ラベルと命名ルールで広告を分類する

このページでは、検索語句・ASIN・キャンペーンにラベル（分類の目印）を付けて、「主力」「防衛」「切り出し対象」といった広告の役割や商品ラインの切り口で売上と広告費を読み解けるようにできます。あわせて、キャンペーンの命名ルールも統一できます。数千〜数万のキーワードを一件ずつ判断するのは不可能なので、役割ごとにまとめて扱えるようにするのがねらいです。

このページの基本情報

項目	内容
このページでできること	ラベル分類体系の設計、競合商品の自動ラベリング、検索語句への一括ラベル付け、キャンペーン命名ルールの管理
対象	検索語句・ASIN・SP キャンペーン・Amazon DSP のラインアイテム（横断）
必要なデータ・接続	接続済みアカウントの検索語句データ。競合商品の自動分類には外部の商品情報サービスを使用します
実行範囲	承認後に Picaro 側のラベル・命名ルールを変更（分析・提案 → 確認 → 反映）。広告設定（入札・予算・キーワード）そのものは変更しません

こんな時に使います

数千〜数万のキーワードを、主力／利益エンジン／防衛／探索／切り出し対象の 5 つの広告役割で自動分類したい
検索語句に紛れ込んだ競合商品を、価格帯・レビュー・カテゴリーで自動分類したい
一度設計したラベルのルールを、既存の検索語句に一括で適用したい
キャンペーンの命名ルールを統一して、レポートの集計を安定させたい
ラベルごとに ACoS・ROAS・予算配分の目標を別々に管理したい

なぜラベルが必要なのか

Amazon 広告の管理画面は、キャンペーン・広告グループ単位の集計が基本です。「全体 ACoS が 35% でした」という数字は分かっても、主力のキーワードが効いているのか、防衛が崩れているのか、切り出し候補が広告費を食っているのかは見えません。

キーワード数が数千〜数万になると、1 件ずつ判断するのは不可能です。「どのグループが利益を生み、どのグループが赤字なのか」を広告の役割でグルーピングしないと運用が回りません。代理店が複数クライアントを担当する場合も同じで、「なぜ ACoS が悪化したのか」をデータで説明しようとすると、手作業で CSV を加工することになりがちです。

ラベルはこのギャップを埋める仕組みです。検索語句・ASIN・キャンペーンに「主力」「防衛」「切り出し対象」などの分類を付けることで、同じ広告費・売上データを役割の切り口で集計・比較できます。入札調整やレポートの根拠が「感覚」から「データ」に変わり、AI エージェントへの指示も「主力のキーワードの入札を見直して」のように高い視点で出せるようになります。

ラベルで何が変わるか

ラベルなし（現状）

「今月の全体 ACoS は 35% でした。先月比で 3pt 悪化しています。」

ラベルあり（Picaro のラベル適用後）

ラベル	売上比率	ACoS	評価
主力（自社ブランド指名の検索語句）	42%	12%	スケール継続
防衛（ブランド + カテゴリー）	18%	18%	効率維持
利益エンジン（ニッチ用途）	20%	18%	段階的に拡大の余地
探索（新規・学習中の検索語句）	10%	32%	観測を継続
切り出し対象（競合商品・低 ROAS の語句）	10%	78%	整理候補

ラベル別に見ると「ACoS の悪化は、切り出し対象のグループが広告費を食っているため」とすぐ特定できます。代理店であればクライアントへの説明が「数字の羅列」から「戦略の説明」に変わり、入札調整の目標 ACoS もラベルごとに別々に設定できます。

Picaro 推奨のラベル設計 — 2 つのパターン

ラベル分類体系の設計には大きく 2 つのパターンがあります。どちらが正解ということはなく、商品ラインの数と分析の主軸によって選びます。

	パターン A: 広告役割ファースト	パターン B: 商品ラインファースト
向いている状況	商品ライン 1〜2 種類 / キーワード数千件以上	商品ライン 3 種類以上 / サブブランド複数
大分類（第 1 層）	広告役割（主力 / 利益エンジン / 防衛 / 探索 / 切り出し対象）	商品ライン / サブブランド
中分類（第 2 層）	商品ライン or トピック	商品バリエーション / 顧客ステージ
小分類（第 3 層）	マッチタイプ or 具体的な語句	語句のタイプ（自社ブランド名 / 一般語 / 競合名）
強み	各語句が広告にどう貢献しているかが即座に分かり、打ち手に直結	商品ライン別の ACoS・粗利を独立して管理しやすい

