福田 龍幸@PLAN-B

広告・SEOの会社でBtoBマーケの責任者をしています。 webメディアを起業→広告コンサル→現在は Web広告 / SEO / LLMO領域のマーケ戦略〜実行まで担当。 このアカウントでは ・Web広告、SEO／LLMOの最新アップデート解説 ・Web広告、SEO／LLMOの実務で使えるTips ・BtoBマーケのファネル改善ノウハウ ・AIトレンド などを、現場で手を動かしている立場から発信しています。 「実務で使える情報が欲しい」マーケターの方、 気軽にフォローしてください。

今、海外の先行版でも、日本での未来予測でもAI Mode内の広告やGPT広告はショッピング広告が中心で語られることが多いですが、BtoBも次に波が来ると思います。 理由は単純で、BtoBの検索クエリは行動は複雑になりやすく、チャットベースのLLMと相性がいいから。 「SFA 比較 中小企業 営業10人以下」みたいな複雑な条件を持つクエリは、10本のリンクを並べて回答されるより、会話で答えた方が早いですよね。 広告が出る前に、自社がAIにどう語られているかを知っておくことが最初の打ち手かなあと思います。

まさかの日系クロストレンド社独自作成のフレームワーク AI時代の新消費モデルは「AICAS」　 500人独自調査に見る購買行動の変化：日経クロストレンド （この記事は2026年4月11日 11:08まで無料登録せずに読めます） xtrend.nikkei.com/atcl/contents/…

記事の公開ありがとうございます！ 大変参考になりました！ その想いを感じる良い記事で刺激を受けます…！ 引き続き勝手ながら個人的に楽しみにさせていただきます！

検証パターン多くて大変おもしろ記事でした。 数えきれないくらい色んな人と「指名KWの広告は出稿するべきか」の会話になったことがありますが、 だいたいは ・指名検索広告を出すメリット(例：広告文を適宜変更できる、競合出稿の防止とか) ・うちの場合はこうでした〜って局所的な経験則 で終わることが多かったので、パターン別の検証結果ありがたいです。

新卒採用の現場でヒアリングしたところ「AIでPLAN-Bを知ってきました(調べてきました)」という人が半数くらいいました。 おそらく以下パターンどちらかと思いますが、 ①周辺KWから辿りつく（例：webマーケ/web広告/SNSマーケとか） ②どこかで見聞きして指名で辿りつく（例：エージェントや求人サイトとか） 応募までの接点が初期か中間か最終かの違いはあれど、どこかしらのフローでAI検索によって表示された情報を参考に応募を決めてるのは確か。 AI検索への対応が遅れるのは直接的なビジネス機会の損失だけでなく、採用やその他コーポレート面でもインパクトに繋がることがだいぶ現実的になってきました。

【ASCの統合が5/19に】 Meta広告のAdvantage+ショッピングキャンペーン（ASC）とAdvantage+アプリキャンペーン（AAC）が、2026年5月19日に新規作成・複製・更新が終了します。 要するに統合型Advantage+キャンペーン構造への一本化です。 うちで動かしているEC案件でも、徐々に旧ASCを統合構造へ切り替える予定です。検証期間を取らないと、5月の本番配信で学習が間に合わない計算なので、GW前に動き出すのが現実的だと考えています。 まだ対応計画が立ってない方はカレンダーに移行タスクを入れておきましょ！ ↓公式のMetaヘルプはリプ欄↓

「Advantage+オーディエンスは怖くて使えません。配信が暴れるので」とよく相談を受けますが、自社の運用ナレッジでは答えが出ていて、暴れる配信はバリュールールで抑える、が正解です。 除外で縛るより、価値の重みづけ（例：24歳以下・45歳以上を-90%）のほうが、配信効率は明確に良くなります。 除外せず重みづけがAdvantage+の鉄則。AIの自由度を奪うのではなく、判断のヒントを与える方がこっちも楽だしパフォームします。

「勝ちクリエイティブに予算を集中させる」は実は危険で、予算の80%を吸い上げると、新しい広告セット・クリエイティブで学習フェーズを抜けれなくなります。 その結果、勝ちクリエイティブが疲弊した瞬間に代わりがなくてCPA高騰になりやすいです。 実際、僕もCPA的に優秀な1本に予算を寄せすぎて、その1本が疲弊した翌週にCPAが2倍以上になった経験があります。 強すぎる勝ちクリエイティブへの依存は、次の勝ちクリエイティブを殺します。絶好調のクリエイティブこそ、意図的に予算上限を掛け、第二・第三の矢を常に生み出せるように回し続けるべきです。

「Web広告の基礎」と聞くと退屈に見えますが、現場でハマる落とし穴の8割は、応用ではなく基礎の設計ミスです。 基礎を飛ばして応用に行く人ほど、半年後に基礎に戻ってくる。 派手な新機能より、タグやpixel設計、予算とクリエイティブのバランス、コンバージョン定義の見直しを。

