ChatGPTショッピングとは？商品が選ばれる仕組みとEC事業者が行うべき5つの対策【2026年最新】
ユーザーが商品を探す場所は、検索エンジンからChatGPTへ移り始めています。AIが紹介する候補から漏れてしまうと、商品は比較の土俵にすら上がれません。では、自社商品をAIに紹介してもらうためにはどのような対策が必要なのでしょうか。紹介本記事では、ChatGPTショッピングの仕組みをOpenAIとShopifyの公式情報に基づいて整理し、EC事業者が取り組むべき5つの対策と効果測定の方法を解説します。
ChatGPTでは、「一人暮らしに向く軽い掃除機がほしい」「予算15万円以内で、持ち運びやすいノートパソコンを比較したい」といった自然な会話から商品を探せるようになっています。
ユーザーにとっては、複数のECサイトや比較記事を行き来せず、条件整理から商品比較まで進められる点がメリットです。一方、EC事業者にとっては、検索順位だけでなく、ChatGPTの商品候補や比較対象に自社商品が含まれるかが、新たな集客上の重要なポイントになります。
ChatGPTショッピングへの対応は、商品ページにキーワードを追加するだけではありません。商品ページ、商品マスタ、構造化データ、商品フィード、価格・在庫、レビューなどを整備し、ChatGPTが商品を正しく発見・理解・比較できる状態をつくる必要があります。
本記事では、ChatGPTショッピングの仕組みを整理したうえで、EC事業者が取り組むべき対策と効果測定の方法を解説します。
※本記事は2026年7月時点のOpenAIおよびShopifyの公式情報に基づいています。機能や利用条件は変更される可能性があります。
ChatGPTショッピングとは何か？
ChatGPTショッピングとは、ユーザーの希望に合わせて商品を発見・比較し、購入先へつなげるChatGPT上の購買体験です。
一つの独立した機能というよりも、次の3つに分けて考えると仕組みを理解しやすくなります。
- ChatGPTの商品検索結果
- Shopping Research
- Agentic Commerce Protocolと商品フィード
ChatGPTの商品検索結果
ユーザーの質問にショッピングの意図が含まれているとChatGPTが判断した場合、回答内に商品候補が表示されることがあります。
商品検索結果には、主に次のような情報が含まれます。
- 商品画像
- 商品名
- 価格
- 商品の特徴
- レビューや評価
- 販売事業者
- 商品を確認・購入できるサイトへのリンク
OpenAIは、通常の商品検索結果はChatGPTが独自に選択するものであり、広告やOpenAIとの提携関係によって決まるものではないと説明しています。広告が表示される場合も、通常の商品結果とは分けて表示されます。
またChatGPTは、ユーザーの質問や会話の文脈との関連性をもとに商品候補を選びます。同じ商品カテゴリーについて質問しても、予算、用途、好みなどによって結果が変わる可能性があります。
一部の対象商品や販売事業者については、ChatGPT内で購入手続きを進められるInstant Checkoutが表示される場合もあります。ただし、OpenAIは2026年3月24日の公式発表で、初期版のInstant Checkoutでは販売事業者に十分な柔軟性を提供できなかったとして、販売事業者独自のチェックアウトを利用できるようにし、自社は商品発見に注力する方針を示しました。
そのため、2026年7月時点では、ChatGPT内での購入完結が標準的な導線になったと捉えるのではなく、商品や販売事業者によって購入方法が異なり、販売事業者のサイトやアプリで購入を完了する形が中心になりつつある、と理解するのが適切です。
参照元：Powering Product Discovery in ChatGPT（OpenAI）
Shopping Research
Shopping Researchは、商品を一覧表示するだけではなく、ユーザーの希望を追加質問によって整理し、複数の商品を調査・比較する機能です。
例えば、ユーザーが次のように相談したとします。
一人暮らしの部屋で使う、軽いコードレス掃除機を探しています。予算は3万円以内です。
ChatGPTは、必要に応じて次のような質問を行います。
- フローリングとカーペットのどちらで使うか
- 軽さと吸引力のどちらを優先するか
- 収納スペースはどの程度あるか
- 連続使用時間を重視するか
- 希望するブランドはあるか
Shopping Researchは、ブランド、サイズ、性能、デザイン、価格などについて質問し、ユーザーの条件を明確にします。メモリが有効な場合には、過去の会話から把握した好みが提案に反映されることもあります。
