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広告キャンペーン分析ツール

生のキャンペーン実績データを、明確な意思決定につなげます。このスキルは指標を要約するだけではありません。問題を診断し、成果の高いものを特定し、統計的有意性を確認して、何を停止し、拡大し、次にテストすべきかを具体的に提示します。

基本原則： 多くのスタートアップ創業者は広告ダッシュボードで ROAS の数値を確認し、慌てるか、喜ぶかのどちらかです。このスキルは、有料メディアの専門家が行うような、微妙な違いまで踏まえた分析を提供します。実際に有意なものは何か、ノイズにすぎないものは何か、次の予算をどこに投じるべきかを明らかにします。

使用するタイミング

• 「Google Ads の実績を分析してください」
• 「どの広告を停止すべきですか？」
• 「このキャンペーンはうまくいっていますか？」
• 「広告費を無駄にしているのはどこですか？」
• 「Meta Ads を最適化してください」

フェーズ 0：情報の確認

1. キャンペーンデータ — 次のいずれか：
   • Google Ads／Meta Ads Manager／LinkedIn Campaign Manager からエクスポートした CSV
   • 貼り付けた実績テーブル
   • ダッシュボードのスクリーンショット（データを抽出します）
2. プラットフォーム — Google／Meta／LinkedIn／すべて
3. 対象期間 — どの日付範囲のデータですか？
4. 月間予算 — この期間の広告費の合計
5. 主な目標 — どのコンバージョンを最適化しますか？（デモ／トライアル／購入／リード）
6. 目標指標 — 目標 CPA または ROAS はありますか？（なければ、ベンチマークを用います）
7. 把握している変更点 — この期間にクリエイティブ、予算、ターゲティングを変更しましたか？

フェーズ 1：データの取り込みと正規化

対応データ形式

ソース	想定される主要列
Google Ads	Campaign、Ad Group、Keyword、Impressions、Clicks、CTR、CPC、Conversions、Conv Rate、Cost、Conv Value
Meta Ads	Campaign、Ad Set、Ad、Impressions、Reach、Clicks、CTR、CPC、Conversions、Cost Per Result、Amount Spent、ROAS
LinkedIn Ads	Campaign、Impressions、Clicks、CTR、CPC、Conversions、Cost、Leads

すべてのデータを、次の標準分析形式に正規化します。

ディメンション	インプレッション	クリック数	CTR	CPC	コンバージョン数	コンバージョン率	CPA	広告費	収益／価値

フェーズ 2：実績の診断

2A：キャンペーン単位の健全性チェック

各キャンペーンについて確認します。

指標	値	ベンチマーク	状態
CTR	[X%]	[業界平均]	[良好／普通／不良]
CPC	$[X]	[カテゴリ平均]	[良好／普通／不良]
コンバージョン率	[X%]	[ベンチマーク]	[良好／普通／不良]
CPA	$[X]	[目標値またはベンチマーク]	[良好／普通／不良]
ROAS	[X]	[目標値またはベンチマーク]	[良好／普通／不良]
インプレッション シェア	[X%]	[理想値は >60%]	[良好／普通／不良]

2B：予算の無駄を検出

リターンがない、またはマイナスだった広告費を特定します。

無駄の種類	シグナル	対応
コンバージョンゼロのキーワード／広告	広告費 > $[X]、コンバージョン 0 件	一時停止するか、除外キーワードを追加
CPA が著しく高い項目	CPA > 目標値の 3 倍	一時停止するか、構成を見直す
CTR の低い広告	CTR < キャンペーン平均の 50%	クリエイティブを差し替える
部分一致による無駄な流入	検索語句レポートに関連性のないクリックがある	除外キーワードを追加
オーディエンスの重複	複数のキャンペーンで同じユーザーに広告が表示されている	オーディエンスを除外
配信時間帯の無駄	コンバージョンが特定の時間帯に集中している一方、広告費は 24 時間発生している	広告スケジュールを設定

2C：成果の高い項目を特定

実際に効果が出ているものを見つけます。

成果の種類	シグナル	対応
成果の高いキーワード	CPA が最低、コンバージョン率が最高	入札額を上げ、バリエーションを追加
成果の高い広告	CTR とコンバージョン率の組み合わせが最高	広告費を拡大し、ほかのグループ向けに複製
最適なオーディエンス	セグメントの CPA が最低	予算配分を増やす
最適な配信時間	コンバージョンがピークとなる時間帯／曜日	予算を集中させる

