; } ``` React Router を使う場合は、このコンポーネントを `/start` などのルートに割り当てます。 ```tsx theme={null} // src/App.tsx（例） import { Route, Routes } from "react-router-dom"; import { StartPage } from "./pages/Start"; export default function App() { return ( } /> {/* 他のルート */} ); } ``` embed script は `async` で読み込んでいるため、`useEffect` の発火時点ではまだ `window.turnintai` が定義されていない可能性があります。`requestAnimationFrame` でフレームごとに再チェックすることで、ロード完了直後に確実に `open()` を呼び出せます。 `type: "fullscreen"` 以外の指定は現状サポートされていません。インライン表示が必要な場合はパターン C を使ってください。 ## パターン C: インライン表示ページ内の特定領域に埋め込みを表示したい場合は、`

` などに `data-turnint-*` 属性を付けます。`data-turnint-type="inline"` を指定すると、その要素の中に埋め込みが描画されます。 ```tsx theme={null} export function InlineEmbed() { return (

); } ``` 要素の幅は CSS 側で確保してください（埋め込みは親要素のサイズに合わせて描画されます）。 ## TypeScript で型を効かせる `window.turnintai` の公式型定義はパッケージとしては配信していないため、プロジェクト側で型を宣言します。`src/turnintai.d.ts` や `types/turnintai.d.ts` を作成し、以下を貼り付けてください。 ```ts theme={null} // src/turnintai.d.ts export {} declare global { interface Window { turnintai?: { open: (config: { id?: string type?: "fullscreen" endpoint?: string locale?: "ja" | "en" | "auto" onClose?: () => void }) => void } } } ``` Vite では `src/` 配下に置けば `tsconfig` の `include` に含まれ、自動的に読み込まれます。 ## 関連ドキュメント * [クイックスタート](/ja/get-started/quickstart) — 共有方法と埋め込み方式の全体像 * [Nuxt への組み込み](/ja/get-started/onboarding/nuxt) — Vue / Nuxt 向けの同様の手順 * [Google Tag Manager 経由で導入する](/ja/get-started/onboarding/google-tag-manager) — GTM のカスタム HTML タグで導入する手順 * [トラッキングパラメータの自動保持](/ja/integrations/tracking-params) — UTM などの引き継ぎ # クイックにはじめる Source: https://docs.timothe.ai/ja/get-started/quickstart Turnint AI エージェントを最短でセットアップして公開するまでの手順 Turnint AI を使って、PDF などの資料を AI エージェントに変換し、Web サイトに導入するまでの流れを説明します。 ## ステップ 1: サインアップ・ワークスペース作成まず、Turnint AI にサインアップしてワークスペースを作成します。 1. [Turnint AI](https://turnint.ai) にアクセスし、アカウントを作成します 2. ログイン後、ワークスペース名を入力して作成します ## ステップ 2: 資料をインポートエージェントに学習させたい資料（pdf）をアップロードします。アップロードされた資料は AI が自動的に解析・インデックス化します。 1. ダッシュボードの **インポート** メニューを開きます 2. 営業資料、サービス資料、会社説明資料などのPDFファイルを選択します 3. エージェント作成ボタンをクリックします 4. 約20分程度、処理が完了するまで待ちます ## ステップ 3: エージェントを導入する処理が完了したら、エージェントを Webサイトや SNS で公開できます。エージェント画面の **右上の共有ボタン** をクリックすると、リンク共有と埋め込みの導入方法が表示されます。 ### リンク共有エージェントの専用URLを発行して共有する方法です。 **ユースケース**: SNS への投稿、メールやチャットでの共有、QR コードの作成など、手軽にエージェントを共有したい場合に最適です。共有ボタンから **リンク** を選択し、表示された URL をコピーして共有します。 ### 要素をクリックしてポップアップボタンクリックでエージェントをポップアップ表示する方法です。 **ユースケース**: 既存の Web サイトにエージェントを追加したい場合に最適です。訪問者はページを離れることなくエージェントと対話できます。共有ボタンから **埋め込み** を開き、埋め込み種別で **要素をクリックしてポップアップ** を選択します。表示されたコードを Web サイトの HTML に貼り付けます。 #### ポップアップモード画面の右下などにチャットウィジェットとしてポップアップ表示します。 ### 要素をクリックしてフルスクリーンボタンクリックでエージェントを画面全体に表示します。エージェント専用のランディングページや、特定のページ全体をエージェント体験にしたい場合に最適です。共有ボタンから **埋め込み** を開き、埋め込み種別で **要素をクリックしてフルスクリーン** を選択します。表示されたコードを Web サイトの HTML に貼り付けます。 ### インライン埋め込みページ内の特定のセクションにエージェントを配置する方法です。 **ユースケース**: FAQ セクションや製品紹介ページの一部など、ページの特定の領域にエージェントを組み込みたい場合に最適です。共有ボタンから **埋め込み** を開き、埋め込み種別で **インライン埋め込み** を選択します。表示されたコードを配置したい場所の HTML に貼り付けます。 ### GTM 経由でインライン埋め込み Google Tag Manager のカスタム HTML タグだけで、ページ内にエージェントをインライン表示する方法です。 **ユースケース**: サイトのテンプレートや HTML を直接編集できない場合、またはタグ管理の運用フローに合わせて導入したい場合に適しています。共有ボタンから **埋め込み** を開き、埋め込み種別で **GTM 経由でインライン埋め込み** を選択します。詳しい設定手順は [Google Tag Manager 経由で導入する](/ja/get-started/onboarding/google-tag-manager) を参照してください。 # Agentic ABM Source: https://docs.timothe.ai/ja/gtm/account-based-marketing Agentic AI を活用した ABM（Account-Based Marketing）で、提案書を「生きたエージェント」に変える Turnint AI は、静的な提案書を**生きたエージェント**に変えます。アカウント専用の資料をアップロードするだけで、見込み顧客の社内を自律的に回り、各ステークホルダーに合わせた営業を行うエージェントが生まれます。 ## ABM（Account-Based Marketing）とは ABM（Account-Based Marketing）とは、特定のターゲットアカウントに対して、個別最適化されたマーケティング・営業を行う戦略です。BtoB の大型案件では、意思決定に複数のステークホルダーが関与するため、アカウント単位でのアプローチが不可欠です。 ### 従来の ABM の課題 * **提案書は「死んだドキュメント」** — 渡した瞬間から劣化が始まる。読む人の疑問に答えられず、文脈も伝わらない * **社内回覧で情報が欠落する** — 最初に受け取った人の文脈は、社内で共有される際に失われる * **カスタマイズの人的コスト** — アカウントごとに提案書を作り込むには営業リソースが必要 * **社内の反応が見えない** — 誰が読んだのか、何に関心を持ったのか、何を懸念しているのかが分からない ```mermaid theme={null} flowchart LR A[営業] --> B[提案書を作成] B --> C[担当者に送付] C --> D[社内で回覧] D --> E((反応が見えない)) D --> F[質問が出ても回答できない] F --> G((検討停滞)) ``` ## Agentic ABM — Turnint AI のアプローチ Turnint AI では、アカウント専用の提案資料をアップロードしてエージェントを作成し、リンクを共有するだけで ABM が始まります。 ```mermaid theme={null} flowchart LR A[営業] --> B[提案資料をアップロード] B --> C[アカウント専用エージェント生成] C --> D[リンクを共有] D --> E[経営層がアクセス] D --> F[技術担当がアクセス] D --> G[現場担当がアクセス] E --> H[それぞれの関心に合わせて対話] F --> H G --> H H --> I[全員の対話データを取得] ``` 提案書はもう「渡して終わり」ではありません。見込み顧客の社内で、各ステークホルダーに合わせて自律的に営業を続けるエージェントになります。 ### ステークホルダーごとの対話同じエージェントでも、対話する相手に合わせてヒアリングと説明の内容が変わります。 * **経営層** — 投資対効果や事業インパクトに関する質問に対応し、経営視点での価値を説明 * **技術担当** — アーキテクチャ、セキュリティ、既存システムとの連携といった技術的な質問に回答 * **現場担当** — 日常業務への影響、運用フロー、導入の手間といった実務面の懸念を解消 **一つの提案が、見る人に合わせて自律的に営業する。** これが Agentic ABM の本質です。 ### 社内力学の可視化アカウント内の全ステークホルダーとの対話データが記録されるため、営業チームはこれまで見えなかった社内の検討状況を把握できます。 * **誰がアクセスしたか** — 意思決定に関与しているステークホルダーの特定 * **何に関心を持ったか** — 各ステークホルダーの関心領域と優先事項 * **何を懸念しているか** — 導入の障壁となりうるポイントの事前把握 * **検討の進捗** — アカウント全体としての温度感 ### CRM 連携セッションデータは Salesforce, HubSpot や Clay に自動同期されます。アカウント単位でのエンゲージメントを CRM 上で一元管理し、営業チームが既存のワークフローの中で活用できます。 ## これからの展望従来の ABM は「アカウントごとにコンテンツをカスタマイズして届ける」戦略でした。しかし、届けた後のことは制御できませんでした。提案書が社内でどう読まれ、誰がどう反応し、何が障壁になっているのか — これらはブラックボックスでした。 Agentic ABM は、この構造を根本から変えます。