生成AIに自社商品を読み取らせるためのたった1つの方法

Bain & Companyの調査によると、2025年上半期、ChatGPTに欲しいものを相談するケースは6か月で約2倍に増加しました。1)

これからのECでは、商品が検索結果に表示されるだけでなく、AIがユーザーの質問に回答する際に、自社の商品を情報源として引用することが重要です。AI経由の流入を増やすための重要なファクターになります。

なぜAIに商品情報を認識されることが重要なのか

AIの回答に自社商品が取り上げられていても、その説明に使われている情報が、自社ECサイトではなく、他社のニュースサイトやプレスリリースから引用されているケースがあります。

この場合、商品名や価格、サイズなどの基本情報が自社ECから引用されていないため、AIは商品を十分に説明できません。

「〇〇というサイトではこのように紹介されていますが、詳しい情報は公式サイトをご確認ください」といった回答にとどまってしまうこともあります。

逆に、商品情報が自社ECから正しく引用されていれば、AIは商品の特徴を具体的に説明できます。

価格やサイズ、素材、機能、利用シーンなどを踏まえた、根拠のあるおすすめ理由をユーザーに提示できるため、購買ニーズに合致する可能性が高まり、AI経由の流入増加も期待できます。

具体的には、商品情報を構造化データとして整備します。

そのうえで、商品名、価格、サイズ、素材、機能、利用シーンなどを、ページ内にテキストとして明確に記載します。情報を画像の中だけに置くのではなく、AIが読み取れる形で整理することが重要です。

そうすることで、AIが商品ページの内容を正確に理解しやすくなります。

総合モールA社では、genserを使ってGEOの引用元を測定し、商品情報や商品詳細ページを改善しました。その結果、自社モールドメインの引用率は25％増加し、商品詳細ページの引用率は64％増加しました。

AIに商品を認識させるだけでなく、自社の商品情報を根拠として回答してもらうこと。商品詳細ページの情報設計が、そのための土台になります。

genserは、ユーザーの属性情報や検索クエリ、購買履歴などのデータをもとに、AIコメントを作成します。

ユーザーがどのような商品を求めているのかを反映しながら、汎用AIが読み取りやすい商品コンテンツを生成できる点が特徴です。

作成したAIコメントを自社ECサイトに掲載することで、AIが商品情報を参照しやすい形に整えられます。

AIが自社商品の特徴を正しく理解し、ユーザーのニーズに合ったおすすめ理由を説明できる状態をつくること。それが、これからのGEO対策に求められます。

出典

1) Bain & Company, How Customers Are Using AI Search (2025)