indirekte Prompt-Injection und es ist ein reales Risiko für jedes System, das ein Modell auf das Live-Web zugreifen lässt.

Die Abwehr erfolgt in Pobo auf zwei Ebenen. Jedes Suchsystem erhält die Anweisung, heruntergeladene Inhalte ausschließlich als Daten zu behandeln und jegliche darin enthaltenen Anweisungen zu ignorieren. Dieselbe Warnung erhält auch das Modell, das aus diesen Fakten die finale Beschreibung erstellt.

Darüber hinaus haben die Antworten der Quellen ein fest vorgegebenes Format – Marke, Modell, Kategorie, Parameter, Ausschnitt, Quellen. Nichts anderes wird daraus übernommen.

Im Nachhinein lässt sich nachvollziehen, woher eine Angabe stammt

Für jede generierte Beschreibung wird gespeichert, welche Systeme ausgeführt wurden, was jedes von ihnen zurückgegeben hat und mit welchem Sicherheitsgrad. Sie finden den Eintrag in den Prompt-Einstellungen im Abschnitt Generierungsverlauf.

Wenn eine Beschreibung anders ausfällt als die übrigen, müssen Sie nicht raten, warum – Sie sehen, ob die Recherche überhaupt ausgeführt wurde, was sie gefunden hat und ob sich die Quellen widersprochen haben.

Das Risiko von KI-Massenware

In den vergangenen zwei Jahren hat sich das Internet mit Texten gefüllt, die aus einem einzigen Prompt für einen Chatbot entstanden sind. Auf Englisch nennt man das AI slop, und es hat zwei Probleme.

Es überzeugt den Kunden nicht. Wer zwischen zwei Fahrrädern auswählt, muss Gewicht, Laufradgröße und Sattelhöhe kennen – nicht die Aussage, dass das Produkt hochwertig und zuverlässig ist.

Es bietet Suchmaschinen nichts. Wenn zehn weitere E-Shops denselben allgemeinen Text generieren, gibt es keinen Grund, gerade Ihren anzuzeigen. Was Sie unterscheidet, sind Fakten über das Produkt und Antworten auf konkrete Fragen, nicht bloße Adjektive.

Die gesamte oben beschriebene Ebene – Recherche, Konsens und die Anweisung, lieber etwas wegzulassen als zu erfinden – existiert genau deshalb, damit Ihre Beschreibung nicht nur eine weitere Variante desselben wird.

Wie Sie KI-Massenware in der Praxis erkennen

Am besten zeigt es ein Paar Absätze über dasselbe Produkt. Der erste stammt aus einem allgemeinen Chatbot. Der zweite entsteht aus recherchierten Fakten.

❌ „Dieses Kinderfahrrad ist die ideale Wahl für Ihr Kind. Dank der hochwertigen Verarbeitung und des modernen Designs wird es das Herz jedes kleinen Radfahrers erobern. Es bietet ein hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis.“

Drei Sätze, null Informationen. Sie erfahren weder das Gewicht noch die Laufradgröße oder für welches Alter das Fahrrad geeignet ist. Derselbe Absatz würde zu jedem beliebigen Fahrrad in Ihrem Katalog passen – und ebenso zum Fahrrad eines Wettbewerbers.

✅ „Das Fahrrad wiegt 5,45 kg und damit etwa die Hälfte eines gewöhnlichen Kinderfahrrads dieser Größe. Der Aluminiumrahmen ermöglicht es dem Kind, das Fahrrad selbst über einen Bordstein zu heben. Die 16-Zoll-Räder passen zu einer Körpergröße von 105 bis 120 cm, also ungefähr zu einem Alter von vier bis sechs Jahren.“

Jeder Satz enthält eine Zahl, und jede Zahl hilft bei der Entscheidung. Eltern erkennen, ob das Fahrrad für ihr Kind geeignet ist, und müssen nicht den Support kontaktieren.

Der Unterschied liegt nicht im Schreibstil. Er liegt darin, dass der zweite Absatz eine Grundlage hatte.

