あなたのウェブサイトの製品仕様書―本当にAIのレコメンドに役立っているのか？いくつかの仮説を検証

Davidさん、あなたの仮説は私たちのデータでも正しいです。

20社以上のECクライアントで計測した結果：

包括的な仕様を持つ製品は、最小限の仕様しかない製品よりも3.8倍多く特定クエリで引用されます。

その理由：

AIシステムはクエリ意図とコンテンツをマッチさせます。「動画編集向けで32GB RAM以上のノートPCが欲しい」と聞かれた時、AIは

1. クエリ要件を理解する
2. それを満たす製品を探す
3. オプションを比較する

製品ページにRAM容量が明記されていなければ、そのクエリにマッチできません。

特に重要なスペック属性（家電）：

重要なポイント： AIは理解できるものしかレコメンドできません。曖昧な仕様＝特定クエリには見えなくなります。

コンテンツ視点での仕様について：

データそのものと同じくらいフォーマットが重要：

3つの仕様フォーマットをテストしました：

1. 仕様を記載した非構造化パラグラフ
2. シンプルなHTMLテーブル
3. 構造化テーブル＋スキーママークアップ

AIによる引用結果：

なぜテーブルが有利なのか： AIシステムは表形式データを簡単に解析できます。パラグラフ内に埋もれている仕様は、AIが抽出しにくく、見逃されることも。

当社のスペック表ベストプラクティス：

• 全製品で属性名を統一
• 値のフォーマットを明確に（“32 GB”、“32GB”、“32ギガバイト"の混在を避ける）
• 適用できる場合は単位を必ず明記
• 1行に1属性
• ヘッダ行を活用

商品比較サイトを運営しています。スペックがAIで重要な理由：

AIはスペックデータから比較を生成します。

「MacBook ProとDell XPS 15はコーディング向きか？」と聞かれた時、AIは

• プロセッサ仕様
• RAM構成
• 画面品質
• キーボード品質
• ポートの有無
• 価格

などを比較します。

製品ページにこれらが抜けていれば、AIはスキップするか、推測します。

AIが得意なこと：

• 明確なテーブルからスペック抽出
• スペック間の関係理解（RAMが多い＝マルチタスク向き等）
• 同じフォーマットのスペックを持つ製品比較

AIが苦手なこと：

• 画像内の仕様（解析不可）
• 製品ごとのフォーマット不統一
• 欠落スペック（比較できない）
• 曖昧な表現（“大容量メモリ” vs “32GB”）

EC事業者向け： クエリ可能な仕様が多いほど、マッチできるクエリも増えます。

製品仕様向けスキーマ技術解説：

効果的な技術実装例：

<script type="application/ld+json">
{
  "@type": "Product",
  "name": "ProductName",
  "additionalProperty": [
    {
      "@type": "PropertyValue",
      "name": "Display Size",
      "value": "15.6",
      "unitCode": "INH"
    },
    {
      "@type": "PropertyValue",
      "name": "RAM",
      "value": "32",
      "unitCode": "E37"
    }
  ]
}
</script>

要点：

1. すべての技術仕様にadditionalPropertyを使う
2. PropertyValueでname、value、unitCodeを指定
3. 単位はUN/CEFACT標準コードを利用
4. 購買判断に影響する仕様は全て網羅

よくある間違い：

• name, price, imageだけの基本Productスキーマしか使わない
• HTMLだけで仕様を書き、構造化データに未反映
• 製品ごとにプロパティ名が不統一
• 単位がなかったり、非標準単位を使う

HTMLとスキーマの内容が一致していると、AIシステムはデータの信憑性を高く判断します。

AI視点で見ると、仕様が重要な理由：

LLMが製品クエリを処理する流れ：

1. クエリ要件の解析 - 例「32GB RAM以上のノートPC」
2. 該当するコンテンツの検索 - RAM仕様を探す
3. 関連データの抽出 - 製品ページからRAM値を取得
4. 選択肢の比較 - 要件を満たす製品はどれか
5. 回答生成 - マッチした製品をレコメンド

