商品カタログを強化
LLM は、製品属性を、実際の価値、ユースケース、買い物客の意図に結びつけようとします。 商品名と説明が価値を明確に伝えられない場合、AI 駆動型の検出で商品が引用、推奨、提示される可能性が低くなります。 なぜなら、AI エージェントは生のデータフィールドではなく、情報同士の関係性を基に推論するからです。 「Coffee Grinder X200」などの商品名と、技術仕様（モーターのワット数、グラインド設定など）だけが記載された製品リストでは、 買い物客が「家庭のバリスタに最適なエスプレッソグラインダー」と尋ねても、LLM が推論するための情報がほとんどありません。
商品カタログエンリッチメントオポチュニティを利用すれば、Commerce カタログ内の商品を特定できます。商品名と説明が一般的すぎたり、技術的すぎたり、あいまいすぎたりして、LLM が正確に解釈できない場合でも、特定が可能です。 Adobe Commerce を利用して、商品名と説明用にナラティブ主導で意図が伝わりやすいエンリッチメントを生成し、ワンクリックで Commerce カタログに直接適用できます。
ここでは、次の 2 つの主要指標を一目で確認できます。
- URL — エンリッチメント品質が評価された製品詳細ページ（カタログ内の製品）のリスト。
- エージェントトラフィック — ユーザーの代理で動作する自律型 AI エージェント（LLMを活用したアシスタントやボットなど）によって開始および実行され、コンテンツの検索、取得、エンゲージメントを行うサイトの合計訪問数とインタラクション数。
仕組み
Adobe Commerce Catalog Agent は、商品カタログデータを読み取り、すべての技術属性、カテゴリーコンテキスト、バリエーション、既存の名前と説明を含む各商品 SKU を分析します。 また、現在の商品名や説明が買い物客に関連する価値を伝えられない商品を特定し、技術的な詳細を明確で意図に沿った言語に変換するエンリッチメントを生成します。
例えば、「Coffee Grinder X200」という名前の製品に「18 のグラインド設定、450W モーター」という説明が記載されている場合、「X200 は、18 段階のグラインドシステムと高トルクモーターの組み合わせにより、自宅でもカフェ品質の安定したエスプレッソ挽きを実現します」のようにエンリッチされます。 価格や在庫などの属性は意図的にエンリッチメントから除外されます。カタログエージェントは、商品の概要、使用方法、買い物客にとって重要な理由を伝える、価値を左右する属性に焦点を当てます。
エンリッチメントの提案がある商品は、エンリッチメントの影響で優先順位が付けられた URLと提案テーブルに表示されます。 Adobe Brand Visibility は、特定された各製品に対して次のような機能を提供します。
- 現在の名前 — Adobe Commerce カタログに表示されている既存の製品名。
- 更新済みの名前 – 買い物客に関連するコンテキストと意図を LLM に伝える、AI によって生成された価値主導の製品名。
- 現在の説明 — Adobe Commerce カタログに表示されている既存の製品説明。
- 提案された説明 - AIが生成した説明は、製品の技術的な属性をナラティブに変換し、LLM 製品の概要、ナラティブの値、そしてそれが重要な理由を理解するのに役立ちます。
提案を含む製品
URL と提案テーブルには、エンリッチメントの機会のあるすべての製品が一覧表示されます。 各製品について、次の操作を実行できます。
- AI 分析と提案されたエンリッチメントを表示するには、行を展開します。
- ブランドボイスとマーチャンダイジングガイドラインに合わせて、提案された製品名または説明を適用前に 編集 します。
- エンリッチメントする商品の 最適化をデプロイ し、Adobe Commerce カタログに直接公開します。
- エンリッチメントを確認し、適用したら、修正済みとしてマークします。
- カテゴリー戦略に関係のない提案は 無視 します。
提案は、現在の提案、修正された提案、無視された提案の 3 つのビューに整理されます。 エンリッチメントを適用すると、「修正された提案」に移動し、ステータスが 適用済み に変わります。また、カタログに表示をクリックすると、Adobe Commerce のカタログで更新内容を確認できます。 適用されたエンリッチメントはいつでもロールバックでき、元の製品名と説明を復元できます。
最適化のデプロイ
選択した商品の候補を確認し、オプションで編集したら、最適化をデプロイをクリックして、更新された商品名と説明を Adobe Commerce カタログに公開します。 確認ダイアログには、選択した製品と適用されている変更が表示されます。 確認後、どの製品が正常に更新されたかを結果画面で確認します。
エンリッチメントは Adobe Commerce のカタログに直接適用されるため、更新された製品名と説明は、ストアフロント、広告フィード、ダイレクト LLM製品の統合など、カタログを使用するあらゆるチャネルですぐに利用できます。 これにより、製品が配置されているあらゆる場所において、一貫性のある高品質な情報を確実に提供できます。
デモで試す
Frescopa デモ環境で、「製品カタログの強化」オポチュニティの動作を確認します。
Frescopa デモでの製品カタログのエンリッチメントの表示
よくある質問
汎用的な製品名と説明が AI の検出性を損なうのはなぜですか？
LLM は、キーワードの重複を検索して、製品と買い物客のクエリを一致させるわけではありません。 LLM は、関係について推論し、買い物客が検索しているものと、製品の実際の機能や対象ユーザー、代替品との比較といった要素を結びつけます。 実際の価値を伝えずに技術仕様を一覧表示しただけの製品名や説明では、LLM が操作するコンテキストがほとんど得られません。 その結果、製品が買い物客のニーズに一致しても、買い物客が関連する質問をした際にその製品が引用される可能性が低くなります。
Catalog Agent がエンリッチメントの生成に使用する製品属性はどれですか？
Catalog Agent は、Commerce Catalog 内の価値を左右する属性を使用します。これにより、製品の概要、使用方法、重要な理由を LLM が理解できます。 製品の機能、ユースケース、マテリアルのプロパティ、カテゴリコンテキスト、互換性に関する詳細などが、価値を左右する属性に該当します。 一方、価格や在庫などの属性は、製品のセマンティックな理解には貢献しないうえ、条件の変化によって説明の耐久性が損なわれる可能性があるので、意図的に除外されます。
AI 生成のエンリッチメントを適用する前に編集できますか？
はい。すべての提案には、製品名と説明の編集可能なプレビューが含まれます。 カタログに適用する前に、ブランドの声に合わせてエンリッチメントを変更したり、不正確な箇所を修正したり、追加のコンテキストを組み込んだりすることができます。
エンリッチメントにより、人間の訪問者に対してストアフロントに表示される内容が変更されますか？
はい、人間の訪問者には、更新された製品名や説明がストアフロントに表示されます。これは、Commerce カタログから取得された他のすべてのチャネルでも同様です。 これは意図的なものです。AI エージェントだけでなく、あらゆる場所で製品がどのように理解されているかを改善し、クローク化のリスクを回避することがその目標です。
エンリッチメントを適用すると、他の販売チャネルはどうなりますか？
エンリッチメントは、Adobe Commerce のカタログに直接書き込まれるので、そのカタログを信頼できる唯一の情報源として使用しているすべてのチャネルに自動的に生成されます。これには、複数のストアフロント、広告パイプライン、LLM 向けの直接的な製品フィードなどが含まれます。 これにより、ブランドの一貫性が確保されると共に、インターネット上で製品をクロール化する LLM に対して、一貫性のある製品情報を提供できます。
結果に満足しない場合、エンリッチメントをロールバックできますか？
はい。適用されたエンリッチメントは、修正された候補ビューからいつでもロールバックし、元の製品名と説明を Adobe Commerce カタログに復元できます。