デジタルマーケティング総合研修
受講日数:12日間(60時間)
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2025
4月開講
リスキリング助成金を活用して
104,400円(税込)対象者 | Webマーケティング担当者、Web制作技術者などWeb業務においてWebマーケティング知識、技術を必要とされる方 | ||
---|---|---|---|
研修概要 | Web全般の必要基礎知識としてWebを支える技術、仕組みから学び、Webマーケティング、ウェブ解析知識、技術を理解します。そして、アクセス解析ツールのGoogleアナリティクスを初期設定、導入の基本から分析手法、KPI設計、レポーティングまでGoogleアナリティクスに必要な知識、技術全般を体系的に学びます。そして、GoogleSearch Console、タグマネージャ、キーワードプランナーなど便利なツールの操作方法、Web集客知識、技術としてSEO、リスティング広告の運用技術、Webサイトをユーザー心理を元にサイト構築に必要な考えかたとしてUX/UIまでWebマーケティングに必要な多くのスキルを体系的に学び、習得します。 | ||
レベル | 基礎〜中級 | 学習期間/時間 | 12日間/60時間 |
日程 | 2025年4月開催 | 実施時間 | 12:45~17:45
※1時間ごとに小休止を5分程度取ります |
料金 | 462,000円(税込) | 受講方法 | Zoomオンラインライブ(定員20名) |
はじめに | 実務でよくある会話 | |
ウェブに関する用語を分類、理解することができる | ||
インターネットの生みの親と世界初のウェブサーバ | ||
日本と海外のウェブサービス推移 | ||
インターネットの歴史〜HISTORYofINTERNET〜 | ||
Google検索の歴史(検索の進化) | ||
過去のウェブサイトを見る方法(Wayback Machine) | ||
クライアントとサーバサイドについて | ||
第1章 ウェブの仕組みを理解する |
インターネットへの接続 | |
IPアドレスとドメイン:インターネット上の住所 | ||
固定IPアドレスと動的IPアドレス | ||
DNSによる名前解決の手順 | ||
IPアドレスをマーケティングに活かす | ||
IPv4とIPv6 | ||
ブラウザの種類と役割 | ||
日本のブラウザシェア | ||
HTTPヘッダ情報の内容 | ||
サーバからのレスポンス情報 | ||
1章問題:アクセスログ(生ログ)に関する4択問題 | ||
アクセスログをマーケティングに活かす | ||
クッキーとは | ||
クッキーの利用例とクッキーが保存される流れ | ||
ファーストパーティ&サードパーティクッキー | ||
クッキーの有効期限と種類を確認する:GoogleChrome | ||
1章問題:IPアドレスとクッキーに関する4択問題 | ||
参考:ITP(IntelligentTrackingPrevention)とは | ||
参考:ITP2.2の概要と影響 | ||
参考:GDPR(GeneralDataProtectionRegulation、ECデータ保護規則)とは | ||
1章問題:記述式問題をやってみましょう | ||
第2章 ウェブで利用されているプログラム言語 |
HTML:ホームページの構造を定義する言語 | |
HTMLの種類 | ||
HTMLのタグ | ||
CSS:ホームページの見栄えを定義する言語 | ||
HTML5とCSS3 | ||
JavaScript:ホームページをよりリッチにする言語 | ||
jQuery | ||
CMS(ContentManagementSystem) | ||
ウェブプログラムの仕組み | ||
クライアントサイドで動作するプログラム | ||
サーバサイドで使うプログラミング言語 | ||
データベースの仕組み | ||
SQL | ||
2章問題:記述式問題をやってみましょう | ||
第3章 アクセス解析計測の仕組み |
なぜ、ホームページは分析できるのか | |
演習:計測タグが入っているのか確認してみましょう | ||
ホームページを計測する仕組み:ウェブビーコン方式 | ||
アクセス解析ツールに関する4択問題 | ||
クッキーでユーザー判定をするアクセス解析 | ||
新規とリピーターを判別するためのクッキー | ||
User-IDを利用してデバイスをまたいだユーザーを特定する | ||
Googleシグナルでユーザーを特定する | ||
代表的なアクセス解析ツールのユーザー判定(GA4の場合) | ||
タグマネージメントとは | ||
Googleタグ | ||
記述式問題をやってみましょう | ||
第4章 生成AIをデジタルマーケティングに活用する |
代表的な生成AIツール | |
生成AIツールの領域 | ||
ChatGPTとは | ||
Google Geminiとは | ||
Microsoft 365 Copilotとは | ||
SGE(Search Generative Experience)とは | ||
理解度テスト | 本日の内容を理解しているか確認しましょう。 | |
参考: 枠からヒトへの広告配信 |
参考:枠からヒトへの広告配信 | |
参考:ヒトへの配信:リマーケティング広告 | ||
参考:DMP(DataManagementPlatform)とは | ||
参考:媒体社と広告主 | ||
参考:オーディエンスデータとしてルール化して分類する | ||
参考:DMPの活用とリマーケティングの関係 | ||
参考:興味の軸でセグメントする① | ||
参考:興味の軸でセグメントする② | ||
参考:リマーケティングを設計する | ||
参考:モチベーションの軸でセグメントする | ||
参考:ユーザーの状態でセグメントする | ||
参考: アドテクノロジーの概要を理解する |
参考:アドテクノロジーの周辺領域 | |
参考:広告のベタ張りは広告主にとって手間が多く煩雑になる | ||
参考:アドテクノロジー | ||
参考:アドネットワーク | ||
参考:アドエクスチェンジ | ||
