
Wicle - AIアナリティクス
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Wicle - AIアナリティクス
@wicle_io
日本発のAIアナリティクスツール「Wicle (ウィクル)」の公式アカウントです。AI情報、アクセス解析やマーケティング・プロダクト改善に関する情報、Wicleの更新情報をお届けします。
Tokyo, JAPAN Katılım Eylül 2024
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🆕 【お知らせ】Wicleから、URLを入れるだけで課題がわかるAIツール「Hmhm」をリリースしました!🎉
hmhm.wicle.io
調べたいサイトのURLを入力するだけで、「ペルソナ」「課題」「グロースモデル」「競合情報」などがわかります! 🧐
・自社のポジショニングについて客観的に知りたい🔍
・競合についての情報をこっそり知りたい👀
・AIツールに読み込ませる用の情報をサッとまとめたい🤖
といったときに便利です!
今回なぜHmhmを開発したのか、背景について記事にまとめましたので、ぜひあわせてお読みください!
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「広告のクリック単価は下がったのに、商談化率が悪い…」
その原因、クリエイティブやキーワードではなく、もっと構造的なところにあるかもしれません。
📊TripleDartが$60M超の運用実績を分析した「2026 State of SaaS PPC Benchmark Report」によると、「ファネルステージと検索意図がミスマッチなキャンペーンのCVRは𝟮.𝟭%、整合しているキャンペーンは𝟭𝟭.𝟯%。たった1つの構造的ミスで5倍の差が生まれる」とのことです。
globenewswire.com/news-release/2…
さらにUGC型クリエイティブは洗練されたブランド広告よりCTR+41%、CVR+19%という結果も。
広告改善というと「クリエイティブ差し替え」だけに向かいがちですが、キーワード × LP × ファネル位置の整合性チェックの方が効果的かもしれません🧐
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📰「なぜHmhmは2週間で19,000件以上も使われたのか? 要因を振り返ってみた」記事を公開しました!
先日リリースしたHmhmですが、想定以上の大きな反響をいただきましたのた。ご利用いただいた皆さま、本当にありがとうございます!🙏
今回このような結果につながった理由をチームで振り返ってみました。
・Hmhmはなぜ多くの方にご利用いただけたのか?🧐
・Side Project Marketingはどう進めるのが良いのか?🤝
・実際、どれくらい成果が出たのか?📊
といったことが気になる方は、ぜひ読んでみてくださいね!
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🔍「Hmhmではどんな業種が分析されているの?」調べてみました!
分析数が15,000件を突破したので、これまで分析されたURLからどんな業種が分析されているのか割合を出してみました📊
1位 IT・デジタル・システム
2位 エンタメ・メディア
3位 小売・EC
・・・と続きます。
圧倒的にITサービスが多いですが、他の業種も幅広く分析されていますね👀
「他の業種はどんな結果が出るんだろう?」と気になった方は、気になるサイトのURLを分析したり、「最近の分析」を見てみてくださいね!
hmhm.wicle.io

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リリース1週間で、分析数が15,000件を突破しました!🎉
皆さまHmhmをたくさんご利用いただきありがとうございます!
「気になってるけどまだ使ってない👀」という方はぜひトップページの「最近の分析」から、どんな結果が出るのか試してみるのもオススメですよ!
hmhm.wicle.io

