LinkedIn conversion tracking pixel

Blog

Novinky, průvodci a aktualizace od týmu Lasso, které vám pomohou zvládnout produktová data.

Jemné abstraktní vlny ve stylu mist symbolizující validační pravidla, sampling a schvalování katalogových dat
Průvodci9 min čtení

Jak snížit katalogové chyby před publikací: validační framework

Většina katalogových chyb vzniká ještě před tím, než data odešlete do Shopify, Amazonu nebo Google Merchant Center. Tento framework ukazuje, jak propojit validační pravidla, sampling a schvalovací workflow tak, aby se kritické chyby zastavily před publikací napříč všemi kanály.

Jiří Štěpánek

Jiří Štěpánek

Abstraktní mist gradient v tmavě modré a světle stříbrné symbolizující AI crawlery přistupující k e-commerce obsahu
Průvodci6 min čtení

Je váš e-shop crawlovatelný pro LLM? Jak to otestovat a opravit

Pokud AI crawlery nemají přístup k vašim produktovým stránkám, vaše produkty se neobjeví v AI generovaných nákupních odpovědích. Tento průvodce pokrývá robots.txt pro AI boty, problémy s JavaScript renderingem, hygienu sitemap, kanonizaci a přístupnost obsahu.

Jiří Štěpánek

Jiří Štěpánek

Abstraktní gradient ve stylu mist v stříbrných a tyrkysových tónech symbolizující kontrolu kvality feedu a automatizované testovací pipeline
Průvodci9 min čtení

Jak sestavit QA checklist pro feed, než ho pustíte ven

Většina chyb ve feedu se dá předejít. Strukturovaný QA checklist kombinující unit testy, sampling před spuštěním, CI/CD brány a monitoring po publikaci zastaví špatná data dřív, než se dostanou ke Google, Amazonu nebo Metě.

Jiří Štěpánek

Jiří Štěpánek

Strana 10 z 16