DataFeedWatch Blog

Feed Review – Ewaluacja i rozwiązywanie problemów na Twojej tablicy produktów

Autor: Olga Wojas | 2019-12-17 09:18:23

Mówiliśmy o tym wiele razy. I ty też już o tym wiesz. Twoja tablica produktu jest fundamentem, na którym budujesz kampanie sprzedażowe. Możesz ocenić i rozwiązać problemy na swojej tablicy bezpośrednio na DataFeedWatch.

 

Naciśnij na linki, aby przejść do konkretnego kroku: 

 

Jak ocenić jakość danych Twojego produktu?

Feed Review jest oddzielną zakładką na Twoim Interfejsie Mapowania Kanałów. Z menu nawigacji, możesz zażądać oceny tablicy kanału i sprawdzić, czy dane, które wysyłasz na ten kanał są kompletne.


W ramach oceny sprawdzane są następujące dane dotyczące tablicy:

  • Brakujące dane: czy wartości dla wymaganych i opcjonalnych mapowanych pól mają wartości 
  • Unikalny walidator poprawności: Czy Twoje unikalne identyfikatory, SKU, UPC, mają duplikaty? 
  • Walidator poprawności GTIN: sprawdź, czy Twoje identyfikatory GTIN są ważne

A Ocena Tablic wygeneruje przegląd napotkanych problemów. 

Zaraz pod podsumowaniem oceny tablic, znajduje się szczegółowy raport zawierający wszystkie informacje, których potrzebujesz, aby podjąć działania naprawcze.

Nie zapomnij, że możesz także pobrać listę produktów i błędów. 

 

Nasilenie. Na każdy napotkany problem na Twojej tablicy, zostanie określony poziom nasilenia:

  • Wysokie - jeśli pole jest wymagane przez kanał i nie przeszło weryfikacji
  • Średnie - nie spowoduje odrzucenia produktu (pole opcjonalne), ale zdecydowanie zalecamy jego naprawę. 

Pobierz nasz poradnik dotyczący Optymalizacji Plików Danych, aby dowiedzieć się więcej o tym:

 

Powrót na górę strony

Sprawdź co mówią inni sprzedawcy

Opcja została przedstawiona w wersji Beta dla ograniczonej liczby klientów. White Shark Media jest jednym z klientów, który miał szansę ją przetestować to rozwiąznie zanim została uruchomione dla wszystkich. 

 

Sebastian Talavera, Kierownik projektu w White Shark Media, wiodącej Agencji Marketigu Cyfrowego, która dostarcza rozwiązania dotyczące marketingu online, dopasowane do małych i średnich firm, mówi:

 

Używałem jej w niektórych sklepach i jedną rzeczą, w której mi pomogła, jest unikanie tego przełączania pomiędzy DataFeedWatch i Google Merchant, w celu zdiagnozowania produktów i dokonania niezbędnych korekt przed pobraniem tablic przez Google Merchant Center.

Wielu naszych klientów nie posiada dobrze zbudowanej tablicy produktów, więc mamy dużo pracy, ułatwionej przez DataFeedWatch. W niektórych wypadkach zauważyliśmy, że przełączanie w tą i z powrotem, zawieszało konto Google Merchant Center ze względu na następujące po sobie błędy podczas procesu akceptacji tablic. Właśnie tego teraz unikamy, używając Oceny Tablic, w sklepach, w których mieliśmy już szansę ich użyć.

 

Jak rozwiązać problemy danych na tablicy dotyczące brakujących właściwości?

Jeśli masz do czynienia z wieloma produktami, które mają puste pola, nie masz się czym martwić. 

W przypadku niektórych pól może być konieczne przejście do działu IT z listą identyfikatorów produktów i brakujących pól, które należy naprawić. 

Dla innych istnieją łatwe i szybkie poprawki, które można zastosować w ciągu kilku minut. 

Przykładowo, zajmijmy się produktem z brakującym opisem lub tytułem.

Jeśli dowolnemu produktowi brakuje, któregokolwiek z tych pól, posiadasz wiele sposobów na zajęcie się tym problemem.

1. Możesz wprowadzić zasadę, aby stworzyć szybki opis lub zasadę tytułową, tak aby żaden z Twoich produktów nie narażał się na odrzucenie.

2. Można wykluczyć dane produkty do czasu uzyskania dokładnych danych z działu IT.

 

Powrót na górę strony lub Pobierz przewodnik optymalizacji danych tablic.

Czego spodziewać się w przyszłości?

Funkcja ta zostanie w przyszłości rozszerzona na inne walidatory: walidator produktów i łączy obrazkowych, walidator kategorii i inne. 

Jeśli chodzi o tablice produktu, pierwszą rzeczą, jaką musisz sprawdzić na swojej tablicy to jakość danych i ich poprawność. Zobacz, czy Twojej tablicy brakuje jakichkolwiek wymaganych lub bardzo polecanych danych. To pierwszy i najważniejszy krok.