パターン A: 広告役割ファースト型

数千〜数万のキーワードを、広告に与える影響・役割で分類する設計です。「このキーワードが広告全体にどう貢献しているか」を即座に把握でき、入札調整・除外判断・予算配分の打ち手に直結します。商品ラインが少なく、キーワード数が多い場合に向いています。

大分類	意味	該当する典型例	入札・予算スタンス
主力（Hero）	高 ROAS × 高ボリュームの売上ドライバー	自社ブランド指名の語句、定番商品の主要な語句	スケール優先・予算厚め
利益エンジン（Profit Engine）	高 ROAS × 中低ボリュームの隠れ優良	ニッチ需要・高粗利商品の語句	維持・段階的に拡大
防衛（Defensive）	ブランド指名・競合対策の防衛枠	自社ブランド + カテゴリー、競合ブランド名の語句	高入札・効率重視
探索（Exploration）	新規・学習中（判定材料が不足）	Auto 由来の新規語句、立ち上げ期の Manual 語句	低予算で観測
切り出し対象（Cut）	低 ROAS で整理予定	購入 0 件の語句、ACoS が目標の 2 倍超	除外候補化・段階的に停止

3 階層の展開例（数千のキーワードを運用するブランド）:

主力（大分類）
└── 商品ライン A（中分類）
    ├── Exact マッチ（小分類）
    ├── Phrase マッチ
    └── 商品ターゲティング
利益エンジン（大分類）
└── ニッチ用途（中分類）
防衛（大分類）
├── 自社ブランド（中分類）
└── 競合ブランド（中分類）
探索（大分類）
└── 新規語句プール
切り出し対象（大分類）
└── 整理待ちプール

このパターンが有効な理由:

数千〜数万のキーワードを 5 つの役割で粗くグルーピングでき、運用判断がスケールする
ラベルがそのまま打ち手につながる（主力 → スケール、切り出し → 除外、など）
ダッシュボードで「主力の ROAS が落ちた」「探索枠の予算がオーバーしている」が瞬時に分かる
AI エージェントへの指示を「主力のキーワードの入札を見直して」のように高い視点で出せる

パターン B: 商品ラインファースト型

商品ライン（サブブランド）を最上位に置く設計です。商品ごとに ACoS 目標や粗利が異なる場合、まず商品ラインで切ることで KPI が混ざりません。最下層に「自社ブランド名（Branded）／一般語（Generic）／競合名（Competitor）」を置くと、「商品ライン A × 一般語の ACoS はいくつか」という粒度まで掘り下げられます。中分類に「新規／リピート」を置けば、新規獲得コストとリピート維持コストを分けて管理でき、LTV 視点の判断ができます。

プロンプト早見表

やりたいこと	分かること・作られるもの	設定変更	プロンプト
検索語句に紛れた競合商品を自動で分類する	競合商品 × 推奨ラベルの一覧	承認後にラベルを付与	プロンプト 1
設計済みのルールで検索語句に一括ラベル付けする	検索語句 × 適用予定ラベルの一覧	承認後にラベルを付与	プロンプト 2
検索語句・ASIN に手動でラベルを直指定する	対象 × 割り当て後ラベルの一覧	承認後にラベルを付与（上書き）	プロンプト 3
キャンペーン・DSP・商品にラベルを付ける	対象 × 割り当て後ラベルの一覧	承認後にラベルを付与（上書き）	プロンプト 4
ラベル分類体系を確認・追加・初期化・削除する	操作別の結果	追加・更新・初期化・削除	プロンプト 5
キャンペーンの命名ルールを登録・推論する	命名パターン × 一致率の一覧	命名ルールを登録	プロンプト 6
広告役割でラベル分類体系を設計する	3 層のラベル分類体系案	承認後に登録	プロンプト 7

プロンプト 1: 検索語句の中の競合商品を自動でラベル分類する

検索語句に含まれる ASIN（B0XXXXXXXX 形式）を抜き出し、価格帯・レビュー評価・カテゴリー関連性・商品名の 4 つの軸で自動的にラベルを作って割り当てます。

