生成AIに言及されるECサイトを作る方法とは？国内外の調査データと実例に学ぶAI時代のコンテンツ戦略【セミナーレポート】

ChatGPTやGeminiなどの生成AIが普及し、商品探しに生成AIを使う消費者が増えています。AIに言及・参照された情報（リンク）を経由してECサイトを訪れるケースも増えており、自社の情報がAIに言及されるか否かがネットショップの集客力を左右するようになりました。

本稿でも後ほど紹介しますが、リテール系WebサイトのAI経由のトラフィックが前年同期比393%増に急増したという調査結果もあります。

これからのEC運営において、生成AIに言及・参照されるECサイトを作るにはどのような情報発信やコンテンツ戦略が必要なのでしょうか。

このセミナーレポートでは、2026年6月3日に開催したオンラインセミナーの内容をもとに、国内外の調査データや日本最大級のお取り寄せ情報サイト「おとりよせネット」で得られた実例を交えながら、効果的なAIO（AI最適化）やLLMO（大規模言語モデル最適化）の施策をお伝えします。

レビュー獲得やプレスリリースの打ち方など実用的なノウハウも紹介します。自社ECサイトのコンテンツ戦略を見直すきっかけとして、ぜひご活用ください。

【スピーカー紹介】

 

AIが消費行動に与える影響を国内外の調査データから読み解く

セミナーの前半では、国内外の調査データを紹介しながら、生成AIが消費行動に与える影響や効果的なAI対策を解説しました。AIが消費者の意思決定に強く影響していることを示す数々のデータは、生成AIに引用・参照されるECサイトを作ることの重要性をあらためて感じさせるものでした。

AI経由のトラフィックは前年比393%増

稲葉さんがまず紹介したのは、Adobeが定点観測しているトラフィックレポートです。直近の四半期（2026年1〜3月）において、米国リテールサイトにAI経由で流入したトラフィックは前年同期比393%増でした。また、2026年3月にはAI経由で流入したユーザーのコンバージョン率（CVR）が、AI経由以外と比べて約42%高くなりました。

出典：Adobe report: U.S. retailers see surge in AI traffic, but many websites are not entirely readable by machines.

AIを利用した買い物で「発見やワクワクが増えた」

粟飯原さんは2026年2月に発表された国内調査を引用し、AIを利用した買い物で「発見やワクワク感が増えた」と答えた人は、AIネイティブユーザー（学業・仕事以外で週1回以上AIを使う人）の45.4%に上ることを紹介しました。

AIからの提案にワクワクする人がこれだけいるという調査結果は、AIの影響力を考える上で、とても興味深いデータです（粟飯原さん）

出典：株式会社ベストインクラスプロデューサーズ「購買においてAI利用者の45.4%が「発見やワクワクが増えた」と回答。購買行動の変化を背景に、AI時代における生活者のブランド選択プロセスを可視化する「AI時代のカスタマージャーニー調査」の提供を開始」

 

Googleが示したAI検索対策に「意味のない施策」と「優先すべき施策」

AI対策の具体的な施策として、稲葉さんはGoogleが公式ドキュメントとして公開した内容をもとに「新たに行う必要性が低い施策」と「効果が期待できる施策」を次のように整理しました。

【新たに行う必要性が低い施策】

1. llms.txtの設置：AIクローラー向けに読み方を伝えるファイルを置く
2. コンテンツのチャンク化：AIが読みやすいように文章を小分けにする（現在のAIは長い文章も読み取れる）
3. AI向けの特殊なマークアップ：AIだけに読ませるための記述を裏側のHTMLに仕込む

一方、Googleがその効果を否定せず、稲葉さんの実務経験に照らしても効果が期待できる施策は次の3つです。

【効果が期待できる施策】

1. プロダクト構造化データの実装：検索結果に商品情報を表示させるための専用コードを整備する
2. リッチリザルトテストでの確認：構造化データが正しく実装されているかをGoogleの表示確認ツールでダブルチェックする
3. 商品情報・説明文の充実：レビューや、商品の長所・短所の説明を、人間にもAI（ボット）にも分かりやすく明示する

構造化データの整備やレビューの充実など、従来から重視されていたSEOやWebマーケティングの施策を着実に積み上げることが、結果的にAI対策にもなるというのが現時点での私の見解です（稲葉さん）

出典：Google Search Console https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide?hl=ja

