2024年2月、Amazon は、Amazon ショッピングアプリに統合された、生成AIを搭載した会話型ショッピングアシスタント、ルーファスを発表した。AmazonルーファスAIの狙いは、買い物関連の幅広い質問に答え、商品比較を提供し、推奨することで、買い物客がより良い購入決定を下せるようにすることだ。このローンチは、買い物客が商品を見つけるための強力な新しい手段を意味し、Amazon の大型アップデートと同様に、Amazon で販売するブランドにとって課題と機会の両方を提供する。
ルーファスはどのように会話型ショッピング体験を創造するためにジェネレーティブAIを使用しているか
Amazon ルーファスは、単なるAIチャットボット以上のものになるよう設計されている。ここで重要なのは、大規模な既存データセットから学習したパターンに基づいて、全く独創的な新しいものを作り出すことができるAIのカテゴリーである、ジェネレーティブAIの使用にある。ルーファスの場合、学習するデータには以下が含まれる。
- 製品カタログデータ
- カスタマーレビュー
- コミュニティQ&A
- ウェブ上の製品情報
パターンの認識や予測に重点を置く従来のAIモデルとは異なり、ジェネレーティブAIは学習したデータを使って、テキストや画像、あるいは音楽や動画など、新鮮な新しいコンテンツを作成する。同じくジェネレーティブAIを使用しているChatGPTと同様に、ルーファスは買い物客の質問に回答を提供することで、会話型のショッピング体験を提供するように設計されている。これには以下が含まれる:
- おすすめ商品(幅の狭い足に最適なランニングシューズは?)
- 買い物の注意点 (自動コーヒーメーカーを購入する際に考慮すべきことは?)
- 特定の製品に関する質問(このおもちゃは幼児に適していますか?)
- フォローアップの質問(この製品には保証が付いていますか?)
- 買い物以外の質問も(楽しいキッズパーティーを開くには何が必要ですか?)
ルーファスは、Amazonが初めてジェネレーティブAIに参入したわけではない。この巨大小売企業は、自社のプラットフォーム全体で様々なジェネレーティブAIツールを積極的に開発し、統合してきた。AIが生成するレビューハイライトは、顧客レビューを短い断片に要約し、共通のテーマや感情を強調することで、買い物客が商品の長所と短所を簡単に把握できるようにするものだ。同様に衣料品カテゴリーでは、フィットレビューハイライトが、集約されたカスタマーレビューとフィードバックに基づいてパーソナライズされたサイズガイダンスを提供する。
Amazon はまた、商品の特徴や顧客の嗜好に基づいてタイトルや説明文、箇条書きを生成するツールを使って、ブランドがより効果的な商品リストを作成するのを支援するためにジェネレーティブAIを導入している。Pacvue Copilotでも同様のテクノロジーを活用しており、ジェネレーティブAIを使用して新商品や既存商品のキャンペーン作成を自動化している。Copilotでできることのプレビューは以下のとおりです。
ルーファスは買い物客の質問にどれだけ効果的に答えられるか?
