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資料概要 |
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資料更新日:2026/02/22
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※同業他社様の情報収集を目的としたダウンロードはご遠慮ください。
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株式会社センタードのX広告運用代行サービス資料です。
本資料ではAI時代においてX広告の成果を安定的に伸ばすために重要となる、センタードの運用思想と支援体制を中心にご紹介しています。現在の広告成果や運用方針、代理店体制を見直す際の判断材料として活用いただける内容です。
X広告は配信設定や入札調整を人が細かく行う運用から、媒体AIの学習構造を前提に、データとクリエイティブを連動させて成果を作る運用へと変化しています。センタードではこの前提に立ち、X広告の配信ロジックと特性を理解した上で、最適な配信設計と改善を行います。
広告管理画面上の数値だけに依存せず、広告データ、サイト行動データ、顧客データ、競合データを横断的に分析し、成果に直結する課題を特定します。その上で、成果シグナル設計、配信構造の最適化、ターゲット設計、クリエイティブ改善を一体で進め、AIが学習しやすく成果が再現される運用状態を構築します。
また社内のクリエイティブチームと連携し、テキスト訴求を軸とした広告表現から画像・動画を活用した表現まで、X広告の特性を踏まえたクリエイティブ制作と改善を運用と一体で実施します。配信と制作を分断せず、反応低下や訴求摩耗を前提とした継続的な改善体制を整えています。
本資料では、媒体別の設定手順やテクニックではなく、AI時代にX広告で成果を出し続けるための考え方と体制を整理しています。数値報告に終始する運用ではなく、成果改善を前提とした判断軸を理解いただくことを目的としています。
X広告運用でお悩みの、AI時代における成果改善を本質的に見直したい企業向けのサービス資料です。
<無料診断のご案内>
現在ご利用中の広告代理店の運用内容やレポートを、第三者視点で確認する無料診断も実施しています。成果が伸び悩んでいる要因や改善方針、体制が適切かを見直す判断材料として活用いただけます。
>>資料の詳細を見る
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資料更新日:2025/12/19
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本資料ではMeta広告やGoogle広告P-MAX、ディスプレイ広告などAI最適化が前提となったWEB広告運用において、成果が停滞する本質的な原因とそれを打破するための実務的アプローチを解説しています。
AI運用では設定自体に大きな問題がなくても、学習の固定化やオーディエンス活性低下によりCPAは維持されたままCV数が減少する、いわゆる「静かな停滞」が発生しがちです。
本資料はそうした状態に対してAIアルゴリズムの特性を逆手に取り、センタードの得意とする構造・シグナル・クリエイティブの三方向から意図的に学習を再活性化させる考え方と手法をまとめています。
単なる設定マニュアルではなくなぜその施策が有効なのか、どのタイミングで実施すべきか、どこまでのリスクを許容すべきかといった判断軸を整理することを目的としています。
こんな方にオススメ
・AI運用型広告で成果が頭打ちになっている方
・CPAは悪化していないがCV数が減少している方
・既存の運用会社の運用レベルと比較したいご担当者様
・媒体AIの挙動を理解した運用判断を行いたい方
資料の内容
◆ AI運用型広告で成果が停滞する理由
◆ オーディエンス活性低下の構造
◆ AI学習を再活性化する三つのアプローチ
◆ 構造リセットによる再学習手法
◆ シグナル更新による探索方向の修正
◆ クリエイティブ刷新による反応層拡張
◆ 施策実行の判断基準とリスク管理
◆ まとめ
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資料更新日:2023/12/25
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ブランディング強化や認知拡大においての、Facebook・Instagram・X(Twitter)・LINE・TikTok広告などのSNS広告や、GDNなどのWEB広告媒体の機能や特徴、選び方のポイントから、広告効果を確認するためのKPIについてを解説している資料です。
「認知拡大のためにWEB広告をはじめたいけど、どの媒体を選べばよいか分からない」などとお悩みのご担当者様はぜひご覧ください。
