ご相談の背景

複数エリアにスクール拠点を展開するビジネスでは、「同じ広告を全拠点に当てる」だけでは成果が頭打ちになりやすい傾向があります。拠点ごとに生活圏や利用動機、競合状況が異なるためです。結果として検索広告では狙うべきキーワードや訴求の重心がズレやすく、Meta広告では刺さるクリエイティブの切り口が拠点単位で変わってきます。

一方で、拠点別に広告とLPを作り込もうとするとクリエイティブ制作とLP微調整の工数が膨大になり、継続運用に耐えない設計になりがちです。そこでセンタードでは拠点別最適化を前提にしつつも、制作負荷と運用負荷を現実的な範囲に収めるための「切り分け」と「優先順位」を設計し、検証と改善を積み上げることを提案しました。

提案の全体像

センタードが重視したのはクリエイティブ「成果改善の手段」と定義し直すことです。その上で媒体AIの学習前提に沿って、拠点別の違いを吸収しながらも運用が破綻しない改善設計に落とし込みました。

大きくは、次の3層に分けて提案しています。

第1：拠点別ペルソナと訴求軸の整理です。
第2：その整理を検索広告のキーワード設計とMeta広告のクリエイティブ方針へ反映することです。
第3：広告の約束を受け止めるLP側の離脱導線整理と情報補完です。

施策1　 拠点別ペルソナを「運用に使える形」に落とす

拠点別の違いは抽象的なペルソナ像のままでは運用に転用できません。そこで提案では各拠点を「利用動機」「検討障壁」「比較軸」の3点で整理し、訴求の切り口を拠点ごとに定義を提案しました。

この整理により検索広告ではどの意図の検索語句を優先すべきかが明確になります。またMeta広告ではどの感情トリガーやベネフィット訴求が刺さるかを、拠点単位で仮説化できます。運用担当と制作担当の会話が、感覚論ではなく同じ判断軸で進む状態を狙いました。

施策2　 検索広告 キーワード設計を拠点別に最適化

拠点別最適化で最も効きやすいのが検索広告の「意図」の取り方です。提案では、拠点ごとに以下を切り分ける方針を整理しました。

・地域性が強い意図の拾い方（拠点周辺での比較検討をどう拾うか）
・成果に直結しやすい意図の優先順位（体験や入会の近接意図を先に固めるか）
・拠点差が出にくい共通意図の扱い（共通の勝ち筋は共通設計で効率化する）

この設計により拠点別の広告最適化を「新規に大量のキーワードを増やすこと」と同義にせず、運用の現実性を担保しました。

施策3 　Meta広告 クリエイティブを拠点別に最適化 ただし作り込みすぎない

拠点別最適化は効果が出やすい一方、クリエイティブ制作が最も膨張します。そこでセンタードでは、クリエイティブ改善を次のように分解して提案しました。

・共通化する要素（構図、情報量、トーン、ブランド表現など）
・拠点差分にする要素（刺さるベネフィット、利用シーン、比較軸など）
・差分を最小化するためのテンプレート化（差し替えで量産できる設計）

重要なのは拠点別に「全部を作り直す」のではなく、勝ち筋に直結する差分だけを設計し、運用で回る形にすることです。提案では拠点別の仮説を作りつつも、制作負荷が上がりすぎない運用設計として提示しました。

施策4 　LPの離脱導線整理と 意思決定情報の補完

広告を拠点別に最適化してもLP側がその約束を受け止められなければ成果は伸びません。今回の提案では、LPにおける次の論点を中心に改善方針を整理しました。

・離脱導線が多く、検討中ユーザーが途中で迷子になりやすい点
・申込み判断に必要な情報が不足し、不安が解消されない点
・拠点別に重視される判断材料が違うのに、見せ方が固定されている点

具体的にはLP上で「拠点別に補足すべき情報」と「共通で整備すべき情報」を切り分け、微調整で改善できるポイントを明確化しました。これにより拠点別最適化を“フルバージョンの量産前提”にせず、改善を積み上げられる状態を目指しています。

センタードの支援ポイント

今回の提案でセンタードの強みが最も活きるのは、クリエイティブを「運用の改善手段」として設計できる点です。

データ起点の課題構造化により、拠点別の違いを運用に落とせる形へ整理します。媒体AIの学習前提で検証の優先順位と粒度を揃え、勝ち筋を効率よく特定します。クリエイティブ改善は、拠点差分を最小化しながら刺さり方を変える設計で、制作工数と成果改善のバランスを取ります。

同様に、複数拠点の広告運用で「拠点別に最適化したいが制作が回らない」「LPの情報不足で取りこぼしている」といった課題がある場合は、現状整理から改善の優先順位設計までご相談いただけます。運用と制作の両面から、現実的な回る改善計画として設計します。