サイト上の価格情報はAIのおすすめに影響する？みんな何を見てる？

これは実際に起きている現象で、重要です。

データ：

調査によると、価格情報がないと商品カテゴリによっては、おすすめされる確率が40〜60%減少します。AIシステムは明確な価格情報を必要とします：

• 予算クエリ（「500ドル以下」など）への商品マッチ
• 商品同士の公正な比較
• 自信を持ったおすすめの提供

なぜ重要か：

ユーザーが「ベストなお手頃[商品]」や「トップ[商品]◯◯円以下」などを尋ねたとき、AIシステムは価格が分かる商品しかおすすめできません。非公開や制限付きの価格は、こうした意欲の高いクエリから事実上排除されてしまいます。

ChatGPTの場合：

ChatGPTはeコマース関連の回答の99.3%でブランド名を言及し、そのうち61.3%はAmazonから引用しています。なぜか？Amazonは明確かつ抽出可能な価格表示があるからです。自社サイトにも同様が求められます。

私の提案：

価格を明確に表示し、抽出可能な形式（画像だけでなく、HTMLテキスト）にしましょう。AIが価格を解析・理解できる必要があります。

B2B視点での「価格はお問い合わせ」モデルについて：

従来の主張：

• 複雑な価格はコンサルが必要
• 公開価格に対する競合への懸念
• 交渉の柔軟性確保

AI時代の現実：

エンタープライズバイヤーがAIに「[カテゴリ]ソフトの価格は？」と尋ねると、価格を公開している競合他社ばかりが回答され、当社は無視されます。

変更したこと：

1. 「月額◯◯円〜」の価格指標を追加
2. 標準パッケージの価格帯を公開
3. 価格コンテキスト付きの比較コンテンツを作成
4. 本当に大口案件のみ個別見積対応

結果：

• AIのおすすめクエリ出現率が40%増加
• より質の高いリード獲得（大まかな価格を把握した上で問い合わせ）
• 実際に商談のスピードアップ（価格のやり取りが減少）

考察：

AI時代の発見手段では、価格の透明性が必須条件になりつつあります。何十年も続いた「価格を隠す」戦略は、今や可視性のリスクに変わっています。

小売の視点から価格の一貫性について：

クロスリファレンス問題：

特にPerplexityは、1回答あたり平均8.79件の情報源を引用します。異なるサイトで価格が異なると、AIはその一貫性のなさに気付きます。

追跡したこと：

自社サイト・Amazon・主要小売店で価格を揃えている商品の方が、価格がバラバラな商品よりも25%多くおすすめされました。

理由：

AIは情報を突き合わせます。自社サイトで99ドル、Amazonで89ドル、Best Buyで109ドルなど価格がバラバラだと、AIはどの価格を引用すべきか迷います。この不確実性がおすすめの自信度を下げます。

わが社の解決策：

• 全チャネルでMAP（最低広告価格）を統一
• 複数プラットフォームで同時に価格を更新
• 無許可の価格変動を監視

教訓：

チャネル横断の価格一貫性は、もはやブランド戦略にとどまらず、AIでの可視性戦略でもあります。

AI向け価格情報のテクニカルSEO視点：

スキーママークアップは重要：

明示的な価格フィールドを持つ商品スキーマは、AIが価格を自信を持って抽出・理解するのに役立ちます。

含めるべき項目：

"offers": {
  "price": "99.99",
  "priceCurrency": "USD",
  "availability": "InStock"
}

よくあるミス：

• JavaScriptのみで価格表示（初期HTMLに含まれない）
• 画像内の価格にaltテキストがない
• サイズやオプション別価格が構造化されていない
• 通貨が明記されていない

テストのヒント：

JavaScriptを無効にして商品ページを表示してみてください。価格が見えなければ、AIクローラーも見えていない可能性があります。

スキーママークアップを修正した後、AIでの商品おすすめが30%増加しました。

格安志向小売業者の視点：

私たちは予算クエリ向けに特化して最適化しています。

「お手頃」「予算」「安い」といったクエリは、AIの1回答あたり6.3〜8.8ブランドが言及され、ほかのクエリタイプよりも高い数値です。

予算ポジショニングで有効な施策：

1. 価格を目立つ位置に明確表示
2. 商品説明に「コスパ最高」「予算にやさしい」などを記載
3. 価格と競合比較の表を掲載
4. 「◯◯円以下」のカテゴリページ設置

結果：

予算カテゴリ商品は、プレミアム商品よりもChatGPTの予算系おすすめで3倍多く登場しています（プレミアム商品の方が利益率は高いですが）。

戦略的な疑問：

プレミアムブランドであれば、「安い」クエリに登場したくないかもしれません。ただし、「コスパ最高」「価格に見合う価値」クエリには載りたいはずです。どちらも明確な価格表示が必須です。

素晴らしい知見をありがとうございます。まとめとアクションプランです：

主なポイント：

1. 価格の透明性が重要 - 非表示だとAIおすすめが40〜60%減少
2. 一貫性が不可欠 - 全チャネルで同一価格に
3. 技術的実装も大事 - スキーママークアップ、抽出可能なHTML
4. 予算クエリは重要 - 明確な価格でこれら検索に対応

即実施：

• 価格が未表示の商品ページに価格を追加
• 価格フィールド付き商品スキーマを実装
• チャネル間の価格一貫性を監査

今四半期中：

• 「◯◯円以下」カテゴリページ作成
• 価格入りの比較表追加
• カスタマイズ可能商品の「〜円から」価格をテスト

モニタリング：

• Am I CitedでAIおすすめへの商品出現を追跡
• 価格表示有無による商品パフォーマンス比較

マインドセットの転換：

価格の透明性は単なるCV最適化ではなく、AI可視化の必須条件です。AIが価格を知らなければ予算クエリでおすすめされません。

皆さん、データと戦略を共有いただきありがとうございました。

価格可視性の競合視点：

観察していること：

価格を隠す競合は、AI主導の商品発見からどんどん消えています。私たちは価格を透明にするだけで、AIおすすめにおけるシェアを奪っています。

チャンス：

多くのカテゴリでは、まだほとんどのブランドが価格を隠すか分かりにくくしています。透明性を打ち出すことで、AIのデフォルトおすすめに。

注意点：

自社の方が高価格な場合、AIで安価な代替品と並んでおすすめされると価格比較で負ける可能性も。

戦略的アプローチ：

• 価格で勝負：最大限に価格可視性を
• プレミアム：価格と価値訴求を両立
• 中間層：明確なバリュープロポジションを強調

価格の可視性は強力ですが、自社のポジショニング戦略と合わせる必要があります。

今後の展望：

将来のAIシステムはさらに価格志向に。

リアルタイム価格連携は今後搭載されます。AIシステムは：

• 回答内で現時点の価格を表示
• 価格変動を記録・分析
• 値下げやセールを元におすすめ
• 送料や総額も考慮

つまり：

ブランドは以下のインフラが必要に：

• 全プラットフォームでリアルタイムに価格更新
• 価格データ用APIの提供
• 構造化データでプロモーションやセールを通知

勝者となるのは：

強固な価格データ基盤を持つブランドです。AIコマース機能が進化する今、早めの基盤構築がカギです。