Duplikaty SKU i EAN
Wykrywamy puste identyfikatory, zduplikowane SKU, niepoprawne EAN/GTIN i sytuacje, w których ten sam kod opisuje różne produkty lub warianty.
Audyt danych · SKU · EAN · warianty · feedy
Audyt danych produktowych w e-commerce przed importem, SEO i automatyzacją
Sprawdzamy katalog produktów pod kątem błędów SKU, EAN/GTIN, wariantów parent-child, atrybutów, kategorii, zdjęć, opisów, feedów i pól SEO. Celem jest raport, który pokazuje, co blokuje sprzedaż, indeksację, Merchant Center oraz bezpieczny import danych.
SKUduplikaty i puste kodycheck
EANGTIN w produktach i wariantachcheck
VARrelacje parent-childaudit
SEOtitle, meta i feed produktowyreview
Audyt danych ma wykryć błędy przed importem, automatyzacją AI/API albo publikacją zmian w sklepie.
Problem
Dane produktowe często psują sklep zanim klient zobaczy produkt
Błędy w katalogu nie są tylko problemem administracyjnym. Złe SKU, brak EAN, niespójne warianty, przypadkowe kategorie i puste atrybuty wpływają na SEO, filtry, reklamy produktowe, integracje ERP, BaseLinkera oraz obsługę zamówień.
Rozbite warianty parent-child
Sprawdzamy, czy rozmiary, kolory i modele mają logiczną relację z produktem nadrzędnym, a nie funkcjonują jako przypadkowe produkty simple.
Chaos w kategoriach
Analizujemy produkty przypisane do zbyt ogólnych, błędnych lub sprzecznych kategorii, które niszczą UX listingu, SEO i feed produktowy.
Niespójne atrybuty
Porządkujemy wartości typu kolor, rozmiar, materiał, sezon, płeć, marka i kolekcja, żeby filtry oraz importy nie generowały dziesiątek duplikatów.
Braki w SEO i Merchant Center
Wskazujemy produkty bez opisów, title, meta description, zdjęć, brandu, GTIN, parametrów i danych wymaganych przez kampanie produktowe.
Błędy przed automatyzacją
Oceniamy, które pola można poprawić regułami, mapowaniem lub AI, a które wymagają ręcznej decyzji, żeby nie opublikować błędów masowo.
Zakres audytu
Sprawdzamy katalog jako system danych, nie tylko listę produktów
Audyt danych produktowych jest szczególnie ważny przed dużym importem CSV/XML, migracją sklepu, uruchomieniem feedu do Merchant Center, integracją ERP albo automatycznym generowaniem opisów z pomocą AI.
- weryfikujemy kompletność SKU, EAN/GTIN, nazw, marek i modeli,
- sprawdzamy relacje parent-child, warianty, rozmiary i kolory,
- analizujemy kategorie, atrybuty, filtry oraz mapowanie do struktury sklepu,
- wykrywamy braki zdjęć, opisów, meta danych i parametrów SEO,
- oceniamy ryzyko importu, timeoutów, duplikacji oraz błędnej publikacji danych,
- przygotowujemy priorytety napraw: ręcznie, regułami, przez API albo mapper.
WarstwaCo sprawdzamyPo co
IdentyfikatorySKU, EAN, GTINstabilny import
Katalogparent-child, atrybutypoprawne warianty
SEOopisy, meta, kategorielepsza indeksacja
IntegracjeCSV, XML, API, ERPmniej błędów
Co dostajesz
Raport, który pozwala naprawić dane bez zgadywania
Po audycie wiesz, gdzie są braki, które błędy są krytyczne, które pola da się naprawić automatycznie i jakie dane trzeba ustandaryzować przed kolejnym importem lub integracją.
Lista braków
Produkty bez EAN, zdjęć, opisów, kategorii, atrybutów, ceny, stanu magazynowego lub wymaganych pól SEO.
Lista konfliktów
Duplikaty SKU, sprzeczne warianty, błędne nazwy kategorii, niejednoznaczne rozmiary i kolory zapisane w różnych standardach.
