そして、AIエージェントが2026年のブラックフライデー・サイバーマンデー（BFCM）に向けた準備をどのようにサポートできるかを紹介しよう。


季節性調整は、ブラックフライデーにうってつけの機能のように思える。コンバージョン率が急上昇することが予想されるため、Googleではまさにその予測をスマート自動入札（Smart Bidding）に正確に伝える設定が用意されている。

しかし、当社のデータによると、この設定はそのままにしておく方がよいようだ。

グローバルなリスティング広告最適化AIツールを提供するOptmyzrでは、ブラックフライデーからサイバーマンデーの期間中に季節性調整を適用した広告主と、その期間の運用をスマート自動入札に完全に任せた広告主を比較した。その結果は明白だった。

5,886件のアカウントを対象とした2024年の調査において、季節性調整を利用した広告主のCPC（クリック単価）は34%上昇した。これは、季節性調整を利用しなかった広告主に見られた17%の上昇幅の2倍にあたる。また、季節性調整を利用した広告主のROAS（広告費用対効果）は15.7%低下した。一方、スマート自動入札の設定をそのまま変更しなかった広告主では、ROASが5.7%上昇した。

2022年と2023年についても同様の分析を行ったところ、いずれの年も同じ傾向が見られた。

本稿では、調査結果を検証し、なぜ予測可能な事象に対して調整を行うと期待外れの結果に終わってしまうのか、そして代わりに何をすべきかを探っていく。結論を先に言えば、「上書き（オーバーライド）」ではなく「ガードレール（制限を設けること）」を活用すべきだということだ。また、AIアシスタントを活用することで、通常なら1週間かかるガードレールの設定作業を、わずか半日で完了させる方法についても解説しよう。


3年間のBFCMデータが示すもの

私たちは、ブラックフライデー前の水曜日からサイバーマンデー後の水曜日までの期間を、各年のBFCM期間として測定した。そして、その結果をブラックフライデー前の基準期間（ブラックフライデーの2週間前の火曜日から直前の火曜日まで）と比較した。

広告主は、当該期間に季節性調整を設定したグループと、設定しなかったグループの2つに分けられた。なお、これら3年間を合わせると、インプレッション数は数百億回に上る。

2022年〜2024年のBFCM期間におけるCPC、ROAS、コンバージョン値の変動。季節性調整の有無による比較で、BFCM前の基準期間を基準に算出。出典：Optmyzr


特に以下の3点が注目に値する。

・季節性調整を行った場合、CPCは一貫して、そうでない場合と比べて約2倍のペースで上昇

毎年、Googleに対して「コンバージョン率の上昇を見込んでいる」と伝えることが、そのまま入札単価の引き上げにつながった。季節性調整を行わなかった広告主も、ブラックフライデー期間中のクリック単価は上昇したが、その上昇幅は、季節性調整を行った場合と比べて半分にとどまった。

・追加の収益を得るためのコストが高騰

調整機能によって確かにコンバージョン価値は増えたが、その差は縮まりつつある。2022年には、調整機能を利用した広告主は、それを利用していない広告主と比べてコンバージョン価値を約25ポイント多く伸ばすことができていた。しかし2024年になると、その優位性は約6ポイントにまで縮小し、代償としてROASが21ポイント以上も変動（低下）するという結果を招いた。わずかな追加収益のために、これほど大きな効率性を犠牲にしているということになる。

・ブラックフライデーにおけるコンバージョン率の上昇幅が縮小

調整を行わなかった広告主の場合、コンバージョン率はベースラインと比較して、2022年には17.5%、2023年には11.9%、そして2024年にはわずか7.5%の上昇にとどまった。現在、買い物客はより長い期間にわたって購入を分散させるようになっており、以前と比べてピーク時の突出が抑えられている。その結果、ブラックフライデーの「例年の」傾向に基づいて季節性調整を設定すると、期待される押し上げ効果を過大に見積もってしまう可能性が高い。

一つ注意点がある。今回比較したのは2つの広告主グループであり、これは厳密な意味での管理された実験とは異なる。季節性調整を活用する広告主は、他の面でも、広告ボリュームの拡大に対してより積極的である可能性がある。とはいえ、これだけの規模で3年間にわたり同じ傾向が続いているという事実は、強力なシグナルといえる。


ブラックフライデーにおいて、季節性調整がなぜ逆効果になるのか

季節性調整を行うと、スマート自動入札に対して「コンバージョン率がX%上昇しようとしている。それに応じて入札額を引き上げよ」という指示が出される。システムはこの指示をそのまま受け止め、それに比例して入札額を引き上げる。

