D2CブランドのAI検索時代の情報設計

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AI検索の広がりは、D2Cブランドの何に効いてくるのか

D2Cへの流入は、大きく2つの段階から来ます。
課題や用途から探している段階と、商品名が決まっている段階です。

AI検索の影響が大きいのは、前者です。
課題に対する解決の候補を絞る作業が、一覧を見ずに終わることが増えます。

この段階の流入が減ると、知られる機会そのものが減ります。
商品名が決まっている流入は残りますが、それは既に知っている人だけです。

流入の減少は、順位の低下とは別に起きます。
Ahrefsが2026年7月16日に公表した調査では、AI Overviews表示時の日本の検索1位のCTR下落率が2025年12月の38.0%から2026年6月には62.7%まで拡大していました。

同じ調査では、日本の予測CTR24.1%に対して実測は9.0%でした。
順位を維持していても、流入は減っている状況です。

ただし業種によって表示のされ方は違います。
博報堂DYグループONEの2026年2月時点の集計では、AI Overviewsの表示率は保険や化粧品やクレジットカードで高く、通信や人材やファッションでは低下していました。

自社への影響をどう測るか

影響は、検索経由の流入を課題の語と商品名で分けると分かります。
課題の語からの流入が減り、商品名からの流入が維持されていれば、この影響です。

分けるには、流入した検索語を分類する作業が要ります。
分類は手作業でも構わず、上位の語だけで傾向は出ます。

あわせて、流入あたりの購入率も見てください。
残った流入の質が上がっていれば、件数の減少ほど売上は落ちません。

AI経由の流入は、D2Cにどれくらい来ているのか

AI経由の流入は、まだ量としては小さい段階にあります。
PLAN-Bマーケティングパートナーズが2025年2月1日から4月30日までGA4を対象に行った調査では、83.0%のサイトで生成AI経由セッションが増加していました。

