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方法論的なメモ: このレポートは、10 の電子商取引カテゴリに属する 100 のオンライン ストアをモニタリングしたデータに基づいて作成されました。データは集計され匿名化されているため、レポートでは個々のブランドが特定されることはありません。各店舗について、購入プロセスのさまざまな段階を反映する 100 個のクエリのセットが毎日監視されました。レポートに示される結果は、サンプル全体と分析されたセグメントの集計であり、各オンライン ストアの結果の予測として解釈されるべきではありません。
重要な結論
分析されたデータセットでは、AI 応答におけるオンライン ストアの平均可視度は 90 日間で 11.8% から 22.6% に増加しました。これは、初期レベルと比較して 10.8 パーセント ポイント、つまり 91.5% の増加に相当します。
ただし、その変化は均一ではありませんでした。分析された 100 個のプロファイルのうち、43 個は可視性を少なくとも 2 倍にし、35 個は 25 ～ 99% 増加し、7 個は最初よりも低い結果で観察期間を終了しました。
最も大きな増加が見られたのは、商品情報の更新、特定の顧客ニーズを満たすコンテンツの開発、モニタリングから得られた推奨事項の実施などに関連する定期的な活動を行っている店舗グループでした。
この結果は、アクションの一貫性と分析されたサンプルの可視性の向上との間に相関関係があることを示しています。ただし、すべてのブランドに同じレベルの成長が保証されるということや、観察された相関関係が実行されたアクションのみから生じるということを意味するものではありません。
数字で報告する
| インジケーター | スタート | 30日後 | 60日後 | 90日後 | 90日後に変更 |
|---|---|---|---|---|---|
| 平均視認性 | 11.8% | 14.7% | 18.2% | 22.6% | +91.5% |
| おすすめTOP3にランクイン | 4.9% | 6.3% | 8.5% | 11.7% | +138.8% |
| 引用率 | 2.7% | 3.4% | 4.6% | 6.8% | +151.9% |
| シェア・オブ・ボイス | 8.6% | 10.3% | 12.5% | 15.4% | +79.1% |
| 平均ブランドポジション* | 5.8 | 5.3 | 4.7 | 4.2 | 1.6位の改善 |
* 平均掲載順位は、ブランドが言及された回答に対してのみ計算されます。スコアが低いほど良いです。
研究の範囲と最初の結論
- 100のオンラインストアプロフィール
- 10,000 のユニークなショッピングと製品のプロンプト
- 分析された 10 の電子商取引セクター
- 5 AI対応環境
- 43% の店舗が 90 日以内に可視性を少なくとも 2 倍に向上
- 78% の店舗で可視性が少なくとも 25% 向上しました
研究モデルはどのように設計されましたか?
この調査では、分析対象の各セクターから 10 店舗ずつ、計 100 のオンライン ストアが対象となりました。各店舗について、購入決定の実際の段階を反映する 100 のプロンプトが用意されました。合計 10,000 の一意のクエリが作成されました。
プロンプトは 5 つのグループに分けられました。
| プロンプトの種類 | セットでシェアする | 意図 |
|---|---|---|
| 発見と推奨事項 | 30% | 「気軽にトレイルを走るにはどのトレッキングシューズを選べばいいの？」 |
| 問題と解決策 | 25% | 「家庭での犬の抜け毛を減らすには何が役立ちますか?」 |
| 比較 | 20% | 「エスプレッソマシンは自動と手動どちらが良いのでしょうか？」 |
| 製品と取引 | 15% | 「100ユーロのオフィスチェアはどこで買えますか?」 |
| ブランドの検証 | 10% | 「ブランドXは信頼できるのか？」 |
可視性は、ChatGPT、Gemini、Google AI、Claude、Grok の 5 つの環境でチェックされました。同じプロンプトのセットを 90 日間毎日分析しました。450万件のAI回答を分析した。
このレポートにおける可視性とは何を意味しますか?
