2026年は「リテールメディア」元年？Shopify Audiencesの拡張機能

2026年に向けて、EC・小売の現場でじわじわと注目が高まっているキーワードのひとつが「リテールメディア」です。⁢ ⁤
ただ、「広告の話でしょ？」「一部の大手だけのトレンドでは？」と感じているShopify運営者の方も多いのではないでしょうか。

リテールメディアとは、ざっくり言えば「小売事業者が、自社の持つ販売チャネルや顧客データを生かして行う広告・マーケティングの仕組み」のことです。これまで一部の大手ECモールや量販店が中心だった領域に、D2Cブランドや中小規模のEC事業者も参加しやすい環境が整いつつあります。

その流れの中で、Shopifyが提供する「Shopify Audiences」は、広告配信の精度向上を支援する機能として、2026年以降のリテールメディア戦略における重要な土台になり得るツールです。本記事では、

– ‍なぜ今「リテールメディア」が注目されているのか
– Shopify事業者にとって、リテールメディアはどのような意味を持つのか
– 「Shopify Audiences」とその拡張機能で、実際に何ができるのか ⁢

といった点を、専門用語をできるだけ避けながら、日々のShopify運営に結びつけて解説していきます。技術的な前提知識がなくても理解できる内容を目指していますので、自社の集客や広告運用の次の一手を考えるヒントとして、参考にしていただければ幸いです。

目次

• リテールメディア元年といわれる背景と中小ブランドへの影響
• Shopify Audiencesとは何か 非エンジニアでも押さえておきたい基本機能
• 拡張されたShopify Audiencesでできること 自社ECとモールの集客をどう変えるか
• クッキーレス時代の広告運用と顧客データ活用 プライバシー対応のポイント
• Shopify運用画面からの設定ステップ 日常業務に無理なく組み込む方法
• 広告費用対効果を高めるための実践的なセグメント設計例
• オフライン店舗との連携方法 店舗データを活かしたリテールメディア活用
• 2026年に向けて今から準備しておきたい運用体制とKPI設計
• the Way Forward

リテールメディア元年といわれる背景と中小ブランドへの影響

2026年が転換点とされるのは、広告クッキー規制の強化や、SNS広告の費用対効果のばらつきにより、「自社で直接データを持つ」ことの価値が一気に高まっているからです。大手小売やモール型ECが、購買データと広告枠を組み合わせた新しい収益源として活用し始め、そこに広告主が本格的に予算を移しつつあります。これまでテレビやSNSに流れていた予算の一部が、購買データを活用できる新しい媒体にシフトしはじめた、という構図です。

• サードパーティクッキーの制限：従来の「追いかけ広告」が効きにくくなる
• 広告単価の上昇：クリック単価は上がる一方で、成果は読みづらい
• 小売のデータ活用：購入履歴・カテゴリ・頻度などを使った精度の高いターゲティング

この流れは、大手だけの話に見えますが、中小ブランドにも影響が及びます。具体的には、同じオークションに参加する広告主の質が変わり、「なんとなく配信しても売れていた」時代が終わるということです。購買データや会員データを活用して、明確にターゲティングをしてくる広告主が増えると、感覚頼りの配信は相対的に不利になります。一方で、Shopifyのような基盤を使うブランドは、自社の購買データを整理し、リテールメディアと連携することで、同じ土俵に立てるようになってきました。

Shopifyを運用する立場としては、これを「脅威」と見るよりも、自社の顧客データを価値ある資産として扱うきっかけと捉えるのが現実的です。例えば、Shopify上でセグメントを整理し、「リピーター候補」「初回購入直後」「休眠顧客」などのグループを作成しておけば、そのデータを基点にリテールメディアや外部広告と連携しやすくなります。限られた予算でも、誰に・どこで・どのメッセージを届けるかを具体的に設計できるようになり、単なる「出稿先探し」ではなく、データに基づいた運用へとシフトしやすくなります。

shopify‍ Audiencesとは何か 非エンジニアでも押さえておきたい基本機能

これは、Shopifyで運営するストアが保有している「購買データ」や「行動データ」をもとに、広告プラットフォーム側のオーディエンス（配信対象のユーザー群）を自動生成・連携できる機能です。技術的な設定やタグ埋め込みを細かく理解していなくても、管理画面上の操作だけで、より精度の高いターゲットリストを広告側に渡すことができます。イメージとしては、店舗側が持つファーストパーティデータを、MetaやGoogleなどの広告チャネルで活用しやすい形に「翻訳」してくれる仕組みだと捉えると分かりやすいでしょう。