 

MIT・コロンビア大学の研究から見えてきたレビューの重要性

続いて稲葉さんは、AI対策におけるレビューの重要性を示すさまざまな研究結果も紹介しました。

その1つは、マサチューセッツ工科大学（MIT）とコロンビア大学の研究者らが実施したGEO（生成AIエンジン最適化）に関する研究結果です。この研究は、掲示板型ソーシャルメディアに投稿された7151件の商品に関する相談に対して、事前に用意した5万2165件の商品データのどれがAIに推奨されるかを調査したもの。商品データの内容を変えながらAIによる選定率が上がる商品データの特徴を特定しました。

この結果について稲葉さんは「商品データにレビュー・評価が埋め込まれているとAIに推奨されやすいという学びが得られた」といいます。また、「事実にもとづく他社比較や独自の強みが明記されている」ことや「見出しや箇条書きを使い、情報そのものが読みやすく整理されている」ことも重要だと指摘しました。

【AIに推奨されやすい商品情報の特徴】

1. 商品説明に「カスタマーレビューや評価」がデータとして埋め込まれている
2. 具体的かつ事実に基づいた「他社比較」と「独自の強み」が明記されている（利用シーンなども記載）
3. 見出しや箇条書きを使い、人間にもAIにも読みやすく情報が整理されている

出典：https://arxiv.org/pdf/2511.20867

レビューはGoogleのページ品質評価にも影響

ECサイトのレビューは、Googleがページ品質を評価する際の重要な確認項目にも位置付けられています。

稲葉さんはGoogleが公開している品質評価ガイドラインに言及し、レビューなどの評判調査は「すべてのページ品質評価タスクにおいて必須と明記されている」と説明。また、「レビューや評判調査は自社サイトへの掲載に加え、外部ドメインにも詳細で信頼できるレビューが多数存在するとビジネスの肯定的な評判の証拠と見なされる」ことも強調しました。

出典：General Guidelines September 11,2025

レビューが5件集まると購買確率3.7倍

レビューはAI対策やページ品質評価だけでなく、もちろんECサイトのコンバージョン率アップにもつながります。レビューがコンバージョン率に与える影響について稲葉さんはノースウェスタン大学の研究を紹介しました。

【レビューが購買行動に与える影響】

1. レビューが5件集まると購買率は約3.7倍に急増（それ以降は効果が逓減する）
2. 星5（満点）だとサクラを疑われやすく、星4.0〜4.7だと購入につながりやすい
3. 高価格商品ほどレビューの効果が大きい（高価格帯は購買率の伸びが低価格帯の約2倍）

こうした研究結果について粟飯原さんは「おとりよせネット」のデータや経験則にも合致していると指摘しました。

レビューの平均点が4.0〜4.7だと購入につながりやすいという点は、「おとりよせネット」でも同じような傾向が見られます（粟飯原さん）

出典：https://spiegel.medill.northwestern.edu/how-online-reviews-influence-sales/

 

おとりよせネットの実例に学ぶ「AIに参照されるサイト」の条件

セミナー後半は、粟飯原さんが「おとりよせネット」の実例や生活者データを交えながらAIO・LLMOの具体策を深掘りしました。特に重要なポイントとして、自社に関する情報をWeb上の広範囲に分散させることがAI対策として効果的だと説明しました。

AIに参照されやすいサイトを作る「3つの情報接点」

粟飯原さんはEC・通販業界においてAI検索で参照されやすい主要サイトTOP30（secondz digital株式会社による調査、2026年3月発表）を紹介し、「AIに参照されやすいサイトの特徴をAIで分析した」と説明。その結果、AIに言及・参照されやすいサイトの特徴として①自社サイトの一次情報②メディアやプレスリリースなどの専門性の高い情報③第三者の評価（レビュー）──がAIの引用元になりやすいことが読み取れたといいます。なお、同ランキングで「おとりよせネット」は21位にランクインしています。

生成AIは1つの情報源だけを見て答えを返すのではなく、複数の情報源に当たった上で厳選した答えを返します。情報発信を自社サイトだけで完結させず、一次情報・外部メディア・第三者評価を組み合わせることが重要です（粟飯原さん）

【生成AIに言及・参照されやすくする3つの情報接点】

1. 自社サイト：公式サイトなどを通じて、一次情報の正確な発信を行う
2. メディア・プレスリリース：自社の情報をメディアなど第三者媒体にも掲載する
3. レビュー：比較情報やレビュー、口コミなど、信頼につながる情報を充実させる

