広告の頭打ちを打破！GA/GMP活用AI学習設計と運用戦略ウェビナーで成果を最大化する方法とは？

運用型広告の「構造的限界」と新たな戦略

日本の総広告費においてインターネット広告費が過半数を占め、その約9割が運用型広告である現代において、広告成果の向上は多くの企業にとって重要な課題です。しかし、自動入札の高度化により、手動での調整や管理画面上のテクニックだけでは改善の余地が少なくなり、「構造的限界」に直面していると指摘されています。

このような状況の中、成果を左右する最大の要因は、AIにどのような質の「教師データ」を与えるかという「学習設計」と「データ戦略」へと移行しています。本ウェビナーでは、GoogleアナリティクスやGoogleマーケティングプラットフォーム（GMP）の機能を統合し、自社の1st Partyデータを活用してAIのパフォーマンスを最大化する実践手法が公開されます。これにより、企業の事業ROI（投資収益率）最大化への貢献が目指されます。

ウェビナーの主要ポイント

本ウェビナーでは、GoogleアナリティクスとGMPを活用した次世代アプローチが解説されます。AIの成果を最大化する「学習設計」の重要性から、LTV（顧客生涯価値）を加味したコンバージョン再設計、さらに高精度なオーディエンス活用まで、持続的な競争優位性を築くための具体的なステップが紹介されます。

このような方におすすめです:

• 運用型広告の成果数やCPA（顧客獲得単価）が伸び悩み、新たな打ち手を探している方

• GoogleアナリティクスやCRM（顧客関係管理）、購買データなどの1st Partyデータを広告運用に連携させたい方

• 最終コンバージョンだけでなく、中間コンバージョンやLTVを広告評価に反映させたい方

• Googleマーケティングプラットフォーム（GMP）やBigQueryを活用した統合的なデータマーケティングに興味がある方

プログラム詳細

【第一部】（12:05～12:30）
「広告改善の切り札としてのGA4/GMPのご活用」
〜伸び悩む成果数、飽和する効率も、こうすれば目に見えて改善します。～

• 登壇者：株式会社イー・エージェンシー コンサルタント 鹿毛 比呂志氏

• 内容：コンバージョン再設計や1st Party Data連携など、AIの成果を最大化する具体的な「6つのStep」を解説します。

【第二部】（12:30～12:45）
「Google アナリティクスを取り巻く広告機能とその活用」

• 登壇者：株式会社イー・エージェンシー データソリューション事業本部 アカウント戦略部 部長 田中 亨氏

• 内容：プライバシー規制に対応したGoogleタグマネージャーの活用、アトリビューション評価、オフラインデータ活用など、Googleアナリティクス/GMPで実現できる広告エコシステムの機能を網羅的に解説します。

【質疑応答】（12:45～13:00）

登壇者紹介

• 鹿毛 比呂志氏（株式会社イー・エージェンシー コンサルタント）
  広告制作会社等を経てデジタル領域へ進出。SEMコンサルティングに従事後、独立し戦略立案やプロジェクトマネジメントを提供しています。

• 田中 亨氏（株式会社イー・エージェンシー データソリューション事業本部 アカウント戦略部 部長）
  サイト制作ソリューションに従事後、Googleアナリティクス360ご契約企業への導入・活用支援を行っています。

開催概要

イー・エージェンシーは、Googleマーケティングプラットフォーム（GMP）およびGoogle Cloudの認定パートナーとして、企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）とデータ活用を支援しています。特にGoogleアナリティクス360の導入・運用およびデータ活用においては、APAC地域でもトップクラスのノウハウと実績を有しています。Googleによる「日本における、新しいGoogleアナリティクス4プロパティ導入プロジェクトを助けるパートナー紹介」の記事でも紹介され、2021年上半期にはGoogleアナリティクス4プロパティの多数の導入支援実績が評価され、アワードを受賞しています。

• Googleアナリティクス4プロパティ導入パートナー紹介: https://analytics-ja.googleblog.com/2021/07/GA4-partners.html

• アワード受賞に関するブログ記事: https://googleanalytics360-suite.e-agency.co.jp/blog/4003/

AI Workstyle Lab編集部コメント

今回のウェビナーは、運用型広告の成果に伸び悩みを感じている多くの企業にとって、具体的な打開策を提示する貴重な機会となるでしょう。特に、GoogleアナリティクスとGMPを連携させ、自社の1st PartyデータをAI学習に活用するというアプローチは、Cookie規制が進む現代において、持続的な競争優位性を築く上で不可欠です。LTV（顧客生涯価値）を加味したコンバージョン設計は、短期的な成果だけでなく、長期的な事業成長を見据えたマーケティング戦略を可能にし、事業ROIの最大化に直結すると期待されます。この戦略は、特にEコマースやSaaSなどのビジネスモデルにおいて、その真価を発揮するでしょう。

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