数据源丰富化
大多数商品目录缺失的东西都一样：颜色、材质、图案、版型，以及一个真正有意义的商品类型。丰富化就是在整个商品目录规模上把这些内容补齐，而它是少数能够改变「您参与哪些竞价」而非只是「您在竞价中出多少钱」的举措之一。
通常缺失的是什么
商品数据本来是为商品详情页撰写的，在那里，一张照片加一段文字承载了所有细节。数据源继承了这些文字，却丢掉了照片。剩下的只有一个标题、一个价格，以及一段写给「已经在看这件商品的人」的描述，再加上一长串空白的属性列。
这些空白列的代价是看不见的，因为您无法看到那些自己从未进入过的竞价。一位按颜色筛选的买家、一条点明材质的搜索查询、一个对比参数的 AI 购物助手：它们都会跳过从未填写相应属性的商品。
丰富化做了什么
- 同时读取商品图片和文字，推导出两者都没有明说的属性：颜色、图案、材质、版型、风格、适用场合。
- 把每件商品准确归入 Google 的商品分类体系，而不是让 google_product_category 靠猜。
- 把标题改写成 Shopping 更青睐的结构：是什么、是谁家的、以及能区别于同类的属性，全部前置。
- 统一属性值的写法，让「navy」「Navy Blue」和「dark blue」合并为一个可筛选的颜色，而不是三个。
- 补齐在有必填属性的类目中会导致拒登的信息缺口，服装类尤其如此。
在信任它之前您该检查什么
推导出的属性本质上是推断，而推断有时会出错。有两项检查值得固化到流程中，而不是只做一次：
- 请按类目抽查，不要随机抽查。错误往往集中出现：一个能很好理解服装类商品的模型，处理零配件或消耗品时可能表现很差。
- 请区别对待推断值和声明值。如果您的 PIM 中已明确标注了材质，就以它为准；数据补全应当填补空白，而不是覆盖既有事实。
数据补全改变的是 Google 用于匹配的数据，因此效果会体现为您原本完全没有曝光的搜索词开始带来展示量。请先看展示份额和搜索词覆盖面，再看转化率——后者的变化会来得更晚。
它会与其他环节叠加放大
更干净的商品数据源会同时提升付费 Shopping 广告、免费商品刊登和 AI 购物问答的表现，因为这三者读取的是同一份数据。数据补全和 CSS 关联撬动的是不同的杠杆：一个改变您能进入哪些竞价，另一个改变这些竞价的成本，二者是相乘关系，而非彼此重叠。