VIII-A2 お客様はAIにどう質問しているか―EC購入検討時のクエリパターン

A1で市場規模の伸びを確認しました。次に気になるのは「では、お客様は実際にAIへ何と話しかけているのか」という中身です。ECの購入検討では、キーワードの羅列ではなく、会話に近い自然な文章でAIに相談するのが特徴です。

「一人暮らしに向く軽い掃除機」のような相談から始まる

AIショッピング検索は、ユーザーが「一人暮らしに向く軽い掃除機」のような自然な要望を伝えると、AIが複数の商品を比較・要約し、画像・価格・評価つきの「商品カード」として提示する購買体験です(出典: mercart.jp, 2026年7月確認)。従来の検索のように「掃除機 軽量 一人暮らし」とキーワードを区切って入力する必要がなく、条件を文章のまま投げられる点が最大の違いです。

情報収集型クエリと指名検索では、AIの出方が正反対

ネットショップ担当者フォーラムの分析では、AI Overviews表示率は全キーワード平均で約30%ですが、「比較・おすすめ・スペック検索」のような情報収集型クエリでは99.9%に達する一方、ブランド名単体の指名検索ではわずか2.29%にとどまるとされています(出典: ネットショップ担当者フォーラム, 2026年6月)。「調べて選ぶ」段階ではAIがほぼ必ず関与し、「もう決めている」段階ではAIがほとんど出てこないという、EC特有の使い分けです。

AIは3つの情報源を組み合わせて答えを作る

AIが商品を提示する際は、①マーチャントが提供する商品フィード、②商品ページ上の構造化データ、③Reddit・YouTube・レビューサイトなど第三者の言及、という3種類の情報を組み合わせています(出典: kiyono-co.jp, 2026年7月確認)。この3つをどう整えるかは、A4(構造化データ)とA5(E-E-A-T)で具体的に扱います。

実践ステップ

1. 1
   自社の主力カテゴリで「〇〇 おすすめ」「〇〇 比較」をChatGPT・Perplexityに投げてみる
2. 2
   「一人暮らし向け」「初心者向け」のような利用シーン型の質問も試す
3. 3
   自社ブランド名単体で検索し、AI Overviewsが出るかどうかも確認する
4. 4
   出てきた回答がどのサイトを参照しているか、リンク元をメモする
5. 5
   拾えていない質問パターンを一覧化し、コンテンツの空白を洗い出す

このレッスンはテキストとスライドで学べます。スライドは上のビューアからご覧ください。