AIが再定義するデジタル検索と広告ビジネスの未来

エグゼクティブサマリー

デジタル環境は、人工知能（AI）の台頭により、根本的な変革期を迎えています。この変化は、ユーザーが情報とどのように対話するか、そして企業が顧客とどのように結びつくかを再定義しています。従来のリンクベースの情報検索システムから、よりインテリジェントで会話的、かつタスク指向の体験へと検索のあり方が移行している点が、この変革の核心にあります。

広告主にとって、この変革は二重の影響を及ぼします。「ゼロクリック検索」の増加による従来のクリック率（CTR）の低下という課題がある一方で、高い品質のリード獲得や新たな広告在庫の創出といった機会も生まれています。GoogleはAIを活用した検索機能に広告を統合することで、この変化に適応しようとしています。一方、Perplexity AIのような新興の競合他社は、広告を排除したモデルや、AIエージェントをターゲットとする革新的な広告概念を導入し、市場に新たな波を起こしています。

このAIが主導するフロンティアで成功を収めるためには、企業がデジタルマーケティングと検索エンジン最適化（SEO）戦略を積極的に適応させることが不可欠です。

はじめに：デジタル検索と広告におけるAIの必然性

デジタルランドスケープは、人工知能をその中核に据え、根本的な変革を遂げています。これは、ユーザーが情報とどのように対話するか、そして企業がオーディエンスとどのように結びつくかを再定義しています。この変革は単なる技術的進歩を超え、ユーザー行動と広告経済におけるパラダイムシフトを意味します。

Googleの長期的なビジョンは、Geminiモデルを搭載したAIの力により、自然言語、画像、または視覚的な入力を用いて、人々が「何でも質問し、学び、発見できる」ような手間のかからない検索を実現することです 。これは、キーワードベースの検索から、より直感的でインテリジェントなインタラクションへの根本的な転換を示しています。

従来のGoogleが支配してきた検索市場は、生成AIの登場により挑戦を受けています。生成AIは検索の革新を民主化し、新たなプレイヤーが市場に参入し、ユーザー体験を再構築することを可能にしています 。これは、検索習慣における新たな競争と多様化の時代を告げるものです。2024年において、Googleは3,000億ドル規模のグローバル検索広告市場の57%を占めていますが、新興プラットフォームの台頭により、そのシェアは減少すると予測されています 。この状況は、Googleが適応する必要性と、広告主がこの進化する環境を理解することの緊急性を浮き彫りにしています。

検索の核となる機能は、リンクのディレクトリから「アンサーエンジン」または会話型インターフェースへと進化しており、ユーザーの期待とインタラクションパターンを根本的に変えています。従来の検索は、ユーザーが回答を見つけるために複数のリンクをクリックすることを前提としており、それがウェブサイトへのトラフィックと収益化を促進していました。しかし、AI概要（AI Overviews）やAIモード（AI Mode）は、検索インターフェース内で直接、簡潔な回答を提供します 。これにより、ユーザーがGoogleから外部のウェブサイトにクリックして移動する必要性が減少します 。結果として、ユーザーの注意は検索プラットフォーム内にますます集中するようになり、広告主の焦点は外部ウェブサイトへのトラフィックを促進することから、AIを活用した検索結果内での存在感とエンゲージメントを最適化することへと移行しています。これは、検索インタラクションから価値がどのように生み出されるかを再定義するものです。

アンサーベースの検索への移行は、AIモデルが様々な情報源から情報を合成し、直接的な回答を提供することを意味します 。コンテンツがこれらのAI要約や応答に掲載されるためには、AIが処理しやすいように、発見しやすく、理解しやすく、文脈的に関連性のあるものとして構成されている必要があります。これは、キーワードやバックリンクに重点を置いた従来のSEOから、自然言語処理の最適化、ロングテールキーワードの統合、AIが理解しやすいコンテンツ構造に焦点を当てた戦略への移行を必要とします 。したがって、マーケターは、広告キャンペーンだけでなく、すべてのコンテンツ作成において「AIファースト」の考え方を取り入れ、自社の情報がAIエージェントや生成モデルによって容易に利用され、発見されるようにすることが求められます。これは、コンテンツ戦略と情報アーキテクチャの積極的な再構築を意味します。

