ファーストパーティデータの台頭、小売のビジネスモデルをどう書き換えるか？

Aotterは最近、何人かの小売業のオーナーと話をしている中で、ある共通の現象に気づいた。誰もが広告コストの上昇に焦りを感じているのに、なぜ広告費が上がるのか、そしてその値上がりの裏に何があるのかを本当に理解している人はほとんどいない。実はこれは単純な需給の問題ではなく、その本当の原因ははるかに複雑で、デジタルエコシステム全体の大きな再編なのだ。

過去10数年間、デジタル広告のロジックはシンプルだった。サードパーティcookieでユーザーを追跡し、ユーザープロファイルを構築し、それを広告主に販売する。この仕組みによって、GoogleやMetaの傘下にある各種アドネットワークや広告技術企業、運用代行会社は大いに儲かり、広告コストも相対的に安く抑えられていた。何しろ大手プラットフォームが背後で比較的簡単な方法でネットユーザーの行動全体を把握してくれるので、DMP（データマネジメントプラットフォーム）であれ各種スマート配信プラットフォームであれ、データがどう取得されているかを気にする必要はなかった。しかし今、この仕組み、このエコシステムが崩壊しつつある。広告値上がりの本質は、利用可能なユーザーデータが減少していることにある。データが減れば、広告主やブランド側は、まだ追跡可能なユーザーを獲得するためにより多くのお金を払わなければならなくなる。しかしこれはまだ表面的な現象にすぎず、本当の変化は、小売と広告エコシステム全体の根底にあるロジックが書き換えられていることだ。

Appleは2020年より前から自社のSafariブラウザでサードパーティ追跡をデフォルトでブロックしており、2021年には正式にATT（App Tracking Transparency）ポリシーを導入した。これはアプリがユーザーを追跡する前に明確な許可を得ることを義務付けるものだ。結果はどうだったか？その年、追跡に同意したユーザーはわずか25％から40％だった。Googleはもともと2024年末までにサードパーティcookieを廃止する計画だったが、2025年9月にこの計画を一時停止し、代わりに新しいユーザープライバシー管理システムを導入すると発表した。言い換えれば、Googleは一見cookieを本当に廃止したわけではなく、ユーザーに選択権を与えた形になっている——しかしこれは実質的に利用可能な追跡データをさらに希少にしている——これは事実上、Web版のATTポリシーと言える。

しかし、デジタル広告エコシステムにとって、もう一つのユーザー習慣の変化も静かに主流になりつつある。10年前、何かを買いたいと思ったら、Amazon、eBay、Walmartのサイトを開いて、欲しい商品を検索していた。ECプラットフォームこそがあなたの「入り口」だった。しかし今はどうだろう？AIエージェントが新たな入り口になりつつある。ユーザーはChatGPT、Claude、あるいは他のAIツールを開いて、直接「良いコーヒーメーカーを勧めて」と尋ねる。AIはユーザーの好み、予算、利用シーンに基づいて、直接おすすめを提示する。ユーザーはECプラットフォームを開くことすらなく、購入のアドバイスを得られるのだ。これは従来のECプラットフォームにとって何を意味するのか？トラフィックがAIシステムに横取りされつつあるということだ。ユーザーはもはや検索エンジンやECサイトの検索機能に頼るのではなく、AIのレコメンドに頼るようになる。これは根本的な転換である。

かつて、SEOの目標は明確だった。自分のサイトを検索結果の1ページ目に表示させることであり、それに関連する広告の目標も明確で、ランキング上位に入るか、あるいは正規のキーワードを横取りして上位に表示させることだった。しかしAIが主要な情報の入り口になると、従来のSEO戦略は効力を失い始める。AIはキーワードマッチングに基づいて商品を推薦するのではなく、文脈理解とユーザーの深層的なニーズに基づいて推薦する。どれだけ最適化されたサイトであっても、十分なファーストパーティデータの裏付けがなければ、AIシステムはそのサイトが本当にユーザーのニーズを満たせるかどうかを正確に判断できない。言い換えれば、SEOは「キーワード最適化」から「データ信頼性最適化」へと転換しつつある——あなたのサイトがAIの目にどれだけ価値があるかは、もはや被リンクの数やキーワード密度によって決まるのではなく——本物で検証可能なユーザー満足度データを提供できるかどうかによって決まるのだ。

AIレコメンド時代において、最も貴重な資産は広告枠でもトラフィックでもなく、本物のユーザー行動データである。ある場面を想像してみよう。あるユーザーがAmazonでコーヒーメーカーを購入し、レビューを残し、関連商品をクリックし、さらにはコーヒー豆をカートに入れたまま決済しなかったとする。これらのデータはすべてAmazonに記録される。このユーザーが次回ChatGPTを開いて「どのコーヒー豆ブランドを買うべきか」と尋ねたとき、もしChatGPTがAmazonのファーストパーティデータ（もちろんプライバシー規約が許す範囲で）にアクセスできれば、より的確なレコメンドを提示できる。

