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。