Shopifyが公開した「The GEO Playbook: How (& Why) to Optimize for AI Discovery」では、AI経由の商品発見が拡大していることが紹介されています。

Shopifyの2026年第1四半期のデータによると、AIチャットボット経由の訪問セッションは前年同期比で8倍以上、AI経由の注文は約13倍に増加しました。

この数字からは、AIが新規獲得や購買につながる新たな接点になっていることが分かり、ECサイトにおいてGEO・LLMO対策をすることが求められていることが分かります。

今回は、Shopifyのプレイブックから読み取れる、AIに選ばれるECを作るための3つの視点を紹介します。

1. 商品情報をAIが読み取りやすい形に整理する

Shopifyは、商品ページを明確で説明的、かつ属性の豊富な内容にし、ユーザーが実際に投げかける質問に答えられる状態をつくることが重要だと述べています。

例えばユーザーが次のように尋ねたとします。

初めてのマラソンに向けて、足幅が広めで、女性用の23.5cm、1万円以下。サポート力があり、できれば軽いランニングシューズを探しています。

この質問にAIが答えるためには、

  • サイズ
  • 足幅への対応
  • フィット感
  • クッション性
  • 重量
  • サポート性能
  • 推奨する用途
  • 返品・交換条件

といった具体的な情報が必要です。

ここはこれまでのブログでも触れてきた通り、ユーザーの質問と商品情報が結びつく状態をつくることが基本になります。

2. 第三者の情報でブランドの信頼性を高める

Shopifyは、GEO・LLMOではブランドの権威性と信頼性が重要であり、AIはサイト外にある情報も判断材料にすると述べています。

そのため商品詳細ページの整備に加えて、自社以外からの評価や言及を増やしていく必要があります。

例を挙げると次のようになります。

  • プレスリリース・専門メディアへの掲載
    信頼できる情報源による紹介、レビュー、比較、ランキングなど
  • 顧客レビュー・UGC（User Generated Content）
    ユーザーの実際の使用経験や評価
  • SNS上での言及
    Instagram、Pinterest、Xなどでの投稿や評価

多くのチャネルで情報を発信してブランドを育て、ユーザーやメディアとの信頼関係を築くほど、AIに引用されやすいブランドになるのです。

3. JSON-LDで商品情報を構造化する

Shopifyは、AIが商品を推奨するためには、クリーンで構造化された、機械が読み取れる商品データが重要だとしています。

ここで登場するのが、Schema.orgとJSON-LDです。

Schema.orgは、「これは商品名」「これは価格」「これは在庫情報」といった、Webページ上の情報の意味を機械に伝えるための共通ルールです。

そしてJSON-LDは、そのSchema.orgのルールに沿って商品情報をWebページ内に記述する方法の一つです。

例えば自社ECサイトにおいて、次のように整理するとよいです。

{
  "@context": "https://schema.org", 
  // Schema.orgのルールを使うことを示す

  "@type": "Product",
  // このデータが「商品」についての情報であることを示す

  "name": "Open Collar Oxford Shirt Dress",
  // 商品名

  "brand": {
    "@type": "Brand",
    "name": "Contemporary Apparel"
  },
  // ブランド名

  "color": "Natural",
  // 商品のカラー

  "size": "M",
  // 商品サイズ

  "offers": {
    "@type": "Offer",

    "price": "5990",
    // 価格

    "priceCurrency": "JPY",
    // 通貨

    "availability": "https://schema.org/InStock"
    // 在庫あり
  }
}

このように、商品ページに情報を書くことに加えて、その情報が何を意味するのかまで機械に伝えられる状態をつくることが、構造化データの役割です。

自社ECに活かせる3つのポイント

Shopifyのプレイブックを自社ECに活かすなら、次の3点を確認してみましょう。

  1. 商品詳細を、ユーザーの質問と商品情報が対応するように整理する
  2. レビュー、PR、専門メディア、SNSなど第三者からの信頼を蓄積する
  3. 商品名、価格、在庫、画像、カテゴリーなどをJSON-LDで構造化する

この3つを自社ECの基本運営に組み込んでいくことが、AI時代のGEO対策につながります。

株式会社プレティアジャパンが提供する「genrank」は、AIに引用されやすいコンテンツの生成・掲載、そして生成AI上での自社の引用状況や第三者メディアからの言及を可視化できるGEO／LLMO対策サービスです。

商品情報やFAQ、JSON-LDなどを整えた後も、同じ質問で引用状況を継続的に確認できます。

自社の商品やブランドがAIからどう見えているかを把握しながら、GEO／LLMO対策を進めたい方は、ぜひご相談ください。

出典

Shopify｜The GEO Playbook: How (& Why) to Optimize for AI Discovery