Adobe Commerce integreren met Adobe LLM Optimizer
Adobe LLM Optimizer is een bedrijfsoplossing die brandmerken helpt om te controleren, te analyseren en te optimaliseren hoe hun inhoud wordt weergegeven in antwoorden op grote taalmodellen (LLM's) en AI-assistenten. Naarmate kopers steeds vaker gebruik maken van AI-tools voor onderzoek en productontdekking, helpt LLM Optimizer ervoor te zorgen dat uw merk en catalogus op de juiste wijze worden genoemd en in context worden weergegeven.
In deze handleiding wordt beschreven hoe Adobe Commerce in die workflow past wanneer uw productcatalogus in Commerce wordt opgeslagen. U zult leren welke mogelijkheden beschikbaar worden, welke configuratie wordt vereist, en hoe de opgestelde optimalisaties zich in Admin en over ingangskanalen gedragen.
Wat de integratie toelaat what-integration-enables
Het verbinden van LLM Optimizer met uw Adobe Commerce catalogus laat u zich van brede inhoudsinzichten aan catalogus-bewuste aanbevelingen bewegen:
- identificeer hiaten en inconsistenties in catalogusgegeven-zulke zoals titels, beschrijvingen, en gestructureerde signalen-die beïnvloeden hoe LLMs uw producten interpreteert.
- Overzicht stelde verbeteringen met het steunen van context, met inbegrip van rechtvaardigingen en voor-en-na vergelijkingen voor.
- stelt geselecteerde optimalisaties-zulke als productnaam en beschrijving updates-direct aan de catalogus van Commerce op die ervoor zorgen dat de werkschema's Admin, de netwerken, en de opslag-onder ogen ziet gegevens gericht blijven.
Als de catalogusbron Adobe Commerce is, kan Adobe de volledige end-to-end workflow ondersteunen: automatisch mogelijkheden identificeren, wijzigingen voorstellen en goedgekeurde correcties toepassen. Voor catalogi die buiten Commerce komen, kan LLM Optimizer nog verbeteringen analyseren en voorstellen, maar het toepassen van veranderingen hangt van uw integratiemodel (bijvoorbeeld, een weerspiegelde catalogus of handupdates) af. Zie de grenzen en de grenzen van de Integratie .
Voor wie is dit who-this-is-for
- Digitale marketers en handelaren die productgegevens in LLM-gedreven antwoorden nauwkeurig en verenigbaar willen zijn en die een gecontroleerde manier nodig hebben om catalogusexemplaar bij schaal te verbeteren.
- de beheerders van Commerce die catalogusintegriteit, processen Admin, en integratie (API, CSV, PIM) bezitten die productattributen van de voer voorzien.
Vereisten prerequisites
De volgende eerste vereisten zijn van toepassing wanneer u toegang aan de integratie van Adobe Commerce met Adobe LLM Optimizer hebt. Neem contact op met uw technische accountmanager voor meer informatie.
- Uw storefront kan door LLM-georiënteerde en agentic bots worden gekropen waar dit kruipvermogen deel van uw de meting en optimaliseringsstrategie van LLM Optimizer (een algemene voorwaarde voor catalogus-bewuste inzichten) uitmaakt.
- Voor implementatieworkflows met Commerce-ondersteuning zijn de vereiste Commerce-services en catalogusconnectiviteit ingeschakeld en gezond. De taak-vlakke opstelling wordt beschreven in verbindt Adobe Commerce met LLM Optimizer .
U moet ook begrijpen hoe gegevens tussen systemen worden verplaatst:
Gegevensstroom op hoog niveau high-level-data-flow
Conceptueel, volgen de catalogusoptimalisaties twee patronen (uw project kan één of allebei, afhankelijk van vermogen gebruiken):
Adobe Commerce vergeleken met catalogi van derden commerce-vs-third-party
Catalog Agent, Storefront MCP en LLM Optimizer catalog-agent-and-mcp
Uw Adobe Commerce productcatalogus is het systeem van verslag voor productgegevens: namen, beschrijvingen, kenmerken, prijzen en voorraad. Om AI-bijgewoonde ontdekking en optimalisering aan te drijven, Adobe Commerce Storefront MCP (ModelProtocol van de Context) is een gestructureerde interface tussen uw levende de catalogusgegevens van Commerce en ervaringen van Adobe AI.
Agent van de Catalogus zit bovenop Storefront MCP. De Agent van de Catalogus laat Adobe LLM Optimizer toe om te vragen, te verrijken, en op catalogus en context te handelen PDP door hiaten te identificeren, verbeteringen voor te stellen, en veranderingen op te stellen wanneer u hen goedkeurt. Die mogelijkheden die in de werkschema's van LLM Optimizer worden beschreven in Gebruik LLM Optimizer met Adobe Commerce .
Hoe Catalog Agent Commerce voor LLMs verbetert catalog-agent-optimizations
De Agent van de Catalogus richt ontdekkingsbaarheid door twee complementaire optimalisaties: verrijking van productdetails en verrijking van productcatalogi.
Verrijking van de pagina met productdetails pdp-enrichment-overview
de detailpagina van het Product (PDP) verrijking stelt verfijningen aan de inhoud van de productpagina voor zodat leest uw goederen duidelijker wanneer de kopers producten door AI assistenten en gelijkaardige hulpmiddelen ontdekken. Het doel is helderheid en consistentie te verbeteren zonder de storefront lay-out te veranderen uw team reeds handelde. Je kunt suggesties in LLM Optimizer bekijken en implementeren wanneer je klaar bent.
Nadat u de software hebt geïmplementeerd, controleert u de live productpagina om te controleren of de winkelervaring er nog steeds naar verwachting uitziet.
Verrijking van productcatalogus catalog-enrichment-overview
{de catalogusverrijking van het 0} Product stelt duidelijkere productnamen en productbeschrijvingen voor waar het exemplaar dun, vaag, of inconsistent is. Elke suggestie omvat context zodat kan uw team beslissen wat te veranderen. Wanneer u een update goedkeurt, kan deze worden toegepast op uw catalogus van Adobe Commerce , zodat de Admin, de storefront, en andere ervaringen die die gebieden gebruiken de zelfde formulering weerspiegelen.
Aangezien deze velden in Commerce worden weergegeven, kan het verbeteren van een naam of beschrijving ten goede komen aan elk kanaal dat de productgegevens leest (afhankelijk van hoe en wanneer uw systemen worden vernieuwd).