カタログインテリジェンス

カタログインテリジェンスは、商品カタログの品質を理解し、Verada AIがどのようにそれを改善できるかを把握するのに役立ちます。

商品カタログは、マーチャンダイジング、商品レコメンデーション、検索、フィルター、フィード、パーソナライゼーション、およびAIを活用したショッピング体験の基盤となります。カタログインテリジェンスは、アップロードされたカタログを分析し、不足している、または不十分な商品データを特定し、Verada AIが何を強化したかを示し、カタログがダウンストリームでの利用準備ができているかどうかを報告します。

カタログインテリジェンスを使用して、以下のことができます。

• ソースカタログデータの品質を診断する
• 商品データが不足している、または不完全な箇所を把握する
• アップロードされたカタログの品質とVerada AIによって強化されたデータを比較する
• カテゴリー、属性、検索、商品インテリジェンスのカバレッジをレビューする
• 個々の商品と、それらのために生成された強化データを検査する
• 今後のレビュー、テキスト強化、およびアクティベーションの機会を特定する

前提条件

カタログインテリジェンスには、Fanplayrマーチャンダイジングで利用可能な商品カタログが必要です。

最良の結果を得るために、カタログには以下を含める必要があります。

• 商品IDまたはSKU
• 商品タイトル
• 商品URL
• ブランド
• カテゴリーパス
• 価格と通貨
• 在庫状況
• 商品画像
• 商品説明
• 該当する場合、バリアントまたは親商品との関係
• 色、サイズ、素材、性別、年齢層、パターン、またはその他のカテゴリー固有の事実などの属性フィールド

カタログインテリジェンスは、データが少ないカタログでも分析できますが、ソースデータの不足はアップロードされたカタログスコアを低下させる可能性があります。

カタログインテリジェンスの仕組み

カタログインテリジェンスは、分析を2つのビューに分けます。

1. アップロードされたカタログの診断
   カタログで提供されたデータのみを測定します。これにより、強化前のソースデータの品質を厳密に確認できます。

2. Verada AIによって強化されたカタログインテリジェンス Verada AIが標準化されたカテゴリーを割り当て、商品の事実データを識別し、検索言語を生成し、オーディエンスおよびバリアントのシグナルを捕捉し、ダウンストリームシステム向けに商品インテリジェンスを準備した後のカタログを測定します。

この分離により、以下の両方を確認できます。

• ソースカタログで利用可能だったもの
• Verada AIが追加または改善したもの

カタログインテリジェンスへのアクセス

Fanplayrポータルを開き、以下に移動します。

Merchandising > Catalog Intelligence

アカウントに複数のカタログまたはプロジェクトがある場合は、ページ上部のプロジェクトセレクターを使用します。

複数の言語が有効になっている場合は、言語セレクターを使用してサポートされている言語でレポートを表示します。

カタログインテリジェンスの概要

概要タブは、現在のカタログ品質とVerada AI強化の影響を要約します。

カタログ診断

カタログ診断カードは、アップロードされたカタログスコアを表示します。

このスコアは、アップロードされたカタログデータのみに基づいています。Verada AIの強化は含まれていません。

アップロードされたカタログスコアは、以下の領域を評価します。

• コアデータカバレッジ
• メディアカバレッジ
• 分類カバレッジ
• 識別子カバレッジ
• カテゴリー属性カバレッジ
• バリアントカバレッジ
• オーディエンスおよび検索カバレッジ
• シンジケーション対応度
• コンテンツ品質

アップロードされたカタログスコアが低いからといって、カタログが改善できないわけではありません。それは、より良い検索、発見、フィード、レコメンデーション、またはAI体験に必要とされる情報がアップロードされたソースデータに不足していることを意味します。

強化ステータス

強化ステータスカードは、Verada AI処理後の強化スコアを表示します。

このスコアは、Verada AIが商品インテリジェンスを生成または正規化した後のカタログを反映しています。これには以下が含まれます。

• 標準化されたカテゴリーの割り当て
• 商品固有の属性
• 属性値
• 検索用語とタグ
• オーディエンスシグナル
• バリアントおよびオプションシグナル
• 利用可能な場合は埋め込み