提案書は渡した後も営業し続け、各ステークホルダーの文脈に合わせて対話し、その過程で得られるデータが営業チームにフィードバックされる。 ABM の未来は、「アカウントにコンテンツを届ける」から「アカウントの中でエージェントが営業する」へと向かっています。 # Agentic GTM エンリッチメント Source: https://docs.timothe.ai/ja/gtm/gtm-enrichment AI エージェントとの対話から得られるファーストパーティデータで、GTM 戦略を強化する Turnint AI の AI エージェントは、プリセールスエージェントとして見込み顧客と対話する中で、従来の手法では得られなかった**バイアスのないインサイト**を自然に取得します。フォーム入力やサードパーティデータでは分からなかった、見込み顧客の本音の課題や関心を、対話データとしてキャプチャします。 ## GTM エンリッチメントとは GTM エンリッチメント（Go-To-Market Enrichment）とは、マーケティングやセールスの意思決定に必要なデータを充実させるプロセスです。リードの属性情報（企業規模、業種、役職など）に加えて、関心領域、課題、購買意欲といった定性的な情報を付加することで、より精度の高い GTM 活動を実現します。 ### 従来のエンリッチメントの手法と限界 | 手法 | 取得できるデータ | 限界 | | ------------ | ------------------ | -------------------- | | フォーム入力 | 名前、メール、会社名、役職 | 入力項目を増やすとコンバージョン率が低下 | | サードパーティデータ | 企業規模、業種、テクノロジースタック | 個人の関心や課題は分からない | | Web 行動トラッキング | ページ閲覧、滞在時間、クリック | 「なぜ見たか」の意図は推測でしかない | | メールエンゲージメント | 開封率、クリック率 | 表面的な関心指標に留まる | これらの手法に共通する課題は、**見込み顧客の「本音」にアクセスできない**ことです。行動データからは「何をしたか」は分かりますが、「なぜそうしたか」「本当は何に困っているか」は分かりません。 ## 対話データから得られるインサイトこの領域は **Conversational Intelligence（会話型インテリジェンス）** と呼ばれ、営業活動や顧客とのやり取りの中から AI・分析技術を使ってインサイトを抽出する手法です。Gong、Chorus（ZoomInfo）、Clari などが代表的なプレイヤーで、主に商談録音の分析やセールスコーチングに活用されています。Turnint AI は、この概念をプリセールス段階の AI エージェント対話に適用しています。 ```mermaid theme={null} flowchart TB A[見込み顧客が AI エージェントと対話] --> B[明示的データ] A --> C[暗黙的データ] B --> D[課題・ペインポイント] B --> E[比較対象・要件] B --> F[タイムライン・意思決定者] C --> G[関心トピック] C --> H[検討の深さ] C --> I[エンゲージメント強度] D --> J[エンリッチされたリードデータ] E --> J F --> J G --> J H --> J I --> J J --> K[CRM 同期] J --> L[セッションサマリー] J --> M[リアルタイムモニタリング] ``` Turnint AI の AI エージェントとの対話は、見込み顧客が自らの文脈で、自分の言葉で課題や関心を語る場です。これは、従来の手法では得られなかったファーストパーティデータの新しいソースとなります。 ### 対話から取得できるデータ **明示的なデータ（見込み顧客が直接語る内容）** * 現在抱えている課題やペインポイント * 検討している解決策や比較対象 * 導入の条件やタイムライン * 社内の意思決定プロセスや関係者 **暗黙的なデータ（対話の行動パターン）** * 関心の高いトピック（どのスライドで質問が増えたか） * 検討の深さ（一般的な質問 vs 具体的な質問） * エンゲージメントの強さ（セッション時間、チャットターン数） * 離脱ポイント（どこで対話が終了したか） ### なぜ「バイアスのないインサイト」が得られるのか AI エージェントとの対話は、人間の営業担当者との対話とは異なる特性を持ちます。 * **心理的安全性** — AI 相手であるため、「まだ予算が確保できていない」「上司を説得できるか分からない」といった、営業担当者には言いにくい本音を語りやすい * **自分のペースで対話** — 急かされることなく、自分の関心に沿って質問できるため、本当に知りたいことを聞く * **判断のための対話** — 「売り込まれる」というプレッシャーがないため、純粋に検討を進めるための対話になる ## Agentic エンリッチメント — Turnint AI のアプローチ ### セッションサマリー各セッション終了後、AI が対話内容を自動で要約します。見込み顧客の関心領域、主な質問、課題感、検討段階が構造化された形で出力されるため、営業チームは一目で状況を把握できます。 ### リアルタイムモニタリングダッシュボードで進行中のセッションをリアルタイムに確認できます。高エンゲージメントのセッションを検知し、ホットリードに対して即座にアクションを取ることが可能です。 ### セッションリプレイ過去のセッションをタイムラインで再生できます。スライド遷移、チャットメッセージ、CTA インタラクションを時系列で確認し、見込み顧客の体験を詳細に追跡できます。 ### CRM 連携による自動同期エンリッチされたデータは Salesforce, HubSpot や Clay に自動同期されます。 * **Salesforce** — コンタクトの自動作成 + セッション内容をタスク/活動として記録 * **HubSpot** — コンタクトノートとしてセッションサマリーとトランスクリプトを同期 * **Clay** — セッションデータを Clay に連携し、エンリッチメントワークフローに組み込み営業チームは普段の CRM ワークフローの中で、対話から得られたインサイトにアクセスできます。 ### Webhook / Slack / Discord 連携セッションイベントをリアルタイムで外部システムに通知できます。Slack チャンネルにセッション完了通知を送ったり、Webhook で自社の分析基盤にデータを流すことが可能です。 ## これからの展望 GTM エンリッチメントは、「外部データを買って付加する」時代から、「対話を通じて直接取得する」時代へと移行しつつあります。サードパーティ Cookie の廃止やプライバシー規制の強化により、外部データへの依存はますます難しくなっています。一方で、AI エージェントとの対話から得られるファーストパーティデータは、見込み顧客自身が提供する情報であり、プライバシーの観点でも堅牢です。 Agentic AI がプリセールスの役割を担うことで、すべてのリードとの接点がエンリッチメントの機会になります。フォームに入力された 5 項目ではなく、対話の中で自然に明らかになる課題、関心、温度感、検討状況。このデータが GTM 戦略全体—ターゲティング、メッセージング、セグメンテーション、営業プロセス—を強化します。エンリッチメントの未来は、「データを集める」から「対話を通じて理解する」へと向かっています。 # Agentic リードジェネレーション Source: https://docs.timothe.ai/ja/gtm/lead-generation Agentic AI を活用したリードジェネレーションの新しいアプローチ Turnint AI は、従来の「資料をダウンロードさせる」リードジェネレーションを、「AI エージェントが案内する」インタラクティブな体験に変えます。見込み顧客は資料を渡されて一人で読むのではなく、AI エージェントと対話しながら自分に必要な情報にたどり着きます。この体験そのものが、より質の高いリードを生み出します。 ## リードジェネレーションとはリードジェネレーション（Lead Generation）とは、自社の製品やサービスに関心を持つ見込み顧客（リード）を獲得するプロセスです。BtoB マーケティングにおいては、ホワイトペーパーや製品資料のダウンロード、ウェビナー参加、問い合わせフォームの送信などが主な獲得チャネルとなっています。しかし、従来のリードジェネレーションには構造的な課題があります。 * **コンバージョン率の低さ** — 資料ダウンロード後に商談化するのは多くの場合 **2〜10%** に留まる（業種・コンテンツにより異なる） * **情報の非対称性** — 企業側はリードの関心度が分からず、リード側は自社に合うかが分からない * **フォローアップの遅延** — ダウンロード後 5 分以内の対応と 30 分後では、コンバージョン率に 20 倍の差がある ## 従来のアプローチの限界従来のリードジェネレーションは「コンテンツを渡す → フォーム情報を得る」という一方向のモデルです。 ```mermaid theme={null} flowchart LR A[見込み顧客] --> B[フォーム入力] B --> C[資料DL] C --> D((離脱 90〜98%)) B --> E[企業: リード情報を取得] E --> F[関心が不明] F --> G[一律のフォローアップ] G --> H((商談化 2〜10%)) ``` この構造では、見込み顧客が「資料を読んだけど、自社に当てはまるか分からない」と感じた瞬間に検討が止まります。企業側も、誰が本気で検討しているのか判断する材料がありません。 ## Agentic リードジェネレーション — Turnint AI のアプローチ Turnint AI は、資料配布の体験そのものを変えることで、リードジェネレーションの質と量を同時に向上させます。 ```mermaid theme={null} flowchart LR A[見込み顧客] --> B[AI エージェントにアクセス] B --> C[対話しながら資料を閲覧] C --> D[課題・関心を自然に把握] D --> E[Agentic CTA 提示] E --> F((デモ予約・問い合わせ)) D --> G[企業: エンリッチされたリード情報] ``` ### フォームゲーティングセッション開始前にフォームを表示し、リード情報を取得します。名前、メールアドレス、会社名、電話番号など、必要なフィールドを柔軟に設定できます。見込み顧客は「資料をダウンロードする」のではなく「AI エージェントに案内してもらう」ためにフォームを入力するため、体験の期待値が異なります。 ### プログレッシブゲーティング最初からフォームを出すのではなく、一定のエンゲージメント（チャットのやり取り回数や閲覧スライド数）に達した時点でフォームをトリガーします。見込み顧客がすでに対話を通じて関心を持った状態でフォームが表示されるため、入力率が高くなります。「まず体験してもらい、興味を持ったら情報を取得する」という自然な流れです。 ### ポータルと埋め込みウィジェットリードとの接点を最大化するための配信方法が用意されています。 * **ポータル** — 複数のエージェントをブランド付きサイトで公開。カスタムドメインにも対応 * **埋め込みウィジェット** — ` ``` # Braze 連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/analytics.braze Turnint AI のセッションイベントを Braze に送信する方法セッションイベントを [Braze](https://www.braze.co.jp) のカスタムイベントとして自動送信します。