生成AI時代の新広告：Copilot広告とGemini広告が変える検索とマーケティングの未来

はじめに：AIが変える検索と広告の関係

ChatGPTをはじめとする生成AIの普及により、検索の行動様式が劇的に変化しています。 これまでの「キーワード検索→リンククリック」という流れから、 「質問→AIが答える」という対話型検索が主流になりつつあります。

この新たな検索環境に、MicrosoftとGoogleがそれぞれ打ち出したのが、 Copilot広告（Microsoft） と Gemini広告（Google）。 どちらもAIによってユーザーの質問意図を理解し、 その文脈に即した広告を自然に表示する新フォーマットです。

＊この記事は、2025年9月までに発表された情報をもとに執筆しています。

第1章：Microsoft「Copilot広告」——“比較の瞬間”に入る新しい広告体験

Microsoftは、Bing Chat（Copilot）やEdgeブラウザに広告機能を統合し、 ユーザーの質問に対するAI回答の中に広告を埋め込む仕組みを導入しました。

とくに注目されているのが「Compare & Decide Ads」です。 たとえばユーザーが「家族向けのSUVを探している」と尋ねると、 AIが複数車種の価格・性能・特徴を一覧化。 スポンサー企業の商品をその比較表に含め、意思決定の場面で自社ブランドを提示できます。

＊画像引用： Transforming Search and Advertising with Generative AI | Microsoft Advertising

この形式では、広告が「押しつけ」ではなく「アドバイス」として受け取られます。 Microsoftのデータでは、チャット検索利用者は従来検索よりも約2倍速く購買決定に至り、 比較形式の広告はCTR（クリック率）・CVR（コンバージョン率）ともに上昇傾向を示しています。

🔗 出典：Transforming Search and Advertising with Generative AI | Microsoft Advertising

第2章：Google「Gemini広告」——文脈理解型の動的広告生成

Googleは生成AIモデル「Gemini」を搭載した新しい検索体験 「SGE（Search Generative Experience）」を展開。 ここではAIがユーザーの質問を理解し、回答とともに関連する広告を自然に提示します。

たとえば「マウイでサーフィン体験を探している」と入力すると、 Geminiが旅行プランをまとめ、その中にスポンサー企業のプランを提案形式で表示。 広告が「次に取るべき行動」として受け入れられるため、 CTRは従来型検索広告よりも平均20〜25％高い成果を示しています。

さらにGemini広告はショッピング領域で特に効果を発揮。 商品レビューや価格・在庫情報をAIが要約し、 関連するショッピング広告を表示することで購買までをシームレスにつなぎます。

🔗 出典：Google Marketing Live 2025: Your roundup of announcements – Google Ads Help
🔗 出典：Google is actively looking to insert different types of ads in its generative AI search | TechCrunch

第3章：Copilot広告とGemini広告の比較表

Copilot広告とGemini広告は、どちらも「生成AIが理解し、文脈に沿って広告を提示する」という共通コンセプトを持っています。 しかし、実際の仕組みや表示環境、得意とする業界領域には明確な違いがあります。 ここでは両社の広告を構造・特徴・効果面から整理し、広告主が導入検討の際に押さえておくべきポイントを比較表でまとめます。

両社の広告は、「広告を情報体験の一部として融合させる」という方向性で進化しています。 Copilot広告は比較・検討フェーズで深く入り込み、意思決定を後押しするタイプ、 一方でGemini広告は情報探索から購買直前までを滑らかにつなぐ、意図理解型の広告体験が特徴です。

広告主にとってのポイントは、

• Copilot＝比較・評価の場面を狙うブランド訴求
• Gemini＝探索〜行動誘導までを一気通貫で設計する広告設計 というように、ユーザーの検索意図段階に応じて両者を使い分ける戦略が有効です。

つまり、この二つは競合関係というより、検索行動の前半と後半を補完し合う関係。 両方を理解し、広告接点を「質問の瞬間」から「購入の決断」まで広げることが、 生成AI時代のマーケティング成功の鍵となります。

第4章：業界別導入効果と実践シナリオ

自動車業界

ユーザーが車種を比較する段階で「価格」「燃費」「安全性」などをAIが表に整理。 そこに自社モデルを掲載できることで、検討の初期段階からブランド露出が可能。 試乗予約や見積り誘導など、意思決定直前での接触が期待できます。

旅行・観光業

Gemini検索では、AIが旅程やツアーを自動提案。 スポンサー企業のプランをその中に自然に挿入でき、 計画段階での予約率向上（最大15%増）が見込まれます。

EC・小売

Geminiが商品情報やレビューを要約して提示。 生成AIが“おすすめリスト”を作る中でスポンサー商品を混在表示できるため、 購買遷移率が従来より20%向上する傾向。 在庫データ・価格・画像のメタ情報整備が鍵になります。

不動産・金融

Copilot広告ではローン条件や住宅タイプなどをAIが比較表化し、 複数プランの中に自社商品を自然に提示。 ユーザーが検討中に自社ブランドに接触でき、 見込み顧客獲得率が向上する構造です。

＊改善幅の具体的数値は各媒体資料より抜粋

第5章：AI広告が変える成果指標と評価軸

生成AI広告では、クリック数やインプレッションだけでなく、 新たに「AI回答内露出率」や「比較表掲載率」といった指標が重要になります。

また、広告成果の構造的変化は以下の通りです。

生成AI広告の導入によって、広告の「見られ方」も「測り方」も変わりつつあります。これまでのクリック数や表示回数といった定量指標に加え、AI回答内での表示機会や、文脈一致度、比較表内での掲載ポジションといった“質的な露出価値”を測る視点が重要になります。

つまり、広告は単なるトラフィック獲得手段ではなく、AIが提案する情報の中でブランドがどう認識されるかを可視化するフェーズへ。この新しい評価軸を取り入れることが、AI広告時代のROI最大化の第一歩です。

出典：
Google I/O 2024: New generative AI experiences in Search
Gemini-powered chat comes to Google Ads

第6章：広告主が今取り組むべき3つのポイント

1. AIが理解できるデータ構造化 　製品・価格・レビューなどのメタ情報を整備し、AIが要約しやすい状態に。
2. 比較・提案型訴求の設計 　ユーザーが検討中に選ばれるための「相対価値」を明確化。
3. AI露出を前提にした効果測定 　従来指標に加え、「回答内表示率」や「AI回答からの誘導数」を評価軸に追加。

これにより、AI広告環境での効果最大化が図れます。

まとめ：AI広告は「検索の延長」から「購買の入口」へ

Copilot広告とGemini広告は、 ユーザーの質問意図を理解し、回答の中で商品やサービスを提案することで、 検索と購買の境界をなくしつつあります。広告主にとってこれは、 「AIが答える瞬間にブランドを見せる」新しいマーケティング機会です。

生成AI広告の導入は、次世代の競争優位を築くための第一歩。 この潮流を先取りし、AI文脈に合ったクリエイティブとデータ構築を進めることが、 これからのデジタルマーケティングの鍵となるでしょう。

AIが検索を変えた今、広告も“答え”になる。 生成AIの波を、あなたのブランドの成長へつなげていきましょう。

出典リンク一覧（本文引用順）

• Transforming Search and Advertising with Generative AI | Microsoft Advertising
• Google Marketing Live 2025: Your roundup of announcements – Google Ads Help
• Google is actively looking to insert different types of ads in its generative AI search | TechCrunch
• Google I/O 2024: New generative AI experiences in Search
• Gemini-powered chat comes to Google Ads