ZETAのAIレコメンドエンジン「ZETA RECOMMEND」の「マルチアングルレコメンド」が「ChatGPTアプリ」に対応

デジタルシェルフを「ChatGPT」アプリ内に表示

「マルチアングルレコメンド」は、複数のレコメンドアプローチを店舗におけるディスプレイや陳列棚のように、ECサイト上で縦横無尽にスクロール可能な形でレコメンドする表示方法。商品の特長、トレンド、ユーザーの興味関心を反映し、AIで商品をレコメンドするデジタルシェルフを「ChatGPT」アプリ内に表示することで、実店舗のような顧客体験を実現するという。

アプリを利用することで、検索とレコメンドを統合したデジタルシェルフ体験を「ChatGPT」上の対話内で提供できるようになる。ユーザーは「自分に合うおすすめを知りたい」「用途別に比較したい」「今人気のものを知りたい」といった問いかけを起点に、自身の関心や意図に沿って最適化された商品提案を受けて比較検討を進められるようになる。これにより、商品探索から意思決定までが一体化し、より直感的で満足度の高い購買体験が実現できるという。今回の対応の特長は次の通り。

多様なレコメンドによる比較・発見体験の高度化

商品データ、ユーザー行動、検索文脈をもとに、用途別、人気、トレンド、ハッシュタグ、パーソナライズなど複数のレコメンド軸を生成する。単一のリストではなく「棚」として商品群を提示することで、ユーザーは複数の視点から商品を比較・発見しながら、納得感のある選択を行えるようになる。

会話検索とレコメンドの統合による意図解像度の向上

「ChatGPT」上では、ユーザーの問いかけ自体が強いコンテキストとなる。「敏感肌向け」「人と被らない」「レビュー評価が高い」などの意図をもとに、「ZETA SEARCH」と「ZETA RECOMMEND」が連携し、検索結果の延長として最適な商品提案を実現する。検索とレコメンドを分断せずに統合することで、回遊性や比較検討のしやすさの向上につなげる。

ハッシュタグ連携による提案軸の拡張

「マルチアングルレコメンド」は「ZETA HASHTAG」と連携し、商品特長、利用シーン、トレンドワードを表すハッシュタグをレコメンド軸として活用する。これにより、従来の類似商品表示にとどまらないテーマ性のある商品提案を実現し、「レコメンド×ハッシュタグ」という新たな探索体験の幅を拡張する。

エージェンティックコマース時代における新たな購買導線の最適化

商品名が曖昧な状態でも、対話のなかで条件に基づいた最適な商品にたどり着けるようになる。クチコミ、Q＆A、ハッシュタグ、検索クエリなどを横断的に活用したレコメンドで、購買意欲の醸成を支援し、CVR、AOV（Average Order Value：平均注文額）、LTV（顧客生涯価値）といった主要KPIの向上に寄与する。

デジタルシェルフに対する需要拡大が背景に

生成AIの普及で、曖昧なニーズの深掘り、比較検討を対話によって補完する動きが拡大している。また、検索、レコメンド、コンテンツなどを横断し、複数の観点で商品群を提示する「デジタルシェルフ」が新たな購買のインターフェースとして海外で注目されており、今後国内においても需要の高まりが期待される。

一方で、デジタルシェルフを生成AI上の対話インターフェースで動的に構成・表示する取り組みは、現時点では限定的だという。こうした対話型インターフェースへのニーズの高まりとデジタルシェルフに対する需要の拡大を背景に、ZETAは機能の提供を開始した。

「ZETA RECOMMEND」とは

パーソナライズされたレコメンドで潜在ニーズを発掘し、収益とユーザーの満足度向上を支援するマーケティングソリューション。

閲覧経路などのデータからリアルタイムでパーソナライズしたレコメンド、同じ商品をチェックしたユーザーが閲覧している商品を提示するといった機能がある。