株式会社センタード | WEB広告の成果改善

WEB広告の成果改善を実現する株式会社センタード |
統合データ分析・AI最適化・クリエイティブ改善で構造設計 |
WEB広告からSEO/LLMO・サイト改善まで一体設計 |
15年1300社の実践を発信

[株式会社センタード | WEB広告の成果改善 @centeredcojp]

構造化データの実装やFAQの量産、E-E-A-T表記などを
「LLMO対策」として提案する例が見られます。
結論、これらは前提条件にすぎず、
それだけでは競争領域に入れないと考えます。

誤りではありませんが、SEO初期にタグ最適化のみを行っていた状態と同様です。
早期に整備を終え、本質的に重要な対策へ移行する必要があります。

フェーズ①：内部整備（前提条件）
・構造化データ
・クローラビリティ
・ページ構造の明確化
・E-E-A-Tの明文化
→ 未整備はマイナスだが、差別化にはならない領域

フェーズ②：情報単位の最適化
・定義コンテンツ整備
・比較・ランキング
・用途・HowTo
・ネガティブ・デメリット
→ AIが回答を構築する素材を提供する層

フェーズ③：外部評価・引用構造
・第三者サイトでの言及
・比較記事での掲載
・レビュー・評判の分布
→ AIは自社発信だけでなく外部文脈を重視

生成AIは、複数ソースで一致する情報を優先し、
第三者評価を信頼度シグナルとして加点します。
自社発信のみでは評価されにくい構造です。

＜見るべきKPI＞
・指名検索時のAIの説明内容
・「おすすめ」「比較」「デメリット」での露出有無
・引用元の種類（自社／比較サイト／メディア）
・競合と並んだ際の扱われ方（順位・文脈）

LLMOは内部最適化の競争ではなく、生成AIに自社がどう語られるかの競争と言えます。
内部施策のみに閉じると、いくら整備してもAIの回答生成プロセスに入れません。

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先日、GoogleがAI検索最適化の公式ガイドを公開しました。
結論、AI検索においても従来のSEOは有効です。AI検索はGoogleのランキングシステムを基盤とし、RAGでインデックス済みページから回答を生成するためです。AEO・GEOなどの特別な最適化も、Googleの公式見解ではSEOと変わらないとされています。
ガイドが示す要点は以下のとおりです。

＜取り組むべきこと＞
・独自性のあるコンテンツ制作。AIは複数ソースを横断するため、焼き直しではなく独自の経験や知見が差別化になります。
・技術的基礎の整備。クロール、インデックス、ページエクスペリエンスの基本要件充足が前提です。Search Consoleでの定期的な監視も推奨されます。
・ローカルビジネスとECは、GoogleビジネスプロフィールやMerchant Centerへの登録が有効です。AI回答への掲載機会が高まります。

＜不要な対応＞
・llms.txtなどAI向け特殊ファイルの作成
・コンテンツのチャンク化
・AI向け文体へのリライト
・自社言及の不正な量産（スパムポリシー違反）
・構造化データへの過度な集中（リッチリザルト用としては推奨）

GoogleはAI検索でも特別な対応は不要としています。当社としても、ユーザーのために質の高いコンテンツを作るという基本の徹底こそが、最大の施策と考えます。

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Googleが「Search Profiles」を米国で公開しました。
検索結果上で、その人やメディアのSNS、動画、記事などをまとめて表示できるプロフィール機能です。
Google版Linktreeに近いかもしれません。

これを見て「新しいSEO施策が来た」「Search Profiles対策が必要だ」
と考えるのは少し早いです。

対象は企業ではなく主にクリエイターや出版社のみで、まずは米国より導入とされています。

現時点では日本企業のSEO担当者が何か特別な対応をする必要はありません。

ただし、この発表で注目すべきなのは機能そのものではなくGoogleの思想です。

従来の検索は「どのページが最適か」を探す世界でした。
しかしAI検索では「誰の情報を信頼するか」
の比重が大きくなっています。

実際、AIは情報を要約するときに単なるキーワード一致だけではなく、
・誰が発信しているか
・どのような実績があるか
・どの媒体で継続的に発信しているか
・他でどのように言及されているか

