AIを活用したショッピングにおける関連性の新しいルール

消費者がAIを活用したショッピングを取り入れるスピードは、多くのマーケティング担当者が思う以上に速くなっています。Horizon Futuresの調査によると、AIに精通した消費者の56%がすでにAIを毎日利用しており、82%がショッピングのリサーチや比較にAIを活用しています。¹ また、価格の追跡、商品の発見、セール情報の収集といった目的で、Alexa for ShoppingなどのAIを活用したショッピングツールに情報処理を任せるお客様も増えています。

実際、回答者の70%がAIによるセール情報の検索を受け入れており、64%が商品比較においてAIを信頼しています。² AIが発見や購入決定に与える影響が増す中、AIによる推奨が行われる前に消費者の嗜好形成を図るため、信頼と関連性の仕組みを構築するブランドが成功を収めることでしょう。

ここで、ストリーミングメディア、ショッピングシグナル、AIを活用した最適化を融合することが戦略的に重要になります。

アトリビューションだけでなく、信頼性の向上を目指して最適化する効果測定フレームワークを構築

Horizonの調査で最も明確になった結果の1つは、消費者がAIツールの仕組みよりも、問題が発生した際に自分が主導権を維持できるかどうかを重視しているという点です。「拒否権」、簡単返品、透明性のある意思決定、スタッフによるサポートの利用は、AIを活用したショッピング環境において、信頼を高める最も重要な要因の上位に挙げられました。

広告主様にとって、これは効果測定のあり方を変えるものです。ブランドは、オーディエンスが複数のタッチポイントをどのように移動するかを把握する必要があります。プレミアムストリーミングでの露出などのタッチポイントに関連するリードインとハロー効果を評価することで、AIの推奨で評価される信頼と親近感を構築するシグナルを理解します。

Amazon Marketing Cloud（AMC）により、広告主様はプライバシーに配慮した方法で、反応パターンやオーディエンス全体の重複、コンバージョンを分析できます。これにより、消費者の信頼を最優先にしながらも、実用的なインサイトを提供します。

AIを活用したショッピング環境では、信頼そのものが成果を左右します。

AIによる推奨が行われる前にブランドの顕著な特徴を構築

Horizonの調査によると、AIを利用するお客様は「商品の閲覧にとどまらず、最適化を図る」ことが明らかになりました。 消費者は、AIが選択肢を絞り込み、オプションを比較し、最も関連性の高い商品をすばやく提示することをますます期待しています。

つまり、商品の発見はより上流へと移行しています。広告主様にとって、これによりストリーミングTVとプレミアムなインタラクティブメディアの役割が、認知チャネルから関連性を高めるタッチポイントへと引き上げられます。

Amazon Adsの認証済みグラフは、これらのシグナルを統合し、世帯全体で信頼される関係を通じて、ストリーミングでの反応を実際の購買行動に結びつけます。Amazon DSPとストリーミングTV広告を活用することで、カスタマージャーニー全体を通じて、プレミアムコンテンツへの露出を測定可能なコマースの成果につなげる機会が生まれます。ストリーミングTVとインタラクティブなフォーマットを組み合わせることで、ブランドはオーディエンスを受動的な視聴から、コンテンツ、コマース、参加が相互に促進される能動的な環境へと誘導できます。

実際には、広告主様はメディアの順序を変える必要があるということです。ストリーミングTVは、意欲の高いお客様による購買の決定的な瞬間が訪れる前に、カテゴリーレベルでの突出性と感情的な親近感を確立する必要があります。リマーケティングでは、Amazon DSPを通じてストリーミングの反応シグナルを活用し、下流で効率性の高いアクションを促進できます。

さらに、取引が発生する前に、より強い反応シグナルを生み出すために、インタラクティブ動画やクリエイター主導の環境を活用するブランドも増えています。インタラクティブなフォーマットは、受動的な消費ではなく参加を促すことで、より充実した行動指標を生み出すことが多く、後に推奨情報の関連性とコンバージョン効率を高める可能性があります。

