広告運用 GDNのディスプレイ広告を「デマンドジェネレーション」に移行する際の注意点
「GDNと同じ感覚で設定したのに、デマジェネへの移行でエラーが出る…」そんな悩みを抱える運用担当者向けに、除外セグメントの制限や入札戦略の違いなど、デマンドジェネレーション移行時に引っかかりやすいポイントと具体的な対策をわかりやすく解説します。
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マーケティング戦略 顧客理解を深める6つの方法｜行動データだけでは見えない「理由」の捉え方
顧客理解を深める6つの方法を実務向けに解説。属性・行動データだけでは分からない顧客の意識や感情、インタビューによる理由の確認、AIを使った情報整理・仮説化、商品開発やマーケティング施策への反映まで、BtoB企業でも使える手順を整理します。
マーケティング戦略 消費者インサイトを抽出する方法｜データから「なぜ買うのか」を読み解く手順
消費者インサイトを抽出する方法を実務向けに解説。定性・定量データの集め方、初期仮説の設定、行動と発言のズレ・差・例外からパターンを見つける方法、インタビューによる確認、インサイト仮説を商品企画・訴求へ反映する6ステップを紹介します。
マーケティング戦略 AIで顧客理解を深める方法｜定性・定量データを統合するマーケティング実践法
AIで顧客理解を深める方法を実務向けに解説。行動データだけでは分からない顧客の理由や感情を、定性・定量データとAIで整理し、顧客インサイトや施策仮説へ変換する手順、AIペルソナの注意点、商品開発・マーケティングへの活用方法まで紹介します。
アクセス解析・効果測定 自由回答をAIで分析する方法｜アンケートから顧客インサイトを抽出する5ステップ
自由回答をAIで分析する方法を5ステップで解説。アンケート回答の分類・要約、感情や理由の整理、顧客インサイト仮説の作り方、選択式回答・行動データとの統合まで、実際の分析イメージが分かる具体例を交えて紹介します。
マーケティング戦略 消費者インサイトの見つけ方｜定性・定量データから「売れる理由」を発見する方法
消費者インサイトの見つけ方を実務向けに解説。ニーズとの違い、定量データで兆候を見つける方法、インタビューや自由回答など定性データで理由を深掘りする方法、両者を統合して「売れる理由」「買わない理由」の仮説を作り、施策で検証する手順を紹介します。
SEO・AI検索対策 LLMOの効果測定方法｜AI検索時代に見るべきKPIと計測方法
LLMOの効果測定方法を実務向けに解説。Search Consoleの生成AIパフォーマンス、AI回答内の引用・ブランド言及、指名検索、GA4のAIアシスタント流入、Webinar・問い合わせまで、どのKPIをどのツールで計測し改善へつなげるかをテンプレート付きで整理します。
AI・生成AI活用 ChatGPTで自社・企業名が出ない5つの原因｜AIに認識されるための改善策
ChatGPTで自社・企業名が出ないのはなぜ？検索条件、自社情報不足、カテゴリとの関係、第三者情報、ブランド情報の不一致という5つの観点から原因を整理。BtoB企業がAI検索上の現在地を確認し、企業・サービス・専門領域の情報設計を改善する手順を解説します。
AI・生成AI活用 ChatGPTに引用されるには？一次情報・構造・外部評価から考える7つの対策
ChatGPTに引用されるには何をすべきかを2026年9月時点の情報で解説。ChatGPT Searchの引用の仕組み、OAI-SearchBot、一次情報、明確な回答構造、外部評価、引用状況の確認方法、避けたい対策まで、BtoB企業向けに7つの実践ポイントで整理します。
SEO・AI検索対策 BtoB企業のAEO対策とは？AI検索で比較候補に入るコンテンツ設計
BtoB企業のAEO対策を実務視点で解説。AEOとは何かを整理したうえで、顧客の購買プロセスから質問を洗い出し、定義記事・FAQ・比較表・導入事例・一次情報をどう設計するか、2026年のAI検索動向と実践チェックリストを交えて紹介します。