参考:アドネットワークとアドエクスチェンジの概念 | ||
参考:RTB/SDP/SSP | ||
さいごに | 本日の内容についての質疑応答・総復習 |
はじめに 今日1日で学べること |
今日1日でこのようなことが学べます | |
ウェブマーケティングとは | ||
1週間で検索されている数35億回(日本) | ||
演習:スキンケアに関する企業リサーチ | ||
演習参考回答:スキンケアに関する企業リサーチ | ||
ウェブマーケティングに関する用語は難しい?! | ||
ウェブマーケティングのメリット | ||
第1章 アクセス解析計測の仕組み |
ウェブの効果測定をするツール | |
なぜ、ウェブサイトは分析できるのか | ||
ウェブサイトを計測する仕組み:ウェブビーコン方式 | ||
クッキーとは | ||
クッキーの利用例とクッキーが保存される流れ | ||
なぜ、ウェブ広告が配信されるのか | ||
第2章 Webマーケティング全体像 |
Chapter1. Webマーケティングの全体像を理解する |
ウェブマーケティングとは |
より売れるために | ||
どこに店舗があるのか | ||
演習:売れるようにするために | ||
演習解答:売れるようにするために | ||
Chapter2. ウェブサイトの現状を把握する(ウェブ解析と分析) |
ウェブ解析とは | |
Webマーケティングの全体像を理解しましょう | ||
集客施策:どこからウェブサイトへ訪問してくるのか | ||
接客施策:どのページを見て、通っているのか | ||
事業成果:目的を達成したのはいつ、どんなユーザーか | ||
Chapter3. ユーザーはどこから訪問してくるのか |
ブランド、サービスを知ってもらうには | |
ウェブ施策による5つの集客チャネル | ||
検索エンジンを利用して訪問する(自然検索) | ||
ウェブ広告を利用して訪問する | ||
ソーシャルメディアで投稿された情報から訪問する | ||
ウェブサイトやブログのリンクから訪問する(リファラー) | ||
どこから訪問してきたのかわかりづらい訪問とは(ノーリファラー) | ||
Chapter4. ウェブサイト指標を理解する |
ウェブ解析で使用される指標 | |
ユーザー数、セッション数、ページビュー数の違い | ||
新規とリピーターを判別するためのクッキー | ||
演習:ウェブサイトの課題点、改善施策を考える | ||
直帰率とは | ||
参考:訪問を意味するセッション | ||
参考:ユニークユーザー数、ページビュー数、滞在時間について | ||
Chapter5. 機械学習(MachineLearning) |
マーケティングに活用されている機械学習 | |
機械学習とは | ||
AutoDraw | ||
機械学習は成長中 | ||
機械学習はデータ量で精度が違う | ||
機械学習を利用した広告運用 | ||
第3章 Webで集客をする |
Chapter1. 検索エンジン(自然検索)から集客をする |
検索エンジンの検索結果画面(SERPs) |
検索連動型広告と自然検索 | ||
自然検索はクリックに費用がかからない | ||
音声検索 | ||
検索エンジンからの流入を増やす(SEO対策) | ||
検索エンジンのクローラー | ||
サイト読み込み速度を改善することによるインパクト | ||
良質なコンテンツを構築する | ||
演習:サイトタイトルを考えてみよう | ||
Google Search Consoleとは | ||
Chapter2. ウェブ広告から集客をする |
代表的なウェブ広告の種類 | |
検索広告(リスティング広告) | ||
ディスプレイ広告 | ||
動画広告 | ||
ショッピング広告 | ||
アプリ広告 | ||
ウェブ広告の成果指標:CTR,CPC | ||
ウェブ広告の成果指標:CVR,CTC | ||
ウェブ広告の成果指標:CPA,ROAS | ||
演習:ウェブ指標の計算と理解 | ||
演習解答:ウェブ指標の計算と理解 | ||
参考:その他のウェブ広告成果指標 |
ウェブ解析基礎 | Chapter1. ウェブ解析の範囲と事業分析 |
ウェブ解析とは |
ウェブ解析の範囲 | ||
アクセス解析ツールでオウンドメディアの分析をしよう | ||
マーケティング解析でデジタルメディアのリサーチをしよう | ||
ビジネス解析をするにはフレームワークを活用しよう | ||
Chapter2. KPI設計と事業成果を上げるための計画を立てる |
KGI,KPI,KSFとは | |
KGIとKPIの違い | ||
KPI設計:SMART | ||
KPIツリー(事業主視点の例) | ||
サイトの種類と目的を明確にする | ||
事業計画立案の考え方 | ||
イーコマースの計画に必要な計算式 | ||
問題:イーコマースの計画立案 | ||
問題解答:イーコマースの計画立案 | ||
計画は目標から逆算する:リード獲得サイトの場合 | ||
リード獲得サイトの計画に必要な計算式 | ||
問題:リード獲得サイトの計画立案 | ||
問題解答:リード獲得サイトの計画立案 | ||
分析に欠かせないフェーズ | ||
問題:フェーズごとの現状を把握する | ||
問題解答:フェーズごとの現状を把握する | ||
問題:リスティング広告予算と改善効果 | ||
問題解答:リスティング広告予算と改善効果 | ||
参考問題:事業収支達成の広告費用 | ||
参考問題解答:事業収支達成の広告費用 | ||
Chapter3. ウェブ広告の種類と特徴 |
代表的なウェブ広告の種類(Google広告の例) | |
検索広告(リスティング広告) | ||
ディスプレイ広告 | ||
動画広告 | ||
ショッピング広告 | ||
アプリ広告 | ||
広告の種類による役割 | ||
Chapter4. コンテンツの課題と改善 |
コンテンツとは | |
コンテンツの全体像をファネルとしてとらえ、課題発見する | ||
ランディングページの課題を把握する | ||
直帰率とは | ||
LPO(LandingPageOptimization)とは | ||
導線を設計し、離脱率を改善する | ||