といった情報源そのものをより重要視しています。

Search Profilesはその流れの中でGoogleが
発信者情報を整理し始めた機能と見ることができます。
もちろん現時点ではクリエイターや出版社向けの機能であり、
企業向けではありません。

慌ててSearch Profiles対策を行うような話でもありません。
ただ、Googleが発信者を整理し、評価し、可視化する方向へ
進んでいることは読み取れます。

もし将来的に企業向けへ展開されたとしても、
そこで評価されるものは特殊なテクニックではないはずです。

・企業として何を提供しているのか
・誰が運営しているのか
・どのような実績があるのか
・どのような専門性を持つのか
・SNSや動画で継続的に発信しているのか

といった情報になるでしょう。

Search Profiles自体を追う必要はありません。
しかし「AI時代でコンテンツが量産される中、
誰が言っているかがより重要になる」
という流れは確実に進んでいます。

企業としては従来のSEOだけではなく、

・代表者情報の整備
・実績の公開
・SNS発信
・動画発信
・ブランド指名検索の増加

などを地道に積み上げていくべきです。

これは今まで言われてきたことの延長線上ではありますが、
Googleが改めてその方向へ進んでいることを示す動きの一つと言えるでしょう。

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リスティング広告、SEO、AI検索は同じ「検索」を扱うように見えて、実際は注目する単位が異なります。

＜リスティング広告＞→キーワード中心
＜SEO＞→検索意図中心
＜AI検索＞→質問意図中心

リスティング広告はキーワードごとの成果を基準に見ることが多いです。

「SEO会社」「SEO対策会社」「SEOコンサル会社」

言い回しが多少違っても媒体側で類似性を吸収する場合もあり、重要なのは「どのキーワードがCVしたか」です。
広告運用上はCPA、CVR、CV数などキーワード単位での管理が成立しやすいです。

SEOではキーワードではなく検索意図を重視する傾向があります。

「SEO会社」「SEO費用」

同じSEO関連でも前者は比較・依頼検討、後者は価格情報収集の意図かもしれません。
一般的にSEOでは「何を知りたいか」が管理の軸となります。

AI検索ではさらに変化します。

ユーザーは状況込みで質問を投げます。

「BtoBで広告も強いSEO会社はあるか」
「SEOとリスティング広告、どちらが早く成果出るか」

この場合、単語ではなく背景や文脈に注目します。
広告運用上は「何に困り、何を解決したいか」が比重を持ちます。

リスティング広告は「今このKWで成果が出るか」
SEOは「検索の裏にある目的は何か」
AI検索は「何に困り、何を解決したいか」

同じ検索でも粒度が異なるため、施策ごとに意識を切り替えることが必要です。

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広告運用と営業部門の連携による成果改善のために、営業担当者と広告成果について定期的に共有を行うことが有効であると考えられます。
CV数だけでなく、商談化率、受注率、案件の質、広告やLPの訴求内容まで確認することで、営業の状況を広告運用に反映しやすくなります。同時に、広告で反応の良かった訴求を営業活動へ活かすといった相互の改善が期待できます。
システム連携によるデータ蓄積が難しい場合でも、双方が共通の数値を基に議論することで、質の高い案件につながるキーワードなどの特定につながる場合があります。
このように連携を深めることで、部門間の認識のズレが軽減され、成果改善の推進や事業への貢献に寄与する可能性があります。

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広告運用上は、成果が頭打ちになった際、最適化だけでなく探索も必要になる傾向があります。

探索において重要なのは、取り切れていない層へのアプローチです。
勝ちパターンの構造を理解した上で行う探索は、再現性を持ちスケールしやすくなります。
ただし、一般的に探索には予算が必要になります。
その予算を「現状のCPAを維持するための運用費」と同じ基準で判断してしまうケースが見受けられます。

探索枠の予算は、短期成果の最大化ではなく、将来の勝ちパターンを見つけるための投資として、分けて設計することが推奨されます。
これらが分かれていないと最適化のみが続き、成長が鈍化する可能性があります。

最適化は効率を高め、探索は成長を促すと考えられます。

当社では、この投資枠の設計を合意できるかどうかが、その後の事業スケールを左右する要素だと捉えています。

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広告運用における成果が伸び悩む原因には単一の要因ではなく、複数の課題が絡み合っているケースがあります。今回は、課題例をいくつかピックアップします。