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資料更新日:2026/02/22
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株式会社センタードのSNS広告運用代行サービス資料です。
本資料ではAI時代においてSNS広告の成果を安定的に伸ばすために重要となる、センタードの運用思想と支援体制を中心にご紹介しています。現在の広告成果や代理店体制を見直す際の判断材料として活用いただける内容です。
SNS広告は配信設定やターゲット調整を人が最適化する時代から、媒体AIの学習構造を前提に設計し、クリエイティブとデータを連動させて成果を作る時代へと変化しています。センタードではこの前提に立ち、Meta広告、X広告、LINE広告、TikTok広告、YouTube広告など各媒体のAI最適化ロジックを理解した上で運用を行います。
広告管理画面上の数値だけに依存せず、広告データ、サイト行動データ、顧客データを横断的に分析し、成果に直結する課題を特定します。その上で、配信構造設計、成果シグナル設計、クリエイティブ改善を一体で進め、AIが学習しやすく成果が再現される運用状態を構築します。
また社内のクリエイティブチームと連携し、静止画バナーや動画広告の制作・改善までを運用と一体で実施します。配信と制作を分断せず、SNS広告特有の摩耗や反応低下を前提とした継続的な改善体制を整えています。
本資料では、単なる媒体別ノウハウではなく、AI時代にSNS広告で成果を出し続けるための考え方と体制を整理しています。数値報告に終始する運用ではなく、成果改善を前提とした判断軸を理解いただくことを目的としています。
SNS広告運用でお悩みの、AI時代における成果改善を本質的に見直したい企業向けのサービス資料です。
<無料診断実施中>
現在ご利用中の広告代理店の運用内容やレポートを第三者視点で確認する無料診断についてもご案内しています。現状の改善方針や体制が適切かを見直す材料として活用いただけます。
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資料更新日:2026/02/22
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株式会社センタードのホームページ制作サービス資料です。
本資料ではホームページを事業成果につなげるための「機能するサイト」としてどのように設計・制作・改善していくかという観点から、センタードの制作思想と支援体制を説明します。
センタードのホームページ制作は見た目のデザインを整えることを目的としたものではありません。広告、SEO、コンテンツ施策など、その後の集客や運用を前提とした情報設計、導線設計、UI/UX設計を重視しています。
特にSEO設計ではキーワード選定から強化候補ページの選定、コンテンツ増強提案から公開後に活用できるコラムのSEO設計までを行うことが可能です。これは社内にSEO専門コンサルタントを抱えるセンタードならではの対策レベルです。
また近年の生成AIやAI検索の普及を見据え、LLMOの観点を取り入れた情報構造設計にも対応しています。定義情報や専門性の整理、FAQ構造、情報の一貫性を意識した設計により、検索エンジンだけでなく生成AIにも正しく理解されやすいサイトづくりを行います。
公開後は、SEOやLLMO観点での改善に加え、WEB広告運用を通じた集客・検証・改善にも対応しています。広告による流入データを活用しながら、UI/UX改善、導線改善、CVR改善を継続的に行い、サイト全体の成果最大化を図ります。作って終わりではなく、成果を改善したい、公開後はさらに集客を強化したい企業様向けのサービス資料です。
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- センタード_成果改善型WEBサイト制作サービス資料
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資料更新日:2026/04/16
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株式会社センタードのサービス資料です。
本資料ではAI時代の成果改善の実現を掲げてWEB広告運用代行を中心に、SEO/LLMO対策、WEBサイト制作までを含めた成果改善型WEB広告パートナーとして、センタードの思想・体制・具体的な取り組み内容をまとめています。
センタードはAI時代においてWEB広告成果が伸びない要因を「運用担当者の作業」ではなく、「AIの学習構造とデータ設計の問題」として捉え、広告データ、サイトデータ、顧客データ、競合データを横断的に分析することで、改善の優先順位と意思決定を行うWEB広告パートナーです。
