消費者アラートを国内で初めて確認・口コミ返信の不承認事例など：GBPとGMCのネタ帳#130（06/16〜06/22）
こんにちは。今回は、06/16〜06/22までのGoogleビジネスプロフィールとMerchant Centerの情報です。
※私のポストやニュースレターをもとに、ホワイトペーパーやブログ、SNSでの情報発信をする際には、引用元の明記をお願いいたします。
要約
Googleビジネスプロフィール
Googleマップの消費者アラートを国内で初めて確認
口コミ返信の不承認事例の調査
Google検索の場所タブのページネーションが削除
GeminiとGoogleビジネスプロフィールの連携機能をいろいろ試してみた
一部のGoogleビジネスプロフィールのユーザー招待機能にバグ
Googleが収集した情報を確認できるように
メニューにキーワードを盛り込むMEOは逆効果？
AI画像を最新情報で使うのは問題か
Merchant Center
Shooify Field CTOが語るエージェンティックコマースの衝撃
Googleビジネスプロフィールのネタ帳
Googleマップの消費者アラートを国内で初めて確認
消費者アラートは、不審な高評価の口コミが急増すると表示されるもので、口コミの削除・新規投稿の一時的に停止が行われます。
口コミ返信の不承認事例の調査
APIを使って、口コミ返信の不承認がどれだけあったかの調査記事。なかなか興味深いです！特にテンプレ返信は、実際にはほとんど表示されていなかったことも多そう。
・レビュー返信を通知なしで拒否することがあり、APIのReviewReplyStateを見ないと気づけない
・拒否返信12,752件のうち、92.6%は5つ星レビューへの返信
・AIっぽい定型文が共通点になりやすく、拒否返信の67%に「〜と聞いて大変嬉しく思います」などの汎用フレーズが含まれていた
・ほかに、NGワードを含む店名、重複返信、短すぎる返信、連絡先、ハッシュタグも拒否要因
・対策は、返信文を具体的にし、重複・連絡先・ハッシュタグを避け、投稿前チェックとAPIでの拒否状態確認を行うこと。
Google検索の場所タブのページネーションが削除
Google検索の場所タブ（ローカルパックで「さらに表示」をクリックした先）のページネーションがなくなってます。つまり上位20位以下は表示されない状態です。
GeminiとGoogleビジネスプロフィールの連携機能をいろいろ試してみた
先週から使えるようになったGeminiとGoogleビジネスプロフィールの連携、早速色々試してみています。
1.今月入った口コミの一括出力と返信案の一括提案
割といいですね。ただ、コンテキストを保持できないのか、追加指示をしても、前の指示を忘れてしまうところがあります。
2.チェーン店での口コミの分析とネガポジ判定、課題の抽出
課題と改善点はかなりハッとするいい提案。なお、複数店舗をまとめて扱う場合は、店舗名を最初に抽出させるステップを入れるか、具体的に指定しないと全店舗出てきませんでした。
プロンプト
＠ Googleビジネス プロフィール {ブランド名}の店舗一覧を割り出して、その後、店舗ごとの4月1日以降に入った口コミ一覧を出した後で、ポジネガ判定をして、店舗別にわけてそれらの結果を表にして。サマリーも入れて。
3.Googleビジネスプロフィールの投稿文を考えさせて投稿させる
投稿案を考えるのは問題なくできます。
ただ、実際の操作まではできそうでできない。できそうな雰囲気は出してくるし、「完了した」と嘘をついてくる。ヘルプには「投稿もできる」と書いてありますが、実際にはできなさそう。
4.属性の登録状況の確認
洗い出しが面倒ですし、新規属性の追加を確認するのにも良さそうですね。ただ、まだビジネスオーナーが確認済みにしていない更新前のものを取得しているという問題点も…。
プロンプト
＠Google ビジネス プロフィール {店名}の登録済み属性と未登録属性を教えて
一部のGoogleビジネスプロフィールのユーザー招待機能にバグ
私は再現できなかったですが、一部のGoogleビジネスプロフィールのユーザー招待機能にバグがあるとのこと。
> 所有者やマネージャー権限を持つ他のユーザーを招待する機能が機能しないというバグの報告があります。どうやら、招待メールは全く送信されていないか、配信されていないかのどちらかです
Googleが収集した情報を確認できるように
「Googleが電話等で収集した情報」がビジネスプロフィールの情報更新に使われる可能性と、収集された情報を確認・削除する方法がヘルプページに追記されました（※管理画面上の反映は未だかもしれません）。
https://support.google.com/business/answer/3039617?hl=ja
support.google.com/business/answe…
メニューにキーワードを盛り込むMEOは逆効果？
Googleビジネスプロフィールのメニューにキーワードを入れるMEOがあるっぽいのですが、あまりおすすめしないです。
Googleのデータ解析にノイズが入り、うまく認識されませんし、ユーザーの見やすさも落ちます。そもそも、メニュー内のテキストそのものを検索に関連付けているわけではありません。
実際に試してみるとわかるのですが、「メニューの有無」は関連付けに使われますが、「おすすめ」と入っていたり「個室」とここに埋め込まれていたところで、それは検索ランキングには影響してきません。
むしろ、メニュー情報から抽出できるメニューカテゴリの精度が下がります。