スコア向上は、アップロードされたカタログスコアと強化スコアの差を示します。

Verada AIの概要

Verada AIの概要は、全体的な改善と残された最大の機会を強調します。

このセクションを使用して、以下を素早く理解します。

• 強化後にカタログがどれだけ改善されたか。
• どのデータ領域が依然としてカタログの準備を妨げているか。
• 残りのギャップがより良いソースデータ、さらなる強化、またはレビューを必要とするかどうか。

未加工スコアの内訳

未加工スコアの内訳は、各ソースカタログスコアコンポーネントを説明します。

各行には以下が含まれます。

• スコアリングされているデータ領域
• スコア
• チェックされている内容の簡単な説明
• データが重要である理由

一般的なデータ領域には以下が含まれます。

データ領域	測定内容
コアデータカバレッジ	タイトル、URL、ブランド、価格、通貨などの基本的な商品識別。
メディアカバレッジ	画像の存在と画像の深度。
分類カバレッジ	カテゴリーと商品タイプの特定性。
識別子カバレッジ	GTIN、バーコード、MPN、ベンダーSKU、または製造業者部品番号。
カテゴリー属性カバレッジ	割り当てられた商品カテゴリーに期待される商品の事実データ。
バリアントカバレッジ	親商品とSKUのグループ化、オプション値、およびバリアントシグナル。
オーディエンス/検索カバレッジ	性別、年齢層、検索用語、タグ、使用機会、またはユースケースシグナル。
シンジケーション対応度	検索エンジン、マーケットプレイス、フィード、AIクローラーに役立つ構造化データ。

Verada AIが追加したもの

このセクションでは、Verada AI処理後に利用可能になった強化データを示します。

例として以下が含まれます。

• 商品インテリジェンススコア
• コアとなる商品事実データ
• 検索対応商品
• 証拠に基づいた属性
• フィルター属性
• プロファイル深度
• 商品ナレッジグラフ対応度
• 発見のための言語
• AI検索対応度
• 選択肢とオプションの理解

このセクションを使用して、強化がソースカタログデータを構造化された商品インテリジェンスにどのように変換するかを説明します。

最も影響の大きい問題要因

この表は、残された最も重要なカタログのギャップをランク付けします。

各問題には以下が含まれます。

• 影響ランク
• 要因
• スコア
• 影響を受ける商品
• 解決パス
• 理由
• ステータス

この表を使用して、クリーンアップまたは改善作業の優先順位を決定します。

アップロードされたカタログタブ

アップロードされたカタログタブは、Verada AI強化前のソースカタログの品質を示します。

このタブは、元々どのような商品データが提供されていたかを理解したい場合に使用します。

主要メトリクス

メトリックカードは、主要なカタログ領域におけるソースデータカバレッジを要約します。

これらのスコアは厳格です。アップロードされたカタログデータのみに基づいています。

例：

• コアデータカバレッジ
• メディアカバレッジ
• 分類カバレッジ
• 識別子
• 属性
• バリアント構造
• オーディエンス/検索シグナル
• シンジケーション対応度

未加工データカバレッジの内訳

この表は、各ソースデータ領域がどのように評価されたかを説明します。

スコアが高いか低いかを理解するために使用します。

例：

• GTIN、MPN、バーコード、または製造業者部品番号が不足している場合、識別子カバレッジが低い可能性があります。
• 商品に画像があっても、商品ごとに画像が1枚しかない場合、メディアカバレッジは部分的である可能性があります。
• ソースカタログが商品カテゴリーに期待される商品の事実データを提供しない場合、カテゴリー属性カバレッジが低い可能性があります。

カテゴリーと属性のギャップ

このセクションは、カテゴリーごとの不足している事実データを示します。

カテゴリープロファイルは、カテゴリーに期待される属性を決定します。例えば、衣料品にはサイズ、素材、色、フィット感、お手入れ方法が必要な場合がありますが、ジュエリーには素材、色、デザイン、または長さの種類が必要な場合があります。

