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Meta・Google広告を運用する中小企業のために

AIが、広告を、
最適化する。

hanjo Ads AIは、広告媒体が本来受け取れないコンバージョンデータをMetaとGoogleに供給し、実際に購入・予約し、リピートしてくれるお客様へ配信を集中させます。ECから予約型ビジネスまで、中小企業のために設計しています。

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Google Ads Meta
3.5×
ROAS改善広告費用対効果
−60%
CPA削減顧客獲得単価
−75%
運用工数削減手動調整にかかる時間
15+
連携先接続可能なプラットフォーム・ツール

数値は本エンジンの導入実績に基づく代表値です。業種やデータ量により成果は異なります。

課題

ほとんどの広告主は、
広告媒体のAIを活かしきれていない。

広告媒体は機械学習で動いています。そしてその機械学習は、あなたが送るコンバージョンデータ（教師データ）で動いています。多くの「運用改善」は、クリエイティブ調整・キーワード調整・入札調整といった管理画面上の間接的な操作に留まり、最も本質的なレバーである「教師データそのものの品質」には手が付けられていません。その結果、3つの課題が放置されています。

データが足りない

  • Cookie規制・ATTによるシグナルの欠損
  • パラメータ不足によるミスマッチ
  • アルゴリズムの学習に必要なCVの絶対数が不足

データの品質が低い

  • 全てのCVが同じ価値で送信されている
  • 優良顧客と一見客を区別するシグナルがない
  • 深いCV地点のデータが媒体に届いていない

実成果が媒体に戻らない

  • 媒体内データと実際の成果の乖離
  • 学習状況のブラックボックス化
  • 誤った学習を修正する仕組みがない
hanjo Ads AIとは

広告媒体とCV地点の間で機能する、
第二の脳。

hanjo Ads AIは、広告媒体と実際にコンバージョンが起こる場所（サイト、フォーム、チャット、CRM）の間に立ち、広告主に代わって教師データ（CVデータ）をコントロールし、ROASを上げ続けます。

↗

CPAが下がり、優良顧客が増え、売上が伸びる。

媒体のAIが、計測しやすいCVではなく、ビジネスにとって本当に価値のあるCVから学習するようになります。

得意分野：予約型ビジネス

特に強いのは、予約プラットフォームが優良顧客を広告から隠してしまう、サロン・スパ・クリニックです。

MetaやGoogleに広告を出しているビジネスなら、業種を問わず学習データの改善が効きます。中でも効果が大きいのが予約型ビジネスです。Squareなどピクセルを自由に設置できない予約プラットフォームでは、広告は「クリック」までしか学習できず、誰が本当のお客様になったかを媒体が知ることはありません。

クリックは顧客ではない

  • Square等の予約プラットフォームはカスタムピクセル・GTMを設置できない
  • 広告が受け取れる最も深いシグナルは「予約ページへのタップ」まで
  • Metaは「予約し、再来店し、使ってくれる人」ではなく「クリックする人」に最適化してしまう

学習する予約フォーム

  • 予約フローを最適化し、お客様一人ひとりの好みや志向を取得
  • 希望メニュー、来店頻度、重視しているポイント
  • プラットフォーム単体では集められない、質の高いシグナル源に

LTVを広告へ還元

  • 初回来店後の顧客生涯価値（LTV）を計測
  • LTVを教師データとして広告媒体へフィードバック
  • 「誰にアプローチすべきか」そして「誰にすべきでないか」を広告が学習

サービスビジネスは私たちのホームグラウンドです。メディカルスパ・クリニック向けの集客支援は growth.hanjo.ai をご覧ください。

仕組み

学習を重ねるほど、
広告効果が上がり続ける仕組み。

01

追跡：ピクセルより深く。

アプリやドメインをまたぐ導線は、通常、計測が途切れる場所です。サーバーサイドトラッキングにより、ウェブと他アプリの間を移動するユーザーも識別・追跡。コンバージョンまでの道筋を見失いません。

↓
02

構造化：あらゆるデータをシグナルに。

チャットの文章、サイト内行動、フォーム入力、1stパーティ・ゼロパーティデータ。複雑な非構造化データを自動で処理・加工し、使えるシグナルに変換します。

↓
03

スコアリング：1CVあたりの将来収益を予測。

エンジンの核である予測モデルが、各コンバージョンの将来期待収益（pLTV）を推定。広告媒体が実際に利用できる形で、全てのCVをスコアリングします。

↓
04

連携：媒体ごとのアルゴリズムに合わせて加工。

予測されたpLTVスコアを、各媒体のAIが最も学習しやすいシグナル形式に加工・補完。MetaやGoogleにおける媒体内マッチ率を最大化します。

↓
05

検証：実成果で答え合わせ。

その後の実績データが自動で媒体へ還流し、予測スコアと現実を照合。媒体はその差分から学習し、サイクルごとに自らのデータセットを修正していきます。

↓
06

集合知化：精度は全アカウントで向上し続ける。

匿名加工・統計処理されたCVデータが共有予測モデルに集約され、予測精度は向上し続けます。学習するアカウントが増えるほど、モデルは賢くなります。

運用はこう変わる

繊細な運用作業が消える。
やがて、自動で回り出す。

ターゲティング

配信が優良顧客に集中する。

私たちがスコアリングした高価値CVから媒体のAIが学習。pLTVの高い顧客へ配信が自己最適化され、ROASが積み上がっていきます。

運用工数

細かなチューニングは、もう不要。

ターゲティングはAIが担うため、緻密なキーワード設定やオーディエンス設定は不要になります。クリエイティブは大枠で設定し、量を出し、速く回せます。

時間とともに

運用そのものが自動化していく。

媒体の学習モデルが成熟するにつれ、手動での介入は減っていきます。「誰に届けるか」はAIに任せ、チームは「何を伝えるか」に集中できます。

導入事例

「本当のコンバージョン」が後から起こる業種で、
成果を出しています。

教育

アンケート回答から受注を予測。2ヶ月でROAS 180%。

チャットアプリへの登録を成果地点としていた広告主様。短いアンケートを実装し、回答内容から有料申込に至る確度で各CVを重み付けして媒体に送信しました。高意欲ユーザーだけに配信が寄っていき、2ヶ月間、ROASが毎週上がり続けました。

