retargeting-strategy

/digital-marketing-pro:retargeting-strategy

スクリプトの場所。 ホストで ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} が設定されていない場合、スクリプトはこのプラグインの scripts/ フォルダーにあり、skills/ と同じ階層に配置されています。Python 3.10 以降で実行してください。python を使用し、見つからない場合（macOS、多くの Linux システム）は python3 を使用します。

目的

ファネルの段階や行動に基づくオーディエンスのセグメント化、クリエイティブのシーケンス、フリークエンシー管理、予算配分を含む、クロスプラットフォームのリターゲティング戦略を設計します。広告プラットフォーム全体で実装できる、完全なリターゲティングプレイブックを作成します。

必要な入力情報

ユーザーは以下を提供する必要があります（または、入力を求められます）。

• ウェブサイトのトラフィック量：月間ユニーク訪問者数とページビュー数（概算で構いません）
• コンバージョンファネルの段階：ユーザージャーニーにおける主要な段階（訪問、商品閲覧、カートへの追加、チェックアウト、購入、またはリード獲得ファネルに相当する段階）
• 利用中のプラットフォーム：現在利用中、または利用可能な広告プラットフォーム（Google Ads、Meta、LinkedIn、TikTok、プログラマティック DSP など）
• リターゲティング予算：リターゲティングキャンペーンに割り当てている、または利用可能な月間予算
• 商品カタログ：ダイナミックリターゲティング用の商品フィードがあるかどうか、および設定されているプラットフォーム
• 平均購入サイクル：初回訪問からコンバージョンまでの一般的な期間（日、週、月）
• 現在のリターゲティング設定：既存のリターゲティングキャンペーン、ピクセル／タグの状態、設定済みのオーディエンス定義、現在のパフォーマンス
• ピクセルとトラッキングの状態：インストール済みで正常に動作しているピクセル／タグ（Meta Pixel、Google Tag、LinkedIn Insight Tag、TikTok Pixel など）

