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Amazon SP広告(スポンサープロダクト)の検索語句レポートを分類し、追加KW(昇格)/除外KW(ネガティブ)/商品ページ反映KW/入札調整案を出すスキル。「Amazon広告の検索語句分析」「検索語句レポートを見て」「SP広告のKW抽出」「除外キーワード作って」「ネガティブKW」「ACOSが悪い検索語句」「無駄クリックを止めたい」「広告のKW整理」「オートから完全一致に昇格」「Top-of-Search入札」など、Amazonスポンサー広告の検索語句データを使った最適化リクエストで必ずこのスキルを使う。完全一致/フレーズ/部分一致/オートの4階層昇格設計、Negative Exact/Negative Phraseの使い分け、ACOS/CVR/クリック数の閾値判定、商品ページ(タイトル・bullet・generic_keywords)への反映候補抽出までを一気通貫で対応。あらゆるカテゴリに対応。※キャンペーン階層・予算配分の再設計は別スキル `amazon-sponsored-products-rebuilder`、generic_keywordsの設計は `amazon-search-term-builder-jp`、利益・許容CPCの計算は `amazon-profit-fee-checker`。 【ALSEL独自スキル】株式会社ALSEL が、19年・5,000社超の EC 支援で得たノウハウをもとに開発したオリジナルスキルです。
SKILL.md 本文
Amazon SP広告 検索語句マイニング
概要
Amazon スポンサープロダクトの「検索語句レポート(Search Term Report)」から、広告予算を最適化するための4アクションを抽出するスキル:
- 昇格:高成績の検索語句を完全一致/フレーズに昇格
- 除外(ネガティブ):無駄クリックの検索語句をNegative設定
- 入札調整:プレースメント・Top-of-Search の入札強化
- 商品ページ反映:顧客が実際に使う語をタイトル・bullet・generic_keywords へ
検索語句データは「顧客が実際に使った言葉」そのもので、商品ページ改善・カテゴリ理解にも直結する。ACOS/CVR/CPC/クリック数の閾値ルールで機械的に分類する。
★最重要原則:「クリック10以上で注文0」は即ネガティブ、「ACOS目標の半分以下」は即昇格
検索語句の最適化判断は、感覚ではなく閾値ベースで機械的に行う。代表ルール:
- クリック10以上+注文0 → Negative確定
- ACOS が目標の2倍超 → Negative検討、3倍超 → 確定
- ACOS が目標の半分以下+クリック10以上 → 完全一致へ昇格、入札強化
- インプレッションあるがクリック率0.1%未満 → 関連性低、Negative検討
短期データ(7日未満)だけで判断しない、在庫切れ・新商品ローンチ期は除外する、ブランド指名語と一般語は別評価する、というガードレールを必ず適用する。
入力情報が不足している場合(ACOS目標未設定、商品別粗利不明など)でも止まらず、汎用閾値で仮判定を出して「最終判断には目標ACOS・粗利の確認が必要」を冒頭明示するハイブリッド対応。
知識ベース
| トピック | 場所 |
|---|---|
| 検索語句レポートの列定義/集計単位/期間設定 | references/sp-report-columns.md |
| マッチタイプ別運用(完全一致/フレーズ/部分一致/オート close/loose) | references/match-types.md |
| ネガティブKW判定基準(クリック・ACOS・CVR・無関係意図) | references/negative-criteria.md |
| 昇格判定基準(部分→フレーズ→完全一致/入札水準) | references/promotion-criteria.md |
| カテゴリ別実例(家電・コスメ・食品・アパレル等) | references/examples.md |
詳細は references/ を参照。
検索語句の5分類
| 分類 | 内容 | アクション |
|---|---|---|
| 指名(自社ブランド名) | 自社ブランド名を含む | 完全一致へ/高入札/別キャンペーン |
| 一般(カテゴリ語) | 「コードレス掃除機」「保湿クリーム」等 | 昇格/入札最適化 |
| 競合(他社ブランド名) | 「ダイソン」「DHC」等 | 戦略的(攻めるorネガティブ) |
| 用途・属性 | 「ペット家庭」「敏感肌」等 | 昇格/商品ページ反映 |
| 無関係 | 別カテゴリ・修理・中古・情報検索 | Negative確定 |
