私たちはすでにChatGPT広告の存在を知り、自社で運営する住宅関連サービスを使って試し始めるところでした。
ただ、その時点では、クライアントへ提案することまでは考えていませんでした。
きっかけになったのは、取引先の代理店からの相談です。
「クライアントに、こんな広告の営業資料が届いた。アウルでもできないか」
ChatGPTの会話画面に、商品やサービスの広告が表示される。
検索広告とも、SNS広告とも違う、新しい広告です。
ちょうど自社案件で検証を始めるタイミングだったこともあり、まずはChatGPT広告を説明するための簡易資料を急いでつくりました。
ただ、まだクライアントへ勧められるほどの実運用データはありません。
資料をつくることはできる。
広告を設定することもできる。
それでも、本当に問い合わせが取れるのかは分からない。
なら、先に自分たちで広告費を使って確かめよう。
勧められる結果が出たら、その時に勧めればいい。
今回の検証は、そこから始まりました。
検索広告とSEOだけで、この先も集客できるのか。
私たちが普段扱っているのは、リスティング広告やWebサイト・LPの改善、SEOなどの集客施策です。
検索して、広告や自然検索の結果をクリックする。
サイトで比較して、問い合わせる。
長い間、Web集客の基本だった流れです。
ただ、検索結果の中でAIが答えを返し、ChatGPTへ直接相談する人も増えています。
検索広告やSEOが不要になったわけではありません。
それでも、人が情報を探し、比較し、依頼先を決める場所は増えている。
リスティング広告の単価や獲得数に先行きの不安を感じていたこともあり、次の集客経路を自分たちで確かめる必要があると考えていました。
ChatGPT広告が、その答えなのか。
この時点では、まだ分かりません。
まず、営業に使える資料をつくった。
相談を受けて最初に必要だったのは、ChatGPT広告を説明できる資料でした。
ChatGPT広告とは何か。
どこに表示されるのか。
検索広告やSEOとは、どう違うのか。
どんな商品やサービスに使えそうか。
広告費はどれくらい必要なのか。
早急に簡易資料をつくり、その後、16ページの提案資料へまとめました。
リサーチと原稿はChatGPTで進めました。
デザインは複数のAIだけでコンペ形式にして比較し、最終的にClaudeの案を採用しています。
資料の最初に置いたのは、
お客様は、もうAIに相談している。
という問題提起です。
検索広告やSEOをやめるのではなく、そこへもう一つの集客経路を加える。
資料では、そう整理しました。
外壁塗装。
老人ホームの紹介。
旅行・宿泊。
引越しや家財整理。
実際の広告がどのように見えるのかを伝えるため、いくつかの業種で日本語の表示例もつくりました。
ただし、ここにあるのは説明用の再現です。
資料をつくれたことと、実際に集客できることは別。
肝心の実績は、まだありませんでした。
この記事で触れた提案資料は、実際に今回の相談を受けて作成したものです。
※2026年11月時点で作成した資料です。広告の仕様・提供条件などは今後変更される可能性があります。
提案する前に、自分たちで試すことにした。
今回の検証には、自社で運営している住宅関連サービスを使いました。
広告費も自分たちで負担します。
目標は、クリックを集めることではありません。
問い合わせが入るか。
見積もりにつながるか。
最終的に、受注や利益につながるか。
そこまで確認できて、初めてクライアントへ勧められると考えました。
ChatGPT広告は、ChatGPTの回答とは分けて表示されます。
広告の関連性には、現在の会話の文脈や意図、広告文、リンク先、広告主が設定するContext Hintsなどが使われます。
ただし、Context Hintsは完全一致の検索キーワードではありません。
特定の会話へ広告を表示させる命令でもなく、配信を保証するものでもありません。
検索広告のように、ユーザーが入力した検索語をそのまま確認できるわけでもない。
だからこそ、自分たちで配信し、数字と問い合わせ内容の両方を見る必要がありました。
出典：OpenAI「Ads in ChatGPT: The Basics」「Writing context hints for ChatGPT Ads」（2026年11月9日確認）。
広告を出すまでにも、かなり手間がかかった。
新しい媒体では、Google広告で慣れていた作業も同じようには進みませんでした。
事業者情報の登録。
本人確認。
請求設定。
広告アカウントの整理。
コンバージョン計測。
広告文や画像の準備。
キャンペーンの保存。
途中では広告アカウントが重複し、どちらを正本として使うのか整理し直すことにもなりました。
下書きが保存できない。
クリック単価を保存できない。
一度OFFにした設定が、開き直すとONに戻っている。
一つ進むたびに、別の確認事項が出てきます。
営業資料には、アカウント開設から配信開始まで支援すると書きました。
実際に自分たちで一通り経験してみると、その言葉の中に含まれる作業は、思っていたより多いものでした。
クリックは来た。問い合わせは、すぐには来なかった。
広告配信を始めたのは、11月2日です。
最初の数日で、100件を超えるクリックが発生しました。