GoogleのAIを活用した検索の進化：AI概要とAIモード

Googleは、Geminiモデルを搭載した生成AIを統合し、検索をより直感的でインテリジェントなものにしています。これにより、ユーザーは従来のキーワード検索を超えて、複雑でニュアンスのある質問を投げかけることができます 。

AI概要（AI Overviews）は、検索結果の上部に表示されるAI生成の要約であり、ユーザーのクエリに直接的な回答を提供します。これは、ユーザーが複数のリンクをクリックする必要性を減らし、「ゼロクリック検索」につながることを目的としています 。AI概要は、米国やインドなどの主要市場で、AI概要が表示される種類のクエリにおいてGoogleの使用を10%以上増加させるなど、大きな成功を収めています 。

AIモード（AI Mode）は、より高度な会話型AI検索体験を表し、「最も難しい質問」のために設計されています。これはチャットボット形式のインタラクションを提供し、ユーザーがフォローアップの質問をしたり、役立つリンクとともにカスタマイズされた動的な回答を受け取ったりすることを可能にします 。AIモードの初期テスターは、従来の検索と比較して2〜3倍の長さのクエリを投げかけており、より深いレベルのエンゲージメントを示しています 。

AI概要とAIモードは、より包括的で文脈に関連する回答を提供し、ユーザーがより迅速に情報を入手し、検索インターフェース内で直接タスクを完了できるように設計されています。例えば、「限られたリソースで中小企業向けのウェブサイトを構築する方法」を尋ねるユーザーは、AIモード内でステップバイステップのガイドやヒントを受け取ることができます 。検索の進化は、人々が単にクエリやリンクのリストを求めて検索するのではなく、異なるツールを組み合わせて「タスクを完了する」ために検索するようになることを意味します。エージェントは「検索単独ではできないこと」をはるかに多く実行できるようになります 。これは、Googleの「エージェント的」でパーソナライズされた検索が「物事を成し遂げる」というビジョンを示しています 。

GoogleのAI戦略は、検索を単なる情報検索ツールから、複雑な意図を理解し、タスク完了を促進できるインテリジェントなアシスタントへと根本的に変革しています。AI概要とAIモードは、膨大な量の情報を合成し、簡潔で厳選された回答を提示します 。これにより、AIは実質的にユーザーに代わって、最も関連性がある、または役立つと見なす情報を「選択」し、「優先順位付け」することで、予備的な「決定」を下しています。広告主やコンテンツ作成者にとって、これはウェブ上に単に「存在している」だけでは不十分であることを意味します。コンテンツは、これらの要約にAIによって「選択」されるように構成され、最適化される必要があります。したがって、AIは情報発見プロセスにおいて暗黙のゲートキーパーまたはフィルターとなり、従来のクリックが発生する前であっても、ユーザーの認識とその後の行動に大きな影響を与えます。

AIモードは、ユーザーがより長く、より複雑で、ニュアンスのあるクエリを形成することを促します 。これらの「ロングテールで情報量の多いクエリ」 は、ユーザーがリサーチや意思決定のファネルのより深い段階にあり、より具体的な意図を持っていることを示唆しています。AI概要は主に情報提供の意図によってトリガーされますが（96%が情報提供、1.2%が取引） 、GoogleはAI概要の文脈において商業的クエリの増加も報告しています 。これは、最初のクエリが情報提供を目的としていても、AIのニュアンスのある意図を理解する能力が向上したことで、商業的なニーズを予測し、「まさに適切なタイミングで」高度に関連性の高い広告とユーザーを結びつけることができることを示唆しています 。これは、広範なキーワードターゲティングから、より洗練された意図ベースの広告モデルへの戦略的転換を意味し、クリック数だけでなく、リードの質とコンバージョン可能性が成功の最重要指標となります。

