Agent Accessibility Score to wskaźnik określający, jaka część oferty sklepu internetowego jest technicznie dostępna, zrozumiała i możliwa do wykorzystania przez agentów AI. Pokazuje, czy systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą odnaleźć produkty, prawidłowo odczytać ich dane, porównać je z innymi ofertami oraz wykorzystać w rekomendacji lub procesie zakupowym.
Wskaźnik może być wyrażany w skali od 0 do 100% i obliczany jako udział produktów spełniających określone kryteria dostępności dla agentów AI w całej analizowanej ofercie sklepu.
Agent Accessibility Score = liczba produktów dostępnych i możliwych do wykorzystania przez agentów AI / liczba wszystkich analizowanych produktów × 100%
Wysoki wynik oznacza, że znaczna część asortymentu została udostępniona w sposób umożliwiający agentom AI jej znalezienie, zrozumienie i wykorzystanie. Niski wynik może wskazywać na braki w danych produktowych, błędy techniczne, niespójne informacje albo ograniczenia utrudniające agentom dostęp do oferty.
Co uwzględnia Agent Accessibility Score?
Ocena dostępności oferty dla agentów AI może obejmować m.in.:
- możliwość indeksowania i odczytywania stron produktowych,
- obecność produktów w aktualnym feedzie produktowym,
- kompletność nazw, opisów i parametrów produktów,
- poprawne oznaczenie ceny, waluty i dostępności,
- zgodność danych między stroną sklepu, feedami i platformami zewnętrznymi,
- prawidłowe wdrożenie danych strukturalnych Product i Offer,
- dostępność informacji o wariantach, dostawie, zwrotach i gwarancji,
- możliwość jednoznacznego powiązania produktu z marką i kategorią,
- techniczną gotowość sklepu do komunikacji i realizacji działań przez agentów AI.
Feed produktowy pomaga systemom AI prawidłowo indeksować produkty oraz wyświetlać aktualne informacje o cenie, dostępności i sprzedawcy. Z kolei protokoły Agentic Commerce, takie jak ACP i UCP, mają umożliwiać agentom przechodzenie od odkrycia produktu do realizacji transakcji.
Dlaczego Agent Accessibility Score jest ważny?
W klasycznym e-commerce widoczność produktu była oceniana przede wszystkim na podstawie jego pozycji w wyszukiwarce, liczby wyświetleń i generowanego ruchu. W Agentic Commerce część procesu zakupowego może być realizowana przez system AI, który samodzielnie wyszukuje, analizuje i porównuje dostępne oferty.
Produkt, którego danych agent nie może odczytać lub prawidłowo zinterpretować, może nie zostać uwzględniony w porównaniu, nawet jeśli jest atrakcyjny cenowo i dobrze odpowiada potrzebom klienta.
Agent Accessibility Score pozwala więc odpowiedzieć na pytanie:
Jaki procent oferty sklepu może zostać znaleziony, zrozumiany i wykorzystany przez agenta AI podczas rekomendowania lub kupowania produktów?
Agent Accessibility Score a AI Visibility Score
Agent Accessibility Score nie określa, jak często marka jest polecana przez systemy AI. Mierzy wcześniejszy etap procesu, czyli techniczną i informacyjną dostępność oferty.
- Agent Accessibility Score pokazuje, czy agent może dotrzeć do produktu i wykorzystać jego dane.
- AI Visibility Score pokazuje, czy produkt lub marka rzeczywiście pojawiają się w odpowiedziach i rekomendacjach AI.
- Recommendation Share określa, jak często produkt jest rekomendowany na tle konkurencji.
- Selection Share wskazuje, jak często zostaje uznany za najlepszy wybór.
Wysoki Agent Accessibility Score nie gwarantuje rekomendacji, ale stanowi jeden z podstawowych warunków uczestnictwa produktu w procesach Agentic Commerce.
Przykład
Sklep ma w ofercie 10 000 produktów. Analiza wykazuje, że 7 500 z nich:
- znajduje się w aktualnym feedzie,
- ma kompletne i zgodne dane,
- zawiera prawidłowe informacje o cenie i dostępności,
- może zostać odczytane przez systemy AI,
- spełnia przyjęte kryteria techniczne.
Agent Accessibility Score sklepu wynosi wówczas 75%.
Oznacza to, że trzy czwarte analizowanej oferty jest przygotowane do wykorzystania przez agentów AI, natomiast pozostałe 25% produktów wymaga uzupełnienia danych lub poprawy technicznej.
Jak zwiększyć Agent Accessibility Score?
Aby poprawić dostępność oferty dla agentów AI, sklep powinien:
- Uporządkować i uzupełnić dane produktowe.
- Zadbać o aktualność feedów, cen i stanów magazynowych.
- Wdrożyć odpowiednie dane strukturalne.
- Usunąć blokady utrudniające odczytywanie stron i zasobów.
- Ujednolicić informacje publikowane w różnych kanałach.
- Udostępnić czytelne zasady dostawy, płatności, zwrotów i obsługi klienta.
- Zweryfikować gotowość koszyka oraz checkoutu do obsługi procesów agentowych.
Google wymaga przy wdrożeniu UCP m.in. odpowiednio przygotowanych danych produktowych, zasad zwrotów i informacji o obsłudze klienta. OpenAI wskazuje natomiast, że ustrukturyzowany feed pozwala ChatGPT indeksować katalog, rozumieć najważniejsze atrybuty i przedstawiać aktualne informacje o produktach.
Agent Accessibility Score jest wskaźnikiem gotowości oferty e-commerce do uczestnictwa w procesach realizowanych przez agentów AI. Określa odsetek produktów, które są technicznie dostępne, prawidłowo opisane i możliwe do wykorzystania podczas wyszukiwania, porównywania, rekomendowania lub kupowania produktów.
Im wyższy Agent Accessibility Score, tym większa część asortymentu może zostać uwzględniona przez agentów AI w cyfrowej ścieżce zakupowej.
