中小 EC の 商品説明 AI 生成 — 楽天・Amazon・Shopify で 上位 に 出す 実務

2026-09-27 公開 / Xiora Insights

結論 先出し

汎用 の AI で 商品説明 を 生成 する と 「無難 で 検索 に 引っかから ない」 テキスト に なる 事故 が 起きる。 モール 別 の SEO 型 (文字数・キーワード 配置・訴求 順序) を 学習 し、 貴社 過去 の 売れた 商品 の 文体 を 反映 する 仕組み に する と、 検索 上位 に 出る 確率 が 大幅 に 上がる。

1. 楽天 タイトル は 27 文字 に 全て を 詰める

楽天 は タイトル 内 の キーワード が 検索 に 直接 効く。 商品名・素材・サイズ・訴求 の 4 要素 を 27 文字 に 詰める 型 を 事前 に 決める と、 100 SKU の タイトル が 一貫性 を 持つ。

2. Amazon は 200 文字 で ストーリー を 語る

Amazon は 検索 も 詳細 も 200 文字 タイトル に 依存。 「誰 に / 何 を / どう 使う」 の 3 要素 を 順序 立てて 入れる と、 検索 と CVR の 両方 が 上がる。

3. Shopify / BASE / STORES は 独自 ドメイン SEO も 重要

ポータル SEO と 別 に 独自 ドメイン の SEO も 効く。 メタ ディスクリプション と スキーマ (Product / Offer) を 自動 挿入 する 設定 は 導入時 に 決める。

4. 学習 データ の 質 が CVR を 決める

貴社 過去 の 「売れた 100 商品」 の 商品説明 を 学習 データ に 入れる と、 貴社 独自 の 訴求 型 が AI 生成 に 反映 される。 逆 に 汎用 モデル で 生成 する と CVR は 平均 に 収束 する。