大東博士– Author –
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AI動画広告は「AI使用」だけで公開判断しない。開示・権利・主張を分ける3層チェック
AI動画広告はラベルだけで公開判断できません。開示、人物・素材の権利、広告主張の根拠を3層に分け、公開判定カードと結果別の対応を解説します。 -
AI動画広告のCV増を「広告が生んだ」と断定しない。BtoBの増分検証を4段階で設計する
広告管理画面のCVと、広告が生んだ純増は別の問い。BtoB向けに計測、顧客適合、変数比較、対照実験の4段階と週次記録を解説します。 -
AI動画広告は「見飽きられた」で差し替えない。BtoBのクリエイティブ疲労を3層で見分ける
AI動画広告の反応低下を、露出・反応・商談品質の3層で診断。ユニークリーチと頻度の注意点、週次観測票、結果別の差し替え判断を解説します。 -
AI動画広告は「クリックなし」をゼロ扱いしない。BtoBの視聴後CVを商談までつなぐ計測設計
AI動画広告をクリックだけで評価すると役割を過小評価しがちです。一方、視聴後CVをそのまま成果とみなすのも危険です。EVC・VTC・クリック経由を分け、商談品質までつなぐ5列台帳と判断ルールを解説します。 -
AI動画広告は「作った1本」だけを見ない。自動生成版を検証変数として追跡する方法
Google広告が自動生成・自動変換した動画を、生成元・約束・LP証拠・商談結果まで追跡する6列管理表と15分監査を解説します。 -
AI動画広告は「担当者」だけを説得しない。BtoBの3層・証拠マップ
BtoBのAI動画広告を、最初の担当者だけで終わらせない。利用・導入・承認の3層で疑問と証拠を整理し、動画・LP・商談の計測と次の一手を解説します。 -
AI動画広告は制作前にLPの約束を決める。BtoBの5列メッセージマップ
AI動画広告を量産する前に、顧客状況・約束・証拠・CTA・営業質問を5列でそろえる方法を解説。動画・LP・商談を一つの判断線につなぐ実務テンプレートです。 -
AI広告の学習データは「多いほど良い」ではない。BtoBの顧客リストを4層に分ける
AI広告へ渡す顧客データを、高適合・未受注・既存顧客・利用保留の4層に分ける実務設計。CRMに残す9項目、アップロード前8問、結果別の判断まで整理します。 -
AI動画広告は「15本」を埋めなくていい。Performance Maxで近似案を避けるクリエイティブ多様化
Performance Maxで最大15本の動画を追加できても、近似案を量産すると顧客仮説は増えません。クリエイティブ距離表、4本の設計例、結果別の判断を解説します。 -
AI動画広告を3日で「負け」にしない。CTR・Low評価・商談の質を分ける検証ルール
AI動画広告をCTRや「Low」表示だけで止めないために、媒体・LP・商談品質を分けるA/Bテスト記入票、停止条件、結果別の判断基準を解説します。
