ProductOps skraca drogę od wykrycia błędu do wdrożonej poprawki. System sprawdza front, backend, feed, zdjęcia i SEO, przygotowuje repair preview, a zatwierdzone zmiany może zapisać w sklepie przez API.
Jeden przebieg zamienia długą checklistę w priorytety: co naprawić najpierw, skąd pochodzi problem i jaką ścieżką go usunąć — bez ręcznego audytu karta po karcie.
Wniosek Przy tej skali katalogu ProductOps skraca pełny cykl od analizy po wdrożenie o —. To nie jest porównanie samego crawla, tylko pracy od wykrycia problemu do zapisania zatwierdzonej poprawki.
Techniczne title, puste opisy, brak Schema Product, słabe alty, zdjęcia bez packshotu i rozjazdy danych — pokazane z wpływem na sklep i kanały sprzedaży.
Front, backend/API i feed są porównywane w jednym przebiegu: cena, stock, SKU, EAN, marka, warianty, zdjęcia i dane widoczne na karcie produktu.
AI i reguły przygotowują repair preview, ale sklep pozostaje read-only. Eksport XLSX/CSV/JSONL albo kontrolowany zapis przez API może zostać uruchomiony dopiero po akceptacji.
Najpierw sprawdzamy kartę produktową jak klient i Googlebot. Następnie porównujemy ją z backendem/API oraz feedem. Na końcu przygotowujemy poprawki do akceptacji.
Renderujemy publiczny widok karty produktowej i analizujemy kod DOM tak, jak widzi go Googlebot.
Porównujemy to, co widzi klient, z tym, co jest w źródle danych sklepu i feedzie produktowym.
Propozycje powstają z potwierdzonych danych i czekają na Twoją akceptację — sklep zostaje read-only.
Te trzy fazy w pełnej osi: od adresu URL po zatwierdzone poprawki.
Możesz wpisać adres sklepu i zobaczyć poglądowy przebieg interfejsu. Konkretne błędy, źródła problemów i rekomendacje przygotowujemy dopiero w darmowym teście 5 produktów albo pełnym audycie katalogu.
Wynik pojawi się tutaj.
Wybierz produkt albo wpisz adres i uruchom demo.
Wklej w formularzu do 5 URL-i produktów. Sprawdzimy wskazane karty i odeślemy konkretną listę problemów oraz rekomendacji. Test nie obejmuje diagnozy całego szablonu, feedu ani pełnego katalogu.
ProductOps może sprawdzić próbkę produktów, przygotować pełny audyt katalogu albo przejść dalej: wygenerować poprawki i wdrożyć zatwierdzone zmiany przez API.
Dla sklepów, które chcą zobaczyć, jak ProductOps ocenia konkretne karty przed większym audytem.
Pełna diagnoza frontu, backendu/feedu, zdjęć, schema i jakości danych. Dostajesz raport decyzyjny oraz gotowe poprawki do akceptacji.
Dla sklepów, które nie chcą zatrudniać osoby do ręcznego przepisywania zmian. Po akceptacji ProductOps wdraża zatwierdzone poprawki przez API.
Zapis przez API jest wykonywany po akceptacji zakresu, na podstawie dry-runu i backupu. Jeśli platforma albo dane nie pozwalają na bezpieczny zapis, przygotowujemy eksport do importu lub ręcznego wdrożenia.
Raport skupia kluczowe dane w jednym widoku: co blokuje SEO, feedy, reklamy i konwersję — oraz czy problem leży w karcie produktu, szablonie, backendzie czy synchronizacji danych.
| Obszar | Źródło | Co wykryto | Decyzja |
|---|---|---|---|
| SEO karty produktu | DOM / Googlebot | techniczny title, ubogi opis, za krótka meta description | nowe title i meta w repair preview |
| Schema Product | szablon | brak JSON-LD Product, offers i availability | globalna poprawka szablonu |
| Google Merchant Center | backend/API | brak GTIN/EAN, brandu i spójnych wariantów | uzupełnić dane źródłowe |
| DOM vs Backend | front ↔ API | rozjazd stocku, SKU albo ceny | naprawić synchronizację |
| Zdjęcia i AI | image analysis | brak altów, logo zamiast packshotu, brak detali | ustawić packshot i wygenerować alty |
Problem szablonu nie jest mnożony przez liczbę produktów. Jedna poprawka może naprawić setki kart.
Brak EAN, brandu lub wariantów oznaczamy jako problem danych, a nie awarię audytu.
Propozycje title, meta, opisów i altów są gotowe do eksportu, ale nie zapisują się same.
ProductOps ma sens tam, gdzie produkty, opisy, zdjęcia, SEO i dane techniczne zaczynają blokować sprzedaż — a ręczna kontrola katalogu karta po karcie przestaje być opłacalna czasowo.
Gdy chcesz wiedzieć, które błędy realnie blokują sprzedaż i ile pracy trzeba wykonać — bez angażowania kolejnej osoby wyłącznie do ręcznej kontroli katalogu karta po karcie.
Gdy odpowiadasz za katalog, kampanie, SEO i wyniki sklepu, ale problemów jest więcej niż czasu zespołu. Raport pokazuje, co naprawić najpierw i gdzie leży źródło błędu.
Gdy trzeba uporządkować nazwy, opisy, warianty, zdjęcia, EAN-y, marki i atrybuty bez ręcznego porównywania panelu sklepu, frontu i plików produktowych.