離脱率とは | ||
離脱改善指標とは | ||
フォーム離脱を改善する | ||
EFO(EntryFormOptimization)とは | ||
演習:ランディングページの課題を改善 | ||
演習解答:ランディングページの課題を改善 | ||
参考: 正しく計測をするための解析設計 |
解析の設計 | |
ウェブサイトを分析する代表的なアクセス解析ツール | ||
アクセス解析の種類 | ||
ページ以外のユーザー行動を計測する(インタラクション計測) | ||
タグマネージャーでタグを一元管理する | ||
参考:サーバーログ(サーバーインストール)方式 | ||
参考:パケットキャプチャ方式 | ||
参考:ウェブビーコン方式 | ||
参考:各アクセス解析方法の特徴 | ||
参考: 事業分析フレームワーク |
マクロ環境とミクロ環境 | |
PEST分析:マクロ環境を分析する代表的なフレームワーク | ||
3C分析:顧客、競合、自社を分析するフレームワーク | ||
4P分析:製品、価格、販売促進、流通を分析する | ||
5F分析:企業を取り巻く驚異の実態と業界構造を把握する | ||
SWOT分析:外部環境と内部環境を分析する | ||
クロスSWOT分析:取るべき戦略をまとめる | ||
GCS分析:ミクロ環境を分析するフレームワーク | ||
PPM分析:市場成長率と相対的な市場占有率を分析する |
第1章 GA4の基礎とメニュー操作 |
Chapter1. Googleアナリティクス4とは |
Googleアナリティクス4とは |
参考:Googleアナリティクスの変遷 | ||
GA4以前、そのほかの解析ツールの考え方 | ||
Googleアナリティクス4(GA4)の解析 | ||
GA4の主要指標:ユーザー数、セッション数、表示回数など | ||
GA4の主要指標:エンゲージメント系の指標、直帰率 | ||
GA4の主要指標:キーイベント(コンバージョン) | ||
ディメンションと指標の理解 | ||
参考:機械学習の活用 | ||
参考:GA4を活用するコツ(他ツールとセットで利用する) | ||
Chapter2. 「イベント」計測の考え方を理解する |
「イベント計測」とは | |
GA4はデータを「イベント」として計測しています | ||
イベント名とイベントパラメーター | ||
参考:代表的なパラメーター① | ||
参考:代表的なパラメーター② | ||
Chapter3. 「レポート」メニューで基本分析をする |
GA4メニューの全体像 | |
コレクションとトピックとレポート | ||
概要レポートと詳細レポート | ||
レポートのスナップショット | ||
リアルタイム | ||
リアルタイム>ユーザースナップショットレポート | ||
ユーザー>ユーザー属性>概要 | ||
ユーザー>ユーザー属性>ユーザー属性の詳細 | ||
ユーザー>テクノロジー>概要 | ||
ユーザー>テクノロジー>ユーザーの環境の詳細 | ||
ライフサイクル>集客>概要 | ||
デフォルトチャネルグループの種類 | ||
ライフサイクル>集客>ユーザー獲得 | ||
ライフサイクル>集客>トラフィック獲得 | ||
Search Console>クエリ | ||
Search Console>Googleオーガニック検索レポート | ||
ライフサイクル>エンゲージメント>概要 | ||
ライフサイクル>エンゲージメント>イベント | ||
ライフサイクル>エンゲージメント>ページとスクリーン | ||
ライフサイクル>エンゲージメント>ランディングページ | ||
ライフサイクル>収益化>概要 | ||
ライフサイクル>収益化>eコマース購入数 | ||
ライフサイクル>収益化>購入経路 | ||
ライフサイクル>収益化>決済経路 | ||
ライフサイクル>収益化>プロモーション | ||
ライフサイクル>収益化>維持率 | ||
パラメータを付与して流入元を特定する | ||
Chapter4. 基本レポートをカスタマイズするライブラリ |
レポートメニューをカスタマイズする「ライブラリ」 | |
「ライブラリ」のコレクションとレポートの関係 | ||
「ライブラリ」のサマリーレポート/詳細レポートの作成 | ||
サマリーレポートに表示できるカード一覧(概要カード)① | ||
サマリーレポートに表示できるカード一覧(概要カード)② | ||
サマリーレポートに表示できるカード一覧(その他のカード)① | ||
サマリーレポートに表示できるカード一覧(その他のカード)② | ||
詳細レポートのテンプレート一覧 |
第2章 管理/設定とKPI設計 |
Chapter1. 「管理」メニューで各種設定をする |
階層構造は2階層(アカウント/プロパティ)で管理されています |
データストリームとは | ||
どのイベントを自動取得するかの設定【拡張計測機能】 | ||
計測タグ(Googleタグ)の確認 | ||
タイムアウトの設定変更(セッション、エンゲージメント) | ||
アクセス管理(アクセス権限)の付与 | ||
アクセス管理(アクセス権限)による違い | ||
アクセス管理(アクセス権限)付与に関する注意点 | ||
カスタムイベントの作成 | ||
参考:カスタムイベントの作成(PDFダウンロード) | ||
参考:カスタムイベントの作成(外部サイトクリック) | ||
イベントをキーイベント(コンバージョン)として設定する | ||
キーイベントに金銭的価値を設定する | ||
オーディエンスの作成 | ||
オーディエンスの条件指定について① | ||
オーディエンスの条件指定について② | ||
オーディエンスの条件指定について③ | ||
初期設定:データの収集と修正>データ収集 | ||
初期設定:データの収集と修正>データ保持 | ||
アトリビューション設定 | ||
参考:アトリビューションモデル | ||
Search Consoleとリンクし、レポートに表示する(ライブラリ) | ||
IPアドレス除外設定① (概要と設定画面の表示) | ||
IPアドレス除外設定② (内部トラフィックルール設定とフィルタ) | ||
IPアドレス除外設定③ (フィルタの状態) | ||