基本的な指標は、監視対象のブランドが AI 応答に表示されたプロンプトの割合を示します。たとえば、可視性 20% は、チェックされた 100 件のクエリのうち 20 件でそのブランドが言及されたことを意味します。
ただし、言及だけでは分析が網羅されません。したがって、次のものも含まれていました。
- TOP3率、これは、そのブランドが推奨事項のトップ 3 に入っていた回答の割合です。
- 引用率、分析されたすべての回答のうち、監視対象のブランドのサイトが情報源またはそのサイトへのリンクとして示された割合。
- シェア・オブ・ボイス、これは、ブランドおよび監視対象の競合他社に関するすべての言及におけるブランドのシェアです。
- 平均順位、これは、そのブランドが言及された場合の推奨リストにおけるそのブランドの平均的な位置です。
3 か月後の視認性: 91.5% の向上
調査の開始時に、回答の平均 11.8% にブランドが出現しました。最初の 1 か月後、結果は 14.7% に増加しました。 30 日から 90 日の間に、より顕著な加速が発生しました。2 か月後には視認性が 18.2%、3 か月後には 22.6% になりました。
| 測定の瞬間 | 可視性 | インデックス、開始 = 100 | 開始からの相対的な成長 |
|---|---|---|---|
| スタート | 11.8% | 100 | 0% |
| 30日 | 14.7% | 125 | +24.6% |
| 60日 | 18.2% | 154 | +54.2% |
| 90日 | 22.6% | 192 | +91.5% |
データによると、数日または数日後に効果を評価するのは時期尚早である可能性があります。コンテンツは公開され、情報収集システムによって発見され、処理され、応答に利用される必要があります。実際には、最初の信号はより早く現れる可能性がありますが、変化の全体像はその後数回の測定サイクル後にのみ得られます。
すべての店舗が同じペースで成長したわけではない
変更の分布は明らかに異なりました。
- 43 店舗の認知度が少なくとも 2 倍になりました
- 35 店舗で 25 ～ 99% 増加
- 15 店舗が 25% 未満の増加または当初に近い結果を記録
- 7店舗が期首実績を下回って期末を迎えた
開始時には、100 店舗のうち 31 店舗がそのカテゴリの主要なプロンプトのいずれにも表示されませんでした。調査では90日後、そのような店舗の数は9店舗に減少した。同時に、視認性の中央値は 10.6% から 20.1% に増加しました。
結論は簡単です。平均的な増加は、少数の非常に強力なブランドの結果ではありません。改善はサンプルの大部分を網羅しましたが、その規模は業界や活動の強度によって異なります。
どの業界が最も利益を上げましたか?
顧客の質問が詳細で問題志向であり、明確化が必要な業界では、最も高いダイナミクスが達成されました。これには、サプリメント、ペット製品、自動車部品、家庭用機器などが含まれます。
| 産業 | スタート | 90日後 | 相対変化 | pp の変更 |
|---|---|---|---|---|
| 健康とサプリメント | 8.4% | 20.3% | +141.7% | +11.9 |
| 自動車部品および付属品 | 7.6% | 17.2% | +126.3% | +9.6 |
| ペット用品 | 9.8% | 21.8% | +122.4% | +12.0 |
| 家と庭 | 12.1% | 25.4% | +109.9% | +13.3 |
| スポーツ・アウトドア | 11.7% | 23.8% | +103.4% | +12.1 |
| 子供とおもちゃ | 13.9% | 25.6% | +84.2% | +11.7 |
| ファッションと靴 | 13.5% | 23.9% | +77.0% | +10.4 |
| 家庭用電化製品 | 10.9% | 18.6% | +70.6% | +7.7 |
| こだわりの食材 | 14.3% | 23.6% | +65.0% | +9.3 |
| 美容と化粧品 | 15.8% | 25.8% | +63.3% | +10.0 |
相対的な増加が最大であっても、必ずしも最終的な可視性が最高になるとは限りません。健康・サプリメント業界は低水準からスタートしたため、8.4% から 20.3% への成長は 140% を超える勢いとなりました。対照的に、化粧品は初期の認知度が最も高く、パーセンテージのダイナミクスが低いにもかかわらず、3 か月後に最高の最終結果を達成しました。
一部のカテゴリの成長が速いのはなぜですか?
