谷歌购物（Google Shopping）的生成式 AI 改造对寻求自然搜索流量的电子商务营销人员来说是一次现实检验。
谷歌于 2024 年 10 月 15 日向美国消费者推出了改版后的购物服务。
“新的谷歌购物体验利用人工智能智能展示最相关的商品，有助于加快和简化产品搜索。”据谷歌消费者购物副总裁兼总经理肖恩·斯科特（Sean Scott）在一篇博客文章中所述。
当谷歌对其某项服务进行更改时，中小企业领导者往往会感到不安。例如，“展示最相关的商品”这类措辞令人担忧：究竟什么样的 T 恤或羽绒服才算“相关”？
购物图谱（Shopping Graph）
答案可能在于购物图谱（Shopping Graph）。据斯科特称，它与 Gemini AI 共同驱动着新的谷歌购物体验。
知识图谱（如谷歌的购物图谱）是一张通过关系（边）连接想法或概念（节点）的地图。
新的谷歌购物体验能够识别带拉链的羽绒服。点击图像以放大。
在 2023 年的一篇文章中，谷歌购物集团产品经理兰迪·罗金森（Randy Rockinson）描述了购物图谱如何连接概念。
“假设你在找一件羽绒服，”Rockinson 写道，“这看起来似乎很简单。但如果你心中已有特定的目标呢？也许你希望找到一件女士红色短款亮面羽绒服，并且带有抓绒连帽。”
在上述例子中，Google Shopping Graph 能够理解例如 Nordstrom 网站上某件特定夹克与“红色”和“亮面”这些概念之间的联系，并返回符合该具体请求的产品列表。
Google 自 2012 年起就已使用数据图谱，并在 2021 年的 I/O 大会上正式宣布推出 Shopping Graph。因此，零售、直接面向消费者（DTC）以及 B2B 营销人员很可能对该概念并不陌生。
商品列表
截至 2024 年 10 月，Google Shopping Graph 拥有约 450 亿个商品列表。这些列表来自多个来源，包括：
- Google Merchant Center（即产品数据源）
- Google Manufacturer Center
- Google Ads
- 电商网站
- 产品摄影
- 制造商网站
- 产品内容（包括 PDF 文件）
- 博客和文章内容
- 产品评论
- 社交媒体
- YouTube 视频
- 产品测试
对于许多商家来说，与 Google Shopping Graph 的连接始于电商平台。Shopify、BigCommerce 以及类似的解决方案能够简化向 Merchant Center 提交格式良好的产品数据源的流程。
然而，知道通过 Shopping Graph 和 AI 的 Google Shopping 希望了解诸如羽绒服是否具有光泽感并带有兜帽等细节，这让许多营销人员感到不安。
您的业务是否针对这类细节进行了优化？
产品内容
依赖 Google Shopping 的商家应审核该平台上的产品详情，确保提供充足的规格说明和描述，以帮助 Gemini 展示个性化结果。
产品数据源：在 Google Shopping 中亮相始于高质量的产品数据源。确保包含所有必填属性——产品名称、描述、价格、库存状态、图片——并保持最新。使用高质量图片，因为 Google Shopping 利用图片进行 Google Lens（视觉搜索工具）和虚拟试穿服务。同时，务必确保库存水平准确无误。
结构化数据标记：确认您的电商网站使用结构化数据标记，以便为 Google 提供更多关于您产品的上下文信息。这将帮助 Google 在其 Shopping Graph 中正确列出和分类产品。
优化视觉购物体验：Google 的 Scott 在其帖子中表示，新版 Google Shopping 的主要目标之一是结合 Google Lens 和虚拟试穿功能。
产品评论：我们知道 Google 的 Shopping Graph 至少从部分产品评论中获取产品数据。因此，启用并鼓励这些评论是一个好主意。
以产品为中心的内容营销：我们还知道，Google 使用 YouTube 视频以及第三方博客、礼品指南等来丰富 Shopping Graph。大多数商店仅专注于商品数据源（feeds），这固然重要，但请不要止步于此。教程、说明、示例等内容可以帮助您在 Google Shopping 中获得竞争优势。
下一步是什么
随着生成式 AI 日益普及，搜索引擎优化和内容创作仍然是电子商务营销的核心。新版 Google Shopping 就是最新的例证。
如果还有更多变化，请不要感到惊讶。