おとりよせネットがAIに言及されやすい5つの理由

粟飯原さんは「おとりよせネット」がAIに参照されやすい理由として次の5つを挙げました。これらは食品カテゴリに限らず、多くのECサイトにとって参考になる視点です。

「おとりよせネット」がAIに言及・参照されやすい5つの理由

1. 第三者評価の蓄積：口コミ・ランキング・審査データなどAIが重視する「客観性」が担保されている
2. 選ばれる理由の言語化：美味しさや利用シーンといった「消費者に選ばれる理由」が言語化されているため、AIが回答を生成しやすい
3. 検索ニーズ：ギフト・お取り寄せ・人気商品など、検索ニーズが高い領域をきめ細かくカバーしている
4. 長期運用による信頼性：20年以上の長期運営による信頼性があり、安定した参照元として評価されている
5. 情報が整理された構造：カテゴリ・ランキング・特集などの情報が整理されておりAIが内容を理解しやすい

プレスリリースの効果的な打ち方

生成AIに言及・参照されやすいサイトを作るポイントとして粟飯原さんはプレスリリースの重要性も指摘しました。「おとりよせネット」では新商品や新サービスの発表に加え、自社で行ったユーザー調査やカテゴリ別のランキング情報、クライアントインタビューなど幅広い内容のプレスリリースを月3〜4本の頻度で発信しています。

開発ストーリーや既存商品との違い、自社サービスの価値をしっかり伝えるとメディア取材につながることが多いです。同時にプレスリリースは、後々AIに読まれて引用されるストック型の資産にもなると感じています（粟飯原さん）

 

AIからも消費者からも選ばれるSNS運用・コンテンツ戦略

ここまでは「AIに選ばれる」ための施策を見てきましたが、ここからは、買い物にAIが使われる時代だからこそ重要となる「生活者と直接つながるコンテンツ戦略」を紹介します。

粟飯原さんは、AIに参照されるECサイトを作ることの重要性を強調した一方で、膨大なWebサイトが存在する現在は「AIに選ばれるハードルが高い」ことも指摘しました。

検索エンジンで「チーズケーキ」と検索すると約1600万件ヒットしますが、ChatGPTにおすすめのチーズケーキを聞くと4件しか推奨されませんでした。生成AIに参照されるための情報整備は重要ですが、それだけに集客を依存するのではなく、SNSなどを通じて生活者と直接つながることも重要です（粟飯原さん）

その現実的な対応策として粟飯原さんが提唱したのは、AI対策と並行して、SNSやファンコミュニティを通じて顧客と直接つながるコンテンツ戦略です。

「公式発信」「推奨発信」「体験発信」を揃える

顧客と直接つながるコンテンツ戦略の具体策として、粟飯原さんは「公式発信」「推奨発信」「体験発信」の3つをすべて揃えることの重要性を指摘しました。2005年からSNSに向き合い、インフルエンサーマーケティング支援サービスで総フォロワー約700万人を育ててきた経験から得られた知見です。

1. 公式発信：作り手自らが、思いや背景、開発の過程を、ブランドの世界観・価値観を丁寧に届ける
2. 推奨発信：インフルエンサーや専門家、タレントなどによる「あの人がおすすめしている」発信で新しい層に広げる
3. 体験発信：一般の購入者・体験者によるリアルな口コミ（UGC）が拡散していく

SNSを起点とした買い物では、インフルエンサーの投稿で商品を知り、他の人の口コミを検索して評判を確かめて、公式アカウントなどの一次情報を見て購入を決めるなど、オンラインに分散した情報が複合的に消費行動に影響します。だからこそ「3つの発信がすべて揃った状態を作ることが大切」（粟飯原さん）です。

3つの発信を揃えることは、前述したAIO・LLMOの「一次情報・外部評価・第三者評価」の接点を増やす取り組みにもつながります。SNSやコミュニティを通じた情報発信は、AIからも消費者からも選ばれるコンテンツ戦略です。

成功事例：3つの発信を揃えて売上7倍を実現した「モッタイナイビーフ」の事例

3つの情報発信を実践して成果を上げたブランドの成功事例も紹介しました。規格外の部位の肉を販売している「モッタイナイビーフ」です。ストーリー性の高いブランドとして多くの消費者から支持を集め、「ベストお取り寄せ大賞2025」のグランプリを受賞しました。前年比約7倍の売上も達成した「モッタイナイビーフ」は、次のような情報発信を展開しました。