＜CVポイント設計の課題＞
媒体が獲得しやすいCVを学習し、リードの質が低下する場合があります。商談化や受注ベースで有効なCVを再定義することが推奨されます。
＜ターゲティング過信の課題＞
ターゲットを細分化しすぎると、学習が分散する傾向があります。現在はクリエイティブの影響が大きいため、幅広く配信する方が成果が安定しやすいことがあります。
＜アカウント設計の課題＞
設定を細かく分けすぎることによりCV数が不足し、媒体の最適化が進まない場合があります。現在はアカウント構造を統合し、学習に必要なデータを確保する設計の方が成果を安定させやすい傾向にあります。
＜KPI設定の課題＞
運用側はCPA、事業側は利益を指標としており、評価軸がずれる場合があります。事業KPIまで目線を統一することで、改善が適切に進みやすくなると考えられます。

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【Google検索 アップデート情報】

本日、Googleより最新のコアアップデートの展開が発表されました。

検索結果の品質向上のための定期的な刷新ですが、
今後数週間にわたり掲載順位やトラフィックに変動が生じる可能性があります。

当社でも動向を注視し、必要な対応を進めてまいります。

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コンテンツSEOにおいて、CVRを主要KPIに据えることは推奨されません。
これはKPI設計でよくある誤りです。
理由は、キーワード戦略次第でCVRが変動するためです。
潜在キーワードを拡張すると、流入は増える一方でCVRは低下します。

潜在KWで流入を増やした場合、以下の現象が起きます。
・コラム流入の増加
・全体CVRの低下
・CV数の増加

このとき全体CVRを主要KPIに置いていると、「CVR低下＝悪化」と評価されかねません。
主要KPIには流入数やCV数を置くことが妥当と言えます。

ただしCVR自体は、対象を選定したうえで管理指標として確認することが有効です。
・主要導線ページ群への流入数
・主要導線ページ群のCVR

主要導線ページ群とは、コラムから最終的にCVへ向かう受け皿ページ群です。
WEB広告のマイクロコンバージョンに相当します。

【代表例】
・サービス紹介ページ
・料金プランページ
・導入事例ページ
・問い合わせページ
・資料請求ページ

記事単体での改善は難しい領域です。
対象ページ自体の改善が望ましいと言えます。
※記事単位で施策を回す場合に限り、記事単位CVRをKPIに置くことも有効です。

コンテンツSEOの成果課題は、施策よりもKPI設計にあると考えます。

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SEO記事で成果を出すには、読者の文脈に応じたCTA最適化が重要です。しかし現場では、CMSのシステム設計が制約となるケースが少なくありません。

多くの企業はWordPressなどのCMSを利用しています。テンプレートの制約や制作会社のSEO知見不足により、柔軟なCTA設計が難しいケースが目立ちます。具体例は以下です。
・記事ごとに最適なCTAを差し込めない
・挿入位置を指定できない
・読了率に応じたポップアップ制御がない
・読了タイミングに応じた表示切替ができない

SEO記事におけるCTA設計は、コンバージョン導線そのものです。比較検討層には資料請求やデモ予約、潜在層にはホワイトペーパーなど、検索意図に応じた出し分けが求められます。

当社が重視するのは、SEO戦略とCMS設計の双方に精通したパートナーの存在です。SEO知見があってもシステム設計が分からなければ改善方針を描けません。逆にエンジニアリング偏重で視点が欠ければ、表示されるだけのCTAになりがちです。

技術的制約によりマーケティング施策が制限される状態は、投資効率の観点で課題となります。良質な記事を量産しても、出口のCTA設計が弱ければ成果に繋がりにくいと言えます。

SEO記事を資産化し事業成長へつなげるには、コンテンツの質だけでは不十分です。CMS設計とマーケティング設計を両立できる体制が要点と考えます。

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マーケティングは、点ではなくファネル全体で見る必要があります。

