takumaoshiro Ad Daily Report (広告パフォーマンス日次レポート)
全媒体の広告パフォーマンスを日次で集計・比較し、運用チーム・アカウント担当者向けに配信する日次レポートスキル
1. Overview
- Purpose: 各広告媒体（Google, Yahoo, Meta, LINE 等）の前日パフォーマンスを横断集計し、予算消化ペース・CPA推移・CV獲得状況を一目で把握する
- Audience: 広告運用チーム、アカウントマネージャー
- Frequency: Daily（毎朝配信）
- Time to complete: 2-5 minutes（データ取得後の分析処理）
When to use
毎朝の運用確認として定常実行する。前日の広告配信データが揃った段階（通常 AM 9:00 以降）でトリガーし、Slack等に配信する。急激なCPA悪化やCV激減が検知された場合は即時アラートとしても利用可能。
2. Input Data
Required
| Data Source | Format | Description |
|---|---|---|
| 広告媒体CSVレポート | CSV / TSV（UTF-8 or UTF-16） | impressions, clicks, cost, conversions, CPA を含む日次データ |
| 予算マスタ | CSV / JSON | 月次予算額、媒体別配分比率 |
Optional
| Data Source | Format | Description |
|---|---|---|
| CPA目標値 | JSON / config | クライアント別・媒体別のCPA目標値 |
| 過去実績データ | CSV | 過去30日間の日次データ（移動平均算出用） |
| キャンペーン構成情報 | CSV | キャンペーン名とカテゴリのマッピング |
Data Quality Checks
- 日付カラムが前日日付を含んでいること
- cost > 0 のレコードに impressions = 0 がないこと
- 全媒体のデータが欠損なく揃っていること
- CSV区切り文字（カンマ / タブ）の自動判定を実施
3. Analysis Steps
Step 1: データ読み込みと正規化
各媒体のCSV/TSVを読み込み、共通フォーマット（date, media, campaign, impressions, clicks, cost, conversions）に正規化する。UTF-16/TAB区切りの自動判定を含む。
Step 2: 全体サマリー算出
全媒体合算の日次トータルを算出する。
- 総消化額、総CV数、全体CPA
- 前日比（cost / CV / CPA それぞれの増減率）
- 7日間移動平均との比較
Step 3: 媒体別ブレイクダウン
媒体ごとに以下を算出する。
- 消化額、CV数、CPA、CTR、CVR
- 前日比・7日平均比
- 媒体別の予算消化率（月初からの累積消化 / 月予算）
Step 4: 予算ペーシング判定
月間予算に対する消化ペースを日割りベースで評価する。
- 理想消化率 = 経過日数 / 月日数
- 実消化率 = 累積消化額 / 月予算
- 乖離が大きい場合はフラグを立てる
Step 5: 判定・アクション提案
閾値に基づく自動判定と、推奨アクションを生成する。
4. Output Format
Summary (top-level)
【全体サマリー】
消化: ¥X,XXX,XXX（前日比 +X.X%）
CV: XX件（前日比 +X.X%）
CPA: ¥XX,XXX（前日比 +X.X%）
7日平均CPA: ¥XX,XXX（対比 +X.X%）
判定: ○正常 / △注意 / ×要対応
Detail sections
- 媒体別サマリーテーブル: 媒体 / 消化 / CV / CPA / 前日比 / 予算消化率
- 重要ポイント: 3つの注目事項（状況・影響・原因候補）
- 対応アクション: 推奨する具体的なネクストステップ
Visualizations
- 媒体別消化・CPA比較テーブル（Markdown table）
- トレンドインジケーター（上昇/下降矢印 or 色分け）
- 予算ペーシングバー（進捗率の視覚表現）
5. Judgment Criteria
| Metric | Good | Warning | Critical |
|---|---|---|---|
| CPA対目標比 | ±10%以内 | ±20%超（目標比） | ±30%超（目標比） |
| 予算消化率 | 90-105% | <80% or >110% | <60% or >130% |
| CV前日比 | ±15%以内 | -30%以上の減少 | -50%以上の減少 |
| Cost前日比 | ±20%以内 | ±30%超 | ±50%超 |
Decision Rules
- CPA が目標値の +20% を超えた場合、Warning として媒体別の内訳を確認する指示を出す
- CPA が目標値の +30% を超えた場合、Critical として即時対応を促す
- 予算消化率が 80% 未満の場合、入札強化または配信拡大の検討を推奨
- 予算消化率が 110% を超えた場合、日予算上限の確認を推奨
- CV が前日比 -50% 以上の減少の場合、タグ発火・LP障害の可能性を警告
6. Examples
Sample Input
date,media,campaign,impressions,clicks,cost,conversions
2026-04-14,Google,ブランド_検索,12500,890,124000,32
2026-04-14,Google,一般_検索,45000,1200,286000,18
2026-04-14,Yahoo,ブランド_検索,8900,520,89000,15
2026-04-14,Yahoo,ディスプレイ,120000,980,156000,8
2026-04-14,Meta,リード獲得,85000,2100,198000,22
2026-04-14,LINE,友だち追加,62000,1500,95000,12
Sample Output
===== 広告パフォーマンス日次レポート 2026/04/14 =====
【全体サマリー】
消化: ¥948,000（前日比 +3.2%）
CV: 107件（前日比 -5.3%）
CPA: ¥8,860（前日比 +9.0%）
7日平均CPA: ¥8,120（対比 +9.1%）
判定: ○正常
【媒体別サマリー】
媒体 | 消化 | CV | CPA | 前日比 | 消化率
Google | ¥410,000 | 50 | ¥8,200 | +2.1% | 48.2%
Yahoo | ¥245,000 | 23 | ¥10,652 | +8.5% | 52.1%
Meta | ¥198,000 | 22 | ¥9,000 | -1.2% | 45.8%
LINE | ¥95,000 | 12 | ¥7,917 | +0.5% | 41.3%
【重要ポイント】
① Yahoo CPA上昇 +8.5%
状況: ディスプレイ配信のCPAが前日比+15%
影響: 全体CPAを押し上げ
原因候補: クリエイティブ疲弊の可能性
【対応アクション】
- Yahoo ディスプレイのクリエイティブ成績を確認
- LINE 消化率が低いため入札調整を検討
7. Do's and Don'ts
Do
- 全媒体横断で統一フォーマットに正規化してから集計する
- 前日比だけでなく7日移動平均との比較も必ず含める
- 数値は実データから正確に算出する（推測値を混ぜない）
- 予算消化率は月の経過日数を考慮して判定する
- 原因候補は具体的なキャンペーン名・媒体名を明記する
Don't
- 単日の変動だけで過度にアラートを出さない（ノイズになる）
- 小額キャンペーンのCPA変動で全体判定を歪めない
- データが欠損している媒体を無視して全体集計しない（欠損を明示する）
- 前月比と前日比を混同しない
8. Agent Guide
When executing this analysis skill:
You are performing Ad Daily Report (広告パフォーマンス日次レポート) analysis.
Key rules:
- Read all CSV/TSV files and normalize to a common schema (date, media, campaign, impressions, clicks, cost, conversions)
- Calculate daily totals, day-over-day changes (%), and 7-day moving averages
- Break down by media: cost, CV, CPA, CTR, CVR, budget pacing
- Apply judgment thresholds: CPA ±20% = warning, ±30% = critical; budget pacing <80% or >110% = flag
- Output: overall summary → media table → key findings (top 3) → action recommendations
- All numbers must be calculated from actual data, never estimated
- Flag data quality issues (missing media, date gaps) explicitly
Refer to the full SKILL.md for thresholds, output format, and detailed steps.