事業グロース
「Web広告をお願いしたい」「SEOをお願いしたい」というご相談は多いのですが、その単位で発注しても事業の数字が動かないことがあります。広告は広告代理店、SEOはSEO会社、サイトは制作会社、解析はまた別。それぞれが自分の担当範囲では正しい仕事をしていても、ユーザーから見れば全部ひとつの体験なので、途中でつながりが切れていると結局そこで離脱します。
FIELDがマーケティング支援でやっているのは、この分断をなくすことです。戦略設計 → 制作 → 集客 → 分析 → 改善を一気通貫で持ち、「誰が・いつ・どんな心理状態で・どこから来て・何を見て・どう変化し、なぜCVしたのか」をデータとして残し、その結果を次の施策に戻し続けます。
この記事では、そのやり方を実装レベルで書きます。ペルソナの切り方、Pain/Gainの整理、タッチポイント設計、リターゲティングのセグメント、GA4からBigQueryへの集約、CVユーザーの逆分析SQL、そして広告への戻し方までを順番に扱います。
「広告運用」でも「SEO」でもなく、フルファネルの基盤をつくる
まず立ち位置をはっきりさせます。FIELDは広告代理店でもSEO会社でもWeb制作会社でもなく、事業のマーケティング全体を設計して、制作・広告・SEO・SNS・LINE・システム・分析改善まで社内で実行できる会社です。設計・戦略、UI/UX、マーケティング、システム開発が同じ社内でつながっているので、「解析で分かったことをLPの改修に落とす」「CVユーザーの属性を広告のターゲティングに反映する」といった、本来なら会社をまたいで止まる作業が止まりません。
扱う領域は、マーケティングプラン・キャンペーン設計、Web広告、SEO、SNS、PDCAによる分析・改善、LPO、EFOまでです。集客だけでなく、集客した後のCV改善まで同じ人間が見るのが前提になっています。
やっていることを一言でいうなら、「顧客行動データを中心とした、フルファネルマーケティング基盤の設計・運用」です。全体の循環はこうなります。
ペルソナ設計
↓
Pain / Gain 分析
↓
タッチポイント・チャネル設計
↓
コンテンツ・広告配信（状態ごとに表現を変える）
↓
行動計測（GA4 / GTM / サーバーサイド）
↓
BigQuery へ統合
↓
CV / LTV 分析（どんな人が良い顧客になるのか）
↓
広告・表現・ターゲティング・除外へフィードバック
↓（先頭に戻る）重要なのは最後の矢印です。分析して報告書を出して終わりではなく、分析結果が広告の設定と表現に自動的・継続的に戻るところまで作って、はじめて基盤と呼べます。
STEP1：ペルソナは「属性」ではなく「状態」で切る
ペルソナ設計というと「35歳・男性・都内在住・年収600万」のような人物像を作って終わりがちですが、実務で効くのは属性ではなく「その人が今どの状態にいるか」です。同じ人物でも、必要性に気づいていない段階と、3社比較している段階では、見せるべきものが完全に違います。
そこでまず、購買までを状態で分解します。
| 状態 | ユーザーの頭の中 | この段階のゴール |
|---|---|---|
| 認知前 | 課題が課題だと思っていない | 問題を自覚させる |
| 課題認識 | 困ってはいるが解決策を知らない | 解決手段があると知らせる |
| 情報収集 | やり方・相場・種類を調べている | 判断基準を提供する |
| 比較検討 | 2〜4社を並べている | 選ばれる理由を用意する |
| 購入直前 | 価格・条件・不安を確認中 | 不安を消して背中を押す |
| 既存顧客 | すでに使っている | 追加購入・単価向上 |
| 休眠顧客 | 離れている・忘れている | 再訪のきっかけを作る |
この「潜在顧客 → 顕在顧客 → 購買」の流れを可視化したものがカスタマージャーニーです。ここが曖昧なまま広告を出すと、比較検討層にしか効かないクリエイティブを認知前の人に当て続けるような無駄が起きます。CPAが下がらない案件の多くは、入札やクリエイティブの巧拙ではなく、この設計が抜けているのが原因です。
STEP2：状態ごとにPain / Gainを言語化する
状態を切ったら、それぞれについて次の4点を書き出します。これが広告文・LP・記事の材料になります。
- Pain（何に困っているのか）：現状で発生している損失や手間
- 不安（何を怖がっているのか）：失敗・高額・手間・社内説明のリスク
- Gain（何を得たいのか）：達成したい状態、数字
- トリガー（何があれば行動するのか）：あと一歩を押す条件
たとえばBtoBのWeb制作・システム開発なら、こう整理されます。
| 状態 | Pain / 不安 | Gain / トリガー | 出すべきもの |
|---|---|---|---|
| 認知前 | サイトが古いことに問題意識がない | 他社事例を見て焦る | 業界事例・ベンチマーク記事 |
