1つのカタログで、あらゆるチャネルへ
各チャネルが求めるのは同じカタログですが、その形式は異なります。チャネルごとにフィードを手作業で管理すればカタログは必ずずれていきます。拡充した1つのソースを管理し、そこから各チャネルへ展開すれば、ずれは生じません。
共通して求められるもの
中核となる要素はどこでも同じです。安定したid、タイトル、説明文、画像、価格、在庫状況、リンクです。これらが正しく整ったカタログがあれば、どのチャネルにも対応できます。だからこそ、フィードの品質向上はGoogleだけのための投資ではないのです。
チャネルごとの違い
| チャネル | Googleとは違って求められるもの |
|---|---|
| Meta | 正方形または4:5の画像、より訴求力のあるライフスタイル素材、独自のカテゴリ分類 |
| TikTok | 商品ごとの縦型動画と、短くインパクトのあるタイトル |
| 縦長の画像と、シーンの文脈が伝わる構図 | |
| AIショッピング面 | 密度の高い構造化属性と、曖昧さのない識別子 |
| マーケットプレイス | 独自のカテゴリ体系と、カテゴリごとの必須属性 |
この列に表れている傾向は一貫しています。Google以外のチャネルはよりクリエイティブを求め、AI面はより構造化されたデータを求めます。そのどちらも、すでにお持ちのカタログから生成できます。
新たに登場したAIショッピング面
「この3つのうち、小さなキッチンに最適なのはどれか」という問いに答えるアシスタントが読み取っているのは、広告ではなく属性です。必要になるのは、サイズ、素材、対応機種、消費電力といった情報ですが、これらは多くのカタログで空欄のままになっているフィールドです。Google向けに行った情報の拡充は、そのまま同じ範囲をカバーします。
崩れない構成
- 商品データの正となる情報源を1つに統一します。ストアまたはPIMのいずれかです。
- 属性を補完し、値を正規化し、不足しているクリエイティブを生成する拡充レイヤーを1つ用意します。
- そのレイヤーからチャネルごとに出力します。フィールドのマッピング、タクソノミーのマッピング、画像のトリミング、動画フォーマットへの対応を行います。
- チャネルごとの診断結果を同じ場所に集約します。これにより、あるチャネルでの否認も一度の修正で解決できます。
これこそがCobiroのマルチチャネル配信で実現できることです。拡充されたカタログを1か所からGoogle Shopping、Meta、AI検索面へ展開し、在庫や価格の変更をそのすべてに反映します。