WEB広告運用では、Google広告、Yahoo!広告、Microsoft広告、各種SNS広告に対応し、媒体AIの学習ロジックを前提とした成果シグナル設計、配信構造の最適化、クリエイティブ改善を一体で実施します。
SEO/LLMO対策では、従来の順位対策にとどまらず、AI検索や生成AIに参照されやすい情報構造・コンテンツ設計を含めた全体戦略を設計します。テクニカルSEO、コンテンツSEO、UI/UX改善を社内制作チームと連携して実行し、流入から成果獲得までを分断せずに改善し、広告データを補強したり、役割分担を行い最適化します。
WEBサイト制作/改善ではデザインや制作物の納品を目的とせず、集客と成果改善の最大化を目的としたマーケティング視点の制作として位置づけています。広告・SEO/LLMOの受け皿となるサイト構造設計、計測環境整備、CVR改善までを含めた成果志向の制作を行います。
本資料は、現在の施策や代理店体制が本当に成果につながっているのかを見直したい企業に向けて、判断軸となる情報を整理した内容です。
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資料更新日:2026/04/16
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株式会社センタードのLLMコンサルティングサービス資料です。
本資料では生成AIやAI検索の普及によって変化する情報接触環境において、自社の情報やコンテンツをどのようにAIに正しく理解・参照させ、事業成果につなげていくかという観点から、センタードのLLMOコンサルティングの考え方と支援内容を整理しています。
LLMOは、従来のSEOの延長として単純に捉えられるものではありません。検索順位や流入数だけを目的とするのではなく、生成AIの回答や要約、参照情報として自社が選ばれるための情報構造、コンテンツ設計、信頼性の積み上げを前提とした取り組みです。センタードではSEOで培った分析・設計ノウハウを基盤に、AIに理解されやすい情報構造の整理やコンテンツ改善を行います。
施策にあたっては、サイト構造、コンテンツ内容、FAQや定義情報、専門性や一貫性の整理などを横断的に確認し、AIが参照しやすい状態を設計します。単発の施策ではなく、既存のSEOやコンテンツ施策、WEBサイト改善と連動させながら、中長期で評価される状態を目指します。
また社内のSEOコンサルタントやクリエイティブチームと連携し、情報設計だけでなく、UI/UXや導線、コンテンツの見せ方まで含めた全体最適の視点で支援します。LLMOを単独施策として切り出すのではなく、事業成果につながる改善の一部として位置づけている点が特徴です。
本資料では、LLMOの考え方とSEOとの違い、取り組むべき理由、そして成果改善を前提とした支援体制を整理しています。AI時代を見据えて、自社の情報発信や検索・流入のあり方を本質的に見直したい企業向けのサービス資料です。
【資料でわかること】
・LLMOの重要性について
・LLMOコンサルティングの具体的なサービス内容
・LMOにおける成果の考え方とKPI設計
・サービス料金について
・センタードについて
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資料更新日:2026/04/16
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株式会社センタードのオウンドメディア運用代行サービス資料です。
本資料ではオウンドメディアを単なる情報発信の場としてではなく、事業成果につなげるための資産としてどのように設計し、運用し、改善していくかという観点から、センタードの支援思想と体制を整理しています。立ち上げ後に成果が出ない、運用が形骸化しているといった課題を見直す際の判断材料として活用いただける内容です。
オウンドメディア運用は記事を継続的に公開すること自体が目的ではありません。センタードでは、検索意図やユーザー行動を踏まえたコンテンツ設計、記事ごとの役割定義、サイト構造設計を行い、SEOとユーザー体験の両立を前提としたメディア運用を行います。
また成果は記事単体で完結するものではありません。社内のSEOコンサルタントやクリエイティブチームと連携し、UI/UX、導線設計、CTA設計、フォーム改善なども含めた全体最適の改善を行います。読まれるだけで終わらせず、問い合わせやCVにつながる導線設計まで含めて支援する点が特徴です。
さらに生成AIやAI検索の普及を見据え、検索エンジンだけでなくAIにも正しく理解されやすい情報構造を意識した運用にも一部対応しています。中長期的に評価され続けるメディアづくりを前提とした支援を行います。
本資料では量産型の運用代行との違いと、オウンドメディアを成果資産として育てていくための考え方と体制を整理しています。メディア運用を本質的に見直したい企業向けのサービス資料です。