条件が整理されると、価格、機能、レビューなどを含めて複数の商品を比較し、それぞれがユーザーの条件に合う理由、強み、注意点、販売事業者へのリンクなどをまとめた購入ガイドが作成されます。
Agentic Commerce Protocolと商品フィード
Agentic Commerce Protocol、通称ACPは、商品検索の画面そのものではありません。
販売事業者とChatGPTをつなぎ、構造化された商品カタログや在庫情報をChatGPTが扱えるようにするための仕組みです。OpenAIはACPを、販売事業者とChatGPTユーザーの間を接続するオープンな標準と説明しています。
商品フィードを通じて、販売事業者は次のような情報を提供できます。
- 商品ID
- 商品名
- 商品説明
- 商品画像
- ブランド
- 価格
- 在庫
- サイズやカラー
- 商品のバリエーション
- 販売事業者情報
OpenAIの商品フィード仕様には、ChatGPTの商品検索に表示できる商品か、ChatGPT内で購入可能な商品かなどを設定する項目も設けられています。
ただし、2026年7月時点では、OpenAIの商品フィードへ直接オンボーディングできるのは承認されたパートナーです。誰でもすぐに管理画面から商品を登録できる仕組みではありません。
ChatGPTショッピングでは何ができるのか？注意点は？
商品名を知らなくても、用途、予算、好み、制約を自然な文章で伝えることで、商品の発見から比較まで進められます。
従来の商品検索では、ユーザー自身が検索キーワードを考え、複数のページを開き、情報を比較する必要がありました。
ChatGPTでは、会話の中で条件を整理できるため、商品選びの過程そのものが変わります。
自然な文章で商品を探せる
従来の検索では、例えば次のようなキーワードを入力していました。
「コードレス掃除機 軽量 一人暮らし 3万円」
一方でChatGPTでは、次のように相談できます。
「一人暮らしのワンルームで使う掃除機を探しています。収納場所が狭いため、軽くてコンパクトなものが希望です。予算は3万円以内で、週に3回ほど使います。」
ユーザーは適切な検索語を知らなくても、目的や生活状況をそのまま伝えられます。
EC事業者側から見ると、商品名や一般的な検索キーワードだけでなく、誰が、どのような場面で、何を重視して使う商品なのかを説明することが重要になります。
会話を通じて条件を絞り込める
最初の質問で条件が足りない場合、ChatGPTは追加で質問を出します。
ユーザーは会話を続けながら、次のように条件を変えられます。
- もう少し安い商品に限定する
- 特定のブランドを除外する
- 吸引力より軽さを優先する
- 自宅用から旅行用へ用途を変える
- 表示された商品と似た別の商品を探す
Shopping Researchでは、途中で候補を除外したり、条件を変更したりしながら、結果を絞り込めます。
複数の商品を横並びで比較できる
ChatGPTでは、複数の商品について、価格、レビュー、機能、サイズなどを一つの画面で比較できます。
2026年3月のアップデートでは、商品を画像で確認しながら探す機能、画像をアップロードして似た商品を探す機能、価格・レビュー・機能を横並びで比較する体験が強化されました。
商品比較がChatGPT上で進むようになると、ユーザーがECサイトを訪問する時点で、すでに候補が数商品まで絞られている可能性があります。
購入方法は販売事業者やEC環境によって異なる
ChatGPT上で商品を見つけた後、販売事業者のECサイトへ移動して購入するケースと、一部の対象商品についてChatGPT内で購入手続きを進めるケースがあります。
Shopifyの対象店舗については、ChatGPTは商品発見を支援する参照元として機能し、ユーザーは販売事業者のオンラインストアのチェックアウトで購入します。
そのため、「ChatGPTショッピングではすべての購入がChatGPT内で完結する」とは限りません。
価格や在庫が常に正しいとは限らない
価格、在庫、割引などは頻繁に変わるため、ChatGPTに表示された情報が販売サイトの最新情報と一致しない場合があります。
また、最初に表示された価格が、市場全体での最安値とは限りません。レビュー要約も、OpenAIが内容を検証したものではありません。
購入前には販売事業者のサイトで、次の情報を確認する必要があります。
- 最終的な商品価格
- 税金・手数料・送料
- 在庫
- サイズやカラー
- 配送日
- 返品・交換条件
- 保証内容
ChatGPTはどのように商品を選んでいるのか？
