Normalizacja to proces przekształcania niespójnych danych produktowych – niezgodnych jednostek, wielkości liter, nazw kategorii czy formatów atrybutów – w standardowe wartości, których faktycznie oczekuje specyfikacja feedu danego kanału, tak aby każdy wiersz mógł zostać poprawnie zweryfikowany, dopasowany i oceniony, zamiast zostać po cichu odrzucony lub źle odczytany. Systemy źródłowe rzadko same z siebie dostarczają czyste, jednolite dane, ponieważ różne osoby i procesy z czasem wprowadzają ten sam rodzaj informacji w nieco inny sposób. Normalizacja to punkt kontrolny, w którym te niespójności są wychwytywane i poprawiane, zanim trafią do kanału zakupowego.
Dlaczego normalizacja jest ważna dla feedów wielokanałowych
Każda platforma, do której trafia feed, stosuje własne, ścisłe zasady dotyczące dopuszczalnych wartości, a dane, które wewnętrznie wyglądają zupełnie rozsądnie, często tych zasad wprost nie spełniają – pole stanu magazynowego z wartością „Yes” zamiast „in stock”, waga zapisana w funtach, gdy kanał oczekuje kilogramów, albo nazwa kategorii, która nie pasuje do żadnego węzła taksonomii produktów Google. Bez normalizacji takie niezgodności powodują odrzucenia i błędne dopasowania produktów właśnie w takiej skali, której rosnący katalog najmniej może sobie pozwolić sprawdzać ręcznie. Normalizacja rozwiązuje ten problem raz, u źródła, za pomocą reguł stosowanych konsekwentnie do każdego produktu przechodzącego przez feed, zamiast wymagać, by ktoś po fakcie poprawiał każdy odrzucony wiersz osobno.
Jak działa normalizacja
Normalizację zwykle wdraża się jako zestaw reguł biznesowych stosowanych podczas generowania feedu: mapowanie wartości wyliczeniowych, tak by różne oznaczenia stanu magazynowego sprowadzały się do „in stock” lub „out of stock”, przeliczanie jednostek, np. funtów na kilogramy czy cali na centymetry, standaryzacja taksonomii kategorii, tak by wewnętrzne nazwy kategorii były mapowane na oficjalne drzewo kategorii kanału, oraz porządkowanie niespójności formatowania w tytułach i opisach. Reguły te działają automatycznie przy każdym ponownym generowaniu feedu, więc poprawka wprowadzona raz obowiązuje dla każdego przyszłego produktu dodanego do katalogu, a nie tylko dla tych, które istniały w chwili tworzenia reguły.
Przykład: znormalizowane pola w pozycji feedu
<item>
<g:id>SKU-30478</g:id>
<title>Cast Iron Skillet - 10 Inch</title>
<g:availability>in stock</g:availability>
<g:condition>new</g:condition>
<g:shipping_weight>1.36 kg</g:shipping_weight>
<g:google_product_category>Home & Garden > Kitchen & Dining > Cookware</g:google_product_category>
</item>Przed normalizacją ten wiersz mógł trafić z systemu źródłowego z dostępnością zapisaną jako „Y”, wagą w funtach i wartością kategorii zrozumiałą tylko wewnętrznie – każde z powyższych pól odzwierciedla regułę normalizacji, która przekształciła surowe dane źródłowe w dokładną wartość wyliczeniową lub jednostkę wymaganą przez specyfikację feedu.
Powiązane pojęcia
Normalizacja i metadane są ściśle powiązane, ponieważ znaczna część normalizowanych danych to metadane, które trafiły w niespójnym formacie, a oba te elementy ostatecznie decydują o tym, jak czysty jest feed danych, zanim stanie się feedem gotowym dla kanału. Praktyczne omówienie poprawiania wartości aktywnie odrzucanych przez kanał znajdziesz w artykule How to Correct and Enhance Product Data Using Google Supplemental Feeds.