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資料更新日:2026/04/16
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株式会社センタードのSEOコンサルティングサービス資料です。
本資料ではAI時代においてSEO施策を成果につなげるために重要となる、センタードの支援思想とコンサルティング体制を中心にご紹介しています。検索順位や流入数だけでなく、事業成果に直結するSEOをどのように設計し、継続的に改善していくかを判断するための材料として活用いただける内容です。
SEOは単なるキーワード対策や記事量産の時代から、検索エンジンや生成AIにどのように理解され、評価されるかを前提に設計する時代へと変化しています。センタードではこの前提に立ち、テクニカルSEO、コンテンツ設計、内部構造、サイトUI/UXまでを含めた全体最適の視点でSEO戦略を設計します。
また生成AIやAI検索において自社サイトやコンテンツが参照・引用されやすくするためのLLMOにも対応しています。従来のSEO施策を土台としつつ、構造化データの整備、FAQやHowToコンテンツの最適化、情報構造の整理などを通じて、AIに正しく理解されるサイト設計を行います。
順位や流入といった表層指標だけに依存せず、サイトデータ、ユーザー行動データ、顧客データ、競合データを横断的に分析し、成果が伸びない要因を構造的に特定します。その上で、優先度の高い施策から段階的に実行し、検索流入およびAI経由での評価を成果につなげるための改善を継続的に行います。
また社内の制作チームと連携し、SEOおよびLLMO施策として必要なサイト構造改善、UI/UX改善、コンテンツ改善までを一体で支援します。施策提案だけで終わらせず、実装や改善が進む体制を前提としたコンサルティングを行う点が特徴です。
本資料ではAI時代においても通用するSEOとLLMOの考え方、そして成果改善を前提とした支援体制を整理しています。施策の妥当性や改善判断を重視したコンサルティングを検討されている企業向けの内容です。
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資料更新日:2026/04/16
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株式会社センタードの記事作成代行サービス資料です。
本資料ではSEO施策およびコンテンツマーケティングにおいて、記事作成をどのように事業成果へ結びつけるかという視点から、センタードの記事作成代行サービスの考え方と支援体制を整理しています。単に記事を制作する外注サービスではなく、記事を起点に成果を最大化するための全体改善を前提とした内容です。
センタードの記事作成代行はキーワードに沿って文章を書くことを目的としたものではありません。検索意図の整理、コンテンツ全体の設計、各記事の役割定義を行い、SEOとユーザー体験の両立を前提とした記事を制作します。記事単体の順位や流入数ではなく、サイト全体として成果につながる構成を重視しています。
また記事の成果は、コンテンツ内容だけで最大化できるものではありません。センタードでは社内のクリエイティブチームと連携し、記事とあわせてUI/UX、導線設計、CTA設計、フォーム改善などを含めた全体最適の改善を行います。記事を読んだ後のユーザー行動までを設計し、成果を受け止める仕組みづくりを重視している点が特徴です。
記事制作にはSEOコンサルタントが関与し、テーマ設計、構成案作成、品質管理までを一貫して実施します。執筆だけを切り出すのではなく、既存コンテンツやサイト構造を踏まえ、どの記事をどの順番で制作すべきかを整理した上で進行します。
さらに生成AIやAI検索の普及を見据え、検索エンジンだけでなくAIにも正しく理解されやすい情報構造を意識した記事設計にも対応しています。
本資料では量産型の記事作成代行との違いと、記事・UI/UX・CTA改善を含めた全体改善によって成果を生み出す考え方と体制をまとめています。記事数を増やしても成果につながらない、コンテンツ施策を本質的に見直したい企業向けのサービス資料です。
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資料更新日:2026/02/16
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Webの売上の作り方に悩む、WEB初心者様向けの資料です。
WEB担当者を任されたけど...
・何から始めればいいのかわからない。。
・分析しないといけないけどやり方がわからない。。
・そもそもやることが多すぎてどんな施策をすればいいかわからない。。
そんな方に向けてセンタードではWEB担当者が売上アップまでにどんな施策を行えば良いのか道標となる資料です。
この資料を読めば...