| 課題認識 | 問い合わせが減っている理由が分からない | 原因の特定手段を知る | 診断コンテンツ・解説記事 |
| 情報収集 | 相場も工程も分からない | 予算感の目安がほしい | 費用相場・進め方の記事 |
| 比較検討 | どこも同じに見える | 技術力の裏付けがほしい | 実績・技術記事・比較表 |
| 購入直前 | 失敗したら社内で責任問題 | 保守体制・契約条件の明示 | FAQ・料金・保守内容 |
| 既存顧客 | 運用の手が足りない | 任せられる範囲を広げたい | 運用メニュー・改善提案 |
ここまでできると、「どの記事を書くべきか」「どのLPが足りないか」が議論ではなく表の空欄として見えるようになります。コンテンツ制作の優先順位は、この空欄の埋め方で決めます。
STEP3：タッチポイントとチャネルを状態に割り当てる
次に、その状態の人がどこにいるかを考えて接点を選びます。すべてのチャネルを同時に走らせるのではなく、状態に対して適したチャネルを割り当てるのがポイントです。
| 状態 | 主なチャネル | 役割 |
|---|---|---|
| 認知前 | ディスプレイ / YouTube / TikTok / Instagram | 問題提起・興味喚起 |
| 課題認識 | SEO記事 / SNS / Meta | 解決策の存在を知らせる |
| 情報収集 | SEO / MEO / YouTube解説 | 判断基準を渡す |
| 比較検討 | 検索広告 / 指名検索 / 実績ページ | 選定候補に入る |
| 購入直前 | リターゲティング / LINE / メール | 不安解消・後押し |
| 既存・休眠 | LINE / メール / Customer Match | 再購入・LTV向上 |
SEOについては、競争の激しいレッドオーシャンでも上位を狙う前提で取り組んでいます。その裏付けとしてベトナムにSEO研究所を置き、データ分析と独自のSEOアプローチの研究を続けています。MEOについても、Googleマップの評価パラメータを分析し、上位表示に必要な施策を検証しています。
STEP4：同じサービスでも「引き」は状態ごとに変える
接点が決まったら、その瞬間に引きのある表現を出します。ここで一番よくある失敗が、全チャネルに同じ広告文と同じLPを流すことです。同じサービスでも、必要性に気づいていない人と3社比較している人では、見せるべき広告もLPもまったく違います。
| 状態 | 訴求の軸 | 遷移先 | この段階のKPI |
|---|---|---|---|
| 認知前 | 「気づいていない損失」の提示 | 記事・動画 | 視聴完了率 / 滞在 |
| 課題認識 | 原因の言語化 | 解説記事 | 回遊率 / 再訪 |
| 情報収集 | 相場・進め方の開示 | 費用ページ | 資料DL |
| 比較検討 | 技術的な裏付け・実績 | 実績・技術記事 | 問い合わせ開始率 |
| 購入直前 | 不安の解消・条件明示 | LP / フォーム | CVR / フォーム完了率 |
ここでFIELDが使う独自の武器が2つあります。
ひとつは競合広告分析ツールです。競合が長期間出稿し続けている広告を収集・分析します。長く生き残っている広告は、その広告主がABテストを繰り返した末に残ったものなので、他社の検証結果を出発点にできるという考え方です。ゼロからクリエイティブを当てにいくより、予算とクリエイティブの最適化が早く進みます。
もうひとつが、AIを利用したコンテンツ制作ツール「ステルマッハ」です。大量のデータを分析し、市場やターゲットに合わせたコンテンツ制作を効率化します。状態ごとに表現を出し分ける設計は、そのぶん必要な原稿量が増えるので、ここを人力だけで回すと必ず制作が律速になります。
あわせて、Googleサジェスト生成、競合の長期出稿データ取得、BtoB向けInstagramのグリッド型リール、SNSアカウント運用なども、スポットで投入できる施策として持っています。
STEP5：行動をオーディエンス化してリターゲティングにつなぐ
一度接触したユーザーは、その行動によって状態が変わっています。「サイトに来た人」でひとまとめにしてリタゲを配信するのは、状態設計を捨てているのと同じです。行動ごとにオーディエンスを分け、次に出す広告を変えます。
| 取得する行動 | 推定される状態 | 次に出すもの |
|---|---|---|
| 記事を1本だけ読んだ | 課題認識 | 関連記事・解説動画 |
| 記事を3本以上／再訪あり | 情報収集 | 費用・進め方コンテンツ |
| 料金ページ閲覧 | 比較検討 | 実績・比較・FAQ |
| 動画を75%再生 | 関心が高い | 指名想起の広告 |
| フォーム開始→途中離脱 | 購入直前で躊躇 | 不安解消・相談ハードルを下げる訴求 |
| CV済み | 既存顧客 | 新規獲得広告から除外／アップセル |
