AIがキャンペーンを誤って分類するときの名前・UTMの見直し方

計算は合っていても分類が違う場合

「直近14日の商品群別ROASを見せて」と頼んだら、新規顧客向けとリターゲティングのキャンペーンが一つにまとめられた。計算が合っていても、その表では予算を判断しにくくなります。

new_test_2やconversion_0501のような名前だけでは、商品群や対象を特定できないことがあります。キャンペーン設定とチームの対応表も確認し、それでも不明な項目は未分類として残します。

レポート間で同じキャンペーンを見つける

キャンペーン名とUTMのルールをそろえると、広告媒体、GA4、共有レポートで同じキャンペーンを探しやすくなります。まず、どの項目を分類に使うか決めましょう。

GA4もUTMの値を基準に、参照元、メディア、キャンペーンを分けます。GoogleはUTMのsource、medium、campaignを一貫して使うよう案内し、大文字と小文字が違う値は別の値として扱われると説明しています。SpringSaleとspring_saleは人の目には同じキャンペーンに見えても、レポートでは別の行になることがあります。

AIが読むべき最小限の情報

すべての情報をキャンペーン名に詰め込む必要はありません。名前が長くなりすぎると、運用者が守らなくなります。その代わり、AIの分析に必要な最小限のフィールドは決めておく必要があります。

例えばmeta_purchase_prospecting_skincare_broad_202605は、媒体、目的、ファネル、商品群、対象戦略、期間を順に並べた名前です。商品群をskincareに統一するなら、skinや「スキンケア」といった既存の表記を対応表で同じ値に結び付けます。

名前だけで足りないときは、UTMと対応表が必要です

名前に入れない情報は対応表で補えます。キャンペーン名でデータを結合するレポートでは、名前の変更が過去データとの対応に影響する可能性があります。集計方法を確認し、新しいルールは新規キャンペーンから適用して、既存分はIDと対応表で結ぶ方法もあります。

UTMはGA4で流入を分ける基準で、対応表は自分たちのチームがキャンペーンを解釈する基準です。Google広告のURLオプションのように、媒体ごとの計測パラメータの仕組みは違いますが、結局GA4とNeuroが読むべき値は、一貫した参照元、メディア、キャンペーン、商品カテゴリです。

対応表にキャンペーンID、商品群、ファネルを記載し、ワークスペースやGemの指示に分類ルールを残します。複数の商品群を扱うキャンペーンは、無理に一つへ分類せず「混合」とします。

Neuroではまず、命名の監査から実行します

AIにいきなり成果の分析をさせる前に、まずアカウントの分類の基準を監査させます。目的は成果を解釈することではなく、AIがアカウントを安定して読めるかどうかを確認することです。

結果が出たら、費用の割合が大きい未分類キャンペーンから確認します。ルールを補って同じ依頼を再実行すると、解決した項目と残った項目を比べられます。