進化する広告ビジネス：GoogleのAI検索における収益化

AI概要の台頭は、オーガニック検索結果と有料広告の両方でクリック率（CTR）の顕著な低下をもたらしました。AI概要が存在する場合、有料広告のCTRは、AI概要がない場合の21.27%と比較して、約9.8%低下します 。この現象は、「ゼロクリック検索」によって引き起こされます。これは、ユーザーが外部ウェブサイトに移動することなく、AI要約内で直接回答を見つけるためです 。AIモードでは、会話型インターフェースがユーザーをGoogle内に留まらせることをさらに促し、全体的にCTRがさらに低下する可能性があります 。AIモードにおける広告のプレミアム価格設定の可能性、それによるクリック単価（CPC）の上昇、そして広告費用対効果（ROAS）の低下に関する懸念も存在します 。

これらの課題にもかかわらず、広告はGoogleのビジネスの基盤であり、収益の約75%を占めています 。2025年第1四半期には668.9億ドルを報告しています 。Googleは、この収益源を維持・成長させるために、新しいAI検索体験に積極的に広告を統合しています。現在、AI概要内の広告は米国でデスクトップに拡大されており、モバイルとデスクトップの両方でより広範な国際展開が計画されています 。Googleはまた、AIモードの応答内で広告をテストしており、関連性がある場合は「スポンサー」と明確に表示されて「下部および統合された」形で表示されます 。これにより、広告主にとって新たな「プレミアム在庫」が生まれます 。Googleは、AI概要内の広告がユーザーにとって役立つと強調しており、それは「まさに必要な瞬間に、関連するビジネス、製品、サービスと迅速に結びつく」ことができるためです 。これは、文脈的関連性とユーザーの利便性への重点を示しています。

CTRは低下する可能性がありますが、クリックの質は向上する可能性があります。AIモードでユーザーがより意図的なクエリを行う場合、広告をクリックするユーザーは顧客に転換する可能性が高く、特にショッピング広告にとって有益です 。GoogleのAIモデルは意図の理解が向上しており、より豊富な文脈的シグナルを提供することで、「まさに適切なタイミングで」関連性の高い広告とユーザーを結びつけることが可能になります 。パフォーマンス最大化（Performance Max）、ショッピング、および広範なマッチング（AI Max for Searchキャンペーンを含む）を使用する検索キャンペーンの広告主は、AI概要およびAIモードに広告が表示される資格があります 。AI Max for Searchキャンペーンを採用した広告主は、同様の顧客獲得単価（CPA）またはROASで27%多くのコンバージョンを達成していることが示されています 。

Googleは、AI検索のパラダイムに収益化戦略を積極的に適応させており、純粋なリンクベースの広告モデルから、より統合された文脈的なモデルへと移行し、AI生成コンテンツに直接広告を埋め込んでいます。第三者データは、AI概要が存在する場合に広告のCTRが大幅に低下することを示しており 、従来の広告エンゲージメントの量的な減少を示唆しています。しかし、Googleの主張や一部の分析では、AIを活用した検索からクリックするユーザーはより意図的であり、コンバージョンする可能性が高いとされています 。これは、クリック数が減少しても、リードの質が向上し、コンバージョン率が改善され、結果としてCPCが上昇してもROASが向上する可能性があるという逆説を生み出します。したがって、広告主は、クリックの総量を最大化することから、コンバージョン品質と正確な意図の整合性を最適化することへと焦点を根本的に移す必要があり、キャンペーンの成功を測定する方法を再評価することが求められます。

広告はAI概要やAIモード内で、会話型および情報提供型の回答とともに表示されます 。この新しい文脈では、AIが生成する会話からユーザーの注意を効果的に引きつけるために、広告コピーが「魅力的で非常に適切」であることが求められます 。さらに、GoogleのAI Max for Searchキャンペーンは、広告を動的にカスタマイズし、「最も関連性の高いランディングページ」にユーザーを誘導するように設計されています 。これは、広告主が人間にとって魅力的なだけでなく、「AIフレンドリー」な広告クリエイティブとランディングページ体験を設計する必要があることを意味します。つまり、文脈的に正確で、AI駆動のクエリの微妙な意図に直接対応し、即座に実用的な価値を提供するものであり、AIの回答のシームレスな延長として機能するものです。