Erkennungsmerkmale von KI-Massenware

Wenn Sie unsicher sind, prüfen Sie die Beschreibung anhand dieser fünf Punkte:

• Keine Zahlen. Ein Absatz ohne eine einzige konkrete Angabe ist Marketing-Fülltext, keine Produktbeschreibung.
• Er würde auch zu einem anderen Produkt passen. Ersetzen Sie im Text den Namen durch ein anderes Produkt. Wenn der Satz weiterhin sinnvoll ist, sagt er nichts über das Produkt aus.
• Inhaltsleere Wörter. „Hochwertig“, „modern“, „ideale Wahl“, „hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis“.
• Eine Einleitung, die nichts sagt. „In der heutigen schnelllebigen Zeit …“, „Suchen Sie …“
• Keine Antwort auf eine praktische Frage. Passt es in die Spülmaschine? Wie lange hält der Akku? Für welches Alter ist es geeignet?

Eine auf recherchierten Fakten basierende Beschreibung besteht diese Punkte nicht zufällig – ganz einfach, weil sie konkrete Dinge zu sagen hat.

SEO: Inhalte, die Suchmaschinen lesen können

Der Text selbst ist nur die halbe Lösung. Pobo erstellt daraus zusätzlich eine Struktur, die Google versteht.

Rich Snippets für FAQs. Wenn die Beschreibung FAQ-Widgets enthält, generiert Pobo dafür strukturierte Daten (JSON-LD nach schema.org). Google kann daraus in den Suchergebnissen aufklappbare Fragen direkt unter dem Link erstellen. Dies wird mit einem einzigen Schalter für den gesamten E-Shop aktiviert.

Sitelinks, also Links zu Abschnitten. Überschriften der Ebene H2 erhalten Anker, und über der Beschreibung entsteht eine Navigation. Google kann daraus Sprunglinks direkt zu einem bestimmten Seitenbereich anbieten – der Kunde klickt direkt auf „Parameter“ oder „Häufige Fragen“.

Antworten auf echte Fragen. Wenn der Google-Kontext aktiviert ist, entsteht die FAQ nicht aus der Fantasie des Modells, sondern aus den Fragen, die Menschen zu diesem Produkttyp tatsächlich stellen.

Das ist zugleich die Antwort auf die häufige Frage, wie Beschreibungen mit der Suche über KI zurechtkommen. Modelle, die heute Kundenfragen beantworten, suchen nach konkreten Angaben und strukturierten Antworten – also genau nach dem, was ein allgemeiner Text nicht enthält.

Technische Seite und Ladegeschwindigkeit

Reichhaltige Inhalte haben eine unangenehme Eigenschaft: Sie können langsam sein. In Pobo werden daher mehrere Dinge so gelöst, dass die Produktseite nicht an Geschwindigkeit verliert.

Bildabmessungen im Voraus. Fotos erhalten Attribute für Breite und Höhe, sodass der Browser bereits vor dem Laden Platz für sie reserviert. Ohne diese Angaben springt der Inhalt während des Ladens – das ist die von Google gemessene CLS-Metrik.

Beschneiden weißer Ränder. Fotos aus E-Shops haben rund um das Produkt oft viel Leerraum. Pobo kann ihn direkt auf dem CDN erkennen und entfernen – das Produkt füllt auf dem Foto mehr Fläche aus und es werden weniger Daten übertragen.

Vorbereitetes HTML. Fertige Inhalte werden nicht bei jeder Anfrage erneut gerendert, sondern vorab berechnet gespeichert. Das macht sich vor allem bei E-Shops bemerkbar, die Inhalte über eine API abrufen und mehrere Sprachen anbieten.

Geprüfte Fakten direkt in mehreren Sprachen

Wenn Sie auch ins Ausland verkaufen, müssen Sie die Generierung nicht für jede Sprachversion separat starten. Im Abschnitt Übersetzungen von Beschreibungen wählen Sie die Sprachen aus, und die fertige Beschreibung wird direkt während der Generierung in diese Sprachen übersetzt.

