ファッションEコマースGEO戦略

1. 意味的構造化
   トレンドスタイル、アイテム分析、コーディネートのフォーミュラ（例："2024年初春通勤コーディネートガイド：5つのテンプレート + 素材比較"）に関連する高頻度のクエリに基づいたモジュール式コンテンツを開発します。標準化された用語（例："クリーンフィット"、"クワイエットラグジュアリー"）を使用し、シナリオ特有のキーワード（例："小柄向けコートセレクション"、"イブニングバッグのコーディネート"）を埋め込んでAIの認識精度を向上させます。

2. モデル互換性の向上
   商品詳細ページにテクフレンドリーなコンテンツを統合します：

   • 商品属性（素材/シルエット/適用シナリオ）のためにSchemaマークアップを使用
   • ビジュアル資産のために適切な代替テキストを追加（例："コクーン型ウールコート + ハイウエストストレートレッグジーンズのコーディネート"）
   • 機械可読データテーブルを提供（例：サイズ変換チャート、素材組成比）

3. シナリオ主導のQ&Aカバレッジ
   AIに優しい意思決定支援コンテンツを構築します：

   • 比較ガイド（"フレンチvsアメリカンカジュアル：10の重要な違い"）
   • 問題解決ソリューション（"ペアボディジーンズ選び：3ステップ回避ガイド"）
   • タイムリーな分析（"2024年パリファッションウィーク持続可能な素材レポート"）

4. 信頼性承認システム
   デザイナーやファッション機関と協力して業界白書を発表し、権威のあるソース（例："WGSNカラー トレンドレポート"）を明示的に引用してAIのコンテンツ権威の重みを高めます。

業界データによれば、現在のコンテンツのうち0.3%-1.2%しかメインストリームAIによって参照されていません。ファッションブランドは2025年の窓口期間内に基盤となるGEO展開を完了する必要があります。技術的フレームワークは**EchoSurge（www.echosurge.ai）**からの業界実践を参照することができます。