商品变体与 item_group_id

一件四种颜色、六种尺码的衬衫，在数据源里是二十四行数据，在买家眼里却只是一件商品。让 Google 与买家的认知保持一致，正是 item_group_id 的用处；而一旦用错，代价高昂，却又很难被察觉。

变体是如何运作的

每个可购买的变体都是独立的商品条目，拥有各自的 id、价格、库存状态，尤其还有各自的图片。把它们串联起来的，是共用的 item_group_id，再加上用于区分彼此的属性：颜色、尺码、材质、图案、适用年龄段和适用性别。

常见的出错之处

• 没有填写 item_group_id。于是变成二十四件互不相干的商品，在同一场竞价中彼此厮杀，效果数据也被拆成了二十四份。
• 填了组 id，却没有区分属性。Google 无法分辨各个变体，可能会把它们当作重复商品处理。
• 不同颜色共用同一张图片。蓝色变体配的是红色实拍图，既拉低转化，又可能因信息不准确而被拒登。
• id 不稳定。每次导出商品目录都重新生成变体 id，等于每一次都把每个变体的效果历史清零。
• 只提交了父商品。只有一行不含尺码的"衬衫"数据，根本无法匹配带尺码筛选的搜索需求。

是否每个变体都要提交

一般来说都要提交。只有提交到变体层级，筛选"42 码"的买家才有可能找到您；也只有这样，缺货处理才够诚实，因为某一个尺码卖光了，不会连带整件商品一起下架。

例外情况是：变体数量极多、彼此几乎没有差别，而买家也不会按这些差别筛选。这时把每一个都提交，只会增加数据源的体量和报表噪音，却换不来任何您能拿下的搜索需求。

含变体商品的数据分析

在有变体的商品目录中，单品报表实际是按变体统计的，因此在得出结论之前，必须先按类别和商品组做汇总。一件在变体层级看起来亏钱的商品，在组层级往往是赚钱的，只是销量集中在其中两个尺码上。