アマゾンの最新ショッピング実験は、顧客の利便性向上機能として位置づけられている。アマゾンショッピングアプリでアマゾンが販売していない商品を検索すると、アマゾンはその商品を表示し、ブランドのサイトに誘導するか、場合によってはチェックアウトを代行することができるようになった。
その売り文句は単純明快に見える。買い物客はより多くの選択肢を得られる。ブランドは露出を得られる。アマゾンは在庫を持たず、新規マーケットプレイス出品者のオンボーディングを省略し、コマース検索の起点であり続けることで、小売メディア収益を守ることができる。
しかし、増加する独立系小売業者、特にShopifyベースおよび直販ブランドの間では、この施策は新たな発見ツールというよりも、商品データと顧客アクセスの支配を目指す動きとして解釈されている。この反応は、これらの事業者が顧客発見を嫌っているからではなく、一方的な力学が生み出されることへの懸念からだ。緊張の核心は、アマゾン自身がAIクローラーをブロックしている一方で、自らが管理する発見インターフェースで情報を提示する際には同意を飛ばしていることにある。
アマゾンのロゴは「AからZまで」すべてを約束しているが、AI仲介型コマースを通じてその約束を守ろうとする取り組みにおいて、同意のステップを飛ばしているようだ。
アマゾンの多層的発見ファネル
一連の新たなAI開発を通じて、アマゾンは公開されている商品データの大規模ウェブスクレイピングに依存する多層検索・コマースエコシステムを構築した。
第1層は、アマゾンが「ブランドサイトから直接購入」と呼ぶアプリ内発見層だ。これはアマゾンの検索結果内に商品を表示し、買い物客をブランドのウェブサイトに誘導できる。これにはアマゾンが販売していない商品も含まれる。
次の層は「Buy For Me」と呼ばれる。これは、買い物客をアマゾンアプリ内に留めたまま、アマゾンが買い物客に代わってブランドのサイトでチェックアウトを完了できる購入機能だ。一方、アマゾンはこの取引に関するデータを収集し、顧客を自社エコシステム内に保持する。
これらの施策はそれぞれ、顧客が「欲しい商品、必要な商品を見つける」のを支援するために設計されたベータテストとしてアマゾンによって説明されている。個別に提示されると、それらは段階的に見える。しかし、まとめて見ると、アマゾンがアマゾン外のコマースから利益を得るためのモデルとして機能している。
業界報道と事業者の開示によると、これらの層は最終的にプロジェクト・スターフィッシュと呼ばれる単一の社内データ・インテリジェンスシステムに統合されるようだ。消費者向け製品というよりも、スターフィッシュはアマゾンが外部の商品データを大規模に、そして同意なしに特定、構造化、運用可能にする基盤インフラとして機能しているようだ。アマゾンはこのシステムを公に詳述していないが、その効果は、アマゾンのエコシステム内でアマゾン外の商品がどのように発見され、表現され、取引されるかに表れている。
その結果、アマゾンは出品者を正式にオンボーディングしたり、データが体験を支えるブランドから明示的な同意を得たりすることなく、品揃えを拡大し、意図を捉え、顧客ジャーニーの支配を維持できる発見・コマースモデルが生まれている。
同意が崩壊する場所
公開商品ページは常にクロール可能だった。検索エンジンはそれらをインデックス化し、ソーシャルプラットフォームはプレビューを生成する。アフィリエイトネットワークは価格と在庫状況を監視する。オープンウェブでの発見は常に、ある程度のデータ使用と接続性に依存してきた。アマゾンがしていることは前例のないことではない。
この場合に異なると感じられるのは、アクセスと支配だけでなく、誰が借用しているのか、そしてその情報が歴史的にどのように使用されてきたかだ。
比較的中立的な検索エンジンがウェブサイトをクロールしてトラフィックを外部に誘導することと、直接の商業競合相手が同じ情報を取り込んで自社プラットフォームを強化することの間には、意味のある区別がある。検索エンジンは歴史的に仲介者として機能してきた。情報を整理し、ユーザーを他の場所に送る。対照的に、アマゾンは仲介者であると同時に積極的な参加者でもある。アマゾンは検索エンジンのように振る舞おうとしており、販売していない商品を表示する一方で、支配的な小売業者、マーケットプレイス運営者、クラウドサービスプロバイダー、広告プラットフォームとして同時に運営している。その多面的な役割は、借用された情報がどのように認識されるかを根本的に変える。
この懸念は、アマゾンの実績によって増幅されている。過去の調査と訴訟は、アマゾンが詳細な第三者出品者データを使用して自社のプライベートブランド開発に情報を提供し、アマゾンの利益を優先する方法で検索配置を最適化してきたことを示している。アマゾンのマーケットプレイスに参加することを選択した多くの出品者にとって、この歴史は永続的な信頼の欠如を生み出した。参加が自発的であった場合でも、出品者は提供したデータが最終的に自分たちと競合するために使用される可能性があると信じるようになった。
その文脈は重要だ。アマゾンが今、マーケットプレイス外から、参加を選択したことのない者から商品データを取り込んで運用する場合、事業者が懸念を抱くのは当然だ。なぜなら、データの非対称性が競争優位性に変換されてきた歴史があるからだ。