この調査では、次の 3 つの条件を満たすカテゴリが有利であることが示されました。
- 顧客は購入前に多くの詳細な質問をします
- 製品の選択はパラメータ、アプリケーション、またはユーザーの問題に依存します
- ストアは短い商品説明には収まりきらない特定の知識を公開できます
これは、家庭と庭園のカテゴリーで観察される高いダイナミクスを部分的に説明できるかもしれません。ユーザーが特定の製品名についてのみ質問することはほとんどありません。多くの場合、スペース、予算、制約、期待される結果について説明します。このような状況を競合店よりもうまく説明するストアは、有用な推奨事項を作成するために必要な資料をモデルに提供します。
AI システム間で結果が異なる
同じブランドが、あるシステムではよく見えても、別のシステムではほとんど見えない場合があります。各環境では、異なるソース、情報取得方法、および応答構築メカニズムのセットが使用されます。
| AI環境 | 起動時の可視性 | 90日後の可視性 | 相対的な変化 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 13.7% | 25.4% | +85.4% |
| Gemini | 11.9% | 23.7% | +99.2% |
| Google AI | 9.4% | 18.2% | +93.6% |
| クロード | 10.1% | 20.1% | +99.0% |
| グロク | 13.9% | 25.6% | +84.2% |
| 平均 | 11.8% | 22.6% | +91.5% |
引用ではさらに大きな違いが見られます。
| AI環境 | 開始引用率 | 90日後の引用率 |
|---|---|---|
| ChatGPT | 3.1% | 7.6% |
| Gemini | 3.4% | 8.2% |
| Google AI | 5.8% | 10.9% |
| クロード | 0.9% | 2.9% |
| グロク | 0.3% | 4.4% |
| 平均 | 2.7% | 6.8% |
この結果は、1 つのチャット内の 1 つのテストでは可視性を評価するには不十分である理由を示しています。ブランドは頻繁に言及されることがありますが、引用されることはめったにありません。また、比較質問では上位に表示され、問題関連の質問では消えてしまう場合もあります。複数のモデルとプロンプト グループを継続的に監視することによってのみ、実際の可視性構造が明らかになります。
可視性の最大の増加は問題プロンプトで記録されました
すべての質問グループが同じ程度にアクションに反応したわけではありません。最大のダイナミクスは、ユーザーが問題、期待される結果、または製品の使用状況を説明するクエリによって達成されました。
| 即時の意図 | スタート | 90日後 | 相対変化 |
|---|---|---|---|
| 問題と解決策 | 9.8% | 23.4% | +138.8% |
| 発見と推奨事項 | 8.4% | 19.2% | +128.6% |
| 比較 | 12.9% | 24.6% | +90.7% |
| 製品と取引 | 11.6% | 20.5% | +76.7% |
| ブランドの検証 | 22.8% | 28.1% | +23.2% |
ブランド名を含むプロンプトは最初から視認性が高かった。したがって、彼らの成長の可能性は限られていました。顧客が特定のブランドを知る前に尋ねられる質問によって、改善の余地がはるかに大きくなりました。たとえば、次のとおりです。
- 「腰痛や横向き寝に適したマットレスは何を選べばいいの？」
- 「消化器系が敏感な犬のフードはどうやって選べばいいの？」
- 「足の幅が広い人に適したランニングシューズはどれですか?」
- 「傾斜のある庭に対応できるロボット芝刈り機はどれですか?」
この段階では、AI の応答により、購入プロセスに新しいブランドが導入される可能性があります。電子商取引の場合、これは製品をどこで購入するかをまだ決めていないユーザーにリーチできるため、最も価値のある分野です。
90 日間にわたるアクションの強度と可視性の変化
調査対象の店舗は、観察期間中に行われた行動の強度に基づいて 3 つのグループに分類されました。
Semly AI 成長スコアが評価に使用されました。これは、AI 応答の可視性の向上に関連するアクションの規則性に従ってプロファイルをランク付けする指標です。
分析により、活動レベルと可視性の変化の間に明確な関係があることが示されました。最も定期的な行動を行ったグループは、90 日間で最大の改善を達成しました。
これは観察関係です。グループの比較のみに基づいて、行動の激しさが結果の差の唯一の原因であると結論付けることはできません。
| グループ | 特徴 | スタート | 90日後 | 変更 |
|---|---|---|---|---|
| 高い活性 | 定期的な出版、データの更新、ほとんどの推奨事項の実装 | 12.0% | 31.2% | +160% |
| 平均アクティビティ | 月に 2 ～ 3 件のアクション、推奨事項の部分的な実施 | 11.8% | 22.0% | +86% |
| 低活性 | 単一の動作または規則性の欠如 | 11.6% | 14.8% | +28% |
グループ間の差は最初は小さかったですが、3 か月後には非常に明確になりました。最も活発な店舗は、活動の少ないグループと比較して、最終的な可視性が 2 倍を超えました。
これは、出版数が自動的に増加することを意味するものではありません。重要なのは、コンテンツと AI 応答の実際のギャップを調整することです。ブランドが競合他社に負けるという問題に対処する 4 つの記事は、迅速な分析を行わずに作成されたいくつかの一般的なテキストよりも価値がある可能性があります。
急速に成長しているプロファイルを結びつけたものは何でしょうか?