仕様が役立つステップ：

ステップ3で仕様フォーマットが効きます。RAMが

• 「RAM: 32GB」とテーブルにあれば＝抽出容易
• 「32ギガバイトのメモリ搭載」と文章中なら＝抽出困難
• 仕様書の画像のみ＝抽出不可
• 未記載＝候補にならない

しきい値について：

明確な数字はありませんが、

• 顧客が質問するすべての属性
• 競合が載せているすべての属性
• 製品の差別化ポイントとなる属性

をカバーしましょう。家電なら通常15～25項目です。主要なものが抜けていると、そのクエリにマッチできません。

残りの450商品に向けた実践的アドバイス：

優先順位付けフレームワーク：

一気に450商品をアップグレードせず、以下の基準で優先順位を付けましょう。

1. 検索ボリューム - 需要の高い商品から
2. 利益率 - 利益率が高いほど効果大
3. 競合ギャップ - 競合が仕様弱い分野
4. 比較されやすさ - よく比較されるグループ

効率的な仕様実装：

1. カテゴリ別の仕様テンプレート作成
2. メーカー情報からスペック一括抽出
3. 全商品でフォーマット統一
4. テンプレートでスキーマを自動実装
5. 構造化データテストツールで検証

450商品の場合：

• テンプレート作成：4～8時間
• スペック抽出・入力：1商品あたり2～4分
• 合計：20～40時間で実装可能

1～2週間集中すれば、AI可視性で大きなアドバンテージを得られます。

カテゴリ別の仕様重要度データ：

家電： よく引用：RAM、ストレージ、プロセッサ、ディスプレイ、バッテリー持続 ほぼ引用されない：カラー、原産国、同梱物

アパレル： よく引用：サイズ展開、素材、ケア方法、寸法 ほぼ引用されない：製造国、スタイルコード

ホームグッズ： よく引用：寸法、耐荷重、素材、組立要否 ほぼ引用されない：カラーバリエーション、梱包形態

スポーツ用品： よく引用：重量、寸法、適正レベル、推奨用途 ほぼ引用されない：色オプション、ブランドストーリー

傾向： 購買判断に影響する機能的仕様が引用され、美観や物流系仕様はほぼ引用されません。

最適化の重点は

1. 製品性能に影響する属性
2. ユーザーが頭の中でフィルタする属性
3. カテゴリ内で製品差別化につながる属性

仕様改善がAI可視性に与える影響の計測法：

トラッキング手法：

改善前に記録すべきは

• どのクエリで自社製品が言及されているか
• AIがレコメンド時に引用する属性
• 競合の仕様カバー状況

改善後は

• 同じクエリで再テスト
• 新たに仕様を狙った具体的クエリもテスト
• 引用率の変化を比較

私たちはAm I Citedを使い、各製品について

• 一般カテゴリクエリ（「おすすめノートPC」）
• 具体的属性クエリ（「32GB RAM ノートPC」）
• 比較クエリ（「商品A vs 商品B」）

をモニタしています。

典型的な改善効果：

• 一般クエリ可視性：+20～40%向上
• 具体的属性クエリ：+150～300%向上（仕様がなかった場合）
• 比較クエリ：+50～100%向上

特に、これまでマッチできなかった具体的クエリで大きな成果が出ます。

このスレッドで仮説が確信に変わりました。主なポイント：

なぜ仕様がAIで重要か：

• AIは理解できるものしかレコメンドできない
• 特定クエリには、特定でパース可能な仕様が不可欠
• フォーマット（テーブル＋スキーマ）もデータ同様に重要

残り450商品の実装計画：

フェーズ1（1～2週目）：

• カテゴリごとに仕様テンプレート作成
• 利益率と検索ボリュームが高い上位100商品を最優先

フェーズ2（3～4週目）：

• メーカー情報からスペック一括抽出
• 全商品でフォーマット統一
• 拡張Productスキーマを実装

フェーズ3（5～6週目）：

• 構造化データの検証
• 主なクエリで可視性テスト
• テンプレートを結果に基づき改善

フェーズ4（継続）：

• 残り商品も順次対応
• AI可視性を継続モニタリング
• 製品変更時に仕様も随時更新

3.8倍の引用率や具体的クエリのデータは、この作業を最優先すべき理由として十分です。皆さん、技術的な深掘りと実践フレームワークをありがとうございました。