AIツールの継続的な開発は、電子商取引に深刻な影響を与えています。消費者は、製品を検索、選択、購入するために、ChatGPTのような生成AIツールを使用することが増えています。これは、電子商取引マーケティングファネル全体に影響を及ぼす開発です。一方、 小売業者は、ダイナミックプライシング、需要予測、在庫管理などの目的で、リアルタイムのパブリックWebデータを収集するためにAIツールを使用しています。最も重要なのは、これらの変更が急速に起こっていることであり、電子商取引小売業者はこれに追いつく必要があります。調査によると、67％の顧客は、企業が彼らのニーズの変化に十分に迅速に対応していないと考えています。2025年のピーク電子商取引シーズン、ブラックフライデーの前までと年末の休日まで、は、顧客がAIをどのように使用し、小売業者がどのように適応し、活用できるかをテストする最初の主要な機会です。SEOからGEOへアドビ・アナリティクスによると、ChatGPT、Perplexity、Claudeのような生成AIツールからの小売業者へのトラフィックは、2024年7月から2025年2月までに1,200％増加しました。一方、調査によると、23％のショッパーは今回の休暇シーズンにチャットボットやAIツールを使用する予定で、Z世代やミレニアル世代ではこの数字は42％に上昇しています。さらに、AIの影響は製品の発見を超えて拡大し、OpenAIは最近、ChatGPT用のインスタントチェックアウトを導入し、ショッパーがツールを離れることなく購入できるようにしました。現在、Etsyや一部のShopifyストアで利用可能です。これらの開発は、電子商取引小売業者がコンテンツ、마케팅、セールスを再考する必要があります。コンサルティング会社ベインは、消費者の大多数が、40％の検索で、ゼロクリック結果（AIの概要によって回答が提供されるため、ウェブサイトを訪問する必要がない）に依存していることを推定しています。これは、小売業者のウェブサイトへのトラフィックが減少することを意味しますが、AIソースからのトラフィックの変換率は高いです。この文脈では、伝統的な検索エンジン最適化（SEO）戦術はまだ重要ですが、生成AIを使用したショッピングへのトレンドは明らかです。したがって、生成エンジン最適化（GEO）が登場しました。GEOは、電子商取引企業に新しい課題を提示します。生成AIツールを動かす大規模言語モデル（LLM）は、ブランドを分析するときに評判、信頼性、信頼性を評価するようにトレーニングされています。したがって、小売業者は、特に外部の信頼できる情報源からのレビューまたは推奨を獲得することで、信頼性を高めるために努力する必要があります。記述的な製品クエリGEOに取り組む別の要素は、消費者が生成AIツールを使用するときにクエリを形成する異なる方法です。OpenAIによると、クエリのほぼ半分が「質問」パターンを使用しています。USの小売業巨頭Targetのチーフ・インフォメーションおよび製品担当官は最近、「25％の検索リクエストは複雑で高度な記述クエリである」と主張しました。検索エンジンでは、顧客が「スリムフィットのピンクのシャツ」を検索するかもしれませんが、AIツールでは同じクエリが「ビジネスキャジュアルのイベント用のスリムフィットのピンクのシャツ」となります。記述クエリの場合、製品の説明を適応させる必要があります。たとえば、製品ページでは、GEOのベストプラクティスは、正確に書かれた詳細なFAQを製品説明の形式で含めることを示唆しています。これにより、AIクローラーが簡単に判断できるようになります。GEOのためのデジタルサンドボックス皮肉なことに、AIはコンテンツ分析とGEOを支援するために使用されています。コロンビア・ビジネス・スクールの研究者は、大規模言語モデル（LLM）を使用して「デジタル・ツイン」を作成しています。デジタル・ツインは、特定の製品を入力すると、ショッパーのペルソナ、名前、年齢、職業、好みを含むミラー像を作成します。次に、デジタル・ツインは関連する検索をChatGPTで実行して、会社の製品がどのくらい目立つかを確認します。企業は、デジタル・ツインの調査結果に基づいて、製品の説明や提示方法を調整できます。この「デジタルサンドボックス」アプローチは、電子商取引企業にとってGEOを実行するための生産的な方法となり得ますが、リスクも伴います。AIエージェントには独自の偏見があり、これが彼らのパフォーマンスや行動に影響を与える可能性があります。ただし、これらのアプローチは、電子商取引インテリジェンスの分野で前進するための潜在的な方法を提供します。