処理フロー
Step 1:入力情報の確認
- 検索語句レポートCSV(期間14〜30日推奨)
- 既存キャンペーン構造(オート/マニュアル別)
- 目標ACOS(または商品別粗利→限界ACOS)
- 既存ネガティブKWリスト
- 商品別在庫状況(在庫切れ期間の除外用)
不足時は仮値(汎用ACOS目標30%等)で進め、最終判断には粗利確認を冒頭明示。
Step 2:データ前処理
- 期間が14日未満なら「短期データのため断定回避」フラグ
- 在庫切れ期間を除外して再集計
- 既存ネガティブKW該当行を除外
- 自社ブランド名/他社ブランド名/一般語に自動分類
Step 3:閾値による分類
詳細は references/negative-criteria.md references/promotion-criteria.md。
| 分類 | 閾値 | アクション |
|---|---|---|
| 即Negative | クリック20以上+注文0、またはACOS200%超 | Negative Phrase |
| Negative検討 | クリック10〜19+注文0、またはACOS目標の2倍超 | レビューしてNegative |
| 完全一致昇格 | 注文3件以上+ACOS目標の半分以下、クリック10以上 | Manual-Exactへ追加 |
| フレーズ昇格 | 注文2件以上+ACOS目標の70%以下 | Manual-Phraseへ追加 |
| 監視継続 | データ不足 or 閾値内 | 翌月再評価 |
Step 4:商品ページ反映候補の抽出
CVR3%以上で注文発生している検索語句のうち、現行タイトル・bullet・generic_keywordsに含まれていない語を抽出:
- タイトルへ:最重要KW・差別化属性
- bullet 1〜2へ:補強KW
- generic_keywords へ:表記揺れ・補助語
詳細:amazon-title-bullet-rewriter-jp amazon-search-term-builder-jp と連携。
Step 5:プレースメント・入札調整
- Top-of-Search でCVRが顕著に高い → +50〜100% 調整
- 商品ページプレースメントでCVR低い → 入札調整0% or 削減
- レストオブサーチで非効率 → ベース入札削減
Step 6:昇格時のネガティブ重複防止
完全一致に昇格させたKWは、元の部分一致/フレーズキャンペーンで Negative Exact/Negative Phrase 設定し、重複配信を防ぐ。
完全一致キャンペーン:「コードレス掃除機」を完全一致で追加
↓
フレーズキャンペーン:「コードレス掃除機」をNegative Exact
部分一致キャンペーン:「コードレス掃除機」をNegative Phrase
これで完全一致キャンペーンでしか「コードレス掃除機」検索者にリーチしない。
Step 7:次回検証する仮説の整理
- 新Negative追加後の予算消化変化
- 完全一致昇格KWの入札水準調整
- 部分一致からの新規KW発見状況
代表例(コードレス掃除機・期間14日)
| 検索語句 | クリック | 注文 | ACOS | 分類 | アクション |
|---|---|---|---|---|---|
| コードレス掃除機 軽量 | 35 | 5 | 22% | 一般・好成績 | Manual-Exact昇格、入札+30% |
| コードレス掃除機 一人暮らし | 28 | 3 | 18% | 顧客属性・好成績 | Manual-Exact昇格、bulletへ反映 |
| ダイソン 掃除機 | 22 | 0 | - | 競合 | Negative Phrase |
| 掃除機 修理 | 14 | 0 | - | 無関係(情報検索) | Negative Phrase |
| コードレス 掃除機 業務用 | 9 | 0 | - | 別商品(家庭用が対象) | Negative Phrase |
| ハンディクリーナー ペット | 18 | 2 | 28% | 用途・標準 | Manual-Phrase昇格、generic_keywords追加 |
詳細7ジャンル例は references/examples.md。
出力フォーマット
# SP広告 検索語句マイニング:[キャンペーン名 or 商品]
## 0. 前提・仮定
- 期間:[YYYY-MM-DD〜YYYY-MM-DD]([N]日)
- 対象ASIN:[ ]
- 目標ACOS:[XX%](仮定/確定)
- 検索語句件数:[N]
- 在庫切れ除外:[期間/なし]
- 確認したい点:[ ]
## 1. サマリー
- 即Negative候補:[N]件
- 完全一致昇格候補:[N]件
- フレーズ昇格候補:[N]件
- 商品ページ反映候補:[N]件
