経営・戦略

2024.04.09 14:30

バーチャル試着にAI画像生成、eコマースの限界に挑む米グーグルの挑戦

Chinnapong / Shutterstock.com

ダイナミックなオンラインショッピングの世界において、グーグルは、同社が提供する「ショッピンググラフ」を活用し、ユーザーが探しているものをより正確に見つけられ、よりパーソナライズされて効率的なショッピングのあり方を開拓している。

ショッピンググラフのユーザーには、毎日何十億もの商品のリストが表示される。これらの商品リストは動的であり、幅広い商品の価格、在庫、配送に関する最新情報が1時間ごとに更新される。

しかし、このような選択肢の多さは、心理学者が「選択肢過多効果」と呼ぶ負の効果を生んでしまう可能性もある。あまりに多くの選択肢から選ぶことに麻痺してしまい、結局何も行動を起こさなくなるのだ。

グーグルは今回、この問題に対処しつつ、よりカスタマイズされた効率的なショッピング体験をユーザーに提供することを目的としたいくつかの新機能を導入した。

例えば、グーグルが新たに導入したスタイル・レコメンデーション機能では、ユーザーは表示された服、靴、アクセサリーなどの商品をスワイプ操作で簡単に評価することができる。

このインタラクティブなフィードバックの仕組みにより、検索結果がリアルタイムで絞り込まれ、よりパーソナライズされたリストが生成される。その結果、ユーザーはより迅速に自分の好みに合った商品を見つけることができるのだ。またブランド側にとっても、このフィードバックデータを利用して、提供する商品をさらに最適化することができる。
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翻訳=江津拓哉

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