表1：GoogleのAI検索機能：ユーザー体験と広告への影響

AI時代における広告主の戦略的適応

AIを活用した検索向けにキャンペーンを最適化するための主要な戦略が浮上しています。

クリエイティブアセットの最適化：広告は会話型および情報提供型の回答とともに表示されるため、魅力的な、非常に適切な広告コピーを作成し、会話から注意を引くことが不可欠です 。これには、マルチモーダル検索（音声、視覚）の最適化や、ニュアンスのあるAI駆動クエリにクリエイティブが響くようにすることも含まれます。

入札と予算戦略：CTRの低下とCPCの上昇の可能性があるため、広告主は入札と予算戦略を綿密に監視し、最適化する必要があります。進化するユーザー行動と競争の激化に基づいて調整を行うことが求められます 。

ターゲティングの洗練：AIを活用した検索によって提供されるより深い意図のシグナルに合わせて、オーディエンスターゲティングを洗練することに焦点を当てる必要があります。これは、デモグラフィックターゲティングを超えて、行動的および文脈的ターゲティングへと移行し、AIのユーザーニーズに対する理解の向上を活用することを意味します。

キーワード戦略の進化：綿密にキーワードを選ぶ時代は過去のものとなりつつあります 。広告主は、ロングテールで情報量の多いクエリや自然言語処理へと移行する必要があります。会話的なトーンと文脈的関連性を最適化することは、AI生成要約に含まれるために不可欠です 。

パフォーマンスの監視：キャンペーンパフォーマンスの継続的な監視は最も重要です。広告主は、新しいAI環境におけるCTR、コンバージョン率、および全体的なROASの変化に迅速に適応する必要があります 。

Googleは、パフォーマンス最大化、デマンド生成、そして最近ローンチされたAI Max for SearchキャンペーンなどのAIを活用したキャンペーンツールの採用を広告主に促しています 。AI Max for Searchキャンペーンは、広告を動的にカスタマイズし、最も関連性の高いランディングページにユーザーを誘導することで、AI概要やAIモードなどの新しい検索体験に適応します。AI Max for Searchキャンペーンを採用した広告主は、同様の顧客獲得単価（CPA）またはROASで27%多くのコンバージョンを達成していることが示されています 。これらのツールは、AIの意図理解能力と配信最適化能力を活用することで、広告主が新しい検索時代で成功を収めるのに役立つように設計されています 。

成功のためのベストプラクティスには、デジタルワークフローを物理的な配信モデルと連携させ、価値への速度を確保すること 、理想的な出力と結果を定義し、迅速な反復のために管理可能なステップに分解すること 、エージェントワークフローにおける監視と介入のために「ヒューマン・イン・ザ・ループ」の挿入ポイントを特定すること 、そしてAIエージェントがモデルを洗練し、パフォーマンスを向上させるための継続的なフィードバックループを設定すること が含まれます。

広告主は、従来のキーワード中心の戦略を超えて、意図、文脈、およびすべてのキャンペーン要素にわたる動的な最適化を優先する、包括的なAI中心のアプローチを採用する必要があります。Googleのパフォーマンス最大化やAI Max for Searchなどの高度なAI活用キャンペーンは、入札、ターゲティング、広告カスタマイズなど、キャンペーン管理の多くの戦術的側面をますます自動化しています 。この自動化により、人間のマーケターによる個々のキャンペーン要素の手動での日々の最適化の必要性が減少します。その代わりに、マーケターは、質の高い戦略的インプット（例：魅力的なクリエイティブアセット、正確なオーディエンスシグナル、明確なコンバージョン目標）を提供し、AIが効果的に実行できるキャンペーン全体の「アーキテクチャ」を設計することに焦点を当てる必要があります。したがって、マーケターの役割は、戦術的な最適化担当者から、包括的な戦略を定義し、AIが複雑なビジネス目標を達成するための適切な基盤要素とフィードバックメカニズムを確実に持つようにする戦略的アーキテクトへと進化します。