プロセス

1. ブランドのコンテキストを読み込む：~/.claude-marketing/brands/_active-brand.json を読み込み、アクティブなスラッグを確認してから、~/.claude-marketing/brands/{slug}/profile.json を読み込みます。ブランドの声、コンプライアンス要件、業界のコンテキストを適用します。guidelines/_manifest.json で制限事項、メッセージング、チャネルのスタイル、声とトーンのルール、テンプレートを確認します。このコマンドに合うテンプレートが ~/.claude-marketing/brands/{slug}/templates/ にある場合は、その形式を適用します。ブランドが存在しない場合は、/digital-marketing-pro:brand-setup の実行を促すか、デフォルト設定で進めます。
2. キャンペーン履歴を確認する：python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/campaign-tracker.py" --brand {slug} --action list-campaigns を実行して、既存のリターゲティングキャンペーンのパフォーマンスを確認し、これまでに何をテストしたかを把握します。
3. トラッキング基盤を監査する：各プラットフォームでのピクセルとタグの設置状況を確認します。オーディエンスの構築やコンバージョンのアトリビューションを妨げるトラッキングの不足があれば、戦略の設計前に特定します。
4. リターゲティングのオーディエンスセグメントを定義する：ファネルの段階（認知段階の訪問者、商品閲覧者、カート放棄者、過去の購入者、休眠顧客）、行動シグナル（訪問したページ、サイト滞在時間、訪問頻度、閲覧したコンテンツ）、訪問からの経過期間（1～3日、4～7日、8～14日、15～30日、31～90日）に基づいてセグメントを作成します。トラフィック量に基づいて各セグメントの規模を見積もります。
5. セグメントごとにクリエイティブの配信順序を設計する：コンバージョンに向けてユーザーを段階的に導くメッセージの配信順序を、オーディエンスセグメントごとに設定します。認知段階のセグメントには教育的なメッセージや価値提案を、比較検討段階にはソーシャルプルーフや差別化を、カート放棄者には緊急性やインセンティブを、過去の購入者にはアップセルやクロスセルを、休眠顧客には再エンゲージメントのオファーを提示します。
6. プラットフォームごとにフリークエンシーキャップを設定する：プラットフォームごとに、ユーザー1人あたりの1日および1週間のインプレッション頻度の上限を定義します。広告の視認性と広告疲れのバランスを取り、通常はディスプレイで1日あたり3～5回、ソーシャルフィードの掲載枠で1日あたり1～2回、すべての掲載枠を合計して週あたり最大15～20回に設定します。
7. プラットフォーム横断の連携を計画する：ユーザーに重複したメッセージではなく一貫性のあるカスタマージャーニーを提示できるよう、複数のプラットフォームをまたいだリターゲティングを連携させます。プラットフォームごとに主な役割と補助的な役割を割り当てます（例：認知段階のリターゲティングにはMeta、中間ファネルにはGoogle Display、高い購買意向には検索リマーケティング、B2Bの意思決定者にはLinkedIn）。
8. 除外リストを設計する：コンバージョン後の購入者を7～30日間除外するなど、コンバージョンユーザーの除外期間を定義します。また、認知段階とカート放棄の両方の広告が同時に表示されないようにするセグメント間の除外ルールや、広告費の無駄とブランド疲れを防ぐための除外オーディエンスのルールも設定します。
9. セグメントごとに予算を配分する：オーディエンスの規模、コンバージョンまでの近さ、予想ROASに基づいて、リターゲティング予算を各セグメントに配分します。ファネル下部のセグメント（カート放棄者）は、オーディエンス規模が小さくても、ユーザーあたりの支出を最も多く配分するのが一般的です。
10. 動的リターゲティングを設定する：商品カタログがある場合は、フィード要件、テンプレートのデザイン、商品の推薦ロジック（閲覧した商品、関連商品、ベストセラー）、商品レベルのデータがないユーザー向けの代替クリエイティブなど、動的広告の設定を指定します。
11. KPIと最適化のトリガーを定義する：セグメントとプラットフォームごとに成功指標（ROAS、CPA、ビュースルーコンバージョン、フリークエンシー、CTR）を設定します。クリエイティブの更新、入札額の調整、予算の再配分、オーディエンス期間の拡大・短縮を行う最適化のトリガーを定義します。
12. トラッキング用のUTM構造を作成する：分析でセグメント、プラットフォーム、クリエイティブのバリエーション、ファネルの段階ごとにリターゲティングのパフォーマンスを詳細に追跡できる、UTMの命名規則を作成します。

出力

以下を含む、体系化されたリターゲティング戦略ドキュメントです。

• オーディエンスセグメントの定義（規模の推定、経過期間のウィンドウ、行動条件を含む）
• セグメントごとのクリエイティブブリーフ（メッセージのテーマ、広告フォーマット、配信順序のロジックを含む）
• 各制限の根拠を添えた、プラットフォームごとのフリークエンシーキャップの推奨値
• 各プラットフォームがファネルのどの役割を担うかを示す、クロスプラットフォーム連携計画
• コンバージョンユーザーの除外期間とセグメント間のルールを含む、除外リストの定義
• セグメントおよびプラットフォームごとの予想 ROAS 目標を記載した、予算配分表
• フィード要件と商品レコメンデーションのロジックを含む、ダイナミックリターゲティングの設定ガイド
• セグメントごとの目標、最適化のトリガー、レビュー頻度を含む KPI フレームワーク
• リターゲティングキャンペーンのトラッキングに使用する UTM の構成と命名規則
• マイルストーンのチェックポイントと拡大基準を含む、30／60／90 日の最適化ロードマップ
• プライバシーとコンプライアンスに関する考慮事項（Cookie の同意、GDPR／CCPA に基づくオーディエンスの制限、プラットフォーム固有のプライバシー制限）
• プラットフォームごとのピクセル／タグの検証要件を含む、トラッキング基盤のチェックリスト

使用エージェント

• media-buyer -- オーディエンスのセグメンテーション、プラットフォーム固有のリターゲティング設定、フリークエンシー管理、予算配分、入札戦略、ダイナミックリターゲティングの設定、キャンペーン構成の設計
• marketing-strategist -- クリエイティブの配信順序の戦略、クロスプラットフォーム連携、ファネル段階ごとのメッセージ設計、最適化ロードマップの策定