理想は、検索意図に合う広告文が自動で量産されること。毎週の入札や否定語の整備も、半自動で回り続けること。担当者は“考える場所”へ集中し、成果だけを積み上げる。そんな運用像を、ChatGPTsで実装したいという声は多いです。
現実は、作成手順が曖昧で出力がぶれ、使い物にならない。媒体ごとの表記規定に合わず、差し戻しが続くこともある。入稿形式が合わず手作業に戻り、結局ミスが増えるのです。計測との接続が弱く、良し悪しの判断が遅れる課題も出ます。
この記事は、その“ズレ”を設計で埋める実務ガイドです。まず「何を入れて、どう処理し、何を出すか」を固定します。続いて「OK/NGの合格ライン」を先に決め、迷いを減らします。最後に「改善ループ」を最小単位で回す方法を示します。
ありがちな失敗・広告文の量産→差し戻し連発→媒体規定の型が未整備・キーワード拡張→費用だけ増加→マッチタイプの設計不在・ABテスト乱立→結論が出ない→指標（見る数）が多すぎる・否定語が薄い→無関係の流入→検索語句の点検が後回し・レポート豪華→次の一手が曖昧→評価設計が未定義
勘違いの整理と道筋魔法の文章生成ではなく、運用の標準化装置と考えます。入稿フォーマットに合わせ、出し分ける“作業の型”を作る。人は意図決定と例外処理、機械は速度と再現の役割分担です。
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