AIエージェントが広告における自律性と意思決定への影響力を増すにつれて 、データ品質、アルゴリズムバイアス、AI技術の倫理的含意に関する懸念がより顕著になります 。Googleが広告を「スポンサー」と明確に表示する慣行 は、透明性の必要性に対する認識を示しています。しかし、広告ターゲティングとコンテンツ生成におけるAIの複雑さの増大は、潜在的な意図しないバイアス、プライバシー侵害、さらには微妙な操作に関するより深い疑問を提起します。これは、広告主が堅牢な内部ガイドラインを確立し、定期的な監査を実施し、潜在的に新しい業界標準を提唱することで、AI駆動型キャンペーンが効果的であるだけでなく、倫理的で透明性があり、有害なバイアスを永続させないようにする必要があることを示唆しています。これは、単なるコンプライアンスを超えて、責任あるAI広告慣行に対する積極的な姿勢へと移行するものです。

表3：AIを活用した検索のための主要な広告主戦略

競争環境：検索の収益化を再定義する挑戦者たち

Perplexity AIは、Googleの検索支配に挑戦する強力な競合相手として台頭しており、リンクのリストを表示する従来の検索エンジンではなく、「アンサーエンジン」として自らを差別化しています 。同社は、ユーザーの問い合わせに直接対応する簡潔で広告のない回答を提供し、スポンサーコンテンツなしでより迅速で明確な検索結果を求めるユーザーにアピールしています 。同社は1,500万人以上の通常ユーザーを誇り、90億ドルの堅固な評価額を持ち、年間経常収益は3,000万ドルで、主に月額20ドルのサブスクリプションサービスから得ています 。このモデルは、プライバシーを重視するユーザーを引きつけています 。Perplexity AIは、AIが生成した回答に引用元をリンクすることで、信頼性を高めています 。

Perplexity AIの創設者であるAravind Srinivasは、将来的にAIエージェントが購買決定に影響を与える可能性があり、従来の広告を破壊する可能性があると予測しています 。同社は、人間ユーザーではなく「AIエージェント」をターゲットとする広告を通じて、新たな収益化の道を模索しています 。この革新的なアプローチは、情報の消費と収益化の方法における根本的な変化を予測しており、従来の人間によるブラウジングパターンではなく、AI駆動の利用に焦点を当てています 。この戦略は、人間向けのクリーンなユーザーインターフェースを維持しつつ、広告収入から利益を得ることを目指しています 。

競争環境は直接的な検索エンジンにとどまりません。AmazonやTikTokのようなプラットフォームは、高度な検索機能とショッピング可能なコンテンツを統合することで、Googleからの製品検索広告収入のシェアをますます獲得しています 。MicrosoftのCopilotチャットボットのような他のAIプレイヤーも、AIインターフェース内で広告を一時的にテストしています 。OpenAIも、サブスクリプションサービスに加えて広告サポートモデルを組み込む計画を示唆しており、AI駆動の会話型プラットフォームにおける収益源の多様化という広範な業界トレンドを強調しています 。Metaもまた、AIを広告の未来と位置づけており、2026年末までにAIを使用してブランドが広告を完全に作成し、ターゲティングできるよう支援することを目指しており、画像や予算目標も含まれます 。これは、AIが検索だけでなく、デジタル広告エコシステム全体に与える影響の広範な性質を示しています。

検索市場は多様化しており、Perplexity AIのような新規参入企業は、代替の収益化戦略と直接的な回答への注力を通じて、Googleの広告中心モデルに挑戦しています。Perplexity AIは、人間ユーザーに対して「広告なし」の体験を提供すると積極的に宣伝しており 、これはプライバシーを重視する消費者に大きな魅力です。しかし、同社は同時に、サブスクリプションサービスを通じて、そしてより革新的な方法として、「AIエージェント」をターゲットとする広告を通じて収益化を追求しています 。これは微妙な逆説を生み出します。人間ユーザーにとって「広告なし」であることは、プラットフォームにとって「収益なし」を意味するわけではありません。むしろ、収益化の「形式」と広告メッセージの「意図された受信者」における根本的な変化を示しています。これは、デジタルサービスにおける従来の価値交換（広告露出と引き換えの無料コンテンツ）が、「サブスクリプションによるプレミアム体験」または「AI駆動のコマースのためのAI最適化コンテンツ」へと進化する可能性を示唆しており、企業がユーザーエンゲージメントから価値を引き出す方法を根本的に変えるものです。