完全なランキング要因は公開されていませんが、OpenAIは、質問や会話の文脈、構造化された商品データ、第三者情報などを考慮すると説明しています。
特定の対策を実施すれば、必ず商品が表示されたり、上位に掲載されたりするわけではありません。
公式に確認できる内容と、公開されていない内容を分けて理解する必要があります。
ユーザーの質問と会話の文脈
ChatGPTは、ユーザーが入力した質問だけでなく、会話の文脈、メモリ、カスタム指示などを考慮します。
例えば、予算を3万円以内と指定した場合は価格が重視されます。一方、価格を指定せず「軽くて静かなもの」と伝えた場合は、重量や運転音などがより重視される可能性があります。
同じ商品カテゴリーでも、ユーザーの条件によって表示される候補は異なります。
商品フィードなどの構造化されたデータ
OpenAIは、表示する商品を決める際に、ファーストパーティやサードパーティから提供される構造化メタデータを考慮すると説明しています。
構造化メタデータには、価格や商品説明などが含まれます。
Shopping Researchでは、次の情報源が利用される場合があります。
- ACPを通じて提供された販売事業者の商品データ
- 公開されている商品情報
- その他の関連する小売情報源
商品フィードは、ChatGPTが商品名、価格、在庫、属性などを正確に把握するための情報源の一つです。
公開商品ページと第三者情報
商品フィードを提供していない場合でも、公開されている商品ページや小売サイトなどの情報が参照される可能性があります。
ChatGPTの商品カードには、公開Webサイトのレビューをもとにした要約が表示される場合もあります。商品の良い点だけでなく、利用者が不満に感じている点が要約されることもあります。
したがって、自社サイトの説明だけでなく、購入者レビューや第三者サイトで商品がどのように評価されているかも、商品理解に関係する可能性があります。
ただし、レビュー数や評価点が商品順位へ与える影響は公開されていません。
注意：公開されていないこと
2026年7月時点では、次の内容は明らかになっていません。
- 各要素が商品選定に与える評価比率
- 商品を上位表示させる固定条件
- レビュー数と掲載順位の直接的な関係
- Product構造化データの実装による掲載効果
- 特定のページ改善による掲載保証
そのため、「構造化データを入れれば表示される」「レビューを増やせば上位になる」と断定するのは適切ではありません。
ChatGPTショッピングでEC集客はどう変わるのか？
商品名を検索する前の段階からChatGPTが候補を絞るため、ECサイトへ訪問する前に比較検討が進む可能性があります。
従来のEC集客では、検索結果や広告、SNSなどから自社サイトへユーザーを呼び込み、サイト内で商品の魅力を伝えることが一般的でした。
しかし、ChatGPTショッピングでは、商品の発見や比較の一部がChatGPT上で行われます。
商品名を知らないユーザーにも提案される
ユーザーは、商品名やブランド名を指定せず、次のような条件から商品を探せます。
- 一人暮らしに向いている
- 初心者でも使いやすい
- 子どもがいる家庭でも使いやすい
- 狭い部屋に収納しやすい
- 旅行へ持っていきやすい
- 予算内で必要な性能を満たす
商品名をまだ知らないユーザーにも、利用条件との一致によって自社商品が提案される可能性があります。
ECサイトを訪問する前に候補が絞られる
ChatGPT上で価格、性能、レビュー、注意点まで比較できれば、ユーザーは複数のECサイトを最初から閲覧する必要がなくなります。
販売サイトへ移動する時点で、すでに候補商品や重視する条件が決まっている場合も考えられます。
そのためECサイトには、一般的な商品紹介だけでなく、最終的な購入判断に必要な情報が求められます。
- 詳細な仕様
- 配送条件
- 返品・交換条件
- 保証内容
- 使用方法
- 商品バリエーション
- 在庫
- 実際の使用者による評価
検索順位とは異なる露出機会が生まれる
従来のSEOでは、検索結果の掲載順位やクリック率が重要な指標でした。
ChatGPTショッピングでは、それに加えて次のような露出が生まれます。
- 商品候補として表示される
- 比較対象に含まれる
- 特定の用途に向く商品として紹介される
- 競合商品との違いを説明される
- 同じ商品を扱う販売事業者として表示される
SEOが不要になるわけではありません。
公開商品ページは引き続き商品情報源になり得るため、検索エンジンとAIの両方が商品を理解できる情報設計が必要です。
EC事業者はどのような対策を行うべきか？
EC事業者は、商品を「見つけられる・理解できる・比較できる・信頼できる・最新である」という5つの観点から整備することが重要です。