カスタムディメンションとは | ||
データ計測テストを行うための専用レポート「Debug View」 | ||
Debug Viewレポート | ||
Chapter2. 分析視点と便利な機能 |
セカンダリディメンションを利用して分析視点を広げる | |
レポートの比較 | ||
その他、分析時に利用する機能 | ||
レポートの共有① | ||
レポートの共有②(メールの送信日時を設定する) | ||
Chapter3. 重要指標を設計:KPI設計 |
KGI,KSF,KPIとは | |
KPI設計:SMART | ||
KGIとKPIの違い | ||
KPIツリー(事業主視点の例) | ||
KPIツリー(広告担当者視点の例) | ||
ロジックツリーとピラミッドストラクチャ | ||
職能階級ごとにみるべきKPIは縦割りで分類する | ||
設定したKPIはツールで測定可能か確認をする | ||
ユーザー行動や感情の変化からKPIのヒントを得る | ||
カスタマージャーニーマップからKPIのヒントを得る | ||
Chapter4. 解析の5段階思考 |
プロでない(素人)の解析思考 | |
プロの解析思考 | ||
プロとプロでない(素人)の解析思考の違い1 | ||
プロとプロでない(素人)の解析思考の違い2 |
第3章 探索レポートと分析視点 |
Chapter1. 「探索」でさまざまな角度から分析をする |
基本レポートと探索レポート |
探索レポートの画面 | ||
探索レポートの分析手法 | ||
7つの探索手法①:自由形式、経路データ探索 | ||
7つの探索手法②:ファネルデータ探索、セグメントの重複 | ||
7つの探索手法③:ユーザーエクスプローラ、コホートデータ探索 | ||
7つの探索手法④:ユーザーのライフタイム | ||
もっともよく利用する手法:自由形式 | ||
探索レポートの作成手順(自由形式の場合) | ||
空白の探索レポートの作成と分析期間の設定 | ||
ディメンションと指標のインポート | ||
自由形式レポートのビジュアリゼーション | ||
ディメンションと指標を指定し、レポートを表示する | ||
自由形式のレポート作成例:時系列分析(日ごと) | ||
自由形式のレポート作成例:集客(トラフィック)分析 | ||
自由形式のレポート作成例:初回獲得エンゲージメント | ||
自由形式のレポート作成例:ランディングページ(LP)分析 | ||
自由形式のレポート作成例:成果の上がるデバイス × 時間帯 | ||
自由形式のレポート作成例:外部リンククリック分析 | ||
自由形式のレポート作成例:ファイルダウンロード分析 | ||
参考:探索レポートのフィルタ機能 | ||
経路データ探索①:導線を分析する | ||
経路データ探索②:成果直前ページの逆引き | ||
セグメントの重複:どういったユーザーが訪問/成果しているか | ||
ファネルデータ探索:カート離脱率を把握する | ||
ファネルデータ探索(設定例) | ||
ユーザーエクスプローラ:ミクロ解析(1ユーザーの行動分析) | ||
コホートデータ探索:ユーザー維持率の分析をする | ||
ユーザーのライフタイム:LTVを把握する | ||
Chapter2. 「セグメント」機能で絞り込みをする |
一時的に絞り込む「セグメント」とは | |
セグメントの作成① | ||
セグメントの作成② | ||
3つのセグメントタイプ | ||
「イベントセグメント」の利用例 | ||
「セッションセグメント」と「ユーザーセグメント」の違い | ||
補足資料 | Chapter1. 参考:自動取得イベント一覧(一部) |
自動取得イベント① |
自動取得イベント② | ||
自動取得イベント③ | ||
自動取得イベント④ (プッシュ通知) | ||
自動取得イベント⑤ (プッシュ通知) | ||
自動取得イベント⑥ (ダイナミックリンク) | ||
Chapter2. 参考:アプリ解析の指標と考え方 |
アプリ解析をする際の4つのポイント | |
プッシュ通知の要素分解 | ||
アプリ解析で利用される指標① | ||
アプリ解析で利用される指標② | ||
参考演習:ARPUとARPPUを考える | ||
ARPUとARPPUを探索レポートで確認する | ||
[探索]のコホートデータ探索で維持率を確認する | ||
DAU/WAU/MAUを確認するには | ||
アプリのインストール成果を確認する | ||
アプリ解析のフェーズ | ||
フェーズごとのKPI | ||
課金モデルのロジックツリー | ||
無料アプリ&広告収益型モデルのロジックツリー | ||
レベニューチャーン | ||
AndroidとiOSのアプリを公開・管理するツール |
第1章 Looker Studio |
Chapter1. Looker Studioが変える分析レポート革命 |
Looker Studio(ルッカースタジオ)とは |
なぜ、Looker Studioを学ぶのか?! | ||
よくある日本でデータ分析から提案までのフロー | ||
ルッカースタジオ(LS)を導入した際のフロー | ||
Chapter2. Looker Studioの仕組みとデータの連携 |
レポートの新規作成(空のレポート) | |
テンプレートを使って効率的にレポート作成をする | ||
レポートテンプレート(Googleアナリティクス系) | ||
レポートテンプレート(Google広告/SearchConsole系) | ||
データソースとレポート | ||
データソース一覧(一部) | ||
Chapter3. Looker Studioの基本操作 |
ルッカースタジオ編集画面の構成 | |
基本操作:レポート全体の「テーマとレイアウト」を変更する | ||
基本操作:ページ/データ追加、オブジェクトの挿入 | ||
基本操作:コントロールの追加 | ||
基本操作:グラフの追加とグラフの種類一覧 | ||
クイックフィルタ | ||
表の詳細設定:SETUP① | ||
表の詳細設定:SETUP② | ||
グラフインタラクションのクロスフィルタリング | ||
他ユーザーへレポートを共有する① | ||
