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AI 時代の​マーケターの​次の​役割は?​ 組織を​動かしマーケティングを​ビジネス成長に​つなげる​方​法:三井の​リハウス、​求人ボックス

Think with Google 日本版 編集部

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AI 時代のマーケターの次の役割は? 組織を動かしマーケティングをビジネス成長につなげる方法:三井のリハウス、求人ボックス

今や​ AI は、​マーケティング活動全般に​おいて​マーケターの​心強い​パートナーに​なりつつあります。​広告運用などで​ AI に​触れる​機会の​多い​マーケターこそ、​組織の​ AI 活用を​主導する​役割が​期待されます。

今回取り上げる​ 2 社は、​マーケティング部門が​組織を​横断して​ AI の​力を​最大限に​機能させる​ための​土台を​築き、​事業成長を​牽引しました。​それぞれの​事例を​紹介します。

全国​ 270 店舗の​協力で​ビジネス成長へ​踏み出した​「三井の​リハウス」​——全社的な​ AI 活用の​土台に

三井不動産リアルティ株式会社が​提供する​「三井の​リハウス」は、​一戸​建てや土地、​マンションなどの​不動産仲介​(売買・賃貸)の​サービスで、​全国に​ 270 店舗を​展開しています。

不動産営業の​マーケティングは​地域密着型で、​従来チラシや​ダイレクトメールなどの​紙媒体が​中心でした。​しかし、​生活者の​情報収集が​デジタル中心へと​移行する​中で、​マーケティングに​おいても​デジタル化の​必要性が​高まってきました。

その​際の​課題が、​これまで​店舗や​エリアごとに​マーケティングを​行ってきた​全国​ 270 店舗の​意思統一でした。​各店舗が​広告予算を​持っている​ため、​店舗の​理解を​取り付け、​本社主導での​デジタル広告運用に​対する​協力を​仰が​なければ、​最適化が​できません。​また、​店舗からは​「デジタル広告は​紙媒体と​違い​自分の​目で​見て​触れる​ことができないので、​複雑で、​何が​起きているのか、​何に​お金が​かかっているのか​よく​わからない」と​いう​声が​ありました。

そこで、​デジタルマーケティングへの​理解を​深める​社内向けの​イベントを​ 3 度に​わたり開催。​各店舗が​主体的に​デジタル活用を​考える​きっかけを​作った​ことで、​店舗側の​声も​変化しました。​「デジタル広告への​投資が、​自分の​店舗への​リターンと​なると​イメージが​湧いた」​「デジタル広告の​仕組みが​理解できた​ことで、​なぜ​デジタル広告に​お金を​使うのかも​自然と​理解できた」など、​自分ごとと​して​捉えて​もらえるようになったのです。

組織全体で​デジタルマーケティングを​活用する​土台が​整った​結果、​現在では​インテント マッチ、​P-MAX キャンペーン、​デマンド ジェネレーション キャンペーン など​複数の​広告メニューを​組み合わせた​ AI を​活かす広告運用が​実現しています。​さらに​最近では、​Gemini を​活用した​ペルソナ分析や​広告アセットの​作成など、​マーケティングプロセス全体で​ AI を​積極的に​活用するまでに​至りました。

ただし、​これで​終わりでは​ありません。​成果を​創出する​ためには、​店舗との​継続的な​対話が​必要です。​定期的な​現場部門への​アンケートや​ヒアリングで​見えてきた​課題の​ 1​ つが​「現場の​予算が​縮小した​ことで、​地域に​特化した​広告施策が​枯渇している」​ことでした。​そこで、​店舗の​声を​活かして、​本社の​マーケティング部門と​店舗が​共同で​新たな​施策を​検討し、​新たな​広告メニューの​実装まで​こぎつけました。

現場である​店舗と​本社の​継続的な​コミュニケーションが​「現場の​要望」と​「本社の​方針」の​両立を​可能に​したのです。

三井不動産リアルティのマーケティング部門と店舗が共同で検討した新たな広告メニューの一例

広告運用での​ AI 活用を​徹底、​「求人ボックス」マーケターの​役割は​「設計」へ​変化

求人ボックスは、​株式会社カカクコムが​運営する​求人情報の​一括検索サービスです。

この​業界は、​人材不足や​働き方の​多様化と​いった​社会課題に​直結する​成長市場である​一方で、​競争の​激しい​市場環境です。​同社の​マーケティングチームは、​「チャレンジャーと​して​業界の​トップ層に​肩を​並べる​ブランドに​なる」と​いう​野心的な​目標を​打ち出しています。