以下の5分類は、OpenAIが公表したランキング要因ではありません。KIYONOが、OpenAIの公式仕様と一般的なEC運用の実務をもとに整理した、商品情報改善のためのフレームです。
1．商品を見つけられる状態にする
最初に確認すべきなのは、自社の商品情報へChatGPTなどのシステムがアクセスできる状態になっているかです。
商品ページが存在していても、外部から閲覧できない、主要な情報が画像内にしかない、URLが頻繁に変わるといった状態では、商品の存在や内容を把握しにくくなります。KIYONOでは、実務上の確認項目として次を推奨します。
- 商品ごとに固有のURLを用意する
- 商品ページをログインなしで閲覧できる状態にする
- 商品名や主要スペックをテキストで記載する
- 商品画像のURLを安定させる
- 正規URLを設定する
- 重複商品や重複URLを整理する
- 販売終了商品を放置しない
- 商品フィードの連携可否を確認する
Shopifyでは、対象商品のタイトル、説明、画像、価格、在庫などが、Shopify Catalogを通じてAIが理解できる構造で提供されます。
Shopify以外のECでも、商品情報を一元管理し、将来的にフィードとして出力できる状態をつくることが重要です。
2．商品を理解できる状態にする
商品名とスペックだけでは、ChatGPTが「誰に、なぜ適した商品なのか」を十分に判断できない場合があります。
例えば、次の商品説明を見てみましょう。
改善前
高品質で使いやすい、人気のコードレス掃除機です。
この説明だけでは、商品の重さ、利用場面、対象者、具体的な特徴が分かりません。
改善後
本体重量約980gのコードレス掃除機です。ワンルームや一人暮らしの住居で、収納しやすさと取り回しの軽さを重視する人に適しています。標準モードでは約45分使用でき、フローリングとカーペットの両方に対応しています。
改善後の説明には、次の情報が含まれています。
- 商品カテゴリー
- 重量
- 対象ユーザー
- 利用場面
- 使用時間
- 対応環境
- 選ぶ理由
商品ページでは、可能な範囲で以下を明確にします。
- 誰に向いているか
- どのような悩みを解決するか
- どのような場面で使えるか
- 素材、サイズ、重量
- 対応する環境や機器
- 性能を示す具体的な数値
- 使用上の制限
- 向いていないケース
「おすすめ」「高品質」「人気」といった抽象的な表現だけでなく、具体的な事実と利用条件を記載することが重要です。
3．商品を比較できる状態にする
Shopping Researchは、複数商品について、価格、サイズ、主要機能、ユーザーが指定した条件などを比較します。
そのため、同じカテゴリーの商品は共通項目で比較できる状態にします。
コードレス掃除機の場合は、次のような項目が考えられます。
- 本体価格
- 重量
- 連続使用時間
- 充電時間
- 集じん方式
- 対応床材
- 運転音
- 付属品
- 保証期間
同じシリーズの商品でも、モデルごとに記載項目が異なると、商品の違いを把握しにくくなります。
商品データだけでなく、次のようなコンテンツも整備します。
- 商品Aと商品Bの違い
- 標準モデルと上位モデルの比較
- 用途別の選び方
- 初心者向けの商品
- 向いている人・向いていない人
- 価格を優先する場合の選択肢
- 性能を優先する場合の選択肢
カラーやサイズ違いについては、別々の無関係な商品として扱うのではなく、同一商品のバリエーションとして整理します。
4．商品を信頼できる状態にする
ChatGPTが商品の特徴や注意点を説明するためには、商品の性能だけでなく、購入者の評価や購入条件に関する情報も必要です。
商品ページやECサイト上では、次の情報を明確にします。
- 購入者レビュー
- 評価点とレビュー数
- よくある質問
- 保証内容
- 返品・交換条件
- 配送方法と配送期間
- 販売事業者情報
- ブランド情報
- 問い合わせ先
- 認証や受賞歴
レビューでは、評価点だけでなく、具体的な利用状況が分かる内容が有用です。
- どのような目的で購入したか
- どのような環境で使用しているか
- どの機能が役立ったか
- どのような点に注意が必要か
ただし、レビューを増やせばChatGPTで上位表示されると断定することはできません。
レビューは、ChatGPTが商品の長所や注意点、利用者の評価を理解するための情報源になり得る、という位置づけです。
5．商品情報を最新の状態にする
商品情報が古いままでは、購入できない商品が表示されたり、実際とは異なる価格が案内されたりする可能性があります。
特に次の情報は、商品ページ、商品マスタ、構造化データ、商品フィードの間で一致させます。