一般的にマーケティングは、
認知 → 興味・理解 → 比較・検討 → 信頼形成 → 問い合わせ
という連続した流れで成立します。

広告、LP、KPIの一部だけを切り出して評価すると、意思決定が偏る可能性があります。

重要なのは、各ファネル間の経路を把握することです。

どの認知接点から入り、
どの情報に触れ、
どのページを経由し、
どの条件で問い合わせに至ったのか。

この流れを構造として見ない限り、
「広告が悪い」「LPが悪い」「SEOが弱い」といった判断は、憶測に近くなります。

広告運用上は、施策実行前に計測設計を行うことも重要です。

・何を解明したいのか
・どの行動データが必要か
・GA4、広告管理画面、CRM、ヒートマップのどこで取得するのか

これらを事前に整理する必要があります。

「CVRが低いからLPが悪い」といった評価も、
実際には比較軸や信頼情報など、途中ファネルに課題がある場合があります。

マーケティングでは、施策単体ではなく、経路設計と計測設計を前提に判断することが重要です。

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広告運用は一般的に、AIによる最適化が普及したことで運用の最低ラインが底上げされています。広告運用上は、入札や配信の最適化のみでは競合との差がつきにくく、オークションの激化によりCPCやCPAが上昇する傾向にあります。

そのため、管理画面外の設計が重要視されるようになっています。

・検索意図の選定と訴求軸の決定
・LPの最適化とサイト側の整備
・セグメント別の予算配分
・CV計測環境の構築やデータ補完

「何を行うか」を決定する判断や、対応範囲の広さが成果に影響すると考えられます。こうした変化への組織的な対応や専門人材の有無が、今後の運用の優位性を左右する可能性があります。

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【WEB広告におけるクリエイティブの展開と消費について】

広告運用上は、少数のクリエイティブのみで運用を継続することが難しくなる傾向にあります。
複数のクリエイティブ投入が標準化し、制作が運用成果に影響を与える機能へ移行しつつあると考えられます。

この背景には、機械学習型配信の広がりがあります。
現在の広告アルゴリズムは探索と最適化を繰り返し、反応が低下した素材の配信を縮小する傾向が見られ、少量の素材では学習が飽和しやすくなっています。
このような場合パフォーマンスが停滞する可能性があり、継続的な成果維持には、新しい訴求軸や構図を供給し続ける設計が重要になってきます。

クリエイティブの品質担保を運用側で管理し、媒体には最適化処理を集中させる役割分離が成果に関わると考えられ、アルゴリズムを前提に供給体制を組むことが求められています。

広告運用会社に求められる役割も変化しています。
アルゴリズム特性を前提にしたクリエイティブ供給設計と、学習を持続させる運用構造の構築が判断軸の1つとされています。

当社ではこの変化を前提に運用体制を組んでおり、広告運用と制作を分離せず、制作機能を内包した構造を採用しています。
アルゴリズム学習を前提に、継続的な素材投入を可能にするための体制を重要視しています。

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これは競合との比較ではなく、母集団の枯渇に起因するものと考えられます。
■ 対策の考え方 ターゲット拡張で改善しない場合、媒体内での最適化には限界があります。広告運用上は、以下の施策により母集団を補填する設計が重要です。
・リスティング広告での顕在層獲得 ・SEOによる自然流入の増加 ・上流施策による新規接触の創出
精度の向上だけでなく、媒体を横断した供給設計がスケールの鍵となります。

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Meta広告において「ターゲット飽和」は成果悪化の要因となり得ます。CPAの悪化は、運用手法やクリエイティブの成否だけでなく、獲得層を取り切ったことが理由である場合があります。

■ ターゲット飽和の概要 一般的にMeta広告はCV確率の高い層から優先的に配信されるため、効率が良いほど短期間で優良層を消費します。その結果、CVに至りにくい層への配信比率が高まり、CPAが急騰する傾向があります。
■ 飽和の判断基準 以下の条件が揃うと、飽和の可能性があります。 ・フリークエンシーの上昇 ・CTR・CVRの低下 ・CPMや配信量は維持

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SEO施策では、新規記事の量産に注力する運用が続いているケースは少なくありません。
既存記事のGA4経路分析を先に行う方が、成果改善につながりやすい傾向があります。
月間数千〜数万の流入がある記事でも、CVに至る経路が整備されていなければ、流入増加の効果は限定的です。
新規記事で100名の流入を増やす前に、既存の1,000名の動線を整える方が効率的と考えられます。

