ChatGPTやPerplexity、Geminiなどの生成AIを経由した買い物が、想像以上のスピードで広がっています。
Shopifyが2026年8月に公開したデータによると、Shopify加盟店へのAI検索経由のセッションは前年比197%増（約3倍）。オーガニック検索の伸び（12%増）と比べても、その勢いは際立っています。
さらに注目すべきはコンバージョン率です。AI検索からの買い物客は、GoogleやYahoo検索などオーガニック検索からの買い物客に比べて全体で約80%高い確率で購入に至っており、比較検討が多い商品に限ると、その差は約2倍にまで広がるとのこと。新規顧客の獲得率でも、AI検索はオーガニック検索の約1.3倍という結果が出ています。
そしてもうひとつ見逃せないのは、構造化データの効果です。同記事では「構造化されたShopify Catalogの商品データを参照した場合、そのAI検索から訪れた買い物客のコンバージョン率は、スクレイピングされたデータやサードパーティフィードに頼った場合の約2倍だった」と報告されています。AIが商品情報を正しく理解できるかどうかで、成果に倍近い差がつく「ECにおけるAIO（AI Optimization）」は、もはや無視できない課題になっているのがわかります。
参考：AI検索とオーガニック検索はどう使い分けられているのか？Shopifyデータが示す商品発見の変化（Shopify Japan、2026年8月）
弊社の「AIO CHECK」が、ECの商品ページ診断に対応しました
弊社が提供する無料で始められるAIO診断サービス「AIO CHECK」は、これまで主にコンテンツサイトやコーポレートサイトを対象に、構造化データ・E-E-A-T・SEOの観点からAIに引用されやすいページかどうかをスコア化してきました。
このたび、新たに構造化データの分析ロジックを拡張し、EC商品ページに欠かせない Product（商品情報）／Offer（価格・在庫）／AggregateRating（評価・レビュー） の3項目を評価対象に加えました。プラットフォームの種類（Shopify、Square など）を問わず、商品ページのAIO診断を実施していただけます。
AIにとって、価格や在庫、評価といった情報が「構造化データとして正しく提供されているか」は、商品を理解し推薦してもらえるかどうかを左右する重要な要素です。AIO CHECKでは、こうした項目の有無を自動でチェックし、0〜100点のスコアと、優先順位付きの改善提案を提示します。
AIO診断の過程で見えてきた、もうひとつの落とし穴
今回の機能拡張にあたり、実際のEC商品ページを使った検証を重ねる中で、興味深い発見がありました。ある商品ページでは、ブラウザで見える範囲にはしっかりと商品情報が表示されているにもかかわらず、AIO CHECKが取得する素のHTMLには構造化データが一切含まれていなかったのです。
原因を調べると、そのページは構造化データをJavaScriptによって後から動的に挿入する実装になっていました。人の目には問題なく表示されていても、JavaScriptを実行せずにページを取得するタイプのAIクローラーからは、その商品情報が「存在しないもの」として扱われてしまう可能性があります。
Shopify自身も前述のブログの中で「サーバーサイドレンダリングにより、AIプラットフォームはJavaScriptの実行なしにコンテンツを即座に認識できる」という点をShopifyの強みとして紹介しており、今回の私たちの検証結果とも符合します。スコアだけを見ていては気づきにくい、こうした技術的な要因まで掘り下げて指摘できる点が、AIO CHECKのような診断ツールの価値だと考えています。
スコアだけでなく、「次に何をすべきか」まで
AIO CHECKが大切にしているのは、単に点数を出すことではなく、その点数の根拠と改善の優先順位を具体的に示すことです。ChatGPT・Claude・Gemini それぞれへの引用可能性を個別にスコア化し、コンテンツの明確さやトピックの権威性、構造化データの整備状況といった要因ごとに、何から手をつければよいかが分かるようになっています。
似たような診断ツールを見かける機会も増えてきましたが、私たちは「評価して終わり」ではなく「評価をもとに、何を直せば改善するかまで伴走する」ことにこだわって開発を続けています。
ECサイトを運営されている方は、ぜひ一度、商品ページをAIO CHECKで診断してみてください。