おはようございます。1月22日SHIPの朝礼を始めます。
久しぶりに広告の話をします。

広告活動の成果は、究極的には極めてシンプルな数式に集約されます。

N（数）× R（率）＝ CV（コンバージョン）

この数式は、あらゆる販促活動の基本です。
CVは、問い合わせ、資料請求、来場予約といった「最終成果」を指すのが一般的ですが、フェーズによっては定義が変わります。

例えば、新店舗の認知拡大（告知）自体が目的であれば、表示回数がNとなり、クリック率がR、そしてサイトへの到達自体がCVと定義されることもあります。

しかし、この数式はシンプルであるがゆえに、奥が深いものです。
同じ「キッチンリフォーム」という商材を扱っていても、「どのような広告意図（トリガー）で」、「どのようなブランドイメージ（主体）が」発信するかによって、NとRの動き、そして導き出されるCVは劇的に変化するからです。

「A社の成功」は、そのまま「B社の正解」にはならない

例えば、ある地域で成功しているA社での広告施策が、別の地域のB社でも同様に成功するとは限りません。
A社が「価格訴求」タイプ、B社が「提案力重視」タイプであれば、勝てる土俵が違うため当然結果は異なります。

しかし、より注意すべきは「一見、条件が似ている場合」です。

もしB社がA社と同じく「提案力・憧れ」を売りにするデザイン会社として認知されていたとしても、A社と全く同じ広告を展開して同じCVが出るわけではありません。

たとえターゲット層や訴求内容が合致していても、「その地域での認知浸透度」「地域の評判」「店舗のリアルイメージ」といった固有の要因が、NとRに多大な影響を与えるからです。

A社では長年の実績により「あの素敵なデザインの会社」という信頼の土台（高いR）があったかもしれませんが、B社がまだその地域で新参であれば、同じクリエイティブを出しても顧客は「素敵だけど、ここは信頼できるのか？」と足踏みし、CVには至りません。

つまり、「A社で良いパフォーマンスが出た」という事実は、あくまで「A社の文脈において成功した」という固有の事象に過ぎません。これをそのままB社に当てはめることは、背景にある無数の変数を無視した乱暴なアプローチです。

推移を読み解き、未来を予測する

我々の仕事は、単に広告を配信して「結果が出ました」と報告することではありません。それは単なる「結果の読み聞かせ」であり、プロフェッショナルの仕事とは言えません。

我々の真の役割は、それぞれの企業固有の文脈の中で、N × R ＝ CV の推移を観測し、そこに意味を見出すことです。

1. 推移から「過去」を解読する

A社、B社それぞれの予測に対し、実施結果はどう推移したのか。
「なぜ今回はRが上がったのか？」「なぜNは確保できたのにCVに至らなかったのか？」

その要因を、広告の4つのトリガーやブランドイメージ、地域性などの外部要因も含めて解読します。「たまたま良かった」で済ませず、再現性のあるロジックとして要因を特定します。

2. 推移から「未来」を予測する

過去の解読に基づき、「次はどのような手を打てば、何が起こるか」を予測します。
「B社はデザイン性は伝わっているが、安心感が不足している。次は施工事例だけでなく、スタッフの顔が見えるコンテンツを強化することで、Rを高めるべきだ」といった仮説を立て、次の施策へと繋げます。

顧客も見えていないCVを明確化し、推移を「使えるデータ」にする

そして、最も重要なのは「本当のCV」の明確化です。
実際のCVがどうなっているかは、デジタル上のデータだけでは完結せず、顧客（クライアント）に聞かなければ分かりません。

例えば、スマホ広告において「電話タップ」の回数が多く計測されたとします。
しかし、それが実際に「見込み客からの相談」だったのか、それとも「営業電話」や「既存客からの事務連絡」、あるいは「間違って押しただけ」だったのかは、Googleアナリティクスなどの管理画面を見ているだけでは判断できません。

さらに言えば、現場が忙しく、かかってきた電話の媒体経路をすべて記録しきれていないケースも多々あります。

だからこそ、我々は顧客と対話し、デジタル上の数値と現場の実感をすり合わせる必要があります。

「アナリティクス上では電話タップが10件ありました。現場の感触として、新規の問い合わせは何件くらいありましたか？」

このようなやり取りを通じて、「10件のタップに対し、実際の有効なCVは3件としてカウントしよう」といった共通認識（推測と合意）を作ります。

この補正作業を行って初めて、データの推移が意味を持ちます。
「先月はタップ10回で有効3件だったが、今月はタップ15回で有効5件に伸びている。この広告の方向性は正しい」

このように、デジタル上の数値（ノイズを含む）を、現場の実態に即した「有効な指標」へと翻訳し、推移情報として蓄積していくこと。これも我々の重要な仕事です。

「CVがあって良かったですね」と結果に一喜一憂するのではなく、「なぜその結果になったのか」を解き明かし、「次はどう数値を動かすか」を設計する。

N × R ＝ CV という数式の解像度を上げ、クライアントごとの最適解を導き出し続けることこそが、我々の提供すべき価値であり、責任なのです。

以上で朝礼を終わります。