不足しているカテゴリー属性は以下に影響を与える可能性があります。

• フィルター
• 商品比較
• 検索リコール
• レコメンデーション
• フィード品質
• AI回答品質

コンテンツ品質診断

コンテンツ品質診断は、タイトル、説明、箇条書き、SEOメタデータ、トーン、商品クレームのより詳細な分析のための将来の領域です。

Verada AIタブ

Verada AIタブは、強化出力と現在の商品インテリジェンスを示します。

このタブは、Verada AIがカタログに何を追加したかを理解するために使用します。

主要メトリクス

主要なメトリクスは、強化の影響を要約します。

一般的なメトリクスには以下が含まれます。

メトリクス	意味
スコア向上	アップロードされたカタログスコアと強化スコアの間の改善。
商品インテリジェンス	全体的な強化カタログインテリジェンススコア。
コアとなる事実データ	必要な商品事実データが完了している商品。
検索対応	検索言語と発見に対応する準備ができた商品。
フィルター事実データ	フィルターと比較に役立つ属性を持つ商品。

エクスペリエンス対応度

この表は、強化をビジネス機能に変換します。

例：

• 検索と発見
• 商品ナレッジグラフ
• AIによる回答と比較
• レコメンデーションとパーソナライゼーション
• フィード、クローラー、外部での発見

各行には、対応度スコア、裏付けとなる証拠、それが重要である理由、およびステータスが表示されます。

商品インテリジェンスの分布

このセクションは、商品を対応度レベルごとにグループ化します。

例として、以下のバンドが含まれる場合があります。

• 非常に良い (Excellent)
• 準備完了 (Ready)
• ほぼ準備完了 (Nearly ready)
• レビューが必要 (Needs review)

これにより、強化されたインテリジェンスがカタログ全体に広く利用可能であるか、または少数の商品に限定されているかを理解できます。

商品インテリジェンススコアカード

スコアカードは、強化スコアがどのように計算されるかを説明します。

一般的なスコアコンポーネントには以下が含まれます。

コンポーネント	意味
商品インテリジェンススコア	強化後の商品レベルの全体的な対応度。
コア属性	存在する必須カテゴリー事実データ。
検索対応商品	発見のための十分な生成された検索言語を持つ商品。
証拠に基づいた属性	商品の証拠に基づいた属性。
フィルター属性	ファセット、比較、フィードに役立つ属性。
プロファイル深度	商品の理解を深めるオプションの事実データ。

強化品質シグナル

このセクションは、強化が大規模に利用可能であるかどうかを示します。

例：

• 検索対応度
• 生成された検索言語
• 属性カバレッジ
• オプションシグナル

このセクションを使用して、強化が少数の商品に存在するだけでなく、カタログ全体に広く利用可能であることを確認します。

エリア別強化カバレッジ

この表は、エリアごとに存在する強化データの量を示します。

例：

• コア属性
• フィルター属性
• プロファイル深度
• 証拠の品質
• 生成された検索言語

有効化されたコマース機能

このセクションは、強化データがどこで使用できるかを説明します。

例：

• オンサイト検索と検索結果の取得
• フィルターと比較
• フィードとタクソノミーのポータビリティ
• パーソナライゼーションとレコメンデーション
• バリアントとオプションの理解