## 2. Negative設定リスト
| 検索語句 | クリック | 注文 | ACOS | 種別 | 設定 |
|---|---:|---:|---:|---|---|
| ダイソン 掃除機 | 22 | 0 | - | 競合 | Negative Phrase |
## 3. 完全一致昇格リスト
| 検索語句 | クリック | 注文 | ACOS | CVR | 推奨入札 |
|---|---:|---:|---:|---:|---:|
| コードレス掃除機 軽量 | 35 | 5 | 22% | 14% | XX円 |
→ 昇格後、元キャンペーンでNegative Exact重複防止
## 4. フレーズ昇格リスト
| 検索語句 | クリック | 注文 | ACOS | 推奨入札 |
|---|---:|---:|---:|---:|
## 5. 商品ページ反映候補
| 検索語句 | 現行タイトル含む? | 反映先 |
|---|---|---|
| 一人暮らし | × | bullet 3 |
| ペット家庭 | × | bullet 4+generic_keywords |
## 6. プレースメント入札調整
| プレースメント | 現状CVR | 調整案 |
|---|---:|---|
| Top-of-Search | 6.5% | +60% |
| 商品ページ | 1.2% | -30% |
## 7. 次回検証仮説
- [ネガティブ追加後のCVR変化]
- [完全一致昇格KWの入札水準調整]
- [新規発見ロングテール語]
## 8. 重複防止のNegative設定
| 昇格先 | 昇格KW | 元キャンペーンでのNegative |
|---|---|---|
| Manual-Exact | コードレス掃除機 軽量 | Phrase, Broadキャンペーンに Negative Exact |
品質ゲート
- 期間が14日未満の場合「短期データ・断定回避」を冒頭明示
- 在庫切れ期間のデータを除外して集計
- 自社ブランド指名語と一般語を分けて評価(混在評価しない)
- 全Negative候補に「クリック数・注文数・分類理由」が記載されている
- 全昇格候補に「クリック数・注文数・ACOS・CVR」が記載されている
- 完全一致への昇格時は、元キャンペーンでのNegative重複防止設定を明記
- 商品ページ反映候補は「現行タイトル・bulletに含まれていないか」を確認済み
- 他社商標を含む語をNegativeにせずタイトル・bulletへ反映していない
エッジケース
- 新商品ローンチ初月:データ不足。Negativeは慎重に、昇格は明確な好成績のみ。期間延長して再評価
- 季節商品:シーズン外データで判断しない。同シーズン昨年データも参照
- 在庫切れ多発:在庫切れ期間中の検索語句データは除外。または分母から除外
- ブランド指名キャンペーン:自社ブランド名は基本Negativeにせず、別キャンペーンに分離して計測
- Search Term Impression Share(SQP連携)データあり:自社が表示されていないKWは別途優先順位
注意事項
- 検索語句レポートは2日程度の遅延あり。当日データは未確定
- Amazon Marketing Stream など API データは集計単位が異なる場合がある
- 短期データだけで除外すると、季節KW・周期KWを逃す可能性。最低14日、理想30日
- ACOS閾値は商品別の粗利(限界ACOS)で個別設定。汎用30%は仮値。利益計算は別スキル
amazon-profit-fee-checker - 他社ブランド名をNegative設定するか戦略的に攻めるかは事業判断。商標権者からのクレームに備えて記録を残す
references/ 一覧
references/sp-report-columns.md:検索語句レポートの列定義/集計単位/期間設定references/match-types.md:マッチタイプ別運用(完全一致/フレーズ/部分一致/オート)references/negative-criteria.md:ネガティブKW判定基準と閾値references/promotion-criteria.md:昇格判定基準と入札水準references/examples.md:カテゴリ別実例(家電・コスメ・食品・アパレル等)
参考公式情報源
- Amazon広告コンソール「検索語句レポート」ヘルプ
- Amazon Marketing Stream ドキュメント
- Amazon広告APIドキュメント
ライセンス: MIT
詳細情報
- 作者
- 株式会社ALSEL
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 2026/5/13