発見可能性シグナル
製品ページが、検索システムや AI システムが確実に検出できるように、クローラーに向けたシグナルを十分に公開しているかどうかを確認します。
スキーマ、商品データ、コンテンツの明瞭さ、およびクローラー向けシグナルをチェックすることで、AI ショッピング アシスタントが商品ページをクロール、解析、信頼できるかどうかを確認します。
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監査範囲
製品ページが、検索システムや AI システムが確実に検出できるように、クローラーに向けたシグナルを十分に公開しているかどうかを確認します。
価格、在庫状況、ブランド、SKU、属性、画像、バリエーションが明確で一貫性があるかどうかを確認します。
AI システムが何が販売されているかを推測する必要がないように、製品、オファー、メタデータ、スキーマの一貫性を評価します。
属性、使用例、購入者の回答システムに必要なコンテキストが欠如しているあいまいな製品コピーを見つけます。
AI 検索信号
AI ショッピング アシスタントには、クロール可能なタイトル タグ以上のものが必要です。抽出、比較、信頼でき、推奨に使用できる製品の事実が必要です。このスキャンでは、ページが LLM とエージェント ショッピング システムに、推測を避けるのに十分な構造化およびセマンティック コンテキストを提供しているかどうかを調べます。
JavaScript の遅延、スクリプトのブロック、アプリ ウィジェットの後にのみ重要な製品情報が表示される場合、AI クローラーは製品ページの不完全なバージョンを収集する可能性があります。
信号の例
クローラー入力: インデックス可能な URL、canonical、Product スキーマ、レンダリングされた価格、可用性、robots.txt何を確認するか
AI ショッピングの回答には、説得力のあるコピーだけではなく、具体的な属性が必要です。このページでは、購入者が代替品を比較するために使用するであろう事実を公開する必要があります。
信号の例
属性: 材質、寸法、互換性、使用例、サイズ、色、保証、付属品何を確認するか
LLM は、見出し、メタデータ、スキーマ、レビュー、および表示されるコピーにわたるシグナルを調整します。名前が混在していると、製品の実体を自信を持って識別することが難しくなります。
信号の例
エンティティの配置: タイトル、H1、Product.name、canonical、カテゴリ、ブランド、SKU何を確認するか
エージェント ショッピング システムには、購入者の質問に答え、オプションを比較し、商品が実際に今すぐ購入できるかどうかを理解するのに十分な自信が必要です。
信号の例
エージェントの入力: 価格、在庫状況、返品ポリシー、配送状況、信頼シグナル、製品の適合性何を確認するか
一般的な阻害要因
製品ページにはマーケティングコピーがありますが、比較や推奨に必要な具体的な属性が十分ではありません。
構造化データでは、重要な製品、オファー、レビュー、在庫、またはブランドのフィールドが欠落しています。
JavaScript、キャッシュ、アプリインジェクション、または遅延レンダリングにより、クローラーに表示されるデータが買い物客に表示されるページと異なる可能性があります。
タイトル、H1、カノニカル、メタデータ、JSON-LD、および表示されるページのコピーによって、製品を異なる方法で説明します。
ワークフロー
01
AI レコメンデーション、オーガニック検索、ショッピングの可視性が重要となる価値の高い商品から始めましょう。
02
スキーマ、属性、意味の明確さ、パフォーマンス、セキュリティ、AI ボットの可読性をまとめて確認します。
03
構造化データの欠落、一貫性のないオファー、ブロックされたクロール パス、曖昧な製品説明を優先します。
よくある質問
その他のツール
AI クローラー アクセス チェッカー
e コマースの商品ページで、AI クローラー アクセス、robots.txt ルール、メタ ロボット、X-Robots-Tag、サイトマップ検出、canonical シグナル、および AI 検索の準備状況を確認します。
製品スキーマチェッカー
e コマースの製品ページで、製品スキーマ、オファー データ、JSON-LD の一貫性、価格、在庫状況、属性、AI 検索の準備状況を確認します。
Shopify スキーマ チェッカー
製品ページ用の無料の Shopify スキーマ チェッカー。製品スキーマ、バリアント オファー、アプリ挿入メタデータ、Shopify Markets シグナル、AI 検索の準備状況をスキャンします。