富澤商店のEC事例｜レシピ起点のAIレコメンドで回遊を作る

レシピ起点のAIレコメンドで実現するEC回遊の結論

ECやD2Cのサイト運営において、商品詳細ページへ直接集客するだけでは、訪問者の離脱を防ぎきれないケースが見られます。そこで有効となるのが、レシピやコラムなどの読み物コンテンツを自然な購買導線へと変える設計です。

awooの公開情報によると、富澤商店のBtoC向けオンラインショップ内のレシピコンテンツにおいて、AIマーケティングソリューション「awoo AI」が採用されました。

富澤商店は約10,000SKUの商材と約7,500のレシピを展開しており、レシピを閲覧したユーザーが次にどのような行動へ進むかを自然につなげることが検討テーマでした。

本稿では、この公開事例の要点を整理したうえで、自社ECでコンテンツ資産を回遊や購買へつなげるための具体的な実務手順と運用上の注意点を解説します。

富澤商店の公開事例に見る取り組み

富澤商店の取り組みは、ECサイトの役割を「欲しい商品を検索して購入する場所」にとどめず、「作りたいものや新しいアイデアを見つける場所」として再定義している点が特徴的です。

awoo AIによるコンテンツ情報の解析と可視化

富澤商店のオンラインショップに採用されたawoo AIは、レシピデータやコンテンツ情報を解析し、関連する食材、商品、アイデアをハッシュタグやレコメンドとして可視化します。

膨大なレシピ情報と商品群が存在する場合、手動でひとつひとつの関連付けを行うのは運用負荷が大きくなります。AIがコンテンツの文脈や特徴を抽出してタグや推薦を生成することで、複雑なデータ連携を円滑に処理しています。

閲覧後の自然な遷移を促す体験設計

この仕組みにより、訪問者はレシピ記事を読み終えた段階で閲覧を終了するのではなく、関連する別のレシピ、必要な材料、専用の器具、さらにはアレンジ案へと無理なく進むことができます。

レシピを見て「作ってみたい」と感じた意欲を保ったまま、材料や器具の購入検討、あるいは難易度や好みに合わせた別レシピの探索へと遷移できる導線が整えられています。

編集部の示唆：コンテンツを購買導線に変える意義

ここからは、富澤商店の取り組みを踏まえ、一般的なEC・D2C運営においてコンテンツを購買へ結びつける意義について編集部の示唆を述べます。

「目的買い」以外の訪問者を捉える

多くのECサイトでは、商品名や型番を直接入力して訪れる「目的買い」の顧客に向けた商品詳細ページが中心に設計されています。しかし、商品名を具体的に特定していない層や、料理のメニューや日常の困りごとの解決策を探している層は、商品ページよりもレシピやコラムなどの記事ページに最初に流入する傾向があります。

こうした読み物ページを単なる情報提供の場で終わらせず、商品や関連情報への入り口として機能させることで、直帰を防ぎ、サイト内の回遊性を高めることが期待できます。

コンテンツ資産と商品カタログの分断を解消する

ECサイト内にブログや特集記事、レシピ集を多数用意していても、それらが商品詳細ページとスムーズにつながっていなければ、売上への貢献度は限定的になりがちです。

コンテンツと商品カタログが分断されていると、ユーザーは「この料理に必要な材料はどれか」「どの道具を使えばよいか」を改めてサイト内検索で探さなければならず、途中で離脱する要因になります。両者を関連性に基づいてシームレスに結びつけることは、ユーザーの利便性を高める観点からも重要です。

自社で試す手順：中小ECが取り組みやすい導入ステップ

富澤商店のような大規模なSKUやレシピを持たない事業者であっても、コンテンツを起点とした導線設計の考え方は応用できます。自社で取り組む際の手順を段階別に整理します。

手順1：コンテンツと商品データの紐づけ

最初に行うべきは、自社が保有するコンテンツと商品データの関係性の整理です。

• レシピ、スタッフコラム、導入事例、使い方解説、お手入れ方法などの既存記事をリストアップする
• 各コンテンツの中で言及されている商品や、使用されている道具を洗い出す
• どの記事からどの商品へ遷移させるべきかの関連リストを作成する

まずは主力商品やアクセス数の多い人気記事から優先的に着手し、関連の対応表を作るところから始めます。

手順2：関連付けの理由と文脈を定義する

次に、コンテンツと商品をどのような理由でつなぐのか、その関連性の意味を明確にします。単に人気順で商品を並べるのではなく、文脈に沿った理由を付与することが重要です。

• 「同じ材料を使った別のレシピ」
• 「この材料の代替として使える商品」
• 「調理時に一緒に使うと便利な器具」
• 「初心者向けの扱いやすいセット」
• 「季節やイベントに合わせたアレンジ商品」

このように繋がりの意味を明確に設定しておくことで、ユーザーにとって違和感のないレコメンドを提供できます。

手順3：閲覧後の遷移導線を設計する

関連付けのルールが決まったら、ユーザーが記事を読み終えた後に目にする導線を具体的に設計します。遷移先は単一の商品詳細ページだけに限定する必要はありません。

• 必要な材料が一度に揃うセット商品ページへの誘導
• 難易度や調理時間を変えた別のレシピ記事への誘導
• 道具の使い方やメンテナンス方法を解説したよくある質問や動画への誘導

ユーザーの熟練度や目的に応じて複数の選択肢を用意することで、迷わず次のアクションを選択できるよう配慮します。

手順4：AIや自動化ツールの活用を検討する

コンテンツの数や商品点数が増加し、手動での紐づけやタグ付けの更新が難しくなった段階で、AIを活用した自動化ソリューションの導入を検討します。

テキストデータの解析や類似度判定をAIに任せることで、コンテンツが増えても自動でハッシュタグやレコメンド枠を生成できるようになり、運用の持続性が向上します。

運用上の注意：人が判断すべき品質管理とデータ保守

ECサイトでAIレコメンドやコンテンツ連動を運用する際には、技術にすべてを委ねるのではなく、人間が関与して品質を担保すべき領域があります。

食品・材料系ECにおける安全表記の確認

食品や製菓材料などを扱う場合、アレルゲン情報、賞味期限、保存方法、原材料の代替可否といった情報は、利用者の健康や安全性に直結します。

AIが文脈に基づいて「代替商品」や「おすすめ商品」を提示したとしても、それがアレルギー対応として適切か、製法上本当に置き換えが可能かといった専門的な判断は、担当者が確認する運用ルールを設ける必要があります。注意書きや免責事項の表記を含め、人が責任を持ってチェックする体制が欠かせません。

記事と商品データの棚卸しとリンク切れ防止

保有するコンテンツ数が多いサイトほど、過去の記事内に販売終了商品やリニューアル前の商品情報が残りやすくなります。

AIを導入する前、および導入後の定期運用において、既存コンテンツと商品マスターの棚卸しを定期的に進めることが不可欠です。在庫のない商品ばかりがレコメンドされて購買につながらない事態や、リンク切れによってユーザーの信頼を損ねる事態を防ぐための保守フローを定めておく必要があります。

富澤商店の事例から学べるのは、ECにおけるAI活用が商品説明文の作成や問い合わせ対応だけでなく、蓄積してきたコンテンツ資産を顧客の回遊と購買体験へ昇華させる用途にも有効であるという点です。自社のコンテンツと商品データを丁寧に結びつけることから始めてみてください。

参考にした公開事例

• PR TIMES: 富澤商店BtoCオンラインショップ レシピ体験にAI導入

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