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title: "AIショッピング分析｜商品掲載・競合比較 | Orchestor"
description: "AI検索のショッピング回答で商品がどのように紹介されるかを確認。OrchestorのAIショッピング分析で、商品掲載や競合との差を捉えるための機能を紹介します。"
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# ChatGPT ショッピングで、商品の露出を高める

ChatGPTが商品をどう推薦し、説明し、どの位置に掲載しているかを把握。そのデータをもとにショッピング結果での順位を高め、AIを通じた商品との出会いを売上につなげます。

[無料ではじめる](https://www.orchestor.io/signup?source=product-shopping-hero)

[営業に問い合わせる](https://www.orchestor.io/contact?intent=demo&source=product-page)

## AIショッピング分析

各AIプラットフォームで商品がどこに掲載され、AIがどう選んでいるのか、さらに掲載を増やすために何を改善すべきかを把握します。

[ショッピングについて学ぶ](https://www.orchestor.io/docs/shopping/overview)

### ショッピングでの可視性

ブランド全体の露出とその推移を追跡し、AIショッピングでの可視性を競合ブランドと比較します。

**ブランド**掲載率

1. ![](https://www.orchestor.io/images/lp/shopping-logo-newbalance-red.svg)New Balance

86.3%
2. ![](https://www.orchestor.io/images/lp/shopping-logo-adidas.svg)adidas

78.4%
3. ![](https://www.orchestor.io/images/lp/shopping-logo-asics.svg)ASICS

69.9%
4. ![](https://www.orchestor.io/images/lp/shopping-logo-on.png)On

54.9%
5. ![](https://www.orchestor.io/images/lp/shopping-logo-veja.svg)VEJA

39.5%

### AIに掲載された商品情報を確認

通気性・快適性・耐久性などの特徴ごとに、AIがどの商品を紹介しているかを比較します。

| 商品               | 比較項目 |
| ---------------- | ---- |
| New Balance 9060 | 快適性  |
| adidas Samba OG  | デザイン |
| ASICS GEL-1130   | 耐久性  |
| On Cloud 6       | 通気性  |
| VEJA Campo       | 素材   |

### SKU単位の分析

個別商品の露出の推移と競合商品との順位を確認し、商品ごとの強みや改善点を把握します。

掲載回数

**320回**+2.7%

1日前に更新

掲載率

**65.1%**+6.7pt

1日前に更新

AI上の価格

**¥22,000**+1%

1日前に更新

![](https://www.orchestor.io/images/lp/shopping-nb-9060-1.jpg)**New Balance 9060**

## 分析を、具体的なアクションへ

Orchestorは、ChatGPT ショッピングでの商品掲載を改善し、購入につなげるために取り組める具体的なアクションを示します。

### 商品フィードと構造化データ

ChatGPTが商品を正しく識別・説明し、商品カードとして掲載できるよう、フィードの項目と構造化マークアップを修正します。

### 販売事業者の最適化

ChatGPT ショッピングでの掲載に最も貢献している販売パートナーに向けて、カタログの更新と商品掲載情報の改善を進めます。

### 競合を狙った施策

競合商品は表示されるのに自社商品が表示されない商品カテゴリや質問を特定し、新しいページの制作や既存ページの改善に活用します。

## よくある質問

AIショッピングとOrchestorについて、よくある質問にお答えします。

### AIショッピング分析とは何ですか？

AIの商品推薦における掲載状況、順位、商品説明、参照元を調べることです。商品やSKUごとに、どの質問で紹介され、どの販売先へ案内されるかを確認します。

### ChatGPT ショッピングに掲載されている商品と順位は、どう確認しますか？

商品カテゴリや購入目的に沿った質問で回答を取得し、商品カードや推薦一覧を確認します。対象商品、掲載位置、計測日時を記録し、同じ条件で継続的に比較します。

### AI検索での商品の露出を競合と比較するには？

同じ質問、AIプラットフォーム、地域、期間で自社商品と競合商品を比較します。掲載率と順位に加え、競合だけが掲載される質問や商品カテゴリを見ると、改善すべき領域を絞れます。

### AIは自社の商品カテゴリで、どの販売事業者を推薦していますか？

商品カードの販売先リンクと回答の引用元を確認します。自社サイトと販売パートナーを分けて集計し、どの販売先が表示され、購入先として案内されているかを比較します。

### AIショッピングでは、どの指標を追跡しますか？

商品の掲載率、回答内の順位、商品属性の正確性、説明のセンチメント、SKUごとの引用元やキーワードが主な確認項目です。掲載状況の変化と実際の売上は分けて評価します。

### AIショッピングでの商品掲載を改善するには？

まず商品フィードと構造化データの欠落や不一致を確認します。掲載につながる販売パートナーの商品情報を整え、競合だけが表示される質問について、新規ページや既存ページの改善を検討します。

### どの質問がAIの商品推薦を引き起こすか、どう調べますか？

カテゴリ、用途、価格帯、比較対象を変えた購買意図のある質問を用意し、商品カードや購入先リンクが表示されるかを確認します。表示形式はAIや計測時点によって変わるため、繰り返し観測します。

### 商品のAIショッピング追跡は、何から始めればよいですか？

対象ブランド、商品名・SKU、競合、地域を整理し、購入者が尋ねる質問を選びます。最初の計測を基準にして、同じ質問を継続的に観測できる条件と頻度を決めます。

## Structured data

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    "description": "Orchestor（オーケスター）は、LLMO対策に特化したAIエージェント。ChatGPTなどのAI検索でのブランド露出・引用元・競合を分析し、コンテンツの企画や改善施策の実行を支援します。いつものAIツールから、計測・分析・改善をひとつの流れで。無料で始められます。"
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```

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[Documentation index](https://www.orchestor.io/llms.txt)