【Gemini】Web広告のAI分析を自動化！改善プロンプトとデータ構造
月末月初の広告レポート作成で、Google、Meta、Yahoo!など複数媒体の管理画面を行き来し、ダウンロードしたCSVを手作業でExcelに貼り合わせる作業に限界を感じていませんか？
「手作業の集計ミスでクライアントや上司の信頼を失いたくない」 「集計だけで力尽きてしまい、肝心の改善施策を考える時間がない」 「最新のAIを使って分析を自動化したいが、どうすればいいか分からない」
そんな多忙な事業会社マーケターや広告代理店の方の悩みを、「AIが読み取りやすいデータの用意」と「適切なプロンプト（指示出し）」の2つで解決します。
本記事では、AI分析の精度を劇的に上げる「データ構造」の重要性と、今日からそのままコピペして使えるGeminiのプロンプト例・実際の分析結果を公開します。この記事を読むことで、レポート集計の残業から解放され、質の高い意思決定に集中できるようになります。
まずは手作業のデータ集計・レポート作成を自動化したい方へ
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Contents
Web広告のAI分析を成功させる最大の鍵は「データ構造」
結論から言うと、GeminiなどのAIを使ったWeb広告分析の精度は、入力する「データ構造」で9割決まります。 AIは膨大なデータを処理する能力に長けていますが、渡されるデータが乱雑であれば、文脈を正しく紐付けられず、精度の低い（あるいは間違った）改善案を出力してしまいます。
手作業でのデータ集計・統合の限界
AIに分析をさせる際に、各媒体の管理画面からダウンロードした生のCSVデータを、そのままアップロードするのはおすすめできません。手作業でデータを統合する方法には、いくつもの課題があるためです。
媒体ごとに指標名が異なる
たとえば、Google広告の「費用」とMeta広告の「消化金額」は、どちらも同じ意味の指標ですが、名称が異なります。このように指標名が統一されていない場合、AIはそれぞれを別の指標として認識してしまいます。その結果、正しい横断比較ができず、分析精度が下がる可能性があります。
ファイル準備だけで膨大な時間がかかる
精度の高い分析を行うためには、媒体ごとに「日別」「キャンペーン別」「キーワード別」など、複数の切り口でCSVファイルを個別にエクスポートする必要があります。さらに、それらを整理・統合する作業にも多くの時間と手間がかかります。
しかし、苦労して複数のファイルをAIに渡したとしても、期待どおりの分析結果が返ってくるとは限りません。
ファイルが分かれていることでデータの「文脈」が分断され、全体像を踏まえた分析が難しくなってしまうためです。
このように、手作業でのデータ集計・統合には、時間的な負担だけでなく、分析精度の低下というリスクも伴います。
AIが読み取りやすいデータ構造とは？
AIに「優秀なデータアナリスト」として分析してもらうためには、あらかじめ整理されたデータ構造を用意することが重要です。特に、以下の条件を満たしていることがポイントです。
媒体をまたいで指標名が統一されていること
例として、「インプレッション」「クリック」「費用」「CV」など、すべての媒体で同じ名称にそろえておくことが大切です。
行と列が整理された、シンプルなフラット形式の表になっていること
不要な装飾や結合セルを避け、1行1データの構造にすることで、AIが正確に情報を読み取れるようになります。
分析したい粒度でデータが網羅されていること
たとえば「キャンペーン別」「日別」など、分析の目的に応じた単位で情報が整理されている必要があります。
このように、AIが理解しやすいクリーンな統合データを用意できれば、あとはAIにアップロードするだけで分析が可能です。人間であれば数時間かかるような複雑な要因分析も、わずか数分で実行できるようになります。
【実例】Geminiを使ったWeb広告AI分析の実践ステップとプロンプト例
