AI 主導の速度最適化がストアの成長にどのように役立つか

これが 1,000,000 ドルの質問です。

10 人中 9 人の見込み客があなたの競合他社を選ぶ主な理由は何ですか?

もっと良い価格でしょうか？ 特別オファー?

そう思う人もいるでしょうが、WebFX の調査では次のことが明らかになりました。

「消費者の 89% は、ユーザー エクスペリエンスが劣悪だったために競合他社で買い物をします。」

驚くべきことに（そうでないかもしれませんが）、今日の顧客は何よりも経験を重視しています。 彼らは、最初から最後までパーソナライズされた、迅速かつスムーズなカスタマー ジャーニーを提供できるオンライン ストアを好みます。

e コマース業界は何年にもわたって人工知能 (AI) によるパーソナライゼーションを提供してきましたが、速度の最適化のために AI を完全に導入することはまだありません。

しかし、それは 2024 年に変わろうとしています。

AI を活用したサイト速度の最適化を実装する必要がある理由と、見込み客の 90% に 10 回中 9 回あなたのストアを選択させるにはどうすればよいかを理解するには、読み続けてください。

AI と e コマースにおけるその役割を理解する

AI が e コマースの世界にもたらす機会をよく理解している場合は、この部分をスキップしても構いません。

これらすべてに慣れていない方のために、AI の機能と、AI が実際にどのようにビジネス パフォーマンスを向上させるのかについて簡単に説明します。

データマイニング: 貴重な洞察を発掘する

データマイニングには、大規模なデータセットを分析して、隠れたままになっている可能性のあるパターン、相関関係、傾向を発見することが含まれます。 e コマースでは、データ マイニングにより顧客の好みを理解し、在庫レベルを最適化し、マーケティング戦略をパーソナライズすることができます。 トランザクションデータ、顧客のフィードバック、閲覧行動を精査することで、特定の顧客のニーズに合わせてサービスを調整し、満足度とロイヤルティを向上させることができます。

機械学習: 意思決定とパーソナライゼーションの強化

機械学習は、コンピューターがデータから学習し、データに基づいた意思決定を行えるようにするアルゴリズムの開発に焦点を当てています。 このテクノロジーは、e コマース プラットフォームの推奨エンジンを強化し、ユーザーの閲覧履歴や購入履歴に基づいて製品を提案します。 ユーザーの対話から継続的に学習することで、機械学習モデルはますます正確な推奨事項を提供し、ショッピング エクスペリエンスを大幅に向上させ、売上を増加させます。

出典:あなたについて

自然言語処理 (NLP): 人間のコミュニケーションと AI の橋渡し

NLP を使用すると、コンピューターが人間の言語を理解、解釈、生成できるようになります。 e コマースでは、NLP はチャットボットと仮想アシスタントを強化し、24 時間顧客サービスを提供します。 これらの AI 駆動ツールは、問い合わせに対応し、パーソナライズされたショッピング アドバイスを提供し、取引を容易にし、シームレスで魅力的なユーザー エクスペリエンスを保証します。

出典:ダニエルウェリントン

コンピューター ビジョン: オンラインでの製品との対話方法の変革

コンピューター ビジョン テクノロジーにより、コンピューターは世界からの視覚情報を解釈して理解できるようになります。 e コマースに関しては、顧客がテキストの代わりに画像を使用して商品を検索できるビジュアル検索などの革新的な機能が可能になります。 さらに、コンピューター ビジョンは拡張現実 (AR) アプリケーションをサポートしており、顧客は購入前に自分の環境で製品を視覚化できます。

出典:アップル

予測分析: 将来のトレンドを予測する

予測分析では、履歴データを使用して将来のイベントを予測します。 この AI テクノロジーは、需要の予測、在庫管理の最適化、マーケティング活動のパーソナライズに役立ちます。 過去の消費者の行動を分析することで、予測モデルは潜在的なベストセラーを特定し、在庫レベルを予測し、予想される顧客の需要に合わせてプロモーションを調整することができます。

行動分析: 顧客の行動を理解し、顧客の行動に影響を与える

行動分析では、オンライン ユーザーの行動を調査し、ユーザーの好みや意思決定プロセスについての洞察を得ることができます。 これには、クリックストリーム データ、閲覧パターン、インタラクション率を分析して、Web サイトのデザイン、製品の配置、マーケティング戦略を最適化することが含まれます。 顧客の行動を詳細なレベルで理解することで、より魅力的で説得力のあるショッピング エクスペリエンスを作成し、忠誠心とリピート購入を促進することができます。

AI を使用してストアをスピードアップする必要があるのはなぜですか?