Perplexityの、AIエージェントをターゲットとする広告という先見的なアプローチ は、長年にわたる人間中心の広告パラダイムからの根本的な脱却を意味します。AIエージェントが、リサーチ、比較、さらには自律的な購買決定にますます関与するようになれば 、これらの人工知能に影響を与えることが、ブランドにとって新たな、そして極めて重要な戦略的要請となります。これは、ブランドが製品データ、仕様、価値提案を、人間の説得のためだけでなく、AIシステムによる消費と推奨のために最適化する、まったく新しい形態の「AIからAIへのマーケティング」の出現につながる可能性があります。これは、新しい測定技術、新しい倫理的枠組みの開発、そして商業的文脈で人工知能に効果的に影響を与えるためのまったく新しい戦略的アプローチを必要とする、深く新しい複雑な広告エコシステムを開拓するものです。

表2：競争環境：Google vs. Perplexity AI – ビジネスおよび収益化モデル

将来の見通し：次世代の検索広告を形作るトレンド

生成AIツールの採用は大幅に増加すると予測されており、2025年には世界中で3億7,900万人のユーザーに達し、AI検索クエリの増加と直接的に相関すると見られています 。従来の検索は、AIチャットボットやその他の革新的なツールによってますます補完され、消費者の習慣は新しいプラットフォームや検索結果の品質に適応するにつれて変化するでしょう 。Google自体も、AIモードの最先端機能の多くを時間とともにコア検索体験に直接統合することを目指しており、会話型AIの完全な統合を示唆しています 。

AIを活用した検索と革新的なAI広告フォーマットの出現は、SEO戦略の根本的な転換を必要とします。マーケターは、AI生成要約、音声検索、視覚検索のためにコンテンツを最適化することに焦点を当てる必要があります 。これは、自然言語処理と文脈的関連性の重要性を強調し、会話的なトーンとロングテールキーワードをAI生成要約に含まれるために不可欠なものとします 。パブリッシャーは、AI生成要約が自社サイトへのオーガニックトラフィックを減少させ、広告収入に影響を与える可能性があるという懸念を表明しています 。これは、パブリッシャーにとって新たなコンテンツ配信および収益化モデルが必要となる可能性が高いことを意味します。

Googleは、AI生成検索要約に直接広告を埋め込む実験を行っており、AI概要広告はGoogleの検索広告収入の成長するシェアを占めると見込まれています（2025年には1%、2026年には3%、2027年には6〜7%） 。広範な業界では、広告主がAI広告フォーマットを慎重に実験し、状況が進化するにつれて戦略をテストし、洗練させていくでしょう 。Perplexityに代表される、広告ベースのモデルからサブスクリプションベースのサービスへの移行は、より広範な業界が価値主導型でユーザー中心のデジタル製品を提供する方向へと動くきっかけとなる可能性があります 。AIエージェントが購買決定に影響を与えるというビジョンは、テクノロジーとの消費者インタラクションを再定義し、まったく新しい広告エコシステムを生み出す可能性があります 。

検索広告の未来は、AIの遍在的な統合によって特徴付けられ、デジタルエコシステム全体におけるコンテンツ作成、SEO、および収益化戦略の完全な再評価を必要とします。業界の専門家が述べるように、検索の未来は単に情報を見つけることではなく、明示的に「タスクを完了する」ことにあります 。これは、AIを活用した検索エンジンが、リンクのリストを提供するだけでなく、初期のリサーチから最終的な購入までの全行程を網羅し、ユーザーの行動を積極的に促進するように進化することを意味します。AmazonやTikTokのようなプラットフォームは、すでにショッピング可能なコンテンツやライブショッピング体験を検索インターフェース内にシームレスに統合することで、この収束を実証しています 。これは、従来の検索プラットフォーム、eコマースサイト、コンテンツハブの間の境界が大きく曖昧になることを示唆しており、最も成功する広告は、情報収集、製品比較、直接取引のいずれであっても、ユーザーのタスクフローに文脈的に統合されるでしょう。