これこそが、Amazonの広告事業が2023年の49億ドルから、2025年には68億ドルに成長すると予測され、世界第3位の広告プラットフォームになった理由である。Amazonは単に広告枠を売っているのではなく、精度を売っているのだ。同社が掌握するファーストパーティデータは、他のどの広告プラットフォームも提供できない精度を実現している。

このロジックをシンプルなフレームワークにまとめてみよう。ファーストパーティデータがAIレコメンドの精度を決定し、精度がユーザーのコンバージョン率を決定し、コンバージョン率が広告投資収益率を決定し、そして収益率が最終的に広告主が支払ってもよいと考える価格を決定する。この連鎖のあらゆる環節は互いに強め合っている。より多くのファーストパーティデータを掌握する小売業者は、AIシステムに対してより多くの学習シグナルを提供でき、AIのレコメンドをより精密にする。レコメンドが精密であるほど、ユーザーのコンバージョン率は高くなる。コンバージョン率が高いほど、広告主はこのプラットフォームに広告を出したがり、支払ってもよいと考える価格も高くなる。

逆に言えば、もし小売業者に十分なファーストパーティデータがなければ、精密なAIレコメンドシステムを訓練することはできない。精密なレコメンドがなければ、ユーザーのコンバージョン率は低くなる。コンバージョン率が低ければ、広告主は広告を出したがらないか、非常に低い価格しか支払いたがらない。このような小売業者は、最終的に淘汰されてしまう。だからこそAotterは言いたい。もしあなたが広告値上がりのトレンドを見逃してしまったとしても、データマネジメントと小売ビジネスモデルの転換だけはしっかり行うべきだと。なぜなら、広告の値上がりは表面的な現象にすぎず、本当の変化はデータ競争の激化にあるからだ。

世界の小売大手がどうしているかを見てみよう。Amazonは最初からファーストパーティデータを中核的な資産として扱ってきた。ユーザーの購入履歴だけでなく、閲覧行動、検索キーワード、カートの中身、さらにはユーザーの返品記録まで記録している。これらのデータはレコメンドアルゴリズムの訓練に使われるだけでなく、広告主に精密なオーディエンスターゲティングとして販売されている。結果として、Amazonの広告事業は同社で最も成長の速い事業となり、年成長率は23％に達している。

Walmartは「Walmart Connect」プラットフォームを立ち上げ、膨大な実店舗データとオンラインEC データを統合した。実店舗内にはスマート棚ディスプレイまで設置し、ユーザーのオンライン購入履歴に基づいて実店舗内でパーソナライズされた広告を表示できるようにしている。このようなオムニチャネルのデータ統合により、Walmartは従来の広告プラットフォームでは提供できないサービスを実現している。Carrefourは「Carrefour Links」プラットフォームを立ち上げ、膨大な会員データの活用に注力している。広告主に精密なオーディエンスインサイトレポートを提供し、消費者行動をより深く理解できるよう支援している。この3社に共通するのは何か？いずれもファーストパーティデータを付随的な産物ではなく中核的な競争力として扱っていることだ。いずれも「商品を売る」ことから「データサービスを売る」ことへと転換しつつある。

Aotterが複数の小売業者のデジタルトランスフォーメーションを支援する中で、いくつかの成功事例を見てきたし、いくつかの落とし穴も踏んできた。ここでいくつかの実践的な気づきを共有したい。多くの小売業者は今もECプラットフォームをゴールとして捉え、ユーザーに自社サイトで直接購入してもらうことを望んでいる。しかしAI時代において、あなたのECプラットフォームはデータ収集ポイントにすぎず、販売のゴールではない。ユーザーはAIアシスタントであなたのおすすめを見て、その後SNSであなたの広告を見て、最終的には他社のプラットフォームで購入を完了するかもしれない。しかし、そのユーザーの行動データがあなたによって記録されている限り、そのデータを使ってレコメンドシステムを改善し、より多くの類似ユーザーを引き寄せることができる。言い換えれば、「自社サイトで商品を売る」という発想から、「ユーザーデータを収集し、あらゆるタッチポイントでユーザーの意思決定に影響を与える」という発想への転換が必要なのだ。

