入札調整ダッシュボード
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入札調整ダッシュボード SP広告 / SKU×ターゲティング×ROAS帯

バルク未読込

期間一覧

全期間共通=キャンペーン優先度CSV/配分表/ブランド語(マスタ)。期間ごと=作業セット・レート・手動上書き・SALE参加ASIN・フィルタ・変更依頼。期間種別を選ぶと③マトリクスのプリセットが初期適用されます。

1. 現状バルクの読込(Amazon広告 → 一括操作 → バルクダウンロード / SP・セール調整時は直近7日窓=Paid実運用と同一、平常時は30日)

シート「スポンサープロダクト広告キャンペーン」を読み込みます。52列/53列(サイト列有無)どちらのレイアウトも自動判別。ID の ="..." 形式も自動除去します。

2. 優先度マスタ(予算管理ダッシュボードの campaigns CSV + 配分表)

優先度は4段階(超注力/注力/メンテナンス/低優先・メンテ脱力は低優先扱い)。適用の優先順: キャンペーンCSVの優先順位 → 配分表の皮算用2(Paid_data) → 手動上書き → 売上構成比の自動判定。キャンペーンCSVの「分類」(一般/自社/AT)はターゲティング区分にそのまま使用。配分表の「RoAS2未満OK」(〇/セール時のみ〇)は下の保護設定と連動。

3. 自社ブランド語(最終フォールバック・通常は変更不要)

自社/非自社/オートは基本自動判定: ①キャンペーンCSVの「分類」 ②キャンペーン名の _自社/_一般/_AT トークン(バルクの約85%をカバー) ③オート式(loose-match等) ④asin=対象の自社ASIN照合。ここのブランド語は上記で判定できない少数のキーワードにのみ使う最終フォールバックで、初期値は検索用語レポート(6〜7月)の自社CPターゲット語根から自動抽出済み。

4. 調整対象フィルタ(Paidは毎回1,000〜2,400件程度に絞っています)

クリック閾値に届かなくてもCVが出ていて効率が良い行を対象に含めます。Paid回答(2026/07/29)「クリックは少ないもののCVが出ている・質が良いと判断したターゲットを例外的に増額対象にしている。今までも施している」に基づく実装。
実測: Paidの7/29バルクのクリック1〜7の160件は全件が注文≥1・86%がROAS5以上。厳しくするなら注文≥2。

ブランド別 集計(調整対象)

ターゲティング区分別 集計

SKU区分別 集計

SKU(ASIN)区分の確認・上書き

%
%
%
キャンペーンCSV > 配分表(皮算用2) > 手動上書き > 自動判定 の優先順(キャンペーンCSVはターゲット行に直接適用されるためこの表には出ません)。上書きはブラウザに保存されます。

調整モード

Paid予測モード=「Paidならこう調整するだろう」を再現する。⑥のPaid比較で精度を測るのはこのモード。
自社方針モード=「自社としてこうする」を出す。Paid予測フィルタは効かず、倍率もカーブも自分の判断で決める。実際にアップロードするバルクはこちら。

Paid予測フィルタ (Paidが触らないと予測した行を据置にする)

入札額の再現精度(±10%以内)ではなく、「触る/触らない」の一致率を上げるための機能。7/20・7/29の実バルクから学習しました。
固定ルール(回をまたいで安定・常に適用)
・自社 × ROAS 3〜4 → 据置(Paidが触った率 0% / 3%)
・自社 × ROAS 10以上 → 据置(同 36% / 46%)
回次判断:非自社 × ROAS 2.0〜3.0(ステイゾーン)
この帯はPaidが触る率が回で大きく動きます(非自社2.0〜2.5:59%→31%、2.5〜3.0:39%→70%)。倍率と同じ「毎回人が決める」項目です。
実測効果(和集合ベースの「触る判断」一致率):フィルタなし 7/29 79.7%・7/20 84.2% → 固定ルールのみ 81.9% / 87.3% → 固定+支出1万以上据置 82.7% / 87.7%。両回で同方向に改善することを確認済み(すべて据置にすると逆に悪化します)。

