AI検索による比較ショッピングの変化とは？ユーザーはサイト訪問なしでおすすめを得ている
AI検索が比較ショッピング行動をどのように変えているかについてのコミュニティディスカッション。AIファーストなショッピング環境におけるEコマースおよび商品ブランドの戦略。...
2 分で読める
Discussion
E-commerce
+2
EJ
EcommerceFuture_Jessica
デジタル責任者、DTCブランド
·
2026年1月8日
最近、AIショッピングアシスタントがEC業界の次の大きな波になるとよく耳にします。
私が目にしているもの：
- ChatGPTにショッピング機能が追加
- Perplexityが商品を推薦
- 特化型ショッピングAIが続々登場
- ユーザーが「何を買うべき？」とAIに尋ねる時代へ
懸念： ユーザーがAIに「マラソン用の一番良いランニングシューズは？」と聞き、回答に自社商品が入っていなければ、その時点で購入機会を失います。
現状：
- Googleショッピングで上位表示
- 良いレビューと評価
- 強いSNSプレゼンス
- AI向けの最適化は未実施
質問：
- AIショッピングアシスタントはGoogleショッピングとどう違う？
- AIの商品推薦に最適化するには何が必要？
- これはすでに始まっているのか、まだ未来の話か？
- まず何を優先すべき？
ECは私たちの全ビジネスです。この流れに乗り遅れるわけにはいきません。
10 comments
10件のコメント
SE
ShoppingAI_Expert_Dan
エキスパート
EC AIコンサルタント
·
2026年1月8日AIショッピングはGoogleショッピングと根本的に異なります。
Googleショッピング：
- フィードベース
- 価格・在庫重視
- キーワードマッチ
- 商品ページへのクリック
AIショッピングアシスタント：
- 会話型
- ニーズとソリューションのマッチング
- 文脈理解
- 直接推薦やショートリスト化も
最適化で重要な理由：
Googleショッピング：「フィードが正確ですか？」 AIショッピング：「このユーザーのニーズに最も合う商品ですか？」
AIショッピングアシスタントが評価する要素：
| 要素 | 重要度 | 最適化方法 |
|---|---|---|
| 商品とニーズのマッチ | 非常に高い | 明確な利用シーン説明 |
| レビュー・評価 | 高い | 強いレビュー実績 |
| 仕様 | 高い | 完全で構造化された仕様 |
| 価格・バリュー | 高い | 透明な価格設定 |
| ブランド評価 | 中 | サードパーティでの言及 |
| 在庫状況 | 中 | リアルタイム在庫データ |
| 比較の明確さ | 中 | 代替品との違いの明示 |
AIは「この人の具体的なニーズに対し、どの商品が最適か？」を答えようとしています。AIが自社商品をニーズにマッチさせやすくすることが重要です。
PS
ProductData_Sarah
·
2026年1月8日
Replying to ShoppingAI_Expert_Dan
商品データ構造について ― これは非常に重要です。
Productスキーマ例：
{
"@type": "Product",
"name": "Marathon Pro Running Shoe",
"description": "Designed for marathon training and racing...",
"brand": {
"@type": "Brand",
"name": "Your Brand"
},
"offers": {
"@type": "Offer",
"price": "149.99",
"priceCurrency": "USD",
"availability": "InStock",
"priceValidUntil": "2026-12-31"
},
"aggregateRating": {
"@type": "AggregateRating",
"ratingValue": "4.7",
"reviewCount": "342"
},
"additionalProperty": [
{
"@type": "PropertyValue",
"name": "Best For",
"value": "Marathon training, Long distance running"
},
{
"@type": "PropertyValue",
"name": "Drop",
"value": "8mm"
}
]
}
重要な要素：
- 明確で説明的な商品名
- 説明文に利用シーンを記載
- 完全な仕様
- 集計評価