ここからは、実際にGemini（無料版でも可）を使って、複数媒体の広告データから「プロ並みの要因分析」と「具体的な改善施策」を抽出するための、4つのステップを解説します。
現場の広告運用者が実際に使っている、コピペでそのまま使えるプロンプトと、驚くほど具体的な実際の分析結果もあわせて公開します。
Step1. 分析用のデータを用意する
まずは、AIに読み込ませるための「クリーンなデータ」を用意します。前述のとおり、Google広告、Meta広告、Yahoo!広告などの数値を、統一されたフォーマットにまとめる必要があります。
月額4,980円から使える『インハウスプラスのWeb広告レポート』を導入しておけば、AI分析に最適化された形式で、複数媒体の統合データがあらかじめ整備されています。そのため、以下の簡単な手順に沿ってレポートをPDFでダウンロードするだけで、Step1は完了します。
▼ 具体的なPDF化手順
- Looker Studioの右上「共有」→「レポートをダウンロード」
- ページ全体を含める（推奨）
- ダウンロードして保存
Step2. Geminiにデータを読み込ませる
GeminiのTOPページを開き、ダウンロードしたPDFをアップロードします。
PDFのアップロード方法による違い
PDFのアップロード方法には「ファイルをアップロード」と「ドライブを追加」の2種類がありますが、実は選び方によって読み取り精度が大きく変わります。
ファイルを直接ドラッグ＆ドロップすると、AIが表の形やグラフなどの「見た目」も含めて認識できるため、内容を正確に読み取れます。一方、ドライブ経由では文字情報のみが抽出されやすく、レイアウトが崩れて数字の読み間違いが起きやすくなります。
Step3. 【コピペOK】改善案を抽出するプロンプト例
データをアップロードしたら、以下のプロンプト（指示文）を入力して送信します。 ポイントは、AIに「プロの広告運用者」という役割を与え、【現状把握】【要因分析】【施策提案】の3つのフェーズに分けて出力させることです。
▼そのまま使えるプロンプト例
あなたはプロのWeb広告運用者です。 添付のデータは、当社広告アカウントの直近の月次レポートです。 広告運用責任者の視点でデータを分析し、以下の3点について回答してください。
【現状把握】：先月と比較して、特筆すべき良い変化と悪い変化は何か？
【要因分析】：その変化を引き起こした主な要因（キャンペーン、広告グループ、キーワード）は何か？
【施策提案】：CV、CPAを改善するために、来月優先的に取り組むべき具体的な施策を3つ提案せよ。 ※各施策には、その根拠となる数値を必ず引用すること。Step4. 驚きの精度！AIの分析結果とネクストアクション
上記のプロンプトを入力すると、Geminiからわずか数分で以下のような「数値と根拠に基づいた高度な分析・施策提案」が返ってきます。（※以下は実際の出力結果の抜粋です）
▼実際のAI（Gemini）の回答例
ご提示いただいた広告レポートを、運用責任者の視点で詳細に分析いたしました。全体として、予算を微減させながらもCVを大幅に伸ばし、CPAを抑制できた非常に精度の高い運用実績となっています。
1. 【現状把握】先月比での主要な変化
- 良い変化（CV増・CPA改善）： 全体の広告費を1.8%削減しながら、CV数は20.6%増加の529件を達成。CPAは18.6%改善し、¥37,995となっています。
- 悪い変化（ディスプレイの不調）： 「Google広告 ディスプレイ」は¥449,059のコストを投じながらCVが0件となっており、獲得効率を著しく押し下げています。
2. 【要因分析】変化を引き起こした主な要素
- ポジティブ要因： 「指名検索」がCV 323件（28.8%増）、CPA ¥12,807（34.4%改善）と全体を牽引。また「P-MAXキャンペーン」がCV 75件（151.2%増）と爆発的に伸びています。
- ネガティブ要因： 「キャンペーンB」のCVRが先月から61.6%低下しており、競合他社へ流出している可能性があります。
3. 【施策提案】来月取り組むべき3つの具体施策