より良いユーザーエクスペリエンスを提供することで競争上の優位性を獲得するため。

それはとても簡単です。

すべて正しいことを行うこともできたはずです。

• SEOに最適化された商品説明を作成しました
• パーソナライズされた製品の推奨事項を提供する
• 24時間年中無休の顧客サービスを提供する
• 価格を永久に割引します

厳しい真実は次のとおりです。

ストアの読み込みに時間がかかったり、扱いにくく反応が鈍く感じる場合は、商品を検討する前に潜在的な顧客を失う可能性があります。

ここで Core Web Vitals が活躍します…

コア ウェブ バイタル: ユーザー エクスペリエンスの定量化

Google の Core Web Vitals は、読み込み速度、応答性、視覚的な安定性に焦点を当て、ユーザー エクスペリエンスの重要な側面を測定する 3 つのパフォーマンス指標のセットです。

• Largest Contentful Paint (LCP) は、最大のテキスト ブロックまたは画像要素がビューポート内に表示されるとき、ページ読み込みタイムライン内のポイントをマークすることによって、Web ページの読み込みパフォーマンスを測定します。
• 累積レイアウト シフト (CLS) は、読み込みフェーズ中にページ上の予期せずシフトする要素の数を定量化することで、Web ページの視覚的な安定性を測定します。
• 次のペイントへのインタラクション (INP) 応答性、特にユーザーの操作 (クリック、タップ、キーの押下など) とページからの視覚的な応答またはフィードバックの間の遅延を測定します。

これを聞くと驚かれるかもしれませんが、Core Web Vitals に合格することがこれまで以上に重要になっています。

どうして？
Gemini や ChatGPT などの生成 AI が進化し、検索エンジンを再定義し続けるにつれて、e コマースや検索エンジン結果ページ (SERP) への影響は大きくなると予想されます。

SERPがより動的でパーソナライズされ、Generative AIによって生成された即時回答と製品推奨事項、およびSpeculation Rules APIを使用した即時ページナビゲーションが提供されるようになると、ユーザーエクスペリエンスへの重点が強化されるでしょう。

コンテンツを迅速に配信し、ユーザー インタラクションにシームレスに応答し、視覚的な安定性を維持することに優れた e コマース サイトは、検索エンジンで好まれる可能性があります。

Google の Core Web Vitals イニシアチブにおける主な目標が、ユーザーに可能な限り最高のエクスペリエンスを提供し、最も関連性の高い情報を見つけて手間をかけずに購入できる場所に効率的に誘導することであったことは周知の事実です。

最新の Chrome ユーザー エクスペリエンス レポート (CrUX) によると、優れた LCP、CLS、INP を備えている Web サイトは45.6% のみです。 別の言い方をすれば、Core Web Vitals に合格すると、すぐに競合他社に対して大きなアドバンテージが得られます。

AI はそれを実現するのに役立ちます。

収益を向上させるために活用できる 5 つの AI 速度最適化テクノロジー

AI は、面倒な最適化プロセスを自動化および改良することで Web サイトのパフォーマンスを向上させるために特別に設計されたさまざまなツールやテクニックを提供します。

ここでは、サイトの速度を向上させるためにさまざまな AI テクノロジーをどのように活用できるかを見ていきます。

1. 予測読み込み

AI は過去のインタラクションに基づいてユーザーの行動を予測し、ユーザーがクリックする前に特定のページやアセットをブラウザーにプリロードすることができます。 この予測読み込みにより待ち時間が大幅に短縮され、よりスムーズなブラウジング エクスペリエンスが実現します。 AI はパターンを分析することで、どの要素を事前に読み込むかをスマートに決定し、ユーザーを待たせることがなくなります。

