AI経由の購買トラフィックを解説|新たな流入チャネルの計測ポイント

Adobeは2026年1月、2025年ホリデーシーズンの米国小売サイトへの生成AI経由トラフィックが前年同期比693.4%増えたと発表しました。ここでいうトラフィックは、生成AIサービスから小売サイトへクリックして訪れた流入を指します。

この急増は、AI経由の訪問数が伸びていることを示す一方、売上や利益が同じ割合で増えたことを意味するわけではありません。

企業のマーケティング担当者は、AI経由の流入を既存の検索・広告・SNSと区別して計測し、訪問後の行動から購買までを確認する必要があります。

※本記事は2026年8月時点の情報です。

生成AIサービスから小売サイトへの流入が、クリック・訪問・商品比較を経て購入に至る流れを示した図解
AI経由の流入は、クリックから訪問・比較・購入までの流れとして捉える

Adobeが示したAI経由流入の意味

Adobeの発表内容を整理すると、次の4点が要点です。

  • 増加率:2025年ホリデーシーズンの生成AI経由流入が前年比693.4%増
  • 指標の基準:小売サイトへのクリックを基にした指標
  • 利用領域:ゲーム、玩具、家電、電子機器、パーソナルケアなどで利用
  • 留意点:利用規模は拡大しているが、他の主要チャネルとの比較が必要

693.4%という増加率はクリックベースの指標であり、そのまま購買や利益の増加を示すものではありません。実務では、この数字を入口の変化として捉え、訪問後の行動と合わせて評価します。

ポイント

AI経由流入は急増していますが、指標はクリックベースであり、実際の購買や利益への影響は既存チャネルと分けて確認する必要があります。

AI流入を計測する実務

AI経由流入を発見・訪問・比較・購入の4段階で見る指標を示した図解
発見・訪問・比較・購入の段階ごとに見る指標を分ける

AI経由の流入は、発見から購入までの段階ごとに見る指標を分けて設計します。

段階見る指標
発見AIサービス別の参照元、表示商品、ブランド名
訪問ランディングページ、滞在、回遊、離脱
比較商品詳細、在庫、価格、レビューへの到達
購入CVR、客単価、返品、リピート、粗利

4段階を分けて計測することで、AI経由の訪問がどこで離脱し、どこで購入に至っているかを把握できます。

ポイント

発見・訪問・比較・購入の4段階で指標を分け、AI経由の訪問がどこで離脱し、どこで購入に至っているかを確認します。

SEO・広告と別チャネルとして扱う

SEO・広告の取り組みとは別に、AI経由流入に向けて次の4点を進めます。

商品情報の機械可読化、一次情報整備、計測の分離、クリック後の品質確認という4つの取り組みを示した図解
SEO・広告とは別に進める4つの取り組み
  • 機械可読化:商品情報、価格、在庫、返品条件を機械可読にする
  • 一次情報整備:AIが引用しやすい一次情報と更新日を用意する
  • 計測の分離:AI流入のアトリビューションを検索広告と混ぜない
  • 品質確認:AI回答に掲載されたかだけでなく、クリック後の品質を測る

AI検索の変化は、生成AI活用運用評価と合わせ、流入後の顧客体験まで設計して初めて成果につながります。

ポイント

商品情報の機械可読化と一次情報の整備を進めつつ、AI流入の計測は検索広告と分け、クリック後の顧客体験まで確認します。

よくある質問(FAQ)

Q. AI経由トラフィック693.4%増は何を意味しますか?

Adobeが分析した米国小売サイトへの生成AIサービス経由のクリック流入が、前年同期比で693.4%増えたことを意味します。

Q. AI流入が増えれば売上も同じ割合で増えますか?

増えるとは限りません。訪問数、購入率、客単価、返品、粗利をAI流入と他チャネルで比較する必要があります。

Q. マーケティング担当者は何を始めるべきですか?

AIサービス別の参照元とランディングページを計測し、商品情報、在庫、価格、返品条件を更新して、流入後の購買まで評価します。

まとめ

Adobeの調査は、生成AIから小売サイトへ訪れる流入が急増したことを示しました。ただし、流入増と売上増は分けて考えます。

AI経由の発見、訪問、比較、購入を個別に計測し、商品情報と顧客体験を改善しましょう。

参考情報:
Adobe「Holiday Shopping Season」

ポイント

流入増と売上増を分けて捉え、発見・訪問・比較・購入の4段階でAI経由の計測を進めましょう。

会社紹介

株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。

また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。

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執筆者プロフィール
張田谷凌央
張田谷凌央

株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。