購入者がAIにする商品の質問を見つける方法
ChatGPTやGeminiで、購入者があなたのような商品について尋ねる質問を国ごとに洗い出し、自分のストアがおすすめされるかを確認する実践的な方法です。
著者：Craftshift Team · · 約6分で読めます
購入者が商品についてAIアシスタントにする質問を見つけるには、キーワードではなく購入者の目的から始めます。購入者が入力しそうな用途、比較、予算、仕様に関する質問を書き出し、チャットボットに話しかけるような言い方で表現し、販売しているそれぞれの国で1つずつテストします。商品ラインごとに10〜20個の質問リストがあれば、どんなキーワードツールよりも多くのことがわかります。それこそがアシスタントに実際に尋ねられている内容だからです。
このガイドでは、リストの作り方、確認の仕方、回答の活かし方を紹介します。
AIへの質問は検索キーワードとどう違うのか？
検索キーワードは「メリノ ベースレイヤー」のように短いものです。一方、アシスタントへの質問は「スキー用でチクチクしない暖かいベースレイヤーは？」のように、状況を含んだ文章です。アシスタントはいくつかの商品を選び、その理由を説明することでこの文章に答えます。そのため、あなたが選ばれるかどうかを左右するのは、スキー、チクチクしない、暖かいといった状況を表す言葉です。
ここから2つのことが言えます。
- こうした質問はキーワードレポートには表示されません。 アシスタントは、何を尋ねられたかを公開していません。
- 推測した質問はテストする必要があります。 アシスタントは、あなたが書いた意図とはまったく違う形で商品ページを読むことがあるからです。
リストに入れるべき質問の種類は？
商品に関する購入者の質問のほとんどは、5つの型に分類できます。重視する商品ラインごとに、それぞれの型をカバーしましょう。
| 型 | 購入者が求めているもの | 例（ランニングシューズ） |
|---|---|---|
| 用途 | ある状況に合う商品 | 「舗装路を走る偏平足向けのおすすめランニングシューズ」 |
| 比較 | 選択肢の中からの選択 | 「混合地形にはトレイル用とロード用のどちらのランニングシューズがいい？」 |
| 予算 | 価格の上限内で最適なもの | 「100ドル以下のおすすめランニングシューズ」 |
| 仕様 | 特定の特性を持つ商品 | 「つま先が広い軽量ランニングシューズ」 |
| 対象者 | 特定の人に向けた商品 | 「10kmレースに向けて練習する初心者向けランニングシューズ」 |
ブランド名を含む質問は除外しましょう。そうした質問ではほぼ必ず選ばれますが、アシスタントが他社よりもあなたを選ぶかどうかについては何もわかりません。
良い質問はどこから見つかるのか？
材料のほとんどは、すでに手元にあります。
- サポートの受信箱とチャット。 購入前に顧客が尋ねた質問は、今ではアシスタントに尋ねられている質問です。あなたの要約ではなく、顧客の言葉をそのまま書き写しましょう。
- 商品レビュー。 各レビューの中から状況を探します。「初めてのマラソンのために購入」は、用途に関する質問の候補です。
- 返品。 「幅が狭すぎる」「暖かさが足りない」「思ったより小さい」は、どれも商品ページで答えるべき仕様に関する質問を示しています。
- カテゴリフィールド。 Shopifyがカテゴリに定義している属性（素材、フィット、サイズ、柄）は、どれも購入者が条件として尋ねられるものです。
- 予備知識なしで読んだ商品ページ。 あなたのことを知らない人の立場で読んでみましょう。それでも尋ねたくなることは、すべて質問になります。
それぞれの質問を、購入者の言語で、声に出して言うような完全な文章として書きましょう。
なぜ国ごとに質問をテストするのか？
同じ質問でも、市場が違えば回答も変わります。ShopifyのAIカタログは購入者の国と配送先ごとに回答し、購入者の言い回しも市場ごとに異なります。たとえばオランダの購入者は「base layer」ではなく「thermoshirt」について尋ねます。複数の国で販売している場合は、各市場の主要言語で質問を書き、その国で確認しましょう。
アシスタントがおすすめしているかをテストするには？
手作業でも確認できます。ChatGPTとGeminiを開いて質問し、ストア名が挙がるか、おすすめされているのか言及されているだけなのか、代わりに誰が選ばれているのかを記録します。重視する国から実施し、回答は実行するたびに変わるため、後日もう一度確認しましょう。
ただし、3か国で20個の質問を毎週確認するとなると、大量の書き写し作業が必要です。Octoliftの AI rankings ページは、まさにこの作業のために作りました。各質問は、その国のShopify AIカタログのライブ検索として実行され（トップ10内の順位は再現性があります）、同時にChatGPTとGeminiにも質問されます。Generate questions（質問を生成）は、商品のタイトル、種類、カテゴリから、その国の主要言語で質問リストの最初の下書きを作成します。尋ねた質問はすべてリストに残るため、再度確認できます。仕組みについてはAI rankingsをご覧ください。
回答から何がわかるのか？
各質問を、次の3つの結果のいずれかに分類します。
- おすすめされた。 リストに残して様子を見ましょう。アシスタントがあなたについて何と言ったかを記録します。それが、商品ページが伝えている内容です。
- 言及されたが、他社がおすすめされた。 アシスタントはあなたを知っていますが、より合う商品を見つけています。選ばれた商品とあなたの商品ページを比べてみましょう。購入者の言葉のうち、相手のページは答えていて、あなたのページは答えていないものはどれでしょうか？
- 言及されなかった。 アシスタントが商品を見つけられないか、質問と商品を結び付けていません。まず、商品がそもそもShopifyのカタログに含まれているかを確認し、次に商品ページの具体的な情報を確認します。
リスト全体で、誰が選ばれ続けているかを見ましょう。10個の質問のうち6個でおすすめされているブランドがあれば、そのブランドの商品ページを研究すべきです。
選ばれなかった質問を、より良い商品ページにつなげるには？
購入者の質問のうち、商品ページが答えていない言葉を取り出し、素材、寸法、フィット、誰のための商品か、何に向いていないかなど、裏付けのある事実で答えます。構造化できる情報は、アシスタントが条件で絞り込めるカテゴリフィールドに入れ、残りは説明文に書きます。Shopifyが変更を取り込んだ後に、もう一度質問を確認しましょう。
質問で選ばれるために、商品が裏付けられない主張を追加してはいけません。アシスタントが誤った仕様を引用すれば返品につながります。また、AIによる書き直しは捏造された事実が紛れ込みやすいところです。見抜く方法はAIで書いた商品説明文のチェックリストで紹介しています。
まとめ
5つの型（用途、比較、予算、仕様、対象者）で実際の購入者の状況から質問リストを作り、各市場の言語で書き、ChatGPT、Gemini、Shopifyのカタログで国ごとにテストしましょう。選ばれなかった質問を見れば、商品ページに足りない事実が正確にわかります。Shopify App StoreのOctoliftなら、最初の5つの質問を無料で確認できます。