• 公式発信：SNS発信は「動画」に注力
• 推奨発信：インフルエンサーとコラボ
• 体験発信：自社サイトと外部サイトでレビュー発信

SNS発信は「動画」に注力

• シズル感やリアルな調理シーンを訴求するリール動画を制作
• SNSにアップした縦型動画はECサイトのコンテンツや広告素材としても活用

インフルエンサーとコラボ

• 人気料理ブロガーによる熱量の高い推奨
• 発信テーマや読者ペルソナがグルメ顧客層とベストマッチ

体験発信：自社と外部のレビュー発信

• 自社ECサイトと外部サイトの両方にレビューを蓄積
• ギフティングでUGC拡散

 

参加者からの質問に2人が回答（Q&A）

セミナーの終盤は、参加者から寄せられた質問に2人が回答するQ&Aの時間も設けられました。一部を抜粋して紹介します。

Q：今日のお話は、特定のAIモデルに限らない話ですか？

普遍的な話です。ただし、GeminiはYouTubeからの引用が多く、ChatGPTはそこまでではないなど、モデルごとの差はあります（稲葉さん）

Q：父の日のギフト特集で「コーヒー好きのお父さん」「義父・目上の方」「晩酌好き」などテーマごとにページを作成しました。AIに引用されやすくなりますか？

考え方の方向性はとても良いと思います。AIは将来、ユーザーの好みに合わせて商品を提案するようになるはずですので、そのベースとなる情報を今から蓄積していくことが大切だと考えています（粟飯原さん）

私も粟飯原さんと同意見です。付け加えるなら、父の日のギフトを探す人は「予算」や「届く日」も気にするはずですので、そういったユーザー視点の情報も盛り込んでみてください（稲葉さん）

Q：futureshopのレビュー機能はAIに評価されますか？

2025年にリリースしたレビュー機能「future Review」はAIが読みやすい構造化データに対応しており、AIに親和性の高いレビューを掲載できます。従来から提供しているレビュー機能もGoogleなどのAIから評価されていると考えています（株式会社フューチャーショップ・八木）

Q：お客さまが星5ばかりつけてくださいます。どうしたらよいでしょうか？

実際の評価の結果として星5なら、それ自体は悪いことではありません。レビューのボリュームが増えれば自然と評価は分散していくので、レビューの件数を増やすことに注力すると良いでしょう（稲葉さん）

 

まとめ：AI時代も変わらないユーザー視点の重要性

本セミナーで語られたAIO・LLMOの内容は、突き詰めれば「消費者の気持ちやニーズに応える情報を、人間にもAIにも読み取りやすい形で、自社サイトの内外に積み上げていく」ことに尽きます。

AI時代のコンテンツ戦略とは、AIをハックする方法を探すことではありません。レビューや商品情報、比較情報、利用シーン、開発ストーリーなど、消費者の意思決定に役立つ情報を分かりやすく発信していくことが、AI時代でも変わらないコンテンツ戦略の軸になります。

最後に、明日から取り組めるAI対策のアクションを整理します。

1. 商品ページにレビュー・比較情報・利用シーンなどを盛り込む
2. プロダクト構造化データを整え、リッチリザルトテストで確認する
3. レビューを自社サイトと外部サイトの両方で増やす
4. プレスリリースや外部メディアを通じて自社情報の接点を増やす
5. 公式発信・推奨発信・体験発信を揃え、SNS上のコンテンツやUGCを蓄積する

買い物にAIが使われるようになり、消費者の行動は大きく変化しました。それでも、レビューやコンテンツといった「ECサイトでこれまで大事にされてきたもの」の重要性は変わりません。

ECサイト構築プラットフォーム「futureshop」は、ノーコードで直感的にページを編集できるCMS機能「commerce creator」をはじめ、ECサイトのドメイン直下でWordPressを運用できる「CMSオプション」や構造化データに対応したレビュー機能「future Review」など、コンテンツマーケティングを加速させる各種機能を提供しています。

商品の魅力やブランドの世界観を発信し、消費者からもAIからも選ばれるネットショップを実現したい方は、ぜひお気軽にご相談ください。