Criteo、AIショッピングアシスタント向け「エージェンティック・コマース・レコメンデーション・サービス」を発表

LLM（大規模言語モデル）プラットフォームがAIショッピングアシスタントへと進化し、またリテーラー（小売企業）が独自のAIチャットボットを開発する中で、消費者のオンラインでの商品発見から購入までの体験は、大きく転換しつつあります。

こうしたAI主導のショッピング体験が普及するなか、AIアシスタントには、単なる商品説明の提示に留まらない、より高度な機能が求められており、実際の購買行動データに基づき、関連性と信頼性の高い、パーソナライズな提案を実現する「高水準なコマースのレコメンデーション基盤」の重要性が高まっています。


Criteoのコマースインテリジェンスを基盤とする本サービスは、商品説明のみを用いた第三者アプローチと比較して、レコメンデーションの関連性を最大60％向上することを確認。このパフォーマンスは、1日あたり7億2,000万人の利用者、年間1兆ドルの取引額、そして45億点に及ぶ商品SKUという、Criteo独自のコマースに特化したプラットフォームの規模によって支えられているといいます。

本サービスはCriteoが開発したMCP（モデル・コンテキスト・プロトコル）を通じて提供され、AIショッピングアシスタントを店舗の在庫データに直接接続し、消費者の購買リクエストを、取引可能でキュレーションされた商品レコメンデーションへと変換します。

従来のクローリング手法では取得できない実購買シグナルを基に、個々の消費者に最も関連性がある商品を提示することが可能になるとのことです。

さらに本サービスは、Criteoが築いてきたリテーラーとの強固なパートナーシップと既存の商品データを活用するため、リテーラーは追加の技術的リソースを投じることなく、円滑にエージェンティック・コマースを導入することが可能に。

ブランドは本サービスを通じて商品露出の機会を最大化できる一方、リテーラー側の商品データ、取引データ、顧客データはAIエージェント環境に最適化されたコントロール機能により厳重に保護されるとのことです。

ショッピングリクエスト（例）
消費者がAIショッピングアシスタントに対し、自身のニーズ・好み・予算に合うノートPCを探してほしいと依頼する。

AIアシスタントからのクエリ
AIショッピングアシスタントは、関連性のある商品を特定するためCriteo エージェンティック・コマース・レコメンデーション・サービスにクエリを実行する。

コマースインテリジェンスによるフィルタリング
Criteoは、実際のショッピング行動や多角的な購買シグナルをリアルタイムに解析。商品の人気度や在庫状況、さらには個々のユーザーの意図を深く洞察し、膨大な選択肢の中から、各消費者に最も関連性の高い商品をフィルタリングおよびランキングする。

キュレーションされた結果
Criteoは、商品のローデータではない、キュレーションされた商品レコメンデーションのショートリストを返す。

パーソナライズされたスムーズな消費者体験
AIアシスタントは結果を提示し、商品比較を行い、AIエージェントの中でそのまま「カートへの追加」や「支払い」のサポートも可能となる。


Criteoのエージェンティック・コマース・レコメンデーション・サービスは、消費者の多様な購買意図を深く理解し、探索的な検索および特定の商品を狙う検索まで幅広く対応。

単に関連商品を提示するだけでなく、文脈に応じて最適な補完商品を提案するインテリジェンスを備えており、AIエージェントでの購買体験の質を一層高めるといいます。

出典元：Criteo

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