- 通常価格
- セール価格
- セール期間
- 在庫
- 入荷予定日
- 販売開始日
- 販売終了日
- 配送期間
- 商品バリエーション
- 返品条件
OpenAIは、商品フィードによって最新の商品名、説明、画像、価格、在庫などを共有できると説明しています。直接フィードを連携する場合は、全件データを定期的に送信し、必要に応じてAPIで差分を更新する方法が推奨されています。
全商品を一度に完璧にする必要はありません。
まずは売れ筋商品や戦略商品を対象に、価格・在庫・主要属性の不一致を洗い出し、更新運用を整えることが現実的です。
利用しているEC環境によって対応はどう違うのか？
Shopify利用企業、OpenAIへ直接商品フィードを連携できる企業、現時点で連携できない企業では、優先すべき対応が異なります。
Shopifyを利用している場合
対象となるShopify商品は、Shopify Catalogを通じてChatGPTなどのAIチャネルへ提供されます。
ShopifyのAgentic Storefrontsは、利用条件を満たす店舗では標準で有効になり、ChatGPTは商品発見を支援する参照元として機能します。購入は販売事業者のオンラインストアのチェックアウトで行われます。
ShopifyでChatGPT経由の販売対象となるには、米国の顧客へ販売していること、Shopify Catalogの対象商品であることなどの条件があります。店舗自体は米国外に所在していても構いません。
Shopifyを利用している場合は、次の項目を優先して確認します。
- 商品タイトル
- 商品説明
- 商品カテゴリー
- ブランド
- 商品画像
- 価格
- 在庫
- サイズ・カラー
- バリエーションのグルーピング
- 返品・返金ポリシー
- Shopify Catalog Mapping
商品情報をメタフィールドなどの独自項目で管理している場合は、Shopify Catalogへ正しく対応づけられているかも確認します。
OpenAIへ直接商品フィードを連携できる場合
OpenAIの商品フィードへの直接オンボーディングは、2026年7月時点では承認されたパートナーを対象としています。
連携対象となった場合は、次の流れで進めます。
- 自社の商品項目とOpenAIの仕様を対応づける
- 必須項目の欠損や形式エラーを確認する
- 商品フィードを提供する
- 価格・在庫などの差分を更新する
- エラーや商品除外を継続的に監視する
商品フィードは、一度送って終わりではありません。
価格、在庫、販売終了、バリエーションなどを継続的に更新する運用が必要です。
現時点で商品フィードを直接連携できない場合
直接商品フィードを提供できない企業でも、準備できることはあります。
優先順位は次のとおりです。
- 商品ページを正常に閲覧できる状態にする
- 商品マスタの欠損や重複を整理する
- 商品タイトルと説明を具体化する
- 価格・在庫・バリエーションを正確にする
- Product構造化データを実装する
- 比較記事や選び方コンテンツを整備する
- レビュー、FAQ、返品・保証情報を充実させる
- 将来的に商品フィードを出力できるデータ基盤をつくる
これらはChatGPTだけに依存する対策ではありません。
検索エンジン、ECモール、ほかのAIショッピングチャネルにも活用できる商品データ基盤になります。
ChatGPTショッピング対策の効果はどう測るのか？
ChatGPT上の商品表示と、自社ECサイトへの流入・購入行動を分けて計測します。
商品ページを改善しただけでは、施策が有効だったか判断できません。
事前に調査用プロンプトと評価指標を決め、同じ条件で定点観測します。
計測用プロンプトを分類する
商品名だけでなく、実際の購買相談に近い質問を用意します。
複数の質問軸を用意することで、「商品名では表示されるが、用途を指定した質問では表示されない」といった違いを把握できます。
ChatGPT上で確認する指標の例
- 自社商品の表示率
- 自社ブランドの言及率
- 比較候補への採用率
- 上位候補への採用率
- 推薦された理由
- 商品情報の正確性
- 価格・在庫の一致状況
- 競合商品の表示状況
- 参照・引用されているWebサイト
単に表示されたかだけではなく、どのような条件で、どのような理由とともに表示されたかを記録します。
ECサイト側で確認する指標の例
アクセス解析では、取得できる範囲で次の項目を確認します。
- ChatGPT経由のセッション
- 流入先の商品ページ
- カート追加
- コンバージョン
- 売上
- 新規ユーザー率
- 商品別コンバージョン率
