SEMおよび情報フロー実践者学習・交流グループ

グループに参加する/コースに関するお問い合わせ: aiqijun14

物語は次のようになります。

2、3ヶ月前、面接を経てSEMスペシャリストをチームに迎え入れました。この若い女性は医療業界の入札業界で数年間勤務し、基本的な入札業務から入札マネージャーへと昇進しました。彼女は非常に勤勉で、医療業界の熾烈な競争を目の当たりにしてきました。また、知的で機転が利き、よく使われるExcel関数だけでなく、あまり使われていない関数にも精通していたため、チーム内ですぐに地位を確立することができました。

1ヶ月ほど快適な日々が続いた後、彼女はコンピューターがますます彼女のデータ処理ニーズを満たせなくなってきたと訴えて私のところに来ました。さらに1ヶ月が経ち、彼女は私からVBAの本を借りて独学を始めました。

ヘルスケア業界やeコマース業界でも同様の事例が頻繁に発生していると思います。結局のところ、それは生産ツールと生産性の問題に帰着します。

コンピュテーショナル・アドバタイジングは、膨大なデータ処理を必要とする学際的なアプリケーションであり、SEMはコンピュテーショナル・アドバタイジング業界における最も顕著な例です。データ処理において最も広く使用され、アクセスしやすいソフトウェアであるExcelは、多くの実務家にとって基本的なツールとなっています。

百度百科は道具を次のように定義しています。「道具とは、もともと作業に用いる道具を指していましたが、後に何かを達成、完了、あるいは促進するための手段を指すようになりました。道具は特定の物質ではないため、相対的な概念です。したがって、物質を変化させることができる物質は、変化させる物質に対して相対的な道具なのです。」

定義によれば、まず仕事の定義を明確にしなければなりません。

仕事を「アクション」と「プロジェクト」の2つのカテゴリーに分けたいと思います。

いわゆる「アクション」とは、あるキーワードの順位を確認したり、キーワードを拡張したり、クリエイティブなコンテンツを作成したり、順位を調整したりといった具体的な「ポイント」を指します。

「プロジェクト」とは、特定の目標に基づいた一連のアクションのことです。例えば、「注文数を8%増やす」「平均注文額を5%増やす」「注文コストを6%削減する」といった目標です（KPIについて考えているのは分かっていますので、ご安心ください） 。

ツールは、 「物理的なツール」と「知的なツール」の 2 つのカテゴリに分けられます。

いわゆる「物理的なツール」には、プロモーション用のライブ ストリームやキーワード分割ツールなどが含まれます。

いわゆる「知的ツール」には、マインドマップ、データ モデルなどが含まれます。

Excel を例に、Excel がどのようなツールとして使用でき、どのような「タスク」を支援できるかを見てみましょう。

まず、「アクション」セクションにある「物理的なツール」についてお話しましょう。ほとんどの人にとって、これは最も重要なアプリケーションです。日次、週次、月次レポート、コンバージョンリソースの概要表、キーワードセグメンテーションツール、そしてBaiduプロモーションクライアントなどは、Excelスプレッドシートのルールに基づいて構築された複雑な物理的なツールです。これらは実際には、計算やテキストフィルタリングといった基本的なExcel関数を利用しています。

「行動」における「知的ツール」は少し複雑ですが、実際にはかなり頻繁に遭遇します。

例えば、越境ECに携わる友人は、「クリエイティブコンテンツの作成」という日々の業務に、このように取り組んでいます。Amazonでは、クリエイティブコンテンツとは基本的に商品の「タイトル」を書くことです。さて、「デスクランプ」のクリエイティブコンテンツを作成したい場合、まず類似商品の売上ランキング（例えばTOP100）を調べ、その100商品のタイトルと説明文を取得します（もちろん、この友人はウェブクローラーを作成しています） 。

次に、Pythonを使って、それぞれのクリエイティブアイデアを語根に分解します（英語はアルファベット言語なので、語根の分割は比較的簡単です） 。そして、各語根の出現頻度をカウントします。ご想像の通り、語根を出現頻度順に簡単にランク付けでき、消費者に最も好まれる語根を導き出すことができます。あとは、積み木を組むのと同じくらい簡単です。実際、この手法とツールは、キーワードのカバレッジを拡大する際に頻繁に利用されています。

「プロジェクト」業務における「手作業」については、月次レポートのデータモデルなど、依然として非常に一般的です。月次レポートは、より大量のデータとより高度な分析次元を必要とし、多くのデータ可視化チャート（ご存知の通り、PowerPointを作成する必要があるため）を必要とします。記事の冒頭に登場する若い女性は、関数と数式のみを使用して、月次レポートのモデルを次々と完成させました。毎月、固定シートにデータを貼り付けるだけで、チャートやグラフは意思決定を支援するために使用できました。