- ① ディスプレイ広告の予算配分見直しと停止検討： 【根拠】ディスプレイのCPAが異常値（実質CV0）を示しています。 【施策】この予算（約45万円）を、CPAが低い「P-MAX」や「指名検索」へ寄せることで、全体で約10〜15件のCV上積みが期待できます。
- ② 検索広告の「ランクによる損失」の改善： 【根拠】獲得の柱である「検索キャンペーンA」のインプレッションシェア損失（ランク）が80.59%と高い状態です。 【施策】品質スコア改善や入札単価の微増で機会損失を10%改善すれば、月間約6件のCV追加が見込めます。
- ③ 曜日・時間帯別入札調整の実行： 【根拠】曜日は「月曜日」、時間は「14時」がCVのピークであり、日曜日は平日の半分以下です。 【施策】土日の入札を抑制し、月〜火のコアタイムに予算を集中投下し、全体のCVRをさらに引き上げます。
いかがでしょうか。 「ディスプレイ広告を停止し、好調なP-MAXへ予算をアロケーションする」「曜日・時間帯別の入札を調整する」など、明日からすぐに実行できるレベルの具体的なネクストアクションが提示されています。
クリーンな「データ構造」さえ用意できれば、月末月初の残業代を支払うことなく、AIがこれほどまでに精度の高い分析を代行してくれるのです。
Web広告レポートの自動化からAI分析まで完結する「インハウスプラス」
先述した通り、AI分析の精度は「データ構造」に完全に依存します。しかし、各媒体の管理画面からCSVをダウンロードし、手作業で指標を統一して整形する作業は、多忙なマーケターにとって非現実的です。
そこで、データ集計の自動化からAI分析の準備までをワンストップで完結できるのが、『インハウスプラスのWeb広告レポート』です。
インハウスプラスが、AI分析基盤として多くの企業・代理店に選ばれている理由は以下の4点です。
① AIがそのまま読み取れるクリーンなデータ構造
Google広告、Meta広告、Yahoo!広告などの複数媒体のデータが、あらかじめ指標統一・成形された状態で出力されます。ユーザーは画面からレポートをエクスポートしてAIに投げるだけで、すぐに分析を開始できます。
② 月額4,980円から。隠れた追加費用は一切なし
アカウント数が少なくても導入しやすい月額4,980円からの低価格設定です。データ蓄積に必要なBigQueryの費用もインハウスプラス側が負担するため、従量課金などの隠れたオプション費用はかかりません。
③ 権限付与だけで最短1営業日で即日導入
面倒なシステム連携や初期設定は不要です。お持ちの広告アカウントの閲覧権限を付与いただくだけで、最短1営業日で完成したレポートダッシュボードをお届けします。
④ 代理店向けのカスタマイズ機能も充実（商用利用OK）
Looker Studio上でレイアウトを自由にカスタマイズ可能。運用手数料込みの「グロス表記」や、施策の振り返りに便利な「コメント機能」など、クライアントへの報告の質を上げる代理店向け機能が標準装備されています。
⑤ 分析の目的に合わせて選べる「3種類のレポート」
AIに「何を分析させたいか」によって、最適なデータは異なります。インハウスプラスでは、用途に合わせた3種類のレポートを標準提供しており、状況に応じて最もAIが答えやすいデータを抽出できます。
| レポート種類 | ページ数 | 収録データの特徴 | AI（Gemini）への分析依頼の用途例 |
| ① 標準レポート | 全97P | 全体のサマリから、月/週/日別推移、属性別（年齢・地域・デバイス等）まで網羅。 | 「アカウント全体の現状把握」や、「CPA悪化の要因となっている媒体・属性の特定」など、網羅的な分析に最適。 |
| ② 対前の期間レポート | 全31P | 前月・前年同月など、期間比較（変化率・差分）に特化。 | 「先月と比べてCVが急減したボトルネックの特定」など、ピンポイントな異常値の発見に最適。 |
| ③ 詳細レポート | 全55P | オークション分析（競合比較）や、各種評価のバブルチャート可視化に特化。 | 「インプレッションシェア損失の改善」や「競合の入札状況を踏まえた、来月の高度な予算アロケーション」などに最適。 |