同じ調査では、最大で2か月605.6%増という伸びが観測されています。
一方で、総流入に占める割合は1%未満でした。

質については、見方が分かれます。
同じ調査で、AI経由のCVRが他チャネルより高かったサイトは35.1%でした。

海外では別の観測もあります。
Criteoが2026年2月に米国の小売500社を対象に行った調査では、LLM経由のCVRは他リファラルの約1.5倍でした。

量が小さく質は高い可能性がある、というのが現状の整理になります。
この段階で大きな投資を振り向ける根拠にはなりません。

ただし、流入の減少は別に進みます。
AI経由の流入を取りにいく話と、検索流入の減少への備えは分けて考える必要があります。

D2CがAI検索の現状をどう整理するか

計測をどう始めるか

AI経由の流入は、参照元で分けて集計します。
分類の設定を入れておけば、量が増えたときに判断の材料になります。

設定を入れる作業は短時間で終わります。
量が小さいうちに始めておくほうが、後から遡るより確実です。

集計の結果は、月次の報告に行を1つ足す形で足ります。
専用の資料を作る段階ではありません。

課題から探す人に、どんな情報を用意するのか

D2Cのサイトは、商品ページと購入の導線で構成されることが多くあります。
この構成は、商品を知っている人には十分です。

一方で、課題から探している段階では情報が足りません。
足りないのは、その課題がなぜ起きるかと、選び方の基準です。

この情報を用意すると、課題の段階での照合に使われます。
あわせて、購入前の検討にも使われます。

書く内容は、問い合わせとアンケートから作れます。
購入前に聞かれることが、そのまま不足している情報です。

情報の量は、多ければよいわけではありません。
更新されない情報は、実態と合わなくなります。

更新を続けられる範囲に絞ってください。
商品数が少ないD2Cでは、対象となる課題も限られます。

表現の制約との関係

課題を扱う情報にも、表現の制約がかかります。
商品の分野によって、言えることと言えないことが決まっています。

制約の範囲内で書ける内容を、先に整理してください。
整理せずに書くと、掲載の直前に大幅な修正が必要になります。

表現の可否は制度側の運用が変わる領域です。
掲載時点の最新の公式ガイドラインで確認してください。

比較や口コミが外部で作られることに、どう向き合うのか

D2Cの商品は、外部の比較の記事や口コミで語られます。
内容を自社で制御することはできません。

制御できない以上、対応は自社の情報を整えることになります。
外部の情報と照らし合わせたときに、矛盾がない状態を作ります。

矛盾が出やすいのは、条件の表示です。
定期の回数や解約の方法が曖昧だと、外部で不正確に伝わります。

条件を明確に示しておけば、誤った情報が広がりにくくなります。
問い合わせの件数も減ります。

もう1つが、よく聞かれる疑問への回答です。
自社に回答がなければ、外部の情報が参照されます。

自社に回答があれば、購入前の確認が自社で完結します。
完結すれば、他社の商品が並ぶ場に移動する機会も減ります。

外部で語られる内容と、自社で整える情報

評価の掲載に関する注意

利用者の評価を掲載する場合、表示の方法に決まりがあります。
掲載の範囲や、選び方についても運用が定められています。

この判断は制度側の運用が変わる領域です。
掲載時点の最新の公式ガイドラインで確認してください。

確認の担当と時期を、掲載の工程に組み込んでください。
組み込まないと、確認が省かれることがあります。

商品名での想起を増やすことは、なぜ優先されるのか

課題の語からの流入は、外部環境で減る可能性があります。
一方で、商品名で探される流入は別の動きをします。

名前で探す人は、すでにその商品を知っています。
検索結果の見え方が変わっても、目的地は変わりません。

そのため、商品名での指名の比率が高いほど変化に強くなります。
この比率を上げることが、備えとして機能します。

商品名を知る経路は、広告と口コミと紹介です。
どれも時間がかかり、短期では動きません。

広告で名前を出す場合、課題と結びつける形にします。
名前だけを広げても、必要が生じたときに思い出されません。

途中の数字として、商品名での検索数を月次で追ってください。
季節の変動があるため、前年の同月と比べます。

購入した人からの広がり

商品名が広がる経路として、購入した人からの紹介があります。
満足している顧客が他人に伝える形です。

この経路は費用がかからず、質も高くなります。
ただし体験が良いことが前提になります。

体験の状態は、解約の理由と問い合わせの内容から把握できます。
体験に問題がある段階で紹介を促しても、動きません。

AI検索向けの施策に、D2Cはどこまで投資すべきか

AI検索への対応を専門の施策として扱う動きがあります。
ただし実施の状況はまだ限定的です。

PRIZMAが2025年12月11日から17日に行った調査では、LLMOを実施済みと答えたのは7.82%でした。
外部ベンダーの検討が12.64%、情報収集の段階が15.06%です。

実施した企業の実感としては、検索順位の向上が36.5%、AI検索経由の問い合わせ増が34.1%、リード獲得コストの減少が26.5%でした。
同じ調査では、SaaSで最も進み、製造や小売では遅れる傾向が見られました。

この状況で、専用の投資を大きく振り向ける根拠は乏しくなります。
一方で、課題を扱う情報や条件の明示は、いずれにせよ必要な整備です。

そのため、AI検索向けとして特別な予算を立てるのではなく、既存の情報整備の優先順位を上げる形が現実的です。
整備した情報は、通常の検索でも購入前の確認でも使われます。

投資の判断を見直す時期は、AI経由の流入が総流入の数%に達したときです。
それまでは計測を続け、状況の変化を確認します。

D2CのAI検索への対応の進め方

経営への説明の仕方

AI検索への対応を経営に説明するとき、流入の獲得を目的にすると根拠が弱くなります。
量がまだ小さいためです。

説明の軸は、検索流入の減少への備えに置きます。
順位を維持していても流入が減る状況が、すでに観測されています。

そのうえで、整備する情報は他の用途にも使えることを添えます。
無駄になる投資ではないことが、判断の後押しになります。

AI検索への対応を外部に相談するとき、何を確認するのか

AI検索への対応を外部に相談すると、対策の一覧が提示されることがあります。
一覧そのものは有用ですが、優先順位の根拠がありません。

確認すべきは、自社の流入がどの段階で減っているかの分析です。
課題の語からの流入が減っているのか、商品名からの流入が減っているのかで打ち手が変わります。

この分析には、自社の検索語のデータが必要です。
渡さずに提案を求めると、一般論の範囲にとどまります。

次に確認するのが、成果の測り方です。
AI検索経由の流入だけを成果にすると、量が小さいため評価ができません。

現実的な成果の置き方は、整備した情報の閲覧数と、検索流入全体の推移です。
どちらも既存の指標で測れます。

契約の期間も確認してください。
効果が出るまでの期間が長い領域のため、短期の契約では評価ができません。

表現の確認は発注側が行う

外部が作った情報でも、掲載の責任は発注側が負います。
表現の制約の確認は、発注側の工程に組み込んでください。

確認の担当と時期を決めていないと、掲載の直前に手戻りが発生します。
企画の段階で、何が言えるかを確認します。

表示や表現に関する運用は変わる領域です。
掲載時点の最新の公式ガイドラインで確認してください。

D2CのAI検索への備えは、何から着手すればいいのか

最初にやるのは、流入した検索語の分類です。
商品名やブランド名で来ているものと、課題や用途で来ているものに分けます。

分類は上位の語だけで構いません。
全体の傾向が分かれば、判断の材料になります。

次に、AI経由の流入を参照元で分けて集計する設定を入れます。
量が小さいうちに始めておくほうが、後から遡るより確実です。

その後、課題を扱う情報を整備します。
対象は、問い合わせで多く聞かれる項目からです。

最後に、定期の条件と疑問への回答を購入前のページに明示します。
外部で不正確に伝わることを減らす効果もあります。

D2CのAI検索への備えに着手する順番

数字は説明のための仮の値です。
検索経由の流入が月5万で、そのうち課題の語からが3万、商品名からが2万という構成であれば、影響を受けるのは3万の側になります。

この3万が1年で3割減る前提を置けば、備えの規模も見積もれます。
見積もりがあると、経営への説明もできます。

着手から整備までは、全体で12週間前後が目安です。
表現の確認に時間がかかる場合は、その分だけ後ろにずれます。

四半期ごとに確認すること

四半期ごとに確認するのは、流入の構成の変化です。
課題の語からの流入が減っているかを、前年の同期と比べます。

あわせて、残った流入の購入率も見ます。
件数が減っても購入率が上がっていれば、売上への影響は限定されます。

商品名での検索数も同じ表に並べてください。
課題の語が減り商品名が増えていれば、備えは進んでいます。

D2CブランドでAI検索への備えの範囲に迷う場合は、無料相談で現状の流入を見てもらうところから始められます。
課題を扱う情報の整備ごと見直す段階ならWeb集客改善サービスもあります。

よくある質問

まとめ