CARRAC 運用 Ozvision 會員基礎推出「問卷調查×聯盟行銷規劃」服務
CARRAC 與 Ozvision 合作，推出利用 Ozvision 點數商城「Hapitas」會員基礎的「問卷調查×聯盟行銷規劃」服務。此新聯盟行銷運營方案旨在生成式AI時代，透過真實的消費者購買行為數據和洞察，提升廣告主的聯盟行銷策略。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年3月31日 21:00
- 🔍 收集: 2026年4月1日 13:39（發表後16小時39分鐘）
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月22日 04:40（收集後495小時0分鐘）
株式會社CARRAC（總公司：東京都港區，代表董事：末澤慶輝，以下簡稱CARRAC）與株式會社Ozvision（總公司：東京都澀谷區，代表董事：鈴木 良）合作，開始提供利用消費者洞察的新聯盟行銷運營方案「問卷調查×聯盟行銷規劃」。
隨著搜尋演算法和生成式AI的進化，傳統的運營方式難以創造績效，在此背景下，本服務旨在為希望實施新聯盟行銷或提升現有策略的廣告主，提供以消費者真實聲音為起點的運營設計。
本方案利用Ozvision運營的點數商城「Hapitas」的問卷功能。以600萬會員（截至2026年3月底）的購買數據基礎為背景，高解析度地可視化「實際比較、検討並購買的消費者」的決策過程和洞察。
所獲得的洞察將結合CARRAC約20年的聯盟行銷運營知識，具體實施於訴求軸設計、文章構成、LP改善和關鍵字策略等。其特點在於，不僅僅是意識調查，而是能將與購買行為相關的第一手數據反映到運營改進中。
### 服務提供的背景
隨著生成式AI的普及，消費者的資訊收集行為正從「在搜尋引擎上查詢」轉變為「諮詢AI」。
目前，在生成式AI參考的資訊來源中，聯盟行銷媒體佔了很大比例，聯盟行銷開始不僅僅作為一個獲取渠道，更作為一個「被AI評估和提及的資訊來源」發揮作用。
在這樣的市場變化中，所需的是「超越SEO排名的競爭策略」和「能被AI正確評估的內容設計」。然而，為了更準確地將資訊傳達給消費者，從「消費者視角」設計資訊本身是不可或缺的。
■ 傳統的課題
以往的聯盟行銷運營，通常圍繞著以下幾點進行PDCA循環：
- 廣告主想傳達的內容和過往績效
- 基於既定模式的「暢銷模式」
- 點擊和轉換等網路行為數據
- 基於經驗法則的訴求軸設計
然而，僅憑網路行為數據，難以可視化「消費者決策的槓桿」，例如：
- 為什麼會猶豫？
- 什麼是決定性因素？
- 心理障礙在哪裡產生？
隨著搜尋演算法和生成式AI的進化，傳統的運營方式難以創造績效，在此背景下，本服務旨在為希望實施新聯盟行銷或提升現有策略的廣告主，提供以消費者真實聲音為起點的運營設計。
本方案利用Ozvision運營的點數商城「Hapitas」的問卷功能。以600萬會員（截至2026年3月底）的購買數據基礎為背景，高解析度地可視化「實際比較、検討並購買的消費者」的決策過程和洞察。
所獲得的洞察將結合CARRAC約20年的聯盟行銷運營知識，具體實施於訴求軸設計、文章構成、LP改善和關鍵字策略等。其特點在於，不僅僅是意識調查，而是能將與購買行為相關的第一手數據反映到運營改進中。
### 服務提供的背景
隨著生成式AI的普及，消費者的資訊收集行為正從「在搜尋引擎上查詢」轉變為「諮詢AI」。
目前，在生成式AI參考的資訊來源中，聯盟行銷媒體佔了很大比例，聯盟行銷開始不僅僅作為一個獲取渠道，更作為一個「被AI評估和提及的資訊來源」發揮作用。
在這樣的市場變化中，所需的是「超越SEO排名的競爭策略」和「能被AI正確評估的內容設計」。然而，為了更準確地將資訊傳達給消費者，從「消費者視角」設計資訊本身是不可或缺的。
■ 傳統的課題
以往的聯盟行銷運營，通常圍繞著以下幾點進行PDCA循環：
- 廣告主想傳達的內容和過往績效
- 基於既定模式的「暢銷模式」
- 點擊和轉換等網路行為數據
- 基於經驗法則的訴求軸設計
然而，僅憑網路行為數據，難以可視化「消費者決策的槓桿」，例如：
- 為什麼會猶豫？
- 什麼是決定性因素？
- 心理障礙在哪裡產生？