はじめに
GoogleのAds Product LiaisonであるGinny Marvin氏が、小売ソリューション担当のFiras Yaghi氏とYouTube小売広告担当のNadja Bissinger氏を招いて行ったポッドキャスト「Ads Decoded」Season 1 Episode 6（2026年4月8日公開）では、AI時代における小売広告の戦略転換について詳しく議論されました。本稿では、そのポッドキャストの内容をもとに、製品データ管理から新しいキャンペーン設計、エージェンティックコマースへの準備まで、小売・EC事業者が今すぐ実践できる知見を解説します。
参考記事
- タイトル: AI is changing retail. Here’s how businesses can keep up.
- 著者: Ginny Marvin（Ads Product Liaison, Google）
- 発行元: Google Blog（Ads & Commerce）
- 発行日: 2026年4月8日
- URL: https://blog.google/products/ads-commerce/retail-sales-ai/
要点
- Google Merchant Centerの製品フィードは、ショッピング広告だけでなく、AIモードの会話型検索・バーチャル試着・Geminiショッピング体験・CTVなど多様な面に活用されている
- キャンペーン種別（PMax、スタンダードショッピング、Demand Gen）は競合するものではなく、目的に応じて組み合わせる統合エコシステムとして捉えるべきだ
- 類似ユーザー（ルックアライク）ターゲティングはハードターゲットからシグナルへ移行し、AIがより多次元的にオーディエンスを探索できるようになった
- 実店舗での売上は依然として大半（多くの国で80%超）を占めるため、オフラインコンバージョン計測とオムニチャネル入札の整備が重要だ
- エージェンティックコマースへの備えとして「今すぐ・次のステップ・将来」の3段階フレームワークが示された
詳細解説
製品フィードはAI体験の「共通基盤」
GoogleのMerchant Centerに登録する製品フィードは、これまでショッピング広告のための設定と見なされがちでしたが、Googleによればその役割は大きく広がっています。現在は無料リスティング、GeminiとAIモード上のショッピング体験、バーチャル試着、Google Lens、ビジネスエージェント・ブランドプロフィールなど、複数の場所で同じフィードが活用されているとのことです。
つまり、フィードの情報が不正確・不完全であれば、これらすべての体験でブランドや商品が正しく露出されないリスクがあります。AIが商品を理解し、適切なユーザーに届けるためには、構造化された高品質なデータが前提条件となると考えられます。
具体的なフィード最適化のポイントとして、ポッドキャスト内ではまず承認却下（disapprovals）の解消とGTIN（商品識別コード）の追加を優先することが推奨されました。その上で、ライフスタイル画像の追加、リッチなタイトルと説明文、商品ハイライトなど、マルチモーダル体験を支えるコンテンツの充実が求められています。さらに、評価・レビュー、配送速度、限定価格といった「差別化要因」を明示することも重要とされました。
また、素材の品質についても注意が必要です。モバイル向けに作成した画像がCTV（コネクテッドTV）の大画面で表示されると解像度が不十分になる場合があるため、複数のサーフェスでの見え方を考慮したアセット設計が求められます。
新ツール：Merchant Center for AgenciesとMerchant Advisor
新機能として、複数クライアントを管理する代理店向けの「Merchant Center for Agencies」が米国・カナダで公開されました。単一ログインでクライアント全体のアカウントヘルス、アイテムレベルの問題、改善機会を一元管理できる新しいインターフェースです。
また、「Merchant Advisor」はMerchant Center内に直接統合されたAIチャットボットで、商品フィードの改善方法など、マーチャントが直面する課題に対してパーソナライズされた提案を提供するものです。現時点では限定公開の段階ですが、Googleによれば今後スケールアップされる予定とのことです。Google広告ではすでに「Ads Advisor」「Analytics Advisor」が展開されており、Merchant Advisorはその流れを受けたプロダクトと言えます。
キャンペーンタイプは「競合」でなく「統合」
ポッドキャストの中で特に強調されていたのが、PMax・スタンダードショッピング・Demand Genというキャンペーン種別を「競合するもの」として捉えるのをやめ、「統合されたエコシステム」として運用するという視点の転換です。
Googleが示す3つのアプローチは以下の通りです。まず、Google全体での成果最大化を優先する場合は「パフォーマンスファースト」として、PMax・AI Max for Search・Demand Genの組み合わせが推奨されます。次に、より細かい管理が必要な場合は、AI MaxとスタンダードショッピングにDemand Gen（チャンネルコントロール付き）を組み合わせ、YouTube・ディスプレイでの露出を精緻に管理する方法があります。そして、スケールと安定性のバランスを取る場合は、AI Max、Demand Gen、PMax、スタンダードショッピングを目的に応じて組み合わせる「サラウンドサウンド戦略」が提案されています。
また昨年、PMaxとスタンダードショッピングが同一アカウント内で同じ商品を対象とする場合の優先順位ルールが変更され、PMaxを必ず優先する従来の仕様から「広告ランクが高い方が配信される」方式に移行しています。これにより、入札目標（tROAS・tCPA）がキャンペーン間のトラフィック配分を調整する主要なコントロールレバーになります。
