A/Bテストに必要な標本の目安、ファネル分析と録画による仮説づくり、PIE/ICEの限界、統計の落とし穴、AIとプライバシー規制の今後を整理します。
生成AIで訴求軸と見出し案を量産しても、勝ち負けは配信しないと分かりません。変数を1つに絞るテスト計画、必要なデータ量の見積り、結果の読み方までを扱います。
架空の小規模サイトを例に、インデックス、Core Web Vitals、タイトル・メタ、コンテンツ、リンクの順で確認し、影響度と工数で直す順番を決める手順を示します。
資料ダウンロード後のウェルカムメールを題材に、同意の記録、セグメント、トリガー、シナリオ設計シート、計測と停止条件までを手順として整理します。
想像で作るペルソナとデータから作るペルソナを、材料・所要時間・限界で比較します。問い合わせ履歴やSearch Consoleの使い方、AIDAなど3つのジャーニーの型の選び方も整理します。
BtoCとBtoBでSNS広告の向き不向きは変わります。ターゲティング、キャンペーン目的、ステマ規制と個人情報の確認点まで、4媒体を同じ物差しで比べます。
生成AIで記事を書くときに、ブリーフとトーン＆マナー表で声を固定し、工程ごとのプロンプトと人の校正で品質を保つ手順を、Googleの考え方と合わせて整理します。
公的統計・競合サイト・口コミ・検索データだけで、半日で市場と競合の全体像をつかむ時間割と比較表の作り方、生成AIで要約するときの注意点を整理します。
事業目標から必要な訪問数・問い合わせ数を逆算するKPIツリーの作り方と、見栄えだけの指標の見分け方、GA4のキーイベントとLooker Studioの設計手順を示します。
コンバージョン設定、構成、キーワードとマッチタイプ、レスポンシブ検索広告、テスト予算の逆算まで。最初の検索キャンペーンを1枚のシートで設計する手順です。
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