AIが広告においてますます自律的かつ影響力を持つようになるにつれて（例：Metaの完全なAI広告作成、PerplexityのAIエージェント向け広告） 、透明性、アルゴリズムバイアス、データプライバシーの問題が最重要となります。Googleが広告を「スポンサー」と明確に表示していること は、透明性の必要性に対する認識を示していますが、広告ターゲティングとコンテンツ生成におけるAIの意思決定の複雑さの増大は、潜在的な意図しないバイアス、プライバシー侵害、さらには微妙な操作に関するより深い懸念を引き起こします。これは、規制機関や消費者擁護団体がAIを活用した広告慣行に対する監視を強化し、新しい倫理ガイドライン、より厳格なコンプライアンス要件、そして潜在的に新しい規制の開発につながる可能性が高いことを意味します。企業は、公正性、説明責任を確保し、ますます自動化されAI駆動の広告環境において消費者の信頼を維持するために、これらの懸念に積極的に対処する必要があります。

結論：AIファースト広告フロンティアを航海する

AIは単なる機能強化ではなく、検索と広告の根本的な再構築であり、リンクベースのシステムから、インテリジェントで会話的、タスク指向の体験へと移行しています。この変革は、従来のCTRの低下という課題と、AI生成応答内での高品質で意図駆動型のコンバージョンと新たなプレミアム広告在庫の出現という機会を同時に提示しています。Googleが広告中心のモデルを適応させる一方で、Perplexity AIのような新たなプレイヤーは、サブスクリプションベースやAIエージェントをターゲットとする収益化戦略を先駆的に開拓しており、検索市場の多様化が進んでいます。

これらの変化の中で企業が成功を収めるための最終的な戦略的提言を以下に示します。

• AIファーストの考え方を取り入れる：AIが情報とコマースの主要な仲介者であることを認識し、コンテンツ作成やSEOからキャンペーン管理、パフォーマンス分析に至るまで、デジタル戦略のあらゆる側面にAIを積極的に統合する必要があります。
• 意図と文脈を優先する：広範なキーワードターゲティングから、ニュアンスのあるユーザーの意図を理解し、AI駆動のクエリに合致する、高度に適切で文脈に即したメッセージと広告体験を提供することに焦点を移すべきです。
• AIを活用したツールへの投資：GoogleのPerformance MaxやAI Max for Searchキャンペーンのようなプラットフォームを活用して広告配信を自動化し最適化するとともに、競争優位性を得るために他の新興AI広告技術を探索すべきです。
• 新しいモデルを実験する：サブスクリプションモデルや、ビジネスとターゲットオーディエンスに関連するAIエージェントとのインタラクションのためのコンテンツ/広告の最適化など、新興プラットフォームや収益化戦略の実験に積極的であるべきです。
• 透明性と倫理を重視する：すべてのAI駆動型広告慣行が透明で公正であり、進化する倫理基準とプライバシー規制を遵守していることを確認し、ますます自動化された環境で消費者の信頼を構築し維持することが不可欠です。
• 部門横断的な協力を促進する：マーケティング、営業、製品開発、データ分析チーム間の内部サイロを打破し、AIエージェントをビジネス全体の価値のために活用するための統一されたデータ駆動型アプローチを確保すべきです 。
• 継続的な学習と適応を培う：AIランドスケープは動的であり、急速に進化しています。企業は、変化の先を行き、課題を大きな成長機会に変えるために、継続的な学習、実験、迅速な反復の文化を育む必要があります。

参考サイト

ADWEEK「Google’s AI Search Era Is Here—But Its Ad Business Hangs in the Balance」