ルックアライクはターゲットからシグナルへ
Demand Genにおける類似ユーザー（ルックアライク）の扱いが変更されました。従来は設定した類似ユーザーセグメントを「ハードターゲット」として使用していましたが、現在はAIが活用する「シグナルのひとつ」として機能するようになっています。
Googleによれば、ユーザーは一次元的ではなく多次元的であり、購買意欲に影響するシグナルは多様だという考え方がこの変更の背景にあります。たとえば、スーツケースに過去に興味を持ったユーザーに類似しているかどうかだけでなく、今まさに旅行関連の動画をYouTubeで視聴しているという文脈的なシグナルも活用されるようになりました。これにより、硬直的なターゲット設定では見逃していた可能性のあるユーザーにもリーチできるようになると考えられます。
ただし、これは広告主の制御を奪うものではなく、コンバージョントラッキングの充実や第一者データの提供を通じて、「どんなユーザーが成果につながるか」をシステムに正確に伝えることがより重要になるとされています。
計測：カートデータ付きコンバージョンと製品レベルレポート
小売事業者向けの計測強化として、2025年にDemand Genにも「カートデータ付きコンバージョン」が展開されました。これにより、広告をきっかけに来訪したユーザーが実際にどの商品を購入したかを製品レベルで把握でき、クロスセルの発生状況も可視化されます。
また、製品レベルのレポーティングがより柔軟になり、検索面のPLA広告、YouTubeのインストリーム広告、CTVなど異なるフォーマットごとのパフォーマンスを適切に比較できるよう改善が進んでいます。さらにDemand Genでは、新しい指標・ディメンションの追加も予定されているとのことです。
実店舗戦略とオフラインコンバージョンの重要性
小売業においては、依然として多くの国で実店舗での売上が80%超を占めているとGoogleは述べています。オンライン広告はオフライン購買にも影響を与えていますが、その成果を可視化するためには計測基盤の整備が不可欠です。
推奨されるアプローチは2段階です。まず、来店数と店舗売上の計測を確立した上で、Search・PMax・Demand Genでのオムニチャネル入札と、オンライン・オフライン双方を促進するローカル在庫広告を活用します。次に、毎月10億人以上がGoogle MapとSearchで店舗を探していることを踏まえ、「PMax for Store Goals」や「PMax on the Go」（Google MapsとWaze専用のローカルフォーマット）を通じて、ローカル意向を持つユーザーへの誘導を強化することが勧められています。
YouTubeのパフォーマンス化と新計測指標
YouTubeは認知獲得のプラットフォームから「フルファネルのAI駆動型パフォーマンスエンジン」へと変化していると位置付けられています。Googleによれば、Demand GenキャンペーンによるYouTubeへの投資は前年比26%超のコンバージョン増を実現しているとのことです。Shorts（縦型ショート動画）の拡大も、エンゲージメント向上に寄与しています。
新しい計測指標として「Attributed Brand Searches（帰属ブランド検索）」が導入されました。これは、動画広告を視聴したユーザーが後にそのブランドをオーガニック検索した件数を計測するもので、ゼロセットアップで利用可能です。YouTubeの動画広告がオーガニック検索行動に与える影響を定量化するものであり、これまで定性的に「あるはずだ」と語られていた間接効果を可視化する手段として注目されます。
CTV広告のショッパブル化
Demand GenとPMaxにおいて、製品フィードをCTV広告に連携させる「Shoppable CTV」が利用可能になりました。製品フィードを設定するだけで、テレビ画面に商品情報が自動的に表示されます。ユーザーは複数の商品をスクロールして閲覧でき、QRコードを使ったアクションも可能です。QRコードはMerchant Centerのリンク設定に基づいて自動生成されるため、広告主側での追加設定は不要とのことです。
エージェンティックコマースへの3段階の備え
ポッドキャストでは、AIによる会話型・エージェンティックコマースに向けた準備として「今すぐ・次のステップ・将来」の3段階フレームワークが提示されました。
今すぐ取り組むこととしては、高品質なテキスト・画像・差別化属性を含むフィードの充実、第一者データの連携、コンバージョンタグとデータマネージャーの更新、カートデータ付きコンバージョンの実装が挙げられています。
次のステップとして、Merchant APIへのアップグレードによるリアルタイム在庫対応と、Googleが公開するオープンソース規格「UCP（Universal Commerce Protocol）」を活用したチェックアウト連携のプロトタイピングが推奨されています（詳細はucp.devで確認可能）。
将来的な取り組みとしては、Gemini Enterpriseを活用した自社サイト上のエージェント展開と、AI戦略のガバナンスフレームワーク（テスト方法・成功指標の設計）の策定が示されています。また、Merchant Centerに多数の「会話型属性（Conversational Attributes）」が追加予定であり、構造化された製品データの重要性はさらに高まると考えられます。
まとめ
今回のポッドキャストからは、GoogleのAIが小売広告のあらゆる層に深く関わりつつある実態が浮かび上がります。製品フィードの品質がAI体験全体の精度を左右し、キャンペーン設計も「統合エコシステム」の視点が求められるようになっています。エージェンティックコマースの到来を見据え、まずはMerchant Centerのデータ整備から着手してみるのが現実的な第一歩だと思います。