Die Übersetzung muss sich nicht nur auf den eigentlichen Text beziehen. Sie wählen separat aus, ob auch der Produktname, die SEO-Metabeschreibungen und die Kurzbeschreibung übersetzt werden sollen. Es werden nur die Sprachen angeboten, die Sie in Ihrem E-Shop eingerichtet haben.

Für diesen Artikel ist eines wichtig: Übersetzt wird ein Text, der bereits auf geprüften Fakten basiert. Marke, Modell und Parameter bleiben in allen Sprachversionen gleich. Es besteht nicht die Gefahr, dass die deutsche Version ein anderes Gewicht angibt als die tschechische – was passieren kann, wenn jede Sprache separat generiert wird.

Fakten brauchen einen passenden Platz

Recherchierte Parameter würden in einem einzigen langen Absatz untergehen. Deshalb besteht eine Beschreibung in Pobo nicht nur aus Text, sondern aus Widgets, wobei jeder Inhaltstyp sein eigenes Widget hat.

• Parametertabellen – genau dort landen die technischen Angaben aus der Recherche. Marke, Modell, Abmessungen, Material.
• FAQ – aufklappbare Fragen und Antworten. Gleichzeitig eine Quelle für Rich Snippets.
• Galerien und Bilder – eine große Aufnahme, zwei nebeneinander oder drei in einer Reihe. Die KI kann fehlende Fotos sogar zusätzlich generieren.
• Videos – Sie fügen eine eigene Datei oder einen Link ein.
• Vorteile und Icons – kurze Punkte, die auch beim schnellen Überfliegen der Seite gelesen werden.
• Bewertungen – Kundenbewertungen als eigener Block.

Für jedes Widget der Vorlage können Sie zusätzlich eine eigene Anweisung schreiben – etwa, dass der Abschnitt mit den Parametern eine Tabelle und andere Bereiche Aufzählungen enthalten sollen. Ausführlich wird dies in der Anleitung zu den Prompts beschrieben.

Analytics: Was Menschen mit der Beschreibung machen

Eine neue Beschreibung sollte nicht danach bewertet werden, ob sie Ihnen gefällt. Die Analytics-Funktion in Pobo misst das Verhalten der Besucher direkt in den von Ihnen erstellten Inhalten.

• Lesetiefe – wie weit die Besucher gescrollt haben und in welchem Abschnitt der Beschreibung Warenkörbe erstellt wurden.
• Interaktionen mit Widgets – wie viele Interaktionen auf 100 Aufrufe entfallen. Bei FAQs kann die Zahl über 100 liegen, weil eine Person mehrere Fragen aufklappt.
• Häufigste Fragen aus der FAQ – welche Fragen die Menschen am meisten interessieren. Eine gute Grundlage dafür, was Sie in weiteren Beschreibungen ergänzen sollten.
• Vergleich mit anderen E-Shops – ein Benchmark, damit Sie wissen, ob Ihr Wert gut oder durchschnittlich ist.

Ein wichtiger Vorbehalt: Diese Zahlen sind beschreibend, nicht kausal. Sie zeigen, was passiert ist, nicht, dass die Beschreibung es verursacht hat. Wer weiter gescrollt hat, war wahrscheinlich bereits vorher entschlossener. Die Frage „Hat dieser Text geholfen?“ beantwortet erst das nächste Tool.

Wo Sie als Nächstes ansetzen sollten

Die Analytics-Funktion zeigt nicht nur Zahlen, sondern auch eine konkrete Liste von Produkten, um die Sie sich als Nächstes kümmern sollten. Es gibt vier Kategorien:

• Beschreibung fehlt – Produkte, die besucht werden, bei denen aber keine Beschreibung vorhanden ist. Nach den meistbesuchten Produkten sortiert, sodass die ersten fünf Zeilen den größten Effekt haben.
• Unterdurchschnittlich – eine Beschreibung ist vorhanden, aber die Ergebnisse sind schlechter als beim restlichen Katalog.
• Gerade veröffentlicht – was neu ist und beobachtet werden sollte.
• Größte Veränderung – wo sich die Ergebnisse am stärksten verändert haben.

