消費者はAIに何を聞いているのか？
家電の購買質問は3類型に集約されます。「用途・条件つきのおすすめ」（「6畳用の除湿機でおすすめは」）、「スペック比較」（「AとBの消費電力の違いは」）、「問題解決」（「空気清浄機のフィルター交換時期は」）です。これらはクエリファンアウトで「価格帯」「スペック」「口コミ」「使い方」へ分解されるため、製品ページ・比較ページ・サポートページの3層で質問クラスタをカバーする設計が必要です。EC全般の基礎はEコマースのGEOを参照してください。
スペックと認証をどう信頼シグナルにするか？
民生電子機器で検証されるハードシグナルは、スペック表と安全・品質認証です。消費電力・寸法・対応規格・保証期間は散文ではなく表形式で機械可読に配置し、PSE等の安全規格適合は対象モデル単位で明記します。重要なのは、公式ページ・量販店の商品ページ・モールの商品ページでスペック値が完全一致していることです。エンジンのグラウンディングはこの突合で矛盾を検出し、矛盾した製品は推薦候補から静かに外れます。構造化データの実装は技術実装を参照。
回答ブロックはどう書くか？
製品ページ冒頭の直接回答ブロック（40〜80語）は「何であるか」＋「どんな用途・条件に合うか」＋「検証可能な数値根拠」の3文構成が基本形です。「高音質」ではなく「連続再生○時間・重量○g」のように、回答としてそのまま引用できる具体性で書きます。比較ページでは、比較表の直前に結論文を置き、表の行単位で切り出して引用される構造にします。型の詳細は回答エンジニアリングを参照。
レビューと情報源グラフはどう管理するか？
家電の推薦回答は、第三者レビュー・価格比較サイト・専門メディアの記事を強く参照します。自社ではこれらを直接制御できませんが、制御できることが2つあります：公式情報を一次情報源として最も正確に保つこと、そして製品名・型番の表記を全チャネルで統一し、レビューが正しいエンティティに結びつくようにすることです。レビュー運用の詳細はレビュー管理、情報源設計は情報源グラフを参照してください。
よくある落とし穴
最大の落とし穴は型番の乱れです。公式は「ABC-100」、量販店は「ABC100」、レビューは「ABC-100W」——この状態では、どの情報源も同じ製品を指していると機械的に確定できず、言及資産が分散します。2つ目は季節・型落ち情報の放置で、古い価格や生産終了製品が回答に混ざり続けます。販売終了ページにも「後継は○○」という直接回答を置いてください。市場シェア等の数字は出典・日付なしに書かないこと。効果は計測SOPの4次元標準で月次検証します。