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Picaro.AI Picaro.AI Prompt Library

広告戦略を立案する

このページでは、ACoS や入札の戦術調整より一段上、ブランド戦略・予算配分・CAC / LTV といったマネジメント層が見たい判断材料を作れます。広告効率だけでなく、ファネル全体・商品ライン横断・新規顧客獲得の視点で、月次〜四半期の戦略レビュー向けに分析します。

このページの基本情報

Section titled “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Sponsored Ads の実績から、ファネル分解・ブランド構造・予算配分シミュレーション・ASIN 別収益といった戦略レベルの判断材料を一覧化する
対象Sponsored Ads（SP / SB / SD）。各プロンプトはスポンサープロダクト広告（SP）を中心に扱います。Amazon DSP・AMC は別ページ（下記の note を参照）
必要なデータ・接続Picaro が保持する Sponsored Ads の実績データ（接続済みアカウントであれば追加設定は不要）
実行範囲分析のみ・提案のみ（読み取り専用）。予算配分の配分案も提案までで、広告設定は変更しません。実際の予算・入札・キーワードの変更は関連ページの承認フローで行います

こんな時に使います

Section titled “こんな時に使います”
  • 新規構築の前に、既存のキャンペーン構成を棚卸しして命名衝突や重複を避けたい
  • どのファネル段階（表示 → クリック → 注文）がボトルネックかを見極めたい
  • 自社ブランド名を含むキーワードと一般語のキーワードで、どちらが効率よく売れているか比較したい
  • ACoS だけでは見えない不採算の要因を、CAC / LTV や新規顧客の視点で説明したい
  • 追加予算をどのキャンペーンに配るのが最適か、シミュレーションしてから配分したい
  • ASIN 単位で広告の純利益貢献や、クリックされているのに売れていない商品を見極めたい

実行前に確認すること

Section titled “実行前に確認すること”
  • 接続先のアカウント … 複数アカウントを扱う場合は、対象アカウントが合っているか先に確認します。
  • 対象期間 … 「過去 30 日」など。長期トレンドを見る戦略分析では 30 日以上を推奨します。当日・前日は未確定のことがあるため、確定済みの直近期間が安全です。
  • 対象ブランド・ASIN・ポートフォリオ（任意） … 特定の範囲に絞りたい場合に指定します。指定しなければ接続中アカウント全体が対象です。
  • 目標 ACoS / ROAS を 売上・広告費・ACoS の目標を設定する で登録しておくと、「効率がよい／悪い」の判定基準が自動で使われます。

プロンプト早見表

Section titled “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
新規構築の前に既存の SP キャンペーン構成を棚卸しするキャンペーン名・ステータス・日予算の一覧と命名衝突の注意変更なしプロンプト 1
ファネル段階別にボトルネックを見つけるファネル × キャンペーン別のパフォーマンス表変更なしプロンプト 2
自社ブランド名を含むキーワードと一般語のキーワードで効率を比べるBrand 群 vs Generic 群の集計と ASIN ランキング変更なしプロンプト 3
不採算の要因を顧客視点で説明・改善提案する不採算対象 × CAC / 想定 LTV × 改善提案の表変更なしプロンプト 4
新規顧客を増やす予算追加の配分案がほしい配分先 × 配分額 × 想定 NTB 増加数の表変更なしプロンプト 5
ブランド・キャンペーン・広告グループの 3 階層で包括分析する3 階層 × 主要指標 × 最適化案 / 新規案の表変更なしプロンプト 6
既存キャンペーン内で予算追加分の最適配分を知るキャンペーン × 推奨配分額 × 想定 ROI の表変更なしプロンプト 7
予算が消化されない原因を分析する未消化対象 × 想定原因 × 対処方針の表変更なしプロンプト 8
イベント前後の予算配分案を検索ファネル別に作るファネル × リード期 / 当日 / フォロー期の配分表変更なしプロンプト 9
ASIN 別に広告の純利益貢献を計算するASIN × 売上 × 広告費 × 純利益の表変更なしプロンプト 10
主要 ASIN の日次サマリーを取得するASIN × 日付 × 売上 / 広告費 / 注文 / ROAS の表変更なしプロンプト 11
クリック率は高いが購入率が低い ASIN を特定するASIN × CTR × CVR × 平均比 × 原因仮説の表変更なしプロンプト 12

現状の構成と成果を分析する

Section titled “現状の構成と成果を分析する”

プロンプト 1: 既存キャンペーン構成を確認する

Section titled “プロンプト 1: 既存キャンペーン構成を確認する”