この分岐を成立させるには、フォームの途中離脱まで含めた行動を取っておく必要があります。GTM経由でdataLayerに流す実装は次のようになります。
<!-- フォームの開始と離脱を計測する -->
<script>
(function () {
var form = document.querySelector('#contact-form');
if (!form) return;
var started = false;
var submitted = false;
// 最初の入力を「フォーム開始」とみなす
form.addEventListener('input', function () {
if (started) return;
started = true;
window.dataLayer = window.dataLayer || [];
window.dataLayer.push({
event: 'form_start',
form_id: 'contact'
});
}, { once: false });
form.addEventListener('submit', function () {
submitted = true;
});
// 開始したのに送信せず離脱した場合
window.addEventListener('pagehide', function () {
if (!started || submitted) return;
// 最後に触っていた項目を一緒に送る（EFOの材料になる）
var last = document.activeElement;
var lastField = last && last.name ? last.name : 'unknown';
navigator.sendBeacon('/track/form-abandon', new Blob([JSON.stringify({
form_id: 'contact',
last_field: lastField
})], { type: 'application/json' }));
});
})();
</script>last_fieldまで取っておくと、「電話番号の入力で毎回落ちている」といったEFOの改善点が推測ではなくデータで出るようになります。フォームの項目をひとつ削るだけでCVRが動くことは珍しくありません。
STEP6：行動データをBigQueryに集約する
ここが基盤の中心です。広告媒体の管理画面だけで評価をしてはいけません。各媒体は自分の貢献を自分の基準で報告するので、Google広告とMeta広告のCV数を足すと実際のCV数を超える、といったことが普通に起きます。媒体をまたいで一本のユーザージャーニーとして見るには、行動を自社側に集める必要があります。
GA4のBigQueryエクスポートを有効にすると、イベント単位の生ログが日次（またはストリーミング）で入ってきます。ここに広告費や受注データを結合すれば、次のことが1つのテーブルで追えます。
- 誰が／いつ／どこから来て
- 新規か再訪か
- 何を見て／何回訪問して
- どこで離脱し／最終的にCVしたか
たとえば「広告クリック → LP → 記事 → 再訪 → 指名検索 → LP → CV」という流れは、管理画面では絶対に見えませんが、生ログなら復元できます。ユーザー単位でセッションと流入元を組み立てるクエリはこうなります。
-- ユーザー単位で「初回接触」「CV直前接触」「訪問回数」を復元する
WITH events AS (
SELECT
user_pseudo_id,
event_name,
TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp) AS ts,
(SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params)
WHERE key = 'ga_session_id') AS session_id,
traffic_source.source AS source,
traffic_source.medium AS medium,
(SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params)
WHERE key = 'page_location') AS page
FROM `project.analytics_XXXXXXXXX.events_*`
WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20260501' AND '20260815'
),
sessions AS (
SELECT
user_pseudo_id,
session_id,
MIN(ts) AS session_start,
ANY_VALUE(source) AS source,
ANY_VALUE(medium) AS medium,
