いまから3ヶ月勉強して月商100万円稼ぐ話

今日はAI広告の話です。

ChatGPTに広告が入りましたよね？

Plusユーザー以上の方は表示されないので、私も自分で見た事はありません（笑）

で…表示のされ方なんですが、広告は回答の中には混ざりません。

回答とは分離された Sponsored 枠として表示されます。

お金を払えば推薦順位を操作できる、という設計にもなっていません。

じゃあ表示は何で決まるのか？

会話内容です。

ユーザー側では…

今どんな会話をしているか、どんなテーマか、何に困っているか、比較しているのか購入するつもりなのか。

広告主側ではContext hints と広告文とLPの内容、そして両者の関連性。

これをAIが意味で照合しています。

ちなみにGoogle検索広告はこうでした。

検索キーワード → 広告

ChatGPT広告はこうです。

会話 → 状況理解 → 意図理解 → 広告

間に2階層挟まっています。

だから設定するのもキーワードではありません。

「ロボット掃除機 ペット」ではなく

「猫を飼い始めたら床が毛だらけになる。毎日掃除するのが大変」

こういう会話文そのものを設定します。

ここ、大事なので覚えておいてください。

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全チャットAIに入ると思う

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私の予想。

この仕組みは、全てのチャットAIに導入されると思っています。

広告の概念と相性が良すぎるからです。

検索語って数単語しかないですよね？

でも会話には状況も感情も予算も家族構成も入っています。

広告の精度は情報量に比例します。

つまり会話は検索より広告媒体として優秀なんです。

Gemini も Perplexity も、同じ結論に行き着かないわけがないと思います。

ちなみに…

今の表示対象は Free や Go など無料〜低課金ユーザーが中心です。

旅行、美容、家電、住宅、習い事。

日常の意思決定をAIに預けている一般消費者です。

しかしこの線引きも変わるでしょうね。

いずれ高課金ユーザーにも設定次第で出るようになるはずです。

広告を見る代わりに利用枠が増える形か、ジャンルを選べる形か。

そうなったとき、対象母数が一気に跳ね上がります。

もう1点の重要な変化としては、LPをAIが読むようになったこと。

今までは 広告 → クリック → LP → CV でしたよね。

これからは AIがLPを読む → どの会話に合うか判断する → 広告候補になる → クリック → 人間が読む → CV です。

人間より先にAIが読むんですよ。

つまりLPは、AIに意味を伝える役割と、人間の心を動かす役割を同時に持つ必要があります。

すでにGoogle広告の中ではLPクローリングはされていましたが、その読み方が変わった、ということです。

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これでいくら稼げるか？

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この要素でビジネスモデルを作る。

LP生成と会話広告管理のセット販売。

なぜセットなのか？

会話 → Context hints → 広告文 → LP

この4つの意味が一貫していないと配信精度が落ちるからです。

しかも状況ごとに全部変わります。

ロボット掃除機なら、共働き、ペット、子育て、高齢者、一人暮らし、新築。

同じ商品なのに会話が全然違います。

だからLPも複数必要になります。

制作会社と広告代理店が別々だと、この整合は絶対に取れません。

収益の目安ですが…。

初期構築費として、会話設計とLP複数本の生成で20万円から50万円。

月額の管理費として5万円から15万円。

たとえばクライアント5社で月額7万円なら、固定で35万円です。

そこに初期構築が月2社入れば60万円前後。

合わせて月商100万円クラスは十分に現実的な数字です。

しかも初期が重くて運用が軽い構造なので、積み上げ型にできます。

そしてこの分野、もちろんまだ相場が存在しません。

比較対象が無いから成約率に影響するのは、あなたの信用度だけです。

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学習・制作・試作の進め方

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実務編です。

【どのくらい学べばいいか？】

必要なのは4つだけです。

Context hints の書き方。

会話の状況分類。

文脈ごとの広告文の作り分け。

LPの意味的な一貫性の作り方。

技術知識はほとんど要りません。

Google広告のような入札の職人芸も、まだ発生していない。

競争軸が運用技術ではなく顧客理解にあるからです。

集中してやれば1ヶ月で基礎は入ります。

【LPは何で作るか？】

生成AIで作ります。

構成と文章は Claude や ChatGPT。

形にするのは STUDIO や Wix や Framer。

ノーコードで十分です。

重要なのはツールではなく構造です。

上部には人間の感情を動かすコピーを置きます。

中盤には、誰向けで何を解決する商品なのかを明確に書きます。

ここがAIに読ませる層になります。

見た目の美しさより意味がはっきりしていること。

これを理解しているLP制作者はまだ少ないと思います。

【会話広告はどう勉強するか？】

教材はまだありません。

なので自分で作りましょう。

自分でChatGPTに商品相談をしてみてください。

「猫を飼い始めて掃除が大変で」と打ってみる。

そこで表示された広告を記録します。

これを業種ごとに100本やってみてください。

顧客がAIに何を相談するのか？生のデータが手に入ります。

これがそのまま会話データベースになります。

あとは英語圏の広告メディアと公式ドキュメントを追えば、十分に先頭を走れます。

【試作はどう回すか？】

まず自社案件か知人に試させて徒歩もらう形でやりましょう。

まずLPを2パターン作ります。

文脈違いで Context hints を3種類設定します。

1ヶ月回せばCVデータが取れます。

そのデータを見て会話の仮説を修正する。

この修正プロセスそのものが商品になります。

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差別化とこれからの話

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集客の話。

「ChatGPT広告を出稿できます」

これで売るのはオススメしません。

出稿技術は必ずコモディティ化し、半年もすれば誰でも出せるようになります。

売るべきなのは…

「あなたの顧客がAIとどんな会話をしているか、構造化します」

顧客理解の言語化を売るんですよ。

そして提案のときは、先に成果物を見せてください。

その企業の顧客が発しそうな会話を20本作って持っていく。

これは無料で出していく。

再現できる人がまだいないからです。

見せた瞬間に相手の表情が変わりますよきっと。

もう1つの強い武器は、

AI検索対策との統合提案です。

AI検索対策は「このサイトはどんな質問に答えられるのか」をAIに理解させる作業。

会話広告は「この商品はどんな会話の人に役立つのか」をAIに理解させる作業。

同じ顧客理解のデータが両方に効きます。

広告とオーガニックを1つの理解で貫けるんですね。

ここまでをパッケージにできる人は、まだほとんどいません。

これからもAI関連で新しいマネタイズはどんどん増えていきます。

何も知らない状態からでも、最短3ヶ月の特訓で専門家になれます。

そして、にわか知識レベルでもマネタイズできちゃうんです…

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合同会社Lepnet

代表社員 加藤勇気

http://lepnet.biz

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