増減幅の設定スコープ

カーブの値に掛ける倍率。手入力レートには影響しません。1.00=カーブそのまま。Paidは予算バッファの状況で毎回この振幅を変えているため、予算判断に応じて手で設定する項目です。
過去10回のPaid実測倍率(増額側/減額側): DOTD5/26 0.94/0.82 | BD6/6 0.73/0.82 | DOTD6/17 0.88/0.88 | BD6/26 0.94/0.91 | PD先行7/7 1.12/1.09 | PD本番7/10 1.66/0.79(※要プリセット併用)| BD7/20 0.73/0.91 | DOTD7/29 0.70/0.85
一律 0.90/0.90 でBD/DOTD全6回が ±5%以内 91.6〜98.3%。予算を攻めたい回は増額側を上げ、抑えたい回は下げる。
標準カーブ(BD/DOTD 5回実測)=既定。5/26・6/6・6/17・6/26・7/20 の計7,482行から、各回のビン中央値→回をまたいだ中央値で構築(単一回への依存なし)。7/29のホールドアウト検証で 完全一致236→636件・平均絶対差2.9→2.2円・±10%以内99.9%。
BD予測(6/26フィット)=旧カーブ。過去の報告値(方向98.5%/±10%97.5%)を再現したいときに選択。ROAS 1.5〜2.5 が6/26の外れ値に引っ張られ実測より約2倍深く減額します。
カーブONの場合、帯に%を手入力したところだけ手入力が優先されます(増減の境界はROAS≒2.5)。増減幅の優先順: 手入力(SKU区分×TGT区分 → SKU区分×全体 → 全体×TGT区分 → 全体×全体) → フィットカーブ。設定済みスコープ:

ROAS帯別 マトリクス

増減%を編集すると即座に全ターゲットへ再計算されます(表示中スコープに保存)。1〜2は0.1刻み・10以上はひとくくり(Paid流)。

個別調整(広告費の大きい順に見直し → Paid手法のステップ5・6)

0 件選択 | ※チェックした行にまとめて適用され、依頼入札額に入ります
編集した「新入札額」が管理者への承認依頼として送信されます(承認後に反映)

調整サマリー(レポート形式)

ブランド別

ROAS帯別(増減内訳)

ダウンロード

①=ルール(カーブ+倍率+モード設定)だけの出力で手動調整なし。②=あなたとスタッフの調整を反映した最終版。どちらも③の調整モードの設定で計算されます。Amazonに実際にアップロードするのは自社方針モードの出力です。どちらもシート名「スポンサープロダクト広告キャンペーン」・操作=Update で出力し、そのまま一括操作にアップできます。作業セット(サーバー保存)からも出力できるためバルク再読込は不要です。

Paid調整バルクとの比較

強度倍率の逆算(今回のPaidが実際に使った振幅を推定)

選定閾値の逆算(今回のPaid実バルクから最適な最低クリック数を提案)

「触る / 触らない」の的中率 (入札額の精度とは別指標)

ROAS帯 × ターゲティング区分 別:Paidが触った率 vs 自分が触った率

※ 突合ベースの方向一致率・±5%・±10%は「両者が触った行」だけの指標で、ロジックの再現精度を測るものです。こちらはどちらかが触った行すべてを分母にした運用一致度で、「Paidが動かす行を当てられているか」を測ります。この表で差が大きいセルが③のPaid予測フィルタの改善候補です。

比較結果

ROAS帯別 平均変化率: 自分 vs Paid

誤差の寄与度(突合行・±5%超の不一致はどの帯から出ているか)

※「差pt」が大きくても、入札額が小さい帯では±5%判定に引っかかりません。打ち手の優先順位は寄与率で判断してください。

自分のみ調整の内訳(Paidが1円も動かさなかった行)

※ここは精度指標には含まれません(方向一致率・±5%・±10%は突合行のみで計算)。Paidが方針として据置にした行なので、予測の誤りではなく判断方針の差です。

乖離の大きいターゲット(|差|降順・上位50)

変更依頼の承認(スタッフ → 管理者)

承認するとその入札額が管理者側の手動上書きに反映され、⑤バルク出力に含まれます。承認済み依頼は学習用の履歴(Phase3)にも蓄積されます。