まだ日が浅く、Amazon AIチャットボットが買い物客に購入を促すアウトプットをテストし、学習するにつれて、ルーファスのアルゴリズムは進化していくと予想される。それでも、ルーファスの登場は、ショッピング体験におけるジェネレーティブAIの影響が拡大していること、そして、貴社がAmazon で自社製品の認知度を高めるための強力な新たな手段となり得ることを示唆している。
このチャンスは、製品コンテンツが一般的なユーザーからの問い合わせにうまく合致している場合に最も大きくなります。例えば、多くの買い物客がルーファスに「ワークアウトに最適なヘッドフォンは何ですか」と尋ねており、貴社の商品説明に「エクササイズに最適なヘッドフォン」といったキーワードが含まれていれば、貴社の商品が推奨される可能性が高くなります。一方、あなたの商品リストにこのような関連キーワードや説明文がない場合、ルーファスはこのようなクエリに対してあなたの商品を表示しない可能性があり、視認性が低下します。
Amazon ルーファスAIが販売方法を変える3つの方法Amazon
#1位 PDPの最適化はAI検索への対応でより微妙になる
Amazonの従来の検索アルゴリズムは、コンテンツ最適化に大きく依存している。 コンテンツ最適化に大きく依存しています。これには次のような重要な要素が含まれる:
- キーワードを最適化したタイトル、商品説明、箇条書き
- インプレッション数、閲覧数、クリック率などのリスティング・パフォーマンス要因
- コンバージョン率と製品販売
これらの要素は依然として重要であり、Amazon'の従来の検索アルゴリズム向けにPDPを最適化するためのハードワークをすでに行っているのであれば、ルーファス向けに製品を最適化するための長い道のりをすでに歩んでいることになる。
ルーファス(そして他の生成的AI検索モデル)には、説明的な自然言語フレーズが発見可能性のためにますます重要になるというねじれがある。ブランドは、買い物客がルーファスで使用するロングテールの検索用語やバリアントを含むようにキーワードリサーチを進化させる必要がある。これには以下が含まれる:
- 顧客意図キーワード(「ホームオフィスに最適)
- 問題解決のキーワード(「アウトドアで使える防水性)
- 性能と品質のキーワード(「長持ちバッテリー)
- フィット感とサイズに関するキーワード(「幅広の足でも快適)
- 比較キーワード("comparison to "または "vs")
- 質問型キーワード(「この商品のお手入れ方法は?)
- ローカライズされたキーワード(「私の好きな野菜(コートレット、茄子など)を育てるには何が必要か?
Amazonの新しいAIショッピング・アシスタントでは、量だけでなくコンテンツの質も重要だ。ルーファスが買い物客の検索ジャーニーにおいてより大きな影響力を持つようになるにつれ、コンテンツのギャップを見つけ、埋めることが重要になってくる。このように、ルーファスはブランドにとって実にエキサイティングなものです。アルゴリズムに大きな影響を与えることができるため、ますます有利に働き、買い物客のクエリに対して自社ブランドを推奨するようになります。
Pacvue コマースは、デジタル棚最適化ツールでこれらのギャップを埋めることができます。これには、商品説明や箇条書きなど、ルーファスに影響を与える商品詳細ページのコンテンツを監視するブランドおよび商品の監査が含まれます。
#2 顧客レビューとセンチメントの重要性がさらに高まる
私たちは、ルーファスがAmazon 、ウェブ上の商品レビューでトレーニングを受けていることを知っている。ルーファスが、何が購買を促進し、何が促進しないかを学ぶにつれて、レビュー内の共通テーマやセンチメントが重要性を増すだろう。まだカスタマーレビューを追跡していないのであれば、今が始めるチャンスです。
Pacvue コマースでは、商品のフィードバックを追跡し、買い物客の感情に関する洞察を提供することで、評価やレビューの監視を自動化することができます。これにより、否定的なフィードバックに対して対策を講じると同時に、肯定的なフィードバックに共通するテーマを利用してPDPを強化することができます。例えば、買い物客が他のブランドと比べて商品の組み立てが簡単だと頻繁に絶賛している場合、その詳細をPDPに組み込み、ルーファスにその商品の利点をトレーニングさせることができます。そうすることで、買い物客から「どの製品が一番組み立てやすいか」と尋ねられたときに、ルーファスが他社よりもあなたのブランドを薦める可能性が高まります。
#3 競争状況の把握が不可欠になる
ルーファスは、比較ショッピングの新しい道を象徴している。"ボーズとソニーのノイズキャンセリングヘッドホンの違いは?"といった質問によって、顧客が製品を直接比較できるようにするのだ。ブランドは、このような比較の中で目立つようにする必要があるため、競合の戦略をモニターし、その比較の中でライバルを上回るようにメッセージを調整することが極めて重要です。同様に、Amazon AI検索において、どのブランドが自社よりも上位に推薦されているかを理解する必要がある。Pacvue Commerceは、売上ランクや販売個数といった有用な競合のKPIを監視しています。これは、人々が購入する可能性の高い製品を推奨する際に、ルーファスアルゴリズムにとって重要な指標となります。
Amazon ルーファスAIを使いこなすには、シェア・オブ・ボイス(SOV)に注目することが重要だ。SOVは、競合他社と比較して、ブランドが顧客の目に留まる頻度を測定する。SOVが高ければ高いほど、特に一般的なカテゴリー検索において、あなたのブランドがルーファスによって推薦される可能性が高くなり、プラットフォーム上での可視性と顧客エンゲージメントを高めるために不可欠となる。
Pacvueルーファスのリテールメディアマネジメントツールには、Share of Voiceモニタリングが含まれているため、ショッパーの会話におけるブランドのポジションを高度に理解することができます。ルーファスは、関連性と顧客からのフィードバックに基づいて商品に優先順位をつけるため、強いSOVを維持するブランドは、AIが生成するレコメンデーションを支配する可能性が高くなります。そのためには、ブランドが競合他社と比較して、検索結果のどこにどのくらいの頻度で表示されているかを継続的にモニタリングする必要がある。
Amazon ルーファスAIは有料広告にどのような影響を与えるのか?
