LISUTO AI packt ein Problem an, das Online-Händler gut kennen: Produktinformationen sind für Menschen geschrieben, nicht für Filter. Eine gut lesbare Beschreibung lässt häufig genau jene diskreten Attribute vermissen – Farbe, Muster, Material, Marke, Größe, Schnitt –, die Kunden in der Filterleiste anklicken. Die beiden Kernprodukte von LISUTO greifen das von zwei Seiten auf. Der AI Tagger liest Produkttexte aus einer CSV-Datei und registriert automatisch die Tags, die für ein Erscheinen in gefilterten Suchergebnissen nötig sind. Der Image Tagger untersucht Produktfotos und erkennt visuelle Attribute wie Farbe, Muster, Material, Marke und Größe.
Der Dienst verbindet Machine Learning mit Fachwissen aus dem Produkt-Merchandising. Statt generischer Keyword-Listen entstehen strukturierte, taxonomiekonforme Attributsätze, die zu den Navigations- und Filtersystemen großer japanischer Marktplätze passen – darunter Rakuten Ichiba, Yahoo! Shopping und PayPay Mall. Die Ausgabe ist für den direkten Import gedacht, sodass Merchandising-Teams Tausende SKUs anreichern können, ohne eine einzige Beschreibung von Hand umzuschreiben.
Das Versprechen ist geradlinig: sauberere Attributdaten bedeuten mehr Filtertreffer, bessere interne Navigation, mehr eingehender Traffic und höhere Conversion. LISUTO bietet eine kostenlose Demo an, damit Interessenten die Wirkung im eigenen Katalog messen können, bevor sie sich binden. Der Preis wird projektbezogen nach Kataloggröße und Umfang kalkuliert, eine öffentliche Preisliste gibt es daher nicht.