新規構築の前段階として、参照中の広告プロフィールに紐づく SP キャンペーン一覧を取得し、命名衝突と重複構築を回避します。

こんな時に使う — 新しいキャンペーンを作る前に、既存の構成を棚卸しして命名衝突や重複構築を避けたいとき。

実行前に必要な情報 — 広告プロフィール ID（接続済みのプロフィール ID。1 件だけ接続している場合は自動で参照されます）。

広告プロフィール {{広告プロフィールID}} に紐づくスポンサープロダクト広告のキャンペーン一覧を出して。
新規構築前の命名衝突チェックと重複構築の確認用として、ステータス・日予算も併せて表示して。

変更できる条件 — 対象の広告プロフィール ID。

返ってくる内容 — キャンペーン名・ステータス・日予算の一覧表と、似た名前があるときの注意書き。

設定変更 — 変更なし（読み取り専用）。Amazon 広告側には何も書き込みません。

次にすること — 構成を確認したら、新規作成は スポンサープロダクト広告（SP）を作成する、命名ルールの整備は ラベルと命名ルールで広告を分類する を使います。

プロンプト 2: ファネル別にパフォーマンスを分解する

Section titled “プロンプト 2: ファネル別にパフォーマンスを分解する”

検索ファネル KPI（インプレッション → クリック → 注文）を参照し、過去期間のキャンペーンをファネルステージ別に分解したパフォーマンスレポートを作成します。

こんな時に使う — 表示・クリック・注文のどの段階で取りこぼしているか、ボトルネックを見極めたいとき。

実行前に必要な情報 — 対象期間（例: 過去 30 日、2026-04）。

直近 {{対象期間（例: 過去30日）}} の SP キャンペーンを、検索ファネル KPI
（インプレッション → クリック → 注文）でファネルステージおよびキャンペーン別に
分解したパフォーマンスレポートを作って。
ボトルネックがファネルのどの段階にあるかを示して。

変更できる条件 — 対象期間。

返ってくる内容 — ファネルステージ × キャンペーン × インプレッション / クリック / 注文 / CVR / ACoS の表と、ボトルネック段階の特定。

設定変更 — 変更なし（分析のみ）。

次にすること — クリック段階が弱ければ カタログを診断して改善案を作る、注文段階が弱ければ 入札単価を調整する を検討します。

プロンプト 3: 自社ブランド名を含むキーワードと一般語のキーワードで成果を比較する

Section titled “プロンプト 3: 自社ブランド名を含むキーワードと一般語のキーワードで成果を比較する”

キャンペーン名から Brand（自社ブランド名を含むキーワード）と Generic（一般語のキーワード）を判別し、最も成果の良い ASIN 群を特定します。

こんな時に使う — 指名検索と一般語検索のどちらが効率よく売れているかを比べ、注力先を決めたいとき。

実行前に必要な情報 — なし（そのまま使えます）。

全 SP キャンペーンを確認し、名称に Brand キーワード相当が含まれるものと
Generic キーワード相当が含まれるものを比較して、
最も成果（ROAS / ACoS / 売上）の良い ASIN 群を特定して。

変更できる条件 — 比較する指標（ROAS / ACoS / 売上）。

返ってくる内容 — Brand 群 vs Generic 群の集計表と、ASIN 別パフォーマンスランキング。

設定変更 — 変更なし（分析のみ）。

次にすること — Brand / Generic の判別精度はキャンペーン名の付け方に依存します。精度を上げたい場合は ラベルと命名ルールで広告を分類する プロンプト 6 で命名ルールを整えてください。

用語補足 — Brand キーワードは自社ブランド名を含む指名検索向けのキーワード、Generic キーワードはブランド名を含まない一般語のキーワードを指します。

プロンプト 4: 不採算の要因を CAC と LTV の視点で分析する

Section titled “プロンプト 4: 不採算の要因を CAC と LTV の視点で分析する”

ACoS だけでは見えない不採算の要因を CAC（新規顧客獲得単価）/ LTV（顧客生涯価値）視点で分解し、改善提案を返します。

こんな時に使う — ACoS が高い対象について、単なる効率悪化なのか顧客獲得への投資なのかを切り分けたいとき。

実行前に必要な情報 — 対象期間（例: 過去 90 日。長期トレンドを見るため 30 日以上を推奨）。

直近 {{対象期間（例: 過去90日）}} の不採算キャンペーン / 不採算 ASIN を特定して、
原因を CAC / LTV 視点で説明して。
改善提案を ACoS 軸ではなく顧客視点で出して。

変更できる条件 — 対象期間。

返ってくる内容 — 不採算キャンペーン × CAC / 想定 LTV / 改善提案の表。

設定変更 — 変更なし（分析・提案のみ）。

次にすること — 改善提案を予算・入札に落とし込むときは 予算を調整する や 入札単価を調整する の承認フローで実行します。

用語補足 — LTV は Picaro が持つ売上履歴からの推定値です。

予算配分とブランド構造をシミュレーションする

Section titled “予算配分とブランド構造をシミュレーションする”