AIによるデータ収集マーケティングファネルは、AIによって混乱を招かれている電子商取引の要素の1つだけです。さらに重要な領域は、ビジネスインテリジェンス（BI）です。BIは、戦略と運用を改善するための洞察を生成するためにデータを収集して使用することを指します。効果的なBIのために、電子商取引企業は信頼性が高く最新のデータセット、外部データを含む必要があります。AIは現在、競合データの収集において重要な役割を果たしています。パブリックWebデータの抽出、たとえば価格や製品説明の抽出は、電子商取引競争の主な要素でした。現在、AIがこれを効率化しています。AIを使用したツールは、自然言語でプロンプトできます。つまり、コーディングは必要なく、エンジニアはデータ収集パイプラインの構築に数時間を費やす必要がありません。AIは、たとえば、特定のカテゴリのすべての製品ページを見つけることで、スクレイピングに適したURLを収集およびフィルタリングできます。AIパワードのショッピングアシスタントの台頭により、電子商取引企業は、特定のアクションが完了した後にのみ表示されるデータポイント、たとえば最終的なチェックアウト価格を収集する傾向にあります。需要予測とリアルタイム対応リアルタイムデータを収集し、競合価格から在庫まで、 小売業者は価格やマーケティングをすぐに調整し、顧客に最善のオファーを提供できます。ダイナミックプライシングは、BIの機能の中で、小売業者が使用できる最も重要で人気のある機能の1つです。最近の調査によると、ヨーロッパの61％の小売業者がこれを使用しています。ただし、同じ調査では、アルゴリズムまたはAIを使用する小売業者の割合は15％未満であることがわかり、機会が見いだめられました。競合価格に関する最新のデータを使用して、LLMは自動的に価格を調整できます。これは、特に休暇シーズンのようなピーク期間中に特に役立ちます。AIは、顧客の需要と在庫レベルに関するデータを使用して、将来の需要を予測できます。これにより、複数の利点がもたらされます。デロイト・デジタルは、小売業者がAIを使用して在庫を監視し、在庫を管理し、ダイナミックに注文を出す方法を強調しています。さらに、AIは、ブランドのイメージを理解するために、Web全体にわたるデータを分析するのに役立ち、戦略レベルの洞察を提供します。機会に開かれるAIは電子商取引マーケティングファネルを混乱させていますが、新しい機会も創出しています。地理的に最適化されたコンテンツの分析や作成に役立ちます。リアルタイムのパブリックWebデータの収集に力を貸しています。さらに、価格、在庫、戦略に関する決定を下すためにデータを分析する価値があります。さらに、顧客サポートの強化などの他の潜在的な用途があります。小売業者にとって、AIのようなものは、特に主要な販売期間に近づく場合、常に怖ろしいものです。ただし、AIが創出する機会に開かれている小売業者は、単に生き残るだけでなく、繁栄することができます。
ヨーロッパ全域で、従業員は、最新のビジネス慣行を合理化するために設計されたツールをマスターできることを上級管理層に示す圧力に直面しています。組織が自動化、AI、クラウドベースのコラボレーションプラットフォーム、先進的なデータ分析の採用を加速するにつれて、競争力と成長は、会社のデジタルトゥールキットの強さによってますます定義されます。例えば、データ駆動型の洞察を提供するには、まず分析するためのデータが必要です。ウェブは、さまざまなビジネス関連データの主要なソースです。ただし、ウェブデータの収集には時間がかかり、ウェブスクレイピングの知識、例えばスクレイパーの構築やパーサーの修正などの特殊なスキルが必要です。そうしたスキルを持っていても、時間がかかりますし、大多数のアナリストには、そのようなスキルや時間がありません。ただし、今では、AIベースのデータ収集プラットフォームに仕事を任せることができます。これは、計測可能な影響を持つ具体的なユースケースです。トレンドに追随するのではなく、AIを活用したい企業は、ワークフロー内でAIが合理化できる類似のユースケースを探し、ユースケースに合ったツールを見つける必要があります。さらに、組織におけるAIの採用は、誰もが技術の変化に伴って取り残されないように、リソースの提供、トレーニング、サポート文化の促進に依存しています。‘AIハYPE’の解明：潜在能力の測定会社の運営を合理化できるAIツールの方法を真正に理解するには、まず‘AI’がメディアの流行語になったことを認識する必要があります。これは、失望につながるハYPEに囲まれた用語です。AIは、効果的に規制されなければ、制御された環境の外では頻繁に失敗し、エラー、妄想、または偏った出力を生成します。