こんな時に使う — 検索語句に紛れ込んだ競合商品を、まとめて分類したいとき。

実行前に必要な情報 — 1 回で処理する件数の上限（既定は 50 件）。

検索語句から B0XXXXXXXX 形式の ASIN を抽出して、
4 軸（価格 / レビュー / カテゴリー / 商品名）で競合商品のラベルを自動生成して。

すでにラベルが付いている ASIN は対象から外して、
1 回あたり 50 件までに絞って。

まず実行プランだけを見せて、問題なければ本実行して。

変更できる条件 — 1 回の処理件数（例では 50 件。外部の商品情報サービスの利用コストを抑えるための上限）。

返ってくる内容 — ASIN × 推奨ラベル × 価格 × レビュー数 × カテゴリーの表。

設定変更 — 承認するまでラベルは書き込まれません。承認後に Picaro 側でラベルを付与します。

用語補足 — 商品情報の取得には外部サービスを使うため、サービス側の障害で取得に失敗することがあります（その場合はラベリング 0 件で返るので、時間を置いて再実行）。海外販路（US / EU / UK）の ASIN を扱う場合は、先にプロンプト 5 で対象国の Amazon ドメイン・通貨・言語を登録してください。

次にすること — 分類した競合商品の成果を見たい場合は成果のよいキーワードと商品ターゲティングを見つけるを参照します。

プロンプト 2: 設計済みのルールで検索語句に一括ラベル付けする

ラベル分類体系に登録済みのパターンを使って、Picaro に取り込まれた検索語句へ一括でラベルを付けます。

こんな時に使う — 一度設計したラベルのルールを、たまった検索語句にまとめて適用したいとき。

実行前に必要な情報 — ラベル分類体系が登録済みであること（未登録ならプロンプト 5 で初期化）。

Picaro に登録済みの全検索語句に対して、
ラベル分類体系のルールで一括ラベル付けして。

すでにラベルが付いている語句は対象から外して。
まず実行プランを見せて、問題なければ本実行して。

変更できる条件 — 対象範囲（既存ラベルを除くかどうか等）。

返ってくる内容 — 検索語句 × 適用予定ラベル × マッチしたパターンの表。パターンに当てはまらない語句はラベル未割り当てのまま残ります。

設定変更 — 承認後に Picaro 側でラベルを付与します。ラベル分類体系が未設定だと適用候補 0 件で返るので、先にプロンプト 5 で確認してください。

次にすること — 付けたラベルはダッシュボードで KPI を確認するや N-gram で成果の高い検索パターンを分析するの集計軸として使えます。

プロンプト 3: 検索語句・ASIN に手動でラベルを付ける

自動マッチを使わず、指定したラベルに対して検索語句や ASIN を直接割り当てます。

こんな時に使う — 自動分類では拾えない対象に、狙って手動でラベルを付けたいとき。

実行前に必要な情報 — 割り当て先のラベル名（プロンプト 5 で現状表示すると一覧で確認できます）と、対象のリスト。

ラベル「{{ラベル名（例: 競合 / 高価格帯）}}」に対して、
以下の検索語句 / ASIN を直接割り当てて:
{{対象リスト（例: term1, term2, B0XXXXXXXX）}}

まず内容を確認させて、問題なければ本実行して。

変更できる条件 — ラベル名、対象リスト（検索語句や ASIN）。

返ってくる内容 — 対象 × 種別（検索語句 / ASIN）× 既存ラベル × 割り当て後ラベルの表。すでにラベルが付いている対象は「上書きになる」と明示されます。

設定変更 — 承認後に Picaro 側でラベルを付与します（既存ラベルは上書き）。

次にすること — キャンペーンや商品にも付けたい場合はプロンプト 4 へ。

プロンプト 4: キャンペーン・DSP・商品にラベルを付ける

ラベルを SP キャンペーン、Amazon DSP のラインアイテム（DSP の配信設定の単位。DSP を配信しているアカウントのみ）、商品 ASIN に割り当て、ダッシュボードや N-gram の集計軸として使えるようにします。

こんな時に使う — 検索語句だけでなく、キャンペーンや商品自体も役割で分類したいとき。

実行前に必要な情報 — 割り当て先のラベル名と、付けたい対象。

ラベル「{{ラベル名（例: 主力 / 商品ライン A）}}」に、以下を割り当てて:
- SP キャンペーン: {{キャンペーン名や ID（複数可）}}
- DSP ラインアイテム: {{ラインアイテム名や ID（複数可）}}
- 商品 ASIN: {{ASIN（複数可）}}

まず内容を確認させて、問題なければ本実行して。

変更できる条件 — ラベル名と、割り当て対象（付けたいものだけ指定、不要なものは省略可）。

返ってくる内容 — 対象 × 種別 × 既存ラベルの状況 × 割り当て後ラベルの表。商品 ASIN は事前の重複チェックができないため、上書きリスクが「要注意」として明示されます。

