AIに見つからないECサイト、商品の34%が未認識との米調査
マーケティング関連ネットショップ担当者フォーラム（Impress）
ECエージェンティックコマースGEOAIO構造化データMirakl
エージェンティックコマース時代にECサイトがAIから「見つからない」原因を整理した記事が公開された。Adobeの米国調査ではEC商品の34%がAIに認識されていない。Miraklの検証では、マーケットプレイス化によりChatGPT上での表示割合が約24ポイント上昇したという。
何が発表されたか
- ネットショップ担当者フォーラムが10月28日、エージェンティックコマース時代のEC可視性に関する記事を公開した（Mirakl協賛記事）。
- 米国ではLLM経由のトラフィックが2028年頃に従来のキーワード検索を上回るとの予測を紹介。
- AIにECが見つからない3つの障壁を整理している。
- データ設計 — Adobeの米国調査で、ECサイトの商品の34%がAIに認識されていない
- LLMとの連携の難しさ — OpenAIは2026年3月にチャット内で購入を完結させる「インスタントチェックアウト」を撤回し、小売企業との連携に方針転換。価格・在庫・返品など購入処理の複雑さが理由
- 購買体験の分断 — 消費者の6割超がAIアシスタントへの購入委任に抵抗を示す
- Miraklの調査（ChatGPT上で約2000キーワード）では、専門特化型の小売が大手プラットフォーマーを表示割合・推奨順位の両面で上回った。自社商品のみの表示割合は69.35%だったが、マーケットプレイスで他社商品を加えると約24ポイント上昇し、1位として推奨される確率も4.7ポイント上がった。
- 豪州の百貨店Myerでは、サイト外施策によりLLM経由トラフィックが急増し、CVRは他の流入元の約2倍になったとしている。
実務への影響
- 進め方の優先順位が明示されている点が使える。①商品情報の整備 → ②メタデータ等のGEO施策 → ③価格・在庫・返品ポリシーを構造化した「エージェントカタログフィード」の提供、の順。
- 構造化データの整備は既存スキルの延長で受注できる。Shopifyなら商品メタフィールドとフィード設計、WordPress＋WooCommerceならスキーマ出力の見直しが入口になる。
- 「LLM経由のCVRが他流入の約2倍」は提案の説得材料になるが単一事例。自社案件ではGA4で参照元を分けて計測し、自前の数字を持つことが先。
補足
公式発表は未確認。Mirakl協賛記事であり、同社のデータと解決策が中心に紹介されているため、数値は割り引いて読む必要がある。