アドテク
TikTok広告の消費税実務｜リバースチャージ方式の完全解説
2026-02
AI関連 NotebookLMのオプトアウト、どこ？迷う人がやりがちな3つの罠
NotebookLMのオプトアウトが見つからない原因を「レイヤー混線」と「3つの罠」で分解。個人/組織管理の違い、確認順序、共有・フィードバック運用まで“迷わない手順”を整備します
AI関連 【完全版】NotebookLMを“学習させない”設定｜オプトアウト最短ルート
NotebookLMを業務で使う際の「入力が学習に使われる？」不安を解消。個人/組織管理の前提を押さえ、オプトアウト設定の最短ルートと、投入・出力・共有・監査ログの運用ルールをチェックリスト化
海外記事 【Netflix決算の学び】業績は好調なのに評価が割れる…マーケ担当が見落としやすい「期待値設計」と実装ポイント
Netflix決算の論点を「期待値設計」として実務に翻訳。広告事業（商品/在庫/審査/計測）、ライブ施策、プラン移行、稟議・KPI・代理店/インハウス連携まで、今日から回せる実装ポイントを整理
海外記事 【今月のGoogle Cloud AI発表】マーケ担当が迷わない「導入・運用・守り」の実装ガイド
今月の Google Cloud AI発表をマーケ実務に翻訳。問い合わせ要約・商品比較・短尺制作・質問ベース分析の使い所、導入の順番、稟議/体制/代理店連携、成果＋運用品質KPI、誤回答・ブランド表現・データ境界・監査ログまで整理
海外記事 【AIで制作は速いのに出せない？】承認・KPI・体制を整えて“リアルタイム施策”を回す実装ガイド
生成AIで初稿は速いのに「承認で止まる」「無難に収束する」――その原因はツールではなく運用です。本記事は、公開までのボトルネック（承認・引き継ぎ・素材管理・責任分界）を分解し、事前合意セット／承認マトリクス／レビュー観点統一／運用KPI（速度×品質×学習）で“出せる体制”を作る実装手順を解説します
海外記事 【記事が“完成形”じゃない時代】「液体コンテンツ」で変わるマーケ運用の実装ガイド
生成AIで情報が要約・引用・再編集される時代、記事は“完成形”ではなく流通する素材へ。本記事は「Liquid Content（液体コンテンツ）」を実務に落とし込み、ソース（正）の一本化、モジュール設計、KPI分解（到達・理解・信頼・行動）、承認フロー、版管理・誤引用対策まで運用設計として解説します
海外記事 【広告だけに頼らない】Perplexityに学ぶ「狙って伸ばす」オーガニック成長の作り方
広告に頼らず“狙って伸ばす”オーガニック成長を実務化。Perplexityの考え方を手がかりに、ターゲットの絞り込み、信頼の接点設計、継続・推奨までのKPI、体制・稟議・リスク管理を一枚の運用設計に落とし込む
海外記事 【AIのおすすめは毎回ゆれる】“AI推薦に出る・出ない”を運用で整える可視化設計
AIの「おすすめ」は毎回ゆれる前提で設計する。順位ではなく“出現・根拠・語られ方”を可視化し、プロンプト資産化／KPI／体制／リスク対応まで運用フローで整える実務ガイド
海外記事 【人には刺さるのにAIが拾わない】“Utility Gap”で見直すコンテンツ設計と運用チェックリスト
人には刺さるのにAIが拾わない理由を“Utility Gap”で整理。結論・前提の配置、アンカー文、観測KPI、稟議に落ちる改善フローまで解説
海外記事 【AI要約に載せる？外す？】Googleが示唆した“AI検索機能のオプトアウト”と、マーケ担当が整える運用設計
AI要約・引用・対話が広がる検索で、Googleが示唆した「AI検索機能のオプトアウト」を踏まえ、方針決め〜実装・検証・稟議までの運用設計を整理。通常検索への影響も含めて解説
