〇〇株式会社様のxxxx（商品orサービス名）にぴったりな施策をご用意しました！
こんなお悩み、ありませんか？
生成AIでクリエイティブは簡単に作れるが、
“よくある”表現でユーザーの信頼を得られていない
インフルエンサーを起用したが、
認知から購買までの導線が繋がらなかった
色々なWeb媒体に広告を出しているが、
媒体を横断した効果測定・最適化ができていない
Web上に集客目的の広告は出したが、
興味があるユーザーに来店を促せているかわからない
このパッケージで実施する内容
信頼の起点を作成
- インフルエンサーによる投稿で、信頼のある入口を作成
- LPの制作で、受け皿となる遷移先を用意
“よくある広告”ではなく、信頼できる第三者の声から始める。
広告を配信
- 投稿・LPを素材にWeb広告を配信
- 目的は認知の拡大と、ECでの購買の両方をカバー
認知から購買まで、目的に応じて配信を設計する。
リターゲティングで刈り取る
- 過去に広告を見た人／店舗の近くにいる人へ
- リアルタイムで広告を再配信（バナー・リスティング等）
オンラインの接触を、ECの購買と店舗の来店へつなげる。
貴社にオススメの理由
※ここに個社の課題分析・提案文を挿入します。（例：自社発信の強みに外部クリエイターのタイアップを掛け合わせ、新規層へのリーチを広げる／投稿素材を広告に二次利用し、サイト来訪者をリターゲティングで刈り取る、等）
5フェーズ・フルファネル設計
インフルエンサーが起点をつくり、運用型広告で橋をかけ、刈り取りまで一気通貫。
オーガニック投稿
hotice起用
インフルエンサー
自然投稿
動画広告化
投稿コンテンツを
広告クリエイティブ
として転用
Meta等で配信
Whitelisting配信
オーディエンス
拡張
LP誘導／タグ発火
計測タグ設置
意図シグナルの
取得
GDN/YDNで刈り取り
P-Max等で
リターゲティング
／コンバージョン
なぜ、インフルエンサーのコンバージョンが強いのか
インフルエンサーは自社で制作したクリエイティブより購買意欲を高めてくれる
投稿への反応の多さ※1
購買意向への影響※1・※2
反応の多さと、実際の購買意向は別物。効くのは「誰が発信するか」。
意識調査だけではありません — 実際の配信データと、査読論文でも同じ結論が出ています
実測：コンバージョン※3クリエイターのチャンネル上の広告 vs ブランド名義のみの広告
査読論文：売上弾力性※41%増えたとき、売上が何%動くか
アンケートの「信じる」ではなく、実際に押され、買われた記録で裏づけています。
我々はhoticeです
インバウンドも対応！
この提案について、詳しくお話しさせてください。
貴社の状況に合わせて、具体的な進め方をご提案します。
出典
※1Jarrar, Awobamise & Aderibigbe (2020)「Effectiveness of Influencer Marketing vs Social Media Sponsored Advertising」Utopía y Praxis Latinoamericana Vol.25, No.Esp.12（査読論文・redalyc.org）。反応＝いいね＋コメント＋シェア。
※2Barari, Eisend & Jain (2025)「A meta-analysis of the effectiveness of social media influencers」Journal of the Academy of Marketing Science（査読トップ誌・71論文/135実験/571効果量・link.springer.com）— インフルエンサーはブランド投稿よりエンゲージメント・購買意向の両方で有意に上回ると結論。
※3Google 公式ブログ「Increasing the power of engagement and creators on YouTube」2024年11月13日（blog.google）。YouTube Shorts において、クリエイターのチャンネル上に配信されるパートナーシップ広告は、広告主のブランド表記のみの広告と比べ最大20%高いコンバージョンを記録（Google 内部データ・2023年10〜11月）。数値は指数化（ブランド名義＝100）。
※4You, Vadakkepatt & Joshi (2015)「A Meta-Analysis of Electronic Word-of-Mouth Elasticity」Journal of Marketing 79(2), 19–39（査読トップ誌・51研究のメタ分析）。クチコミ（eWOM）ボリュームの売上弾力性は .236。同論文が比較対象として示す広告の短期売上弾力性は .12（Sethuraman, Tellis & Briesch 2011）。
注※3 はプラットフォーム運営元自身による内部データであり、サンプル数・検定手法は非開示です。「最大20%」は上限値であって平均値ではありません。※1・※2・※4 は利害関係のない査読論文です。