2D：統計的有意性の確認

A/B テスト（広告バリエーション、オーディエンス、ランディングページ）について：

Test: [Variant A] vs [Variant B]
Metric: [Conv Rate / CTR / CPA]
Variant A: [X%] (n=[sample_size])
Variant B: [Y%] (n=[sample_size])
Confidence level: [X%]
Verdict: [Statistically significant / Not enough data / Too close to call]
Recommended action: [Pick winner / Continue test / Increase budget to reach significance]

最小サンプル数：CTR テストではバリエーションごとに 100 クリック、CPA テストではバリエーションごとに 30 コンバージョン。

フェーズ 3：ファネル分析

クリック → コンバージョン経路

Impressions: [N] (100%)
     ↓ CTR: [X%]
Clicks: [N] ([X%] of impressions)
     ↓ Landing page → Conversion: [X%]
Conversions: [N] ([X%] of clicks)
     ↓ Conversion → Revenue: $[X] avg
Revenue: $[N]

ファネルの離脱診断

離脱ポイント	率	ベンチマーク	考えられる原因	対策
インプレッション → クリック	[CTR%]	[Benchmark]	[広告の関連性／ターゲティング]	[コピー／ターゲティングの変更]
クリック → コンバージョン	[Conv%]	[Benchmark]	[ランディングページ／オファー／オーディエンスの不一致]	[LP の最適化]
コンバージョン → 売上	[Close%]	[Benchmark]	[リードの質／営業プロセス]	[適格性の基準]

フェーズ 4：出力形式

# Ad Campaign Analysis — [Product/Client] — [DATE]

Period: [Date range]
Total spend: $[X]
Platform(s): [Google / Meta / LinkedIn]
Primary goal: [Conversions / Revenue / Leads]

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## Executive Summary

[3-5 sentences: Overall performance verdict, biggest win, biggest problem, top recommendation]

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## Performance Dashboard

| Campaign | Spend | Impressions | Clicks | CTR | CPC | Conversions | CPA | ROAS | Verdict |
|----------|-------|------------|--------|-----|-----|-------------|-----|------|---------|
| [Name] | $[X] | [N] | [N] | [X%] | $[X] | [N] | $[X] | [X] | [Scale/Optimize/Pause] |

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## Budget Waste Report

**Total estimated waste: $[X] ([X%] of total spend)**

### Wasted on zero-conversion items: $[X]
[List of keywords/ads/audiences with spend but no conversions]

### Wasted on high-CPA items: $[X]
[List of items with CPA > 3x target]

### Recommended saves: $[X]/month
[Specific items to pause]

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## Winners to Scale

### Top Keywords/Audiences
| Item | CPA | Conv Rate | Current Spend | Recommended Spend |
|------|-----|----------|--------------|-------------------|

### Top Ads
| Ad | CTR | Conv Rate | Why It Works |
|----|-----|----------|-------------|

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## A/B Test Results

### [Test Name]
- Variant A: [Metric] (n=[N])
- Variant B: [Metric] (n=[N])
- Confidence: [X%]
- **Verdict:** [Winner / Continue / Inconclusive]

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## Action Plan

### Immediate (This Week)
- [ ] **Pause:** [Specific items — keywords, ads, audiences]
- [ ] **Scale:** [Specific items — increase budget/bids]
- [ ] **Add negatives:** [Specific keywords from search terms]

### This Month
- [ ] **Test:** [New ad angles / audiences / landing pages]
- [ ] **Restructure:** [Ad groups that need splitting or merging]
- [ ] **Optimize:** [Bid strategy changes]

### Next Month
- [ ] **Expand:** [New campaigns / channels to test]
- [ ] **Review:** [Run this analysis again]

clients/<client-name>/ads/campaign-analysis-[YYYY-MM-DD].md に保存します。

コスト

項目	コスト
データ分析	無料（LLM による推論）
統計計算	無料
合計	無料

必要なツール

• 外部ツールは不要です — 推論のみで実行できます
• ユーザーがキャンペーンデータを CSV、貼り付け、またはスクリーンショットで提供します

トリガーフレーズ

• 「広告キャンペーンのパフォーマンスを分析して」
• 「どの広告を停止すべき？」
• 「広告予算をどこで無駄にしている？」
• 「Google Ads キャンペーンは機能している？」
• 「Meta Ads の支出を最適化して」