インティメート・マージャー マーケティングのターゲット特定方法｜意識×行動データで精度を高める
マーケティングのターゲット特定方法を、意識データと行動データの組み合わせから解説します。属性だけでは見えない「真のターゲット」の考え方、ペルソナとの違い、既存顧客・非顧客の分析、BtoBの企業選定、AI活用、広告・営業施策への落とし込み方を紹介します。
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インティメート・マージャー Meta広告の自動調整機能を徹底解説|運用担当者がつまずきやすいポイントと最新アップデートまとめ【2026年版】
検索結果でユーザーのクリックを促すため、誰の（ターゲット）、どんな悩みを（課題）、どう解決できるか（ベネフィット）を120文字前後で簡潔にまとめています。Meta広告（Facebook・Instagram）の自動最適化機能「Advantage+」を徹底解説。自動化で成果が悪化した、学習期間が終わらない等、運用担当者がつまずきやすい7つのポイントとその対処法、2026年最新のアップデート情報を網羅しています。
インティメート・マージャー 生成AI時代に“選ばれる企業”の共通点とは｜LLMO/AEO実践チェックリスト2026
生成AI時代にAI検索で選ばれる企業の共通点を解説。LLMO/AEOの基本、SEOとの違い、AIに引用・推薦されやすい一次情報・レビュー・FAQ・構造化の考え方、BtoB企業が今確認すべき実践チェックリストを整理します。
インティメート・マージャー 外部データ×AIで変わる顧客理解とターゲティング｜自社データ不足を超える実践アプローチ
外部データ×AIで顧客理解とターゲティングを高速化する方法を解説。自社データ不足や部署間調整に悩むBtoB企業向けに、AIエージェント活用、潜在顧客の悩みの可視化、広告・接客・営業施策への実践ステップを整理します。
AI・生成AI活用 NotebookLMは社内でも使えるのか？その疑問を解消します
「NotebookLMに社内資料をアップロードしても大丈夫？」そんな疑問を持つ方向けに、Google公式情報をもとにデータの取り扱い、安全性、マーケティングでの活用方法をわかりやすく解説します。
インティメート・マージャー 商談は増えても、なぜ「受注」が増えないのか？AI時代の営業が直面する3つの不都合な真実
商談数は増えているのに受注が伸びない。その背景にあるのは、プッシュ型営業の限界、商談後の社内稟議・合意形成、情報過多による意思決定負荷です。AI時代の営業が直面する3つの構造変化を整理し、受注率改善の視点を解説します。
インティメート・マージャー AI・データ活用・マーケティング──皆さんはどんなイベントなら参加したいですか？
AI・データ活用・マーケティングをテーマにしたリアルイベントを企画中です。興味のあるテーマ、参加しやすい形式、希望エリアなどを1〜2分のアンケートで募集しています。皆さんの声をもとに、参加したくなるイベントづくりを進めていきます。
インティメート・マージャー プッシュ型営業の転換点：「インテントデータ×AI」で顧客の検討タイミングを捉える次世代の営業スタイル
プッシュ型営業が効きにくくなる中、B2B営業には顧客の検討タイミングを捉える新しい設計が求められています。本記事では、インテントデータとAIを活用したタイミング把握、2分間の分析による仮説構築、DSRを通じた社内検討の伴走支援について解説します
インティメート・マージャー なぜ「検討します」で終わるのか？受注率を左右する「社内稟議の伴走支援」とは
BtoB営業で商談の手応えがあっても「検討します」で案件が止まる理由とは。提案後の停滞を、顧客社内の稟議・意思決定プロセスの課題として捉え、Value Decay、DSR、決裁者向け要約資料、戦略的質問術を軸に、社内稟議を支援する伴走型営業の実務ポイントを解説します。
インティメート・マージャー わずか2分半でリストと仮説が完成？AI（Gemini）が変える「アタックリスト作成」の裏側
生成AI（Gemini）とインテントデータを活用したアタックリスト作成の実務を解説。従来のプッシュ型営業が抱える限界を踏まえ、自然言語による抽出デモで示された2分半程度でのリスト構築と仮説立案、営業企画・インサイドセールス・DX推進の役割を整理します