AIを活用したコマースでは、検索バーを使う前の段階で発見がますます多く生じています。

戦略を外注せずに、AIによる最適化を活用して広告の実行を促進

AIを活用したキャンペーン最適化ツールは、現代のマーケティング担当者にとって不可欠な運用インフラになりつつあります。ただし、自動化だけで競争上の優位性が生まれるわけではありません。

実際、AIを介した広告における新たなリスクの1つが、戦略の同一化です。すべてのブランドが同じ最適化シグナル、オーディエンスモデル、自動化された推奨情報に依存すれば、差別化はすぐに失われます。

機械の効率性と人手による戦略的監督を組み合わせることで、優位性が生まれます。

Amazon Adsの広告プロダクトは、広告主様によるメディア最適化の促進、対応力の向上、そして手動ワークフローのみと比べて新たな実績傾向のより迅速な把握をサポートします。しかし、優れた成果を上げているブランドは、自動化の導入方法に関する明確なガバナンスの枠組みを確立しています。これには、クリエイティブの最適化における人的審査チェックポイントの構築、短期的なROASの指標と長期的なブランド成長指標の分離が含まれ、自動化された推奨情報のみに頼るのではなく、インクリメンタリティのテストを継続的に行います。

消費者のAIに対する期待は依然として複雑であるため、このバランスが重要です。Horizonの調査によると、お客様はAIによる完全自律型の購買決定よりも、AIを活用したリサーチに対してかなり受容度が高くなっています。同じ原則がマーケティングソリューションにも適用されます。AIは、戦略的な判断を完全に任せるよりも、人間の意思決定を向上させる際に最大の成果を発揮します。

マーケティングの未来は、自律型ではありません。戦略的に管理された自動化です。

今後18～36か月でブランドが実行すべきこと

今後数年間で、AIを活用したショッピングの台頭に最もうまく対応できるブランドは、複数の共通した特徴を持つと考えられます。

まず、ブランド戦略とパフォーマンス戦略をより緊密に統合します。購入過程が直線的ではなくなり、AIツールが過程の早い段階で商品発見に影響を与えるようになったため、アッパーファネルのメディアとコマースの活性化を切り離すという従来のアプローチは、有効性を失いつつあります。

次に、ストリーミングとショッピングにまたがるシグナルを連携させる、統合された効果測定ソリューションへの投資を進めます。AIを活用したコマースには、チャネルごとの個別レポートではなく、環境をまたいだ継続性が求められます。

3番目に、消費者の主体性を尊重したクリエイティブとショッピング体験を考案します。Horizonの調査では、消費者は委任よりもサポートを求めているという結果が一貫して示されています。自動化が拡大する中で信頼を維持するには、透明性、安心感、そして取り消しの機能を強化するブランドが有利な立場に立てるでしょう。

最後に、マーケティング担当者はさっそくテストを開始することをお勧めします。調査によると、今後18～36か月間は、特に購買障壁が低く、リピート購入が多いカテゴリーにおいて、完全自律型よりもAIサポートの方が急速に普及すると考えられています。効果測定のフレームワーク、ストリーミング戦略、AIへの対応力をこの時期に強化する広告主様は、消費者行動の変化に対してより万全な備えができるでしょう。

AIを活用したコマースで成功するブランドは、単に取引を自動化するだけにとどまりません。そうしたブランドは、AIを介した意思決定の前後およびその最中において信頼、関連性、安心感に影響を与え続けるシステムを構築します。

出典

^1～2 Horizon Futuresカスタムリサーチ。エージェントコマース。2026年3月12～19日に実施。データは米国を反映しています。N=1001。

著者について

Katie Comerford氏は、Horizon CommerceおよびClient Transformationの社長として、企業データ戦略、顧客トランスフォーメーション施策、およびHorizon Commerceの運営を統括しています。マーケティングおよびメディア分野で約20年の経験を持つ責任者として、マーケティングインテリジェンスとHorizonのClient Architectモデルの統合に注力しています。テクノロジー、データ、人材を連携させ、測定可能なビジネス成果の創出と成長を促進しています。Comerford氏はHorizonに11年以上在籍しており、以前はHorizon NextのEVP兼ストラテジー&オペレーション最高責任者として、メディア、データ、テクノロジーにわたる統合ソリューションの構築に貢献してきました。