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ads-math

ads-math

github.com/hainrixzマーケティング・グロース10264 回インストール3 日前に更新
リポジトリ

ads-math について

ads-mathは、PPC広告の財務計算を行うスキルです。広告費や収益、予算シナリオを評価するマーケティング担当者向けに、入力値に基づく計算と結果の解釈を提供します。

主な機能

  1. 01CPA、ROAS、CTR、CPCの計算
  2. 02損益分岐点CPAとROASの分析
  3. 03予算、コンバージョン、収益の予測
  4. 04LTV:CACとMERの計算
  5. 05インプレッションシェア機会の推定

活用シーン

  1. 01広告キャンペーンの費用と収益の評価
  2. 02CPAやROASが損益分岐点に達しているか確認
  3. 03予算拡大シナリオの比較
  4. 04チャネル横断のマーケティング効率分析

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/hainrixz/claude-ads --skill ads-math

インストール後、Claude Code で/ads-mathを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

PPC 財務計算・モデリング

itallstartedwithanidea/google-ads-skills(PPC の計算)をもとにしたコンセプトです。

プロセス

  1. ユーザーに必要な計算を尋ねます(または文脈から判断します)
  2. 必要な入力データを収集します(貼り付けられたデータ、エクスポート、または口頭での説明から)
  3. 数式を明示して計算します
  4. 結果を解釈や推奨事項とともに提示します
  5. 懸念される指標やベンチマークがあれば指摘します

計算ツール

1. CPA 計算ツール
CPA = Total Spend / Total Conversions

Inputs needed:
- Total ad spend (period)
- Total conversions (same period)

Output:
- CPA with period context
- CPA trend (if historical data provided)
- Comparison to industry benchmark (from benchmarks.md)
2. ROAS 計算ツール
ROAS = Revenue from Ads / Ad Spend
ROAS% = (Revenue - Spend) / Spend × 100

Inputs needed:
- Total ad spend
- Total revenue attributed to ads

Output:
- ROAS as ratio (e.g., 3.5x) and percentage (250%)
- Break-even ROAS (based on margins if provided)
- Comparison to platform benchmarks
3. 損益分岐点分析
Break-Even CPA = Average Order Value × Profit Margin
Break-Even ROAS = 1 / Profit Margin

Inputs needed:
- Average order value (AOV) OR average deal value
- Profit margin (gross margin %)
- Current CPA or ROAS

Output:
- Maximum profitable CPA
- Minimum profitable ROAS
- Current headroom (how far above/below break-even)
- Recommendation: scale, maintain, or cut
4. インプレッション シェアの機会
Impression Share Lost (Budget) = opportunity from budget increase
Impression Share Lost (Rank) = opportunity from bid/quality improvement

Revenue Opportunity = Current Revenue × (1 / Current IS - 1)

Inputs needed:
- Current impression share %
- IS lost to budget %
- IS lost to rank %
- Current spend and conversions

Output:
- Estimated additional conversions from full IS
- Budget needed for full IS (estimated)
- Priority: budget increase vs quality improvement
5. 予算予測
Projected Spend = Daily Budget × Days in Period
Projected Conversions = Projected Spend / Historical CPA
Projected Revenue = Projected Conversions × AOV

Scaling scenarios:
- Conservative: +20% budget → estimated impact
- Moderate: +50% budget → estimated impact
- Aggressive: +100% budget → estimated impact (with diminishing returns caveat)

Inputs needed:
- Current daily budget
- Historical CPA (last 30 days)
- Forecast period
- AOV (if revenue projection needed)

Output:
- 3 scenarios with spend, conversions, revenue projections
- Diminishing returns warning for aggressive scaling
- 20% scaling rule reminder (never increase >20% at a time)
6. LTV:CAC 比率
CAC = Total Marketing Spend / New Customers Acquired
LTV = Average Revenue per Customer × Average Customer Lifespan
LTV:CAC Ratio = LTV / CAC

Inputs needed:
- Total marketing spend (all channels)
- New customers acquired
- Average revenue per customer (monthly or annual)
- Average customer lifespan (months)
- Optional: gross margin for unit economics

Output:
- LTV:CAC ratio with interpretation:
  - <1:1 = losing money on every customer
  - 1:1-2:1 = break-even to marginal
  - 3:1 = healthy (SaaS benchmark)
  - 5:1+ = may be under-investing in growth
- Payback period: months to recover CAC
- Recommendation based on ratio
7. MER(マーケティング効率比)
MER = Total Revenue / Total Marketing Spend

Inputs needed:
- Total business revenue (period)
- Total marketing spend across ALL channels (same period)

Output:
- MER ratio (e.g., 5.0x)
- Interpretation:
  - E-commerce: 3-5x typical, 8x+ excellent
  - SaaS: 5-10x typical (higher margins)
  - Local service: 3-8x typical
- Comparison to business-type benchmark
- Note: MER captures blended efficiency including organic, brand, and retention
増分効果と高度な測定

チャネル横断の貢献度を評価する高度なアカウント向け:

  • Meta Incremental Attribution(2025 年 4 月開始):AI を活用したホールドアウトテストで、実際の因果効果を測定します。月間予算が 5,000 ドルを超える場合に評価してください。
  • Google Meridian(2025 年):チャネル横断の増分効果を測定する、オープンソースのマーケティング・ミックス・モデルです。
  • これらのツールは、広告費がなければ発生しなかった事象を測定することで、PPC の計算を補完します。

小さな効果(MDE 5%)を検出する大規模アカウントでは、MDE 10% のサンプル数に約 4 倍を乗じてください。

数式の早見表

指標数式
CPASpend / Conversions
ROASRevenue / Spend
CTRClicks / Impressions × 100
CVRConversions / Clicks × 100
CPCSpend / Clicks
CPM(Spend / Impressions) × 1,000
CPLSpend / Leads
損益分岐点 CPAAOV × Margin%
損益分岐点 ROAS1 / Margin%
LTVARPU × Avg Lifespan
CACTotal Marketing / New Customers
MERTotal Revenue / Total Marketing
インプレッション シェアの機会Revenue × (1/IS - 1)

出力形式

## PPC Financial Analysis

### [Calculator Name]

**Inputs:**
- [Listed inputs with values]

**Results:**
| Metric | Value | Benchmark | Status |
|--------|-------|-----------|--------|
| [Metric] | [Value] | [Benchmark] | PASS/WARNING/FAIL |

**Interpretation:**
[1-2 sentence analysis]

**Recommendation:**
[Actionable next step]

依頼するデータ

ユーザーから十分なデータが提供されていない場合は、次の情報を尋ねます。

  • プラットフォームとキャンペーンの種類
  • 分析対象期間
  • 広告費とコンバージョンデータ
  • 収益データ(ROAS/損益分岐点の計算に必要な場合)
  • 利益率データ(損益分岐点/LTV の計算に必要な場合)
  • ビジネスの種類(ベンチマークとの比較に使用)

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