Bei jeder Zeile finden Sie direkt einen Link zum Editor, sodass Sie mit einem Klick von der Zahl zur Arbeit gelangen.

A/B-Tests: Wenn Sie wissen möchten, ob es geholfen hat

Ein A/B-Test ist die einzige Möglichkeit, von einer beschreibenden Kennzahl zu einer konkreten Antwort zu gelangen. Ein Teil der Besucher sieht die eine Variante, ein anderer Teil die zweite, und der Unterschied zwischen ihnen kann dem Inhalt zugeschrieben werden.

In Pobo können zwei Arten von Tests erstellt werden:

• Ursprüngliche Beschreibung gegen Pobo – Sie vergleichen Ihre ursprüngliche Beschreibung aus dem E-Shop mit der in Pobo erstellten. Damit lässt sich beantworten, ob sich die gesamte Arbeit gelohnt hat.
• Zwei Varianten von Pobo-Inhalten – Sie erstellen eine zweite Version der Beschreibung und finden heraus, welche besser verkauft. Geeignet zum Abstimmen von Tonalität, Reihenfolge der Abschnitte oder Textlänge.

Der Test kann gleichzeitig für mehrere Produkte laufen und geplant, pausiert oder beendet werden. A/B-Tests werden derzeit schrittweise freigeschaltet. Wenn Sie sie in Ihrem Konto noch nicht sehen, schreiben Sie uns und bitten Sie darum.

Empfohlene Einstellungen nach Sortiment

Sie müssen nicht alles aktivieren. Je nachdem, was Sie verkaufen, lohnt sich etwas anderes:

• Technik, Elektrogeräte, Werkzeuge – die Parameter müssen bis auf die Dezimalstelle stimmen. Aktivieren Sie OpenAI wegen des EANs und fügen Sie die Website des Herstellers zur Internetsuche hinzu.
• Kosmetik und Nahrungsergänzungsmittel – entscheidend sind Inhaltsstoffe und Anwendung. Perplexity mit Quellenzitaten ist sinnvoll, weil sich die Informationen oft außerhalb des Herstellerkatalogs befinden.
• Mode und Wohnaccessoires – weniger harte Parameter, mehr Informationen zur Verwendung. Eine leichtere Recherche reicht aus; setzen Sie stärker auf den Google-Kontext und das KI-Profil des E-Shops.
• Eigenproduktion – im Web gibt es nichts über das Produkt, daher kann die Recherche keine Informationen finden. Schalten Sie sie ruhig aus und beschreiben Sie das Produkt stattdessen ausführlich in den Prompt-Vorgaben. Vor allem sollten Sie dem Modell hochwertige Eingabedaten zum Produkt liefern.

Unabhängig davon, wofür Sie sich entscheiden, sollten Sie die neue Einstellung zunächst an einem Produkt testen. Das Testen des Prompts schreibt nichts fest und kostet keine Credits.

Zusammenfassung

Eine Beschreibung aus Pobo beginnt nicht beim Modell, sondern beim Produkt. Zuerst werden die Informationen verwendet, die Sie bereits in Ihrem E-Shop haben. Anschließend werden die Fakten im Web recherchiert und anhand mehrerer unabhängiger Quellen verglichen. Was die Quellen nicht bestätigen, wird als unsicher markiert. Erst danach wird der Text geschrieben und in Widgets aufbereitet, die sowohl der Kunde als auch die Suchmaschine verstehen.

Ob das bei Ihnen funktioniert, müssen Sie nicht schätzen. Die Analytics-Funktion zeigt, was die Besucher tun, und der A/B-Test sagt Ihnen, ob der Inhalt dafür verantwortlich ist.

Wenn Sie bei den Einstellungen nicht weiterwissen oder die Recherche bei einem bestimmten Sortiment nicht die erwarteten Ergebnisse liefert, schreiben Sie uns an podpora@pobo.cz. Wir sehen uns gern ein konkretes Produkt an.