Priorytet napraw
Oddzielamy problemy blokujące sprzedaż, SEO i integracje od zadań kosmetycznych, które można wykonać później.
Model danych
Wskazujemy pola obowiązkowe, reguły walidacji i zasady publikacji, które powinny działać przed zapisem danych produkcyjnych.
Proces
Jak prowadzimy audyt danych produktowych?
01
Eksport danych
Pracujemy na eksporcie ze sklepu, ERP, BaseLinkera, pliku CSV/XLSX/XML albo danych pobranych przez REST API.
02
Profilowanie katalogu
Sprawdzamy liczbę produktów, wariantów, typy pól, rozkład kategorii, kompletność atrybutów i powtarzalność błędów.
03
Walidacja techniczna
Wykrywamy braki, konflikty, duplikaty, błędne relacje parent-child, niezgodne EAN, puste opisy i ryzyka importu.
04
Rekomendacje napraw
Dzielimy błędy na ręczne, regułowe, możliwe do naprawy przez API i takie, które wymagają decyzji biznesowej.
05
Plan automatyzacji
Wskazujemy, czy kolejnym krokiem ma być walidator, mapper kategorii, import dry-run, staging, rollback albo generowanie opisów AI.
Efekt biznesowy
Katalog produktów zaczyna pracować dla sprzedaży, a nie przeciwko zespołowi
Dobre dane produktowe skracają obsługę importów, zmniejszają liczbę reklamacji, poprawiają widoczność kategorii, stabilizują feedy produktowe i ułatwiają automatyzację procesów e-commerce.
Mniej błędów importu
Pliki CSV/XML i integracje API mają jasne reguły walidacji, więc nie zapisują losowych błędów bez kontroli.
Lepsze SEO kategorii i produktów
Produkty mają sensowne opisy, parametry, meta dane i przypisania, które wspierają indeksację oraz linkowanie wewnętrzne.
Gotowość pod automatyzację
Wiesz, które dane można bezpiecznie przetwarzać masowo, a gdzie potrzebny jest dry-run, staging lub ręczna akceptacja.
FAQ
Audyt danych produktowych — pytania
Nie zawsze. Często wystarczy eksport CSV/XLSX produktów, wariantów, kategorii i stanów. Dostęp do panelu, API lub BaseLinkera pomaga wtedy, gdy trzeba sprawdzić relacje, logi importu albo konfigurację platformy.
Porównujemy identyfikatory, relacje wariantów, przypisania kategorii i źródła danych. Jeżeli SKU jest zdublowane, EAN pusty, a kategoria wyliczana z nazwy, problem zwykle wymaga walidacji przed importem.
Tak. Sprawdzamy, czy warianty mają wspólny model, poprawne atrybuty różnicujące, spójne nazwy, zdjęcia, ceny, stany oraz relację z produktem nadrzędnym.
Tak. To często najlepszy moment, bo błędy można zatrzymać na etapie dry-run zamiast publikować je w produkcyjnym katalogu sklepu.
Może obejmować pola wymagane przez feed: GTIN, brand, availability, price, image_link, nazwy, opisy, kategorie Google i zgodność danych ze stanem w sklepie.
Tak, ale dopiero po ustaleniu reguł. Najpierw trzeba odróżnić produkty kompletne od ryzykownych, żeby AI lub mapper nie wygenerował opisów dla błędnie sklasyfikowanych pozycji.
Najpierw trzeba oczyścić dane, podzielić import na paczki, dodać walidację, logi, retry i kontrolę błędów. Sam większy limit czasu nie rozwiązuje problemu źle przygotowanych danych.
Tak. Raport układa błędy według typu i priorytetu, więc może być checklistą dla administratora sklepu, integratora ERP, osoby od SEO albo zespołu odpowiedzialnego za katalog produktów.
Masz eksport produktów, ale nie wiesz, czy dane są gotowe do importu?
Prześlij plik CSV/XLSX/XML albo opisz źródło danych. Sprawdzimy SKU, EAN, warianty, kategorie, atrybuty, SEO i ryzyka automatyzacji.