AI検索に広告は導入されるのか？AI広告時代のペイド戦略、どう準備すべき？

AI広告は現実であり、加速中です。現状の全体像は以下の通りです。

現在稼働中のもの：

従来型PPCとの違い：

初期パフォーマンスデータ：

Microsoftの報告：

• 従来型検索よりCTR（クリック率）が69%高い
• コンバージョン率も76%高い

理由：AIによる回答で文脈が与えられるため、クリックがより質の高いものになるためです。

チャンス：

AI広告は高意図なタイミングで、文脈に即した形でユーザーにリーチできます。早期参入者は、市場が飽和する前に学習のアドバンテージを得られます。

EC視点から―既にAI広告をテストしています。

AI OverviewでのPerformance Maxの体験：

ユーザーが商品関連の質問をすると、ショッピング広告がAI生成回答の中に表示されるようになりました。例：

ユーザー：「2万円以下でおすすめのワイヤレスイヤホンは？」 AI Overview：機能比較やスペックを提示 自社広告：価格・評価・画像付きで自社商品を掲載

従来型ショッピング広告との比較結果：

主な学び：

CPCは上昇しますが、コンバージョンが向上。AIによる文脈を読んだ後のユーザーは質が高いです。

取り組んだこと：

1. 商品フィード最適化：AI向けに詳細な説明を準備
2. 除外キーワード更新：購買意図のない検索を排除
3. ランディングページ調整：AI Overview文脈と整合

変化：

AI広告は従来の「広告感」が薄れ、推奨に近い印象です。現時点ではユーザーの信頼も高いです。

今後の展望（予測）：

市場成長予測：

想定される進化：

第1フェーズ（現在）： 既存プラットフォームへの統合

• Google広告 → AI Overview枠
• Microsoft広告 → Copilot枠
• 初期実験段階

第2フェーズ（2026-2027）： 専用AI広告プロダクト登場

• プラットフォーム独自AI広告フォーマット
• 新しいターゲティングオプション
• 計測フレームワークの整備

第3フェーズ（2028年以降）： AIファースト広告時代

• セマンティックターゲティング標準化
• 会話型広告体験
• コマース統合

広告主が準備すべきこと：

1. 商品データの充実：AI推奨には網羅的情報が必須
2. セマンティック対応：キーワード発想からの転換
3. 計測の進化：AI経由流入のアトリビューション管理
4. 予算柔軟化：シフトに備えた配分

小売側の視点：

AI広告は従来の検索広告というより、Amazon広告に代表されるリテールメディア的な性格が強くなってきています。いかに「トップ表示」ではなく「推奨される存在」になるかが重要です。

ベテラン検索マーケターの視点から：

親しみのある点：

• 新広告フォーマットのローンチ（これまでも経験済み）
• 早期導入者の優位（モバイル・ショッピングのとき同様）
• パフォーマンス計測の課題
• プラットフォーム側が掲載枠をコントロール

本質的な違い：

1. 意図の解釈 vs. キーワードマッチ

   • もはやキーワード入札だけでは不十分
   • AIがユーザー意図を解釈
   • セマンティックターゲティングが必須

2. ネイティブ統合 vs. 独立広告

   • 広告が推奨として自然に表示
   • AIから広告主への信頼移転
   • 透明性への懸念も

3. 会話的コンテクスト

   • 複数ターンの対話
   • フォローアップ広告も可能
   • ユーザージャーニーが変化

今やるべき準備：

即実行：

• Performance Maxをマスター（GoogleのAIファースト）
• 商品/サービスデータフィード最適化
• オーガニックなAI可視性を構築（広告の文脈づくり）
• Microsoft Copilot枠もテスト

今後備えるべき：

• セマンティックターゲティング戦略
• 会話型広告コピー
• 新しい計測フレームワーク
• 予算再配分の計画

やってはいけないこと：

• 焦って全予算をシフトする
• 従来型PPCを無視（まだ有効）
• 「準備が整うまで待つ」（今から学ぶべき）

とても明確な準備ロードマップになりました。現時点での計画は以下の通りです。

即実施（今四半期）：

1. Performance Max監査

   • 現行キャンペーンを精査
   • AI Overview掲載の条件を満たす
   • 商品フィードを最適化

2. Microsoft広告拡大

   • Copilot枠を有効化
   • レスポンシブ検索広告をテスト
   • 競合より先にプレゼンス構築

3. 計測ベースラインの構築

   • 現状のAI経由流入を計測
   • 従来PPCの指標を記録
   • 比較フレームワークをセット

近い将来（次の2四半期）：

4. 予算配分

   • AI広告テスト用に10-15%確保
   • パフォーマンス推移を定点観測
   • 結果に応じて調整

5. Perplexityベータ

   • アクセス申請
   • スポンサーコンテンツへの備え
   • テストパラメータの設定

6. オーガニック×ペイド統合

   • GEO投資（広告文脈強化）
   • ブランド一貫性戦略

やらないこと：

• 実績あるPPCを切り捨てる
• 「完璧な」AI広告プロダクト待ち
• 1プラットフォームに全賭け

マインドセット：

AI広告は革命ではなく進化。検索広告の原則を応用しつつ、文脈に適応することが重要。早期学習＞完璧な戦略。

予算配分計画：

煽りではなく、パフォーマンスデータで段階的にシフトします。

戦略的な視界が開けました。ありがとうございます！