Claudeを使ってAmazon広告のパフォーマンス変化を診断し、異常を特定し、次に取るべき行動を明らかにする方法を学びましょう。
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Amazonのブランドや代理店は、広告アカウントで何が変わったのか、なぜパフォーマンスが変動したのか、そして次にどのような対策を講じるべきかを理解するために多くの時間を費やしています。このライブワークショップでは、Intentwiseのプロダクトマネージャーであるケントン・スナイダー氏が、ClaudeのようなAIツールが、その分析をより迅速、再現性高く、そして行動に移しやすくするのにどのように役立つかを紹介しました。
今回のセッションでは、実践的な疑問に焦点を当てました。ClaudeがAmazonのデータに直接接続された場合、何が起こるのでしょうか？
キャンペーンレポート、検索語句レポート、商品レベルのデータ、セラーセントラルやベンダーセントラルのファイルを大きなスプレッドシートにエクスポートする代わりに、チームはAIを使用してパフォーマンスに関する自然言語の質問を行うことができます。適切なデータ接続とブランドコンテキストを組み合わせることで、Claudeは変化の診断、機会の発見、そして週次レポート作成をより自動化されたワークフローへと変えるのに役立ちます。
ケントン氏はまず、AIツールが有用な回答を生成するには、生データ以上のものが必要な理由を説明することから始めた。Claudeのようなツールは、デフォルトでは大まかな回答をするように設計されている。つまり、一般的な質問をすると、一般的な回答しか得られない可能性があるということだ。
分析の妥当性を高めるため、ケントンはまずクロードにブランド固有の文脈を与えることを推奨した。その文脈には以下が含まれる。
デモでは、ケントンがAmazon分析用のClaudeプロジェクトを作成し、ブランド情報を含んだマークダウンファイルをアップロードしました。これにより、ユーザーが毎回アカウントの説明を繰り返す必要がなくなり、Claudeはセッション全体を通して同じビジネス背景情報を参照できるようになりました。
その後、セッションはクロードがアマゾンのデータにアクセスする方法についての議論に移った。
ケントンは、IntentwiseのMCPソリューションであるIntentwise AI Gatewayを使用して、Amazon Ads、Seller Central、およびVendor CentralのデータをClaudeに接続しました。この設定により、ユーザーがCSVファイルを手動でアップロードすることなく、ClaudeはAmazonのリアルタイムデータを照会できるようになりました。
手動でのアップロードも可能だが、ケントン氏によれば、手間が増えるという。チームはファイルをダウンロードし、Claudeにアップロードし、ファイル間の関連性を説明し、分析を実行するたびにこのプロセスを繰り返す必要がある。MCP接続を使用すれば、Claudeは質問に答えるために必要なデータだけを取得できる。
これは、広告費、在庫、製品パフォーマンス、キャンペーンデータ、総売上など、さまざまな種類のデータをチームが連携させたい場合に特に役立ちます。
ケントンが最初に説明した例の一つは、ACOS診断プロンプトだった。
この質問は、過去14日間でACOSの変化を引き起こしたキャンペーンを特定し、その変化が入札、新しいキーワード、または外部要因によって引き起こされたかどうかを明らかにするために設計されました。
クロードは、連携したAmazonのデータを使用してキャンペーンレベルと検索語句レベルのパフォーマンスを分析し、変化の背景にある具体的なパターンを明らかにしました。この例では、パフォーマンスを低下させているキャンペーンを特定し、クリック数と注文数の変化を強調表示し、競合圧力の増大、広範囲キャンペーンや自動キャンペーンへの新しい検索語句の追加、予算や入札額の変更といった考えられる原因を指摘しました。
このワークフローの利点は、ACOSが変化したという報告にとどまらず、何が、どこで変化したのか、そして次に何を調査すべきかを説明する点にある。
ケントン氏はまた、クロードが事業拡大の機会を見つけるのにどのように役立つかについても説明した。
デモの中で、彼はクロードに、前週に少なくとも3日間、日次予算を達成しつつ、ACOSを目標しきい値以下に抑えたキャンペーンを探すよう依頼した。クロードは、予算に制約はあるものの効率的なキャンペーンを報告し、予算を増額できる可能性のある箇所についての推奨事項も提示した。
