デジタルレシピ、購買のきっかけ別にAIの推奨理由を可視化

デジタルレシピは、生成AIが購買のきっかけごとに推奨するブランドと、その理由を分析するサービスの提供を始めました。
「AI CEP・ナラティブ分析」は、AI CEP分析とAIナラティブ分析で構成されています。
ChatGPT、Gemini、Claudeなどを対象に、ブランドの推奨状況や評価の背景を可視化します。

記事の概要

AI CEP分析では、カテゴリーの主要な購買のきっかけごとに、AIが推奨するブランドを測定します。
AIナラティブ分析では、AIがブランドを推奨する理由と、推奨しない理由を分析します。
両分析を組み合わせることで、どの購買のきっかけで優位または劣位にあるかを把握できます。
さらに、価格や品ぞろえ、配送の速さなど、AIが評価する観点や情報源も確認できます。
自社や競合の価格・商品について、AIが誤った内容を回答していないかも分析対象です。
デジタルレシピは、分析結果を「維持・強化」や「訴求の見直し」など6つの施策方向に整理します。
同社の調査では、買い物で生成AIを利用する人の65.3％が、AIの推奨をきっかけに商品を購入した経験があると回答しました。
調査は2026年9月に、生成AIを利用し直近1年以内にネット通販を利用した20〜60代300人を対象に実施しました。

記事のポイント

1. AIが推奨するブランドを測定： 購買のきっかけごとに、ブランドの想起率やトップ推薦率などをAI別・年代別に確認できます。
2. 推奨理由や誤情報を分析： AIの回答を言論ごとに再構成し、評価の観点や参照情報、自社・競合への誤認を分析します。
3. 施策の方向性を6分類： 優劣と理由を組み合わせ、情報発信や商品改善など、取り組む施策の優先順位を整理します。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 導入を検討する企業は、AI上の露出量だけでなく、購買場面ごとの競合差と評価理由を確認し、情報発信と商品改善の優先順位を決める必要が生じそうです。
• 競合サービス提供者： 同じ領域の分析サービスは、ブランドが回答に含まれるかの測定に加え、購買のきっかけや推奨理由、誤情報まで施策につなげる機能が比較軸になる可能性があります。
• 広告・マーケ担当： 広告・マーケティング担当者は、生活者向けの訴求だけでなく、生成AIが参照する情報源や評価のされ方を継続的に確認し、発信内容を調整することが求められそうです。

このニュースの背景

商品購入前に生成AIへ相談する行動が広がり、同社調査では、買い物で生成AIを利用した人の65.3％がAIの推奨をきっかけに購入した経験があると回答しています。
従来のAI検索分析は、自社ブランドが回答に含まれるかの確認が中心で、どの購買のきっかけで競合に後れを取るのか、なぜその評価になるのかを把握しにくい課題がありました。
そこで、生活者の購買のきっかけごとの想起を測るCEP分析の考え方をAIの回答に適用し、推奨状況と理由を組み合わせて分析するサービスが提供されました。

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