AI向けEC商品説明文の書き方は？テンプレート説明文は引用されない

あなたのテンプレートの課題はよくある問題です。AIが必要としているものは以下です。

テンプレートが機能しない理由:

AIは「特定の質問」に「具体的な答え」を求めています。

• 「マラソントレーニングに最適なランニングシューズは？」
• 「8時間用の一番快適なオフィスチェアは？」
• 「15万円以下で動画編集に向くノートPCは？」

汎用的な説明文では、これらに明確に答えられません。

AIに引用されやすい説明文の要素:

1. 具体的な利用シーン

   • 例:「アクティブなライフスタイル向け」ではなく
   • 「20マイル以上のトレーニングを行うマラソンランナー向けに設計」

2. 定量的な差別化ポイント

   • 例:「抜群の快適性」ではなく
   • 「8mmのフォームヒールドロップで長距離の衝撃を低減」

3. 誰向け（誰には向かないか）

   • 「ニュートラルプロネーター向き。重度のオーバープロネーターには不向きかも。」

4. 課題解決型の構成

   • 「[課題]で悩む方には、[商品]が[具体的な特徴]で対応」

5. 比較の文脈

   • 「[競合商品]と比較して、[具体的な違い]を提供」

テンプレート＝汎用的＝目立たない。具体的＝引用される＝推薦される。

説明文に入れるべき具体要素：

Tier 1/2向け構成テンプレート:

1. 冒頭フック（1～2文）

   • どんな課題を解決するのか？
   • 誰に最適か？

2. 差別化ポイント（2～3文）

   • この商品だけの特徴は？
   • 競合品とどう違うか？

3. 特徴詳細（箇条書き）

   • 具体的で定量的な特徴
   • 汎用的なセールストークはNG

4. 利用シーン例（2～3文）

   • この商品が特に活きる具体的シーン
   • 他商品がより適する場合も明記

5. 購入推奨層（1～2文）

   • 明確なターゲットユーザー

例:

「Marathon Pro Xは、週40マイル以上走る本格的な長距離ランナー向けに設計されています。軽量レーサーとは異なり、重量よりも関節保護を重視―32mmのスタックハイトが20マイル超のトレーニング時の衝撃を吸収します。

主な特徴：

• ヒールスタックハイト32mm（標準より8mm高い）
• 8mmドロップでなめらかな足運び
• 重量12oz―レーサーより重いが、最大クッションモデルよりは軽量

おすすめ：高距離トレーニングで関節保護を重視するランナー 競技スピード重視なら他モデルも検討を」

これでAIがユーザーの質問とマッチできる具体性が出せます。

ティア分けのアプローチは納得です。5,000件は無理でも、500件ならしっかりできそうです。

質問: 売上データ以外でTier 1優先商品をどう絞り込めばよいでしょうか？

AI最適化のための商品優先順位付け：

スコアリング要素:

AI潜在力の見極め方法:

1. AIクエリテスト ― 本来推薦されるべきなのに出てこない商品は？
2. 競合ギャップ確認 ― 競合が引用されていて自社がされていない箇所は？
3. 顧客質問の分析 ― よく聞かれる質問＝AIクエリ
4. カテゴリ機会 ― AI回答が出るのに自社商品が言及されないカテゴリは？

簡易手順:

売上上位100商品をリストアップ。 1商品ずつAIに「[カテゴリ]のおすすめは？」と聞く。 自社商品が出るかチェック。 出ない高売上商品を優先して取り組む。

顧客レビューを説明文に活用しましょう：

レビューが役立つ理由:

レビューには、

• 実際の利用シーン
• 顧客が感じた具体的メリット
• 誰向けか
• 代替品との比較 が含まれています。

手順:

1. Tier 1商品についてレビューを読む
2. 共通テーマを抽出
   • 「[用途]に最適」
   • 「[代替品]より優れている理由」
   • 「[ユーザータイプ]にぴったり」
3. これらを説明文に反映

変換例:

元の説明文： 「すべてのランナー向けの高品質ランニングシューズ。」

レビューから：

• 「長距離でも膝が痛まなくなった」
• 「週50マイル走る自分にぴったり」
• 「前に履いていたアシックスよりアーチサポートが良い」

新しい説明文： 「高距離ランナーで関節保護を重視する方へ。多くのランナーが、一般的なクッションシューズと比べて長距離トレーニング時の膝の痛みが軽減したと実感。強化アーチサポートが従来のランニングシューズの悩みを解決します…」

レビュー＝顧客から得た本当の具体性です。

非常に参考になりました。今後の計画は以下の通りです。

第1フェーズ（1か月目）：優先順位付け

• 商品を売上・粗利・AIクエリ潜在力でスコアリング
• Tier 1（500商品）を選定
• Tier 1現状のAI可視性をテスト

第2フェーズ（2～3か月目）：Tier 1リライト

• 必須要素を盛り込んだ新テンプレート
• 各商品ごとにレビュー調査
• 完全カスタム説明文（500商品）
• 強化された商品スキーマ追加

第3フェーズ（4～5か月目）：Tier 2強化

• 次の1,500商品に強化テンプレート
• 各商品ごとに固有要素を追加
• Tier 1ほど手間はかけない

効果測定:

• Tier 1のAI可視性（前後比較）
• 商品ごとの引用率
• AI経由流入の売上

6か月プロジェクトですが、商品コンテンツが大きく変わる見込みです。

全体プロジェクト進行中のクイックウィン：

1. 既存説明文に「Best for」を追加（50商品あたり1時間）

• 1行追加：「Best for：[具体的な用途]」
• テンプレートへの素早いアップグレード

2. 比較コメント追加（50商品あたり1時間）

• 追加：「[代替品]と比べて[具体的な違い]があります」

3. 課題文追加（50商品あたり1時間）

• 追加：「[よくある課題]でお困りの方に、[商品]は[特徴]でサポート」

これらの追加だけでも、フルリライトせずに説明文が具体的になります。

Tier 1商品にはこの即効施策を適用しつつ、フルリライト計画を進めましょう。

説明文改善と並行してスキーマも忘れずに：

商品スキーマの必須項目:

{
  "@type": "Product",
  "name": "Marathon Pro Xランニングシューズ",
  "description": "[改善後の説明文]",
  "brand": {"@type": "Brand", "name": "自社ブランド"},
  "offers": {...},
  "aggregateRating": {...},
  "additionalProperty": [
    {"name": "Best For", "value": "マラソントレーニング、高距離走行"},
    {"name": "Heel Drop", "value": "8mm"},
    {"name": "Weight", "value": "12oz"}
  ]
}

additionalPropertyフィールドでAIが抽出しやすい仕様を追加できます。

良い説明文＋良いスキーマ＝AI最大化。