人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑香港乃至全球的網購格局，徹底顛覆了傳統以關鍵字為主的搜尋模式，電商SEO也是你該重視的範疇。如今，Google AI Overviews、ChatGPT購物功能及Perplexity產品推薦等AI工具，正透過深度分析海量產品數據來理解用戶意圖，並提供高度個人化的商品建議。對於電商企業而言，這意味著其產品資訊的結構方式必須徹底革新，而優化產品資料流（Product Feed）已成為在AI驅動的購物旅程中獲取關鍵可見度的核心策略。
AI如何革新產品搜尋體驗
過去，消費者習慣輸入精確關鍵字尋找商品。然而，在AI時代，顧客會以更自然、口語化的方式描述需求，例如：「輕量防水行山鞋」、「送給12歲科學愛好者的禮物」或「150美元以下的中古風落地燈」。
AI系統運用語義理解（semantic understanding）來詮釋這些自然語言查詢，而非僅僅匹配關鍵字。這項轉變影響了Google Shopping列表、ChatGPT的內置購物工具，以及AI驅動平台對商品排名的邏輯。若品牌未能提供清晰、完整的結構化數據，將難以被AI系統精準匹配，即使傳統SEO表現良好亦無濟於事。
AI模型高度依賴結構化、可信賴的數據源，包括產品資料流、Schema Markup及各大網購平台的listings。當產品資料流缺乏關鍵屬性或資訊模糊時，AI便無法自信地將您的產品推薦給潛在客戶，這使得產品資料流的優化不再只是後端任務，而是決定市場可見度的關鍵策略。
產品資料流的重要性：AI搜尋的核心
產品資料流是一個結構化數據文件，其中包含您所有商品的詳細資訊，例如：商品標題、描述、品牌、尺寸、顏色、價格、庫存、全球貿易商品編號（GTIN）等。Google Shopping、Meta、Amazon和TikTok Shops等平台均依賴這些資料流來理解您的庫存並決定何時展示您的產品。
AI系統也同樣重視這些結構化的資料，因為相比手動掃描網頁，從資料流獲取資訊更為清晰、完整且易於規模化解讀。若您的資料流包含豐富的屬性，AI能更精準地將您的商品匹配至複雜的用戶查詢；反之，若屬性缺失或標題模糊，您的產品在AI驅動的商品發現中將變得無形。因此，優化產品資料流已成為當前電商企業的當務之急。
打造AI友善產品資料流的關鍵要素
AI系統並非憑空猜測產品資訊，而是精確分析您所提供的數據。以下是關鍵要素：
商品標題與描述
AI模型偏好自然、具描述性及人性化的標題。例如，籠統的「跑鞋」遠不如「女士防水越野跑鞋 – 輕量、透氣、藍色」更能清晰傳達產品特徵。描述應補充標題，提供AI系統理解產品用途、材質、尺寸及核心價值的細節，並避免關鍵字堆砌。過於模糊的網站會降低AI的參考意願。
產品屬性
AI引擎高度依賴尺寸、顏色、材質、用途、GTIN/MPN、年齡範圍等結構化屬性。缺失這些屬性等於失去可見度。屬性越完整，AI在處理「顯示8號鞋」、「只看純素選項」或「核桃木色或深色木材」等篩選查詢時，能更有效地將您的產品列入候選清單。
產品圖片與替代文字（Alt Text）
AI正透過視覺模型（Vision Models）日益精準地「閱讀」圖片。Google Lens、Pinterest Lens及多模態AI系統會分析圖片的顏色、紋理、形狀及包裝。清晰、高解像度的產品圖片，配合描述性的替代文字，能同時提供視覺與語言兩種輸入，大幅提升AI對產品的理解。例如：「藍色女士防水越野跑鞋，配橡膠鞋底、透氣網面鞋面及強化鞋頭」。
優化產品資料流以提升AI可見度的實踐步驟
1. 審核現有產品資料流
利用Google Merchant Center等工具進行全面審核，檢查GTIN缺失、標題模糊、屬性不全、重複清單、庫存或價格不符等問題。AI搜尋系統會懲罰不完整或模糊的數據。
2. 改善標題與描述關聯性
採用清晰結構：「品牌 + 類別 + 關鍵屬性 + 價值主張」。例如：「Nike 男士跑鞋 – 緩衝、輕量、黑色」。描述應進一步擴展，提供AI匹配查詢所需的細節，並避免冗餘。
3. 強化結構化屬性
盡可能填寫所有產品屬性，包括可選項目。這些屬性幫助AI匹配特定的長尾用戶需求。同時，可加入自訂標籤（Custom Labels）來標示熱銷品、季節性商品或清倉貨品，有助於管理購物廣告系列。
4. 優化豐富結果（Rich Results）及視覺搜尋
在所有產品頁面加入Product、Review、Price及Availability等產品Schema Markup，AI搜尋引擎會將結構化Schema視為信任訊號。同時，所有產品圖片應包含描述性替代文字。
5. 建立資料流規則與自動化
利用自動化工具清理數據，例如：為標題添加缺失的顏色、標準化文字格式、填補缺失屬性或標記數據不完整的產品。自動化可確保您的產品資料流在產品目錄變動時仍能保持一致和準確。
避免常見錯誤，提升AI搜尋可見度
大多數資料流問題都屬於以下幾類，而每項錯誤都會降低您在AI搜尋引擎中的可見度：
1. 模糊或重複的標題
「跑鞋」或「LED燈」這類標題缺乏有用上下文，AI會降低其優先級。
2. 缺失關鍵屬性
許多商家省略了尺寸、顏色、材質、GTIN或性別等重要欄位。AI在匹配特定用戶請求時，高度依賴這些屬性。
3. 關鍵字堆砌或冗餘的描述
描述應具資訊性而非浮誇。AI模型偏好具體用語而非重複關鍵字。
4. 價格或庫存不一致
若資料流顯示「有庫存」但網頁顯示「缺貨」，AI系統會標記不一致，並可能降低可見度。
5. 低質圖片或缺少替代文字
視覺AI模型需要清晰的視覺資訊。低質圖片或缺少替代文字會使您的產品難以被分類。
解決這些問題將對您的產品在AI驅動推薦中出現的頻率產生顯著影響。
總結
總括而言，電商業界必須認知到，在AI主導的購物新時代，產品資料的質素已成為決定市場可見度的核心要素。投資於結構化數據、豐富產品屬性及清晰資訊，將能讓品牌在AI驅動的搜尋體驗中脫穎而出。這種優化不僅強化AI可見度，更全面提升整體搜尋策略，確保產品能被人工智能系統自信推薦。數據質素的提升，正是電商企業今日能採取最具影響力的行動。
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來源名稱：Neil Patel
來源連結：https://neilpatel.com/