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X-WR-CALDESC:生成AI時代『LLMO』対策で差をつける！効果測
 定方法と実践対策を徹底解説
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SUMMARY:生成AI時代『LLMO』対策で差をつける！効果測定方
 法と実践対策を徹底解説
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/99612
 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nおすすめの
 対象者\n\nLLMO対策に対して、理解を深めたい方\nLLMOの
 効果測定方法を知りたい方\nLLMの対策として具体的に
 どのような取り組みが必要か知りたい方\n\nセミナー内
 容紹介\n昨今トレンドとなっているLLMO対策（大規模言
 語モデル最適化）ですが、生成AIの進化と共により注
 目が集まっています。\nそんな中、生成AI経由（chatGPT
 、Geminiなど）でのセッションやCVの獲得が増加してい
 ます。\n本ウェビナーでは、生成AI時代でのwebマーケテ
 ィグの今後とLLMO対策の重要性及び具体的な対策、GA4な
 どを活用した効果測定方法をご紹介いたします。\nLLMO
 の最新情報と、それに対する具体的な対策方針を知り
 たいWebマーケティングご担当者様は必見です。\nこの
 機会にぜひご参加ください。\nウェビナー参加特典\nウ
 ェビナーにご参加頂いた方でご希望の方に下記の特典
 をご用意しております。\n◆「LLMO無料相談」　　　　
 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
 　　　　　　　　　　　　　　　　　⇒LLMO対策に関す
 るお悩みを解決させて頂く相談会に無料でご招待させ
 て頂きます。　　　　　　　　　　　　　　　　下記
 に該当する悩みをお持ちの方は、お役立ていただける
 内容になっております。\n・AI対策に悩んでいる　　　
 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
 　　　　　　　　　　　　　　　　　・今以上に流入
 数を増加させたいが、方法が分からない・流入数は確
 保できているが、CVにつながらない\n※「LLMO無料相談
 」に関してですが、　　　　　　　　　　　　　　　
 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　同
 業者および個人事業主/フリーランスの方はご遠慮くだ
 さい\n開催概要\n\n\n\n登壇者\n秋山 和希\n\n\n\n\n開催日\n
 2026年6月5日(木)\n\n\n時間\n14:00～15:00(15分前より入室可
 能)\n\n\n場所\nウェビナー\n\n\n定員\n30名\n\n\n参加費\n無
 料※同業者の方のご参加はご遠慮頂いております。\n\n
 \nウェビナー特典\n・「LLMO無料相談」へご招待※アン
 ケートご回答者様のみに配布させて頂いております。\
 n\n\n\n\n\n\n時間\n内容\n\n\n\n\n13:45~14:00\nZOOM入室可能\n\n\n1
 4:00~15:00\n・LLMOとは・LLMOの効果測定方法・LLMOの具体施
 策\n\n\n\n このセミナーに申し込む\nよくある質問\n視聴
 URLはいつ届きますか？お申し込み完了後、ご登録いた
 だいたメールアドレス宛に即時配信されます。また、
 開催当日にもリマインドメールをお送りいたします。\
 nスマホやタブレットからでも視聴できますか？はい、
 可能です。Zoom（または使用ツール名）アプリ、もしく
 はブラウザからご視聴いただけます。移動中などもお
 気軽にご参加ください。\nカメラやマイクは必要です
 か？ 自分の顔は映りますか？いいえ、必要ありません
 。本ウェビナーはウェビナー形式で開催するため、お
 客様のカメラ・マイクは自動的にオフに設定されてい
 ます。こちらからお顔が見えることはございませんの
 でご安心ください。\n途中の入退室は可能ですか？は
 い、可能です。お仕事の都合に合わせて、ご都合の良
 い時間帯のみご視聴いただけます。\n録画・録音は可
 能ですか？ウェビナーの録画・録音は禁止とさせてい
 ただいております。\n登壇者\n株式会社ipe セールスチ
 ーム　秋山 和希　\n慶應義塾大学経済学部卒。 経済の
 原理と構造を学び、理論に裏打ちされた実践的な課題
 解決力を培う。 変化のスピードが早く、常に最新の知
 見と柔軟な対応力が求められる WEBマーケティングの世
 界に魅力を感じ、ipeに参画。\n現在はフィールドセー
 ルスとして、クライアントのビジネス成果最大化を最
 優先に、課題解決に向けた仮説構築と検証を繰り返し
 ながら、確実に価値を提供することを信条としている
 。\n
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