Adobeの調査によると、AI経由のユーザーは、それ以外のユーザーと比べてコンバージョン率が90%高かった。


米国のソフトウェア企業のAdobeによると、小売業者にとってAI経由のユーザーは、訪問あたりの売上を83%増加させることがわかった。また、AI経由のユーザーのコンバージョン率は、9月時点で、それ以外のユーザーに比べて90%高かった。この結果から、AI経由の流入は、単なる一時的な話題や認知度指標として片付けることができない存在となっている。

Adobeは、小売業者が注目すべき別の課題も指摘している。それは、小売業者のコンテンツの多くが、依然としてAIシステムにとって理解しやすいものになっていないという点である。同社の「Citation Readability Score(引用可読性スコア)」によると、米国の小売業者のホームページの平均スコアは63%だった。これはコンテンツの3分の1以上が、AIシステムにとって容易に理解・引用できる状態ではないことを意味している。


これらの調査結果は、AIによる可読性の向上が売上増加につながることを証明するものではない。しかし、マーケターにとっては、AIシステムがどのページを理解できるか、AI経由で訪問した買い物客がどのページを閲覧しているか、そしてそれらの訪問者が次にどのような行動を取っているかについて、詳しく分析する十分な理由となる。

 

AI経由の流入は1年前と比べて価値が大幅に向上

2025年8月時点では、AI経由のユーザーのコンバージョン率は、その他のユーザーに比べて9%低かった。しかし2026年9月には、そのコンバージョン率は他の流入を90%上回った。また、AI経由のユーザーは、サイト滞在時間が73%長く、閲覧ページ数が25%多く、商品をカートに追加する割合も53%高かった。

さらにAdobeの調査によると、米国の小売サイトへのAI経由のユーザーは、2026年9月に前年同月比で71%増加し、2024年10月以降では1,772%増となった。

このデータからは、買い物客がサイトをクリックする前に、具体的にどのような行動を取っていたのかまでは明らかになっていない。ただ、妥当な推測として、一部のユーザーは一般的な流入経由の訪問者が他の場所で行うよりも、AIアシスタント内でより詳しく調査したうえでサイトにたどり着いたと考えられる。

これは、ランディングページの重要性がこれまでとは異なる形で高まっていることを意味する。ランディングページは、必ずしも顧客の購買行動の出発点である必要はない。場合によっては、その購買行動を完結させる役割を果たすことになる。

 

解説コンテンツはAIに理解されやすい

Adobeの調査によると、商品やポリシーについて説明するコンテンツは、AIにとって理解しやすく、可読性スコアも高い傾向にあることがわかった。

小売カテゴリー別では、エレクトロニクス分野が総合スコア79%でトップとなった。その内訳として、カテゴリーページは79%、カスタマーサービスページは78%のスコアを記録した。Adobeは、セットアップガイド、トラブルシューティング記事、詳細な製品仕様書などを、AIシステムにより多くの文脈情報を提供するコンテンツの例として挙げた。


一方、総合小売のホームページのスコアは、わずか40%にとどまった。Adobeは、その一因として、ナビゲーション要素が多く、プロモーション色の強いレイアウトでは、AIが内容を理解するための情報や文脈が十分に得られないことを挙げている。

だからといって、すべてのホームページに文章を増やす必要があるわけではない。重要なのは、商品に関する重要な情報がどこに配置されているのか、そしてAIシステムがその情報を正しく理解できる状態になっているのかを確認することである。

 

AI経由のユーザーを獲得チャネルとして測定する

AI経由の流入がもたらす商業的な成果は、マーケターがAIでの可視性をどのように測定すべきかという点にも影響を与えている。

AI経由のユーザーがより高いコンバージョン率を実現し、訪問あたりの売上も高いのであれば、企業は単に流入数だけを見るのではなく、クリック後に訪問者がどのような行動を取ったかまで追跡する必要がある。

コンバージョン率、カートへの追加行動、訪問あたりの売上、顧客価値は、単なるトラフィック数だけよりも有用な指標となる。また、マーケティング運用チームは、AI経由の流入を単一のトラフィックソースとして扱うのではなく、AI経由のユーザーが流入するランディングページごとのパフォーマンスも比較すべきである。

Adobeの調査データは、コンテンツをAIにとって読みやすくすることが、コンバージョン率や売上の向上につながると証明しているわけではない。このデータが示しているのは、AI経由のユーザーが1年前に比べてはるかに価値の高いものになっていること、そして一部の解説コンテンツはAIシステムにとって理解しやすい傾向にあるということだ。


※当記事は米国メディア「MarTech」の11/3公開の記事を翻訳・補足したものです。