プロンプト 5: 新規ブランド顧客を増やす予算追加の配分案を作る

Section titled “プロンプト 5: 新規ブランド顧客を増やす予算追加の配分案を作る”

新規顧客（NTB, New-to-Brand）を増やす目的で、予算追加分の配分案を提示します。

こんな時に使う — 追加予算を、既存顧客の刈り取りではなく新規顧客の獲得に振り向けたいとき。

実行前に必要な情報 — 追加する予算額（例: ¥500,000）。

広告予算を {{追加予算（例: ¥500,000）}} 追加する場合、
NTB（新規顧客）増加に最適な配分案を出して。
キャンペーン × 配分額 × 想定 NTB 増加数を併記。

変更できる条件 — 追加する予算額。

返ってくる内容 — 配分先キャンペーン × 配分額 × 想定 NTB 増加数 × 想定 ACoS の表。

設定変更 — 変更なし（提案のみ）。配分案を作るだけで、予算は変更しません。

次にすること — 配分を実行するときは 予算を調整する の承認フローで反映します。

プロンプト 6: ブランドとキャンペーンと広告グループ別に成果を分析する

Section titled “プロンプト 6: ブランドとキャンペーンと広告グループ別に成果を分析する”

ブランド・キャンペーン・広告グループの 3 階層で包括的にパフォーマンスを分析し、既存広告グループの最適化案と新規広告グループ案の両方を提案します。

こんな時に使う — アカウントの構造を 3 階層で俯瞰し、伸ばす広告グループと作るべき広告グループを見極めたいとき。

実行前に必要な情報 — 対象期間（例: 過去 30 日）、対象ブランド名（未指定なら接続中アカウント全体）。

直近 {{対象期間（例: 過去30日）}} の {{対象ブランド名（例: ○○ブランド）}} の SP キャンペーンを、
キャンペーンおよび広告グループ単位で分析して。
既存広告グループの最適化案と新規広告グループ案の両方を提案して。

変更できる条件 — 対象期間／対象ブランド名。

返ってくる内容 — キャンペーン × 広告グループ × 主要指標 × 最適化案 / 新規案の表。

設定変更 — 変更なし（分析・提案のみ）。

次にすること — 新規広告グループの作成は スポンサープロダクト広告（SP）を作成する、既存の入札見直しは 入札単価を調整する を使います。

プロンプト 7: 既存キャンペーン内での予算追加の最適配分を求める

Section titled “プロンプト 7: 既存キャンペーン内での予算追加の最適配分を求める”

既存 SP キャンペーン内で予算追加分をどこに配分するのが最適かをシミュレーションします。

こんな時に使う — 新規キャンペーンを増やさず、既存キャンペーンの中で追加予算を最も効く場所に配りたいとき。

実行前に必要な情報 — 対象ブランド名（任意、絞り込み用）、追加する予算額（例: ¥1,000,000）。

既存 SP キャンペーン内で {{対象ブランド名（例: ○○ブランド）}} の予算を
{{追加予算（例: ¥1,000,000）}} 追加する場合、どこに配分するのが最適か?
キャンペーン × 推奨配分額 × 想定 ROI を出して。

変更できる条件 — 対象ブランド名／追加する予算額。

返ってくる内容 — キャンペーン × 推奨配分額 × 想定 ROI / ACoS の表。

設定変更 — 変更なし（提案のみ）。配分案を作るだけで、予算は変更しません。

次にすること — 配分を実行するときは 予算を調整する の承認フローで反映します。

プロンプト 8: 予算が消化されない原因を分析する

Section titled “プロンプト 8: 予算が消化されない原因を分析する”

ポートフォリオやキャンペーンが予定通りに予算消化されていない理由を説明します。

こんな時に使う — 予算枠を確保しているのに使い切れていない原因を切り分けたいとき。

実行前に必要な情報 — 対象ブランド名、対象ポートフォリオ名（未指定なら全体）。

{{対象ブランド名（例: ○○ブランド）}} の {{対象ポートフォリオ名（例: ○○ポートフォリオ）}} が予定通りに予算消化されていない
理由を説明して。原因（入札が低い / 表示シェアが足りない / マッチタイプの絞り込みすぎ など）を
分けて提示して。

変更できる条件 — 対象ブランド名／対象ポートフォリオ名。

返ってくる内容 — 未消化キャンペーン × 想定原因（入札の高さ / 表示シェア / マッチタイプ / 競合の強さ）× 対処方針の表。

設定変更 — 変更なし（分析のみ）。

次にすること — 入札が原因なら 入札単価を調整する、予算枠が原因なら 予算を調整する の承認フローで対処します。

プロンプト 9: イベント前後の予算配分案を検索ファネル別に作る

Section titled “プロンプト 9: イベント前後の予算配分案を検索ファネル別に作る”

