GPT AstraでGoogle広告を分析する方法

出発点

• 2期間の日時、キャンペーン、種類、通貨、費用、表示、クリック、コンバージョン。
• コンバージョン定義、計測期間、利用可能な価値。
• 変更履歴、販促、利益率の背景。

1. データを整える

個人情報と重複した合計行を除きます。期間、通貨、粒度を合わせ、キャンペーン種類を分けます。直近のデータではコンバージョンの遅延を考慮します。

2. 計算を確認する

CTR＝クリック/表示、CPC＝費用/クリック、CPA＝費用/コンバージョン、ROAS＝価値/費用です。比率を平均せず、合計値を割ります。分母がゼロなら算出不可とします。

3. 根拠を求める

各観察に行と期間を付け、説明候補は仮説と明記します。価値や利益率がなければ収益性の改善は断定できません。不足情報を先に示します。

4. テストを限定する

最大3つのテストに担当者、期間、指標、中止条件を設定します。予算の変更は別の意思決定とし、レポートから自動実行させません。

具体的な活用例

検証済みのGoogle広告集計を分析してください。整合性と参照行を確認し、観察と仮説を分け、不足情報と限定的なテストを3つ示してください。キャンペーンを変更せず、利益率や原因を創作しないでください。

進捗の評価方法

• 例では費用とコンバージョンが各20％増え、CPAは一定です。
• 定義と計測の成熟度を確認します。
• 判断前に計算を再確認します。