・WEB上で売上をあげる為の根本的な考え方
・KPIの立て方
・PDCAの具体的な回し方
・自社に合った施策の選定方法
など
100社以上のコンサル実績があるWEBのコンサルタントが売上を実際に上げていくまでに何を行なっているのか。
各企業ごとにどのように施策を選定しているのか。
といった、プロのWEBコンサルタントの頭の中が丸わかりになります。
■目次
【Part1】WebサイトにおけるKGI・KPI決めましょう
【Part2】今後の方針・計画を決めましょう(PLAN)
【Part3】計画を実行に移しましょう(Do)
【Part4】施策の振り返りを行いましょう(Check)
【Part5】次の打ち手を検討しましょう(Action)
センタードは、WEBコンサルタントが専門知見を持って、『ビジネスを成功に導く』サポートをします。
また、制作からプロモーションまで『一気通貫』で対応します。
施策ロードマップに則り、各戦術を実行・検証・改善立案し、継続的にWEBサイト改善(LP含む)や流入施策最適化を図り続けます。
Webの売上の作り方に関してお困りのことがございましたら、お気軽にご相談くださいませ!!
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- センタード_WEB戦略立案・サイト改善におけるPDCAの考え方
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資料更新日:2025/12/25
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WEB広告の成果を最大化するためには広告クリエイティブや媒体運用だけでなく、LP(ランディングページ)の質が決定的な要因となります。
特にAI入札が普及した現在、LPの構造や訴求・UX・技術要件の整合がなければ、いくら広告に予算を投下しても成果は伸び悩みます。
本資料では広告運用と一体化してLPを改善するための実践ノウハウを体系的にまとめました。広告とLPを切り離す旧来の手法ではなく、“広告運用 × LP改善” を統合して成果につなげるためのガイドラインとしてご活用ください。
こんな方にオススメ
・広告費を投じているが、CVRやCPAが安定せず成果が出にくい企業様
・LPを制作したが「見栄えが良いだけ」でCVに結びついていないと感じている方
・複数の流入チャネルを活用しており、LP構造の最適化が不安な方
・広告とLPを分断せず、一気通貫で成果を上げる考え方を知りたい方
・機械学習の精度を上げるために、LP構造や計測設計を根本から見直したい方
資料の内容
■ 広告運用と一体で成果を生むLPの基本原則
■ 改善対象の見極め手順
■ 訴求パターン数の最適化
■ LP内の改善
■ マイクロコンバージョンの活用
■ A/Bテスト設計
■ WEB広告運用の成果をLP改善で最大化するなら
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- センタード_WEB広告運用と一体で進めるLP改善のポイント
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資料更新日:2025/10/10
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Googleリスティング広告の自動入札やAI最適化が進む中、設定を誤るとCPA悪化やCV数減少といった逆効果を招くケースが少なくありません。
例えば、アカウント構造の分割粒度、AI学習を支えるCVデータ量、計測タグの正確性、LP改善の有無などが成果を左右します。
本資料では運用現場で起こりやすい典型的な失敗例を整理し、それに対する実践的な改善ポイントを具体的に提示。
「AIに任せる」だけではなく人間の戦略設計力と組み合わせることで初めて安定した成果につながる、その仕組みを網羅的に学べます。
こんな方にオススメ
・Googleリスティング広告のAI活用方法がわからない方
・現在の運用で成果停滞を感じている方
・現在の運用代行会社に不満を感じている方
・他の運用会社の運用方法や考え方を知りたい方
資料の内容
■はじめに
■Googleリスティング広告改善ポイント一覧
■キャンペーン設計
・アカウント構造の最適化(分割粒度の設計)
・キーワードと広告文の訴求軸整理
■入札戦略
・AI自動入札の前提条件とデータ供給
・人とAIの役割分担による運用設計
■データ計測
・CV計測精度の確保
・AIシグナルのノイズ防止
・KPIとダッシュボードによる可視化
■クリエイティブ改善
・RSA広告アセットの最適化サイクル
・広告表示オプションの活用
■LP・サイト改善
・UX最適化によるCVR向上
・フォーム最適化(EFO)の徹底
■改善体制
・改善サイクルとナレッジ共有の仕組み化
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- センタード_AI最適化を活用したGoogleリスティング広告改善ポイント
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資料更新日:2021/01/28
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本資料は、サイト制作やリニューアルを発注される際に使用できる、提案依頼書(RFP)の雛形資料です。
WEBプロジェクトを制作会社に発注する際に必要な項目を、各項目の記載ポイントと、サンプル文章とともにご紹介しています。
雛形資料ですので、そのままご利用いただけます。
※本ファイルはPDF形式ですが、編集可能なWord(docx)形式のご用意もございますので、お気軽にお問い合わせください!
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