Sistem AI shopping membandingkan fakta produk, kebijakan, konten, dan sinyal pengukuran per pasar. Lokalisasi DTC harus lebih dalam dari terjemahan halaman.
Halaman yang diterjemahkan belum tentu menjadi halaman lokal yang baik. Pembeli di Jepang, Jerman, Inggris, atau Brasil tidak hanya membutuhkan halaman Inggris dalam bahasa lain. Mereka butuh ukuran, unit, mata uang, pengiriman, retur, pembayaran, musim, dan contoh yang masuk akal di pasar mereka.
Halaman jaket berbahasa Jerman membutuhkan ukuran EU, ukuran metrik, bahasa pengiriman dan retur lokal, serta contoh iklim yang relevan. Skincare membutuhkan nama bahan yang dikenal lokal. Tas travel untuk Jepang perlu konteks kereta, ruang kecil, dan dimensi metrik.
Pengalaman pencarian dan perbandingan membaca PDP, Product JSON-LD, feed Merchant Center, kebijakan, dan konten. Terjemahan yang lancar tidak cukup jika harga, stok, atau pengiriman berbeda.
Harga, pajak, mata uang, sistem ukuran, unit, nama material, kompatibilitas, waktu kirim, retur, garansi, pembayaran, musim, dan istilah pencarian lokal adalah fakta produk.
hreflang menjelaskan versi bahasa dan wilayah. Merchant Center memeriksa data dan landing page. Halaman lokal, data terstruktur, dan feed harus menggambarkan status produk yang sama.
Pilih SKU penting dan satu pasar. Cek PDP, ukuran, harga, pengiriman, retur, Product JSON-LD, feed, internal link, dan label analytics. Jika lemah, perbaiki sebelum menambah bahasa.
Foundax mendekatkan Content Studio, status draft/published, konten multibahasa, SEO, sitemap, Product JSON-LD, Merchant Center preflight, Search Console, first-party analytics, dan GA4.
Fakta PDP: harga, ukuran, unit, pengiriman, retur, data terstruktur, dan feed.
Tidak. Istilah pencarian, keberatan pembeli, kebijakan, unit, dan contoh berbeda per pasar.
Lebih baik mulai dari produk dan pasar dengan potensi terbesar, lalu perluas metodenya.