新しい調査によると、有料検索、アフィリエイト マーケティング、電子メール キャンペーンなどの従来のツールは、依然としてコンバージョン率とセッションあたりの収益において AI を上回っていることが示されています。
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しかし、ChatGPT のようなプラットフォームが追いつき、ブランドが Google 検索ランキングと同様に AI チャット内での有利な順位に重点を置くようになる近い将来を示唆しています。
で 今月出版された研究論文、 ハンブルク大学の Maximilian Kaiser 氏とフランクフルト財務管理大学院の Christian Schulze 氏は、有機ラージ言語モデル (oLLM) トラフィックが確立されたデジタル チャネルに対してどのように実行されるかを分析しました。
二人は、307 億ドル (200 億米ドル) の収益と従来のチャネルからの 1 億 6,400 万件のトランザクションをカバーする、973 の Web サイトからの 12 か月間の自社データを分析しました。
彼らはまた、50,000 件の ChatGPT 紹介、つまりユーザーが製品やサービスについて質問したときに ChatGPT がブランドの Web サイトへのリンクを提供した例を調査しました。
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世界データの一部ではありますが、オーストラリアは 2 億 2,682 万のオンライン セッションと 13 億ドル (8 億 5,800 万米ドル) の収益を報告書で考慮しています。
AI チャット ツールが広く急速に普及し、oLLM トラフィックが従来の電子商取引チャネルを急速に凌駕すると主張する一部の業界調査にも関わらず、その結果は「oLLM の優位性についての広く予想に反する」ものです。
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研究者らは、「ローンチから1年後、oLLMは有料ソーシャルを上回っているが、重要な財務指標のコンバージョン率とセッションあたりの収益では、Googleの有料検索やオーガニック検索を含む他のすべてのチャネルを下回っている」と述べた。
製品を推奨するリスト記事など、アフィリエイト Web サイトを通じてリンクをクリックした買い物客は、ChatGPT を通じてオンライン チェックアウトに到達した場合よりも購入する可能性が 86% も高くなります。
チャネル別のコンバージョン率 (CR) の回帰結果の図。出典: カイザー、マクシミリアン、シュルツ、クリスチャン、 電子商取引 Web サイトへの ChatGPT 紹介: LLM は従来のチャネルを上回るパフォーマンスを示しますか? 2025年10月8日。
また、オーガニック LLM セッションは、セッション継続時間とページビューの点で、有料ソーシャルを除くすべてのチャネルのパフォーマンスを下回りました。
まだそこまでではないが、良くなってきている
このレポートは、oLLM セッションが電子商取引ブランドにとって重要ではないと宣言するまでには至っていませんでした。
その代わりに、最初の 12 か月の調査で、コンバージョン率やセッションあたりの収益などの指標が改善されたことがわかりました。
「その後 12 か月の予測では、 [conversion rate] たとえ平均注文額が減少したとしても、oLLM と従来のチャネルとの間のギャップは縮小し続けるでしょう。」
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「これらの指標を総合すると、oLLMが短期的に『Googleを殺す』か、あるいは従来のチャネルに取って代わる可能性は低いように思われる」と著者らは続けた。
「ただし、これらの分析は探索的なものであり、予測精度には限界がある可能性があります。プラットフォーム、小売業者の行動、または消費者の採用に対する衝撃は、oLLMの軌道を大きく変える可能性があります。」
実際、研究者がデータ収集を停止した 2025 年 7 月以降、ChatGPT プラットフォームに大きな変更が加えられました。
親会社の OpenAI は 9 月に ChatGPT にアプリ内ショッピングを追加しました。これにより、買い物客のプラットフォームとの関わり方や、ブランドがアプリを通じて購入者にアプローチする方法が変わる可能性があります。
将来的には、LLMプラットフォームは「広告フォーマットのテストを開始したLLMネイティブの検索エンジンで見られるパターンを反映した、アフィリエイトのようなシステムや有料広告の開発を優先する」可能性があると報告書は述べている。
研究者らは、AIチャットボットには従来の検索インターフェースに比べて利点があり、チャット形式自体が「精度を向上させながら認知的負担を軽減」することができ、これらの機能はテクノロジーが成熟するにつれて改善される可能性があると指摘している。
ウェブサイト自体が多くのチャットベースの回答の原材料であるが、LLM にとってウェブサイトがより読みやすくなり、チャットベースの回答が改善される可能性があると研究者らは付け加えた。
両氏は、さらなる研究で、ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini、Grok、Deepseekのパフォーマンスがどのように異なるのか、また消費者の信頼の高まりがLLMの買い物習慣を形作るのかどうかを調査できる可能性があると述べた。
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