他ユーザーへレポートを共有する② | ||
ディメンションの変更、ドリルダウンの設定 | ||
指標の変更、オプションの指標、指標スライダー | ||
1つのレポートに複数ページを追加する | ||
表示と編集の切り替え | ||
参考:UAの時はできたが、GA4ではできなくなったこと | ||
Looker Studioではできて、GA4の探索レポートではできないこと | ||
GA4探索ではできて、Looker Studioではできないこと | ||
Chapter4. Looker Studio作成練習 |
Looker Studioのレポート作成前にやるべきこと | |
1. 必要な項目の洗い出し | ||
2. データの配置と表現方法を決める | ||
3. レポートを作成する | ||
Chapter5. Looker Studioの機能を活用する |
スプレッドシートを接続してみよう | |
その他便利な機能の紹介 | ||
エクスプローラー機能を使ってみよう |
第1章 Googleタグマネージャー |
Chapter1. Googleタグマネージャーの概要 |
Googleタグマネージャーとは① |
Googleタグマネージャーとは② | ||
タグマネのメリット:HTMLを編集しなくても良い | ||
何のためにタグマネを使うの?① | ||
何のためにタグマネを使うの?② | ||
タグとトリガーとは | ||
Chapter2. アカウント作成 |
タグ設計全体像 | |
アカウントの作成 | ||
Googleタグマネージャー利用規約の同意 | ||
演習で利用するドメイン | ||
Googleタグマネージャーのマスタータグを取得する | ||
Chapter3. サイトにタグを埋め込む |
WordPressの確認 | |
タグマネージャーのマスタータグをページに埋め込む① | ||
タグマネージャーのマスタータグをページに埋め込む② | ||
タグ設計全体像 | ||
Chapter4. Googleアナリティクスのアカウント作成とトラッキングIDの取得 |
復習:Googleアナリティクスの階層について | |
Googleアナリティクスのアカウントを作成する① | ||
Googleアナリティクスのアカウントを作成する② | ||
Googleタグの確認①:測定ID | ||
Googleタグの確認②:計測タグ | ||
タグ設計全体像 | ||
Chapter5. タグマネージャーでGAタグを設定する |
設定の流れ | |
GoogleタグマネージャーでGAのタグが動作するように設定する① | ||
GoogleタグマネージャーでGAのタグが動作するように設定する② | ||
タグ設計全体像 | ||
Chapter6. バージョン保存と公開をする |
バージョン保存、公開、プレビューとは | |
バージョンの保存 | ||
TagAssistantでタグが発火しているか確認する | ||
タグ設計全体像 | ||
Chapter7. ユーザー行動を計測できるようにする(インタラクション計測) |
ウェブサイトに新しいページを追加する | |
ユーザー行動(インタラクション)計測とは | ||
スクロール計測 :設定の流れ | ||
スクロール計測:設定後のレポートイメージ(完成形) | ||
スクロール計測 【GTM側のトリガー設定】① | ||
スクロール計測 【GTM側のトリガー設定】② | ||
スクロール計測 【GTM側のタグ設定】① | ||
スクロール計測 【GTM側のタグ設定】② | ||
補足:設定したい変数がない場合 | ||
スクロール計測 【GA4側のディメンション設定】① | ||
スクロール計測 【GA4側のディメンション設定】② | ||
GA4の探索レポートで設定ができているか確認をしましょう | ||
スクロール計測 【公開とプレビュー】 | ||
タグ設計全体像 | ||
詳細な滞在時間を計測 :設定の流れ | ||
詳細な滞在時間を計測 【GTM側の変数設定】① | ||
詳細な滞在時間を計測 【GTM側の変数設定】② | ||
詳細な滞在時間を計測 【GTM側の変数設定】③ | ||
詳細な滞在時間を計測 【GTM側のトリガー設定】① | ||
詳細な滞在時間を計測 【GTM側のトリガー設定】② | ||
詳細な滞在時間を計測 【GTM側のタグ設定】① | ||
詳細な滞在時間を計測 【GTM側のタグ設定】② | ||
詳細な滞在時間を計測 【GA4側のディメンション設定】① | ||
詳細な滞在時間を計測 【GA4側のディメンション設定】② | ||
GA4の探索レポートで設定ができているか確認をしましょう | ||
GTMの権限付与は慎重にしましょう |
第1章 検索エンジン最適化 |
Chapter1. 検索エンジン最適化とは |
検索エンジンの検索結果画面(SERPs) |
検索連動型広告と自然検索 | ||
音声検索 | ||
演習:Googleアプリで音声検索をしてみましょう | ||
検索している瞬間はモチベーションが高い | ||
マイクロモーメント | ||
検索エンジン最適化(SEO)とは | ||
検索エンジンからの流入を増やす「SEO対策」 | ||
検索エンジンのクローラとは | ||
クローラが見ているウェブサイト | ||
SEOの流れ | ||
サイト読み込み速度を改善することによるインパクト | ||
AMPでウェブサイトを高速化する | ||
内部対策:質の高いコンテンツを作成しよう | ||
内部対策:質の高いコンテンツを作成しよう | ||
内部対策:質の高いコンテンツを作成する目的を定める | ||
内部対策:上位表示させたいページに向けて内部リンクを貼る | ||
内部対策:質の高いコンテンツでよくある5つの勘違い | ||
内部対策:質の高いコンテンツは型から始める | ||
外部対策:良いコンテンツはリンクが貼られる?! | ||
外部対策:SNSで発信してより積極的に外部リンクを集める | ||
サイトのタイトル付けの3つのポイント | ||
演習:サイトのタイトルを考えてみよう | ||
WELQ問題(まとめサイトの問題点) | ||
特にYMYLページは内容以外にも作者についての情報が大事 | ||