これは、キャンペーンレポートを手動で確認することなく成長機会を見つけたいチームにとって便利なワークフローです。Claudeは、パフォーマンスの低いキャンペーンだけでなく、パフォーマンスは良好だが資金不足の可能性のあるキャンペーンも特定できます。
セッションの後半は自動化に焦点を当てた。
ケントン氏は、同じアプローチを毎週の定期的な分析ワークフローに変換する方法を示しました。Claudeプロジェクト、コンテキストファイル、およびエージェントスタイルのプロンプトを使用することで、チームはClaudeに定期的に実行させたいチェックを定義できます。
週ごとのチェック項目の例は以下のとおりです。
目標は、毎週手動で質問をする作業から、最も重要な発見を自動的に提供する、再現性のあるワークフローへと移行することです。
ケントン氏はまた、出力結果をSlackに送信し、短い週次アップデートに要約し、プロジェクトのメモリに保存することで、クロード氏が過去の調査結果を時系列で参照できるようにする方法も示した。
質疑応答の時間には、参加者からIntentwise AI GatewayがAmazon AdsのネイティブMCPとどのように異なるのかという質問が出ました。
ケントン氏は、最大の違いの一つはデータ範囲だと説明した。Amazon Ads MCPは広告データに特化しているのに対し、Intentwise AI GatewayはAmazon Ads、Seller Central、Vendor Centralのデータを統合することで、広告パフォーマンスとその他のビジネスシグナルを結びつけることを可能にする。
例えば、チームは広告費と在庫、ベンダーの総売上、販売者の売上、その他の広告以外のデータポイントを組み合わせた質問を行うことができます。このより広範なデータレイヤーにより、Claudeは広告に関する質問だけでなく、より包括的なビジネス上の質問にも答えることができるようになります。
聴衆からは、特にヨーロッパの広告主や機密性の高いビジネスデータを扱うチームにとってのセキュリティに関する質問も寄せられた。
ケントン氏は、セキュリティはMCP接続とAIツール自体という2つのレベルで重要であると強調した。Intentwise側については、基盤となるインフラストラクチャはエンタープライズデータ標準に基づいて構築されていると指摘した。また、Claudeや同様のAIツールを使用するチームは、自社のデータでモデルの再学習が行われないようにするプランを選択するよう推奨した。
より厳格な要件を持つチームの場合、エンタープライズプランや隔離された環境が必要になる場合があります。重要な推奨事項は、適切なデータ保護契約と設定が整っていない限り、機密性の高いビジネスデータをAIツールに投入しないことです。
このセッションで最も重要な点は、Claudeは単発の質問をするだけの場所ではないということです。クリーンなAmazonデータと連携させ、適切なブランドコンテキストを与えることで、Amazonチームにとって繰り返し利用できる分析レイヤーになり得るのです。
ブランドや代理店は、レポートのエクスポート、ピボットテーブルの作成、調査結果のまとめに何時間も費やす代わりに、AIを活用することで、より的確な質問をしたり、変化をより迅速に診断したり、週次業績評価の一部を自動化したりすることができる。
大規模なアカウント、複数のクライアント、あるいは広告、在庫、販売にわたる複雑なデータを管理するAmazonチームにとって、これは明確な機会となります。手動によるレポート作成から、AIを活用した診断、より迅速なインサイト、そしてより一貫性のあるアクションへと移行できるのです。
Amazonでのパフォーマンスがどこで、なぜ変化しているのかを理解するために何時間も費やす必要はありません。
このセッションでは、Intentwiseのプロダクトマネージャーであるケントン・スナイダーが、パフォーマンスの異常が発生した際にそれを特定し、その原因と対処法を把握するために、Claudeをどのように設定するかを紹介します。
今すぐ登録して、 10 月 10 日午前 1 時（太平洋標準時間）/午後 XNUMX 時（東部標準時間）この記事では、ClaudeをAmazonビジネス向けの常時稼働型の監査レイヤーとして活用する方法をご紹介します。
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このセッションでは、Intentwiseのプロダクトマネージャーであるケントン・スナイダーが、パフォーマンスの異常が発生した際に、その原因と対処法を特定するためにClaudeを設定する方法を紹介します。
ClaudeをAmazonビジネス向けの常時稼働型監査レイヤーとして活用する方法をご紹介します。