これにより、ブラックフライデーには次の2つの問題が生じる。

・Googleは、ブラックフライデーが近づいていることをすでに把握している。スマート自動入札は、何百万もの広告主における長年のBFCM期間の行動データに基づいて学習済みである。さらに、その週の展開に合わせて、リアルタイムのオークションシグナルにも反応する。そのため、そこに季節性調整を上乗せしてしまうと、システムに対して、すでに予測済みのコンバージョン率の上昇を改めて予測するよう求めることになり、結果として、その増加分が二重にカウントされてしまうことになる。

・コンバージョン率の上昇幅を正確に予測しなければならないが、それができる人はほとんどいない。たとえば、コンバージョン率が20%上昇すると見込んでいたのに、実際には（2024年の平均値である）7.5%の上昇にとどまった場合、Googleに対して、本来よりも大幅に高い入札を行うよう指示してしまうことになる。しかも、その過大な入札は、1年で最も広告単価が高騰する時期のあらゆるオークションにおいて実行されてしまい、それに気づく間もなく事態は進行してしまうのである。


季節性調整には、依然として果たすべき役割がある。これは、Googleが事前に予測できない次のような事象に対応するために用意されているものだ。

・独自のフラッシュセールや、突然の在庫一掃イベント

・一度限りの「友人・家族向け」プロモーション

・顧客リストに向けた、メールやSMSによる大規模なキャンペーン

・過去に前例のない、特定の業界に特化したイベント


ブラックフライデー、サイバーマンデー、クリスマス、その他広く認知されている祝祭日については、季節性調整機能をオフにしておくのがよいというデータが出ている。

もし企業が、効率を多少犠牲にしてでもBFCM期間中の売上規模を拡大したいのであれば、もっと直接的な方法がある。それは、目標値そのものを変更することだ。Andrew Lolk氏は、広告主がROAS目標を何年もそのまま放置するのではなく、能動的に管理すべきだと指摘している。目標ROAS（tROAS）を引き下げることは、売上規模拡大のためにどれだけのコストを許容できるかという意思を明確に示すものとなる。季節性調整はあくまで予測に過ぎないが、ブラックフライデーに関しては、往々にして精度の低い予測となってしまう。


上書きではなくガードレールを

ブラックフライデーの運用をスマート自動入札に任せたとしても、やるべきことは依然として数多く残されている。この期間において、あなたの役割は「予測すること」から「守ること」へとシフトする。具体的には、セール開始前に入力データを確認し、セール期間中は成果（アウトプット）を監視することが求められる。

ここで、広告データと連携したAIアシスタントの真価が発揮される。

OptmyzrのMCP（AIが外部ツールやデータに接続するための共通規格）を活用すれば、ClaudeやChatGPTといったAIアシスタントが、Optmyzrで管理しているすべてのアカウントのパフォーマンス、変更履歴、アラート、フィードの問題、そしてGA4データ（Google Analytics 4で収集・分析されるWebサイトやアプリの利用状況データ）を読み取れるようになる。つまり、データをエクスポートする手間をかけず、知りたいことを質問するところから分析を始めることができるのである。ここでは、私が実際に行うチェック項目と、その際に使用するプロンプトを紹介する。


1．調整を含め、これまでに何が変更されたのかを確認する

MicrosoftのJoe Dries氏は、需要がピークに達する前に変更内容を安定させておけるよう、9月下旬までにBFCMに向けた戦略を確定させておくことを推奨している。10月に入ると、すでに準備・調整期間に突入しているからだ。まずは、最近何が変更されたのか、そして今後どのような予定が控えているのかを確認することから始めよう。

新しいキャンペーンの開始、キャンペーン構造の変更、あるいは目標の大幅な見直しといった施策は、すべて入札システムに再学習を強いることになる。ブラックフライデーの直前にこうした変更を行うと、トラフィックの単価が最も高騰している最中にシステムへ学習を強いることになってしまう。また、季節性調整の設定を見落としてしまうことも少なくない。特に代理店のような環境では、クライアントやチームメンバーが「念のため」といった理由で設定しているケースがあり、気づかないままになってしまうことがあるのだ。

Optmyzrへの入力例：「すべての小売関連アカウントを対象に、11月20日から12月3日の間に予定されている季節性調整と、過去21日間に入札戦略、目標値、または予算が変更されたすべてのキャンペーンをリストアップして」

AIエージェントはOptmyzrのMCPを使用して、すべての小売業界の広告アカウントについて、予定されている季節性調整や、直近の入札戦略、目標値、予算の変更を確認する。クライアント名や数値は匿名化されている。


