商品Feed工程清单：从Merchant Center属性到ACP提交的完整自查表
所有 AI 购物入口的数据源头都是同一个东西：商品 feed。Google AI Mode、Gemini 的购物卡片、ChatGPT 的商品推荐、购物广告，全都从 feed 和结构化数据出发理解你的商品。Feed 质量正在从“投放部门的技术细节”变成“公司级的货架资产”。这份清单按优先级排列，可以直接对照自查。
第一梯队：决定你有没有资格
必填属性一个不缺：商品ID（GTIN 优先，没有品牌编码用 MPN+品牌）、标题、描述、品牌、价格、库存状态、状况（condition）、主图 link。缺任何一项，商品在部分展示场景直接不可见。变体各自成条：每个尺码、颜色都是独立 SKU 和独立 feed 条目，别把变体塞在描述里。AI 推荐按具体规格走，“均码”式的合并条目在比较场景里永远吃亏。主图规范：白底、商品占画面85%左右、无水印文字。AI 渠道对图片的计算机视觉理解依赖干净主体，场景图放附加图位。
第二梯队：决定推荐顺位
标题结构：品牌 + 核心品名 + 关键规格（材质/容量/兼容型号）。控制关键词堆砌的冲动——堆砌在 AI 语义理解下是负资产，“防水的”重复三遍不如把防水等级写成属性。描述写“问答”：把买家真实会问的问题写进描述：适用场景、不适用的情况、包装清单、保修政策。属性字段填满：材质、尺寸表、兼容性、适用人群、能效等级——后台有就填，这一步对应的正是产品页66%机器可读性里丢掉的分数。运输和退货政策：运费、时效、退货窗口写成结构化字段而不是页面脚注，AI 在比较阶段会直接读取。
第三梯队：决定AI敢不敢信你
同步频率。行业通行做法是 feed 至少每日刷新，库存敏感类目15分钟级。ACP 的实践复盘显示，陈旧的价格库存数据是商家被除名的最快路径——feed 和商品页不一致等于告诉 AI 你的数据不可信。价格一致性。feed 价、页面价、广告落地价三处一致，促销期尤其要盯。商品评价的结构化。AggregateRating 标记要基于真实聚合评分，不要标记不存在的评分值——虚假标记被发现的代价是整站降权。
一个每周十分钟的例行动作
每周从 feed 里随机抽5个SKU，做三方核对：AI 助手问答结果、feed 字段、商品页实际信息。任何一处不一致都记进修复清单。feed 不是一次性工程，是维护动作——它的价值恰恰在于大多数对手做不到“每周都一致”。
常见问题
没有 GTIN 的定制产品怎么办？
用 MPN + 品牌组合，并按规范声明 identifier_exists 或使用自定义商品ID。关键是口径全渠道统一。
Feed 工具用哪个？
Shopify 商家基础 feed 平台自动生成；自建站用 Google Merchant Center + 结构化数据双轨，两者覆盖了绝大多数 AI 入口的数据需求。
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