セールやキャンペーンイベントの前後で、リード前後の予算配分案を検索ファネル別（調査 / 比較 / 購入直前）に作成します。

こんな時に使う — セールに向けて、事前の認知づくりから当日の刈り取りまで予算のかけ方を変えたいとき。

実行前に必要な情報 — 対象ブランド名、イベント日（例: 2026-07-15）。

{{対象ブランド名（例: ○○ブランド）}} の {{イベント日（例: 2026-07-15）}} 割引のリード前後の SP 予算配分案を、
検索ファネル別（調査 / 比較 / 購入直前）に作成して。
リード期 / 当日 / フォロー期で配分を変えて。

変更できる条件 — 対象ブランド名／イベント日。

返ってくる内容 — ファネルステージ × リード期 / 当日 / フォロー期 × 予算配分額の表。

設定変更 — 変更なし（提案のみ）。配分案を作るだけで、予算は変更しません。

次にすること — 配分を実行するときは 予算を調整する、施策として記録するときは 施策と外部イベントを記録して効果を検証する を使います。

ASIN 単位で収益と成果を分析する

Section titled “ASIN 単位で収益と成果を分析する”

プロンプト 10: ASIN 別に純広告貢献利益を計算する

Section titled “プロンプト 10: ASIN 別に純広告貢献利益を計算する”

SP 広告の売上から広告費を差し引いて、注文あたりの純広告貢献利益を計算します。

こんな時に使う — ASIN 単位で広告の利益貢献を見て、注力商品と絞る商品を決めたいとき。

実行前に必要な情報 — 対象期間（例: 過去 30 日）。

直近 {{対象期間（例: 過去30日）}} の SP 広告について、ASIN 別に
売上 − 広告費 = 純広告貢献利益 を計算して。
注文 1 件あたりの純利益も併記。

変更できる条件 — 対象期間。

返ってくる内容 — ASIN × 売上 × 広告費 × 純利益 × 注文 1 件あたり純利益の表。

設定変更 — 変更なし（分析のみ）。

次にすること — 利益の高い商品への配分強化は 予算を調整する、低い商品の商品ページ改善は カタログを診断して改善案を作る を使います。

用語補足 — 原価率・粗利は加味していないため「広告 ROI 評価用」の指標です。

プロンプト 11: 主要 ASIN の日次サマリーを取得する

Section titled “プロンプト 11: 主要 ASIN の日次サマリーを取得する”

主要 ASIN について、日次の売上 / 広告費 / 注文 / ROAS をサマリーで返します。

こんな時に使う — 注目している商品の日ごとの動きを、まとめて時系列で確認したいとき。

実行前に必要な情報 — 対象 ASIN 一覧（例: B0XXXXXXXX, B0YYYYYYYY。複数指定可）、対象期間（例: 過去 7 日）。

{{対象ASIN一覧（例: B0XXXXXXXX, B0YYYYYYYY）}} の直近 {{対象期間（例: 過去7日）}} の日次サマリーを出して。
売上 / 広告費 / 注文 / ROAS を 1 ASIN 1 行で集計表示。

変更できる条件 — 対象 ASIN 一覧／対象期間。

返ってくる内容 — ASIN × 日付 × 売上 / 広告費 / 注文 / ROAS の日次表。

設定変更 — 変更なし（分析のみ）。

次にすること — 日次の全体 KPI を見たいときは ダッシュボードで KPI を確認する を使います。

プロンプト 12: クリック率は高いが購入率が低い ASIN を特定する

Section titled “プロンプト 12: クリック率は高いが購入率が低い ASIN を特定する”

CTR（クリック率）は高いが CVR（購入率）が低い ASIN を特定します（広告は引きが強いが商品ページで離脱しているケース）。

こんな時に使う — 広告でクリックは取れているのに売上につながらない商品を見つけ、商品ページ改善の優先度を決めたいとき。

実行前に必要な情報 — 対象期間（例: 過去 30 日）。

直近 {{対象期間（例: 過去30日）}} で CTR がアカウント平均より高いが
CVR が低い ASIN を特定して。
原因候補（価格 / 画像 / レビュー / 在庫切れ）の仮説を併記。

変更できる条件 — 対象期間。

返ってくる内容 — ASIN × CTR × CVR × アカウント平均比 × 原因候補仮説の表。

設定変更 — 変更なし（分析のみ）。

次にすること — 商品ページ改善の優先順位付けには カタログを診断して改善案を作る、在庫の確認には 在庫と販売機会を管理する が使えます。

関連カテゴリ

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