Gdy ruch i reklamy prowadzą na karty, które mają techniczne title, cienkie opisy, słabe zdjęcia, puste alty albo rozjazdy ceny i dostępności. ProductOps rozdziela problem SEO od problemu danych.
Gdy potrzebujesz szybko pokazać klientowi konkretną diagnozę katalogu: co jest błędem szablonu, co błędem danych, a co problemem pojedynczej karty produktowej.
ProductOps nie kończy pracy na diagnozie. Po audycie powstaje uporządkowana lista zmian: co poprawić, w którym polu, na jakiej podstawie i jak bezpiecznie przenieść to do sklepu.
Co dokładnie poprawiamy w karcie produktu.
Na czym opieramy każdą rekomendację.
W jakiej postaci dostajesz zmiany do analizy.
Wdrożenie zatwierdzonych zmian w sklepie.
Nazwa pasuje do kategorii, więc AI nie zgłasza konfliktu typu produktu.
Packshot pasuje do nazwy i nie sugeruje innego wariantu.
Zdjęcie główne jest poprawne, ale raport sugeruje ujęcie tyłu i detal materiału.
Opis jest zbyt ogólny. AI proponuje poprawkę tylko z cech potwierdzonych w danych.
Opis wspomina parametry, których nie ma w danych źródłowych. AI oznacza je do weryfikacji, zamiast zgadywać.
Każde wykrycie ma źródło, wpływ i rekomendację. Raport nie miesza błędu produktu, szablonu, jakości danych i rozjazdu front ↔ backend.
Opis, nazwa, alt albo zdjęcie konkretnego SKU.
Schema, title, alty lub prezentacja danych na wielu kartach.
Puste EAN-y, brak marki, niespójne warianty w źródle.
Inna cena, stock, SKU albo zdjęcie niż w źródle prawdy.
ProductOps domyślnie czyta dane. Zapis przez API uruchamiany jest dopiero po akceptacji, dry-runie i backupie. Celem jest automatyzacja wdrożenia zatwierdzonych zmian, a nie przypadkowe nadpisywanie sklepu.
Nie. Shoper to nasz pierwszy przypadek testowy. Architektura jest pod WooCommerce, Shopify, Magento, PrestaShop, generic API oraz feedy CSV/XLSX/XML. Sam audyt po URL-ach działa niezależnie od platformy.
Nie. AI przygotowuje propozycje w repair preview. Nic nie trafia do sklepu bez Twojej akceptacji, a docelowy zapis przez API to osobny, kontrolowany krok z dry-runem i backupem.
Nie do startu. Po samych URL-ach sprawdzimy front, SEO, schema i zdjęcia. API lub feed jest potrzebny dopiero do walidacji zgodności frontu z backendem (cena, stan, SKU, EAN).
Wysyłasz do 5 URL-i produktów przez formularz. Sprawdzamy wskazane karty: treść, widoczne SEO, zdjęcia, alty, cenę, dostępność i podstawową spójność danych. Skala problemów globalnych, schema, feed i cały katalog są w pełnym audycie.
To właśnie pokaże raport. Braki w danych (puste EAN, brak brandu, niespójne warianty) oznaczamy jako problem jakości danych, osobno od błędów szablonu i treści — żeby było jasne, gdzie naprawiać.
Tak. AI ocenia, czy zdjęcie pasuje do nazwy i opisu, czy główne zdjęcie to packshot (a nie logo czy baner) i czego brakuje. Każda ocena ma poziom pewności i flagę needs_review.
Nie z głowy. Parametry typu WP, MVP, membrana, skład, certyfikaty, EAN, marka, cena czy stan trafiają do treści tylko wtedy, gdy są w danych źródłowych. Brak źródła = brak parametru.
Raport rozdzielający problemy produktowe, globalne i danych, listę global issues, rekomendacje AI oraz repair preview z propozycjami treści. Eksport do XLSX, CSV i JSONL.
Tak. To jedna z głównych przewag ProductOps nad zwykłym crawlerem. Po audycie i akceptacji zmian możemy wdrożyć zatwierdzone poprawki przez API: z dry-runem, backupem, approval workflow, changelogiem i rollbackiem. Jeśli dana platforma lub zakres danych nie pozwala na bezpieczny zapis, przygotowujemy eksport do importu lub ręcznego wdrożenia.
Darmowy test 5 produktów jest bezpłatny. Pełny audyt ProductOps zaczyna się od 2 490 zł netto. Finalna cena zależy od liczby kart produktowych, źródeł danych, zakresu AI Repair Preview i tego, czy po akceptacji wdrażamy zatwierdzone zmiany przez API.
Nie. ProductOps nie oddaje surowego crawla do samodzielnej interpretacji. Raport pokazuje problem, źródło, wpływ i rekomendowaną decyzję: co poprawić, gdzie i w jakiej kolejności.
Bazowo liczymy karty produktowe, nie techniczne warianty. Jeśli jeden produkt ma kilka rozmiarów na tej samej karcie, to jest jedna karta. Jeśli warianty mają osobne adresy URL i osobne strony produktu, traktujemy je jako osobne produkty.
W darmowym teście sprawdzamy wskazane karty. W pełnym audycie dokładamy katalog, backend/API, feed, problemy globalne i AI Repair Preview. Po wysłaniu formularza wrócimy z rekomendowanym zakresem.