フィードのエンリッチメント
ほとんどのカタログには、同じものが欠けています。色、素材、柄、フィット感、そして意味のある商品タイプです。エンリッチメントとは、それらをカタログ全体の規模で埋めていく作業であり、支払う金額ではなく参加するオークションそのものを変えられる数少ない施策の1つです。
たいてい欠けているもの
商品データは商品ページ向けに書かれています。商品ページでは、写真と本文が細かな情報を担っています。フィードはそのテキストを引き継ぎますが、写真は失われます。残るのは、すでに商品を目にしている人に向けて書かれたタイトル、価格、説明文と、空欄のまま並ぶ属性の列です。
空欄の列がもたらす損失は目に見えません。参加できなかったオークションを確認する手立てはないからです。色で絞り込む買い手、素材名を含むクエリ、仕様を比較するAIショッピングアシスタント。そのいずれもが、属性を申告していない商品を素通りしていきます。
エンリッチメントが行うこと
- 商品画像とテキストを併せて読み取り、どちらにも明示されていない属性を導き出します。色、柄、素材、フィット感、スタイル、シーンなどです。
- google_product_category を推測に委ねるのではなく、各商品をGoogleの商品分類体系に正しく対応付けます。
- Shoppingで評価される形にタイトルを書き換えます。何であるか、どのブランドか、他と区別する属性は何かを前半に配置します。
- 値を正規化し、「navy」「Navy Blue」「dark blue」が3つではなく1つの絞り込み可能な色になるようにします。
- 必須属性のあるカテゴリ、とりわけアパレルで不承認の原因となる欠落を埋めます。
信頼する前に確認すべきこと
導き出された属性はあくまで推論であり、推論が誤ることもあります。次の2つの確認は、一度きりで終わらせずプロセスに組み込む価値があります。
- 無作為ではなく、カテゴリ単位で抜き取り確認を行ってください。エラー率には偏りがあり、アパレルはうまく読み取れるモデルでも、部品や消耗品では精度が落ちることがあります。
- 推定値と申告値は区別して扱ってください。PIMに素材が記載されている場合はそちらを優先し、エンリッチメントは事実を上書きするのではなく空欄を埋める役割に留めるべきです。
エンリッチメントはGoogleがマッチングに使うデータそのものを変えるため、効果はこれまでまったく表示されていなかったクエリでの表示回数として現れます。コンバージョン率は遅れて動くので、まずは表示シェアとクエリのカバー範囲を確認してください。
他の施策と相乗効果を生みます
フィードが整うと、有料のShopping、無料リスティング、AIによるショッピング回答が同時に改善します。3つはいずれも同じデータを読み取っているからです。エンリッチメントとCSSの関連付けは、それぞれ別のレバーを動かします。前者は参加するオークションを変え、後者はそのオークションのコストを変えるため、効果は重複せず掛け算で効いてきます。