To nie jest kolejny crawler SEO od długości meta. OneTap ProductOps łączy front po renderze JS, backend/API, zdjęcia, schema i AI repair preview. Raport pokazuje nie tylko błąd, ale źródło problemu, propozycję naprawy i realny zysk z wdrożenia.
Audyt, który patrzy tylko na front, nie wie, czy dane w ogóle są w sklepie. Audyt backendu nie wie, czy docierają do klienta. My czytamy oba i porównujemy — i to różnica pokazuje realny problem.
Karta renderowana z JS — dokładnie to, co widzi klient i crawler.
Dane prosto z API sklepu (tu: Shoper REST /products).
Różnice, których nie pokaże sam GSC ani Merchant Center.
Ta strona ma sprzedawać dokładnie to: techniczny audyt produktu od źródła do naprawy. Dlatego komunikat nie może brzmieć jak „AI poprawi opisy”. Chodzi o kontrolę jakości danych produktowych, widoczności na froncie, zdjęć i bezpiecznego repair preview.
Na przykład backend ma opis, cenę i stock, ale szablon nie wystawia poprawnego schema Product albo karta ma surowy title z systemu.
front ≠ backendBrak schema na 30/30 kartach to nie jest trzydzieści zadań contentowych. To jedna globalna poprawka w szablonie. Pusty EAN to z kolei jakość danych backendowych.
global issue ≠ product issueTitle, meta, opis i alty trafiają do XLSX/CSV/JSONL. Każda propozycja ma źródła, confidence, needs_review i listę zablokowanych claimów.
repair preview → approvalKażdy audyt to ten sam tor: od wyboru kart, przez odczyt i porównanie, po raport i propozycje napraw. Na start bez ingerencji w sklep — tylko odczyt, scoring i rekomendacje.
Z mapy sklepu (sitemap) losujemy próbkę produktów do audytu i ustalamy ich adresy.
Renderujemy każdą kartę i czytamy DOM: title, meta, opis, schema, zdjęcia i alty — tak jak widzi to przeglądarka, nie surowy HTML.
Pobieramy dane backendowe i łączymy je z kartami po URL/ID. W tym audycie: match 30/30, zero niedopasowań.
Porównujemy front z backendem, liczymy wynik 0–100 na kartę i rozdzielamy problemy na globalne (szablon) i produktowe.
Wynik w XLSX, dashboardzie HTML i plikach CSV: score'y, lista problemów, rekomendacje z priorytetem i zakresem.
AI (Vision) porównuje zdjęcia, nazwę, opis i backend — i przy braku dowodu zgłasza „do weryfikacji" zamiast zgadywać parametry.
Propozycje nowego title / meta / opisu trafiają do podglądu XLSX do akceptacji. Nic nie jest zapisywane do sklepu automatycznie.
Część błędów to jedna poprawka w szablonie, która działa na cały katalog. Część trzeba poprawiać per produkt. Rozdzielamy to, żebyś nie naprawiał 30 razy tego samego — ani nie zrzucał wszystkiego na jeden worek.
Dotyczą całej próby. Jedna zmiana, efekt na wszystkich kartach.
Per karta, bez zmian w szablonie. Idealne pod podgląd napraw AI.
To nie jest ozdobnik. Ten panel pokazuje logikę całego produktu: wykrywamy typ problemu, wskazujemy źródło, proponujemy naprawę i opisujemy realny zysk z wdrożenia.
Klient widzi kartę produktu. System widzi osobno front, backend, schema, zdjęcia i propozycję naprawy. Przełącz przypadki po lewej — panel po prawej aktualizuje score, źródło problemu, preview naprawy i zysk.
Title na froncie to „WOMAN VEST FIX HOOD” — surowe pole z systemu, a nie normalny tytuł dla klienta i Google.
Propozycja: „Bezrękawnik damski HighLoft 33P2316/U901 – czarny” + meta description i alty zdjęć.
Karta dostaje czytelny polski tytuł, lepszy snippet i gotowy materiał do akceptacji bez ręcznego pisania od zera.
Realny przebieg na próbce 30 produktów. Nie „macie słaby katalog”, tylko: ile kart sprawdzono, jaki jest średni score, co jest globalne, co produktowe, jak wygląda preview naprawy i gdzie jest realny zysk.
30 kart, 100% backend match. W próbie widać m.in. brak Product JSON-LD, puste EAN/brand w API, surowe tytuły i za długie meta.
product_audit_report.xlsxDla wybranych kart AI przygotowuje nowe SEO title, meta description, short description, description HTML i alty zdjęć — bez zapisu do sklepu.
repair_preview.xlsxKlient dostaje kolejkę zmian: co zrobić w szablonie raz, co poprawić w danych backendowych i które produkty mają największy sens do naprawy contentowej.
priorytet · confidence| Produkt | SKU | Score | Co wykryto | Jak naprawiono w preview | Realny zysk | Priorytet |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Bezrękawnik Damski HighLoft | 33P2316/U901 | 65 | title = „WOMAN VEST FIX HOOD” krótki opis, brak EAN/brand |
„Bezrękawnik Damski HighLoft Czarny – Lekki i Ciepły Outdoor” + meta 149 znaków + alty zdjęć |
z surowego pola systemowego robi się normalna karta dla klienta i Google | medium |
| Bermudy Damskie Dry Function | 3T59136/N950 | 72 | meta 161 znaków brak altów wariantów |
nowe meta 157 znaków + alt przód/tył + rekomendacja zdjęć detali |
lepszy snippet, lepsze SEO obrazów, mniej ręcznej pracy contentowej | medium |
| Bezrękawnik Damski Knit Tech | 34H6056/E452 | 80 | karta względnie dobra brak zdjęć detali/lifestyle |
title + meta + alty opisujące stójkę, zamek i kieszenie | AI wykorzystuje cechy widoczne na zdjęciu, ale nie dopisuje parametrów technicznych | niski |
| Globalnie: schema Product | template | global | brak Product JSON-LD na 30/30 kartach | jedna poprawka w szablonie: name, sku, offers, price, availability | efekt skaluje się na cały katalog, nie tylko na próbkę audytu | high |
Analiza i naprawy idą przez model z wizją, ale pod twardą kontrolą dowodów. Cel: poprawić SEO i opisy, nie dopisać wodoodporności, której nikt nie potwierdził.
Tylko dane z frontu, backendu, atrybutów, widocznego opisu i bezpiecznych obserwacji ze zdjęcia.
Nie generuje EAN, brandu, WP/MVP, membrany, certyfikatów ani parametrów technicznych bez potwierdzenia.
Model porównuje zdjęcia produktu z nazwą, opisem i danymi z backendu — ocenia spójność, jakość opisu i gotowość zdjęć.
Gdy brakuje EAN, marki czy potwierdzonych parametrów — AI oznacza „do weryfikacji" zamiast je wymyślać. To reguła, nie sugestia.
Nowy title, meta i opis lądują w pliku do akceptacji wraz z poziomem pewności. Zapis do sklepu dopiero po Twojej decyzji.
Zaczynamy od płatnego audytu próbki. Jeśli wynik ma sens, przechodzimy do naprawy większej partii, a przy stałym dopływie produktów — do procesu na dane Twojej marki.
Próbka produktów. Bez ingerencji w sklep — tylko odczyt, scoring i raport.
Poprawa konkretnej partii kart z podglądem napraw do akceptacji.
Dla większych katalogów i sklepów z ciągłym dopływem nowych SKU.
Podaj adres sklepu lub podeślij CSV/XML. Zrobimy audyt próbki i pokażemy, co da się uporządkować — zanim cokolwiek zlecisz.