2026年5月に開かれたGoogle Marketing Live 2026（GML 2026）は、デジタル広告とマーケティングのあり方を根底から塗り替える発表の場になりました。
中心にあるのは、Googleのマルチモーダル生成AIである「Gemini」を全面的に組み込んだうえで、エコシステム全体を自律型エージェントへと移す「エージェンティック・シフト」です。
かつて検索を補助する一機能でしかなかったAIは、いまやGoogle検索、Google広告、YouTube、Googleアナリティクス、Merchant Center、そしてGoogle Marketing Platform（GMP）までを貫く「基盤」へと姿を変えています。消費者が情報を探し、商品を比べ、購入を決めるまでの道筋そのものが描き直された、と言ってよい内容でした。
エージェンティック・シフトとは何か（2025年から2026年への進化）
この変化を理解するには、土台が築かれた2025年から振り返るのが近道です。2025年のGoogle I/OおよびGMLでは、対話型検索「AI Mode」が主流化し、Gemini 2.5 Proに推論機能「Deep Think」が組み合わされました。
Imagen 4やVeo 3といった生成エンジンが広告やYouTube、ショッピングに適用され、測定面ではサーバーサイドの「Tag Gateway」やオープンソースのメディアミックスモデル「Meridian」が登場します。ここまでが基盤づくりの時期でした。
2026年は、その土台の上に「エージェンティック・シフト」を大きく掲げます。検索、対話型AI、YouTubeのあいだにあった壁が崩れ、ひとつの統合されたエコシステムへと溶け合ったのです。
運用担当者が無数の設定を手動で回して最適化していた時代から、自然言語で「目的」や「方向性」を伝えれば動くエージェント型へと移りました。立ち上げの敷居は大きく下がる一方で、その基盤モデルをどう操縦するかという人間の戦略的な監視の価値は、これまでになく高まっています。
AI Mode時代の新しい広告フォーマット
検索の現場では、AI Modeの月間利用者がすでに10億人を超えました。一部の先行ユーザー向けではなく、多くの消費者が日常的に使う主力製品です。利用者の行動も変わり、購入直前の問い合わせだけでなく、検討の初期段階で大きく構想を広げるような、条件の込み入った質問をAIに投げかけるようになりました。
Googleの調査では、利用者の75%がAI ModeやAI Overviewsを起点にすることで、より速く、より自信を持って意思決定できていると答えています。チャット形式のクエリは従来型検索の約3倍の長さに伸びました。
こうした変化を受けて、Googleは検索結果における広告のあり方を作り直します。新しい世代の広告は、商品を一方的に押し出すのではなく、進行中の対話に寄り添う「役立つ追加情報」として設計されています。
なかでも目を引くのが、広告クリエイティブのなかに組み込まれた「独立したAIエクスプレイナー（AI解説）」です。Geminiが広告主の製品情報をリアルタイムで読み解き、その人の具体的な質問に対してなぜこの製品が合うのかを短い文章で説明します。
この解説は広告主のビジュアルと並び、「Sponsored（スポンサー提供）」と明示されたうえで表示されるため、透明性を保ちながらブランドへの信頼を育てる役割を担います。
具体的なフォーマットも複数投入されました。込み入った長文の質問に対し、Geminiが意図を読み解いて製品の特徴を強調したクリエイティブを動的に組み立てる「Conversational Discovery Ads」。
AI Modeが生成する推奨リストのなかに、関連性の高い広告を自然に差し込む「Highlighted Answers」。高額家電のように情報が多く決めにくい買い物で、その人にとってなぜ正しい選択かを即座に解説する「AI-powered Shopping Ads」。
そして従来の静的な入力フォームに代えて、広告内にGeminiベースのエージェントを置き、サイト情報をもとに即答する「Business Agent for Leads」です。これらを活かす土台として、Googleは「Performance Max」や「AI Max for Search」「AI Max for Shopping」の活用を強く勧めています。効果は数値にも表れています。
広告に対話型エクスペリエンスを取り入れたキャンペーンは、Ad Strength（広告の有効性）で「良」または「優」を獲得する確率が、従来の手動設定に比べて63%高いと報告されました。Ad Strengthが「低」から「優」へ改善したキャンペーンでは、コンバージョン率が平均で12%上昇する傾向も確認されています。
さらにAI Maxの検索語句マッチングは、静的なキーワードでは取りこぼしがちなロングテールの検索意図を捉え、通常で14%、完全一致・フレーズ中心のキャンペーンでは最大27%の追加コンバージョンをもたらすとされます。