- 「Best for」による用途明記
この構造がなければ、AIは商品の適合性を推測するしかありません。構造があれば、自信を持ってマッチできます。
RM
ReviewStrategy_Mike
DTCマーケティングディレクター
·
2026年1月8日レビューはAIショッピング推薦において非常に重要です。
理由： AIショッピングアシスタントはユーザーレビューを重視します。なぜなら：
- 利用シーンの検証になる
- AIが引用できるメリット・デメリットが含まれる
- ユーザーのニーズに合致する具体性が得られる
- 実際のパフォーマンスを示すシグナルになる
AI向けレビュー最適化：
- 件数が重要 ― レビューが多いほどAIの信頼度UP
- 新しさが重要 ― 最近のレビューは現製品の品質を示す
- 詳細が重要 ― 詳細なレビューはAIへの材料が増える
- 利用シーンの多様性 ― 様々な用途に言及したレビュー
推奨するレビュー内容：
- 具体的な用途（「初めてのマラソンで使いました…」）
- 競合との比較（「以前のNikeより良い…」）
- 明確なメリット（「クッション性で膝が楽に…」）
- 対象ユーザー（「体重のあるランナーにも最適…」）
AIショッピングアシスタントはこういった詳細を抽出します。多く持つほど、AIが多様なニーズにマッチできます。
EJ
EcommerceFuture_Jessica
OP
デジタル責任者、DTCブランド
·
2026年1月8日とても参考になります。レビューは多いですが、主にAmazonで自社サイトには少ないです。
質問： レビューの掲載先（自社サイト・Amazon・Googleレビュー）は重要でしょうか？AIショッピングアシスタントはこれら全てにアクセスできますか？
RE
ReviewSources_Emma
エキスパート
·
2026年1月8日良い質問です。レビューの掲載先は重要です。
AIがアクセスできる範囲：
| ソース | AIのアクセス性 | 影響度 |
|---|---|---|
| スキーマ付き自社サイトレビュー | 直接 | 高 ― 自社商品との紐付けが明確 |
| Amazonレビュー | 間接 | 高 ― 推薦で頻繁に引用される |
| Googleレビュー | 直接 | 中 ― Googleプロフィールのあるブランド向け |
| サードパーティのレビュサイト | 直接 | 高 ― とくに比較コンテンツに有効 |
Amazonレビューのみの課題：
- AmazonレビューはAmazon内での可視性向上に有効
- AIの一般的な商品認識にも役立つ
- ただし自社ドメインの権威性強化にはつながりにくい
推奨：
- Amazonレビューも継続増加（依然として価値あり）
- 自社サイトでもスキーマ付きレビューを増やす（直接インデックス可）
- レビュサイトでの掲載も目指す（サードパーティからの信頼性）
AIショッピングではWirecutterやRunRepeat（ランニングシューズの場合）などのレビューサイトがよく引用されます。AI可視性では、1つの強力なレビューサイト掲載がAmazonレビュー100件より効果的な場合もあります。
CT
ComparisonContent_Tom
·
2026年1月7日比較コンテンツはAIショッピングで非常に価値があります。
ユーザーが尋ねる時：「マラソン用に一番良いランニングシューズは？」
AIが必要とすること：
- カテゴリの理解
- 選択肢の比較
- ニーズへのマッチング
- 推薦
AIはどこから比較情報を得るか？
- 商品比較ページ
- レビュサイトのまとめ記事
- コミュニティディスカッション
- 自社の製品ポジショニング
作成できるもの：
「用途別ベスト」ページ
- マラソン向けベストランニングシューズ
- 体重のあるランナー向け
- 初心者向け
- 自社も比較に含める
比較ページ
- 自社商品 vs 競合X
- それぞれの長所・短所を正直に記載
- 「こういう人にはこれが最適」など明確な推奨
用途別ガイド
- 「マラソン練習用ランニングシューズの選び方」
- 商品推薦も含める
AIが比較コンテンツを検索する際、競合だけでなく自社の包括的なガイドが引用されるようにしましょう。
EJ
EcommerceFuture_Jessica
OP
デジタル責任者、DTCブランド
·
2026年1月7日納得です。私のアクションプランは以下の通り：
商品データ（1～2週目）：
- 包括的なProductスキーマ実装
- すべての商品に用途説明を追加
- 「Best for」仕様を記載
- 価格・在庫情報の正確性確保
レビュー（継続）：
- スキーマ付き自社レビュー強化
- レビュサイト掲載依頼
- 詳細かつ用途記載レビューの促進