通常のアクセス解析だけでは、ChatGPT内で商品が表示された回数や、表示されたもののクリックされなかった回数までは把握できません。
ChatGPT上の定点観測と、自社サイト側の行動データを組み合わせて評価します。
計測条件をそろえる
ChatGPTの提案は、質問、会話の文脈、メモリ、ユーザーの好みなどによって変わります。
定点観測では、可能な範囲で次の条件をそろえます。
- 同じプロンプト
- 新規チャット
- 同じ言語
- 同じ利用地域
- 同じアカウント条件
- 複数回の試行
- 同じ頻度での計測
一度の回答だけで判断せず、月次など一定期間の傾向を確認することが重要です。
ChatGPTショッピングに関するよくある質問
ChatGPTショッピングは日本でも使えますか？
ChatGPTの商品発見・比較機能は、2026年3月に全ChatGPTユーザーへ展開すると発表されています。一方、商品フィードの直接連携、Shopify経由の販売、ChatGPT内での購入などは、地域や販売事業者の条件によって異なります。
ChatGPTの商品検索結果は広告ですか？
通常の商品検索結果は広告ではありません。OpenAIは、商品検索結果はChatGPTが独自に選定し、提携関係の影響を受けないと説明しています。広告は通常の商品検索結果とは分けて表示されます。
参照元：Shopping with ChatGPT Search（OpenAI）
商品フィードを登録すれば必ず表示されますか？
必ず表示されるわけではありません。商品フィードは、ChatGPTが商品カタログ、価格、在庫、属性などを正確に理解するための情報提供手段です。すべての商品が必ず表示されるとはOpenAIも説明していません。
参照元：Get Started – Agentic Commerce（OpenAI）
Product構造化データを実装すれば表示されますか？
Product構造化データだけで、ChatGPTの商品結果への掲載が保証されることはありません。構造化データは商品ページの情報を機械に伝える手段であり、OpenAIの商品フィードとは異なります。商品ページ、商品マスタ、価格・在庫、レビューなども含めて整備する必要があります。
Shopifyの商品は自動的に表示されますか？
条件を満たすShopify商品は、Shopify Catalogを通じてChatGPTが利用できる状態になります。ただし、すべての商品が特定の質問で必ず表示されるわけではありません。表示内容は、ユーザーの質問との関連性や商品の適格性などによって変わります。
参照元：Shopify Catalog and product discovery for agentic storefronts（Shopify）
ChatGPTに表示される価格は最安値ですか？
必ずしも最安値ではありません。価格や在庫の変更が反映されるまでに時間がかかる場合もあります。購入前には、販売事業者のサイトで最終的な価格と条件を確認する必要があります。
参照元：Shopping with ChatGPT Search（OpenAI）
レビュー数が多いほど上位表示されますか？
レビュー数と掲載順位の直接的な関係は公開されていません。レビューは、ChatGPTが商品の長所・短所や購入者の評価を説明する際の情報源になり得ますが、レビューを増やすだけで上位表示されるとは断定できません。
ChatGPT経由のアクセスはGA4で計測できますか？
ChatGPTから自社サイトへ遷移したアクセスは、参照元情報などが取得できる場合、GA4で確認できます。ただし、ChatGPT内の商品表示回数や、クリックされなかった表示は通常のGA4だけでは把握できません。AI上の定点観測と組み合わせる必要があります。
SEOとChatGPTショッピング対策は何が違いますか？
SEOは主に検索結果での露出や流入を増やす施策です。ChatGPTショッピング対策では、商品候補や比較対象として扱われるために、商品データ、価格・在庫、属性、レビューなどを整えます。ただし、公開商品ページはChatGPTの商品情報源にもなり得るため、両者は分断された施策ではありません。
日本のEC事業者は最初に何をすべきですか？
まず、売れ筋商品や戦略商品を対象に、商品ページ、商品マスタ、構造化データの間で、商品名、価格、在庫、ブランド、主要スペックが一致しているか確認しましょう。
その後、対象者、用途、比較項目、レビュー、返品・保証情報を整備し、ChatGPT上で表示状況を定点観測するのがおすすめです。
参照元：Get Started – Agentic Commerce（OpenAI）
マーケティングについて、各種サービスに関することなど
ご不明な点はお気軽にお問い合わせください。