識別されたカテゴリーのサンプル

この表は、Verada AIによって識別された標準化されたカテゴリーパスを示します。

これらのカテゴリーは以下をサポートします。

• レポート作成
• フィードマッピング
• 検索
• レコメンデーション
• 強化プロファイル

識別された属性ファミリーのサンプル

この表は、カタログ全体で識別された商品事実ファミリーを示します。

例：

• 商品タイプ
• 性別
• 色
• 生地
• サイズ
• パターン
• 年齢層
• お手入れ方法
• ジュエリー素材
• 袖丈

これらの属性ファミリーは、フィルター、比較、検索、レコメンデーション、およびAI回答をサポートできます。

対応度タブ

対応度タブは、現在のカタログインテリジェンスがどのようなエクスペリエンスをサポートできるかを示します。

このタブは、強化が利用可能な場合、強化後の現在のカタログの状態を評価します。

主要メトリクス

対応度メトリクスには以下が含まれる場合があります。

• 検索言語
• ファセット対応度
• ベクトル埋め込み
• チャネルデータ
• 行動データと収益コネクタ

これらのメトリクスは、カタログが検索、レコメンデーション、フィード、比較、およびAIを活用したエクスペリエンスに対応しているかどうかを理解するのに役立ちます。

エクスペリエンス対応度

この表は、サポートされているエクスペリエンスとそれらの対応度を一覧表示します。

例：

エクスペリエンス	意味
検索と発見	商品には、発見のための検索言語、事実データ、および構造があります。
商品ナレッジグラフ	商品には、比較とAIによる理解に役立つ構造化された事実データがあります。
AIによる回答と比較	商品の事実データは、回答と比較のエクスペリエンスをサポートできます。
レコメンデーションとパーソナライゼーション	商品の特性とオーディエンスのコンテキストは、マッチングを改善できます。
フィードと外部での発見	商品データは、ストアフロントの外部で使用できます。

検索意図カバレッジ

このセクションは、カタログインテリジェンスが買い物客の意図をどのようにサポートできるかを示します。

行動データが接続されると、優先順位はデータの完全性から、以下のような影響領域にシフトする可能性があります。

• 収益
• ゼロ件ヒット検索
• 高需要の商品意図
• 検索と閲覧のコンバージョン

カテゴリータブ

カテゴリータブは、商品インテリジェンスを割り当てられたオントロジーカテゴリーごとにグループ化します。

このタブは、商品ファミリーごとのカタログ対応度を理解するために使用します。

主要メトリクス

主要メトリクスは、カテゴリーレベルのカバレッジを要約します。

例：

• 割り当てられたカテゴリー
• 平均インテリジェンス
• コアデータの対応度
• 検索の対応度
• 証拠の品質
• 強化されたデータポイント

カテゴリーインテリジェンステーブル

各行は、カテゴリーまたは商品ファミリーを表します。

一般的な列には以下が含まれます。

列	意味
カテゴリー	割り当てられたオントロジーカテゴリー。
商品数	カテゴリー内の商品の数。
インテリジェンススコア	カテゴリーの平均商品インテリジェンススコア。
コアデータの対応度	必須カテゴリー事実データが完了している商品。
検索の対応度	検索と発見に対応する準備ができた商品。
平均強化データポイント数	商品あたりの平均強化された事実データ、タグ、用語、カテゴリー、その他のシグナル。
証拠の品質	強化された事実データが商品の証拠によって裏付けられているかどうか。
ステータス	全体的な対応度ステータス。

このビューを使用して、強力な、準備ができた、またはより注意が必要なカテゴリーを特定します。

商品タブ

商品タブは、代表的な商品レベルの例を示します。

このタブは、個々の商品がどのようにスコアリングされ、要約されているかを検査するために使用します。

各商品行には以下が含まれる場合があります。

• 商品タイトル
• オントロジーカテゴリー
• 商品インテリジェンススコア
• コアデータの対応度
• 検索の対応度
• 強化されたデータポイント
• 証拠の品質
• ステータス

このタブは、カタログレベルのレポートから商品レベルの調査に移行するのに役立ちます。

ルックアップタブ

ルックアップタブでは、特定の商品またはバリアントを検査できます。

商品IDまたはバリアントIDを入力し、「Lookup」を選択します。

ルックアップは、選択されたカタログの対応する商品インテリジェンスデータを返します。

概要

結果の上部には以下が表示されます。

• 商品タイトル
• 商品ID
• バリアントID
• オントロジーカテゴリー
• 強化ステータス

割り当てられたカテゴリー

このセクションは、商品がどのように分類されたかを示します。

フィールドには以下が含まれる場合があります。

• オントロジーカテゴリー
• 属性プロファイル
• 割り当て
• 信頼度

割り当てられたカテゴリーは、期待される商品の事実データと強化がどのように評価されるかを決定します。

強化された商品事実データ

このセクションは、Verada AIによって識別された商品の事実データを示します。

事実データは以下に分類されます。

• コアとなる事実データ — カテゴリーの必須または主要な事実データ
• 追加の事実データ — フィルター、比較、検索、レコメンデーション、AI回答を改善するサポート的な事実データ