研究対象となったリーダーのグループでは、次の 5 つの要素が最も一般的でした。
- 正確な製品データ。 パラメータ、アプリケーション、制限事項、互換性、および可用性の情報は、JavaScript を実行せずに読み取り可能なコンテンツに記録されました。
- 特定の質問に対処するコンテンツ。 記事は、単なる広範なカテゴリーのフレーズではなく、実際のショッピングの問題に対処しました。
- 基準に基づいた比較。 ストアは、特定のソリューションが誰に適しているか、また別のオプションを選択したほうがよい場合について説明しました。
- 情報の一貫性。 製品の説明、カテゴリ、ガイド、構造化データ、およびブランド情報は互いに矛盾しませんでした。
- 定期的な測定。 変化は同じプロンプトおよび同じモデルで評価され、永続的な傾向と 1 回限りの変動を区別できるようになりました。
言及することは引用することと同じではない
90 日後、言及率は 22.6%、引用率は 6.8% でした。これは、情報源としてそのブランドのサイトが引用されるよりも、そのブランドが言及される回数の方がはるかに多かったことを意味します。
引用がブランドへの言及を含む回答のサブセットであると仮定すると、言及のある回答の約 30% にはブランド サイトの引用も含まれています。
これは存在価値を損なうものではありません。リンクのないおすすめは認知度を高め、その後のブランド検索に影響を与える可能性があります。ただし、サイトのトラフィックの観点から見ると、引用はユーザーにストアへの直接的な経路を提供するため、特に重要です。
引用率の増加に関する研究では、以下のことが最も頻繁に関連していました。
- 特定の質問に対する明確な回答
- ユーザーの問題を説明する明確なタイトルと見出し
- 固有のデータ、比較、および指示
- 著者、アップデート、ソースに関する目に見える情報
- ガイド、カテゴリ、製品間の論理的なリンク
- ページコンテンツに合わせた構造化データ
店舗にとっての結論は現実的です。ブランドが言及されているかどうか、推奨リストで上位にランクされているかどうか、およびそのブランドのサイトが情報源として引用されているかどうかを個別に測定する価値があります。これらの結果はそれぞれ、可視性の構築のさまざまな段階を表しています。
TOP 3 は全体の言及数よりも早く増加しました
ブランドが推奨事項のトップ 3 にランクされた回答の割合は、4.9% から 11.7% に増加しました。これは 138.8% の向上であり、視認性自体の向上よりも明らかに大きいです。
同時に、ブランドの平均掲載順位は 5.8 から 4.2 に向上しました。実際には、調査対象の店舗はより頻繁に出現しただけでなく、回答の先頭に近づき、推奨事項がより目に見えて記憶に残りやすくなりました。
この結果は、なぜ「ブランドが登場した」という応答が不十分であるかを示しています。店舗を 7 位に掲載することは、正当な理由とリンクを付けて最初の推奨として提示することとは異なる価値があります。
電子商取引オーナー向けの 5 つの結論
1. AIの可視性は変えられるが、時間がかかる
観察された 11.8% から 22.6% への増加は、1 回の出版後には発生しませんでした。改善の最大の部分は、体系的なアクションがオファーのより広範でより一貫した全体像を作成し始めた最初の 1 か月後に現れました。
2. 最大のチャンスはブランドについて尋ねる前にあります
問題のあるプロンプトと推奨プロンプトは 2 倍以上に増加しました。これらは、必要なものはわかっているものの、まだ製品や販売者を選んでいないユーザーからの質問です。
3. すべての業界には独自のプロンプトのセットが必要です
化粧品店、自動車部品販売店、家庭用品ブランドは、まったく異なる意思決定プロセスに参加しています。よくある一般的な一連の質問では、その真の可視性は明らかになりません。
4. 複数の寸法を同時に測定する必要がある
メンション率、引用率、トップ 3、シェア オブ ボイス、平均順位がさまざまな質問に答えます。これらを組み合わせてのみ、ブランドが認知され、推奨され、情報源として指摘されているかどうかがわかります。