COUNTIF(event_name = 'generate_lead') AS cv
FROM events
GROUP BY user_pseudo_id, session_id
)
SELECT
user_pseudo_id,
COUNT(*) AS visit_count,
-- 最初にこのユーザーを連れてきたチャネル
ARRAY_AGG(CONCAT(source, ' / ', medium)
ORDER BY session_start ASC LIMIT 1)[OFFSET(0)] AS first_touch,
-- CVした（またはCVに最も近い）セッションのチャネル
ARRAY_AGG(CONCAT(source, ' / ', medium)
ORDER BY session_start DESC LIMIT 1)[OFFSET(0)] AS last_touch,
MAX(cv) > 0 AS converted,
TIMESTAMP_DIFF(MAX(session_start), MIN(session_start), DAY) AS days_to_cv
FROM sessions
GROUP BY user_pseudo_idこのクエリが返すのは、「初回接触は何だったのか」と「CV直前は何だったのか」を分けて見た表です。ここを分けると、よくある誤解が解けます。ラストクリックだけで評価すると指名検索とリターゲティングばかりが優秀に見えますが、そのユーザーを最初に連れてきたのはたいてい別のチャネルです。初回接触の予算を削ると、数か月後に指名検索が枯れます。
STEP7：CVユーザーを逆分析する
CVが取れたら、そこから逆向きに分析します。見るのは次のような項目です。
| 分類 | 見る項目 |
|---|---|
| 属性 | 年齢 / 地域 / デバイス |
| 流入 | 流入元 / 検索語句 / 初回接触広告 / CV直前広告 |
| 行動 | 閲覧コンテンツ / 訪問回数 / 滞在期間 |
| 売上 | 商品 / 客単価 / LTV |
ここで大事なのは、目的が「CV数を増やすこと」ではなく「どんな人が良い顧客になるのかを見つけること」だという点です。CV数だけを追うと、安い問い合わせばかり増えて売上が伸びない、という状態に簡単に到達します。
そこで、CVした人を受注・売上データと結合して、セグメント別に評価します。
-- セグメント別に「CVR」だけでなく「受注率」「客単価」「LTV」まで並べる
SELECT
u.first_touch,
u.device,
u.region,
COUNT(*) AS users,
COUNTIF(u.converted) AS cv,
SAFE_DIVIDE(COUNTIF(u.converted), COUNT(*)) AS cvr,
-- ここから先が管理画面では見えない部分
COUNTIF(o.order_id IS NOT NULL) AS orders,
SAFE_DIVIDE(COUNTIF(o.order_id IS NOT NULL),
NULLIF(COUNTIF(u.converted), 0)) AS close_rate,
AVG(o.amount) AS aov,
AVG(o.ltv_12m) AS ltv_12m
FROM user_summary AS u
LEFT JOIN orders AS o
ON u.lead_id = o.lead_id
GROUP BY 1, 2, 3
HAVING users >= 100
ORDER BY ltv_12m DESCこの表を出すと、判断が変わります。よくあるのは次のようなパターンです。
- CVRは高いが受注率が低いセグメント：問い合わせのハードルが低すぎる。フォームの手前で条件を提示する
- CVRは低いが客単価とLTVが高いセグメント：CPAが高くても投資対象。CPA基準ではなくLTV基準で入札する
- クリックはするがCVしないセグメント：訴求とニーズがずれている。除外の候補
- CVするが解約率が高いセグメント：獲得を増やすほど損をする。獲得側で絞る
STEP8：分析結果を広告に戻す（ここまでやって一周）
分析で分かったことを、広告の設定と表現に反映します。戻し方は大きく3つです。
1. 寄せる
「30〜40代女性＋この訴求＋Instagram経由のCV率が高い」と分かれば、Meta広告のターゲティングとクリエイティブをそこへ寄せます。同時に、そのセグメントに効いた訴求をLPの一段目に持ってきます。広告だけを寄せてLPを据え置くと、寄せた分だけ直帰します。
2. 除外する
除外は、成果を最も早く改善する打ち手であることが多いのに、最も軽視されます。既存顧客に新規獲得広告を出し続ける、CVしないエリアに配信し続ける、といった無駄は、除外リストの更新で消えます。これは手作業ではなく、BigQueryから日次でアップロードする形にします。