同意ベースの集約が実際にどのように機能するか
小売業界には、より明確なガバナンスの下で運営される集約の確立されたモデルがすでに存在する。レビュー配信ネットワークは、明示的なオプトインフレームワークを通じて第三者コンテンツを大規模に再利用する。ブランドは、レビューがどのように収集され、どこに表示され、どのように帰属され、エラーがどのように修正されるかについて、知った上で同意する。参加は契約的で、取り消し可能であり、共有ルールによって管理されている。
同じ同意優先アプローチは、商品データ管理の上流に存在する。小売業者やマーケットプレイス全体に商品情報を配信するために設計されたプラットフォームは、ブランドを記録システムとして運営している。商品データは意図的に配信され、正確性はソースで維持され、チャネルは明示的な承認があってのみ有効化される。
しかし、アマゾンは取り込んだ商品コンテンツを単に反映するだけではない。生成技術を含むAIを使用して、商品情報を積極的に標準化、充実化、適応させている。これには、商品説明の書き換え、欠落している属性の推測、機能の要約、比較ハイライトの生成、AI駆動のレビュー要約の作成が含まれる可能性がある。
これらの修正は、ブランドボイスを保持するためではなく、アマゾンのインターフェースとランキングシステムに最適化されている。この乖離は2つの複合的なリスクをもたらす。
第1に、顧客の混乱だ。ブランドボイスが変更されると、特にブランドエクイティを構築・確立しようとしているブランドにとって、信頼が損なわれる。第2に、LLM駆動の検索の未来における長期的な発見可能性リスクだ。AIシステムがソース全体で商品を要約、推奨、比較することが増えるにつれて、一貫性が重要になる。矛盾する情報は信頼性を低下させる。
この問題は、単なるコンテンツ集約を超えて、データの一貫性が保持されるか、単一プラットフォームの優先事項に奉仕するために修正されるかを包含しており、そうすることで悪影響を転嫁している。
ブロッキングが特権である理由、選択ではない理由
自動アクセスを制限しウェブクローラーをブロックする技術的メカニズムは存在するが、それらのメカニズムはすべての人が等しく使用できるわけではない。
多くのブランドは、クラウドホスティング、分析、広告サービス、またはeコマーススタックに隣接する第三者統合のために、アマゾン所有のインフラに依存している。Amazon Web Servicesは、日常的なインターネット活動の大部分もサポートしている。ブロッキングは、検索可視性、アフィリエイトプログラム、またはその他の正当な紹介トラフィックを意図せず中断する可能性がある。
アマゾンは特定のクローラーを開示しており、業界標準の指示を尊重すると述べている。明確にしていないのは、これらのクローラーのどれがアマゾン外の発見、購入、データ取り込み施策を支えているかだ。単一のボット、複数のボット、または顧客に代わって行動するプロキシスタイルのユーザーエージェントに依存しているかどうかを公に明示していない。
したがって、ブロッキングはクリーンなオプトアウトではない。アクセスを防ぐ唯一の確実な方法は、公開可視性を完全に減らすことだ。ブランドは商品ページを非表示にし、構造化データを削除し、アクセスを制限できるが、これらのステップはパフォーマンスに影響を与える。
さらに重要なことに、行動の負担はほぼ完全に事業者にかかっている。代わりに、ブランドは技術的制御、非公式のコミュニケーションチャネル、下流の結果に関する不確実性の組み合わせをナビゲートすることを余儀なくされている。
この提案は、アマゾン自身の特権的立場とは対照的だ。アマゾンは、OpenAIが運営するものを含む第三者AIシステムが自社のマーケットプレイスデータにアクセスすることを制限している。さらに、Perplexityに警告書を送付し、自動ショッピング活動に関連する不正スクレイピングとコンピューター詐欺を非難し、自社のデータがどのようにアクセスされ使用されるかを管理する自身の権利を主張している。
アマゾンは、自社のデータを保護するために境界を一元的に、低コストで、ビジネスに害を与えることなく強制できる。発見されることを求める独立系小売業者には、その贅沢はない。その不均衡は、大規模プラットフォームがアクセスと露出の両方を管理し、インデックス化を権力の一形態に変える力学を強化している。
同意なしに運営される市場
チャネルのナンバーワンプレーヤーが同意を無視すると、それは市場の残りの部分の基準を設定し、市場ガイドラインを再形成する。これが規範が形成される方法だ。
アマゾンは、公開されているデータを活用するAI駆動の発見を構築できる唯一のプラットフォームではない。単に大規模にそれを最初に行っているだけだ。他のプレーヤーは今、競争力を維持するために同様の戦略を採用するプレッシャーに直面するだろう。大規模プラットフォームは、より多くのデータ、より多くの文脈、商品がどのように説明され、比較され、推奨されるかに対するより多くの影響力を獲得し続けるだろう。一方、小規模ブランドは、不可視性か再解釈かの選択に直面するだろう。