いずれもGoogleの自社データに基づく数値で、リーチの拡大、関連性の向上、クリエイティブの質という三つの軸が同時に働いて成果につながる構図です。
UCPとUniversal Cartが進めるエージェント型コマース
検索アルゴリズムの変更以上に大きな構造変化と見られているのが、購入完了までの経路を一気に縮める「エージェント型コマース」です。中核を担うのが基盤技術「Universal Commerce Protocol（UCP）」と、それに連動する「Universal Cart」です。
これまでは検索して、複数の小売サイトを別タブで開き、それぞれカートに入れ、クーポンを探し、別々に決済する、という摩擦の多い手順を踏んでいました。UCPとUniversal Cartの統合により、AIショッピングエージェントが背後で互換性の確認や特典の比較、決済までを進め、消費者はGoogle検索やYouTube、Gmailの画面から離れることなく購入を終えられます。
なお、Universal Cartは米国のGoogle検索とGeminiアプリから先行して展開され、他地域へは段階的に広がる予定です。この流れを加速するのが、2026年1月に始まった「Direct Offers」のパイロットです。AI Modeで選択肢を探る最中に、関連する割引やクーポンが回答のなかに自然に表示されます。
ブランドはGoogle広告の画面から特典をアップロードし、対象や適用条件を設定したうえで「AI Brief」で指示を与えると、Geminiがその人の検索意図に合わせて魅力的な特典の組み合わせを動的に構築します。
UCP対応のマーチャントには「ネイティブチェックアウト」も加わり、提示された特典を確保したまま、外部サイトへ移らずにGoogleのなかで取引を完了できます。
この体験は物販にとどまらず、ExpediaやBookingといった旅行パートナーにも広がり、AIによる旅行プランニングの最中に航空券やホテルの特別オファーが示され、そのまま予約へ進めるようになっています。
ゼロクリック時代に高まるブランドエクイティの価値
この摩擦のない購買は、ブランドにとって両刃の剣でもあります。消費者がAIエージェントに比較検討を委ねるようになると、検索結果からランディングページへ移って情報を集める段階が消えます。いわゆる「ゼロクリック」の常態化です。
これまでこの「摩擦のあるリサーチ段階」こそ、プレミアムブランドや挑戦者が消費者を説得し、価格の正当性を伝える大切な場でした。AIがスペックと価格効率で絞り込み、最短で決済へ導く環境では、AIに問いかける前の段階で、すでに特定のブランドが選ばれていなければなりません。機能の訴求以上に、感情的なつながりや強固なブランドエクイティの価値が、かつてなく高まっているのです。
Asset Studioで変わるクリエイティブ生成
広告主側の制作も、生成エンジンの進化で大きく変わりました。「Asset Studio」の大規模な刷新により、「Veo」「Nano Banana」「Genie」といった最新モデルが投入され、リアルな画像や動画、インタラクティブなシミュレーションまで作れるようになっています。
これらを束ね、推論と生成を融合させた中核が、Google I/Oで発表された「Gemini Omni」です。マーケターは日常の言葉でプロンプトを入力するだけで、Googleの広告ポリシーに沿ったアセットを大量に生成でき、動画の吹き替えやアスペクト比の変更、長さ違いの切り出しといった作業も一つのワークフローで瞬時に行えます。生成したアセットのA/Bテストも、その場で実施できます。
ただし、専門家は使いどころに注意を促しています。フォーマット変更やバリアントの量産といった定型的・管理的な作業ではAIが絶大な力を発揮しますが、ブランドの核となるメッセージを生む新規の発想や、深い共感を呼ぶストーリーテリングは、引き続き人間のチームが主導すべきだという指摘です。
AIが生成したビジュアルが実際の製品の見た目や性能とかけ離れてしまえば、消費者の不信を招き、信頼の危機につながりかねません。効率と、人間の直感に支えられたブランドへの信頼。その両立が、これからのクリエイティブ戦略で最大の課題になります。
Ask AdvisorとGMPが支える運用・測定の基盤
キャンペーンの立案から運用、測定までを再構築するのが、統合エージェント「Ask Advisor」です。単なるチャットボットではなく、Geminiを基盤にGoogle広告、Googleアナリティクス、Merchant Center、GMPを横断して動く常時接続のパートナーで、メディアプランの読み込みからキャンペーン構築、審査落ちの追跡と修正案の提示、自然言語によるレポート抽出までをこなします。
エンタープライズ向けのGMPでも、Geminiの統合が進んでいます。統合された在庫データから顧客行動を予測し、配信前に最適なメディアパッケージを先回りで用意するのが、要です。