意思決定を支援する機能があるため、例を挙げる際に「知的ツール」と呼ぶべきかどうか迷いましたが、考えてみてもやはり不適切だと感じました。ここでの「ツール」は一連の計算やグラフ作成といった作業を完了させますが、これらは全て手作業、つまり「一般的な論理モデル」に属するものです。ここでの「論理」や「思考」とは、決められた「ルーチン」を機械的に繰り返しているに過ぎません。

前の例で単語の分割プロセスを完了したら、次の一連のツールを使用してアカウントの設定をすばやく完了できます。

下の画像は、単語の分割結果に基づいてプランとユニットをすばやく構築し、設定したルールに従ってマッチング方法を割り当てる方法を示しています。

ご存知の通り、過去2年間で検索エンジン最適化（SEO）では様々なマッチング手法が採用されてきました。そのため、私はアルゴリズムにおいて、フレーズ完全一致を最適なソリューションとして採用しています。

（アカウント構造が完成したら、次のステップはクリエイティブコンテンツです。クリエイティブコンテンツに関する意見は様々ですが、よくある不満は、ワイルドカードを使用してユニット内で最も長いキーワードを選択する必要があることです。これは典型的な「手作業」タスクですが、すぐに実行できます。）

最後に、この「プロジェクト」における「知的ツール」についてお話ししましょう。プロジェクト内の「知的ツール」と呼ぶよりも、知性と知識そのものがプロジェクト作業におけるツールであると言う方が正確でしょう。次のようなシナリオを考えてみましょう。新しいマーケティングプロジェクトを引き継いだばかりで、全員が手探り状態にあり、ターゲットオーディエンスの属性について明確な指針を与えてくれる人が誰もいません。これまでの最適化の「経験」が、もはやマーケティングニーズを満たすのに十分でなくなったら、どうすればよいでしょうか？

Excel では、ここでソルバー、相関係数、線形方程式が役立ちます。一見無関係に見えるシーケンス間に影響を与える傾向を見つけ、予期しない結果を導くことができる場合があります。

冒頭のストーリーで問題となっているのは、ツールの不足ではなく、むしろそれらのツールの適用性とアップグレード性です。インテリジェンスそのものを含め、単一のツールですべての問題を解決できるわけではないことを理解することが重要です。

Excel の数式と関数を使用すると、少量のデータで単一のタスクを迅速かつ簡単に解決できます。

前提条件が 2 つあることに注意してください: 1.データ量が多くないこと。2. 単一のタスクであること。

Excelのパフォーマンスは、コンピュータの性能とOfficeのバージョンに大きく影響されます。100万行近くを処理すると、スムーズに動作しなくなることがよくあります。ネストされた関数、計算のための関数呼び出し、ピボットテーブル、グラフ生成などが同時に存在すると、計算がさらに複雑になり、スプレッドシートの処理速度が大幅に低下します。画面がグレー表示になり、カーソルが動き回る状態が頻繁に発生するでしょう。

Excelの数式や関数を使う場合、自動化できない操作は数多くあります。例えば、アカウント管理をきちんと行い、毎月1日に前月の検索キーワードを定期的にダウンロードしてバックアップしているとして、年末に過去のレポートをまとめて集計する必要がある場合、単純な関数をいくつか使うだけでは明らかに実現できません。関数はファイルオブジェクトを直接呼び出して処理を実行することができません。さらに、関数は連続してアクションを実行する際に非常に扱いにくいという問題もあります。

例えば、12ヶ月分のデータのサマリーは既に作成済みです。当初は追加されていなかったものの、最適化プロセス中にアカウントに追加されたキーワードを見つけ、自動的に新しいシートを作成し、それらをコピーする必要があります。これには、フィルタリング、ピボットテーブル、新しいシートの作成、そしてコピー＆ペーストといった作業が必要であり、単純な関数では実現できません。

これらすべてを自動化したい場合は、プログラムを作成する必要があります。VBAは、プログラム内でリソースを解放できるため、関数や数式と比較して、同じマシン上でより高い計算能力を実現し、Excelの自動化をある程度まで最大化します。

Excel はデータ分析において非常に重要なツールですが、仕事において 1 つのスキルだけを習得しても、それで解決できるわけではありません。

したがって、この話の論点は、既存のツールがワークロードの限界に直面した場合、作業効率を高め、新しいツールやソリューションを通じて新たな視点を得るために、積極的にツールのアップグレードを模索すべきだということです。つまり、Excelを使い続けると、最終的にはExcelを放棄し、Pythonや他のツールに取って代わられることになるかもしれません。どうなるかは誰にも分かりません。

プロモーションと最適化の詳細については、 「続きを読む」をクリックして無料コースにアクセスしてください。