Agente di descrizione prodotto

🤖 Spiega con l'intelligenza artificiale

L’Agente di descrizione prodotto è uno strumento specializzato per l’e-commerce progettato per trasformare le specifiche tecniche grezze in testi di prodotto accattivanti e ottimizzati per la SEO. Automatizza la creazione di schede prodotto, assicurando che ogni articolo in un catalogo abbia un testo unico e persuasivo che si posizioni bene nei motori di ricerca e converta i visitatori in acquirenti.

Capacità e Caratteristiche¶

L’Agente di descrizione prodotto è ottimizzato per le seguenti attività di e-commerce:

• Ottimizzazione SEO: Inserisce naturalmente parole chiave di alto valore nelle descrizioni per migliorare la visibilità della ricerca organica su piattaforme come Google o Amazon.
• Copy orientato ai benefici: Traduce specifiche tecniche asciutte (es. “100% poliestere”) in benefici tangibili per l’utente (es. “tessuto resistente e impermeabile progettato per mantenere la tua attrezzatura asciutta”).
• Elaborazione in batch: In grado di generare contemporaneamente centinaia di descrizioni uniche partendo da un set di dati strutturato (CSV/Excel).
• Standardizzazione del formato: Fornisce formati di output coerenti, come un gancio accattivante seguito da un elenco puntato di caratteristiche, pronti per il caricamento immediato nel CMS.

Guida all’integrazione¶

A differenza degli strumenti standard integrati via API, l’Agente di descrizione prodotto viene distribuito e gestito direttamente dai team di supporto e ingegneria di 4Geeks.

1. Richiedi l’accesso: Contatta il tuo account manager 4Geeks assegnato per richiedere l’Agente di descrizione prodotto.
2. Configurazione: Un membro dello staff di 4Geeks lavorerà con te per definire la voce del tuo brand, le parole chiave target e la struttura di output preferita (es. HTML vs. Testo normale).
3. Distribuzione: L’agente viene integrato nel tuo sistema PIM (Product Information Management) o nel backend del tuo e-commerce dai tecnici di 4Geeks.

Scenari di workflow e consumo di token¶

I seguenti scenari illustrano come l’agente interagisce con gli utenti e stimano i costi associati in base al modello di token 4Geeks.

Scenario 1: Lancio di un nuovo prodotto (Singolo articolo)¶

Un commerciante sta mettendo in vendita una nuova macchina da caffè di fascia alta. Fornisce un elenco di specifiche grezze (dimensioni, potenza, materiale) e il nome del prodotto. L’agente trasforma tutto questo in una narrazione persuasiva.

sequenceDiagram
  autonumber
  actor Merchant as E-commerce Mgr
  participant Agent as Agente Prodotto
  participant Store as Shopify/Magento

  Merchant->>Agent: Invia specifiche e nome
  Note right of Merchant: Input: ~50 parole

  Agent->>Agent: Analizza parole chiave (SEO)
  Agent->>Agent: Crea "Gancio" e punti elenco

  Agent-->>Merchant: Restituisce descrizione formattata
  Note left of Agent: Output: ~200 parole

  Merchant->>Store: Pubblica prodotto

Stima dei costi¶

• Dati di input: Specifiche grezze e titolo del prodotto (~50 parole).
• Dati di output: - Paragrafo introduttivo accattivante.
  • Elenco puntato delle caratteristiche.
  • Meta descrizione SEO.
  • Totale output: ~200 parole.
• Volume totale: ~250 parole.
• Calcolo dei token: 250 parole ÷ 0,75 parole/token = ~333 token.
• Costo stimato: ~320 - 350 Token

Scenario 2: Aggiornamento stagionale del catalogo (Batch)¶

Un rivenditore di moda deve aggiornare le descrizioni per una nuova collezione di 10 diverse t-shirt. L’input è un file CSV contenente i nomi delle magliette, i colori e i tipi di tessuto.

sequenceDiagram
  autonumber
  actor System as Sistema PIM
  participant Agent as Agente Prodotto
  participant DB as Database contenuti

  System->>Agent: Carica batch CSV (10 articoli)
  Note right of System: Input: ~300 parole

  loop Per articolo
      Agent->>Agent: Genera descrizione unica
      Agent->>Agent: Applica tono del brand
  end

  Agent-->>System: Restituisce CSV aggiornato
  Note left of Agent: Output: ~1.500 parole

  System->>DB: Sincronizza con il negozio

Stima dei costi¶

• Dati di input: Dati CSV per 10 articoli (~30 parole per articolo = ~300 parole totali).
• Dati di output: 10 descrizioni uniche (~150 parole per articolo = ~1.500 parole totali).
• Volume totale: ~1.800 parole.
• Calcolo dei token: 1.800 parole ÷ 0,75 parole/token = ~2.400 token.
• Costo stimato: ~2.350 - 2.450 Token

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