サービス開始から​ 10 年を​迎えた​同社の​歩みは、​段階的に​進んでいきました。

まず​注力したのは、​広告で​一気に​認知を​広げる​ことではなく​ ユーザー体験の​質を​高める​ことです。​求職者が​必要と​する​情報に​すぐ​アクセスできる​検索性や​情報の​正確さ、​UI の​使いやすさと​いった​基盤を​徹底的に​整備。​まず​体験価値を​磨き込む​ことで、​ユーザーに​自然に​選び続けて​もらえる​状態を​作り、​次の​成長フェーズに​備えました。

次に​取り組んだのは、​売り上げの​土台づくりです。​求職者の​多様な​ニーズに​対応する​ため AI を​徹底的に​活用した​運用を​行っています。​検索広告では​インテント マッチを​多分に​活用し、​P-MAX キャンペーンは​推奨設定を​徹底するなど、​細かい​運用は​ AI の​最適化に​任せました。​その​代わりに、​マーケターは​ユーザーインサイトに​基づいた​アセット​(広告見出し、​説明文などの​オーディエンスに​表示される​情報)を​インプットするなど、​全体の​設計に​集中できるようになりました。​その​結果、​過去 3 年で​ P-MAX キャンペーン経由の​コンバージョン数は​約 5 倍に​伸長。​AI を​最大限に​機能させる​仕組みが、​安定した​獲得施策の​基盤と​なっています。

安定した​売り上げの​基盤を​築いた​ことで、​同社は​ブランド投資も​本格化しています。

ブランド施策では​曖昧さを​排すため、​まずは​明確な​ゴールを​設定し、​それに​基づき WHO、​WHAT、​HOW を​構造化して​プランニングしています。

ゴール設定で​徹底しているのは​ KGI/KPI を​ 1 ~ 2​ つに​絞る​ことです。​それらが​どう​事業の​売り​上げや利益に​つながっていくかを​可視化しています。​認知度・純粋想起・​好意度と​いったさまざまな​指標を​見ていますが、​あくまでも​最も​フォーカスする​ KGI/KPI は​絞る​ことを​意識しています。

求人ボックスの KGI / KPI 構造化例

そして​「誰に​(WHO)」​「何を​(WHAT)」​「どうやって​(HOW)」 の​各要素を​連動させて​プランニング。​ た​とえば​「マクロ WHO」​(マス層)​ には​テレビ CM などで​全体​最適な​メッセージを​広く​届け、​「マイクロ WHO」​(特定の​クラスタ)​ には​調査で​得た​インサイトに​基づき、​デジタル広告などを​通じて​「局所​最適な​メッセージ」を​届けると​いった​具合です。​ このように、​メディア起点ではなく​ WHO や​ WHAT を​起点に、​それぞれの​役割を​補完し合うように​設計したのです。

同社は​こうした​プランニング領域にも​ AI を​導入し、​バーチャルペルソナを​活用する​ことで、​従来は​数カ月かかっていた​リサーチや​インタビューを​短期間で​再現し、​精度の​高い​インサイトを​得る​ことを​可能に​しました。​さらに​広告データや​顧客データを​統合した​ AI エージェントの​構築にも​取り​組んで​おり、​自然言語で​指示するだけで​分析から​戦略立案、​施策実行までを​自動化できる​状態を​目指しています。

この​事例から​見えるのは、​AI の​力を​最大限に​引き出すための​環境を​整える​こと、​ブランド投資を​「科学する」​ことで​成果を​曖昧に​しない​こと、​そして​広告運用にとどまらず​マーケティングプロセス全体に​ AI を​実装していく​ことの​重要性です。​チャレンジャーと​しての​高い​目標と、​それを​支える​徹底的な​科学と​ AI 活用。​この​組み合わせこそが、​競争市場で​存在感を​高める​鍵と​なっています。

AI を​活か​すための、​マーケターの​役割

マーケティング部門は、​事業全体に​関わるような​大きな​ゴール設定や​変革の​意思を​持ち、​さまざまな​セクションを​牽引していく​役割を​担います。

AI の​力を​引き出し、​成果を​最大化するには、​ときには​組織を​横断した​予算体系の​見直しも​必要に​なります。​その​ためには、​社内の​理解と​連携を​得る​ための、​地道な​ボトムアップの​アプローチが​重要です。

業務レイヤーでは、​広告の​設定調整など​ AI に​任せた方が​効率的な​部分は​思い切って​任せましょう。​マーケターは、​ユーザーインサイトに​基づいた​ AI への​インプットに​集中する​ことで、​成果を​最大化できます。

Contributor:黒田 岳​(不動産業界担当 インダストリー ヘッド)​/坪井 佳子​(インダストリー マネジャー)

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Think with Google 日本版 編集部

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