From Prompt to Purchase: How AI Brand Recommendations Move Consumers on the Open Web
オプトイン形式のクリックストリームデータとAIとの対話を紐付けた独自のパネルを活用することで、本研究は、AIによるブランド推奨が、これまでエンゲージメントのなかったユーザーの間でその後の検索やサイト訪問を大幅に増加させることを実証しており、これは、偶発的なブランド言及による交絡や直接的なリファラー属性の欠如のために従来のウェブ解析では見落とされる因果効果である。
原論文は CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
あなたは、巨大で賑やかなショッピングモールを歩いているところを想像してみてください。かつて、新しいランニングウォッチを買いたいと思ったら、あなたは直接「時計コーナー」へ行き、ブランドを見て、一つを選ぶだけでした。
しかし今日では、モールに入る前に、あなたは親切で目に見えないツアーガイド（ChatGPTのようなAIアシスタント）にアドバイスを求めます。ガイドはこうささやきます。「ガーミン（Garmin）、コロス（Coros）、あるいはポラール（Polar）をチェックしてみるといいですよ」。
あなたはまだこれらの名前を打ち込んでいません。それどころか、それらを探していることさえ知りませんでした。しかし今、あなたはモールに入り、「ガーミン」と検索し、彼らのウェブサイトを訪れ、実店舗でそれらを見ているのです。
問題点： モールの監視カメラ（標準的なウェブ解析）には、あなたが店に入ってくる瞬間しか映っていません。彼らは、あなたの旅の理由を「Google検索」や「店舗訪問」によるものだと判断します。彼らは、最初にあなたの耳元で名前をささやいた、あの目に見えないツアーガイドの存在を完全に見落としています。ガイドには功績が認められず、モール側は、あなたが自発的にその店へ行くことを決めたのだと思い込んでしまいます。
研究の使命： この論文は、あの目に見えないツアーガイドが実際にあなたを「動かした」のだということを証明しようとしています。AIによる推奨が、ブランドについて考えてもいなかった人に、いかに頻繁にそのブランドを検索させるきっかけを与えているかを測定したいのです。
大きな挑戦：「偽の」推奨
研究者たちは、厄介な問題に直面しました。AIに質問すると、時として、あなたがすでに所有しているブランドに言及することがあります。
- 例： あなたが「Netflixの直し方を教えて」と聞くと、AIは「Netflixの設定を確認してください」と答えます。
- 罠： もしその後、あなたがNetflix.comへ行ったとしても、AIがあなたをそこへ行かせたわけではありません。あなたはもともとNetflixの顧客だったのです！AIは単に、あなたがすでに利用しているブランドについて言及したに過ぎません。これをカウントしてしまうと、AIが強力であるかのように見えますが、実際には単なる偶然なのです。
研究者は、「真の推奨」（見知らぬ人に新しいブランドを教えること）と、「付随的な名前出し」（すでに知っているブランドについて話すこと）を区別しなければなりませんでした。
解決策（探偵の仕事）
真の答えを得るために、研究者たちは、手がかりを分類する探偵のように、巧妙な一連のフィルターを使用しました。
- 「見知らぬ人」フィルター： 彼らは、そのブランドを最近検索したり訪問したりしたことがない人々のみを対象としました。もしあなたがすでにそのブランドを好んでいたなら、その人は除外されました。彼らが関心を持ったのは、「新しい」顧客だけです。
- 「態度」フィルター： コンピュータプログラムを使用して、AIがどのようにブランドに言及したかをチェックしました。それは純粋な推奨（「ガーミンを買うべきです」）だったのか、それとも単なるカジュアルな言及（「あなたのガーミンの時計が壊れています」）だったのか。彼らは、純粋な推奨の方がはるかに強力であることを発見しました。
- 「タイムマシン」チェック： 人々がAIと対話する「前」に何をしていたかを調べました。もしその人が毎日そのブランドのウェブサイトを訪問していたなら、AIは何の変化ももたらしていません。しかし、もしその人が静かな状態であったにもかかわらず、AIが話した後に突然検索を始めたのであれば、それが「魔法の瞬間」だったのです。
結果：目に見えない押し（プッシュ）
データを整理した後、明確なパターンが見つかりました。
- 検索のブースト： AIが、そのブランドに最近関与していなかった人にブランドを推奨すると、その人は1週間以内にGoogleでそのブランドを検索する確率が**+4.3パーセントポイント高まります**（ベースラインの2.9%から7.2%へ上昇）。
- ウェブサイト訪問： そのブランドの公式サイトを訪問する確率が**+2.4パーセントポイント高まります**。
- 店舗訪問： 商品を見るために（Amazonのような）ストアページを訪れる確率が**+1.0パーセントポイント高まります**。
比喩： AIを、あなたが存在すら知らなかった高速道路上の看板だと考えてください。看板が現れる前、あなたはただ通り過ぎていました。しかし看板の後、あなたは高速道路を降り、その看板が宣伝していた町へと向かいます。その看板は、単に既知の場所を思い出させたのではなく、あなたを新しい場所へと送り出したのです。
なぜこれが重要なのか
- 「盲点」： 現在のマーケティングツールは、あなたが店に入ってくる瞬間だけを記録するカメラのようなものです。彼らは看板を見落としています。これは、企業がGoogleやSNSの広告がすべての役割を果たしていると考えている一方で、実はAIアシスタントこそがその旅の始まりを作っていることを意味します。
- 「クリック」の問題ではない： AIはクリック可能なリンクを与える必要はありません。ただ「名前を言う」だけで、あなた自身に検索させるには十分なのです。
- 誰が使っているのか？ この研究は、特定のAIツール（ChatGPTなど）を使用している人々は、一般的に他の人々よりもウェブ上で活動的であることも明らかにしました。AIが「より上手く」売っているのではなく、そのAIを使う人々が、提案を聞いた後に外出して買い物をする傾向が強いのです。
結論
この論文は、AIアシスタントが強力な「目に見えないセールスマン」であることを証明しています。彼らは、探していなかった人々にブランドを紹介し、検索エンジンやウェブサイトへの旅へと送り出します。しかし、これはユーザーがリンクをクリックする「前」に起こるため、ビジネスが売上を追跡するために使用する標準的なツールでは、その動きを完全に捉えることができません。AIは状況を動かしていますが、スコアボードにはそれが表示されないのです。
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