Braze のキャンペーンやキャンバスのトリガーに活用できます。 ## 検出条件 `window.braze` がオブジェクトで、`braze.logCustomEvent` が関数として存在する場合に検出されます。 ## 送信方法 ```javascript theme={null} braze.logCustomEvent("turnint_started", { type: "started" }); ``` ## ヘッドスクリプト設定ポータルの **ヘッドスクリプト** に Braze の Web SDK 初期化スニペットを貼り付けてください。API キーと SDK エンドポイントは Braze のダッシュボードから取得できます。 ```html theme={null} ``` # FullStory 連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/analytics.fullstory Turnint AI のセッションイベントを FullStory に送信する方法セッションイベントを [FullStory](https://www.fullstory.com) のカスタムイベントとして自動送信します。セッションリプレイと合わせて、ユーザー行動の文脈を把握できます。 ## 検出条件 `window.FS` がオブジェクトで、`FS.event` が関数として存在する場合に検出されます。 ## 送信方法 ```javascript theme={null} FS.event("turnint_started", { type: "started" }); ``` ## ヘッドスクリプト設定ポータルの **ヘッドスクリプト** に FullStory のスニペットを貼り付けてください。スニペットは FullStory の **Settings** > **Data Capture & Privacy** > **Data Capture** から取得できます。 # Google Analytics 4 連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/analytics.ga4 Turnint AI のセッションイベントを Google Analytics 4 (GA4) に送信する方法セッションイベントを [GA4](https://marketingplatform.google.com/intl/ja/about/analytics/) のカスタムイベントとして自動送信します。 ## 検出条件 `window.gtag` が関数として存在する場合に検出されます。 ## 送信方法 ```javascript theme={null} gtag("event", "turnint_started", { type: "started" }); ``` GA4 と GTM は排他的に扱われます。`gtag` が検出された場合、`dataLayer` への重複プッシュは行いません。 ## ヘッドスクリプト設定ポータルの **ヘッドスクリプト** に以下を貼り付けてください。`G-XXXXXXXXXX` はご自身の測定 ID に置き換えてください。 ```html theme={null} ``` ## クロスドメイン計測自社サイト（例: `example.com`）とポータルのドメイン（例: `subdomain.turnint.site`）間でユーザーセッションを一貫して計測するには、GA4 のクロスドメイン設定が必要です。設定しない場合、ポータルへの遷移が新規セッションとして扱われ、コンバージョンの参照元が正しく記録されません。 1. GA4 の **管理** > **データストリーム** でウェブストリームを選択 2. **タグ設定を行う** > **ドメインの設定** を開く 3. **条件を追加** をクリックし、ポータルのドメインを追加: * マッチタイプ: **含む** * ドメイン: `subdomain.turnint.site`（または独自ドメインを設定している場合はそのドメイン）自社サイトとポータルの両方で**同じ測定 ID**（`G-XXXXXXXXXX`）を使用してください。異なる測定 ID を使用するとクロスドメイン計測は機能しません。 ## GA4 でのカスタムイベント登録 Turnint AI のイベントをレポートやオーディエンスで活用するには、GA4 にカスタムイベントとして登録する必要があります。 1. GA4 の **管理** > **データの表示** > **イベント** を開く 2. **イベントを作成** をクリック 3. 以下のイベントを登録: | カスタムイベント名 | 説明 | | ------------------------- | --------------------------- | | `turnint_started` | セッション開始 | | `turnint_ended` | セッション終了 | | `turnint_slide_viewed` | スライド閲覧 | | `turnint_action_executed` | アクション実行（CTA クリックなど） | | `turnint_message_sent` | メッセージ送信 | | `turnint_context_updated` | ゲート（フォームなど）を通じてユーザー情報が識別された | `turnint_action_executed` をコンバージョンとしてマークすることで、CTA のコンバージョン率を計測できます。 ## GA4 での確認方法 1. **管理** > **DebugView** でリアルタイムにイベントを確認 2. **レポート** > **エンゲージメント** > **イベント** で `turnint_` プレフィックスのイベントを確認 # Google Tag Manager 連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/analytics.gtm Turnint AI のセッションイベントを Google Tag Manager (GTM) の dataLayer に送信する方法セッションイベントを [GTM](https://marketingplatform.google.com/intl/ja/about/tag-manager/) の `dataLayer` にプッシュします。GTM のトリガーやタグを使って、任意の配信先に転送できます。 ## 検出条件 `window.dataLayer` が配列として存在し、かつ `window.gtag` が未定義の場合に検出されます。 GA4 の `gtag` スニペットは内部的に `dataLayer` を使用します。`gtag` が検出された場合は GA4 として扱い、`dataLayer` への直接プッシュは行いません。これにより二重カウントを防止しています。 ## 送信方法 ```javascript theme={null} dataLayer.push({ event: "turnint_started", type: "started" }); ``` ## ヘッドスクリプト設定ポータルの **ヘッドスクリプト** に以下を貼り付けてください。`GTM-XXXXXXX` はご自身のコンテナ ID に置き換えてください。 ```html theme={null} ``` ## クロスドメイン計測自社サイト（例: `example.com`）とポータルのドメイン（例: `subdomain.turnint.site`）間でユーザーセッションを一貫して計測するには、クロスドメインの設定が必要です。設定しない場合、ポータルへの遷移が新規セッションとして扱われます。 ### GA4 タグを使用している場合 1. GTM で **GA4 設定タグ**を開く 2. **タグの設定** > **設定フィールド** に以下を追加: * フィールド名: `linker` * 値: `{"domains": ["example.com", "subdomain.turnint.site"]}` または、GA4 の管理画面からも設定できます: 1. GA4 の **管理** > **データストリーム** でウェブストリームを選択 2. **タグ設定を行う** > **ドメインの設定** を開く 3. ポータルのドメインを追加自社サイトとポータルで**同じ GA4 測定 ID** を使用してください。 ## カスタムイベント一覧 Turnint AI が `dataLayer` にプッシュするイベントは以下のとおりです。 | イベント名 | 説明 | | ------------------------- | --------------------------- | | `turnint_started` | セッション開始 | | `turnint_ended` | セッション終了 | | `turnint_slide_viewed` | スライド閲覧 | | `turnint_action_executed` | アクション実行（CTA クリックなど） | | `turnint_message_sent` | メッセージ送信 | | `turnint_context_updated` | ゲート（フォームなど）を通じてユーザー情報が識別された | ## GTM での設定例 ### トリガー 1. **トリガー** > **新規** > **カスタムイベント** 2. イベント名に `turnint_action_executed` を指定（正規表現で `turnint_.*` も可） ### タグ作成したトリガーを使って、GA4 イベントタグや他の配信先タグを設定できます。 `turnint_action_executed` を GA4 のコンバージョンイベントとして転送することで、CTA のコンバージョン率を計測できます。 # Heap 連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/analytics.heap Turnint AI のセッションイベントを Heap に送信する方法セッションイベントを [Heap](https://www.heap.io) のカスタムイベントとして自動送信します。 ## 検出条件 `window.heap` がオブジェクトで、`heap.track` が関数として存在する場合に検出されます。 ## 送信方法 ```javascript theme={null} heap.track("turnint_started", { type: "started" }); ``` ## ヘッドスクリプト設定ポータルの **ヘッドスクリプト** に以下を貼り付けてください。`YOUR_APP_ID` はご自身のアプリ ID に置き換えてください。 ```html theme={null} ``` # HubSpot トラッキング連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/analytics.hubspot Turnint AI のセッションイベントを HubSpot のカスタム行動イベントとして送信する方法セッションイベントを [HubSpot](https://www.hubspot.jp) のカスタム行動イベント（Custom Behavioral Events）として自動送信します。これは HubSpot のクライアントサイドトラッキング連携です。サーバーサイドの CRM 連携については [HubSpot CRM 連携](/ja/integrations/crm.hubspot) を参照してください。 ## 検出条件 `window._hsq` が配列として存在する場合に検出されます。 ## 送信方法 ```javascript theme={null} _hsq.push(["trackCustomBehavioralEvent", { name: "turnint_started", properties: { type: "started" } }]); ``` ## ヘッドスクリプト設定ポータルの **ヘッドスクリプト** に以下を貼り付けてください。`YOUR_HUB_ID` はご自身の HubSpot アカウント ID に置き換えてください。 ```html theme={null} ``` ## 前提条件 HubSpot でカスタム行動イベントを受信するには、**Marketing Hub Enterprise** プランが必要です。 # CXプラットフォーム KARTE (カルテ) 連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/analytics.karte Turnint AI のセッションイベントを KARTE に送信する方法セッションイベントを [KARTE](https://karte.io) のカスタムイベントとして自動送信します。KARTE のアクション配信やセグメント作成に活用できます。 ## 検出条件 `window.krt` が関数として存在する場合に検出されます。 ## 送信方法 ```javascript theme={null} krt("send", "turnint_started", { type: "started" }); ``` ## ヘッドスクリプト設定ポータルの **ヘッドスクリプト** に KARTE のタグを貼り付けてください。タグは KARTE の管理画面から取得できます。 ## 活用例 * `turnint_action_executed` イベントでセグメントを作成し、CTA に至ったユーザーに接客を配信 * `turnint_started` イベントでエージェント利用ユーザーを把握 # Meta Pixel 連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/analytics.meta-pixel Turnint AI のセッションイベントを Meta Pixel (Facebook Pixel) に送信する方法セッションイベントを [Meta Pixel](https://www.facebook.com/business/tools/meta-pixel) のカスタムイベントとして自動送信します。Facebook / Instagram 広告のコンバージョン計測やオーディエンス作成に活用できます。 ## 検出条件 `window.fbq` が関数として存在する場合に検出されます。 ## 送信方法 ```javascript theme={null} fbq("trackCustom", "turnint_action_executed", { type: "action-executed", actionId: "...", actionLabel: "...", actionExecType: "..." }); ``` ## ヘッドスクリプト設定ポータルの **ヘッドスクリプト** に以下を貼り付けてください。`YOUR_PIXEL_ID` はご自身のピクセル ID に置き換えてください。 ```html theme={null} ``` ## 活用例 * `turnint_action_executed` をカスタムコンバージョンとして設定し、CTA クリックを計測 * `turnint_started` でリターゲティングオーディエンスを作成 # Mixpanel 連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/analytics.mixpanel Turnint AI のセッションイベントを Mixpanel に送信する方法セッションイベントを [Mixpanel](https://mixpanel.com/ja/) の `track` メソッドで自動送信します。 ## 検出条件 `window.mixpanel` がオブジェクトで、`mixpanel.track` が関数として存在する場合に検出されます。 ## 送信方法 ```javascript theme={null} mixpanel.track("turnint_started", { type: "started" }); ``` ## ヘッドスクリプト設定ポータルの **ヘッドスクリプト** に Mixpanel のスニペットを貼り付けてください。`YOUR_TOKEN` はご自身のプロジェクトトークンに置き換えてください。 ```html theme={null} ``` # Pendo 連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/analytics.pendo Turnint AI のセッションイベントを Pendo に送信する方法セッションイベントを [Pendo](https://jp.pendo.io) のカスタムイベントとして自動送信します。 ## 検出条件 `window.pendo` がオブジェクトで、`pendo.track` が関数として存在する場合に検出されます。 ## 送信方法 ```javascript theme={null} pendo.track("turnint_started", { type: "started" }); ``` ## ヘッドスクリプト設定ポータルの **ヘッドスクリプト** に Pendo のインストールスニペットを貼り付けてください。スニペットは Pendo の管理画面 > **Settings** > **Subscription Settings** > **Install Settings** から取得できます。 # Plausible 連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/analytics.plausible Turnint AI のセッションイベントを Plausible Analytics に送信する方法セッションイベントを [Plausible](https://plausible.io) のカスタムイベントとして自動送信します。 ## 検出条件 `window.plausible` が関数として存在する場合に検出されます。 ## 送信方法 ```javascript theme={null} plausible("turnint_started", { props: { type: "started" } }); ``` ## ヘッドスクリプト設定ポータルの **ヘッドスクリプト** に以下を貼り付けてください。`yourdomain.com` はご自身のドメインに置き換えてください。 ```html theme={null} ``` カスタムイベントを使用するには、Plausible のスクリプトを `script.js` ではなく `script.tagged-events.js` に変更するか、上記のように手動で `plausible` 関数を定義する必要があります。 # PostHog 連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/analytics.posthog Turnint AI のセッションイベントを PostHog に送信する方法セッションイベントを [PostHog](https://posthog.com) のカスタムイベントとして自動送信します。 ## 検出条件 `window.posthog` がオブジェクトで、`posthog.capture` が関数として存在する場合に検出されます。 ## 送信方法 ```javascript theme={null} posthog.capture("turnint_started", { type: "started" }); ``` ## ヘッドスクリプト設定ポータルの **ヘッドスクリプト** に以下を貼り付けてください。API キーとホストはご自身の PostHog プロジェクトのものに置き換えてください。 ```html theme={null} ``` # RudderStack 連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/analytics.rudderstack Turnint AI のセッションイベントを RudderStack に送信する方法セッションイベントを [RudderStack](https://www.rudderstack.com) の `track` メソッドで自動送信します。RudderStack を通じて、接続された全ての Destination にイベントを転送できます。 ## 検出条件 `window.rudderanalytics` がオブジェクトで、`rudderanalytics.track` が関数として存在する場合に検出されます。 ## 送信方法 ```javascript theme={null} rudderanalytics.track("turnint_started", { type: "started" }); ``` ## ヘッドスクリプト設定ポータルの **ヘッドスクリプト** に RudderStack の JavaScript SDK スニペットを貼り付けてください。Write Key と Data Plane URL は RudderStack のダッシュボードから取得できます。 ```html theme={null} ``` # Segment 連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/analytics.segment Turnint AI のセッションイベントを Segment に送信する方法セッションイベントを [Segment](https://segment.com) の `analytics.track` で自動送信します。Segment を通じて、接続された全ての Destination にイベントを転送できます。 ## 検出条件 `window.analytics` がオブジェクトで、`analytics.track` が関数として存在する場合に検出されます。 ## 送信方法 ```javascript theme={null} analytics.track("turnint_started", { type: "started" }); ``` ## ヘッドスクリプト設定ポータルの **ヘッドスクリプト** に Segment の Analytics.js スニペットを貼り付けてください。Write Key はご自身のものに置き換えてください。 ```html theme={null} ``` # Apollo.io 連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/crm.apollo Apollo.io と連携してセッションデータを自動同期する方法セッションデータを [Apollo.io](https://www.apollo.io) に自動送信します。セッション終了時に、訪問者のメールアドレスやセッション内容を Webhook 経由で Apollo.io に送信します。 ## 前提条件 * Apollo.io アカウント ## Apollo.io 側の設定 ### Webhook の作成 1. Apollo.io にログインし、Webhook の設定画面を開く 2. 新しい Webhook エンドポイントを作成 3. 表示される **Webhook URL** をコピー ## Turnint ダッシュボードでの設定ダッシュボードの **インテグレーション** から新規作成し、タイプ「Apollo.io」を選択します。 | 項目 | 説明 | | ----------- | ----------------------- | | Webhook URL | Apollo.io の Webhook URL | ## 送信されるデータセッション終了時に以下の JSON が Apollo.io に送信されます。 | フィールド | 型 | 説明 | | ------------- | -------------- | ----------------------------------- | | `email` | string | セッション中に取得した訪問者のメールアドレス | | `sessionId` | string | セッション ID | | `sessionLink` | string | ダッシュボードのセッション詳細リンク | | `agentId` | string | エージェント ID | | `workspaceId` | string | ワークスペース ID | | `summary` | string \| null | セッションの要約 | | `userContext` | object | セッションに渡されたユーザーコンテキスト | | `messages` | array | セッション中のメッセージ一覧（`role` と `text` を含む） | | `timestamp` | string | 送信日時（ISO 8601 形式） | メールアドレスがセッションコンテキストに含まれない場合、データは送信されません。 # Attio CRM 連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/crm.attio Attio CRM と連携してコンタクトやセッションデータを同期する方法セッションデータを [Attio](https://attio.com) CRM に自動同期します。セッション終了時に、訪問者のメールアドレスをもとに People レコードを作成し、セッション内容をノートとして記録します。 ## 前提条件 * Attio アカウント ## API キーの作成 1. Attio の **Settings** > **Developers** > **API keys** を開く 2. **Create API key** をクリック 3. 以下のスコープを付与: * `record_permission:read_write` — People レコードの読み書き * `note_permission:read_write` — ノートの読み書き 4. API キーをコピー ## 設定ダッシュボードの **インテグレーション** から新規作成し、タイプ「Attio」を選択します。 | 項目 | 説明 | | ------- | -------------- | | API Key | Attio の API キー | ## 同期される内容 * **People** — セッション中に取得したメールアドレスで Attio の People を検索し、存在しなければ新規作成 * **ノート** — セッションの内容を People レコードに紐づくノートとして作成 # Clay 連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/crm.clay Clay と連携してセッションデータを自動同期する方法セッションデータを [Clay](https://www.clay.com) テーブルに自動送信します。セッション終了時に、訪問者のメールアドレスやセッション内容を Webhook 経由で Clay テーブルに追加します。 ## 前提条件 * Clay アカウント ## Clay 側の設定 ### Webhook ソースの作成 1. Clay で対象のテーブルを開く 2. **+ Add** をクリックし、「Webhooks」を検索 3. **Monitor webhook** を選択 4. 表示される **Webhook URL** をコピー認証トークンを設定する場合は、表示時に必ずコピーしてください（一度しか表示されません）。 ## Turnint ダッシュボードでの設定ダッシュボードの **インテグレーション** から新規作成し、タイプ「Clay」を選択します。 | 項目 | 説明 | | ----------- | ---------------------- | | Webhook URL | Clay テーブルの Webhook URL | ## 送信されるデータセッション終了時に以下の JSON が Clay テーブルに送信されます。各キーが Clay テーブルのカラムとして自動認識されます。 | フィールド | 型 | 説明 | | ------------- | -------------- | ----------------------------------- | | `email` | string | セッション中に取得した訪問者のメールアドレス | | `sessionId` | string | セッション ID | | `sessionLink` | string | ダッシュボードのセッション詳細リンク | | `agentId` | string | エージェント ID | | `workspaceId` | string | ワークスペース ID | | `summary` | string \| null | セッションの要約 | | `userContext` | object | セッションに渡されたユーザーコンテキスト | | `messages` | array | セッション中のメッセージ一覧（`role` と `text` を含む） | | `timestamp` | string | 送信日時（ISO 8601 形式） | メールアドレスがセッションコンテキストに含まれない場合、データは送信されません。 # HubSpot CRM 連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/crm.hubspot HubSpot CRM と連携してコンタクトやセッションデータを同期する方法セッションデータを [HubSpot CRM](https://www.hubspot.jp) に自動同期します。セッション終了時に、訪問者のメールアドレスをもとにコンタクトを作成し、セッション内容をノートとして記録します。 ## 前提条件 * HubSpot アカウント ## サービスキーの作成 1. HubSpot の **設定** > **連携** > **非公開アプリ** を開く 2. **非公開アプリを作成** をクリック 3. 以下のスコープを付与: * `crm.objects.contacts.read` * `crm.objects.contacts.write` 4. アプリを作成し、**アクセストークン**（`pat-na2-` で始まる文字列）をコピーサービスキーは `pat-na2-` で始まる形式である必要があります。 ## 設定ダッシュボードの **インテグレーション** から新規作成し、タイプ「HubSpot」を選択します。 | 項目 | 説明 | | ------------------------- | --------------------------------------------------- | | Service Key | HubSpot のアクセストークン（`pat-na2-...`） | | Contact Property Mappings | ユーザーコンテキストのキーと HubSpot コンタクトプロパティ（内部名）の対応（任意・複数設定可） | ## 同期される内容 * **コンタクト** — セッション中に取得したメールアドレスで HubSpot のコンタクトを検索し、存在しなければ新規作成 * **ノート** — セッションの内容をコンタクトに紐づくノートとして作成 * **コンタクトプロパティ** — Contact Property Mappings を設定している場合、セッションのユーザーコンテキストの値をコンタクトプロパティに書き込み。HubSpot 側のプロパティが空の場合のみ書き込まれ、既存の値は上書きされません。ユーザーコンテキストに値がないキーはスキップされます # Salesforce CRM 連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/crm.salesforce Salesforce CRM と連携してリードやセッションデータを同期する方法セッションデータを [Salesforce CRM](https://www.salesforce.com/jp/) に自動同期します。セッション終了時に、訪問者のメールアドレスをもとにコンタクトを作成し、セッション内容をタスク/活動として記録します。 ## 前提条件 * Salesforce アカウント ## Salesforce 側の設定 ### 外部クライアントアプリケーションの作成 1. **設定** > **プラットフォームツール** > **外部クライアントアプリケーション** を開く 2. **新規外部クライアントアプリケーション** をクリック 3. 基本情報を入力: * 外部クライアントアプリケーション名: 例 `turnint.ai integration` * API参照名: `turnint_ai_integration` * 取引先責任者: 貴方のメールアドレス * 配信状態: `ローカル` ### OAuth 設定 6. **API (OAuth設定の有効化)** セクション: * OAuthを有効化: チェック * アプリケーション設定 * コールバックURL: `https://api.turnint.ai/integrations/callback/salesforce` * OAuth範囲: 以下を「選択した OAuth 範囲」に追加 * APIを使用してユーザーデータを管理 (api) * フローの有効化 * クライアントログイン情報フローを有効化: チェック * セキュリティ * Web サーバーフローの秘密が必要: チェック * 更新トークンフローの秘密が必要: チェック * サポートされる認証フローに Proof Key for Code Exchange (PKCE) 拡張を要求: チェック * 更新トークンのローテーションを有効化: オフ * 指名ユーザーの JSON Web トークン (JWT) ベースのアクセストークンを発行: オフ 7. **作成** をクリック ### ポリシー設定 8. **ポリシー** > **編集**: * OAuth フローおよび外部クライアントアプリケーションの機能強化: * クライアントログイン情報フローを有効化: チェック * (ユーザー名) として実行: あなたの Salesforce ユーザー名 * IP 制限の緩和: `IP 制限の緩和` を選択 * シングルログアウトを有効化: オフ * 高保証セッションが必要です: オフ ### コンシューマー鍵と秘密の取得 9. **設定** > **OAuth設定** > **アプリケーション設定** > **コンシューマー鍵と秘密** > **IDの検証** * **コンシューマー鍵**と**コンシューマーの秘密**をコピー ## Turnint ダッシュボードでの設定ダッシュボードの **インテグレーション** から新規作成し、タイプ「Salesforce」を選択します。 | 項目 | 説明 | | --------------- | ---------------------------------------------------------------------------- | | Consumer Key | Salesforce のコンシューマー鍵 | | Consumer Secret | Salesforce のコンシューマーの秘密 | | Login URL | `https://login.salesforce.com`（本番）または `https://test.salesforce.com`（Sandbox） | ## 同期される内容 * **コンタクト** — セッション中に取得したメールアドレスで Salesforce のコンタクトを検索し、存在しなければ新規作成 * **タスク/活動** — セッションの内容をコンタクトに紐づくタスクとして作成 # Unify GTM 連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/crm.unify Unify GTM と連携してセッションデータをレコードとして同期する方法セッションデータを [Unify GTM](https://www.unifygtm.com) に自動同期します。セッション終了時に、指定したオブジェクトにセッション内容をレコードとして作成します。 ## 前提条件 * Unify GTM アカウント（API アクセス権限あり） ## API キーの作成 1. Unify GTM ダッシュボードの **Settings** > **API Keys** を開く 2. 新しい API キーを作成 3. API キーをコピー ## 設定ダッシュボードの **インテグレーション** から新規作成し、タイプ「Unify GTM」を選択します。 | 項目 | 説明 | | ----------- | --------------------------------------------- | | API Key | Unify GTM の API キー | | Object Name | レコードを作成する対象オブジェクト名（デフォルト: `turnint_sessions`） | ## 同期される内容セッション完了時に、指定したオブジェクトに以下の情報を含むレコードが作成されます: * **email** — セッション中に取得した訪問者のメールアドレス * **sessionId** — セッション ID * **sessionLink** — ダッシュボードのセッション詳細リンク * **summary** — セッションの要約 * **userContext** — ユーザーコンテキスト情報 * **messages** — セッション内のメッセージ履歴 * **timestamp** — 同期日時 # Zendesk Sell 連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/crm.zendesk Zendesk Sell と連携してコンタクトやセッションデータを同期する方法セッションデータを [Zendesk Sell](https://www.zendesk.co.jp/sell/) に自動同期します。セッション終了時に、訪問者のメールアドレスをもとにコンタクトを検索・作成し、セッション内容をノートとして記録します。 ## 前提条件 * Zendesk Sell アカウント ## 認証情報の作成 1. Zendesk Sell にログイン 2. **設定** > **統合** > **OAuth** を開く 3. **アクセストークン** を生成してコピー ## 設定ダッシュボードの **インテグレーション** から新規作成し、タイプ「Zendesk Sell」を選択します。 | 項目 | 説明 | | --------- | ----------------------------- | | API Token | Zendesk Sell の OAuth アクセストークン | ## 同期される内容 * **コンタクト** — セッション中に取得したメールアドレスで Zendesk Sell のコンタクトを検索し、存在しなければ新規作成 * **ノート** — セッションの内容をコンタクトに紐づくノートとして作成 # Zoho CRM 連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/crm.zoho Zoho CRM と連携してコンタクトやセッションデータを同期する方法セッションデータを [Zoho CRM](https://www.zoho.com/jp/crm/) に自動同期します。セッション終了時に、訪問者のメールアドレスをもとにコンタクトを検索・作成し、セッション内容をノートとして記録します。 ## 前提条件 * Zoho CRM アカウント ## 認証情報の作成 1. [Zoho API Console](https://api-console.zoho.com/) を開く 2. **Self Client** を作成（または既存のものを選択） 3. **Client ID** と **Client Secret** をコピー 4. **Generate Code** タブで以下のスコープを指定してコードを生成: * `ZohoCRM.modules.contacts.READ` — コンタクトの検索 * `ZohoCRM.modules.contacts.CREATE` — コンタクトの作成 * `ZohoCRM.modules.notes.CREATE` — ノートの作成 5. 生成されたコードを使って Refresh Token を取得 ## 設定ダッシュボードの **インテグレーション** から新規作成し、タイプ「Zoho CRM」を選択します。 | 項目 | 説明 | | --------------- | -------------------------------------------------------------------------- | | Client ID | Zoho API Console の Client ID | | Client Secret | Zoho API Console の Client Secret | | Refresh Token | 生成した Refresh Token | | Accounts Domain | Zoho のアカウントドメイン（例: `https://accounts.zoho.com`、`https://accounts.zoho.jp`） | ## 同期される内容 * **コンタクト** — セッション中に取得したメールアドレスで Zoho CRM のコンタクトを検索し、存在しなければ新規作成 * **ノート** — セッションの内容をコンタクトに紐づくノートとして作成 # ZoomInfo 連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/crm.zoominfo ZoomInfo と連携してセッションデータを自動同期する方法セッションデータを [ZoomInfo](https://www.zoominfo.com) に自動送信します。セッション終了時に、訪問者のメールアドレスやセッション内容を Webhook 経由で ZoomInfo に送信します。 ## 前提条件 * ZoomInfo アカウント ## ZoomInfo 側の設定 ### Webhook の作成 1. ZoomInfo で Workflows を開く 2. 新しいワークフローを作成し、Webhook トリガーを追加 3. 表示される **Webhook URL** をコピー ## Turnint ダッシュボードでの設定ダッシュボードの **インテグレーション** から新規作成し、タイプ「ZoomInfo」を選択します。 | 項目 | 説明 | | ----------- | ---------------------- | | Webhook URL | ZoomInfo の Webhook URL | ## 送信されるデータセッション終了時に以下の JSON が ZoomInfo に送信されます。 | フィールド | 型 | 説明 | | ------------- | -------------- | ----------------------------------- | | `email` | string | セッション中に取得した訪問者のメールアドレス | | `sessionId` | string | セッション ID | | `sessionLink` | string | ダッシュボードのセッション詳細リンク | | `agentId` | string | エージェント ID | | `workspaceId` | string | ワークスペース ID | | `summary` | string \| null | セッションの要約 | | `userContext` | object | セッションに渡されたユーザーコンテキスト | | `messages` | array | セッション中のメッセージ一覧（`role` と `text` を含む） | | `timestamp` | string | 送信日時（ISO 8601 形式） | メールアドレスがセッションコンテキストに含まれない場合、データは送信されません。 # トラッキングパラメータの自動保持 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/tracking-params UTM パラメータ・広告クリック ID・クロスドメインパラメータを自動的にセッションに保存し、リンクへ引き継ぐ仕組みウィジェットが埋め込まれたページの URL に含まれるトラッキングパラメータ、および広告プラットフォームが設定する Cookie を**自動的に検出**し、セッションへの保存とリンクへの伝播を行います。追加の設定は不要です。 ## 対応パラメータ ### UTM パラメータ | パラメータ | 用途 | | -------------- | -------------------------- | | `utm_source` | 流入元（例: google, newsletter） | | `utm_medium` | メディア種別（例: cpc, email） | | `utm_campaign` | キャンペーン名 | | `utm_term` | 検索キーワード | | `utm_content` | 広告コンテンツの識別 | ### 広告クリック ID | パラメータ | プラットフォーム | | ----------- | -------------------------- | | `gclid` | Google Ads | | `gbraid` | Google Ads（プライバシー対応・アプリ） | | `wbraid` | Google Ads（プライバシー対応・ウェブ） | | `dclid` | DoubleClick | | `fbclid` | Meta（Facebook / Instagram） | | `msclkid` | Microsoft Ads | | `ttclid` | TikTok Ads | | `twclid` | X (Twitter) Ads | | `epik` | Pinterest Ads | | `sclid` | Snapchat Ads | | `rdt_cid` | Reddit Ads | | `li_fat_id` | LinkedIn Ads | | `click_id` | MGID 等 | | `clickid` | Mondiad 等 | | `dicbo` | Outbrain | | `tblci` | Taboola | | `yclid` | Yahoo! 