非指名キャンペーンの改善事例：GA4データによる「学習補強」というアプローチ
非指名検索広告での学習データ不足に対し、語句の単純除外ではなくGA4データを自動入札に加える「学習補強」を実施。機械学習を最適化させた結果、既存施策との食い合いを避けつつ、CPA約62%改善とCV数約3.3倍増を実現。
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P-MAXを継続的に伸ばす設計思想 ― 一般クエリ攻略とAIクリエイティブPDCAの二本柱
P-MAX攻略の鍵はキャンペーン外側の前工程設計にある。LPによるシグナル設定、ディスプレイ配信での検索母数育成、AIによる素材PDCAの3要素を連動させることで、CPAを維持したまま非指名クエリを中心に配信規模を大幅拡大！
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AI時代の検索広告で成果を独占する！オプト直伝「AI MAX for Search」活用の完全ガイド
AI普及による検索変化に対し、オプトの「AI MAX for Search」はクエリや広告文、着地URLを動的最適化します。免責事項の固定や生成制御など強固なガバナンスを備え、ブランドの安全性を保持しながら成果を極大化します。
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AIが商品を選ぶ時代、勝敗を分ける「商品フィード」の整備とは
AI検索の普及で、商品フィードは広告素材から「AIが商品を理解するインフラ」へ転換。会話型検索に対応するAI Max for Shoppingの成果はフィード品質に左右される。必須項目の健全化、タイトル最適化、会話属性の追加と段階的に整備を進めることが、AI時代の競争優位につながる。
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「AI と人に選ばれる」ブランドは何をしているのか？──オプトと LANY が辿り着いた"接合点"
AIに相談する時代、購買行動は「AICAS」へと変わりつつあります。LANYはLLMOでAIに参照される土台を、オプトは戦略PRで人の判断基準づくりを模索。両者の接合点にヒントがあるかもしれません。
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