Para gerar descrição de produtos com IA sem erro, dê ao modelo os atributos do cadastro, trate o texto gerado como proposta e peça que uma pessoa confira medidas, voltagem e promessas contra a ficha técnica antes de publicar. Guarde a versão anterior e meça o efeito no canal antes de ampliar para o catálogo inteiro.
O catálogo tem três mil produtos e mil deles estão com a descrição do fornecedor: uma linha, às vezes em caixa alta, às vezes em espanhol. Escrever tudo à mão ocupa a equipe por muito tempo. Gerar tudo com IA é rápido. A tentação é óbvia, e o risco também: um modelo de linguagem escreve bem e com segurança mesmo quando inventa a capacidade, a voltagem ou um recurso que o produto não tem.
Dá para usar IA no catálogo com ganho real. O que separa o ganho do problema é o processo em volta dela.
O que a IA faz bem no catálogo
- Transformar dado em texto. Com os atributos certos na mão (capacidade, material, dimensões), a IA escreve uma descrição legível e coerente com eles.
- Padronizar o tom. Mil descrições de mil fornecedores ganham a mesma voz.
- Propor o que falta. A partir do texto existente, sugerir atributos que a família pede e que estão vazios.
- Escrever variações de um campo. Título para busca, descrição curta, meta descrição.
Onde a IA erra na descrição de produto?
- Inventa dado técnico. Se a voltagem não está no cadastro, o modelo pode supor uma.
- Promete demais. Adjetivos e garantias que nenhum documento do produto sustenta.
- Copia o vizinho. Produtos parecidos ganham descrições quase iguais, o que não ajuda nem o cliente nem a busca.
- Erra a categoria do produto. Um acessório descrito como o produto principal.
Todos esses erros têm a mesma raiz: o texto foi ao ar sem que alguém o conferisse com o dado do produto.
Os canais também cobram. A regra de descrição do Google Merchant Center pede que o texto descreva apenas o produto e proíbe texto promocional, como preço, frete ou descontos. A regra de título pede que o título descreva o produto mostrado na página de destino. Os dois campos vão juntos no feed de produtos para o Google.
Um processo que funciona
- Cadastro primeiro. A IA trabalha a partir dos atributos. Quanto mais completo o cadastro, menos espaço para invenção.
- Proposta, não gravação. O texto gerado fica como sugestão, ao lado do texto atual.
- Revisão humana com critério. Quem revisa confere medidas, voltagem e qualquer afirmação de desempenho contra a ficha técnica. Aprovar em lote é aceitável quando a amostra conferida está limpa; publicar sem ninguém olhar, não.
- Registro do que mudou. Guardar a versão anterior permite voltar atrás se um erro passar.
- Medição. Acompanhar o que a mudança fez nos indicadores do canal antes de ampliar para o catálogo inteiro.
Se os atributos ainda estão incompletos, o primeiro passo é o dicionário de atributos por família.
A IA do AdCore Turbo, com aceite
No AdCore Turbo, a IA para catálogo propõe descrição, título de SEO e meta descrição em português, e sugere atributos que faltam na família do produto. Tudo chega como proposta, ao lado do texto atual: nada é gravado sem que alguém da sua equipe aceite. A IA pode ficar desligada na conta, para quem prefere não usar.
O ganho que se busca é descrever o catálogo inteiro muito mais rápido do que à mão, sem colocar no ar uma frase que o produto não sustenta. O cadastro que alimenta esse processo é o do PIM.