2、3ヶ月前、初冬の肌寒い時期に、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、ヘルスケア業界の入札業界で数年の経験を持ち、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、ヘルスケア業界の熾烈な競争を目の当たりにしてきただけでなく、知的で機転が利く人物でした。Excelの一般的な関数だけでなく、あまり一般的では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。

Baidu Baike はこのツールを次のように説明しています。

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」といった目標が挙げられます（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」セクションの「知的ツール」は少し複雑ですが、実際には私たちが頻繁に遭遇するものです。例えば、越境ECで働いている友人は、「クリエイティブコンテンツを書く」という日々のタスクに次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、ここで「デスクランプ」のクリエイティブコンテンツを書きたいとしましょう。まず、同じカテゴリーで売れ筋商品トップ100を見つけます。これらの100商品のタイトルと説明文は取得できます（この友人はウェブクローラーを使用しました）。次に、Pythonを使って、各クリエイティブコンテンツを語根に分解します（英語はアルファベット言語なので、語根の分析は比較的容易です）。そして、各語根の出現頻度を数えます。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、消費者に最も人気のある単語がわかります。残りは積み木のように簡単です。実際、キーワードのカバレッジを拡大する際にも、同様の方法とツールが頻繁に使用されています。

「プロジェクト」業務における「手作業ツール」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、より膨大なデータ量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を必要とします（ご存知の通り、PowerPointを作成する必要があるためです）。冒頭の若い女性は、関数と数式のみを使って次々と月次レポートのモデルを完成させました。毎月、彼女はデータを固定シートに貼り付けるだけで済み、作成されたチャートやグラフは意思決定の支援に活用できました。意思決定の支援に活用できるからこそ、この例を挙げた際に「知的ツール」と呼ぶべきかどうか迷い、よく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」は一連の計算とチャート作成を実行しますが、実際にはこれらはすべて手作業であり、むしろ「一般的な論理モデル」の範疇に属します。ここでの「論理」あるいは「思考」とは、決まった「ルーチン」を機械的に繰り返すことです。

(前の例では単語の分割プロセスが完了しているため、次の一連のツールを使用するとアカウントの設定を迅速に完了できます。)

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、2016年5月以降、マッチング手法は大幅に拡充されました。そのため、私のアルゴリズムでは、フレーズ完全一致を最適解と考えています。

（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想像してみてください。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、全員が手探りで進めている中で、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に十分対応できなくなったらどうすればよいでしょうか？Excelの場合、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の影響傾向を見つけ、予想外の結果につながる可能性があります。

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の数式と関数を使えば、少量のデータを扱う単一のタスクを迅速かつ簡単に解決できます。ただし、2つの前提条件があります。1.データ量が少ないこと。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 では、数式や関数を使用する際に自動化できない操作が多数あります。たとえば、アカウント管理の習慣があり、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て、年末に過去のレポートをすべてまとめる必要がある場合、これはいくつかの単純な関数では実現できないのは明らかです。関数は、ファイル オブジェクトを直接呼び出して処理アクションを実行することはできません。さらに、関数は連続的なアクションには非常に扱いにくいものです。たとえば、12 か月分のデータの要約がすでに完了していて、その時点では追加されなかったが、その後の最適化中にアカウントに追加されたキーワードを見つけて、新しいシートを自動的に作成し、それらをコピーする必要がある場合、これにはフィルター処理、ピボット テーブル、新しいシートの作成、コピーと貼り付けが含まれます。単純な関数ではこれを実現できません。

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。

この話で問題となるのは、既存のツールがワークロードのボトルネックに達した場合、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検討する必要があるということです。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。

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