Google Ads、エージェンティックコマース最適化のプロダクトデータ戦略を語る

AI検索が変えるショッパーインテントの読み解き方

Exclusive Q&A: How Google Ads Maintains the Key Product Data Needed to Optimize Agentic Commerce

By making search more natural and conversational, AI is creating myriad opportunities for retailers to deepen their understanding of shopper intent.

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「カジュアル セーター」と検索バーに打ち込む時代は終わりつつあります。2026年4月7日、Retail TouchPointsが公開したGoogle Ads VP Courtney Rose氏への独占インタビューで、AI検索がもたらす構造的な変化が具体的な数字とともに明かされました。

Rose氏によると、AI Modeでの検索クエリは従来の2〜3倍の長さになっています。たとえば「数週間後にアトランタに行くので、カジュアルなセーターが欲しい」といった自然な会話文が入力されるようになりました。この変化は単なるUXの改善ではなく、広告主にとって「なぜその商品が必要なのか」という購買文脈を初めて大規模に取得できることを意味します。旅行予定がわかれば、セーターだけでなくジーンズやバッグの広告もマッチング対象になる、というわけです。

500億件の商品データが支える「発見」の仕組み

この意図理解を実際の商品につなげるために、Googleが持つMerchant Centerのデータ基盤が決定的な役割を果たしています。Rose氏が示した規模感は圧倒的です。500億件の商品リスティングが格納され、毎時20億件のペースで更新されています。

ここで鍵を握るのがAI Maxツールです。従来の検索広告では、広告主が設定したキーワードと消費者のクエリが一致しなければ表示されませんでした。AI Maxは、広告主のランディングページ、商品情報、クリエイティブアセットをまるごと「理解」し、消費者のインテントシグナルに基づいて最適な広告を自動的にサーフェスします。

具体的な成果も出ています。カナダ発のファッションブランドAritziaは、AI Maxの導入によりコンバージョン価値が80%増加しました。Rose氏は「マーケターが予測できなかったインテントシグナルから、ネットニューセールスが生まれている」と説明しています。つまり、キーワード設計の巧拙よりも、商品データの構造化と充実度が広告パフォーマンスを左右する時代に移行しつつあるのです。

YouTubeという「もうひとつの商棚」

Rose氏のインタビューで見逃せないのが、YouTubeの購買導線としての存在感です。過去12カ月間で、ショッピング関連コンテンツの視聴時間は350億時間に達しました。

Mattelの事例が象徴的です。2025年ホリデーシーズンに8人のYouTubeクリエイターと連携したUnoのテイクオーバー施策を実施し、Unoの検索数が25%増加しました。消費者行動が検索・ストリーミング・スクロール・ショッピングを同時並行で行う「フルイド」な状態になる中、YouTubeクリエイターの信頼性をコマースに転換する動きが加速しています。

UCP（Universal Commerce Protocol）が描くエージェント経済圏

インタビューの最後でRose氏が最も力を込めたのが、Universal Commerce Protocol（UCP）の展望です。

UCPは2026年1月にGoogleが発表したオープンスタンダードで、AIエージェントとシステム間の「共通言語」として設計されました。Shopify、Etsy、Wayfair、Target、Walmartが共同開発に参加し、Adyen、American Express、Visa、Stripeなど20社以上がエンドースしています。

UCPがもたらす変化は3つの領域に及びます。まず、リアルタイム在庫・価格データのエージェントへの提供です。次に、ロイヤルティプログラムとのIDリンキングによる顧客認証。そして、2026年3月のアップデートで実装されたマルチアイテムカート対応により、AIエージェントが複数商品を一度にカートに追加できるようになりました。

Rose氏の発言で注目すべきは、UCPを「マーチャントがさらに多くの構造化データを提供できる仕組み」と位置づけている点です。単なる決済プロトコルではなく、商品データの標準化レイヤーとして機能させる意図が読み取れます。

EC事業者への影響と活用法

では、EC事業者は何から手をつけるべきでしょうか。

商品データの見直しが最優先です。GoogleはMerchant Centerに数十の新しいデータ属性を追加しています。従来のキーワードベースのフィードに加え、「よくある商品質問への回答」「互換アクセサリー」「代替品情報」といった会話型コマース向けの属性が新設されました。AIエージェントに「発見」されるには、こうした拡張属性への対応が不可欠です。

もうひとつの実務的な論点は、AI Maxの活用です。キーワードを網羅的に設定する従来のアプローチから、ランディングページと商品データの品質を高めてAIに最適なマッチングを委ねるアプローチへの転換が求められます。Aritziaの80%増という数字は、この転換の効果を端的に示しています。

まとめ

Google Adsが語ったエージェンティックコマース戦略の核心は、「検索クエリの長文化によるインテント理解の深化」と「構造化された商品データの充実」の両輪です。AIエージェントが消費者の購買代理人として機能する時代において、商品データは「広告素材」ではなく「エージェントとの対話言語」へと性質を変えつつあります。

UCPの普及とMerchant Centerの属性拡張は2026年後半にかけて加速する見通しです。EC事業者にとっては、商品データの構造化対応を進めるための猶予期間は、想定よりも短いかもしれません。