各事実データには以下が含まれます。

• 属性
• 値
• 正規化された値
• 信頼度

生成された検索言語

このセクションは、商品の証拠から生成された検索言語を示します。

これには以下が含まれる場合があります。

• プライマリー用語
• ロングテール用語
• 代替用語
• ローカライズされた用語
• ネガティブ用語
• スクリプトバリアント
• 検索タグ
• クリエイティブタグ

日本語カタログの場合、スクリプトバリアントには、元のスクリプト、ひらがな、カタカナ、ローマ字が含まれる場合があります。

ソースJSON

ソースJSONセクションは、主に検査とトラブルシューティングに使用されます。

これには以下が含まれる場合があります。

• アップロードされたカタログデータ
• 商品エクスポートデータ

商品エクスポートビューは、強化された商品データが、検索、レコメンデーション、フィード、AI回答、商品エクスポートワークフローなどのダウンストリームシステム向けにどのように準備できるかを示します。

テキストタブ

テキストタブは、将来のテキスト強化機能のために予約されています。

テキスト強化は、ソースの事実データとブランドトーンを維持しながら、商品言語の改善に焦点を当てます。

計画されている領域には以下が含まれる場合があります。

• タイトル
• 説明
• 箇条書き
• SEOメタデータ
• 主張
• トーンと明瞭さ

レビュータブ

レビュータブは、将来のレビューおよび承認ワークフローのために予約されています。

レビューワークフローには以下が含まれる場合があります。

• 信頼度の低い提案
• 機密性の高い主張
• 手動オーバーライド
• 承認キュー
• 変更履歴
• 書き戻しコントロール

これにより、チームはどの変更を自動的に適用できるか、どの変更を最初に人がレビューすべきかを決定するのに役立ちます。

用語集

用語	意味
アップロードされたカタログスコア	ソースカタログデータのみに基づいたスコア。
強化スコア	Verada AI強化後のスコア。
スコア向上	アップロードされたカタログスコアと強化スコアの差。
オントロジーカテゴリー	Verada AIによって割り当てられた標準化されたカテゴリー。
属性プロファイル	期待される商品の事実データのカテゴリー固有のセット。
コアとなる事実データ	商品カテゴリーに期待される重要な事実データ。
フィルター事実データ	フィルター、比較、フィード、レコメンデーションに役立つ事実データ。
検索対応	発見をサポートするための十分な言語と証拠を商品が持っている状態。
証拠の品質	強化された事実データが商品の証拠に基づいているかどうか。
商品インテリジェンス	ダウンストリームでの利用が可能な構造化された強化された商品の理解。
バリアントシグナル	サイズ、色、シェード、香り、またはその他のサポートされている選択肢などの商品オプションを識別するのに役立つデータ。

ベストプラクティス

カタログインテリジェンスの結果を改善するには：

• 広範なカテゴリー名だけでなく、完全なカテゴリーパスを提供する。
• 利用可能な場合は商品説明を含める。
• 高品質な商品画像を含める。
• 利用可能な場合はGTIN、バーコード、MPN、ベンダーSKU、製造業者部品番号などの商品識別子を提供する。
• 商品に意味のあるオプションがある場合は、バリアントの関係とオプション値を提供する。
• 関連する場合は、素材、色、サイズ、パターン、フィット感、お手入れ、互換性、成分、寸法などのカテゴリー固有の属性を含める。
• 価格、在庫状況、商品詳細が正確であるように、カタログのインポートを最新の状態に保つ。