TL;DR
- ChatGPT ShoppingはGoogleをグラウンディングソースとして使用している。Malteの発表後、司会の冗談 — 「ChatGPTショッピングは、ただのGoogle ショッピングが洒落た帽子をかぶっただけ」 — がこの中心的な発見をうまく捉えている
- 商品属性(ランニングシューズで言えば履き心地、耐久性、汎用性)はChatGPTの商品評価テーブルに繰り返し登場し、スコアリングの軸として機能する。商品ページがこれらの属性に言及していなければ、その商品はカルーセルにすら入らない可能性が高い
- ChatGPTショッピングのファンアウトクエリの約6%に「2026」が含まれ、約1%に「2025」が含まれる。年号タグ付きクエリは依然として商品の可視性に寄与している
- ChatGPTのファンアウトの約10%は元のプロンプトになかった「review(レビュー)」を導入する。Grokは20%。「[商品名] review」「[ブランド名] review」での検索順位は、もはやレピュテーション施策ではなく引用関連の戦術になっている
- ChatGPTのファンアウトの5%は、ユーザーが入力していないブランド名を追加する。Grokは20% — 一度に2〜5ブランドを追加することもある。AIショッピングは検索ではなくブランド「発見」を行っており、LLMが追加するブランドは外部メンション密度が最も高いブランドである可能性が高い
- エディトリアル(有料記事掲載)は今もLLM引用に影響している。リスティクル(まとめ記事)も今も機能する。自社プロモーション型リスティクルも機能する — Malteのモニタリングデータでは引用ソースとなったリスティクルの約9〜10%が自社プロモーション型で、最高シェアはプロフェッショナルサービス/SEOエージェンシー領域から
セッション情報
トラック: Retail
日時: 2026年5月1日(金) 09:30 AM
会場: Skyline, Brighton Centre, Kings Road, Brighton and Hove, BN1 2GR, United Kingdom
登壇者について
Malte Landwehr — Peec AI, CPO & CMO
Malteはドイツ語圏SEOコミュニティで最も尊敬されるテクニカルSEO研究者の一人。idealo InternationalとLadenzeileでのリーダーシップ職を経て、AIサーチ可視性プラットフォーム Peec AI を共同創業 — 本セッションのリサーチの基盤データは同社のプラットフォームから来ている。Day 2朝のセッションはSkyline Stageの開幕として、ChatGPTがどのように商品取得とグラウンディングを行うかという独自の実証研究 — 約100万件の商品カルーセルと背後にあるファンアウトクエリの分析 — を発表した。セッション前半はMalteの方法論 — データセットの構築方法、ファンアウトクエリの抽出方法、ChatGPTの挙動を他のショッピングAIから分離する方法 — を扱った。本記事は後半の分析的発見に焦点を当てる。
核心の発見: ChatGPT ShoppingはGoogleで動いている
Malteの分析の最大の収穫: ChatGPTがショッピングクエリを処理するとき、グラウンディングのステップはGoogle経由でルーティングされる。ChatGPTの商品カルーセル — そしてどの商品をカルーセルに含めるかを決めるデータ — は、Googleが見つけられるものに大きく依存している。
これがセッション終わりの司会の「Scooby-Doo の正体暴き」の瞬間 — 仮面を剥がせば、その下にあるのは追加ステップ付きのGoogle ショッピングだった。
SEO担当者への含意: 従来のGoogle商品可視性(Merchant Center、構造化商品データ、商品ページの自然検索順位)はAIショッピングに置き換えられたのではなく、AIショッピングの上流になった。Google ショッピングへの最適化は、AIショッピングへの最適化に直接つながる。
商品属性がAIスコアリングを駆動する
Malteのランニングシューズ事例が、具体的な戦術的発見を支えた。
ChatGPTが「best running shoes(最高のランニングシューズ)」のようなクエリに対して商品比較テーブルを生成するとき、履き心地、耐久性、汎用性などの属性に基づいて商品をスコアリングする。これらの属性は多くのクエリにわたって繰り返し登場する。
商品ページと商品フィードへの含意:
- 同じ属性がファンアウトに繰り返し現れることが観察できれば、その属性はスコアリング機能を担っている
- その属性で低評価の商品(履き心地のレーティングが低いなど)はカルーセルから完全に外れる傾向
- 従って: 商品ページに、その属性を明示的に扱う、自己完結した権威的な記述を書く
Malteが推奨するチャンク形式: 約50語、2〜3文、権威的なトーン、理想的には第三者からの検証を引用する。