2020年以後さらに重要になりつつあるE-A-T② | ||
2020年以後さらに重要になりつつあるE-A-T② | ||
情報コンテンツのE-A-T施策として必要なこと | ||
自画自賛ではGoogleに権威性を認めてもらえない | ||
情報コンテンツは求められるE-A-Tの水準が高い | ||
品質評価ガイドラインの最新情報:E-A-TにE(Experience)を追加 | ||
消耗戦になりつつあるSEOに対処するためにすべきこと | ||
Googleの虚偽ニュース対策 | ||
「Core Web Vitals(コアウェブバイタル)」とは? | ||
検索エンジンのランキング要因になる「ページ体験」の全体像 | ||
Chapter2. 検索エンジン最適化スターターガイド |
ガイドラインを読もう | |
検索エンジン最適化スターターガイドとは | ||
クロール対象外のページを指定する:robots.txt | ||
構造化データマークアップを追加する | ||
サイトの階層を整理する | ||
コンテンツを最適化する① | ||
コンテンツを最適化する② | ||
画像を最適化する | ||
サイトをモバイルフレンドリーにする | ||
検索のパフォーマンスとユーザーの行動を分析する | ||
日本語ドメインかアルファベットドメインか迷ったら | ||
Chapter3. 検索語句の考え方 |
キーワードのリサーチ | |
キーワードの関連性を表した図 | ||
キーワードの関連性 | ||
共起語の活用 | ||
共起語の活用のポイントと注意 | ||
関連語の活用 | ||
関連語と共起語の違い | ||
同義語の活用 | ||
Googleによる同義語の理解例 | ||
関連語は定期的にチェックしてリライトに役立てる | ||
第2章 Google Search Console |
Chapter1. Google Search Consoleとは |
Googleの検索結果が表示される仕組み |
Google Search Consoleとは | ||
Search Consoleでプロパティを追加する | ||
Chapter2. Search Consoleの各種メニュー |
サマリー | |
検索パフォーマンス | ||
URL検査 | ||
インデックス作成>ページ | ||
インデックス作成>動画ページ | ||
インデックス作成>サイトマップ | ||
インデックス作成>削除 | ||
エクスペリエンス>ページエクスペリエンス | ||
エクスペリエンス>ウェブに関する主な指標 | ||
エクスペリエンス>モバイルユーザビリティ | ||
拡張>パンくずリスト | ||
参考:リッチリザルトとは | ||
セキュリティと手動による対策>手動による対策 | ||
セキュリティと手動による対策>セキュリティの問題 | ||
リンク | ||
設定 | ||
参考:Search Console Insightsとは | ||
参考:Search Console Insightsのレポート画面 | ||
第3章 重要性が急激に高まるサーチエンジン「BingSEO」 |
検索エンジンシェア(日本国内&パソコン) | |
PCにおける検索エンジンの国内シェア2位の「Bing」 | ||
「Bing」の強みは「PCとシニア層の利用者の多さ」 | ||
Bingウェブマスターツール① | ||
Bingウェブマスターツール② | ||
第4章 著作権侵害コンテンツの対応法 |
DMCA(Digital Millennium Copyright Act)① | |
DMCA(Digital Millennium Copyright Act)② | ||
申請手順(1〜2) | ||
申請手順(3〜4) | ||
申請手順(5) | ||
申請の注意 | ||
GoogleはDMCAに関連し60億件のインデックス削除依頼を処理 | ||
事後調査で復活する場合もあります | ||
Appendix コアアップデート |
2024年3月コアアップデート概要:寄生サイト禁止 | |
2024年3月コアアップデート概要:中古ドメインの不正利用禁止 | ||
2024年3月コアアップデート概要:コンテンツの大量生成禁止 |
はじめに オンライン広告とオフライン広告 |
オフラインで利用される広告 | |
オフライン広告の費用例(東京の場合) | ||
オンラインで利用される広告 | ||
オンライン広告の費用例 | ||
全体を最適化するマーケティング4段階 | ||
枠から人へ配信される広告 | ||
参考: インターネット広告の市場規模 |
インターネット広告の市場規模(2020年-2022年) | |
日本の広告費推移(単位:億円) | ||
主な媒体別の広告費推移 | ||
第1章 Google広告の仕組み |
Chapter1. Google広告とは |
Google広告とそのメリット |
Google広告の基本画面 | ||
Googleネットワークとは | ||
代表的な3つの広告タイプ | ||
フェーズ別のリーチ | ||
Chapter2. 広告管理と設定 |
アカウントの階層構造 | |
アカウントの階層構造:ゴルフショップの例 | ||
キャンペーンで達成したい目標 | ||
キャンペーンタイプ | ||
参考:P-MAX(パフォーマンスの最大化)とは | ||
キャンペーンで設定できること | ||
1日の予算について | ||
参考:予算設定の考え方(成果から逆算して考える) | ||
第2章 検索広告 |
Chapter1. 検索広告のクリエイティブとキーワード |
【再掲載】アカウントの階層構造 |
検索広告の要素(広告見出し、表示URL、広告文) | ||
広告フォーマット:レスポンシブ検索広告 | ||
参考:効果的なテキスト広告の作成 | ||
参考:広告クリエイティブのコツ(自社のウリ,競合,顧客の声) | ||
参考:誰にみてもらいたい広告なのかを考えた広告文 | ||
参考:Google広告ポリシーを遵守しよう | ||
キーワードの選択 | ||
キーワードのマッチタイプ①完全一致 | ||
キーワードのマッチタイプ②フレーズ一致 | ||