2. 画像とビデオのインテリジェントな最適化

大きな画像やビデオが Web サイトの読み込みを遅くする原因となることがよくあります。 AI 駆動のツールは、品質を損なうことなくメディア ファイルを自動的に圧縮し、サイズ変更します。 より高度なソリューションでは、ユーザーの画面サイズとネットワーク状況に基づいて解像度を動的に調整し、最も最適化されたバージョンの画像またはビデオのみが配信されるようにできます。

3. リアルタイムのパフォーマンス監視と調整

AI ツールは Web サイトのパフォーマンスを継続的に監視し、ボトルネックや問題が発生したときに特定します。 AI はこのデータをリアルタイムで分析することで、キャッシュ設定の変更、リソースの再割り当て、現在の負荷やユーザーの行動に基づいたコンテンツ配信の調整など、速度を向上させるための調整を瞬時に行うことができます。

4. コードの最適化

AI は、Web サイトの基礎となるコードの最適化にも役立ちます。 AI ツールは、スクリプトとスタイルシートの構造と依存関係を分析することで、冗長性を排除し、サーバー リクエストの数を減らし、重要なリソースが最初に読み込まれるようにするコードを提案したり、自動的にリファクタリングしたりすることができます。 これにより、より高速で効率的な Web サイトが実現します。

5. 賢いキャッシングの決定

従来のキャッシュ戦略を超えて、AI は、ユーザーが再アクセスする可能性に基づいて、どのコンテンツをどのくらいの期間キャッシュするかについて賢明な決定を下すことができます。 このキャッシュへの動的なアプローチにより、ユーザーは最小限の読み込み時間で最新のコンテンツを確実に受け取ることができます。

NitroPack によるナビゲーション AI の導入

Navigation AI は、AI を活用した Web ブラウジング オプティマイザーで、ユーザーの行動をアクティブに予測および分析し、カスタマー ジャーニー中にページ全体を事前レンダリングします。

これにより、サイト所有者は、プラットフォームに関係なく、デスクトップとモバイルの両方でインスタント ブラウジング エクスペリエンスを提供できるようになり、顧客エンゲージメントとコンバージョン率が向上します。

Navigation AI がこれを実行する方法は、Speculation Rules API を使用することです。

• まず、(ブラウザーに負荷をかけないように) データを Speculation Rules API に渡すことなく、データに基づいて AI で強化されたページ読み込みの初期予測を適用します。
• 次に、ユーザーの行動を分析し、予測を調整し、次のアクションが何かわかったら、ページを事前レンダリング (またはプリフェッチ) するように Speculation Rules API に指示します。

期待できる結果の一部を以下に示します。

• Navigation AI を使用した Web ページの読み込み時間は、一貫して ~2.86 秒であるのに対し、Navigation AI を使用しない場合は 6.12 秒です。

• Navigation AI を使用すると、プリレンダリングされたページでは LCP が 85% (3.1 秒から 0.4 秒)、 CLS が 80% (0.3 秒から 0.06 秒) 向上しました。

• Navigation AI により、Web サイト全体のパフォーマンス指標が大幅に向上しました:LCP が 15%、CLS が 8%、TTFB が 26%

ナビゲーション AI を試してみたい場合は…

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まとめ

AI 主導の最適化を e コマース ストアに統合すると、Web パフォーマンスが向上するだけでなく、ユーザー エクスペリエンスも大幅に向上します。

AI を活用してユーザーの行動をインテリジェントに予測し、コンテンツをリアルタイムで最適化し、動的なウェブ状況に迅速に適応することで、今日の消費者の急速に高まる期待に応える準備が整います。

この記事から得られるべきことが 1 つあるとすれば、次のとおりです。

2024 年に AI を活用したサイト速度の最適化を実装することは、単なる戦略的な利点ではなく、絶対に必要なことです。