30年間、オンライン小売は同じ姿をしていた。検索ボックス、結果のグリッド表示、仕様書のページ。その時代は終わりを迎えている。AIは店舗に機能を追加しているのではなく、買い物客を中心に店舗を再構築しており、購買体験のあらゆる部分が一度に変化している。
何が変わっているのか考えてみよう。検索は、ランク付けされたリンクのリストから、単一の統合された回答へと移行している。売り場は小売の外側に移動し、小売業者ではなく回答エンジンが何が表示されるかを決定し、その周りには有料LLM組み込み広告からアシスタントネイティブ配置まで、新しい広告フォーマットが形成されている。コンテンツの限界費用がゼロに近づくにつれ、コンテンツの経済性は崩壊している。買い物客は閲覧するのではなく委任することを学び、AIが決定し回答することを期待している。そして、その根底にあるのは、ブランドが顧客接点を所有する仲介者に自らのナラティブを失うリスクだ。
オンライン小売向けにファインチューニングされたAIモデルを構築してきた経験から、私はEコマース経営者たちがこれらすべてに対して同じ3つの過ちを犯すのを見続けている。それぞれが回避可能であり、それぞれがコストのかかるものだ。
過ち1：GEOとAIスロップ
ウェブページはアンバンドル化されている。何十年もの間、ホームページは玄関口であり、ブランドは見つけてもらうためにグーグルを崇拝していた。今や大規模言語モデル（LLM）が何が推奨されるかを決定し、新しい分野である生成エンジン最適化（GEO）が検索エンジン最適化（SEO）に取って代わっている。私はアマゾンのホームページは死につつあると主張し、小売は10年前のメディアと同じようにアンバンドル化されていると述べた。
ここで経営者たちは間違いを犯す。彼らは、かつてSEOでより多くのページが勝利したように、より多くのAI生成コンテンツがGEOで勝利すると想定している。真実は正反対だ。AIでトレーニングされたAIは劣化し、モデルプロバイダーは機械生成の穴埋めのように読めるページを積極的に抑制する。スロップを大量生産することは、追いかけているまさにそのエンジンに対して見えなくなる最速の方法だ。
解決策は、モデルが実際に報酬を与えるものを提供することだ。それは、新規性があり、ユニークで、本物のコンテンツである。これこそが、大規模言語モデルがトレーニング時にRedditやLinkedInのようなソースに大きく依存する理由だ。そして、自分がどのように表示されるかを測定する。私は最近、まさにこのトピックについてMeridianの創設者であるアレックス・ディーズ氏にインタビューし、自分自身の監視エンジンQueryEdgeを構築した。見返りは本物だ。私の調査では、LLMから到着するトラフィックは、通常のチャネルよりも最大9倍優れたコンバージョンを示している。
過ち2：ニーズのないチャットボット
インターフェースは会話になりつつある。買い物客はすでにChatGPT（チャットGPT）やClaude（クロード）を使って何を買うかを決定しており、私はブラウザに一度も触れずにコーヒーを購入した方法を示した。そこでブランドはチャットボックスを追加することを急ぐ。彼らはChatGPTを模倣しようとし、失敗する。グーグル初期の頃、すべてのサイトがグーグルと同じくらい優れた検索を構築しようとしてできなかったのと同じパターンだ。
私自身もこの過ちを犯している。2024年、私は誰も求めていなかったDecent向けのコンサルティングボットをローンチした。楽しかったが、ユーザーは実際にはそれを使わなかった。アマゾンは後にRufusを出荷したが、私の見解では不格好な後付けで、正しいよりも間違っていることが多い。呼び出さなければならないチャットウィンドウは、サービスではなく摩擦だ。
解決策は、クローンを上に貼り付けるのではなく、会話を体験に織り込むことだ。最も明確な例は商品ページだ。商品ページはもはや平均的である必要はなく、検索を満足させるためにあらゆるキーワードを詰め込み、読者が求めてもいない詳細に埋もれさせる必要はない。クリックやクエリに基づいて各買い物客にパーソナライズし、重要なものを表面化し、そうでないものを隠すことができる。会話は依然として顧客ケアや商品に関する質問に属している。私自身のA/Bテストに基づくと、このアプローチは8.6倍優れたコンバージョンを実現した。なぜなら、買い物客に体験への適応を強いるのではなく、体験が買い物客に適応するからだ。
過ち3：手動のブランドワークフロー
現代の検索はマルチモーダルで会話型だ。画像で検索し、完全な文章で質問し、スペルミスや意図を処理するために埋め込みに依存できる。私は「優れた検索と発見」がどのように見えるべきかをここで実証している。
しかし、ブランドは何をいつ表示するかを制御するために古いシステムに従っている。ブランドチームは手動でAI結果を上書きし、商品をピン留めし、アルゴリズムが選択しなかったランキングを強制する。このように現代のAIシステムと戦うことは、通常、売上高を上げるのではなく下げる。
解決策は、Transformer（トランスフォーマー）と縦断的行動データに次の最適な商品を予測させることだ。「人生は箱のようなもの」を完成させることができ、あなたはすでにチョコレートを思い浮かべたように、特定のクエリの後に買い物客が最も欲しいものを予測できる。ランキングを上書きするのをやめ、予測を始めよう。結果は、より高いコンバージョンとより低い返品率だ。なぜなら、買い物客は実際に欲しかった商品を手に入れるからだ。返品の減少はソフトな指標ではない。それは直接的に節約に変換される。
Eコマースの未来
共通の糸に注目してほしい。各解決策は同じ燃料で動いている。それは自社のデータだ。すべての会話とすべてのクリックは、定義上、ユニークで本物であり、一般的なモデルが持っていない唯一のシグナルだ。それによって発見を強化し、ページをパーソナライズし、AI回答における自分の位置を獲得できる。オンページとオフページは別々のプロジェクトではなくなり、1つのシステムになる。
私は2023年にAIモデルは堀を作らないと主張した。モデルは毎週コモディティ化する。コピーできないのは、実際の意図と実際の購入の記録だ。だからこそ、未来はブランド独自の行動でトレーニングされたブランドAIモデルに属する。Eコマースの未来は、ショッピングデータとファインチューニングされたAIモデルに基づいている。
