Generazione automatica di titoli e descrizioni SEO per cataloghi e-commerce mediante modelli Transformer

Negli ultimi anni, sempre più aziende operanti nel settore e-commerce stanno integrando soluzioni basate sull’intelligenza artificiale per rispondere a qualunque esigenza, in particolare per supportare i clienti guidandoli nell’acquisto oppure per puntare l’attenzione su determinate merceologie, attraverso strumenti come i chatbot e i sistemi di raccomandazione. Tutto ciò può essere mirato ad agevolare anche chi lavora nella gestione dei negozi online: una tipica procedura, come la pubblicazione di una nuova scheda prodotto, richiede una minimizzazione sostanziale dei tempi e un’efficiente ripartizione dei compiti all’interno del team, che tuttavia le tecnologie concepite per volumi di dati inferiori e non più scalabili rispetto all’attuale incremento della domanda, non possono sempre garantire. In questo studio presenteremo due modelli Transformer per generare nomi e descrizioni ottimizzati SEO, entrambi adattati al catalogo di un noto canale di vendita del settore ceramico, IPERCERAMICA, ponendoci l’obiettivo di ottimizzare il time-to-market (TTM), nonché ridurre il più possibile l’intervento manuale del team e-commerce e degli altri uffici che si occupano di redarre i testi e tradurli per le versioni estere. Questi modelli saranno poi testati e implementati su server interno aziendale, con la possibilità di revisionare gli output prima del caricamento definitivo. I test effettuati hanno portato alla luce le sorprendenti capacità di questi modelli testuali a elaborare gli input come farebbe un copywriter umano, nonché margini di miglioramento non trascurabili.