広告 | | `vmcid` | Yahoo DSP（グローバル） | | `ldtag_cl` | LINE Ads | ### クロスドメインパラメータ | パラメータ | 用途 | | ----- | --------------------- | | `_gl` | GA4 クロスドメインリンカー | | `_ga` | ユニバーサルアナリティクスクロスドメイン | ### CRM パラメータ | パラメータ | 用途 | | ----------- | --------------------- | | `hubspotid` | HubSpot のコンタクト／リード識別子 | `hubspotid` は大文字小文字の揺れ（`HubspotId` 等）と、アンダースコア表記（`hubspot_id`）も自動的に正規化され、`hubspotid` として保存されます。HubSpot Contact ID を表す `hs_contact_id` と `hscontactid` も同様に `hubspotid` として扱われます。 ### 広告プラットフォーム Cookie URL のクエリパラメータに加え、広告プラットフォームのタグ・ピクセルが設定する Cookie も自動的に読み取ります。 | Cookie 名 | プラットフォーム | | ------------- | ------------------- | | `_gcl_aw` | Google Ads (gclid) | | `_gcl_dc` | DoubleClick (dclid) | | `_gcl_gb` | Google Ads (gbraid) | | `_fbc` | Meta (fbclid) | | `_fbp` | Meta ブラウザ ID | | `_ttp` | TikTok Pixel | | `_epik` | Pinterest | | `_uetmsclkid` | Microsoft Ads | | `_scid` | Snapchat | | `_rdt_uuid` | Reddit | | `_li_fat_id` | LinkedIn | ### CRM プラットフォーム Cookie HubSpot のトラッキングスクリプトが設定する Cookie も自動的に読み取ります。 | Cookie 名 | 用途 | | ------------ | --------------------- | | `hubspotutk` | HubSpot ユーザートークン | | `__hstc` | HubSpot メイン解析 Cookie | | `__hssc` | HubSpot セッション Cookie | | `__hsfp` | HubSpot ブラウザフィンガープリント | Cookie とクエリパラメータに同じキー名の値が存在する場合、クエリパラメータの値が優先されます。 ## データフロー ```mermaid theme={null} flowchart LR A1["ページ URL
?utm_source=google&gclid=abc"] --> B["ウィジェット
自動検出"] A2["Cookie
_gcl_aw, _fbp 等"] --> B B --> C["セッション保存
context.sys.tracking"] B --> D["リンク伝播
アクション・外部リンク"] C --> E["ダッシュボード
Webhook"] ``` ## セッションへの保存ウィジェットがセッションを開始する際、Cookie およびページ URL からトラッキングパラメータを抽出し、セッションコンテキストの `sys.tracking` に保存します。 ```json theme={null} { "context": { "sys": { "pageUrl": "https://example.com/lp?utm_source=google&gclid=abc123", "referrer": "https://google.com", "tracking": { "utm_source": "google", "gclid": "abc123", "_gcl_aw": "GCL.1234567890.abc123", "_fbp": "fb.1.1234567890.987654321" } } } } ``` 保存されたトラッキングデータは以下から確認できます。 * **ダッシュボード** — セッション詳細画面 * **Webhook** — セッション開始イベントのペイロードに含まれます（[Webhook 連携](/ja/integrations/webhook)）トラッキングパラメータはページ訪問ごとに URL と Cookie から取得されます。ゲートの設定やフォーム入力とは独立して、常に自動的に保存されます。 ## リンクへの自動伝播ウィジェット内に表示されるすべてのリンクに、検出されたトラッキングパラメータが自動的に付与されます。 * **リダイレクトアクション** — 遷移先 URL にパラメータが追加されます * **埋め込みアクション** — 埋め込み元の URL にパラメータが追加されます * **エージェントの回答内リンク** — 回答に含まれるリンクにもパラメータが追加されますリンク先に同名のパラメータがすでに存在する場合は上書きしません。リンク側のパラメータが優先されます。 ## 関連ドキュメント * [GA4 連携 — クロスドメイン計測](/ja/integrations/analytics.ga4#クロスドメイン計測) * [GTM 連携 — クロスドメイン計測](/ja/integrations/analytics.gtm#クロスドメイン計測) * [Webhook 連携](/ja/integrations/webhook) # ウェブフック連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/webhook ウェブフックを使ってセッションイベントを外部サービスに通知する方法セッションイベントを任意の HTTPS エンドポイントに HTTP POST で送信します。 ## 設定ダッシュボードの **インテグレーション** から新規作成し、タイプ「ウェブフック」を選択します。 | 項目 | 説明 | | ----------- | ---------------------- | | Webhook URL | イベント送信先の URL（HTTPS のみ） | ## イベント種別以下のイベントが発生時に送信されます。 ### `session-started` セッションが開始されたとき。 ```json theme={null} { "type": "session-started", "payload": { "agent": { "id": "...", "name": "..." }, "session": { "id": "...", "context": { ... } } }, "metadata": { "id": "...", "invokedAt": "2026-01-01T00:00:00.000Z", "workspaceId": "...", "integrationId": "..." } } ``` ### `user-message-sent` ユーザーがメッセージを送信したとき。 ```json theme={null} { "type": "user-message-sent", "payload": { "agent": { "id": "...", "name": "..." }, "session": { "id": "...", "context": { ... } }, "message": { ... } }, "metadata": { ... } } ``` ### `action-executed` ユーザーがアクションを実行したとき。 ```json theme={null} { "type": "action-executed", "payload": { "agent": { "id": "...", "name": "..." }, "session": { "id": "...", "context": { ... } }, "action": { ... } }, "metadata": { ... } } ``` ### `session-summarized` セッションの要約が完了したとき。 ```json theme={null} { "type": "session-summarized", "payload": { "agent": { "id": "...", "name": "..." }, "session": { "id": "...", "context": { ... }, "summary": "セッションの要約テキスト", "importance": "low" | "medium" | "high", "transcript": "..." } }, "metadata": { ... } } ``` ## ペイロード構造すべてのイベントには以下の共通フィールドがあります。 * **`type`** — イベント種別 * **`payload`** — イベント固有のデータ（エージェントID、セッション情報など） * **`metadata`** — イベントメタデータ（イベントID、発生日時、ワークスペースID、インテグレーションID） # Discord ウェブフック連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/webhook.discord Discord ウェブフックでセッション通知を受け取る設定方法 [Discord](https://discord.com) の Webhook を使って、セッションイベントの通知を Discord チャンネルに送信します。 ## 前提条件 Discord サーバーで Webhook を作成し、Webhook URL を取得してください。 1. Discord サーバーの **サーバー設定** > **連携サービス** > **ウェブフック** を開く 2. **新しいウェブフック** を作成 3. 通知先チャンネルを選択 4. **ウェブフック URL をコピー**（`https://discord.com/api/webhooks/...`） ## 設定ダッシュボードの **インテグレーション** から新規作成し、タイプ「Discord」を選択します。 | 項目 | 説明 | | ----------- | --------------------------------------- | | Webhook URL | Discord の Webhook URL（`discord.com` のみ） | ### イベント設定イベントごとに通知の有効/無効とカスタムメッセージを設定できます。 | イベント | 説明 | | --------------------- | --------------- | | On Session Started | セッション開始時に通知 | | On Message Sent | ユーザーメッセージ送信時に通知 | | On Action Executed | アクション実行時に通知 | | On Session Summarized | セッション要約完了時に通知 | 各イベントで `message` フィールドにカスタムメッセージテンプレートを設定できます。 # n8n ウェブフック連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/webhook.n8n n8n のワークフロー自動化から Turnint AI のセッション要約を受け取り、LLM で重要情報を抽出して Slack に通知する [n8n](https://n8n.io/) のワークフロー自動化に Turnint AI のセッションイベントを流し込み、LLM で会話ログから重要情報を抽出して Slack に通知する構成の作り方です。 n8n ワークフロー全体像