-- 新規獲得広告から外すユーザー（Customer Match用に日次で書き出す）
SELECT
TO_HEX(SHA256(LOWER(TRIM(email)))) AS hashed_email
FROM customers
WHERE
-- すでに顧客なので新規獲得の対象外
status = 'active'
-- または、獲得しても続かないと分かっているセグメント
OR (churned_within_days <= 90 AND ltv_12m < acquisition_cost)3. 入札の基準そのものを変える
すべてのCVを同じ1件として媒体に返している限り、媒体の最適化は「安いCV」に向かいます。受注確度やLTVで重み付けした値をコンバージョン値として返せば、媒体の自動入札が売上の方向に最適化されます。オフラインコンバージョンインポートやCAPI（Conversions API）で戻す部分です。ここまで作って、はじめて循環が一周します。
LINEを「保有チャネル」として基盤に組み込む
広告は止めれば流入も止まりますが、LINEは一度つながれば自社の資産として残ります。FIELDでは独自のLINE拡張型MAツールを提供していて、次を1つの仕組みで管理できます。
- 予約管理 / 顧客管理
- キャンペーン / メッセージ配信 / リッチメニュー
- 決済 / CMS
- セグメント配信 / トリガー配信 / 紹介キャンペーン
ここで効くのが、STEP6で作った行動データとの接続です。セグメント配信とトリガー配信は、状態設計と行動データがあってはじめて意味を持ちます。「料金ページを見たが問い合わせしていない人にだけ、3日後に事例を送る」といった配信は、全員に同じ内容を一斉送信するのとは結果がまるで違います。逆に、行動データを持たないままLINEを入れると、ただのメルマガになります。
着手前のチェックリスト
実際に基盤を作りにいく前に、この10項目を確認します。ここが埋まっていないうちに広告予算を増やしても、増えた分の使い道が判断できません。
| # | 確認項目 | 埋まっていないと起きること |
|---|---|---|
| 1 | ペルソナを状態で分解しているか | 全員に同じ広告を出す |
| 2 | 状態ごとのPain/Gainが文章になっているか | 訴求が作り手の言いたいことになる |
| 3 | 状態ごとの遷移先ページがあるか | 全部トップに送って離脱する |
| 4 | CV以外の中間指標を計測しているか | 改善の手がかりがCV数しかない |
| 5 | フォームの開始・離脱を取っているか | EFOが勘になる |
| 6 | BigQueryエクスポートを有効にしているか | 生ログが後から取れない |
| 7 | 受注・売上データと結合できるIDがあるか | CVの質が永久に分からない |
| 8 | 初回接触と直前接触を分けて見ているか | 認知施策の予算を誤って削る |
| 9 | 除外リストを定期更新しているか | 既存顧客に獲得広告を出し続ける |
| 10 | 分析結果を戻す担当と頻度が決まっているか | レポートが出るだけで何も変わらない |
6番は特に注意してください。BigQueryエクスポートは設定した日以降のデータしか入りません。「分析が必要になってから設定する」と、過去分は取り戻せません。まだであれば、今日設定するのが最も安いです。
まとめ：設計・計測・改善が同じ場所にあること
ここまでの内容は、工程だけ見れば特別なものではありません。難しいのは、これらを途切れさせずに回し続けることです。戦略を作る人、サイトを作る人、広告を回す人、解析する人が別の会社にいると、「解析で分かったことをLPに反映する」だけで何週間もかかり、そのうち誰も反映しなくなります。
FIELDが設計・戦略、UI/UX、マーケティング、システム開発まで社内で持っているのは、この循環を止めないためです。差別化ポイントを整理すると次の6つになります。
- SEO・MEOの独自研究（ベトナムのSEO研究所）
- 競合広告データ分析（長期出稿広告から勝ちパターンを抽出）
- AIコンテンツ制作ツール「ステルマッハ」
- LINE拡張型MAツール
- カスタマージャーニー・戦略設計
- Web制作・システム開発まで社内でつながる体制
FIELDの理念は「刻々と変わりゆく現実に結末をデザインする」です。手法を先に決めるのではなく、課題そのものをまず定義し、その時点で最適な解決方法を柔軟に選ぶという考え方につながっています。マーケティングにおいても同じで、広告が答えのこともあれば、フォームの項目を2つ減らすことが答えのこともあります。それを判断するために、データを集める基盤から作ります。
自社の状況がこの流れのどこで止まっているか分からない、という段階でも問題ありません。現状の計測設定と流入の中身を確認するところからお手伝いできますので、お気軽にご相談ください。
