Amazon ha introdotto negli ultimi anni strumenti che usano IA generativa per automatizzare o assistere la creazione e il miglioramento delle schede prodotto. Per esempio, Amazon permette ai venditori di fornire solo poche parole descrittive o un’immagine del prodotto, e l’IA genera automaticamente titoli, descrizioni, attributi (colore, dimensione, parole-chiave) che aiutano anche l’indicizzazione nella ricerca interna.
Questa automazione non è più un mero optional di nicchia: migliaia di venditori in Europa (in Italia compresa) stanno già usando queste capacità.
Uno strumento particolare è “Enhance My Listing”, che suggerisce miglioramenti per le schede già esistenti: aggiornamento dei titoli, mancanza di attributi, descrizione, e adeguamenti stagionali.
Cosa cambia nella scoperta e nel ranking
Con queste novità, il modo in cui Amazon “capisce” le schede prodotto cambia. Non più solo corrispondenza keywords → ranking, ma una crescente enfasi su:
contesto semantico: l’algoritmo cerca di capire l’intento dell’utente, non solo le parole digitate. Se il cliente cerca “cuffie wireless per ufficio”, Amazon può premiare schede che parlano di isolamento acustico, comfort, microfono, non solo brand o “wireless”.
qualità del contenuto: chiarezza, accuratezza, completezza degli attributi. Schede incomplete o con dati mancanti vengono sia penalizzate, sia soggette agli strumenti IA che generano contenuto aggiuntivo.
esperienza multimediale e ricchezza informativa: immagini, AR (augmented reality) in alcuni casi, contenuti Premium A+ (testi avanzati, immagini extra) che migliorano il coinvolgimento del cliente.
sintesi dai feedback: recensioni, Q&A, altri segnali dai clienti vengono usati per generare audio summary (“Hear the Highlights”), per catturare punti salienti, migliorare trasparenza e aiutare all’acquisto.
rischi, sfide e implicazioni strategiche per venditori e marchi
Automatizzare non significa “senza controllo”. Ci sono rischi concreti:
errori o imprecisioni: l’IA può introdurre termini non conformi, descrizioni troppo generiche o persino claim che violano politiche. Serve revisione umana. Alcuni venditori segnalano che i suggerimenti IA includono parole protette o marchi registrati.
perdita di voce del brand: se ogni titolo, descrizione diventano standardizzati o “giusti per l’algoritmo”, si rischia omogeneità che diluisce il posizionamento differenziato del marchio.
policy e compliance: Amazon sta rafforzando controlli su contenuto, marchi, diritti d’autore, deviazioni non consentite. L’IA può aiutare ma anche sbagliare. Venditori devono essere attenti.
catalogo “purgato”: Amazon ha avviato iniziative interne come “Bend the Curve” per rimuovere le inserzioni sottoperformanti, duplicate o obsolete, ridurre costi infrastrutturali e migliorare qualità del catalogo. Chi ha molte schede con poche vendite, o titoli / immagini deboli, rischia di perdere visibilità o essere rimosso.
Come adattare la strategia per restare competitivi
Per sfruttare queste evoluzioni, un venditore o marchio deve:
usare gli strumenti IA di Amazon attivamente ma revisionare ogni output: modificare titoli, descrizioni suggerite, controllare claim, assicurarsi che il tono e le parole chiave corrispondano al posizionamento desiderato.
monitorare tendenze semantiche emergenti (parole chiave, espressioni che gli utenti usano) non solo dal proprio storico ma analizzando recensioni, Q&A, trend stagionali; adattare i contenuti pre-stagione.
ricchezza di attributi: sfruttare tutti i campi obbligatori e opzionali, perché meglio Amazon può “capire” il prodotto, migliore sarà la scoperta semantica (filtro, ricerca vocale, suggerimenti).
investire in contenuti Premium A+, immagini di alta qualità, AR dove possibile; far leva su “audio highlights” se disponibile, su foto o video che rispondono a interrogativi frequenti degli utenti (questo anche aiuta a ridurre resi).
monitoraggio continuo delle policy Amazon e delle modifiche del motore di ricerca interno: come cambiamenti nei limiti di caratteri, simboli ammessi, regole di titolo. Anche perché l’IA di Amazon può correggere o sostituire contenuti che non rispettano, e a volte senza avvisare esplicitamente.
Prospettive future
Aspettativi realistiche per i prossimi mesi / anni:
sempre più automazione: non solo generazione, ma manutenzione automatica delle schede (ricalcolo delle keywords, aggiornamento descrizioni in base ai cambiamenti dei trend, analisi predittiva per stagionalità).
ricerca vocale e assistenti integrati (tipo Rufus di Amazon) che useranno modelli di linguaggio per rispondere a query utente, alterando i criteri con cui vengono mostrate le schede. Il contesto dell’utente, recensioni, immagini, diventano più importanti.
implicazioni SEO/SGE esterne: non solo l’algoritmo interno di Amazon, ma Google (e altri motori) probabilmente integreranno queste novità nelle SERP che mostrano prodotti Amazon; quindi schede ottimizzate semantiche, ricche, con metadati visibili, saranno anche più appetibili per l’estrazione esterna.
AI multimodale sempre più potente: descrizione basata su immagini, video, AR, uso di elementi visivi per generare automaticamente testi che rispondono a domande visive che l’utente ha.