キーワードのマッチタイプ③インテントマッチ | ||
キーワードプランナー:キーワードをリサーチするツール | ||
除外キーワード | ||
Chapter2. 広告ランク、品質スコアを理解する |
Google検索の結果画面(SERPs)に表示される広告 | |
Google検索ネットワーク | ||
検索広告:検索ネットワークの配信までの流れ | ||
広告の掲載順位は広告ランクによって決まる | ||
アセットとは | ||
広告が表示される仕組み | ||
広告の掲載順位を向上させる「品質スコア」 | ||
品質スコアを高めるためには | ||
入札単価(=上限クリック単価、上限CPC) | ||
広告ランクの計算をしてみましょう | ||
実際のクリック単価を計算してみよう |
第3章 ディスプレイ広告と動画広告 |
Chapter1. ディスプレイ広告 |
ディスプレイ広告:Googleディスプレイネットワーク |
レスポンシブディスプレイ広告の概要 | ||
レスポンシブディスプレイ広告の主な素材 | ||
ディスプレイ広告のキャンペーン設定(地域) | ||
ディスプレイ広告のキャンペーン設定(言語、その他) | ||
ディスプレイ広告のキャンペーン設定(予算、単価設定) | ||
ディスプレイ広告の自動入札戦略 | ||
Chapter2. 動画広告 |
YouTubeの特徴と価値 | |
YouTubeの3つのユーザートレンド | ||
YouTubeショート | ||
YouTube内の広告枠 | ||
動画キャンペーンのサブタイプ | ||
動画広告のフォーマット一覧 | ||
スキップ可能なインストリーム広告 | ||
インフィード動画広告 | ||
スキップ不可のインストリーム広告 | ||
バンパー広告 | ||
参考:オーディオ広告 | ||
参考:マストヘッド広告 | ||
Chapter3. マーケティング目標とターゲティング |
ターゲティングは大きく2種類あります | |
マーケティング目標とターゲティング例 | ||
どんなウェブサイト(場所)に配信するか | ||
関連性が高いユーザー層に広告を配信できる理由 | ||
ユーザー属性(性別、年齢、子供の有無、世帯収入) | ||
詳しいユーザー属性 | ||
アフィニティ(ユーザーの興味や関心、習慣) | ||
購買意向の強いセグメント(積極的に調べている情報) | ||
ライフイベント(大きな出来事や立てている計画) | ||
オーディエンスリストを使った広告配信 | ||
カスタマーマッチセグメント(顧客リスト) | ||
参考: 広告の最適化と効果測定 |
Chapter1. 機械学習による自動入札とツール |
参考:自動入札戦略 |
参考:自動入札戦略の種類 | ||
参考:自動入札の比較 | ||
参考:スマート自動入札の比較 | ||
参考:マイクロコンバージョンとは | ||
参考:マイクロコンバージョン(MCV)を自動入札に活用する | ||
参考:最適化スコア | ||
Chapter2. 成果を計測し、最適化する |
参考:コンバージョンを計測できるようにする | |
参考:広告の内容がユーザーに刺さっているかどうか | ||
参考:課題解決をするためのロジックツリー | ||
参考:インプレッションシェアとは | ||
参考:コンバージョンを増やすためには | ||
参考:Google広告とGoogleアナリティクスをリンクしよう | ||
参考:Google広告とGoogle Search Consoleをリンクしよう | ||
参考:コンバージョン計測のアトリビューションモデル | ||
Chapter3. 目的に応じたKPIの考え方 |
参考:CPAだけで考えると失敗する理由 | |
参考:CPAを考える前に「拡大戦略」か「利益重視戦略」か考える | ||
参考:予算配分の割合 |
第1章 UX/UI(ユーザーエクスペリエンス) |
Chapter1. ユーザーエクスペリエンスが重要な理由 |
UXとUIの違い |
UXとCXの違い | ||
演習:どうすれば直感的にわかりやすくなるのか | ||
演習参考解答:どうすれば直感的にわかりやすくなるのか | ||
ユーザーエクスペリエンスとは | ||
ユーザー中心設計 | ||
UXハニカムとは? | ||
UXハニカム:6つの要素から紐解く改善ポイント① | ||
UXハニカム:6つの要素から紐解く改善ポイント② | ||
UXハニカム:6つの要素から紐解く改善ポイント③ | ||
ユーザーゴールは大きく3つあります | ||
ユーザー理解の不足 | ||
ターゲットとコンセプト設計 | ||
今回学ぶことは以下の2つです | ||
Chapter2. ユーザーを理解する |
一般的なサイト構築の流れ | |
5つの段階 | ||
戦略は抽象的、表層は具体的になる | ||
5つの段階におけるデザインの概要 | ||
ユーザーはウェブサイトで何をしているか | ||
ユーザーをおおまかに分類する | ||
ユーザーセグメント | ||
ワークショップで利用する対象サイト | ||
【演習】ユーザーセグメント | ||
【演習】ユーザーセグメント | ||
ユーザーを知るためのペルソナとは | ||
ペルソナ | ||
参考:ペルソナの順位づけ | ||
CJM:カスタマージャーニーマップ | ||
CJM内に描く内容は大きく分けて3つ | ||
【参考】Lens:レンズ、スコープ | ||
【参考】Journey Model:モデル、マップ | ||
【参考】ビジュアル化する際のアイコン例 | ||
【参考】Findings:気づき | ||
【参考】カスタマージャーニーマップの作成手順 | ||
オンライン旅行サービスのカスタマージャーニーマップ例 | ||
Chapter3. 段階という考え方 |
【再掲載】一般的なサイト構築の流れ | |
UXの5段階モデルとは | ||
5つの段階 | ||
5つの段階におけるデザインの概要 | ||
参考:5つの段階 | 戦略段階:サイトの目的 | |
戦略段階:ユーザーニーズ | ||
構造段階:構造を定義する | ||
構造段階:情報アーキテクチャ | ||
構造段階:サイトストラクチャ | ||