これは簡単な作業ではない。まず、すべてのデータソースを統合する必要がある。自社サイトでのユーザー行動、自社アプリでの行動、実店舗での購入記録、会員システム内の情報——これらすべてのデータを統一されたユーザープロファイルに統合しなければならない。これには強力な技術インフラとデータガバナンス能力が求められる。次に、データのプライバシーとセキュリティを確保することだ。GDPRやCCPAなどのプライバシー規制がますます厳しくなる今日、ユーザーデータを適切に保護しなければならない。これは法的要求であるだけでなく、ユーザーの信頼の基盤でもある。ユーザーがあなたを信頼しなければ、彼らはデータの利用を許可してくれない。第三に、継続的に学習し改善できるデータマネジメントシステムを構築することだ。ファーストパーティデータの価値は、今どれだけのデータを持っているかではなく、そのデータからどれだけ速く学び、その学びをビジネスにどれだけ速く応用できるかにある。これには迅速な反復をサポートできる技術アーキテクチャが必要だ。

従来の広告モデルはこうだった。広告枠があり、位置、時間帯、オーディエンスなどの要素に応じて価格を決め、それを広告主に売る。新しいモデルはこうだ。あるユーザー群がいて、その購買意図を95％の精度で予測でき、コンバージョン率に応じて価格を決める。これは根本的な転換だ。前者は「供給」に基づく価格設定であり、後者は「成果」に基づく価格設定である。前者の利益幅は限られているが、後者の利益幅は70％から90％に達することもある。この転換を実現するには、広告主に自社の精度を示せる必要がある。つまり、広告配信からユーザーのコンバージョンまでの因果関係を明確に追跡できる、完全なアトリビューションモデルを構築する必要がある。これにはデータサイエンス能力と広告技術能力の両方が求められる。

今がまさに重要な局面だと強調するのには、いくつかの理由がある。まず、AIの普及速度は誰の予想も上回っている。ChatGPTはわずか2ヶ月で100万ユーザーに達し、Claudeも急速に成長している。これはユーザー習慣の変化が私たちの想像よりもはるかに速いことを意味する。もし今、AI時代への準備ができていなければ、すぐに淘汰されてしまうだろう。次に、ファーストパーティデータをめぐる競争が激化している。大手プラットフォーム（Amazon、Walmartなど）はすでに自社のファーストパーティデータを十分に活用し始めている。中小の小売業者が今から自社のファーストパーティデータインフラを構築し始めなければ、将来まったく競争できなくなっていることに気づくだろう。第三に、広告値上がりのトレンドは今後も続く。サードパーティcookieが段階的に廃止され、プライバシー保護が強化されるにつれ、利用可能なユーザーデータはますます希少になる。つまり広告コストはさらに上昇し続けるということだ。もし今ビジネスモデルを変えなければ、広告コストは年々高くなり、最終的にはあなたの利益を蝕んでいくだろう。

しかし逆に言えば、もし今からファーストパーティデータのインフラを構築し始めれば、この新しい時代において競争優位を得ることができる。より精密なレコメンドを提供でき、より多くのユーザーを引き寄せ、より高い広告投資収益率を得ることができる。そうすれば、たとえ広告コストが上昇しても、全体の利益が下がることはなく、むしろ上昇する可能性すらある。

Aotterが最後に伝えたいのは、小売業の未来は、最も多くの実店舗を持つ者でも、最も安い商品を持つ者でもなく、ファーストパーティデータを最も上手に活用できる者のものだということ——これはオンラインECだけでなく、実店舗も含まれる。AIレコメンドが主流になり、ECの入り口としての支配力が失われ、SEOの構造が変わり、ユーザー接点の経路が刷新される時代において、ファーストパーティデータこそが小売業者の生命線である。ファーストパーティデータを掌握すれば、より精密なAIレコメンドシステムを訓練できる。精密なレコメンドがあれば、より多くのユーザーを引き寄せ、より高いコンバージョン率を得られる。高いコンバージョン率があれば、広告主により高い価格を要求でき、より高い利益を得られる——旧時代のROASはもはや本当の指標ではなくなりつつある。何しろサードパーティ追跡によるアトリビューションは推定値にすぎず、人の動機は旧エコシステムの基準の中で楽観的に見積もられがちだからだ。

もしあなたが広告値上がりのトレンドを見逃し、広告戦略を適時に調整できなかったとしても、それは構わない。しかし、データマネジメントと小売ビジネスモデルの転換だけは必ずやり遂げるべきだ。なぜなら、それこそがAI時代を生き延びられるかどうかを決定する根本的な要因だからだ。根が深く張るほど、実はより美しく実る。ファーストパーティデータこそが、あなたの根なのだ。

参考ソース：

[1] Apple ATT Policy Impact - Singular [2] Google Cookie Deprecation Timeline - Cookiebot [3] Amazon Advertising Revenue Growth - Statista [4] Retail Media Network Overview - AnyMind Group [5] RMN Deep Analysis - Effect Studio [6] Global Retail Media Market - WARC