‘AI’という用語は、幅広いプロセスや進歩をカバーしているため、懐疑主義者は、AIの周りのハYPEが現在の能力を過大評価していると主張しています。メディアの報道や投資トレンドは、技術が現在提供できるものを超えて期待を高めています。例えば、Artificial General Intelligence (AGI)について話すのは、まだそれに関連するいくつかの重要な問題を解決していないため、時期尚早です。実績に焦点を当てると、最も重要なブレークスルーは、Large Language Models (LLMs)から来ています。自然言語理解、テキスト生成、コードアシスト、推論に優れたシステムですが、他のほとんどのAIアプリケーションはまだ実験的です。また、LLMsの進歩は今後遅くなる兆候があるため、数か月ごとに大きなブレークスルーが来ることを期待してはいけません。優秀な会社を目指す場合、ハYPEから離れ、AIを有意義に利用するツールを見つける必要があります。後者のようなソリューションが豊富にあるため、95%のAIプロジェクトが会社で失敗するのは驚きではありません。新しい製品を評価する際、企業はAIレイヤーがどれほど薄いか、また同等のソリューションを自分で構築するのが難しいかどうかを調べるべきです。会社は、単に主要なLLMsの1つを使用するのではなく、新しい方法で物事を行う価値を追加し、特定の問題を解決するための独自の方法を導入することで価値を追加します。製品が実際に何であるかを調査し、どれほど宣伝しているかではなく、実際のユースケースに合ったツールと一致させることで、企業は、既にアクセス可能なものに多くの機会があることを学びます。AIツールとデータの使用データは、組織内のすべての部門が利益を得ることができるものです。ただし、実際にデータを活用している部門は少ないです。データの取得と分析には時間とリソース、さらにデータプロフェッショナルの特殊な知識が必要です。AIツールは、少なくともいくつかの場合、データの収集と分析をよりアクセスしやすくすることで、これらの障壁を除去できます。いくつかのAIツールは、自然言語のプロンプトを理解し、行動することができます。従業員がコーディングを学ぶ必要はなく、必要なデータの種類を平易な言語で述べれば、ツールがインターネットからデータをスクレイプします。例えば、マーケティングチームが最近の製品発売に関する顧客の感情を理解したい場合、アナリストはオンラインで利用可能なデータを迅速に取得できます。さらに、スクレイピングパイプラインの構築はリソースと時間を要する作業です。企業がこれらのリソースを利用できない場合、LLMsを代わりに使用できます。ウェブスクレイピングのすべての機能を実行できるAIベースのプラットフォームを使用する方が、スクレイピングパイプラインを一から構築するよりも迅速です。したがって、リソースに富んだ企業であっても、データの収集をすぐに開始する必要がある場合は、AIベースのプラットフォームを使用することを好むかもしれません。組織は、従業員を Upskill し、さまざまなツールを使用できるようにする必要があります。オンラインには豊富な知識とトレーニングが利用可能です。実際に有価値な情報は無料で入手できます。GoogleとAnthropicは無料のコースを提供しています。また、オンラインフォーラムでは、人々が知識やアイデアを共有しており、OxyCon 2025という無料のオンラインカンファレンスでは、コーディング不要で既存のAIツール、具体的にはOxylabs AI StudioとCursorを使用してAI駆動の価格比較ツールを作成する実践的なセッションが含まれています。ビジネス関連AIの次のフロンティア世界のAI市場は、2025年の約$391億から2030年までに$1.8兆に急成長することが予想されています。ただし、LLMsの進歩は、データと計算リソースの制限により、遅くなる可能性があります。これを受けて、小さな言語モデルが台頭することが予想されます。これらのモデルは、計算リソースをより少なくして、特定のタスクに特化しています。また、これらのモデルの利点は、より小さいため、内部サーバーでホストできることです。これにより、一部のデータプライバシーとセキュリティに関する懸念に対処できます。最終的に、ビジネスにおけるAIの未来は、革命的な変化の約束によって定義されるのではなく、組織が手に入れることができるツールをどれほど効果的に活用できるかによって定義されます。ハYPEを切り抜け、実用的なアプリケーションに焦点を当て、トレーニングと統合に投資することで、企業は本物の生産性の向上を今日実現しながら、次のイノベーションの波に備えることができます。