ほぼジョブズ

【LLMOとかAEOとか名前が沢山ある問題】 AIOとかLLMOとかいっぱいあるので、主要な4種類をまとめました。 「結局なんて呼べばいいの？」ってなってる方は参考にしていただけると！ ■AEO（Answer Engine Optimization） AI検索やGoogleのAI Overviewに「回答」として選ばれるための最適化。強調スニペット・People Also Ask・音声検索の回答ソースになることを狙う。検索エンジンの「回答枠」に入ることがゴール。 ■GEO（Generative Engine Optimization） ChatGPT、Perplexity、Geminiなどの生成AIに自社を「引用・推薦」させる最適化。従来のSEOがGoogleのランキングを対象にしていたのに対し、GEOは生成AIの出力文そのものを対象にする。 ■LLMO（Large Language Model Optimization） 大規模言語モデルが自社情報をどう「学習・解釈・表現」するかに踏み込む最適化。GEOが出力面のアプローチなら、LLMOはモデルの内部理解まで射程に入れている。 ■AIO（AI Overview Optimization） ChatGPTやGoogle GeminiのようなAI検索エンジンで自社の情報を正しく・有利に提示されるよう最適化する取り組み。 ここまで読んで気づいた方もいると思いますが、実務でやることはかなり重なりますし、ほぼ一緒です。 ではなぜ名前がたくさんあるのか、新しい名前をつけた者が、その市場の第一人者になれるから名前がどんどん増えてます。 SEOベンダーはLLMOと呼び、広告寄りの会社はAEOと呼び、海外のSaaS企業はGEOと呼ぶなど.... 「AIに自社情報を正しく届ける」必要性は確実にあるりますが、どの手法を選ぶべきか名前で選ぶ必要はありません。 提案を受けるときは「で、具体的に何をするんですか？」と聞いてもらえればOKです。

引用先の記事、各社さん(ナハトさん、KITENさん、AXISさん)の質問ごとの回答にそれぞれ色が有ってめちゃ面白かったです。 クリエイティブ領域がAIブースト効きまくってる時代、とにかく量こなすのは最低限のケイパで、それもできないとどんどんトップランナーに水開けられるなあと実感しました。 中国のクリエイティブ市場の話を聞くとこの傾向がめちゃくちゃ顕著で、成果出てるとこに要因聞いたらリアルに「毎月○○万本クリエイティブ作ってるからね」って返ってきます。 質のアプローチも当然大事ですが、量やらないとやっぱり切り口も見えないしどうもならない。 もっと言うと、AIブーストで頭回る人が量もできるようになってるのでその中で勝ち筋作らないとです。

またこの世に"カオス"マップが1つ産み落とされてしまった....

セミナー/ウェビナーのライブ感の正体は「リアルタイム配信かどうか」ではありません。 「自分の送ったコメントが、いつ取り上げられるか分からない」という当事者性のことだったと、最近気づきました。 うちのセミナーで、参加者のコメントをその場で拾って分析するライブ形式を試したんですが結果、途中離脱がほとんどゼロになりまして、理由は単純で「自分のコメントがいつ読まれるか」が気になって画面を閉じられないから、です。 録画配信ではこの緊張感は再現できません。 更にもうひとつ気づいたのは、スライドの中身そのものが動くことの強さです。例えばセミナー中にAI Overviewsの検索結果をリアルで生成して見てもらう。Geminiに質問を投げて、回答が画面上で組み上がっていく。静的なスクリーンショットを貼った静的なスライドと、目の前で動くデモでは参加者の反応がまったく違います。 つまり、台本を完璧に仕上げるほどセミナーからライブ感が消えていきます。 僕は最近、意図的に資料を仕上げずにコメントを拾ったりAIを動かしたり、何が出てくるか僕にも完全には分からないようにセミナーを行うことがあります。 でもその先の分からなさが参加してくださった方が最後まで見るためのインセンティブになり、結果として満足度が上がります。 生成AIである程度のラインの回答がいつでも聞ける時代に、わざわざセミナーに参加する価値は情報提供から体験に変わりつつあることを実感した話でした。

おおおおおおお

【LINE広告が2026年10月下旬より配信停止】 明日4/1からLINE広告とヤフー広告のディスプレイが統合され、半年ほどの移行期間を置いて10月下旬より広告配信を停止します。 （LINE広告単体で使えなくなる） 統合後のディスプレイ面はLINEとYahoo!のオーディエンスデータが集約されるので、学習効率が上がる可能性もありますが、今までLINE広告単体で最適化していたキャンペーンは学習が崩れる可能性があります。 ここでやりがちなのが、まず統合後の様子を見て、問題が出たら対処しようというアプローチですが、その"様子を見る"がずるずる続いているうちに気づいたら手遅れにならないように。 様子を見る＝放置するではありません。 また、原則としてYahoo!側に設定を合わせる必要があり、管理画面内のターゲティング・入札戦略・計測タグなどの再設定も必要になりますので、実務レイヤーでもきちんと要項を押さえておかないと事故ります。 10月のLINE広告停止までには綺麗に移行できるよう、4月の統合後すぐに対応を進めておきましょう。