骨格段階:骨格を定義する | ||
表層段階:モックアップ |
※ カリキュラム内容、日程、時間割は変更する場合がございます
60時間/12日の研修
1日目 | ウェブを支える技術とアクセス解析の仕組み |
1.体型的に全体像を学ぶフェーズ ウェブマーケティングに関する基本用語を理解し、ウェブマーケティングを体系的に学ぶフェーズ |
---|---|---|
2日目 | ウェブマーケティング基礎 | |
3日目 | ウェブ解析基礎 | |
4日目 | GA4①メニュー操作 |
2.実務ツールを学ぶフェーズ ウェブマーケティングを実践するうえで、主要となるツールを実際に操作しながら学ぶことで、ツールの使い方だけでなく、具体的なプロの分析手法を身につけるフェーズ |
5日目 | GA4②管理/設定とKPI設計 | |
6日目 | GA4③探索レポートと分析視点 | |
7日目 | Looker Studio | |
8日目 | Googleタグマネージャー | |
9日目 | 検索エンジン最適化(SEO) |
3.ウェブ集客とコンテンツ最適化を学ぶフェーズ ウェブ集客の仕組みを理解し、メディア運営に絶対必須の自然検索による集客と併せて広告におけるターゲティングや広告クリエイティブの作成についてや、ユーザー理解とコンテンツを最適化するための考え方を学ぶフェーズ |
10日目 | ウェブ広告①Google広告基礎と検索広告 | |
11日目 | ウェブ広告②ディスプレイ広告と動画広告 | |
12日目 | ユーザー体験設計 UI/UX |
デジタルマーケティング総合研修に関するお問い合わせ、助成金を活用したデジタル人材育成(新入社員研修)など、お気軽にご相談ください。
富田 一年(とみたかずとし)
毎年4月にGoogle講師として約1,000名のデジタルマーケティングのトレーニングを担当。年間2,000名超えるデジタル研修を担当、デジタルを活用してビジネスを成長させることのできる人材育成に従事。
引き出したいデータを自分で考えて、まとめるという実践的なカリキュラムがよかったです。
キーワードをそれぞれ出し合い、広告文を考えるグループワークが楽しかったし、実際にTitleやDescriptionの書き方に悩んでいたので大変参考になった。
短期間でしたが、すごく丁寧に説明してもらい、とても勉強になりました。 用語のみ知っていることが多かったので、点と点が線で繋がった気がします。ありがとうございました。
一回一回、演習の際に考える時間をしっかりと取ってくれて、その後の発表も聞いた後にこうすればいいなどのアドバイスをその場ですぐくれたのでわかりやすかった。
グループワークが多く、UIデザインやペルソナの作成など、単に講義を聴くだけでなく手を動かしたり説明したり五感を刺激する内容だった。そのため内容が頭に入りやすかった。
ユーザー視点の設定時に、自分だけでなくできるだけ多くの人の意見をきくことを心がけて、UXを考えていけるようにする。UXの考え方や注意ポイントなど、参考サイトを見ながら説明していただけたので、とても理解しやすかったです。
ペルソナを作ることでメインターゲットが明確になり、誰にとってどんなことを提供したいのかということがより具体的に実感できるということがわかりました。また、機能仕様の指示において良い例と悪い例がありましたが、過去に仕様書を作り、運営側とシステム側で認識違いなどが起きたことがあったことを思い出しました。
広告運用をする際のキーワードを実際に提案し、見出しや広告を考えたことにより、キーワードとサイト内容のマッチングがいかに大切かが理解できました。また、見出しや説明分だけでなく、広告表示オプションなどを利用することによって、さらに多くの情報をユーザーに届けることができ、クリックに繋がるのだと思いました。
事業展開等リスキリング支援コースは、企業の持続的な発展のため、OFF-JT(教育訓練)を通してデジタル人材の育成に励む事業主へ、受講にかかった費用と研修期間中の賃金に対して、企業規模に合わせてその費用の一部が助成される、厚生労働省の人材育成支援制度です。
受講料 | 助成金 | 最終実費 | |
---|---|---|---|
中小企業 | 462,000円 | 357,600円 | 104,400円 |
大企業 | 462,000円 | 228,800円 | 233,200円 |
メリット 1お金のメリット
社員研修では、助成金を活用した研修計画を国へ申請することで、研修にかかった費用よりも多い金額の助成金を受給できる場合があります。また、既存社員、契約社員、アルバイトのスキル向上の研修でも実費を大きく軽減できる助成金があります。
メリット 2返済不要のメリット
条件を満たせば企業規模にかかわらず助成金を活用することができます。また、支給される助成金は一切返済の必要がありません。時には高額になる人材育成費用を0円にできることは企業の利益に繋がる最大のメリットです。
助成金の条件(厚生労働省サイト)メリット 3労働力確保のメリット
助成金申請における書類作成時間を大幅に軽減できるよう、申請書類の作成、ご相談を無料でサポートいたします。申請の代行をご希望の際は助成金に精通した社労士をご紹介させていただきます)
助成金の申請サポートデジタルマーケティング総合研修に関するお問い合わせ、助成金を活用したデジタル人材育成(新入社員研修)など、お気軽にご相談ください。
お電話、フォームより、各種研修や助成金に関するお問い合わせ、ご相談内容をお申し付けください。
研修費用のご説明をいたします。また、助成金を活用される場合は、申請や支給までのながれも合わせてご説明いたします。
本サイトのフォーム、メール(info@idigi.jp)、お電話(03-6863-4805)から研修お申し込みが可能です。お支払いにつきましてはお申し込み後、弊社担当者よりご連絡いたします。
研修はzoomを利用したオンラインライブ形式です。zoomURLは受講日前にメールにてご連絡いたします。
受講料 | 助成金(予定) | 最終実費 | |
中小企業(若年および新人) | 462,000 | 357,600 | 104,400 |
---|---|---|---|
大企業(若年および新人) | 462,000 | 228,800 | 233,200 |