設定変更 — 承認後に Picaro 側でラベルを付与します（既存ラベルは上書き）。

用語補足 — DSP の分析は Amazon DSP の配信実績を分析するを参照してください。AI エージェント環境によってはラベル割り当てが認識されない場合があります（修正中。Picaro 接続の拡張機能経由では動作する可能性があります）。

次にすること — 付けたラベルの成果はダッシュボードで KPI を確認するで確認します。

プロンプト 5: ラベル分類体系を管理する

ラベル分類体系（カテゴリー階層 → ラベル）の現状確認・追加・更新・海外販路設定・初期化・削除を、1 つのプロンプトでまとめて行います。

こんな時に使う — ラベルの全体構造を整えたい・作り直したいとき。

実行前に必要な情報 — やりたい操作（下記のいずれか）。

ラベル分類体系を {{やりたいこと（例: 現状を表示）}}。

できる操作:
- 現状を表示する
- デモ用のテンプレートからコピーして初期化する
- カテゴリー階層を追加・更新する
- ラベルを追加・更新する（マッチパターンやルール種別も含めて）
- 海外販路の設定をする（対象国の Amazon ドメイン・通貨・言語）
- 新しいラベルを作成する
- 全削除して作り直す（破壊的なので要確認）

変更できる条件 — やりたい操作の内容。

返ってくる内容 — 操作別の結果（一覧表示、追加・更新の確認、初期化完了など）。

設定変更 — 表示は変更なし。追加・更新・初期化・削除は Picaro 側の構造を変更します。全削除は破壊的なため、明示的に確認したうえでのみ実行します。

次にすること — マッチパターンを変えたら、再ラベリングはプロンプト 2 を別途実行してください。

プロンプト 6: キャンペーンの命名ルールを登録・推論する

キャンペーン・広告グループの命名テンプレートを登録し、新規作成時の命名をそろえます。既存の名前から命名パターンを推論することもできます。

こんな時に使う — キャンペーン名がばらばらで、レポートの集計が安定しないとき。

実行前に必要な情報 — 命名テンプレート（自社ルール）か、推論の材料にする既存キャンペーン名。

キャンペーン / 広告グループの命名ルールを管理して:
- 既存のキャンペーン名 50 件くらいから命名パターンのドラフトを返して
- もしくは、命名テンプレート {{命名テンプレート（例: {ブランド}_{商品ライン}_{マッチタイプ}）}} を登録して
- もしくは、既存ルールを更新して

変更できる条件 — 命名テンプレート（{ブランド}_{商品ライン}_{マッチタイプ} のように波括弧で表す）、推論に使うサンプル件数（30〜100 件程度が目安）。

返ってくる内容 — 推論された命名パターン × 一致率 × 例の表。

設定変更 — 推論（ドラフト返却）は変更なし。登録・更新は命名ルールを Picaro に保存します。

次にすること — 登録した命名ルールはスポンサープロダクト広告（SP）を作成するの新規作成時に自動適用されます。

プロンプト 7: 広告役割でラベル分類体系を設計する

既存の検索語句データから広告への貢献度を分析し、主力 / 利益エンジン / 防衛 / 探索 / 切り出し対象 の 5 つの広告役割で、3 層のラベル分類体系案を設計します。

こんな時に使う — ゼロからラベル設計を始めたい・役割別の分類体系のたたき台がほしいとき。

実行前に必要な情報 — 対象期間（既定は直近 30 日）。

検索語句を広告役割の 5 種類（主力 / 利益エンジン / 防衛 / 探索 / 切り出し対象）で分類する
ラベル分類体系の設計を提案して:

1. 直近 30 日の検索語句データから各役割の代表例を 10 件ずつ抽出して
   分類の根拠（ROAS / ボリューム / 戦略的な位置づけ）を示す
2. 大分類（広告役割）/ 中分類（商品ライン or トピック）/ 小分類（マッチタイプ or 語句）の
   3 層ラベル分類体系案を設計
3. 各役割の判定基準（ROAS / クリック数 / 注文数のしきい値）を併記

確認後、ラベル分類体系に登録する場合は「登録して」と返信。

変更できる条件 — 対象期間（「直近 90 日で」のように言い換え可）。

返ってくる内容 — 大分類（役割）× 中分類 × 小分類 × 代表語句の例 × 判定基準の 3 層設計案。

設定変更 — 設計案の提示は変更なし。登録は明示的な「登録して」の確認後にのみ実行します。

次にすること — 登録後、既存の検索語句への一括適用はプロンプト 2 で行います。