ZETAは、AIレコメンドエンジン「ZETA RECOMMEND」が持つ「マルチアングルレコメンド」機能を「ChatGPT」アプリに対応させた。これにより、生成AIを活用した新たな購買体験の提供が可能となる。
「マルチアングルレコメンド」は、複数の切り口によるおすすめ商品を、実店舗のディスプレイや陳列棚のようにECサイト上で縦横にスクロールして表示する機能。商品の特徴やトレンド、ユーザーの関心を反映したAIによるデジタルシェルフを「ChatGPT」アプリ内に構築し、実店舗さながらの接客体験をオンラインで実現する。
この連携により、検索とレコメンドが融合したデジタルシェルフ体験を「ChatGPT」の対話内で提供できるようになる。ユーザーは「自分に合う商品を知りたい」「用途に合わせて比較したい」「今のトレンドを把握したい」といった質問をきっかけに、個々の意図に沿って最適化された商品提案を受け、スムーズに比較検討を進められる。商品を探す段階から購入の意思決定までがシームレスにつながり、直感的な購買行動を促す。
生成AIの急速な普及に伴い、ユーザーの曖昧なニーズを対話によって深掘りし、比較検討を補完する動きが活発化している。また、検索やレコメンド、コンテンツを横断し、多様な観点で商品群を提示する「デジタルシェルフ」は、新しい購買インターフェースとして海外で注目を集めており、国内でも今後の需要拡大が期待されている。
一方で、デジタルシェルフを生成AIの対話型インターフェース上で動的に構成・表示する取り組みは、現状ではまだ限定的だ。こうした対話型インターフェースへのニーズと、デジタルシェルフへの需要の高まりを受けて、ZETAは今回の機能提供に至った。
多様なレコメンドによる比較・発見体験の高度化
商品データやユーザーの行動履歴、検索文脈をベースに、用途別、人気、トレンド、ハッシュタグ、パーソナライズといった複数のレコメンド軸を自動生成する。単なる一列のリストではなく「棚」の形で商品群を提示するため、ユーザーは多角的な視点から商品を比較でき、納得感のある選択が可能になる。
会話検索とレコメンドの統合による意図解像度の向上
「ChatGPT」上でのユーザーの問いかけは、非常に強い購買文脈を持っている。「敏感肌向け」「人と被らないデザイン」「レビュー評価が高い」といった細かな意図を汲み取り、「ZETA SEARCH」と「ZETA RECOMMEND」が連携して検索結果の延長線上で最適な商品提案を行う。検索とレコメンドを分断させないことで、サイト内の回遊性や比較検討のしやすさを向上させる。
ハッシュタグ連携による提案軸の拡張
「マルチアングルレコメンド」は「ZETA HASHTAG」とも連動し、商品の強みや利用シーン、トレンドワードを表現するハッシュタグをレコメンド軸に組み込む。これにより、従来の類似商品表示にとどまらないテーマ性を持った提案が可能となり、「レコメンド×ハッシュタグ」という新しい探索の形を広げる。
エージェンティックコマース時代における新たな購買導線の最適化
商品名が曖昧な状態であっても、対話を通じて条件に合致する最適な商品へたどり着けるようになる。クチコミ、Q＆A、ハッシュタグ、検索クエリなどを横断的に活用したレコメンドによって購買意欲を醸成し、CVR（コンバージョン率）、AOV（平均注文額）、LTV（顧客生涯価値）といった主要KPIの向上を後押しする。
「ZETA RECOMMEND」とは
パーソナライズされた商品提案によってユーザーの潜在ニーズを発掘し、ECサイトの収益性と満足度向上を同時に支援するマーケティングソリューションだ。
ユーザーの閲覧経路などのデータからリアルタイムでパーソナライズを行うレコメンド機能や、同じ商品をチェックした他のユーザーが閲覧している商品を提示する機能などを備えている。
著者情報
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