GA4の経路探索では、次の課題が可視化されます。

①導線の不整合
記事内容と、資料DLや問い合わせの訴求方向にズレがある状態。
②遷移後の離脱
フォーム項目数や入力負荷により、ユーザーが引き返している状態。

いずれも経路分析を行わなければ把握が難しい損失と言えます。
成果改善の定石は、成果地点に近い箇所から手を入れることです。

①CVボタンの文言・配置（LPO）
②フォーム入力負荷の軽減（EFO）
③中間CV（ホワイトペーパー等）の設置

これらは検索順位の向上を待つ必要がなく、施策後すぐに数値変化が現れやすい領域です。

当社では、SEOを記事制作のみで捉えるのではなく、既存流入の行方をGA4で追うことを推奨しております。成果に直結する箇所から改善する優先順位の設計が、効率的な成果向上のポイントです。

[株式会社センタード | WEB広告の成果改善 @centeredcojp]

SEOの内製による記事量産で流入は増加したものの、成果に繋がらない事例が見受けられます。
一般的に記事制作は入口に過ぎず、事業成果に繋がる設計が不足しているケースが散見されます。
具体的には以下の状態です。

・流入増加自体が目標化している
・記事から自社サービスへの接続がない
・キーワード別のCV導線がない
・CTAがユーザー意図に最適化されていない

この状態ではCVに繋がりにくい傾向があります。広告運用上は、「上位表示」だけでなく、検索意図に合わせた導線設計が重要と考えます。
また、AI等の活用で一時的に流入が伸びても、独自性が低いとドメイン全体の評価低下に影響する可能性があります。

当社では、キーワード・導線・CV設計からコンテンツの質管理を含めた総合的な視点を推奨しております。

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WEB広告のインハウス運用に切り替えた後に成果が悪化するケースは少なくありません。運用移管や改善依頼も多く見受けられます。

2〜3年以上同じ運用思想で運用している場合、全面的に見直すことが有効です。インハウス運用では、媒体アップデートへの対応が遅れがちで、気付かぬうちに古い運用思想で運用を続け、成果が低下していることがよくあります。

広告媒体の技術進化サイクルが加速しているためです。

まず第一に最適化ロジックの主導権が人間から媒体AIに移行しました。以前はキーワード設計や入札調整などが人間主導でしたが、現在ではスマート入札や自動最適化、機械学習が中心となり、役割が「データ設計、CV設計、クリエイティブ改善」に移行しています。

第二に、広告成果を決定する領域が広告管理画面外に広がり、CV計測設計やLP構造、ファーストパーティーデータ、コンバージョンシグナルの質などが、媒体アルゴリズムの精度に影響を与えています。この部分が古い設計のままだと、アルゴリズムの性能を活かせません。

第三に、クリエイティブ運用の重要性が増し、特にSNS広告やP-MAXでは入札調整よりも、クリエイティブの量や更新頻度、ユーザー文脈に合わせた訴求が大きな成果を生んでいます。

このように、次のような判断基準が有効です。

1年以内：基本構造が大きくズレていない場合、部分改善で対応可能。
2〜3年：媒体機能や最適化思想の変化が考えられ、再設計が必要。
4年以上：運用思想自体が旧世代であり、構造的再設計が望ましい。
インハウスでよく見られる古い運用パターンには、手動入札中心やキーワード細分化過多、LP改善の分離などがあります。これでは媒体の機械学習が十分に活用できず、CPA改善が難しくなります。
2〜3年を一つの区切りとして、広告アカウント構造やCV設計、LP、データ設計を再設計することが現実的な基準です。AIの影響を受け、広告運用は広告、LP/サイト、データの統合設計へと移行しています。これに対応できていないと、成果が落ちる可能性が高まります。

[株式会社センタード | WEB広告の成果改善 @centeredcojp]

検索市場におけるユーザー行動の捉え方について
一般的に、検索市場の変化はGoogleと生成AIの比較だけでなく、より広い視点で捉えることが推奨されます。

・検索エンジン系：Google、Yahoo!、Microsoft Bingなど
・SNS系：Instagram、YouTube、X、TikTokなど
・生成AI系：ChatGPT、Geminiなど
・広告運用上は、これらを系統別に分類して把握することが、ユーザー行動の変化を正しく理解する一助となると考えられます。