Verbum framtidssikrer sin Pimcore-plattform for AI-drevet søk
Når søkeatferden raskt flytter seg fra klassiske trefflister til AI-genererte svar, ønsker Verbum, som en del av Berling Media, å ligge i forkant. Sammen med CAG Ateles videreutvikler de sin Pimcore-plattform, der PIM, DAM, CMS og e-handel samles, for å bli fullt forberedt på AI-drevet søk.
Ved først å strukturere dataene med schema.org og JSON-LD og deretter jobbe systematisk med datakvalitet i Pimcore Enterprise Extension Data Quality Management, framtidssikrer Verbum sin digitale tilstedeværelse og skaper en skalerbar modell for Berling Media.
Utfordring
Verbums kunder nøyer seg ikke lenger med å “søke og bla”. De forventer raske, presise svar: hvilket materiale passer for min menighet, min målgruppe, min situasjon – akkurat nå?
Samtidig får stadig flere svarene direkte via AI-assistenter og store språkmodeller som oppsummerer, sammenligner og anbefaler innhold. Da holder det ikke at bøker, ressurser og materiale bare er indeksert – de må også forstås korrekt av systemene som gir svarene.
For Verbum innebar dette en tydelig utfordring:
å sikre at innhold og produkter i Pimcore konsekvent kan tolkes av både søkemotorer og AI-modeller
å håndtere variasjoner i datakvalitet i eksisterende strukturer
å unngå manuelle spesialløsninger som ikke kan skaleres innen Berling Media
Til tross for en sterk Pimcore-plattform manglet det en enhetlig modell for strukturert data og en felles, målbar arbeidsmetodikk for datakvalitet – to nøkkelfaktorer for å lykkes langsiktig i et AI-drevet søkelandskap
Løsning
Verbum og CAG Ateles tok et helhetlig grep om Pimcore-plattformen og delte arbeidet i to spor med AI-optimering som mål:
Strukturere dataene: gjøre innholdet AI-lesbart
Første steg var å sikre at Verbums innhold konsekvent kan forstås maskinelt – ikke bare av mennesker.Kartlegging av informasjonsmodeller i Pimcore og hvordan data brukes på nettstedene.
Utvikling av en standardisert modell for schema.org og JSON-LD for produkter, innhold, kurs, arrangementer og organisasjon.
Implementering av strukturert data direkte i Pimcore, slik at felt som ISBN, emne, målgruppe, nivå, format og språk automatisk følger med ut på webben.
En løsning som er skalerbar innen Berling Media.
Forbedre datakvaliteten: bygge et bærekraftig fundament
Når strukturen var på plass, gikk prosjektet videre til datakvaliteten, med Pimcore Enterprise Extension Data Quality Management som sentralt verktøy.
Etablerte regler og scoringsmodeller for hva “gode data” innebærer for Verbum og Berling Media.
Datakvalitetsrapporter som viser hvor felt mangler, er inkonsekvente eller må kompletteres.
Tydelig støtte for redaksjoner og sortimentsansvarlige, slik at datakvalitet blir en del av det løpende arbeidet.
Til sammen gir dette en plattform som både dagens søkemotorer og morgendagens AI-assistenter kan bygge relevante, treffsikre svar på.
Helena Jehander, IT-sjef, Berling Media:
“Vi visste at vi måtte ta neste steg innen AI og søk, men hadde ikke selv bildet av hvor vi skulle begynne. Sammen med CAG Ateles har vi kunnet omsette denne strategien til noe veldig konkret i vår Pimcore-plattform – fra strukturert data til løpende arbeid med datakvalitet. Det gjør at vi kan utvikle oss steg for steg uten å miste tempo i vår daglige virksomhet.”
Renée Säverot, Client Success Manager, CAG Ateles:
“Verbum er et godt eksempel på en kunde som ikke venter på at markedet skal tvinge frem endring, men velger å ligge i forkant. Ved å bygge videre på deres eksisterende Pimcore-plattform har vi kunnet kombinere AI-strategi med svært konkrete forbedringer i data- og systemstrukturen. Først gjør vi dataene forståelige for søkemotorer og AI, deretter hever vi kvaliteten med Data Quality Management – det er slik man langsiktig framtidssikrer sin digitale forretning.”
Resultat
Ved å dele prosjektet i to tydelige steg – strukturert data og datakvalitet – har Verbum lagt et solid grunnlag for AI-drevet søk i hele sitt økosystem:
Tydelig statusbilde av AI-modning, strukturell beredskap og datakvalitet for Verbums produkter og innhold.
En standardisert modell for schema.org og JSON-LD i Pimcore, som kan gjenbrukes og skaleres når nye produkter, formater og satsninger tilkommer.
Målbar forbedring av datakvalitet gjennom Pimcore Enterprise Extension Data Quality Management, der mangler i felt, struktur og konsistens nå identifiseres og håndteres løpende.
Bedre forutsetninger for synlighet og relevans – både i tradisjonelle søkeresultater og i AI-genererte svar der innhold sammenlignes, oppsummeres og anbefales.
Vil du vite hvordan dere kan gjøre Pimcore-plattformen deres – eller andre e-handelsløsninger – mer AI-klare? Ta kontakt med oss i CAG Ateles, så forteller vi mer om hvordan vi kan hjelpe dere å strukturere data, heve datakvaliteten og framtidssikre deres digitale forretning.
Kontakt oss hvis du vil vite mer
Sverre Øier
Country Manager
CAG Ateles
+47 215 44643
sverre.oier@cag.no
Jan Engström
COO
CAG Ateles
+46 705 52 55 89
jan.engstrom@cag.se