• Shopify上の売上・購買履歴をもとにしたオーディエンス作成
• Meta、Googleなど主要広告チャネルへのオーディエンス連携
• 既存顧客に似たユーザーを探すルックアライク配信の精度向上
• 広告配信の除外リスト（既に購入済みの顧客など）の自動作成

拡張されたShopify Audiencesでできること 自社ECとモールの集客をどう変えるか

拡張されたShopify Audiencesは、これまで「広告配信のためのリスト作成ツール」として見られがちだった役割から一歩進み、チャネル横断の集客設計を組み立てるための”土台データ”として使えるようになっています。自社ECでは、購入履歴や閲覧履歴を軸にしたセグメントをそのままメディアごとの配信ルールに落とし込み、モールでは「どの顧客を、どのブランド・カテゴリで獲得するか」を逆算して、外部広告からの送客を最適化するイメージです。これにより、自社ECとモールのどちらか一方に寄った投資ではなく、両方のLTVを見据えたバランス型の集客が実現しやすくなります。

• 自社EC向け：リピーター候補・初回購入見込み・休眠復活などのセグメントを作成し、Meta／Google／TikTokなどで一貫したメッセージ設計が可能
• モール向け：「モール内で指名検索しやすい顧客」を外部広告から誘導し、モール内施策（クーポン・レビュー・ランキング）との連動をしやすくする
• 在庫・粗利と連動：在庫が厚い商品や粗利の高いカテゴリに紐づくオーディエンスを優先し、チャネルごとの”売りどころ”を明確化

ポイントは、オーディエンスを「配信プラットフォームごとの断片データ」としてではなく、チャネルごとの役割を整理するための共通指標として扱うことです。例えば、自社ECでは「会員情報を深めたい顧客」に重心を置き、モールでは「まずは1回購入してほしい顧客」に重心を置く、といった設計をオーディエンスレベルで切り分けます。そのうえで、

• 自社EC：ブランドストーリー・サポート・クロスセルを重視したクリエイティブ
• モール：価格・ポイント・レビューを明示した意思決定しやすいクリエイティブ

というように、同じセグメントでもチャネルごとに「見せ方」を変えることで、広告費の重複配信を抑えつつ、顧客の購買導線を整理できます。拡張されたShopify ⁢audiencesは、このチャネル設計を現場レベルの運用に落とし込むための”共通言語”として機能するイメージです。

クッキーレス時代の広告運用と顧客データ活用 プライバシー対応のポイント

ブラウザのトラッキング規制が進むなかで、広告配信の精度を保つためには、これまでの「サードパーティクッキー頼み」の運用から、「自社が保有する顧客データ」を軸にした設計へ切り替える必要があります。具体的には、Shopifyに蓄積された購入履歴やメールアドレス、会員ステータスなどを整理し、広告配信や分析に使える形へと標準化しておくことが重要です。そのうえで、Shopify Audiencesのような機能を使い、プラットフォーム側で用意されているプライバシー保護の仕組みを前提にしながら、適切にセグメントを作成・連携していく流れが求められます。

• サードパーティクッキーに依存しないターゲティング：自社データベースとShopify ⁢Audiencesの組み合わせで補完
• 同意取得と管理の明確化：ポップアップやフッターバナーで分かりやすくガイド
• データ最小化：目的に必要な範囲だけを広告連携に利用

プライバシー対応は「やるか・やらないか」ではなく、「どこまで具体的に設計できているか」がポイントです。Shopifyのストア設定や各種アプリを活用しながら、次のような観点で運用ルールを明文化しておくと、チーム内での判断がスムーズになります。

また、顧客視点での安心感を高めることも、結果として広告パフォーマンスの安定につながります。オプトアウトの導線をわかりやすく用意し、説明文も専門用語を避けて平易な表現に整えると、不要な問い合わせを減らしつつ信頼を維持しやすくなります。たとえば、以下のような運用を継続的に見直すことが効果的です。

• プライバシーポリシーの更新：新しい広告手法やアプリ導入時に内容を追記
• 配信頻度のコントロール：同じ顧客への広告接触回数に社内基準を設ける
• 検証サイクルの定期化：月次で「成果」と「プライバシー影響」をセットでレビュー