このレシピでは `session-summarized` イベントを使います。payload に `session.transcript`（会話ログの全文テキスト）と `session.summary`（要約）、`session.importance`（重要度）が含まれており、LLM に渡す素材として扱いやすいためです。payload の詳細は [ウェブフック連携](/ja/integrations/webhook) を参照してください。 ## 前提条件 * Turnint 側でタイプ「ウェブフック」のインテグレーションが作成済みで、「**セッションが要約されたときに送信**」のみ有効化されていること（他のイベントは無効）。作成方法は [ウェブフック連携](/ja/integrations/webhook) を参照。Webhook URL はこのあとのステップ 1 で発行する n8n の URL に差し替えます * n8n のインスタンス（[n8n Cloud](https://n8n.io/) または self-hosted）が稼働しており、ワークフロー作成権限があること * Basic LLM Chain ノードで使う LLM プロバイダ（OpenAI / Anthropic など）の API キーを n8n の **Credentials** に登録済みであること * 通知先の Slack ワークスペースが用意されていること ## 全体フロー ```mermaid theme={null} flowchart LR A["Turnint AI"] -->|"session-summarized"| B["n8n Webhook"] B --> C["Basic LLM Chain"] B --> M["Merge"] C --> M M --> D["Slack"] ``` 1. Turnint AI でセッションが終了し、要約が完了すると `session-summarized` イベントが発火する 2. n8n の Webhook ノードがイベントを受信する 3. Basic LLM Chain ノードが transcript を読み、見込み顧客に関する重要情報を構造化して抽出する 4. Merge ノードが Webhook の元データ（要約・重要度など）と LLM の抽出結果を 1 つのアイテムに合流させる 5. Slack ノードがチャンネルに通知を投稿する ## ステップ 1: n8n 側で Webhook URL を用意する n8n で新規ワークフローを作成し、先頭に **Webhook** ノードを追加します。 | 項目 | 値 | | -------------- | ----------------------- | | HTTP Method | `POST` | | Path | 任意 | | Response Mode | `Immediately` | | Authentication | `Header Auth`（推奨・詳細は下記） | ノードの **Production URL** をコピーします（`https:///webhook/` の形式）。`Test URL` ではなく Production URL を使ってください。 self-hosted n8n の場合、Turnint AI からアクセスできる公開 URL になっている必要があります。ローカル開発中は ngrok などのトンネルツールで公開してください。 ### Optional: 署名検証で送信元を確認する（推奨） Turnint AI はすべての webhook リクエストに `X-Turnint-Signature` ヘッダを付けて送信します。値は連携ごとに一意な固定トークン（`sig_...`）で、ダッシュボードのウェブフック連携の詳細画面からコピーできます。 n8n の Webhook ノードで **Authentication** を `Header Auth` に設定し、以下の Credentials を作成してください。 | 項目 | 値 | | ----- | -------------------------------------------------------------- | | Name | `X-Turnint-Signature` | | Value | ダッシュボードからコピーしたシグネチャ（例: `sig_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx`） | これで、ヘッダの値が一致しないリクエストは Webhook ノードが自動で拒否するようになり、Turnint AI から送信された webhook であることを確認できます。シグネチャは共有シークレットです。リポジトリや公開ドキュメントにそのまま貼り付けず、n8n の Credentials に登録して参照してください。万一漏洩した場合は、該当の連携を削除して新しく作成し直すことで新しいシグネチャが払い出されます。 ## ステップ 2: Turnint のウェブフック連携に n8n の URL を設定する事前に作成しておいたウェブフック連携を開き、**Webhook URL** をステップ 1 でコピーした n8n の Production URL に差し替えて保存します。イベントは「**セッションが要約されたときに送信**」のみが有効になっていることを確認してください。送られてくる payload の構造は以下の通りです（抜粋）。 ```json theme={null} { "type": "session-summarized", "payload": { "agent": { "id": "...", "name": "..." }, "session": { "id": "...", "context": { ... }, "summary": "セッションの要約テキスト", "importance": "low" | "medium" | "high", "transcript": "..." } }, "metadata": { ... } } ``` ## ステップ 3: Basic LLM Chain で重要情報を抽出する Webhook ノードの後ろに **Basic LLM Chain** ノードを追加します。 ### モデル設定 Chat Model を任意の LLM に接続します。Credentials には事前に API キーを登録しておいてください。 ### プロンプト例 transcript から見込み顧客に関する情報を JSON で抽出する日本語プロンプトの例です。 ``` あなたは営業オペレーションのアシスタントです。以下の会話ログから、見込み顧客に関する情報を JSON 形式で抽出してください。不明な項目は null にしてください。 # ユーザー情報 {{ $json.body.payload.session.context.user.toJsonString() }} # 会話ログ {{ $json.body.payload.session.transcript }} # セッション要約 {{ $json.body.payload.session.summary }} ``` `{{ $json.body.payload.session.transcript }}` の参照パスは、Webhook ノードが受信したデータ構造に合わせています。n8n 上で前のノードの出力をドラッグ&ドロップすれば自動で式が入ります。 ## ステップ 4: Merge で元データと LLM 出力を合流させる Slack のメッセージ本文では、Webhook payload に入っている **セッションコンテキスト**（例: `context.user.phone` のように、ゲートで入力されたユーザー情報）と **Basic LLM Chain の抽出結果** の両方を使いたいことが多いです。たとえば「この電話番号に必要なら架電してください」という通知に、LLM が抽出した会話のポイントを添える、というユースケースです。 n8n で複数ブランチのデータを 1 つの下流ノードに渡す最もシンプルな方法が **Merge** ノードです。**Webhook** ノードからもう 1 本線を引き、**Basic LLM Chain** と並列に **Merge** ノードへ接続します。 | 項目 | 値 | | ---------------- | ------------------- | | Mode | `Combine` | | Combination Mode | `Merge By Position` | Webhook と Basic LLM Chain はいずれも 1 アイテムずつ出力するため、位置ベースの Merge で 1 つのアイテムに統合され、下流の Slack ノードから両方のフィールドに `$json.xxx` でアクセスできるようになります。 ## ステップ 5: Slack ノードで通知する Merge ノードの後ろに **Slack** ノードを追加します。 Slack への接続方法は 2 通りあります。 * **Slack API の OAuth 接続**（推奨）: n8n の Credentials から Slack OAuth2 を追加し、`chat:write` 権限を付与したチャンネルに投稿 * **Incoming Webhook**: Slack の Incoming Webhook URL を HTTP Request ノードから POST Resource を `Message`、Operation を `Send` にして、Channel と Text を設定します。Merge 済みのアイテムから、セッションコンテキストと LLM の抽出結果を両方参照できます。 ```` user: {{ $json.body.payload.session.context.user.phone }} に必要であれば架電してください。情報: ```{{ $json.text }}``` ```` `context.user.phone` の参照パスはゲートで `phone` フィールドを入力値として設定している場合の例です。ゲートで設定したキー名に合わせて `context.user.` を書き換えてください。 ## 動作確認 1. n8n 側でワークフローを **Active** に切り替える 2. Turnint AI のダッシュボードから対象エージェントのセッションを実際に発生させ、セッション終了後の要約処理が走るまで待つ 3. n8n の **Executions** タブで Webhook 受信と各ノードの成功を確認する 4. Slack チャンネルに通知が届くことを確認するうまく届かない場合は、n8n の Executions の各ノード出力を開いて `$json.body.payload` の構造を確認し、Basic LLM Chain / Slack ノードの参照式と一致しているかをチェックしてください。 ## 応用のヒント同じワークフローに If ノードを足せば重要度で分岐、HTTP Request ノードや Salesforce / HubSpot ノードを繋げれば CRM への自動登録、別チャンネル通知などもすぐに組めます。 ## 関連ドキュメント * [ウェブフック連携](/ja/integrations/webhook) — イベント種別と payload 仕様 * [Slack ウェブフック連携](/ja/integrations/webhook.slack) — Turnint から直接 Slack に送るシンプルなレシピ # Slack ウェブフック連携 Source: https://docs.timothe.ai/ja/integrations/webhook.slack Slack ウェブフックでセッション通知を受け取る設定方法