ECサイトのAI検索時代の情報設計

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AI検索の広がりは、ECサイトの何に効いてくるのか

ECへの流入は、大きく2つの段階から来ます。
用途や条件で探している段階と、型番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。
条件から候補を絞る作業が、検索結果の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、比較の入口に立てなくなります。
型番が決まってから来る流入は残りますが、そこでは価格の比較になります。

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。

影響の大きさをどう測るか

自社への影響は、検索経由の流入を型番と用途で分けると分かります。
用途の語からの流入が減り、型番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、実際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。

AI検索に関する現状の整理

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。

商品ページは、どう整えておくべきか

ECの商品ページは、仕様の一覧で構成されていることが多くあります。
サイズ、重量、材質、型番といった項目です。

この形式は、型番が決まっている人には十分です。
一方で、条件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、その仕様が何を意味するかの説明です。
どの用途に向き、どの用途には向かないかが書かれていません。

向かない用途を書くことは、購入後の返品を減らす効果もあります。
条件に合わない人が買わなくなるためです。

書く内容は、利用者の問い合わせから作れます。
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。

商品数が多いECでは、全商品に書くのは現実的ではありません。
売上の上位と、問い合わせの多い商品から始めてください。

構造化された情報との関係

商品の情報は、機械が読み取れる形式でも提供できます。
価格、在庫、評価といった項目を決まった形式で記述する方法です。

この形式は、検索結果での表示に使われてきました。
AI検索の参照でも、情報の取得に使われる可能性があります。

ただし形式を整えるだけでは、内容は増えません。
用途の説明は文章として書く必要があります。

比較の情報を、自社サイトに持つべきか

条件から探す段階では、比較の情報が求められます。
どれを選べばよいかを判断するための情報です。

この情報を外部の比較サイトだけに任せると、そこが入口になります。
入口を持たれると、掲載の条件が交渉の対象になります。

自社で持つ場合、目的は集客だけではありません。
すでに訪れている人が、購入前に確認する場としても使われます。

確認の場があると、他のサイトに移動する必要がなくなります。
移動した先で他店の商品が並ぶことを、防げます。

作る対象は、自社が扱う商品群の範囲に限ります。
扱っていない商品まで比較すると、更新が続きません。

更新が止まった比較の情報は、価格や在庫が実態と合わなくなります。
合わない情報は、信頼を落とします。

比較の情報を自社で持つときの設計

外部の比較サイトとの付き合い方

外部の比較サイトは、掲載を止めれば流入が消える経路です。
依存の度合いは、経路別の売上構成で確認してください。

掲載の費用と、そこからの売上を並べて判断します。
判断の単位は注文単位ではなく、獲得した顧客の粗利累計にします。

自社で比較の情報を持つことは、外部への依存を減らす手にもなります。
ただし短期では置き換わらないため、並行して進める形になります。

指名での想起を増やすことは、なぜ優先されるのか

一般の検索語からの流入は、外部環境で減る可能性があります。
一方で、店名やブランド名で探される流入は別の動きをします。

名前で探す人は、すでにその店を知っています。
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、指名の比率が高い事業ほど外部環境の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。

指名を増やす方法は、認知の施策と購入後の体験の2つです。
どちらも短期では動かず、1年以上の期間を見る必要があります。

購入後の体験が指名につながるのは、次の購入で名前が想起されるからです。
体験が悪ければ、次は検索から始まります。

認知の施策は、費用がかかるうえ効果の測定も難しくなります。
中間の数字として、指名の検索数を月次で追ってください。

指名の検索数をどう見るか

指名の検索数は、認知の施策の効果を見る中間の数字になります。
売上に直結しないため、目標としてではなく進捗として使います。

見るときは、ブランド名だけでなく商品名も含めます。
自社企画の商品名で探される数が増えていれば、認知は広がっています。

季節で変動するため、前年の同月と比べてください。
前月比では、季節要因と施策の効果を区別できません。

AI検索向けの施策に、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、商品ページの用途の説明や比較の情報は、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。

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。

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。
用途の語からの流入が減っているのか、型番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、整備した商品群の購入率と、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。

社内で持つべき判断

外部に任せられるのは、整備の実行と優先順位の提案です。
どの商品群から整備するかの最終判断は、社内に残します。

判断には、商品群ごとの粗利と在庫の安定度が必要になります。
粗利の薄い群や欠品の多い群を先に整備しても、効果が限定されます。

整備した内容の維持も、社内で担う範囲を決めておきます。
維持されない情報は、時間とともに実態と合わなくなります。

EC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。
型番や商品名で来ているものと、用途や条件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、商品ページの用途の説明を整備します。
対象は売上の上位と、購入前の問い合わせが多い商品からです。

最後に、比較の情報を自社が扱う範囲で用意します。
購入前の確認の場として、商品ページから導線を置きます。

EC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20万で、そのうち用途の語からが12万、型番からが8万という構成であれば、影響を受けるのは12万の側になります。

この12万が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。
商品数が多い場合は、対象を絞って段階的に広げてください。

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。
用途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。

指名の検索数も同じ表に並べてください。
一般の流入が減り指名が増えていれば、備えは進んでいます。

ECサイトで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。
商品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