この Google 広告スクリプトは GPT を使用してアカウントのパフォーマンスを要約します

先月、私は初めて GPT 対応の Google 広告スクリプトを共有しました。 欠落している RSA 見出しを特定し、新しい亜種を提案します。

今月は、GPT の限界をもう少し押し上げて、次のスクリプトを GPT で作成できるかどうかを確認したいと思いました。 ネタバレ注意：うまくいきました！ しかし、そこに到達するには、ある程度の努力が必要でした。 成功する結果を得るためにプロンプ​​トをどのように設計したかをお教えします。

私が共有しているスクリプトは、OpenAI の GPT を使用して、アカウントのパフォーマンスの概要と、Google 広告アカウントのパフォーマンスを向上させる方法に関するいくつかの提案を作成します。

PPC レポートをよりわかりやすくする

PPC レポートは面倒な作業になる場合があります。 クライアントや利害関係者は、毎週、毎月、あるいは毎日でも、最新のレポートが定期的に受信箱に届くことを期待しているため、本質的にこの作業は繰り返し行われます。

優れたレポート ツールはたくさんあります (私もそのツールで働いています)。 データの取得と視覚化は自動化できますが、データを理解してストーリーを伝えるには、通常は依然として人間の介入が必要です。 GPT は説得力のあるストーリーを書くのが得意なので、私の問題に対する良い解決策のように思えました。

GPT と生成 AI は、適切に書かれたテキストを作成することに長けています。 大規模言語モデル (LLM) は数十億の単語を読み取っているため、説得力のある読み物を作成する方法で単語を組み合わせる方法を予測するのが非常に得意です。

しかし、それらは説得力があるかもしれませんが、常に真実であるとは限りません。信頼できるレポートをクライアントと共有することが目標である場合、これは大きな問題です。

そこで私は、GPT が正しく、広告アカウントのデータについて優れたストーリーテラーとなるように強制できないか考えてみました。

GPTの真理問題

GPT の弱点は、その中核的な強みが文字列内の次の単語を予測することであることです。 事実を確認し、記載されている内容が正しいかどうかを確認する場合、信頼性ははるかに低くなります。

そのトレーニングには、Google 広告でより多くのコンバージョンを獲得する方法に関する数十のブログ投稿が含まれていた可能性があります。

これらの記事では、予算の確認や CPA 目標の管理などのタスクについて頻繁に言及している可能性が高いため、GPT がコンバージョンの獲得に関連するアドバイスを生成する際には、それらの内容も含まれる可能性があります。

ただし、CPAが目標CPAよりも低い広告主は広告予算を増額すべきか減額すべきかなど、詳細が若干間違っている可能性があります。 GPT は分析的に問題を解決するのではなく、アドバイスに含めるべき単語を予測します。

もう 1 つの問題は、openAI がこの既知の問題に対処しようと取り組んでいるにもかかわらず、GPT は依然として数学が苦手であることです。

たとえば、キャンペーンのクリック数やインプレッション数などの事実が提供された場合、その情報から正しい CTR を決定する方法がわかると想定するのは安全ではありません。 クリック数/インプレッション = CTR という単純な式であることは誰もが知っています。

GPT が正しく処理する場合もありますが、保証はありません。

計算エラーを避けるために、自分で計算を行い、結果をプロンプトに表示する方が安全だと判断しました。

GPT が CTR やコンバージョン率などの指標を正しく計算することを信頼するのではなく、プロンプトでそれらの指標の値を指定しました。

ビジネスに関する事実を GPT に提供する方法

私が自動化したい具体的なタスクは、アカウントのパフォーマンスが前月と比較して先月どのように変化したかを説明し、いくつかの最適化の提案を含めることでした。

この自動化を作成するとき、コードにすぐに進むことができませんでした。 プロセスを自動化する前に、機能するプロセスを手動で作成する必要がありました。

最初のステップは、GPT を実験して、事実の捏造をやめ、真実に頼ってストーリーを作成するために必要なデータを判断することでした。 そのためには、記述したい事実を含む Google 広告データを渡す必要がありました。

幸いなことに、GPT はテーブルを入力として受け取り、さまざまなセルを解釈する方法を理解できます。 そこで、キャンペーンのパフォーマンスの表を作成し、コピーして GPT プロンプトに貼り付けることができる CSV テキスト ファイルとしてエクスポートしました。

GPT に 2 つの日付範囲間のパフォーマンスの変化についてコメントしてもらいたかったので、最初は 2 つの個別の CSV 文字列 (期間ごとに 1 つずつ) を取り込みました。

ただし、2 つの個別の CSV 文字列は、異なる日付範囲の個別の列を持つ 1 つの CSV に同じデータを結合するよりも多くのトークンを使用します。

そこで、大規模なアカウントでの自動化を少し改善するために、結合された CSV 文字列を生成しました。

事実データをプロンプトに挿入する準備ができたら、可能な限り最良の結果が得られるようにプロンプ​​トを設計することに進むことができます。

迅速なエンジニアリング

事実データを扱う必要があるので、次にそれらの事実をどう扱うかを GPT に指示する必要がありました。 プロンプトは次のような単純なものにすることができます。

• 「2 つの期間を比較したキャンペーンのパフォーマンスの概要を書いてください。」

GPT は賢く、CSV データ内のさまざまな期間が何であるかを把握します。

優先順位を下げたい特定の指標に重点を置きすぎる傾向がある場合は、プロンプトに次のような詳細を追加します。

• 「概要に Search Lost IS を含めないでください。」

次に、最適化のヒントをいくつか含めたいと思いました。 提案の信頼性を高め、私自身の管理スタイルに沿ったものにするために、次のような追加の事実をプロンプトにロードしました。

