旧式の電子商取引ストアは、AI による最適化を最優先とする大きな変革を迎えようとしています。
近年、多くのブランドがDTCやAmazonのページを検索に適応させるスキルを磨いています。適切なタイトルを選び、強力なキーワードを散りばめれば、検索結果で上位に表示される可能性が高まります。
近い将来、誰もがツールキットに「AI 最適化」を追加する必要が出てくるでしょう。
ChatGPTを見たことがあるかもしれません 発表の ChatGPTは、検索製品にショッピング機能を導入します。今後、ChatGPTはファッション、美容、家電製品など、特定のカテゴリーの商品おすすめを表示するようになります。
今のところ、これらの製品を購入することはできません 直接に ChatGPTの会話内では、ChatGPTは特定の商品ページへのリンクを提供するだけで、購入者は通常通りサードパーティのサイトから商品を購入する必要があります。
しかし、それはすぐに変わるかもしれません。一例として、決済プロバイダーのVisaは での作業 OpenAI、Anthropic、Microsoft、その他多くの AI チャットボット プロバイダーが、支払いツールを AI 会話に統合します。
Visaは、これらのAIエージェントがお客様の支払い情報を安全に保存できるようにしたいと考えています。これにより、AIエージェントが購入すべき商品を提案した場合、例えばChatGPTを離れることなくチェックアウトを完了できるようになります。
これらすべては「会話型コマース」と呼ばれる世界の一部であり、チャットボットの推奨に基づいて製品を購入するプロセスを指します。
会話型コマースがどれだけの売上を牽引するかはまだ分かりません。従来の検索・発見機能を追い抜くことは決してないかもしれません。しかし、ChatGPTを毎日何百万人もの人々が利用していることを考えると、今こそ真剣に取り組むべき課題です。
Amazon の AI に最適化されたストアフロントはどのような感じでしょうか?
こうした AI 主導の会話の多くは、Amazon につながります。
一方、ChatGPT の製品推奨には、DTC サイトと Amazon の両方へのリンクが含まれています。
一方、Amazonは独自のAI推奨システムを持っている。 ルーファスの形でそして最近では、Rufus は Amazon での商品発見において大きな役割を果たすようになりました。
これで、Amazon 検索を入力すると、検索候補のドロップダウンに Rufus の質問候補も表示されるようになりました。
例えば「ポテトチップス」と検索すると、Amazonはルーファスとの会話を始めるためのヒントを提案してくれます。「どんな種類のポテトチップスが一番ヘルシー？」といった具合です。
これは、より多くの買い物客が Rufus を使用して商品を見つけるよう促すことを目的としています。
Rufus 向けにストアフロントをどのように最適化しますか?
Amazonの買い物客がRufusに助けを求める際、多くの場合、具体的な条件を念頭に置いています。「ヘルシーなスナックのブランドを教えていただけますか？」や「50ドル以下の犬用ベッドを見せてください」といった質問が典型的です。
バックグラウンドでは、Rufus が Amazon 全体の商品の説明とレビューを網羅し、元の買い物客の質問に最も適合すると思われる商品の推奨事項のリストを表示します。
では、ブランドとして、Rufus の会話に表示されるように製品ページを最適化することについて、どのようにお考えですか?
巧みなキーワード収集のような昔ながらの検索ベースの戦略は今でも有効です。 Intentwise 広告オプティマイザーを使用すると、商品の説明に欠けているコンバージョン率の高いキーワードを簡単に確認し、すぐに追加することができます。
これらのキーワードは、顧客からのRufusへの問い合わせで頻繁に使用されます。例えば、以前は「耐久性のあるランニングシューズ」を検索していた同じ買い物客が、今度はRufusに「耐久性のあるランニングシューズをおすすめしてもらえますか？」と尋ねるのです。
これらのキーワードを製品ページに含めると効果的です。
他にも戦略はあります。以前にもお話ししたように（モダンリテールでも取り上げたように）、一部のブランドは 書いた）は、顧客が自社のカテゴリに関して Rufus に尋ねていると思われる質問を積極的にリバース エンジニアリングしています。
覚えておいてください、Amazonは積極的に 提案する Rufus に投げかける質問。あなたの製品のような製品の場合、どのような質問が提案されるか考えてみる価値はあるでしょう。
これを行うには、Amazonで上位のキーワードをいくつか入力し、Rufusの質問候補が表示されるかどうかを確認します。次に、それらの質問と回答を商品リストに追加します。
そうすれば、よくある質問に対して適切なインデックスが作成されることが分かります。
Rufus は最終的に Amazon のページをスクレイピングして最も関連性の高い製品を見つけるので、ページを Rufus 向けに設計すると、そこに表示される可能性が高くなるという考えです。
これは、広告に多額の費用をかけずに、多くの認知度を獲得する方法です。
Amazon の AI ストアフロントの今後はどうなるのでしょうか?
ブランド各社はまだ Rufus がどのように機能するかを解明しているところですが、Amazon における AI 最適化の今後の展開について、最近大きなヒントが得られました。
アマゾン最近 発表の 同社は年末までに2部構成のタイトルをリリースする予定だ。
ブランド名、製品タイプ、製品サイズを記載した一般的なタイトルに加えて、ブランドは「製品のハイライト」と呼ばれる二次的なタイトルの説明も作成する必要があります。
製品のハイライトには、製品の主要な機能、利点、メリットが含まれます。
製品ハイライトは、Rufus からの推奨事項を改善するためのデータ ソースとしてほぼ確実に使用されます。
現在、Amazonが保有する最も優れた非構造化データは製品レビューです。もちろん、これらは誤解を招いたり、不正確な情報を含む場合もあります。
製品ハイライトは、Rufus に対して自分自身をより効果的にアピールする方法になります。
誰もが従来の検索・発見型最適化戦略を放棄すべきではありません。これは依然として大多数の買い物客があなたのサイトを見つける方法であり、真の価値を持っています。しかし、今こそ、これらのAIツールに合わせてストアフロントをどのように最適化できるかを考え始めるべき時です。
機能のハイライトやFAQの作成について考えてみましょう。基本的には、AIシステムが会話の中であなたの製品を浮かび上がらせるために使用できる構造化データのデータベースを構築する必要があります。
