AI経由の流入はCVRが高いのか｜日本と米国で結論が割れている

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AI経由の流入はCVRが高いは、本当なのか

生成AI経由の流入について、質が高いという説明をよく見ます。
ただし根拠となるデータは、一致していません。

2つの調査が示していること

AI経由流入のCVRに関する調査

日本の調査では、3社に1社しか高くない

35.1%ということは、残りの6割以上のサイトではAI経由のほうが低いか同程度だったということです。
AI流入は質が高いという前提で投資判断をすると、多数派の実態と合いません。

理由として挙げられていること

PLAN-Bの調査では、情報収集目的の流入が多いことと、AIとの対話の文脈とLPのメッセージが一致していないことが指摘されています。
AIで調べている途中の人が来るので、その時点ではまだ買わない、という構造です。

どちらかが間違いというわけではない

なぜ結論が割れるのか

同じAI経由の流入を測っていても、前提が違えば数字は変わります。

条件の違い

2つの調査の条件差

小売ECは、もともと購買意図が強い

この商品を買おうかと調べている人が来ます。
だからCVRが高く出やすくなります。

一方、BtoBや検討期間の長い商材では、AIで調べている段階はまだ情報収集です。

1年の差も効いている

2025年2月と2026年2月では、AI検索の使われ方が変わっています。
時期が違う調査を並べて比較すること自体に無理があります。

だから自社で測るしかない

自社のAI経由流入を、どう測ればいいのか

まず自社に、どれくらいAI経由の流入があるのかを把握します。

参照元として現れるもの

AI経由の主な参照元

チャネルグループを作る

GA4のカスタムチャネルグループで、これらをまとめて1つのチャネルにします。
そうすると、他のチャネルと並べて比較できます。

見る指標

セッション数、CVR、CV数、そして平均エンゲージメント時間。
CVRだけを見ると、母数が小さい時期に数字が跳ねます。

絶対量も必ず見る

AI経由の流入は、そもそもどれくらいあるのか

話題の大きさに対して、量はまだ限られています。

調査の数字

PLAN-Bの調査では、83.0%のサイトで生成AI経由のセッションが増加していました。
最大で2か月605.6%増という数字も出ています。
ただし総流入に占める割合は、最大でも1%未満でした。

生成AI経由の流入の実態

増加率と絶対量を分けて読む

605.6%増という数字は大きく見えます。
ただし元の数が小さければ、増えても総量は小さいままです。

減った流入のほうが、量としては大きい

文脈とLPが合っていないとは、どういうことか

検索から来る人と、AI経由で来る人では、事前の情報量が違います。

AI経由の人は、すでに説明を受けている

この課題にはこういう方法があるとAIから聞いたうえでクリックします。
そこで基礎的な説明から始まるページに着くと、話が戻ります。

流入経路と、ユーザーの状態を、項目ごとに見ていきます。
検索(情報収集型)については、事前の情報量は少ない、LPに求めるものはまず全体像の説明。
検索(指名)については、事前の情報量は多い、LPに求めるものは具体的な条件や価格。
AI経由については、事前の情報量は中〜多い、LPに求めるものはAIの説明の裏付けと、次の行動。

クエリが長くなっている

Google AI Modeでは、クエリが従来の約3倍の長さになっているとされています。
それだけ具体的な状態で来ているということです。

着地ページを分ける選択肢

AI経由の流入が一定量あるなら、そのチャネル専用の着地ページを作る余地があります。
ただし1%未満の流入量で、専用ページを作る費用が見合うかは別の判断です。

まず測る、次に判断する

月200万以上の予算で、どう扱えばいいのか

予算を持つ立場では、投資の優先順位を決める必要があります。

優先順位

AI関連の取り組みの優先度を、項目ごとに見ていきます。
AI経由の流入を計測できるようにするについては、優先度は高い、理由は判断の前提になる。
自社のAI経由CVRを測るについては、優先度は高い、理由は他社データは割れている。
情報収集型キーワードの流入減を把握するについては、優先度は高い、理由はすでに起きている。
KPIを下流の指標に移すについては、優先度は高い、理由は前提が変わっている。
LLMO施策への投資については、優先度は検証枠、理由は因果が示されていない。
AI専用のLPを作るについては、優先度は保留、理由は流入量を見てから。

測る費用は小さい

GA4のチャネルグループを作るだけなら、費用はほとんどかかりません。
一方、施策への投資は回収の見込みが立ちません。
順番として、測るほうが先です。

半年後に判断できる状態を作る

いま測り始めれば、半年後には自社のデータで判断できます。
その時点でAI経由の流入が伸びていれば、投資の根拠になります。

提案を受けたとき、何を確認すればいいのか

AI関連の提案が増えていますが、根拠の質に差があります。

確認する項目

提案を受けたときに聞くことを、項目ごとに見ていきます。
その数字の出典はどこかについては、なぜ必要かは自社調査か第三者調査か。
対象は日本か海外かについては、なぜ必要かは市場が違えば結論が変わる。
対象業種は何かについては、なぜ必要かは小売ECと自社は違う。
いつのデータかについては、なぜ必要かは1年違えば前提が変わる。
対照群を置いた検証かについては、なぜ必要かは実感値か効果検証か。

海外のデータを日本に当てはめていないか

海外では1.5倍という説明は事実ですが、日本の調査では違う結果が出ています。
どちらか一方だけを示す提案は、片面的です。

実感値と効果検証を分ける

実施した企業の◯%が効果を実感というのは、実感値です。
施策をやったから成果が出た、という因果を示すものではありません。

自社データでの検証を提案に含めてもらう

何から手をつければいいのか

測ることから始めます。
費用はほとんどかかりません。

着手の順番を、項目ごとに見ていきます。
1については、やることはAI系の参照元をリストアップする、期間の目安は1日。
2については、やることはGA4でカスタムチャネルグループを作る、期間の目安は1週間。
3については、やることは過去のデータで流入量を確認する、期間の目安は1週間。
4については、やることはCVRを他チャネルと並べて見る、期間の目安は1か月。
5については、やることは3か月分のデータを貯める、期間の目安は3か月。
6については、やることは投資するかどうかを判断する、期間の目安は3か月後。

見る数字を決める

見る数字を、項目ごとに見ていきます。
AI経由のセッション数については、見る頻度は毎月、目安の考え方は絶対量を把握する。
総流入に占める割合については、見る頻度は毎月、目安の考え方は1%を超えたら扱いを変える。
AI経由のCVRについては、見る頻度は四半期、目安の考え方は母数が小さいと跳ねるので長めに見る。
AI経由のCV数については、見る頻度は四半期、目安の考え方はCVRより事業への影響が分かる。
参照元別の内訳については、見る頻度は四半期、目安の考え方はどのサービスから来ているか。

CVRより、CV数を見る

CVRは母数が小さいと大きく振れます。
実際に何件の成果が出たかのほうが、判断に使えます。

1%を超えたら、扱いを変える

総流入の1%未満のあいだは、検証扱いで十分です。
これを超えてきたら、専用の施策を検討する段階になります。

よくある質問

まとめ