コンテンツ（月1～3）：
- 「用途別ベスト」比較ページ作成
- 用途別ガイド作成
- 競合比較の正直なページ作成
計測：
- Am I CitedでAIでの言及を追跡
- 推薦された商品をモニター
- 競合とのAI可視性比較
質問： これら施策の効果はどれくらいで現れますか？
TC
TimelineReality_Chris
·
2026年1月7日期待できるタイムライン：
Productスキーマの変更： 2～4週間
- AIシステムがクロール・処理する必要あり
- スキーマ検証も重要（テストツールで確認）
レビュサイト掲載： 2～6ヶ月
- 掲載依頼から実際の掲載、AIへの影響まで時間がかかる
比較コンテンツ： 4～8週間
- コンテンツがインデックス・評価されるまで時間要
- AIの信頼獲得も必要
全体の流れ：
- 1～2ヶ月目：基礎固め（スキーマ、データ品質）
- 2～4ヶ月目：コンテンツ作成とレビュー依頼
- 4～6ヶ月目：AIショッピングでの可視性向上を実感
- 6ヶ月以降：競争優位の確立
即効性はありませんが、今始めるブランドは出遅れる企業より大きなアドバンテージを得られます。
CR
CategoryStrategy_Rachel
·
2026年1月7日もう一つ考慮すべき点：カテゴリ戦略。
AIショッピングアシスタントは商品をカテゴリ分けします。 カテゴリのされ方次第で、どのクエリに表示されるかが変わります。
注意すべきこと：
明確なカテゴリ設定
- スキーマ内でのカテゴリ指定
- カテゴリページの最適化
- パンくずリストスキーマ
サブカテゴリの明確化
- 「ランニングシューズ」だけでなく「マラソン用ランニングシューズ」など
- 具体的な用途カテゴリ
クロスカテゴリ展開
- 複数用途に対応する商品なら明示する
- 「マラソン練習・トレイルランニング両方に最適」など
リスク： AIが誤ったカテゴリで認識すると、誤ったクエリに推薦されたり、まったく表示されなくなる場合があります。
現時点でAIがどのように自社商品を説明しているかを確認し、誤ったカテゴリになっていればポジショニングを調整しましょう。
FD
FutureLooking_Dan
·
2026年1月6日AIショッピングの全体像：
現時点： AIショッピングアシスタントは調査ツールとして役立つ段階 まもなく： AIは購買行動全体をサポートするようになる 最終的には： AIエージェントがユーザーの代わりに購入まで実行
意味すること： AIが十分に理解し、信頼を寄せる商品が勝ちます。
考えてみてください：AIがユーザーの嗜好に基づき自律的に購入する時、どの商品が選ばれるでしょうか？
- 完全かつ正確なデータを持つ商品
- 強いレビュー実績のある商品
- 信頼されるブランドの商品
- 明確にニーズに合致する商品
今この信頼を築くブランドが、AI主導コマースで勝者となります。逆に対策をしないと、重要な購買チャネルで不可視化されます。
今すぐ最適化を始めましょう。
Have a Question About This Topic?
Get personalized help from our team. We'll respond within 24 hours.
Frequently Asked Questions
AIショッピングアシスタントとは何ですか？
AIショッピングアシスタントは、会話型のやりとりを通じて、ユーザーが商品を発見・比較・購入するのを支援するAI搭載ツールです。例としては、ChatGPTのショッピング機能、Perplexityの商品レコメンデーション、ユーザーのニーズに基づき商品を調査・推薦する特化型ショッピングAIなどがあります。
AIショッピングアシスタントはどのように商品を推薦するか決めていますか？
AIショッピングアシスタントは、商品情報、レビュー、価格、在庫状況、ブランド評価、商品がユーザーのニーズにどれだけ合致しているかを評価します。網羅的で構造化されたデータ、強いレビュー実績、明確な仕様、透明な価格の商品を優先します。
AIショッピングアシスタントが必要とする商品データは何ですか？
AIショッピングアシスタントには、包括的なProductスキーママークアップ、詳細な仕様、明確な価格情報、在庫状況、本物のレビュー、代替品との比較、利用シーンの説明が必要です。より構造化され、完全な商品データほど、AIが自信を持って推薦できます。
ECのAI最適化は従来のSEOとどう違いますか？
ECのAI最適化は、（単なるコンテンツでなく）商品データの構造、レビュー・評価、価格の透明性、在庫・在庫状況シグナル、利用シーンのマッチング、ダイレクトレスポンス能力に重点を置きます。情報型SEOよりも、より取引志向です。