彼のNike例の構造:
「The Pegasusはruningmagazine.orgの4.8評価とRunner’s Worldのレビューに基づき、優れた履き心地と高い耐久性を備えている」
パターン: 主張 + 属性 + 外部引用。3文。自己完結。LLMがスコアリングしている各属性ごとに繰り返す。
ブランドとメーカー向けに彼はさらに踏み込んだ: これらの記述を自社の商品ページにのみ置くのではない。リテーラー、マーケットプレイス、レビューサイトと共有するコンテンツにも反映する。LLMがスコアリングしている属性とあなたの商品を結びつける記述を、ウェブ全体に多数持つことが目標。
年号タグ付きクエリは今も機能している
Malteのデータセット全体で:
- ChatGPTショッピングのファンアウトの約6%が「2026」を含む
- 約1%が「2025」を含む
- 2023年や2024年を含むクエリは事実上ゼロだった
パターン: LLMは新鮮なコンテンツへ向かうために現在の年号に依存する。商品タイトル、説明、メタデータに現在の年号を含めることは、依然として測定可能な取得価値を持つ — この実践はAIサーチで消えなかった。
「Review」が最も頻度の高い挿入用語
Malteは複数LLMにわたるファンアウト挙動を比較した(ショッピングファンアウトはChatGPTでのみ利用可能のため、通常のファンアウトを使用):
- ChatGPT: ファンアウトの約10%が、元プロンプトになかった「review」を導入
- Grok: ファンアウトの約20%が「review」を導入
LLMのグラウンディングのステップが「[商品名] review」や「[ブランド名] review」をGoogleやBingに対して実行する場合、それらレビュークエリで上位表示する者が、AIの商品判断に影響を与える。
戦術的含意: これは今や引用結果を伴うレピュテーションマネジメントとなっている。「[自社ブランド] review」で自社が上位表示するか、それで上位表示するパブリッシャーと組むかにかかわらず、そのトラフィックは単なるSEOではなくAI業務を担っている。
なぜGrokはこれほど挙動が違うのか
MalteはGrokに特に時間を割いた。Grokはファンアウト挙動を異常に開示してくれるため、彼は研究データソースとして使っている。
彼の仮説(不確実性は明示): GrokはGoogleが公開した同テーマの研究を読み、そのパターンをコピーする形で自社のファンアウトロジックを実装したように見える。これが本当か、それともGrokが独立に同じパターンに到達したかは証明不能 — だが、Grokは現代のLLMがどのようにクエリをファンアウトするかを最もクリーンに観察できる窓のひとつ。なぜならGrokは自分の作業をかなり開示するからだ。
対照的に: Perplexityは彼のデータセットの中で最も怠惰なLLM。ファンアウトに新しい用語を導入することが稀で、ほぼユーザープロンプトをチャンク化して送信するだけ。戦略的含意: Perplexityのグラウンディングは、ChatGPTやGrokのグラウンディングよりも従来のキーワード取得に近い。
ファンアウトでのブランド挿入
セッションで戦略的に最も興味深い発見。データの前に、ファンアウト挙動が実際にどう見えるかの例 — Malteのフーディプロンプト、ユーザーが要求していなくてもブランド関連のコンテキストを保持する:
Malteのデータでは:
- ChatGPT: ファンアウトクエリの5%が、ユーザーの元プロンプトになかったブランドを1つ追加; さらに8%が2〜5ブランドを追加
- Grok: ファンアウトクエリの20%が1ブランドを追加; さらに13%が2〜5ブランドを追加
- Perplexity: ファンアウトクエリの2%が1ブランドを追加; 複数ブランド追加は事実上0%
Grokがブランドを追加するときは、一度に2、3、4、5ブランドを追加することもある。
Malteが提示した、これがなぜ起こるかの2つの競合する仮説:
- 事前検索モデル知識。LLMはトレーニングデータからのカテゴリ理解を使い、ウェブにアクセスする前に比較対象ブランドを提案している
- 逐次的発見。最初のラウンドのファンアウトクエリにはブランドが含まれていないが、最初のラウンドで取得したコンテンツにブランドが言及されており、それが2巡目のファンアウトに追加されて、特定のレビューや比較を探している
Malteは正直にどちらの仮説が正しいか証明できないと述べた。確かなことは: ユーザーが一度も入力していないブランドが、AIショッピングクエリに追加されている。
戦略的含意:
- ブランドロイヤリティのないマーチャント(複数ブランドを販売する事業者)向け: 複数ブランドをクラスタ化する比較ページを作る — これらはブランド挿入ファンアウトで取得される
- ブランド向け: LLMが挿入するブランドは、外部メンション密度が最も高いブランドである可能性が高い。同日午後のRyan Lawの0.66相関の発見を裏付ける