LINEのボタンを押した人もいる。
問い合わせフォームを開いた人もいる。
それでも、メールの問い合わせ完了はゼロでした。
広告の目的は、ボタンを押してもらうことではありません。
実際に相談してもらう。
見積もりにつなげる。
最終的には、売上や利益につなげる。
クリックが増えただけでは、まだ成果とは言えません。
そこで、同じ住宅関連サービスへ配信していたGoogle広告と比較することにしました。
今回比較したGoogle広告は、検索広告ではなくDemand Genです。
配信方式、予算、学習履歴、コンバージョンの定義も異なります。
条件をそろえた無作為テストではありません。
その前提で、同じトップページへ来た人の行動をGA4で比べました。
最初の数字は、Googleの方がかなり良く見えた。
11月2日から8日までの結果です。
| 指標 | ChatGPT広告 | Google Demand Gen |
|---|---|---|
| 広告費 | 47,446円 | 129,008円 |
| 表示回数 | 21,638 | 25,370 |
| クリック数 | 185 | 919 |
| クリック率 | 0.85% | 3.62% |
| 平均クリック単価 | 256円 | 140円 |
| 同一TOPのセッション | 201 | 909 |
| エンゲージメント率 | 16.42% | 43.78% |
| 平均エンゲージメント時間 | 6秒 | 40秒 |
クリック率。
クリック単価。
サイト内での滞在。
どこを見ても、Google Demand Genの方が良い数字です。
ChatGPT広告の訪問者は、平均すると6秒しかサイトを見ていませんでした。
iOSだけに絞っても、ChatGPT広告は156セッション・平均2秒。
Google広告は327セッション・平均25秒です。
端末の構成だけで、すべての差を説明できるようにも見えません。
この数字だけを見れば、
ChatGPT広告から来る人は、サイトをほとんど読んでいない。
そう判断しても不思議ではありませんでした。
AIの回答を読んだ後で、広告を見る人はどう動くのか。
ただ、ここで一つ気になりました。
ChatGPTを使う人は、広告をクリックする前に、すでにAIへ相談しています。
悩みを説明する。
方法を聞く。
選択肢を比べる。
その回答を読んだ後で、広告を見る。
検索結果やSNSから直接サイトへ来る人とは、クリックする前の状態が違う可能性があります。
すでに必要な情報を得ているなら、サイトを長く読む必要がないのかもしれない。
一方で、依頼先を決めるところまでは進んでいないかもしれない。
そこで、広告を二つの相談段階に分けてみました。
一つは、方法検討。
自分で解決するか、専門家へ依頼するかを考えている段階です。
もう一つは、業者選び。
依頼先や見積もりを比べている段階です。
画像。
広告文。
リンク先。
ここは同じにしました。
変更したのは、どんな会話で広告が関連しそうかを伝えるContext Hintsです。
完全な無作為テストではありません。
実際、翌日には業者選びの広告が配信されず、方法検討だけに配信が偏りました。
それでも、相談段階によって反応が変わるかを見ることはできます。
クリック率では、業者選びが大きく上回った。
11月7日の結果です。
| 指標 | 方法検討 | 業者選び |
|---|---|---|
| 表示回数 | 1,194 | 641 |
| クリック数 | 5 | 13 |
| 広告費 | 875.35円 | 668.15円 |
| クリック率 | 0.42% | 2.03% |
| クリック単価 | 175.07円 | 51.40円 |
方法を考えている人の方が、対象は広い。
最初はそう考えていました。
ところが、クリック率も単価も、業者選びの方が良い結果でした。
相談が具体的になり、依頼先を探し始めた段階の方が、広告へ反応しやすかった可能性があります。
ただし、まだ一日の数字です。
翌8日には業者選びの広告が配信されず、均等な比較にもなっていません。
この時点で、方法検討を止めることはしませんでした。
その判断によって、後でもう一つの結果が出ます。
業者選びから、668円で見積もり予約が入った。
11月7日。
業者選びの広告からLINEで相談が入り、見積もり予約が1件成立しました。
LINEボタンが押された、という計測値ではありません。
実際に見積もりの日程が決まった、事業上の成果です。
この日の業者選び広告グループの広告費は668.15円。
そのため、範囲を限定すれば、
11月7日の業者選び広告グループにおける、LINE見積もり予約CPAは668.15円
となります。
ChatGPT広告全体のCPAではありません。
受注CPAでもありません。
その日の、その広告グループで発生した見積もり予約1件に対する金額です。
この広告グループの平均エンゲージメント時間は3秒でした。
ただし、予約した人自身が3秒しか見ていなかったとまでは分かりません。
それでも、少なくとも一つ言えることがあります。
平均滞在時間が短いことと、問い合わせが発生しないことは同じではありませんでした。
数日後、方法検討からもメールが届いた。
11月9日未明。
