今年の「Groceryshop」では、食料品業界に革命をもたらすAIの役割が主要なテーマとなりました。
特に、AIがバイヤージャーニーを変革し続けているだけでなく、ブランドがそれにどう最適化を図っているかについても学びました。 現在、ブランドは「実店舗」「デジタル」「ソーシャル」「エージェント」という4つの「棚」において、スペースと注目を集めるために競い合っています。基調講演のステージからネットワーキング・アフターパーティーに至るまで、AIショッピングの急速な普及（すでに50％を超えています！）が頻繁に話題に上り、多くのブランドが、このLLM（大規模言語モデル）を駆動力とする新たなフロンティアへの適応を急ぐ必要性を感じていることが浮き彫りになりました。
しかし、あらゆる課題にはチャンスも伴うものであり、AIを活用したショッピングは、このエキサイティングな進展を活かす準備ができている先見の明のあるブランドにとって、大きな可能性を秘めています。
主な統計：AIを活用したショッピング広告の導入状況
| 60% | 消費者のうち、少なくとも時々AIを利用して買い物をしている人は |
| 77% | 小売メディアネットワークの多くが、エージェント型広告フォーマットに投資している |
| 96% | AIを利用する買い物客のうち、今後も利用を継続または拡大する予定の人の割合 |
| 50% | InstacartのAIアシスタントを利用する買い物客向けの、より大きなカゴ |
「エージェント」の棚でひときわ目立つ
AIが生成した候補リストが、従来の陳列スペースに取って代わる
「エージェント型ショッピング」では、実店舗やオンラインの棚に並ぶ何千もの選択肢ではなく、顧客にはわずか3～5点の推奨商品のみが表示されるようになった。インスピレーションから購入に至るまでのプロセスを短縮することで、AIはショッピングをより迅速かつ意図的なものにし、買い物客が「何を買うか」「どこで買うか」だけでなく、「どのように買い物かごを組み立てるか」までも変革している。
LLMのトレーニングデータが可視性のギャップを生み出す
ユーロモニターとベインのデータによると、いくつかのスキンケアブランドや小売業者は、LLMにおけるシェア・オブ・ボイスは低いものの、市場シェアは高いことが示されています。LLMはReddit、ウィキペディア、YouTube、および類似のソーシャルコンテンツから自由に情報を収集しています。ブランドの主張がコミュニティの感情と一致しない場合、AIによる可視性は低下することになります。
AIディスカバリーに関するブランド要件
AIを活用したショッピングで成功を収めるためには、ブランドは以下の条件を満たす必要があります：
- 関連するミッションで検索可能
- 構造化され、標準化されたデータにより、機械可読性を実現
- AIによって生成された候補リストに選出された
- 在庫状況が確認でき、在庫のある購入経路を通じて購入可能
覚えておいてください：商品情報は常に自然な言葉遣いで記述し、事実と購入者の成果を結びつけ、正確な在庫情報を表示する必要があります。
Pacvue おすすめ：
- すべてのチャネルにおいて、完全かつ一貫性があり、機械で読み取り可能な商品データを使用してください。
- 一般的なエージェントプロトコル（例：ChatGPT用のACPやGoogle用のUCPなど）と連携します。
- 各小売業者固有のデータコンプライアンス規則を遵守してください。
- プラットフォームを問わず、製品、価格、在庫データの正確性を確保するための、再現性のあるプロセスを構築する。
- これを使用して Pacvue Prism を使用して、どのエージェントチャネルがコンバージョンや収益性の高い売上を牽引しているかを特定する
当社の「agentic commerce 」レディネス・スコアカードで、貴社のブランドがAI導入にどの程度対応できているかを確認してください。
食料品業界のトレンドを先取りする
「成果」こそが新たな分類基準である
消費者は、特定のカテゴリーでトップの商品を選ぶだけでなく、望む結果をもたらす製品を選ぶ傾向が強まっています。現在、競合製品群は売り場の枠を超えて広がっており、Purely Elizabethのようなブランドにとっては、シリアル、オートミール、スナック、クッキーといったカテゴリーを横断して同時に競争する機会が生まれています。
ブランド名を含まない検索の利点
消費者が明示的に自社ブランドを検索してから初めて表示されるようでは、すでに手遅れです。競争力を維持するためには、ブランドはファネルの上流にあるカテゴリーレベルや課題ベースの検索クエリに対して表示され、消費者が購入のきっかけを感じたその瞬間にリーチする必要があります。
価格の透明性と顧客ロイヤルティが食料品業界の競争を激化させている
AIツールによって、買い物客が小売業者間で買い物かご全体の価格を比較できるようになるにつれ、食料品店は顧客を獲得・維持するために、ポイントプログラムや割引にますます依存するようになるだろう。すでに『Instacart 』誌は、燃料費の高騰によりオンラインショッピングの魅力をさらに高めている中、実店舗と同じ価格設定を採用している食料品店の売上成長率が10％高かったと報じている。
リテールメディアの測定におけるギャップ
retail media network の経営幹部のうち、自社のネットワークが同業他社と競合できると考えているのはわずか31％で、前年比14％減となっている。また、市場規模の算出手法を信頼しているのはわずか28％にとどまり、10人中7人が価格設定や機能面において他社に追いつくのに苦労していると感じている。成長の根底にある前提が、かつてないほど疑問視されている。
Pacvue おすすめ：
- Target 消費者が閲覧しているカテゴリーではなく、達成しようとしている成果（例：「高タンパク質の食事」）に基づいて分類する。
- 広告費の20～30％を、カテゴリー検索、問題解決型検索、およびソーシャルプラットフォーム（ディスカバリーコマース）に重点を置いた、ファネルの上流段階を対象としたキャンペーンに充ててください。
- 部門ごとの孤立した測定をやめ、広告の掲載位置とロイヤリティ特典、割引価格、あるいは新しいクリエイティブやメッセージを組み合わせた場合のパフォーマンスを検証し始めましょう。
- incrementality の指標は四半期ごとではなく毎日測定し、パフォーマンスが低下したら直ちに予算を組み替えたり、広告戦略を調整したりしてください。
- Pacvue Agentを活用し 、単一のワークフロー内で「実行」から「分析」へと移行することで、測定と活用のギャップを解消します 。
第4四半期およびそれ以降の食料品小売業界での成功
AIを活用したショッピングの普及は、今後ますます拡大していくことは明らかだ。
また、買い物客が1回のセッション内で商品の発見、検討、購入を済ませることが多くなっている、この「ポストファネル」化が進む世界では、チャネルはもはやファネルの各段階に明確に分類されるものではなくなっています。インサイトを把握し、それを複数のプラットフォームにわたって大規模に実行に移すためには、数十もの別々のログイン画面ではなく、単一のインターフェースから最適化を行う必要があります。メディアチャネルを具体的なビジネス成果に結びつけることができる、コマースネイティブなプラットフォームが求められています。