ローカルブランドのための英語グラウンディング
Malteは会場を驚かせた発見を提示した。非英語圏市場 — 例えばポーランド — でポーランドIP、ポーランド語のプロンプト履歴、ポーランド語のプロンプトを使う場合:
「ファンアウトクエリのうち1つが英語である可能性が高い」
つまり、ユーザーがまったく英語を話さなくても、英語のドキュメントがグラウンディングプロセスに影響を与える。
戦術的含意: 非英語圏のローカルブランドは、コンテンツの一部を英語で持つべき。サイト全体ではない(ターゲット顧客が気にしないなら全体翻訳は推奨しない、とMalteは明確に述べた)。だが:
- 英語レビューサイトでのレビュー
- 英語ポッドキャストや業界ポータルでのインタビュー
- 英語のプレスリリース
- 選択的な英語エディトリアル掲載
これらは最終顧客に直接奉仕するためではない。ユーザーの母語の会話と並走して英語で実行されているAIグラウンディングプロセスに奉仕している。
エディトリアルは今も機能する
この発見は会場で目に見える反応を引き起こした。Malteのモニタリングデータの保険業界のセットでは、ニュースパブリッシャーへの有料エディトリアル掲載は今もLLMソースとして機能している — 少なくとも2025年10月以来、ChatGPTはこれに対して何の対策もしていない。
つまり以下が可能:
- ニュースパブリッシャーに料金を払って自社ブランドの記事を掲載してもらう
- 「これはエディトリアルです」あるいは「アドバトリアル」とラベル付けされていてもいい
- 開示で「この記事は[ブランド]によりスポンサードされています」と書かれていてもいい
…それでもChatGPTは、そのブランドに関する質問のソースとして引用する。
エディトリアル掲載が活発なマーケティングチャネルである国で働くSEO担当者にとって — Malteは特にドイツ市場の活発な有料エディトリアルパブリッシャーの状況に言及した — これはまだブロックされていない意味のある戦術的レバー。
リスティクル(自社プロモーション型を含む)も今も機能する
主な発見: Malteのモニタリングプロンプト全体で、リスティクルはLLM引用ソースとして不釣り合いに影響力があり続けており、可視性のためにはフォーマットとプロンプトの整合性が重要になっている。
関連する2つの発見:
リスティクルは機能する、捏造されたものでさえ。
ベルリン拠点のデジタルマーケティングエージェンシー Claneo GmbH が「Matchatteus Premium」という存在しない架空の抹茶パウダーを発明 — 名前は「Matcha」と Claneo共同創業者の一人 Matthäus Michalik を組み合わせた造語 — それについていくつかリスティクルを書いた。LLMは現在、抹茶について尋ねられたとき、その存在しない抹茶パウダーを推薦することがある — 実在する宇治産の日本ブランドと並べて引用することもある。
ブランドサイトは要らない。実商品は要らない。必要なのは4〜5本の適切に配置されたリスティクル。Malteによれば、その大半は実は有料エディトリアルだろう。
自社プロモーション型リスティクルも機能する — ほどほどに。
Malteのデータセットは複数LLMにわたる1日約100〜200万会話に及ぶ:
- ソースとして引用されるリスティクルの約9〜10%が自社プロモーション型リスティクル — つまり記事を書いている企業が自分のリストにも登場している
- 自社プロモーション型リスティクルの最高シェアはプロフェッショナルサービスから、SEOエージェンシーを含む(自分のことだと気づく読者もいるはず)
- ECでは比率は遥かに低い — おそらくまだほとんど誰もやっていないため
- 有効性はLLMにより異なる: ChatGPTで最弱、Google AI Mode、Perplexity、特にAI Overviewsで遥かに強い
Malteの注釈: 彼はAI Overviewsの大ファンではなく、データを熱意なく提示した。
個人的な学び
これは私にとって3回目のBrightonSEO(Brighton 2025、San Diego 2025、Brighton 2026)で、Malteのセッションは私にとってこの会議全体で最強のデータドリブンセッションのひとつだった — Day 1のTom Capperのピクセル位置研究、Day 2午後のRyan Lawの5メカニズムスタックと並んで。3人の登壇者は同じ本質的な性質を共有していた: 業界のワーキングモデルを更新する独自の大規模N実証研究で、既存コンセンサスの再パッケージではない。
持ち帰るもの:
- 「ChatGPTショッピングはGoogleで動く」という発見が、その日の中で最も戦略的に明確化する洞察。「AI vs 従来SEO」のフレーミングは、この発見の下では完全に崩壊する。それらはスタックである: Google商品可視性がAI商品可視性を養う。一方の最適化は他方に直接つながり続ける