Shopify運用画面からの設定ステップ 日常業務に無理なく組み込む方法

まずは、毎日の受注処理や商品登録と同じ「習慣」に落とし込むことを意識します。Shopify管理画面の左メニューから「アプリ」→「Shopify Audiences」にアクセスし、週に一度だけ確認する時間帯をあらかじめ決めておくと、無理なく続けられます。例えば、「月曜午前の出荷前に10分だけ確認する」といった形で、すでに定着している業務フローに差し込むイメージです。この時間で行うのは、オーディエンスの更新状況と広告プラットフォームへの連携状態の確認に限定し、分析作業は別の時間に回すと、画面に慣れていない担当者でも負担が少なくなります。

• アクセスするメニューを固定（迷わない導線づくり）
• 確認する項目を3つ以内に絞る（例：有効なオーディエンス数／エラー有無／更新日時）
• 社内で「見る人」「触る人」を分ける（権限と責任を明確化）

日常業務との連携をイメージしやすくするために、よくあるタスクとShopify audiencesで行う作業を、ひと目で分かる形に整理しておくと便利です。以下は、運用担当者向けのシンプルな対応表の例です。

また、運用の属人化を防ぐために、「どの画面で、何を見て、どう判断するか」を簡単なメモや社内マニュアルにまとめておくと、担当者が変わってもスムーズに引き継げます。おすすめは、スクリーンショットに矢印やコメントを入れて印刷し、出荷場やデスク横に貼っておくアナログな方法です。さらに、次のようなチェックリストを週次ミーティングで共有しておくと、チーム全体の理解が進みます。

• 今週新しく作成・更新されたオーディエンスはあるか
• 主要広告チャネル（例：Meta、Google）に正しく連携されているか
• 売上に貢献していると考えられるオーディエンスはどれか（仮説レベルでOK）

広告費用対効果を高めるための実践的なセグメント設計例

まず押さえたいのは、「誰に」「どのくらいの温度感で」「どの商品から」コミュニケーションするかを明確にすることです。Shopify ‍Audiencesを使うと、既存顧客データをもとに、広告配信向けのオーディエンスを細かく切り出せます。例えば、

• 初回購入前のカゴ落ちユーザー：はじめて商品をカートに入れたが購入していない人
• 高LTVのリピート候補：2回以上購入し、平均注文額が全体より高い人
• 特定カテゴリのファン層：特定コレクションの商品を複数回購入している人

といった具合に、「行動」と「価値」を軸にセグメントを作ると、広告費をかけるべきユーザーとそうでないユーザーが整理しやすくなります。

実際の運用では、セグメントごとに「目的」と「KPI」をはっきりさせることが重要です。カゴ落ちユーザーであれば、目標は初回購入率の向上になり、訴求内容は「不安の解消」や「比較検討の後押し」が中心になります。一方、高LTVのリピート候補に対しては、購入頻度の維持・向上が主目的となり、新商品の先行案内やセット提案のようなクリエイティブが適しています。このように、同じ商品を扱う場合でも、セグメント設計により広告メッセージと出稿予算の配分が変わってきます。

また、オフライン連動や他モールの販売データがある場合は、Shopify上の行動データに加えて、「店舗で購入したがオンラインでは未購入」「モールでは低単価だが自社ECでは高単価」といった視点でセグメントを拡張できます。これにより、広告費をオンラインだけで完結させず、チャネル横断の収益で評価するセグメントと、オンラインの直収益のみで評価するセグメントを分けることが可能になります。運用画面上の数字だけにとらわれず、セグメントごとの役割を事前に決めておくことで、結果的に広告費用対効果の判断がぶれにくくなります。

オフライン店舗との連携方法 店舗データを活かしたリテールメディア活用

実店舗とオンラインの行動データをつなぐ第一歩は、「どの単位で顧客を認識するか」を決めることです。会員アプリやポイントカード、レシートへのQRコードなどを使い、来店時にオンライン会員IDへ紐づけられる仕組みを用意しておくと、Shopifyでの購買履歴とオフラインの購買履歴を一元的に把握しやすくなります。特に、メールアドレスや電話番号のような共通キーを軸に整備しておくと、後からShopify Audiencesに活用する際もスムーズです。

• POSとShopify顧客情報の紐づけ：会計時に会員IDやメールアドレスを必須化
• オフライン限定キャンペーン：来店→会員登録→オンライン連携までを一連の導線に設計
• 共通IDポリシー：店舗・ECで同じ顧客識別ルールを運用