今度は、方法検討の広告からメール問い合わせが入りました。
実際に受信したメールに、方法検討を示す流入情報が残っていました。
GA4でも、同じ時間帯に、
フォーム開始。
サンクスページの表示。
メール完了。
が確認できました。
最初のクリック率とクリック単価だけを見れば、方法検討は業者選びより弱い広告でした。
それでも、配信を続けたことでメール問い合わせが発生した。
初日の数字だけでは、どちらが事業に役立つか決められなかった。
今回の検証で分かったことの一つです。
なお、このメール問い合わせは11月9日に発生しています。
11月2日から8日までの広告費47,446円には、9日の費用が含まれていません。
帰属したクリックと費用範囲も確定できていないため、メール問い合わせのCPAは算出していません。
管理画面のコンバージョンと、実際の成果は同じではなかった。
今回、もう一つ大きく感じたのが計測の問題です。
11月2日から8日までのGoogle Demand Genでは、広告管理画面に次の数値が記録されていました。
- 主コンバージョンのメールフォーム：7
- LINEクリックの補助コンバージョン：9.99
- 電話タップの補助コンバージョン：6
- すべてのコンバージョン：22.99
9.99のような小数になるのは、Google広告上で成果への貢献が分配されるためです。
22.99は、22.99人から問い合わせが来たという意味ではありません。
GA4でも、Google広告からの流入には、
- LINEイベント：13回
- 電話イベント：9回
- メールイベント：6回
が記録されていました。
電話は、Google広告の補助コンバージョン6に対して、GA4では9回です。
完全一致ではありませんが、今回もっとも大きく気になったのはLINEでした。
Google広告ではLINEクリックが記録されている。
GA4にも13回のLINEイベントがある。
それでも、対象期間中にGoogle経由として社内で確認できた友だち追加は0件でした。
一方、ChatGPT広告では、11月2日から8日までの媒体コンバージョンは0件です。
それでも、社内ではLINE見積もり予約1件を確認できています。
翌9日には、メール問い合わせも入りました。
広告管理画面のコンバージョン。
GA4のイベント。
実際の友だち追加。
見積もり予約。
契約。
売上。
これらは、すべて別の成果です。
管理画面だけを見ていると、実際の事業成果を取り違える可能性がある。
GoogleとChatGPTのどちらが優れているかより先に、計測方法を整える必要があると分かりました。
今回の結果だけで、優劣は決めない。
Google Demand Genは、ChatGPT広告よりクリック率が高い。
クリック単価も安い。
サイトも長く読まれている。
管理画面上のコンバージョンも多い。
一方、Google側の実際のメール受信、電話問い合わせ、現地調査、受注との照合は、まだ終わっていません。
ChatGPT広告では、媒体コンバージョンは0件でした。
それでも、LINE見積もり予約とメール問い合わせは実際に確認できました。
だからといって、
ChatGPT広告の方がGoogle広告より優れている。
とは言えません。
反対に、
滞在時間が短いから、ChatGPT広告の質は低い。
とも言い切れません。
配信方式。
予算。
学習履歴。
ユーザーがクリックする前の状況。
計測している成果。
条件が違いすぎます。
今回確認できたのは、ChatGPT広告から実際に問い合わせが発生するところまでです。
受注。
売上。
粗利。
そこまでは、まだ分かっていません。
解析方法を改善しながら、検証を続ける。
次に必要なのは、クリックではなく、実際の成果を広告へ返すことです。
Google広告では、LINEのボタンが押されたことは計測できていました。
それでも、友だち追加や見積もり予約まで進んだかは、同じ数字からは分かりません。
次はLステップの広告連携を使い、実際の友だち追加や見積もり予約をGoogle広告のコンバージョンとして返す。
あわせて、L HarnessでUTMを保持し、
- どの媒体
- どのキャンペーン
- どの広告
- どの相談段階
から友だち追加されたのかを、友だち単位で追える形を検証します。
その後の、
友だち追加
→ 見積もり予約
→ 現地調査
→ 契約
→ 売上・粗利
までつながれば、初めて広告の利益を比べられます。
今回の検証は、最初の問い合わせが発生したところまでです。
ChatGPT広告が、検索広告やGoogle Demand Genに代わるものなのか。
それとも、別の相談段階を補う新しい集客経路なのか。
まだ答えは出ていません。
解析方法を改善しながら、検証は続けます。
次の結果も、また記録します。
公開時のデータ注記
広告・GA4の数値は、2026年11月9日時点で取得した完了日データを使用しています。媒体ごとに配信方式、予算、学習履歴、コンバージョン定義が異なるため、同条件の無作為比較ではありません。
Google広告のLINEクリック・電話タップ、GA4の各イベントは、実際の問い合わせ人数や受注件数と同じではありません。ChatGPT広告のLINE見積もり予約1件は社内で実成果を確認したものですが、受注・売上・粗利は未確認です。