例えば、「牛タン」が食べられる店かどうかはをメニュー情報も参考にするのですが、このメニューに「仙台駅近｜厳選した和牛の牛タンをランチで低価格で味わえる人気の牛タンレストラン｜個室あり」のようにごちゃごちゃ入れてしまうと、このメニュー情報が「何に関する情報か」を抽出する難易度が増してしまいます。ランチなのか牛タンなのかもわかりませんし、どの言葉がどこにかかっているかがもうわかりません。
対策キーワードを各所に埋め込むことが「MEO対策」だと思っているところほど、こういった施策をしてしまいがちです。わたしが観測する限りこういった施策は有効ではなく、むしろ悪影響を及ぼしています。
ただし、そういった施策を提案する会社ほど、それが有効かどうかを検証することもなく、順位や検索数も自社の都合の良いように見ているところがほとんどです。
特にメニューカテゴリにあたるメニューセレクションには、こういったキーワードスタッフィング（詰め込み）は行うべきではありません。{特徴}{メニュー}のシンプルな構造で書いておくべきですね。
AI画像を最新情報で使うのは問題か
エキスパートの永山氏が「最新情報にAI画像を使っても問題はないのか？」という相談に対してコメントしています。
私は投稿に関しては嘘をついていなければOK、写真欄だとNGの見解です。
まず、AIを使ってはいけない という明確なポリシーは存在しません。ただし写真欄のポリシーには「その場所の実際の体験を基にしている必要がある」「誤解を与えるものは禁止」と明記されています。
結局はAIが生成、編集された度合いによって「不自然感」がどこまで出るか の話です。
そして、この不自然感の違いは、「Googleの認識」と「閲覧者の認識」の2軸が存在します。
ただし、写真自体がないから０から生成した写真を使う というのは、「その店ではない」という理由があるため「使うべきではない」と考えます。
「AI画像をGoogleビジネスプロフィールの最新情報で使うのは問題か」
という相談。
まず、AIを使ってはいけない という明確なポリシーは存在しません。
Merchant Centerのネタ帳
Shooify Field CTOが語るエージェンティックコマースの衝撃
エージェンティックコマースを牽引するShooify社のField CTOであるエドゥアルド・フリアス氏のエージェンティックコマースに関するインタビュー記事。
ポジショントークと感じる面も多かったですが、Shopifyが多くの投資をしている点は伺えました。また、必要なのは、特別な機能の導入や特別なエージェンティックコマース対策ではなく、データの整備と構造化されたデータの品質にあると言う点も頷けます。
世間でAIがこれほど大きな話題になるずっと前から、私たちは投資を開始していました。OpenAI社、Google社、Anthropic社、Perplexity社といったAI領域の巨人たちとも早い段階から密接なコラボレーションを行っています。
たとえば、Microsoft社の「Copilot」が正式にローンチされる前、まだ一般公開されていない段階から、私たちはそれを最初に使用し始めていました。現在では、プラットフォーム上に多くの先進的なAI機能を実装しているだけでなく、より良い製品を効率的に開発するために、社内の開発プロセスでもAIを大規模に活用しています。
一番大きな違いは、従来のレコメンドが「受け身的・受動的」であったのに対し 、エージェンティックコマースは極めて「インタラクティブ」であるという点
決定的な違いは、「すべてのカスタマージャーニーが、たった1つの会話の中で完結する」という点です。これまでは、検索、比較、カート追加、決済にいたるまでに複数のサイトやアプリを遷移する必要がありましたが、エージェンティックコマースではこれらすべてが1回の会話の中で終結します。
企業の成功を左右する一番の要因は、間違いなく「データクオリティ（データの品質）を高めること」にあります。LLM（大規模言語モデル）は、すべてアルゴリズムによってデータを読み込み、それを基に商品のレコメンデーションを行います。そのため、商品の説明文や画像、ユーザーによる口コミなどのデータを、LLMが理解しやすいように正しく構造化し、完全性の高い状態に整えておくことが根本的な大前提となります。
エキスパートのTanaka氏によるこのニュースに関するコメントもあわせてご覧ください。
データ整備が絶対条件だし、不完全なデータには不寛容なのはそうだけど、ジャーニーの入口と出口を意識して着手しないと本当に見誤るから注意したい。データ整備とサイト整備、そしてブランドとして確立できていることが必要条件で、それに付随して第三者の評価などを充足させるかが鍵だと思っている。
AI 対応したいからってやることは変わらないし、なんなら泥臭い作業になるし、お金をかけずに簡単にできると思わない方が良いと思う。まずは冷静になって、何をするべきかを整理したいですね。
参考文献（手前味噌）
https://yuwai-inc.jp/blog/shopify-ucp-not-enough-ai-discovery/
今週のひとこと
このニュースレター「GBPとGMCのネタ帳」ですが、500人を突破しました！いつもご購読いただいている皆様ありがとうございます。何か特別企画をと思っているのですが、やはり今流行りのオフ会がいいですかね。
コメントなどで企画の要望などあればぜひ教えてください。
今回のレターは以上です。ご購読いただき、ありがとうございました。コメントや応援ツイートをいただけると励みになります。
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