「全体像を知りたい時は標準レポート」「急激な悪化の原因を探りたい時は対前の期間レポート」といったように使い分けることで、AIから出力される改善案の解像度が飛躍的に向上します。
手作業でのレポート作成に毎月何時間も費やす時代は終わりました。データの集計はツールに任せ、あなたは「AIが出した改善案の実行」という、より価値の高い業務に集中してください。
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Q&A｜Web広告のAI分析に関するよくある質問
Q. 複数の広告媒体（GoogleやMetaなど）のデータを一括でAIに分析させることは可能ですか？
A. はい、可能です。ただし、各媒体で異なる指標名（費用と消化金額など）を事前に統一した統合データを用意する必要があります。インハウスプラスをご利用いただければ、複数媒体のデータが自動で統合・成形されるため、そのままAIにアップロードして精度の高い横断分析が可能です。
Q. AIに自社の広告データを読み込ませるのセキュリティリスクはありますか？
A. 企業の広告データを分析する際は、Geminiのエンタープライズ版（Google Workspace経由）など「学習データとして利用されないセキュアな環境」での実行を推奨します。また、個人を特定できる顧客情報はアップロードするデータから除外するなどの対策を行ってください。
Q. PDFを使ったAI分析のデメリットや注意点はありますか？
A. Looker StudioのPDFは非常に便利ですが、もし「数百行、数千行にわたる細かいリストを全件チェックして計算するような正確性が求められる分析」であれば、PDFと一緒に、その元データ（主要な数値のみのCSV）を1つ添えてあげるのが最も確実です。
逆に、「先月と比べてどこが伸びていて、何が課題か」という戦略的な洞察が欲しいだけであれば、PDFだけでも十分に高い精度の回答が得られます。
（参考）PDF分析の得意なこと、苦手なこと
| 得意なこと（PDF向き） | 苦手なこと（CSV/BigQuery向き） |
| 全体的な傾向把握: 「先月と比べてどのチャネルが成長したか？」 | 詳細な再集計: 「この特定のページから入った人だけの平均滞在時間を再計算して」 |
| 要因の推論: 複数のデータを見て「広告費は増えていないが流入が増えた理由は？」などの考察。 | 大量データのハンドリング: 数百行、数千行にわたる細かいリストの全件チェック。 |
| 要約と報告資料作成: レポートを元に「上司向けのサマリー」を作らせる。 |
まとめ：AI分析の第一歩は「データの自動化」から
本記事では、Web広告におけるAI分析の重要性と、具体的なプロンプト・出力結果について解説しました。改めて重要なポイントを3つにまとめます。
- AI分析の精度は、入力する「データ構造」で9割決まる。
- 複数媒体の生データを手作業で統合するのは、工数がかかりミスも起きやすいためNG。
- 『インハウスプラス』なら、月額4,980円〜でAIに最適化された統合データを自動生成できる。
Web広告の運用において、Geminiなどの生成AIを活用したデータ分析は、もはや「オプション」ではなく「必須スキル」へと変わりつつあります。
競合他社が手作業のレポート作成に追われている間に、クリーンなデータ環境を構築し、AIによる高速なPDCAを回すことが、圧倒的な成果を生み出す近道です。
毎月のレポート業務を自動化し、質の高い改善提案を今すぐ実現したい方は、ぜひインハウスプラスの導入をご検討ください。
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DeNAのデジタルマーケティング責任者として年間450億円を超えるECプラットフォームのマーケティングを担当。2014年に独立し、上場企業から資金調達後のスタートアップまでさまざまな企業のデジタルマーケティングのプロジェクトに関わり見識を広げた後、2018年3月に株式会社CALLOSUMを創業。