医療人材

学習地点の変更で、面談CPAが41%改善。

元のCV地点はLPのリンクタップ。媒体の学習対象を、実際の採用プロファイル（有資格・20〜40代・半年以内の転職検討）に合致するアンケート回答者へ切り替え、1ヶ月で面談CPAが41%下がりました。

富裕層向け不動産

商談につながるクラスターを発見。商談CPAが33%改善。

CRMからのオフラインコンバージョンだけでは商談が生まれない状態でした。フォーム項目（年収・属性・地域）から商談化する特徴量クラスターを特定し、そのシグナルを媒体へ送信。商談CPAを3分の1削減しました。

導入の流れ

キックオフから稼働まで、約1ヶ月。

これはピクセルを貼るだけのツールではありません。予約フロー、CRM、広告アカウント、CV地点など、既存の環境に合わせて統合を構築します。この適応作業には相応の工数がかかりますが、それこそが稼働後のデータの信頼性をつくります。セットアップには約1ヶ月をいただくのが標準です。

STEP 1：ヒアリング

目的と課題を整理

現在の広告運用とCV計測の状況をお伺いし、最も効果の出る構成をご一緒に特定します。

STEP 2：ご提案

最適なCV地点を設計

商材・業界に合わせた最適なCV地点と、連携アーキテクチャをご提案します。

STEP 3：ご契約

プランとスケジュールを確定

ご納得いただけましたら、プラン・構築タイムライン・サポート体制を確定します。

STEP 4：実装

技術セットアップは弊社側で

Meta CAPIの接続、CRM・チャット連携、CV地点の実装まで、初期構築は弊社が対応します。

連携

標準Webhookで、既存のスタックと接続。

Meta CAPI Google Yahoo LINE Ads HubSpot Klaviyo Pardot KARTE Tealium Treasure Data チャット系CRM フォームツール iPaaS / ELT

一部のツールは限定対応です。お使いのスタックについてはお問い合わせください。

料金

料金はひとつ。
広告費に対する一定割合。

リテイナー費用も、シート課金も、初期費用もありません。月間広告費に対する一定割合のサービスフィーのみ。料率は開始前に合意し、予算が大きくなるほど下がります。

インセンティブは常にお客様と同じ方向を向きます。フィーが増えるのは、成果が投資の拡大に値するとお客様自身が判断された時だけです。

ご請求の仕組み：
請求は月1回。当月の実広告費に、合意した料率を乗じた金額のみ
エンジン・実装・最適化のすべてを含みます
広告費を抑えれば、お支払いも自動的に下がります
プラン 月間広告費 サービスフィー
スターター $10k未満 広告費の%
グロース $10k – $50k 広告費の%
スケール $50k – $100k 広告費の%
プレミアム $100k+ 個別お見積り
よくある質問

広告主様からよくいただく質問。

どの業界で効果がありますか？

美容サロン、スパ、美容クリニック、不動産、人材、SaaS、教育など、本当のコンバージョンがプラットフォームの外や、クリックのずっと後に起こるビジネスほど効果が大きくなります。媒体標準の学習が最も弱い領域だからです。

Squareで予約を受けていて、ピクセルを追加できません。それでも使えますか？

はい、まさにそのケースのために作られています。予約プラットフォームがカスタムピクセルやGTMを許可していない場合、予約フローを最適化してプラットフォームが取得できないシグナルを収集し、選別したCVとLTVをサーバーサイドで媒体へ送信します。広告はリンククリックではなく、実際のお客様から学習するようになります。

「選び抜いたCV」とは何ですか？

フォーム送信・来店予約・成約など、本当に価値の高いアクションだけをCVとして媒体に送信する仕組みです。高LTVユーザーだけで学習させることで、媒体の自動最適化を狙った方向に導きます。

CV地点は後から変更できますか？

はい。まず浅いCVで学習を加速させ、データが溜まり次第より深いCVへ切り替える。こうした段階的なチューニングが可能です。デイリー単位の高速PDCAで運用できます。

何と連携できますか？

Meta・Google・Yahoo・LINE広告の各CAPIに加え、HubSpot、Pardot、Klaviyo、KARTE、Tealium、Treasure Data、チャット系CRMと接続可能です。一部はβ対応のため、お使いのスタックについてはお問い合わせください。

社内にエンジニアがいなくても大丈夫ですか？

問題ありません。専任担当がヒアリング、CV地点設計、実装までを一貫して対応します。既存の予約フローやツールに合わせて統合を構築するため、セットアップには約1ヶ月を見込んでください。技術作業はすべて弊社が担当します。

複数アカウント・複数施策を同時に扱えますか？

はい。施策ごとに無制限にCV地点を設計でき、アカウントをまたいだデータ統合にも対応しています。

あなたのCVデータが持つ力を、
確かめてみませんか。

現在の広告運用について、簡単にお聞かせください。詳細と次のステップをご案内します。費用も義務も一切ありません。

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