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🆕 【お知らせ】Wicleから、URLを入れるだけで課題がわかるAIツール「Hmhm」をリリースしました!🎉 hmhm.wicle.io 調べたいサイトのURLを入力するだけで、「ペルソナ」「課題」「グロースモデル」「競合情報」などがわかります! 🧐 ・自社のポジショニングについて客観的に知りたい🔍 ・競合についての情報をこっそり知りたい👀 ・AIツールに読み込ませる用の情報をサッとまとめたい🤖 といったときに便利です! 今回なぜHmhmを開発したのか、背景について記事にまとめましたので、ぜひあわせてお読みください!
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昨日LTでお話させていただいた話を書きました。 @kgsi さんお誘いいただきありがとうございました!
職能が融けた先で、私がやっていたことーレポート|su / 鈴木 健一 / PLAID @suk note.com/kenichisuzuki/…
#融ける職能
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SEOだけでなく「𝗔𝗘𝗢」や「𝗚𝗘𝗢」という言葉を最近よく目にしませんか?
似ているようで、実はアプローチがかなり違います。
🔍 HubSpotによると、「𝗔𝗘𝗢(Answer Engine Optimization)は検索エンジンの回答ボックスに選ばれることを目指し、𝗚𝗘𝗢(Generative Engine Optimization)はAIが生成する回答に自社情報を含めてもらうことを目指す」とのことです。
blog.hubspot.com/marketing/aeo-…
SEOの延長でAEOに取り組みつつ、ChatGPTやPerplexityなどの生成AI検索への対応としてGEOも意識する——という二段構えが今後のスタンダードになりそうです。
まずはこの2つの違いを整理するところから始めてみませんか? 👀
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昨日のAgentのリリースに併せて記事を書きました。
今年に入って一気にデータ界隈のトレンドになっている "Context Layer" についての解説記事(とエージェントリリースの宣伝)です。
codatum.jp/blog/product/c…
a16z, Snowflake, Atlan, dbt Labsなど各社の取り組みの違いから、Codatumを例にしたAgentにおいての実装などについても詳しく書いてあるので、かなり読み応えがあると思います。
是非読んでご意見ご感想いただけますと。
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【プレスリリース】
コンバージョン課題を可視化するAIアナリティクス「Wicle」正式版の提供を開始しました!
これまでの「ユーザーを深く知る」機能に加え、ウェブサイトの変化を検知し要因を解析するAIインサイトとダッシュボードを新たに搭載しています。
plaid.co.jp/news/250805/
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「AIに自社の情報をちゃんと拾ってもらえない」——最近こんな声を聞くことが増えました。
SEO対策だけでなく、AI検索やレコメンドの文脈でも𝗯𝗿𝗮𝗻𝗱の扱われ方が変わりつつあります。
🤖 MarTechによると、「AIはブランドの𝗺𝗲𝗮𝗻𝗶𝗻𝗴(意味性)を評価し、それ以外を排除する方向に進んでいる」とのことです。
martech.org/ai-rewards-bra…
つまり、表面的なキーワード最適化だけでは不十分で、「このブランドは何者で、何を解決するのか」が明確でないと、AIの世界では存在感を失ってしまう可能性があるということです。
自社のブランドメッセージ、AIに正しく伝わる状態になっているか——一度棚卸ししてみませんか? 📝
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とんでもないサービス出た...
hmhm.wicle.io
サービスのURLを入れるだけで、ペルソナ・課題・グロースモデルまで出てくる。AIエージェントと対話しながら理解も深められる。めちゃ便利
あくまでサイト構造や文脈からの推定だけど、初期の仮説生成装置としては十分

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開発背景の記事ですが、noteにも掲載しています!
今後も定期的に更新していきますので、よろしければフォローをお願い致します🙏
note.com/wicle/n/nedd0b…
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🆕 【お知らせ】Wicleから、URLを入れるだけで課題がわかるAIツール「Hmhm」をリリースしました!🎉
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調べたいサイトのURLを入力するだけで、「ペルソナ」「課題」「グロースモデル」「競合情報」などがわかります! 🧐
・自社のポジショニングについて客観的に知りたい🔍
・競合についての情報をこっそり知りたい👀
・AIツールに読み込ませる用の情報をサッとまとめたい🤖
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今回なぜHmhmを開発したのか、背景について記事にまとめましたので、ぜひあわせてお読みください!
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さっそく、関わっているいくつかのサイトで試して見たところ、なかなか興味深い分析結果でした。画面も見やすく優しい感じでよいですね。
あと、本体のツールを使ってもらうための誘導ツールをこんなふうに作れる時代になったのだなあと、いろいろなヒントをいただきました。
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試してみた!分かりやすくて心地よい!
"「Hmhm(「ふむふむ」と読みます)」というAIツールをリリースしました。URLを入れるだけで、そのサイトのペルソナやグロースモデルが可視化されるもので、マーケターやPdMの方が施策検討するときの参考にしていただけるようなツールになっています。"
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さっそく「Hmhm」を試してみました!
比較対象の「競合」が大手過ぎて参考にならなかったけど、グロースモデルは参考になりました👀
俯瞰して自分のサイトを見るのも大事だなと思えました!


su / kenichi suzuki@suk
【お知らせ】 URLを入れるだけでサイト/プロダクトの課題がわかるAIツールをリリースしました! hmhm.wicle.io 調べたいサイトのURLを入力するだけで、「ペルソナ」「課題」「グロースモデル」「競合情報」などがわかります! 制作に至った背景などをチームメンバーが記事にしてくれているのでよろしければご覧くださいー x.com/wicle_io/statu…
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ついさっきリリースされた「Hmhm」の出力結果がめちゃくちゃ良かった。
サービスURLを入れるだけでWicle AIがグロースモデル・体験構造図・KPIツリーを返してくれる。
良かったところ👉
☑️ グロースモデル:獲得→活性化→継続の流れが妥当な粒度で整理される
☑️ 体験構造図:主要ジョブとタッチポイントの対応が崩れてない
☑️ KPIツリー:上位指標からの分解構造が実務で使える水準
図の見せ方も上手い、サービス理解の初手でここまで出せると、壁打ちの出発点がかなり変わる。
リサーチの前段や他社サービスの構造把握に効きそうだし、その後のWicleにサインアップさせるCTAも良い、申し込んじゃった。




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