N-gram で売上貢献を分解する

検索語句を N-gram（単語・フレーズ単位）に分解して、どのフレーズが売上を生んでいるか、どこで効率が悪いかを DuPont 分解（Sales = Imp × CTR × CVR × AOV）で要因分析するプロンプトです。

プロンプト早見表

やりたいこと	プロンプト
全 N-gram タイプで売上貢献度の高いフレーズを特定したい	プロンプト 1
ラベル分類（ブランド・競合等）で絞り込みたい	プロンプト 2
Auto 匿名化や合計値の不一致を踏まえた解釈ガイド付きで読みたい	プロンプト 3
市場に検索量はあるが未配信の機会キーワードを発掘したい	プロンプト 4
高転換キーワードのスケール機会（入札・予算引き上げ余地）を見たい	プロンプト 5

詳細仕様は安全装置 / 自動化フェーズ / 困ったときを参照。

プロンプト 1: 売上貢献度の高い N-gram を特定

検索語句を mono / bi / tri / 4-gram に分解し、Sales Contribution と Imp Efficiency が高いフレーズを上位から特定します。

直近の確定週データで、検索語句を N-gram
（mono / bi / tri / 4-gram）に分解して、
DuPont 分解（Sales = Imp × CTR × CVR × AOV）でパフォーマンス分析して。
top_n {{上位件数（例: 20）}}、max_pages {{最大ページ数（例: 10）}} で実行し、
Sales Contribution と Imp Efficiency を中心に上位を出して。

プレースホルダー: 上位件数（例: 20、各 N-gram タイプで表示する上位件数）、最大ページ数（例: 10、1 ページ 200 行）。 返ってくるもの: N-gram タイプ別に、フレーズ × Sales / Spend / ACoS / CTR / CVR / AOV / CPC / Imp Efficiency の表と中央値・合計値。読み取り専用で広告設定は変更しません。

プロンプト 2: ラベル分類絞り込みで N-gram 分析

事前に設計したラベル分類体系（brand / use / competitor 等）で N-gram を絞り、意味のあるグループ単位で売上貢献度と効率を比較します。

直近の確定週データで、ラベル分類カテゴリ "{{ラベル分類カテゴリ（例: brand）}}"
に絞った N-gram 分析を実行して。
top_n {{上位件数（既定: 20）}}、max_pages {{最大ページ数（既定: 10）}} で、
Sales Contribution / Imp Efficiency / 除外キーワード候補 /
昇格候補を出力して。

プレースホルダー: ラベル分類カテゴリ（例: brand / use / competitor、未登録なら内蔵デモ値）、上位件数（既定 20）、最大ページ数（既定 10）。 返ってくるもの: 絞り込みグループ内の N-gram 上位表 + 除外候補リスト + Auto → Manual 昇格候補リスト。

プロンプト 3: 解釈ガイド付き N-gram 分析

通常の N-gram 分析にデータ制約の注釈を冒頭に付け、Auto キャンペーン匿名化や合計値の不一致を踏まえて結果を読めるレポートを返します。

直近の確定週データで N-gram 分析を実行し、
レポート上部に以下の注意事項を明記して:

1. 分析対象データ: 広告ターゲット詳細データ
2. 実検索語句が取得できない行は登録キーワードにフォールバック
3. Auto キャンペーン行の実検索語句は匿名化される場合あり
4. N-gram レベルの合計は重複カウントを含むため検索語句レベルとは一致しない

top_n {{上位件数（既定: 20）}}、max_pages {{最大ページ数（既定: 10）}} で実行。

プレースホルダー: 上位件数（既定 20）、最大ページ数（既定 10）。 返ってくるもの: 冒頭に 4 項目の制約注記 + 各 N-gram 行に Auto / Manual の出自フラグ付きの表 + 合計が一致しない理由の再掲。

プロンプト 4: キーワード機会発掘（未配信だが市場に検索量あり）

市場には検索量があるが、自社では未配信のキーワード機会を発掘します。

直近 {{対象期間（例: 30 日）}} の検索データから、市場で検索量があるが
自社では未配信（インプレッション 0 または極小）のキーワードを抽出して。
売上ポテンシャルの高い順で上位 {{上位件数（例: 20）}} を出して。

プレースホルダー: 対象期間（例: 30 日）、上位件数（例: 20、既定 20）。 返ってくるもの: 未配信 KW × 市場検索量 × 想定 CVR × 売上ポテンシャル推定の表。SQP データと N-gram データを組み合わせて推定するため、SQP 観測対象 ASIN がある場合に精度が高くなります。

プロンプト 5: 高転換キーワードのスケール機会レポート

既存の高転換キーワード上位 20 について、推奨入札額と Top of Search 占有率を確認し、スケール（露出拡大）機会レポートを作成します。

上位 {{上位件数（例: 20）}} の高転換キーワードについて、
推奨入札額 / Top of Search 占有率を確認し、
スケール機会レポートを作成して。
入札引き上げ余地・予算引き上げ余地の判定を含めて。

プレースホルダー: 上位件数（例: 20、既定 20）。 返ってくるもの: KW × 現入札 × 推奨入札 × Top of Search 占有率 × スケール判定の表。占有率 95% 超は上限到達、それ以下は引き上げ余地ありと判定。