AI visibility score（AI可視性スコア）は、商品がAIアシスタントに見つけられ、理解され、おすすめされる準備がどれだけ整っているかを示す0から100の数値です。2つの要素に分かれた12のチェックを合計します。あなたが書く内容を評価するListing qualityと、ShopifyのAIカタログがその商品について返す内容を評価するAgent readinessです。
スコアの2つの要素とは何ですか？
- Listing qualityは「見つかった後、商品ページが購入者の疑問にどれだけ答えられているか」を評価します。商品説明、タイトル、カテゴリ、カテゴリフィールド、バリエーションの属性が対象です。商品説明とタイトルは言語モデルが評価し、それ以外はShopifyのデータから直接読み取ります。
- Agent readinessは「AIアシスタントがこの商品を見つけ、読み取った内容を信頼できるか」を評価します。Shopifyカタログがそもそも商品を返すかどうか、そしてそのデータに基本項目、価格付きのバリエーション、ポリシーへのリンク、正しい在庫状況、メディア、レビューが含まれているかが対象です。これらのチェックはリアルタイムで、スキャンのたびにカタログに問い合わせます。
このカタログは、AIエージェントがShopifyのエージェント型コマースツールを通じて読み取るものです。そのため2つ目の要素は1つ目と同じくらい重要です。どれだけ完璧な商品ページでも、カタログから見えなければアシスタントにとっては存在しないのと同じです。
各チェックは何を見ていますか？
商品のScore breakdownには、各チェックの結果と、不足しているポイントを得る方法が表示されます。
Listing quality
| チェック | 測定方法 | 合格するには |
|---|---|---|
| Description | AI評価者が判定：十分な長さがあるか、誰向けでどう使うかを説明しているか、アシスタントが引用できる具体的な事実を含んでいるか。 | 比較検討中の購入者に向けて書きます：対象者、用途、素材、寸法、同梱物。 |
| Title | AI評価者が判定：商品の種類と特徴的な属性を1つ示しているか、すべて大文字やキーワードの詰め込みになっていないか。 | SWEATERやキーワードの羅列ではなく、「Merino wool crew sweater, navy」のようにします。 |
| Category match | 商品のカテゴリがテキストの内容と合っているか。カテゴリのない商品は合格しません。 | 当てはまる最も具体的なカテゴリを設定します。 |
| Category fields | カテゴリの属性（Shopifyがそのカテゴリに追加するフィールド）のうち値が入っている割合。 | 色、素材、サイズ、柄など、カテゴリが定義する項目を入力します。 |
| Variant attribute completeness | バリエーションのオプション値が、購入者のリクエストに一致するほど具体的か。 | Option 1、Style A、Default Titleを、Navy、42、Left handedのように実際の内容に変更します。 |
Agent readiness
| チェック | 測定方法 | 合格するには |
|---|---|---|
| Catalog eligibility | ストア内で検索したときに、Shopifyカタログがその商品を返すかどうか。 | 商品を有効にし、オンラインストアを公開したうえで、Shopifyの同期を待ちます。 |
| Core fields present | カタログのデータにタイトル、商品説明、価格、メディア、バリエーションがあるか。 | Shopifyで商品の不足している項目を入力します。 |
| Variant data structure | カタログが返すすべてのバリエーションに価格があるか。 | あまり売れないものも含め、すべてのバリエーションに価格を設定します。 |
| Policy clarity | Shopifyがエージェントに公開する4つのポリシーページ（返金、配送、プライバシー、利用規約）のうち、いくつが公開されているか。 | ShopifyのSettings → Policiesで不足しているページを公開します。 |
| Availability hygiene | カタログの在庫状況が管理画面の内容と一致しているか。 | 多くの場合、在庫変更後の同期の遅れです。しばらくしてから再度スキャンしてください。 |
| Media quality | 画像が3枚以上あり、すべてに代替テキストがあれば完全に合格。画像が少ない、または代替テキストがない場合は一部合格。 | 画像を追加し、それぞれの内容を説明する代替テキストを書きます。 |
| Review signal | カタログがその商品について報告するレビュー数。 | レビューを集め、レビューアプリがShopifyにレビューを渡していることを確認します。 |
評価の段階は何を意味しますか？
| 評価 | 意味 |
|---|---|
| Strong | よく最適化されています。 |
| Good | 十分な可視性があります。 |
| Weak | 重要なシグナルが不足しています。 |
| Critical | 対応が必要です。 |
Productsページでは各スコアが評価ごとに色分けされ、評価で絞り込むこともできます。しきい値はすべてのストアで共通です。
どのモデルが採点し、なぜ変わらないのですか？
2つのテキストチェックは、Octoliftが選んだ1つの言語モデルが判定し、すべてのストアで同じものを使います。スコアを比較できるのは、同じ評価者が採点した場合だけです。モデルによって同じ商品ページへの評価が大きく異なるため、ストアごとに評価者が変わればスコアは意味を失います。
スコアは、評価者が2つのテキストチェックの両方を判定したときにだけ算出されます。応答がない場合は、中途半端な判定ではなくWe couldn’t score this productが表示され、再試行できます。
商品はいつ採点されますか？
- 分析したとき。 商品が変更されていない間は、分析ページに前回の分析結果が日付とともに表示されます。新しくスキャンするにはReanalyzeを押します。タイトル、種類、カテゴリ、商品説明が変わっていなければテキストの判定は再利用され、カタログのチェックは毎回リアルタイムで実行されます。
- 変更を保存した後。 商品は自動的に再分析されます。カタログが変更を反映するまで時間がかかることがあるため、Agent readinessの結果は少し遅れて更新される場合があります。
- バックグラウンドでは行いません。 Octoliftが定期的にカタログを巡回することはありません。プランの枠を使うのは商品の初回スキャンだけで、それ以降のスキャンはすべて含まれています。
Not discoverableとCatalog unreachableはどういう意味ですか？
Not discoverableは、Octoliftがストア内で検索したときにカタログが商品を返さなかったことを意味し、Agent readinessのチェックはすべて不合格になります。よくある原因は、ストアフロントがパスワードで保護されている、商品が新しいか変更直後でまだ同期されていない、商品が有効になっていない、チェック対象の市場で販売されていない、などです。
Catalog unreachableは、カタログにまったく接続できなかったことを意味します。スキャンは未完了とされ保存されないため、一時的な障害で実際のスコアが上書きされることはありません。少し待ってからTry againを押してください。
スコアを上げる一番の近道はImprove with AIです。