SQP で市場検索ファネルを見る

Amazon Brand Analytics の SQP (Search Query Performance) データを使って、市場全体の検索ファネル (Impression → Click → Cart Add → Purchase) を商品 × 検索語句で分解します。広告データを使う N-gram で売上貢献を分解すると違い、SQP は Amazon ユーザー全体の検索行動が見える分析です。

プロンプト早見表

やりたいこと	プロンプト
SQP の標準フロー（商品確認 → 期間選択 → ファネル分析）	プロンプト 1
月単位の SQP 推移を見たい	プロンプト 2
レポート生成前に貢献度データが揃うか確認したい	プロンプト 3

詳細仕様は安全装置 / 自動化フェーズ / 困ったときを参照。

プロンプト 1: SQP の標準フロー（商品確認 → 期間選択 → ファネル分析）

SQP 対象商品と取得可能な期間を順に確認したうえで、ファネル各段階の機会スコアとボトルネックを商品 × 検索語句で算出します。

SQP 分析を実行したい。以下の手順で:
1. SQP データが取れる商品候補を確認
2. 対象商品を選んで利用可能な週次期間を取得
3. 最新の確定週で top_n {{上位件数（例: 30）}} のファネル分析を実行
   機会スコアとボトルネック分類を出して

プレースホルダー: 上位件数（例: 30、上位件数）。 返ってくるもの: 商品 × 検索語句 × 機会スコア × 自社購入シェア × ボトルネック分類（Impression 不足 / CTR 低 / Cart 率低 / 購入率低）の表。

プロンプト 2: 月単位の SQP 推移分析

週次よりも長いスパンで、商品の検索ファネルが季節要因や中長期トレンドでどう動いているかを月単位で把握します。

商品 {{対象商品（例: B0XXXXXXXX）}} について、月次（monthly）で SQP 分析を実行して。
利用可能な月を確認後、最新確定月で top_n {{上位件数（既定: 30）}}、
機会スコアとボトルネック分類を出して。

プレースホルダー: 対象商品（例: B0XXXXXXXX または社内 ID）、上位件数（既定 30）。 返ってくるもの: 月次の検索語句 × 機会スコア × 自社購入シェア × ボトルネック × 前月比の表。

プロンプト 3: レポート用の貢献度データ事前確認

月末レポートの生成前に、貢献度スライドに必要な SQP・広告データが揃っているかを軽い処理で先に確認します。

期間 {{対象期間（例: 2026-04-01〜2026-04-30）}}、比較期間 {{比較期間（例: 2026-03-01〜2026-03-31）}} で貢献度データの事前確認を実行して。
分析対象データソースの探索結果、対象期間・比較期間の行数、
匿名化検索語句の割合、フォールバック可否を返して。

プレースホルダー: 対象期間（例: 2026-04-01〜2026-04-30）、比較期間（例: 2026-03-01〜2026-03-31）。 返ってくるもの: データソース可用性 / 行数 / 匿名化率 / フォールバック可否と、ready / needs_confirmation / blocked の status 判定。