コネクテッドTVでスポーツのライブ配信を見るファンに広告を届け、その後YouTube Shortsでハイライトをスクロールしているときにあらためてアプローチするといった、横断的な再エンゲージメントを得意とします。
プライバシー面では、信頼できる実行環境（TEE）内で動く次世代のIDモデル「Confidential Publisher Match」が導入され、広告主の自社データとRokuなどのストリーミングシグナルを安全に結び付けられるようになりました。複数のGMP製品を併用した広告主では、製品を一つ足すごとにROAS（広告費用対効果）が平均76%向上したという自社データも紹介されています。
独立型Geminiアプリへの広告導入とOpenAIとの競争
バックエンドでの統合が成果を上げる一方、業界の関心を最も集めたのが、独立型のGeminiチャットボットアプリそのものへの広告導入です。発端は2025年12月、業界紙Adweekが「Googleが一部の広告主に対し、2026年に独立型Geminiアプリで広告表示を始める計画を非公式に伝えた」と報じたことでした。
直後にGoogleのグローバル広告担当バイスプレジデント、ダン・テイラー氏は「独立型アプリに広告を載せる計画は現在のところない」と明言し、広報も噂を不正確だと一蹴します。
ところが数か月後の2026年4月、第1四半期決算の説明会で、最高ビジネス責任者のフィリップ・シンドラー氏が、独立型Geminiアプリへの広告導入に前向きな姿勢を公式に認めました。
「正しく行えば、広告は非常に価値があり、ユーザーに役立つ商業情報になり得る」と述べ、AI Modeでテスト中の広告フォーマットがGeminiのチャット画面へ移行しやすいことも示唆しています。
この転換の背景には、最大の競合であるOpenAIの動きがあります。OpenAIは2026年2月、米国の無料・低価格層を対象にChatGPT内での広告テストを始めました。同社は広告主に対し、ChatGPTに入力されるクエリの約2割が直接的な商業的意図を持ち、旅行や小売などの分野で高いパフォーマンスを発揮すると訴え、Googleの検索ビジネスに切り込んでいます。
これに対しAnthropic（Claudeの提供元）はスーパーボウルで、チャットボットが会話の途中に広告を割り込ませる様子をパロディにした広告を打ち、広告にふさわしい時と場所はあるがAIとの会話はそこではない、と批判しました。
OpenAIのCEOサム・アルトマン氏は、広告モデルこそ幅広い人々への情報アクセスを支える基盤であり、広告のない高額なサブスクリプションは結局お金のある人向けの高価な製品にすぎないと反論しています。
検索と商品発見の行動が他社のAIチャットボットへ流れ、そこで取引まで完結することはGoogleにとって最大の脅威であり、自社の対話インターフェースにAIネイティブな広告を先んじて展開するのは、防衛と成長の両面で避けられない判断だったと言えます。
Answer Engine Marketing（AEM）への適応
GML 2026の一連の発表は、情報の探し方と商取引のあり方が根本から変わったことを告げる節目でした。検索エンジンが「回答エンジン」へと進化し、購買経路の摩擦が限りなくゼロに近づくこの時代に、ブランドが優位を築くには、従来のSEOやSEMを広げた「Answer Engine Marketing（AEM）」への適応が急務になります。
まず欠かせないのが、鮮度と正確さを備えたデータ基盤です。「Data Manager」でCRMのデータを連携させ、「Tag Gateway」によるサーバーサイドの計測へ移すことで、シグナルの欠損を防ぎます。
次に、Geminiが自社製品を見つけ、AIエクスプレイナーが好意的な解説を生むかどうかは、Merchant Centerに渡す製品フィードの正確さにかかっています。商品名や価格だけでなく、GTIN（国際取引商品番号）、高解像度の画像、色やサイズといった詳細データ、構造化データまで丁寧に整えることが、表示枠を競合に奪われないための前提になります。
そのうえで、AIの自動化が進むほど価値を増すのが、人間による戦略的な操縦です。「AI Brief」を通じて、狙う読者像やブランドの個性、避けるべき表現をGeminiに具体的に伝えることが、横並びを防ぐ最大の守りになります。
最後に、効果検証はプラットフォームの自己申告だけに頼らず、自社のネイティブデータ、増分テスト、Meridianなどを使ったメディアミックスモデルの三つを組み合わせて多角的に確かめる体制が求められます。
新しいボタンを押すだけの企業ではなく、AIの仕組みを深く理解し、きれいなデータという燃料を供給し続けながら、AIには代えられないブランドエクイティを築ける企業こそが成功します。摩擦のないコマースの時代に、消費者がAIに問いかける前から、すでに心の中で選ばれているブランドになること。それが次世代マーケティングの究極の目標です。
