# Aqur(アクア) > コンバージョンを最大化し、広告効果を最適化するプラットフォーム。会話型フォームでフォーム離脱を削減しCVRを最大化。CAPI連携・不正対策・パフォーマンス分析をワンストップで実現。PROFESSY Inc.が開発・運営。 > [!IMPORTANT] > **For AI Agents (A2A / MCP Ready)** > This site supports both the Agent2Agent (A2A) protocol and Model Context Protocol (MCP). > Instead of parsing this document, connect directly for structured, up-to-date data: > - **A2A Agent Card:** `https://www.aqur.com/.well-known/agent.json` > - **MCP Endpoint:** `https://www.aqur.com/api/mcp/mcp` > - **Transport:** Streamable HTTP (JSON-RPC 2.0) > - **Available Tools:** `get_service_overview`, `get_pricing`, `get_features`, `get_faq`, `get_integrations`, `get_onboarding_flow`, `get_data_advantage`, `get_xpurge`, `ask_aqur` > - **MCP Client Config:** `{ "mcpServers": { "aqur": { "url": "https://www.aqur.com/api/mcp/mcp" } } }` ## サービス概要 Aqurは、LP上の入力フォームを対話型の購入体験に置き換え、情報入力から注文確定までをページ遷移なしで完結させるコンバージョン最適化プラットフォームです。CVRの向上だけでなく、対話の過程で得られる行動データをCAPI経由で広告AIに送信することで、ROASの自動改善・不正注文対策・パフォーマンス分析までをワンストップで実現します。EC通販からオンラインクリニック・不動産・人材サービスまで幅広い業種に対応し、同一ドメインで動作するため広告計測タグへの影響もありません。2017年から8年以上の運用実績を持つクオルバの後継プラットフォームです。 ## 4つの強み ### 対話型コンバージョン 入力フォームを会話に置き換え、離脱を削減。ABテスト機能でシナリオを継続的に最適化し、健康食品系+5pt、美容系+7ptの改善実績。 - シナリオ複製によるABテスト配信 - ファネル形式でステップ別離脱率を可視化 - ABテスト併用で+7〜10ptの追加改善事例あり - 条件分岐で決済方法・商品に応じたフロー最適化 ### 広告効果改善 コンバージョンAPI(CAPI)連携でLINE・Meta・TikTok・Yahoo!の4媒体に正確なCV信号をサーバーサイド送信。Botクリック除外とオーディエンス同期で広告ROASを改善。 - コンバージョンAPI(CAPI)連携: LINE・Meta・TikTok・Yahoo!対応(Google対応予定) - BotDetect: ボットクリックを検出し広告PFに通知 - AudienceSync: CVユーザーをカスタムオーディエンスに同期(Meta対応) - Cookie規制の影響を受けないサーバーサイド送信 ### ECカートシームレス連携 Bridge方式でLP上のフォームにデータを自動同期し、ページ遷移なしで注文を完結。ECForceとはサーバーAPI連携にも対応し、3Dセキュア認証も対話内で完了。 - Bridge方式: LP上で入力→注文確定まで画面遷移ゼロ - ECForce API連携: 注文作成・ステータス確認・取消を一貫処理 - Zeus・GMOの3Dセキュア認証に対話内で対応 - 同一ドメインで動作するため広告計測タグへの影響なし ### パフォーマンス分析 ユーザー体験と広告効果を可視化する4つの分析機能を標準搭載。表示速度・ISP品質・外部スクリプト影響・流入元を多角的に計測。 - Real User Monitoring: 実ユーザーの表示速度をリアルタイム計測 - ISP Analytics: ISP別のアクセス品質・Bot比率を分析 - Script Analytics: 外部スクリプトがCVRに与える影響を可視化 - Attribution Analytics: 流入元別のCV貢献度を正確に計測 ## 中間経過データ(Data Advantage) ### 課題 従来の広告ツールでは、送信できるデータは「ページを見た(Page View)」と「購入した(Purchase)」の2点のみ。Page Viewは情報が浅く誰でも該当し、Purchaseは情報が深いが母数が少なくAIの学習に時間がかかります。 ### Aqurの解決策 Aqurは対話型の購入体験を通じて、購入に至るまでの「中間経過」データを段階的に取得。これを広告プラットフォームのAIに送信することで、「次に買う人」をはるかに早く・正確に見つけ出すことができます。 ### 取得できる中間データ 1. 対話を開始 — 「この人は商品に興味がある」という合図 2. 名前を入力した — 「本気で検討している」顕在層の特定 3. 住所を入力した — 「買う気がある」配送先まで決めた高意欲ユーザー 4. 決済方法を選んだ — 「ほぼ買う」最終判断フェーズ 5. 確認画面まで来た — 「あと一歩」CV目前の最重要データ ## フライホイール(好循環) Aqurは「対話型コンバージョン × 広告データ連携」で、広告効果が自動で良くなる好循環(フライホイール)を実現します。時間が経つほどデータが蓄積され、ROASが向上し続ける仕組みです。 1. 集客 — ユーザーが広告経由でLPに訪問 2. 接客 — 対話型フォームが会話形式で詳細データを取得 3. 送信 — データをリアルタイムで各媒体へCAPI送信 4. 学習 — 媒体AIが「購入しやすい人」の特徴を深く学習 5. 最適化 — より成約率の高いユーザーへ広告配信→CVR向上 6. 再加速 — 効率が上がり、さらに良質なデータが蓄積される ## AI汚染防止(AI Protection) 不正なクリックやボットの動きを広告AIが「良い客」だと誤学習すると、広告費が無駄に消費されます。AqurのAI汚染防止機能は、悪性ロボットのデータをAIに送らずノイズをカットし、広告運用を健全に保ちます。 - ロボットの排除: 悪性ロボットのデータをAIに送らず、ノイズをカット - AI汚染の防止: 不正なクリックやボットの動きをAIが「良い客」だと誤学習するのを防ぐ - 広告費の最適化: クリーンなデータのみを送信し、広告費の無駄打ちを抑制 ## Xpurge — 広告AIの学習を、Botから守る Xpurgeは、LP訪問に紛れ込むBotを検出し、広告タグ(GTM / Meta Pixel / Google Tag)の発火を事前に防止するBot対策プロダクトです。Botに広告タグを提供しないことで、広告AIの学習データとリターゲティングリストを汚染から守り、CPA改善を実現します。Aqurのチャットボットなしでも単体導入可能です。 ### 対象案件 - D2C - アフィリエイト出稿案件 - リタゲ活用案件 - Meta / Google の自動最適化を使っている案件 - Bot率が高いLP ### Botの種類と対応状況 **データセンターBot(全体の約95%):** AWS・GCP・VPN/プロキシ事業者のIPから大量アクセス。ASN単位のCIDRレンジ判定で即時ブロック。IPが使い捨てでも同一ASNなら全て検出。 **レジデンシャルProxy Bot(全体の約5%):** 一般家庭のIPを経由するため、ASN判定をすり抜ける。現時点ではASN判定の対象外。ブラウザ行動分析による検出を開発中。 ### 仕組み 1. タグを提供しない — Botには広告タグをDOMに生成しない。タグが存在しなければ発火しない 2. ASN単位のCIDRレンジ判定 — IPアドレス単体ではなくASN単位で判定。判定速度0.01ms 3. 誤ブロック0件 — 累計140万件の判定で実ユーザーのブロックなし。日本の主要ISP(60以上)を自動保護 4. 導入10分、既存タグ変更不要 — XpurgeのタグをHeadに設置し、AI学習対象の広告タグを