- 商品属性スコアリングの規律はすぐに移植可能。あらゆるECクライアントに対して、ワークフローは今こうなる: 商品カテゴリのファンアウトをモニタリングし、繰り返し登場するスコアリング属性を特定し、その属性をカバーする権威的な「主張+属性+引用」記述を各商品ページに書く。ほとんどの商品ページは人間の買い物客向けに書かれており、これらの構造化された主張を明示的にしていない。これは即座の最適化の隙間
- ファンアウトでのブランド挿入の発見は、Ryan Lawのオフドメインブランドメンションとの0.66相関(AI Overviews出現)に直接つながる。2人の研究者、2つの異なる方法論、同じ方向: ウェブ全体にわたるブランドメンション密度が、最高レバレッジのAI最適化活動である。1つのカンファレンスで2つの裏付けは、1つよりも遥かに説得力がある
- 英語グラウンディングの発見は私のクライアントベースに対して最も実用的なもの。A-Digital Worksのコアサービスは、非日本ブランドの日本市場参入と、日本ブランドの英国市場参入支援。Malteの「英語ドキュメントが非英語プロンプトでもグラウンディングに影響する」という発見は、私たちの標準的な「ウェブサイトを現地語に翻訳して終わり」という推奨が、もはや不完全であることを意味する。一部の英語コンテンツ — インタビュー、プレス、レビュー — は生かして見える状態に保つべき
- エディトリアルとリスティクルが今も機能していることは、感傷を排した洞察 — 特に有料チャネルが成熟している欧州市場で。同時に、LLMのシグナル衛生がGoogleと比べて意味のある程度遅れていることを意味する: Googleが過去5年で積極的にペナルティを課してきた戦術が、LLMのグラウンディングでは今も機能している
セッション末の「Scooby-Doo 正体暴き」の冗談 — 「ChatGPTショッピングは、ただのGoogle ショッピングが洒落た帽子をかぶっただけ」 — は今カンファレンスで2番目に良い冗談だった。(Sam Davisの「スポーツでの嘘」のオープニングが私にとっては僅差で1位。)
これまで参加したBrightonSEOで、最強のセッションは常に既存業界コンセンサスの精緻化ではなく、真に新しい分析的貢献を導入したものだった。Malte、Tom Capper、Ryan Law、Philip Armstrongは、BrightonSEO Brighton 2026で私が躊躇なくクライアントに勧められる4人の登壇者。
関連リソース
- セッション: How ChatGPT shops (BrightonSEO)
- スピーカープロフィール: Malte Landwehr (BrightonSEO)
- Malte Landwehr on LinkedIn — この研究の最新情報を追うのに最適
著者について
打田彩夏 (Ayaka Uchida) — A-Digital Works Ltd Founder & CEO。Nihon GO! World 創設者(ロンドンFitzrovia & マンチェスター)。日本、シンガポール、米国、英国で10年以上の国際事業開発経験。BrightonSEO 3回参加(Brighton 2025年4月、San Diego 2025年9月、Brighton 2026年4月 — 2026年はscholarship)。青山学院大学法学部卒。日本語・英語(プロフェッショナルレベル)、スペイン語・フランス語・ドイツ語(勉強中)。
連絡: a-digitalworks.com | LinkedIn
A-Digital Worksについて
A-Digital Works Ltd はロンドン拠点の日英SEO・EN↔JAローカライゼーションコンサルタンシー。日本市場参入を目指す英国・EU・米国企業を支援。サービス: 日本語キーワードリサーチ、コンテンツローカライゼーション、テクニカルSEO、市場参入戦略。フラッグシップ事例: Descartes Systems Group(カナダのロジスティクステクノロジー企業) — 「物流システム」「EDIシステム」「配車システム」をカバーする日本市場SEOプログラム。
本レポートはBrightonSEO Brighton 2026年5月1日(金)Skyline Stageに登壇したMalte Landwehrによる「How ChatGPT shops: 1 million product carousels and the hidden fan outs that power them」セッションを取り上げています。
本レポートはBrightonSEO Brighton 2026年5月1日(金)Skyline Stageに登壇したMalte Landwehrによる「How ChatGPT shops: 1 million product carousels and the hidden fan outs that power them」セッションを取り上げています。