ある程度データが蓄積したら、オフライン店舗の購買傾向をもとに、Shopify Audiencesで使うセグメントを設計します。たとえば「店舗で高頻度に購入しているが、ECでは休眠気味の顧客」や「高単価カテゴリを店舗で購入している顧客」を抽出し、これらをもとにリテールメディア用のオーディエンスとして広告配信や共同プロモーションに活用します。下記のようなシンプルな切り口から始めると、現場オペレーションへの負担も抑えられます。

さらに、実店舗を「広告面」として捉え、オンラインデータと連動させていくことで、より一貫性のあるリテールメディア運用が可能になります。たとえば、オフラインで特定カテゴリが好調な週に、店舗サイネージやレジ横POPで関連商品のオンラインページへ誘導するQRコードを掲出し、その遷移先や購買結果をShopify側で計測します。これにより、

• 店舗の棚割りやサイネージ内容と、デジタル広告のクリエイティブを揃える
• 実店舗での反応をもとに、Shopify Audiencesのセグメントを更新する
• ブランドやメーカーとの共同施策を、店舗面とオンライン面の両方で評価する

といった流れが作りやすくなり、店舗データを活かしたリテールメディア活用の精度を、段階的に高めていくことができます。

2026年に向けて今から準備しておきたい運用体制とKPI設計

2026年を見据えると、まず整えておきたいのは「誰が」「どこまで」を担うのかという運用体制です。広告運用担当だけでなく、商品企画・在庫管理・カスタマーサポートまでを含めた小さなクロスファンクショナルチームをつくることで、リテールメディア上のデータ活用がスムーズになります。具体的には、週次で数値をレビューする場を固定し、そこで仮説出し・クリエイティブ改善・商品別の入稿優先度を議論できる状態をつくっておくと、2026年以降に新しい機能やチャネルが増えても対応しやすくなります。

• 広告・CRM担当：オーディエンス設計と配信、クリエイティブのPDCA
• 商品担当：推したいカテゴリ・在庫状況の共有と販促テーマの提案
• サイト運営担当：集客とサイト内導線の整合性チェック
• 経営・マネージャー：KPIレビューと投資判断、優先度の決定

同時に、KPIは「売上だけを見る」状態から一歩進め、リテールメディア特有の指標を織り込んだ設計に切り替えていくことが重要です。2026年には、クッキー規制の影響で従来の広告指標が読みづらくなる一方、自社の購入データを起点にした指標がより信頼できる基準になります。たとえば、認知・検討・購入で見る3階層のKPIと、オーディエンス精度を測る指標を組み合わせて管理しておくと、Shopify Audiencesのような機能拡張にもスムーズに対応できます。

最後に、これらのKPIを「見るだけ」で終わらせないための運用リズムも、2026年に向けて固めておきたいポイントです。月次では粗利ベースでの投資対効果を確認し、週次ではキャンペーン単位・セグメント単位の結果を見て、改善テーマを1〜2個に絞る運用が現実的です。日次では、異常値の検知（急なCPA悪化や在庫切れ）にフォーカスし、担当者がすぐに手を打てるよう、管理画面のビューや簡易レポートのテンプレートを今のうちから整えておくと、リテールメディア活用の本格化に合わせてスムーズにスケールさせやすくなります。

The Way ‍Forward

本記事では、2026年を見据えた「リテールメディア」と、その一端を担う存在としての ⁢Shopify Audiences 拡張機能について整理してきました。広告環境の変化やクッキー規制の強化により、「自社の顧客データをどう活かすか」というテーマは、もはや一部の先進企業だけの課題ではありません。規模にかかわらず、日々の運用のなかで「自社で蓄積している情報をどう整理し、どのチャネルでどう使うか」を考えることが求められています。

とはいえ、いきなり大きな投資や複雑な取り組みを行う必要はありません。まずは、Shopify 上でどのような顧客データが集まっているのかを把握し、既存の広告出稿やメルマガ配信などとどのように連携できるかを確認することから始めるのが現実的です。そのうえで、Shopify Audiences⁢ のような機能を「いきなりすべて活用しよう」とするのではなく、自社の課題に合った部分から段階的に試していくことが重要になります。

2026年が「リテールメディア元年」と呼ばれるかどうかは、これからの動き次第です。ただし、自社データを軸にしたマーケティングが中長期的なテーマであることは、ほぼ間違いありません。日々の運営に追われるなかでも、少しずつでもデータ活用の基盤づくりを進めておくことが、将来の選択肢を広げることにつながります。本記事の内容が、そのための検討材料や、社内での対話のきっかけになれば幸いです。