Rufus AIは現在、レコメンデーションに有料広告を含めていないが、Amazonの検索エコシステムに統合されることで、有料広告戦略に大きな影響を与える可能性がある。ブランドは、買い物客のクエリと密接に連携した、よりコンテキスト主導型の広告ターゲティングを採用する必要があるかもしれない。AI主導のレコメンデーションが進化するにつれて、有料プレースメントとAIサジェストを融合させた新しい広告フォーマットが出現する可能性がある。ルーファスの紹介は、ブランドがこの新しい環境で競争力を維持するために、商品詳細ページ(PDP)を最適化し、広告戦略の俊敏性を維持する必要性を強調している。
Amazon ルーファスのAI会話によるショッピング体験は、今のところどうなっているのだろうか?
Amazonのラジブ・メータ副社長は、ルーファスとジェネレーティブAI(LinkedIn)は「黎明期」であると認めているが、買い物客はすでにルーファスを効果的に利用して、商品の詳細を理解し、お買い得商品を見つけ、おすすめ商品を入手していると報告している(Amazon US)。
それでも、サードパーティの評価は賛否両論だった。リサ・レイシー氏はCNETで、プライムデーにルーファスを利用してみたが、特定の商品を探す際のパーソナライゼーションの欠如に驚いたと報告している。彼女は、ルーファスの回答は「ほとんどコミカルなキーワード主導型」だが、常に関連性があるとは限らないと評しており、他のレビュアーもそれを裏付けている(CNET、TechCrunch)。
ルーファスはプライムデーには間に合わなかったかもしれないし、一般的にはまだまだこれからかもしれない。しかし、ラジーヴが言ったように、まだ初期段階であり、今後のルーファスの反復はかなり洗練されたものになると期待している。しかし、ラジーヴが言ったように、まだ初期段階であり、今後のルーファスはさらに洗練されたものになることが期待される。今の段階でも、優れたコンテンツと高度に最適化されたPDPを育成することの重要性を示唆している。
Amazon ルーファスAIが他の国で発売されるのはいつですか?
本稿執筆時点では、Amazon ルーファスは米国でのみ発売されている。Amazon ルーファスを米国以外で発売する具体的なスケジュールは公式には発表されていないが、Amazon'の製品発売の典型的なパターンを考えると、ルーファスは米国で完全に展開されテストされた後、他の市場でも発売されると予想される。
Amazon ルーファスAIの今後は?
Amazonの生成的AIショッピング・アシスタントはまだ初期段階かもしれないが、ショッピング行動を進化させ、ブランドの認知度を高める(あるいは妨げる)可能性は否定できない。Amazon 、特にPDPの最適化、カスタマーレビューの管理、競合のモニタリングといった分野で、勝ち抜くための核となる原則が進化していくだろう。自然言語検索に最適化し、Pacvue AIや Pacvue Commerceのようなツールを使用して強力なシェア・オブ・ボイスを維持しながら、迅速に適応するブランドは、この新しいAI主導の状況で成功するために最も有利な立場になるだろう。