Claudeを使用してAmazon DSPのパフォーマンスを向上させましょう

マイケル・ウォーターズ

2026 年 8 月 3 日

Amazon DSPキャンペーンを運用する上で最も難しい点の1つは、広告費用対効果（ROAS）を測定することです。

DSPキャンペーンには多額の初期費用が必要であり、また、DSP広告をブランド検索指標などのKPIに結び付けるAmazonのデフォルトのアトリビューション指標では、そのパフォーマンスの全体像を把握できない場合が多い。

Amazon DSP のアトリビューションとトラブルシューティングのギャップは、これらの広告が Netflix、Disney、Rokuなどの巨大プラットフォーム.

これらは、正しく使いこなす必要がある重要なマーケティングツールです。

もちろん、Amazon Marketing Cloudを使えば、数年前から購買ファネル全体にわたる顧客分析が可能になり、DSPキャンペーンの真の効果を確認できるようになりました。

しかし、そうした知見を引き出すには、依然としてクエリ結果を綿密に分析する必要がある。

もっと簡単な方法があります。データをAIに接続することで、DSP広告の成果を分析し、その効率をはるかに迅速に向上させることができます。

AIエージェントをAmazonの全データに対して実行することで、購買ファネル全体における顧客の行動をはるかに容易に把握できるようになります。

現場の声を力強いメッセージへ。 AIゲートウェイ MCPは、DSP広告データやAMCクエリ出力など、AmazonのすべてのデータをAIエージェントに取り込むため、小売、DSP、シェアオブボイス、SQP、AMCといった分野全体にわたって質問を行うことができます。

AIがDSP広告の分析を支援することで、以下のことが可能になります。

露出過多を避けてください。 ターゲット層に属する買い物客は、数日から数週間にわたって同じ商品に関する広告を複数目にする可能性があります。

最初の数回の広告は通常、コンバージョン率の向上に役立ちますが、コンバージョンに至らない見込み客に過剰に広告を露出させてしまう段階に達すると、広告費を無駄にしていることになります。

解決するには、AIエージェントに、DSP広告の生涯表示回数に基づいてコンバージョン率がどのように増加するかをマッピングするように依頼してください。

各ASINについて、買い物客に何度も表示されすぎている分岐点はどこでしょうか？

接触頻度は製品によって異なります。価格の高い製品ほど、消費者が購入前に必要とする接触機会は多くなる傾向があります。

AIエージェントは、販売につなげるのに最適な露出回数を簡単に特定できます。

次に、Amazon広告アカウントで表示頻度の上限を設定し、無駄な支出を防ぎましょう。

DSPとスポンサー広告の重複を追跡します。 ファネル上部のDSP広告を見た直後に購入に至る顧客はごくわずかです。だからこそ、DSP広告が顧客のコンバージョンに至るまでのプロセス全体の中でどのような役割を果たすのかを理解することが非常に重要なのです。

ファネルのどの段階でDSP広告が最も効果を発揮しますか？スポンサー広告のタッチポイントと組み合わせた場合、どの広告が最も高いコンバージョン率を達成しますか？

コンバージョンに至るまでの顧客行動データをAIエージェントに取り込むと、ClaudeやCopilotに、顧客が購入に至るまでにどのようなステップを踏むのかについて、あらゆる質問をすることができます。

視聴者層別にDSPのパフォーマンスを素早く比較できます。 AIエージェントは、オーディエンスのセグメンテーションに非常に優れています。

AIエージェントに、幅広いオーディエンス層におけるパフォーマンスの違いについて尋ねてみましょう。例えば、DSP広告は、新規顧客とリピーター顧客でパフォーマンスにどのような違いがあるのでしょうか？

あるいは、広告を見た顧客と自然購買者を比較してみましょう。結局のところ、DSP広告の成功を考える際には、最初の売上だけで満足してはいけません。

むしろ、DSP（デマンドサイドプラットフォーム）を通じて広告に接触した顧客の長期的な価値を検討してみましょう。オーガニック検索でアクセスした顧客と広告を通じてアクセスした顧客を、顧客生涯価値（LTV）、リピート購入率などで比較してみてください。

DSP経由でアクセスした顧客が、オーガニック検索の基準値と比較して実際にどれだけの価値を加えているかを確認できます。

平均注文額に基づいた類似顧客層の比較を検討してください。

多くの場合、AIエージェントはこの点に関して実用的な洞察を提示することができます。