サイトリニューアルの前後比較で誤判定を避ける方法 — like-for-like 比較の設計と 5 つの落とし穴
サイトリニューアルの効果を前後比較で見るときに実際に踏んだ 5 つの落とし穴。切替日の誤認、計測イベント名の断裂、流入構成の変化との混同、比較セグメントの構成比不一致、検出力不足。条件をそろえた like-for-like 比較の作り方と、そこまでやっても得られるのは因果の証明ではなく推定差である理由を、一度誤判定してから訂正した過程ごと解説する。
2026 Core Update 総括 — Answer Engine 時代の SEO 戦略
2026年のGoogle Core Updateを総括し、AI Overviews、Perplexity、ChatGPTなどAnswer Engine時代のSEO戦略を10原則と具体施策に整理します。
AI Overviews で引用される 7 原則 — 複数サイト実装で分かった構造化データ戦略
Google AI Overviews、Perplexity、ChatGPTに引用される記事を分ける7つの構造要素と、複数サイト監査で検証した構造化データ設計を、マーケティング責任者向けに解説します。
広告運用 AI で ROAS を 2 倍にした — Google Ads × Claude の実装パターン
複数 EC クライアントで運用した Google Ads × AI の実装ログ。Smart Bidding の誤解と正しい使い方、AI クリエイティブ生成の運用設計、日次レビューを 4 時間 → 15 分に圧縮した自動化の詳細。