こんにちは、Nakoです。美容師の仕事をしながらAmazon物販を回していると、どうしても広告レポートを毎日チェックする時間が取れません。実は、ある月の月次レポートを開いたとき、広告費が見たことのない水準まで跳ね上がっていて、一気に体が冷えました。

正直、最初は何から手をつければいいか分からず、画面を眺めて固まってしまったんです。売上は伸びていないのにACOSだけが悪化していて、「このままだと利益が全部広告に持っていかれる」と本気で焦りました。そこで頼ったのが claude code でした。CSVを読み込ませて分析させたり、スクリプトを一緒に書いてもらえるので、私のように「分析が苦手な美容師セラー」でも数字に向き合いやすかったんです。4人分の役割を claude code に振り分けて「時間帯別注文」「広告パフォーマンス」「セッション/CV率」「在庫/価格」をそれぞれ並行で分析してもらったら、原因の当たりが一気につきました(※筆者の経験則)。

"結論"

結論から言うと、Amazon広告費が急に膨らんでしまったら、データを「人の感覚」ではなく「ツールの目」で見直すのが一番の近道なんです。今回は、私が claude code を使って広告費の立て直しに取り組んだ流れをまとめていきますね。

そもそもAmazon広告費が高騰する3つの原因

つまり広告費高騰には、よくある原因パターンがあるんです。

ライバルセラー増加による入札単価の上昇

同じキーワードを狙うセラーが増えると、入札単価がじわじわ上がっていきます。気づいたときには1クリックあたりのコストが倍になっていた、というケースも珍しくありません。

ACOSが悪化するキーワード設定のミス

オートキャンペーンに任せきりだと、CVRの低いキーワードに延々と予算が流れる場合があります。Exact化やネガティブキーワード設定をサボると、ここがじわじわ効いてきます。

在庫切れ・カート喪失による無駄クリック

在庫切れSKUに広告が回り続けると、クリックだけ消費して売上が立たない状態になります。私のケースでは、在庫切れSKUが想定より多く積み上がっていて、無駄クリックを生んでいました。

Claude Codeで広告データを分析する具体的手順

ここからは、私が実際にやっている手順を紹介していきますね。

Amazon広告レポートをCSVで一括ダウンロード

まずはAmazon Adsの管理画面から、キャンペーン別・キーワード別・検索クエリ別のレポートをCSVでまとめてダウンロードします。

Claude Codeに読み込ませる初期プロンプト例

claude code に「このCSVのACOS・CTR・CVRをSKU別に集計して、悪化しているTOP10を出して」と指示します。自然言語でお願いできるのが本当に楽なんです。

ACOS・CTR・CVRを自動可視化するスクリプト

そのまま「次回も同じ分析ができるようにPythonスクリプトにして」と頼むと、再利用できる形にまとめてくれます。私は ai_optimizer.py のように分析ロジックを切り出して、毎週同じ集計をかけられるようにしました。

失敗談|最初はデータ形式でエラー連発でした

実は最初、CSVの文字コードや列名のズレでエラーが何度も出ました。claude code にエラー文をそのまま貼って「直して」とお願いしたら、すぐ修正案が返ってきて助かりました。

私の実体験では、中国輸入代行業者を比較するの一括変更で広告設定が大きく動いてしまったことがあり、変更前後の比較から「何が起きたか」を逆算するのも claude code が得意でした。

立て直しのために実践した4つの改善ステップ

ここからは具体的な立て直しの4ステップを紹介していきましょう。

赤字キーワードを抽出して即停止する

ACOSが目標値を大きく超えるキーワードを claude code で抽出し、まず止めます。ここで判断を迷うと出血が続くので、機械的に処理するのがおすすめです。

勝ちキーワードに予算を集中投下する

逆にCVRが高く、ACOSが目標内のキーワードには予算を寄せます。私は campaign_manager.py を拡張して、予算変更やステータス変更をAPI経由で扱えるようにしました。

入札単価をClaude Codeで再計算する

目標ACOSと現状CVRから、適正な入札単価を逆算してもらいます。感覚で1円ずつ調整するより、ずっと納得感がありました。

商品ページ改善案をAIに提案させる

広告だけ直してもCVRが低いと意味がないので、商品タイトルや箇条書きの改善案も claude code に出してもらいます。

私のケースでは、オート→Exact格上げの検出ロジックを ai_optimizer.py に組み込んでから、広告まわりの判断スピードが上がりました(個人差があります)。

Claude Code活用で気をつけたい注意点

便利だからこそ、使い方には気をつけたいポイントがあるんです。

個人情報・売上データの取り扱いに注意

購入者情報など、機微なデータは事前に削っておきましょう。社内で扱う情報の範囲は、自分なりにルール化しておくと安心です。

AIの提案を鵜呑みにせず数字で検証する

claude code の提案はあくまで仮説です。実際に動かす前に、過去データで成り立つかを必ずチェックしてくださいね。

週1回のメンテナンスを習慣化するコツ

Amazon広告のアトリビューションは最大7日ほど遅れて反映されると言われているので、調整は週1回くらいのペースが私にはちょうど良かったです。

私の運用では、optimization_sessions のような履歴テーブルを用意して「いつ何を変えたか」を残すようにしてから、検証がぐっとやりやすくなりました。

まとめ|広告費高騰はAIと一緒に乗り越えていきましょう

Claude Code導入で変わった私の働き方

claude code を相棒にしてから、サロンワークの合間でも広告データに向き合えるようになりました。「分析が苦手な自分」を責めなくてよくなったのが、一番大きい変化なんです。

初心者がまず取り組むべき3つのアクション

  1. Amazon広告レポートをCSVでダウンロードしてみる
  2. claude code にACOS・CTR・CVRの集計を頼んでみる
  3. 赤字キーワードの停止と勝ちキーワードへの予算寄せを試してみる

この3つだけでも、広告費の輪郭がかなり見えてきます。私自身、最初の一歩を踏み出したのは「全部は無理でも、まず1キャンペーンだけ」と決めたときでした。焦らず、claude code と一緒にコツコツ立て直していきましょう。

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