La optimización del feed es la práctica continua de mejorar los datos de un feed de productos (títulos, descripciones, imágenes y atributos) para que las plataformas de shopping y los buscadores clasifiquen, emparejen y muestren las fichas de forma más favorable. Abarca desde redactar títulos ricos en palabras clave hasta completar los campos opcionales que las plataformas utilizan para el emparejamiento, y se aplica de forma continua y no como una limpieza puntual, ya que tanto los algoritmos de clasificación como las fichas de la competencia cambian constantemente. Mientras que la gestión del feed garantiza que los datos sean precisos, la optimización del feed garantiza que sean competitivos.
Por qué es importante la optimización del feed
Dos feeds pueden ser igual de precisos y aun así rendir de forma muy distinta en los resultados de shopping de pago y orgánicos, porque las plataformas premian las fichas que les dan más con lo que trabajar: atributos completos, títulos bien estructurados e imágenes que cumplen los umbrales de calidad influyen en si un producto aparece en una búsqueda relevante y en cuánto cuesta ganar una subasta. Un título escaso o genérico puede describir técnicamente bien el producto y, aun así, perder todas las impresiones frente al título más detallado de un competidor. La optimización también es acumulativa de un modo en que muchas otras tareas del feed no lo son: una plantilla de título o una asignación de atributos mejor se aplica a todos los productos que la utilizan, de modo que el beneficio se multiplica en todo el catálogo y no en una sola ficha.
Cómo funciona
La optimización del feed suele empezar por determinar la situación actual del feed, a menudo mediante un benchmarking del feed frente a la competencia o a las normas de la categoría, y después aplicando reglas de negocio que reescriben sistemáticamente los títulos, completan los atributos que faltan y ajustan la categorización en todo el catálogo en lugar de producto por producto. Estas reglas pueden añadir la talla y el color a los títulos que no los incluyen, trasladar el material o el estampado a un atributo personalizado o reestructurar las descripciones para que empiecen por los términos más buscados. Las plataformas devuelven los resultados mediante señales como el nivel de calidad, que refleja lo relevante y completo que parece un anuncio o una ficha en relación con lo que se busca, lo que proporciona a los equipos un ciclo de retroalimentación para seguir afinando las reglas. Como las reglas se aplican a nivel de feed, un solo cambio puede mejorar el rendimiento de miles de SKU a la vez.
Ejemplo
<item>
<g:id>SKU-40218</g:id>
<title>Nordwool Merino Wool Beanie - Slate Grey, One Size</title>
<g:description>Soft 100% merino wool beanie in slate grey, ribbed knit, machine washable, one size fits most.</g:description>
<g:color>Slate Grey</g:color>
<g:material>Merino Wool</g:material>
<g:size>One Size</g:size>
</item>En comparación con un título escueto como "Wool Beanie", esta versión añade la marca, el color y la talla directamente al título y, al mismo tiempo, rellena los atributos específicos color, material y size, la combinación que las plataformas utilizan tanto para el emparejamiento de texto como para el filtrado estructurado en los resultados de shopping.
Conceptos relacionados
La optimización del feed es más eficaz cuando sigue a un benchmarking del feed, ya que saber en qué se queda corto un feed centra el trabajo en los campos que realmente mueven el rendimiento, y se implementa mediante los mismos motores de reglas de negocio que gestionan otros cambios automatizados del feed. Sus resultados se reflejan de forma más directa en el nivel de calidad y en métricas similares de las plataformas, por lo que la optimización continua tiende a superar a las correcciones puntuales. Para un marco estratégico más profundo, consulte Power Up Performance Max: The Strategic Guide to Feed Optimization.