• 目標コンバージョン単価は 20 ドルです。 コストが高いことは悪いことであり、コストが低いことは良いことです。
• 検索損失 IS (予算) が 10% を超え、CPA が目標を下回っている場合は、予算を引き上げる必要があります。
• CPA が目標を上回っている場合は、入札単価を調整する必要があります。

その後、CSV データ、事実、このデータをどうするかというリクエストを含む非常に詳細なプロンプトを送信すると、GPT は確かな回答を返し始めました。

パズルのピースがすべて揃ったので、GPT に自動化の作成を依頼するときが来ました。

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GPT に広告スクリプトを作成させる

アカウントからデータを取得する Google 広告スクリプトのコードは、特に複雑ではありません。 これはほぼすべてのスクリプトの一部であり、非常に詳しく文書化されています。

そこで私は苦渋の決断で、GPT に次のプロンプトでデータを取得するスクリプトを作成するよう依頼しました。

応答は優れたスクリプトのように見えましたが、1 つだけ少し間違っているように思えました。 比較したい 2 つの日付範囲を 1 つのクエリで含む GAQL クエリを作成していました。 それは機能しないはずです。

そこで GPT に再試行するよう依頼しました。実装はわずかに変更されましたが、GAQL クエリの日付範囲が再び台無しになってしまいました。

この時点で、諦めて自分でコードを修正することもできましたが、代わりに、迅速なエンジニアリングを行いました。

プロンプトが紛らわしい GPT だった場合はどうすればよいですか?

私はそれを次のように言いました。

• 「前月と前月のクリック数、インプレッション数、費用、CTR、平均 CPC、コンバージョン数、コンバージョン率、コンバージョンあたりの費用の指標を取得します。 」

これを後でマージする 2 つの別々のクエリで実行する必要があるともっと明確に伝えることはできますか?

そこで、次の新しいテキストを含めるようにプロンプ​​トを変更しました。

• 「クリック数、インプレッション数、費用、CTR、平均 CPC、コンバージョン数、コンバージョン率、コンバージョンあたりの費用の指標を取得します。 先月とその前の月の 2 つの日付範囲のレポートを取得します。 キーがキャンペーン名で、2 つの日付範囲からの統計が含まれるマップを作成します。 」

これはより正確で、次のような結果が返されました。

これで GPT は正しいコードを書くようになりました。 Google 広告アカウントにインストールすると、すぐに期待どおりに動作し、必要な CSV データが生成されました。

これは私にとってプロンプトエンジニアリングにおける良い教訓となりました。 PPC を一度も行ったことのない新しいチーム メンバーを雇用する場合は、おそらく、助けを求めるときにかなり正確に指示する必要があります。 GPT も同様で、精度が重要です。

また、対象分野の専門家であることも依然として重要です。 Google 広告の GAQL レポートや API レポートを使用したことがない人は、1 回の呼び出しで 2 つの日付範囲のデータを取得できないことを知らないかもしれません。 その知識がなければ、GPT 応答のエラーを見つけるのは非常に困難になる可能性があります。

結論から言えば、GPT にコードの生成を依頼するときは、一般的すぎて期待する出力だけを伝えるよりも、疑似コードを記述すると便利です。 その出力に到達する方法をシステムに指示すればするほど、システムが機能するコードを作成する可能性が高くなります。

CSV データを取得するコードが機能したので、そのデータを GPT に送信して概要を要求するコードが必要になりました。

Google 広告スクリプトでの GPT の使用

スクリプトで GPT を使用するには、API アクセスと API トークンが必要です。 OpenAI Web サイトでサインアップできます。 これにより、プロンプトを使用して API を呼び出し、応答を取得し、それを画面に表示する単純な関数を作成できます。

このコードは GPT からリクエストできますが、先月の RSA スクリプトからすでに持っていたので、それを再利用しました。

Google 広告スクリプトで GPT を使用するコード スニペットは次のとおりです。

それを一緒に入れて

次に、上記の 2 つのスクリプトを結合します。 最初のスクリプトはプロンプトに必要なデータを取得し、2 番目のスクリプトはそのデータをプロンプトとして GPT に送信し、応答をキャプチャして画面に表示します。

ここで完全なコードのコピーを取得し、使用を開始するには独自の API キーを忘れずに追加してください。

次に、事実を試してプロンプトを表示する必要があります。 コード内のファクトを入力する行には、GPT に知らせたい次のような詳細を含める必要があります。

• あなたの目標は何ですか。
• 目標より高いか低い数値が良いか悪いか。
• アカウントの最適化手法に関する事実 (つまり、CPA が高すぎてインプレッションが減少した場合に推奨される対処方法)。

GPT は、パフォーマンスを要約するときに、でっち上げではなく、提供された事実に基づいて抽出します。

プロンプトを操作して、希望どおりに処理することもできます。

たとえば、GPT に特定の指標を概要に含めるか除外するように依頼したり、会話形式やビジネス指向など、どのようなスタイルで記述するかを指示したりすることができます。

このスクリプトは OpenAI API を使用しますが、これは無料ではないことに注意してください。 したがって、実行するたびにコストがかかります。

このスクリプトは必要に応じて実行し、自動スケジュールに入れないようにすることをお勧めします。

GPT を使用した PPC パフォーマンスの要約

GPT は文章を書くのが得意ですが、事実の正確さに問題がある可能性があります。 そのため、プロンプトにできるだけ多くの事実を提供することが役立ちます。

Google 広告スクリプトを使用すると、アカウントのパフォーマンスに関する事実を GPT で機能する形式で自動的に準備できます。

このスクリプトを使用して、アカウントに関する事実を GPT に提供し、クライアントや関係者と共有できるパフォーマンスの概要を取得します。

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