5. アドバンテージは単一の記事ではなくシステムによって構築されます
最良の結果は、モニタリング、競合分析、製品情報の最適化、特定されたギャップに対処するコンテンツの定期的な公開を組み合わせた店舗によって達成されました。
ブランドの 90 日間の認知度成長計画
1 ～ 30 日目: 診断と基礎
- 推奨事項、問題点、比較、製品の質問などの一連のプロンプトを作成します
- いくつかの AI モデルでブランドの知名度と主要な競合他社を確認する
- 競合他社は表示されるが、自社のブランドは存在しない、ビジネス価値の高いクエリを 10 ～ 20 個選択します
- ボットと情報収集システムがサイトにアクセスできることを確認する
- 主要な製品とカテゴリの説明をアプリケーション、パラメータ、制限事項、顧客の質問への回答で補足します。
31 ～ 60 日目: ナレッジの公開と配布
- 特定の可視性ギャップに基づいて作成されたコンテンツを公開する
- ガイドを適切なカテゴリおよび製品にリンクします
- 比較、表、短い回答、および明確に定義された選択基準を追加します。
- 製品データ、在庫状況、価格、ブランド情報の一貫性を確保する
- プロンプトのグループごとに、2 番目の測定値をベースラインと比較します。
61 ～ 90 日目: 機能するものを拡張する
- 可視性や引用率を向上させたトピックを展開する
- 発見されたものの引用に至らないコンテンツを更新する
- 新しい競合他社の言及とトップ 3 の変化を分析する
- 監視対象のユーザーの問題に対処しないコンテンツの作成を制限する
- 単一のモデル応答ではなく、複数の測定結果の傾向に基づいて効果を評価します
研究の限界
レポートの結果は、いくつかの制限を考慮して解釈される必要があります。
AI システムによって生成される応答は、同じプロンプトを連続して呼び出すたびに異なる場合があります。これらは、モデルの更新、情報取得メカニズムの変更、ソースの可用性、さまざまなプラットフォームによる応答の構築方法などの要因によって影響されます。
この研究は主に、各ブランドの結果を保証するものではなく、分析されたデータセットで観察された変化の方向と規模を示しています。
活動強度による店舗の分割は観察によるものです。アクティビティの増加は可視性の増加に関連していましたが、分析ではそれがこの増加の唯一の原因であると結論付けることはできませんでした。
以前のブランド認知度、ドメイン権限、外部ソースにおけるブランドの存在感、提供内容の変更、AI システム自体の更新など、他の要因も結果に影響を与えた可能性があります。
このため、結果は、特定のアクションを実行した後の特定の成長を保証するものではなく、90 日間にわたって観察された依存関係の分析として扱う必要があります。
概要
100 店舗のプロファイルと 10,000 件のプロンプトを分析したところ、AI 応答における e コマース ブランドの可視性は数カ月で大きく変化する可能性があることがわかりました。
分析されたデータセットでは、90 日間で平均可視性が 11.8% から 22.6% に増加しました。最大のダイナミクスは、問題と推奨事項のクエリ、つまりユーザーがニーズを知っているが、特定のブランドや製品をまだ選択していない段階で記録されました。
同時に、結果は、行動の規則性と観察された成長の規模との間に明確な関係があることを示しています。高活動グループの店舗は、散発的に活動を行ったプロファイルよりも大幅に高い認知度で調査期間を終了しました。
これは、1 回の最適化が自動的に特定の増加につながるという意味ではありません。 AI の可視性は、ブランド情報の品質と可用性、AI システムで使用されるソース、競合、モデル自体で発生する変更など、多くの要因に依存します。
したがって、AI 検索への実際的なアプローチでは、定期的な測定、AI 応答のギャップの特定、製品およびブランド情報の品質の向上、特定のユーザーのニーズに対応するコンテンツの公開を組み合わせる必要があります。
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