変更点を見つけることは、データの取得だ。それらがブラックフライデーに間に合うかどうかを判断するのは、やはりあなた次第である。


2．アシスタントにビジネスの背景を説明し、それを昨年のデータで検証する

アシスタントがあなたのビジネス目標を理解して初めて、アカウントデータは有用なものになる。Mike Rhodes氏によれば、グラウンディング（根拠付け）がなければ、AIは「世界平均」のような一般的な知識に頼ってしまうという。セールの実施日、プロモーション対象商品、目標値の変更点、そして過去の傾向といった情報を明確に定義しよう。こうした背景情報が、データを価値あるものへと変えてくれる。

Optmyzrは各アカウントのプロフィール（ビジネスモデル、目標、アカウント構造、予算の状況、最近の変更点など）を保存しており、アシスタントはアドバイスを提供する前にこれを読み込む。これに加えて、BFCM特有の詳細情報を追加して入力する。

次に、アシスタントがアカウントの情報が正しく理解しているか確認しよう。Julie Bacchini氏は、すでに答えがわかっている質問をAIに投げかけてみることを提案している。そのためには、昨年のブラックフライデーのデータを使うのが最適だ。

Optmyzrへの入力例：「2025年のBFCM期間中におけるこのアカウントのパフォーマンスを、その直前の2週間と比較して。ROASやコンバージョン価値が大きく変動した主な要因は何か？また、最も大きな影響を与えたキャンペーンはどれか？」

AIエージェントはOptmyzrのMCPを使用して、2025年のBFCM（期間におけるアカウントのパフォーマンスを再現し、その直前の2週間と比較する。さらに、ROASやコンバージョン価値の変動要因となったキャンペーンを特定する。なお、クライアント名や数値は匿名化されている。


AIが提示する昨年の実績が、あなた自身が実際に経験したものと一致しないのなら、今年の判断についても、まだAIを信頼しない方がよい。


3．コンバージョンのシグナルにノイズがないことを確認する

ブラックフライデーの運用をスマート自動入札に任せるのであれば、正確なシグナルが不可欠である。

多くのアカウントにおいて、複数の主要コンバージョンアクションが同一の購入を報告してしまい、結果として購入数が二重、三重に重複計上されているケースがよく見られる。

これは、入札調整​​を回避しようとする際に特に重要な問題となる。購入が重複計上されると、スマート自動入札は水増しされた価値に基づいて過剰な入札を行うようになる。これは、まさに調整値の適用が引き起こす問題そのものである。

最も信頼性の高い直接購入データ源を主要なデータ源とし、GA4を比較用の補助的なデータ源として活用しよう。両者の設定が一致していることを確認した上で、数値に不一致がないか調べてほしい。

Optmyzrへの入力例：「各eコマースアカウントについて、過去30日間のGoogle広告における購入数およびコンバージョン価値を、GA4のデータと比較して。その不一致の大きさに応じてアカウントをランク付けし、主要な購入コンバージョンが複数設定されているアカウントにフラグを付けて」

AIエージェントはOptmyzrのMCPを使用して、各eコマースアカウントにおけるGoogle広告経由の購入数とGA4のデータを照合する。その際、購入以外の行動を主要コンバージョンとしてカウントしているアカウントを特定する。なお、クライアント名や数値は匿名化されている。


4．さらなる予算投入が成果につながる領域に予算を配分する

毎年11月になると予算要求が殺到するが、重要なのは、追加投入する予算が、それに見合うだけのさらなる価値を生み出せるかどうかという点だ。Scott Desgrosseilliers氏は、キャンペーンにはいずれ「飽和点」が訪れると指摘している。

「そこには、もう購入する意欲のある人は残っていない。1日あたりの金額を、利益が出る水準まで引き下げよう」

— Scott Desgrosseilliers（Wicked Reports（マーケティング効果測定ツールを提供する米国企業）CEO）

ブラックフライデーは、需要が実際に大きく拡大するため、その上限を見極めにくくさる。タイミングも重要だ。Optmyzrで分析した5,134件のeコマースアカウントにおいて、2025年のブラックフライデーはサイバーマンデーと比較して、コンバージョン価値が34%高く（1億4,480万ドル対1億790万ドル）、ROASも高い結果となった（835%対674%）。サイバーマンデーのために予算を温存しておいても、その時にはすでに最も売上が伸びる日が過ぎ去ってしまっている可能性があるのだ。

予算増額の検討対象として最適なのは、昨年の時点で予算上限に達していたものの、費用を投じる価値が十分にある成果を上げていたキャンペーンである。

Optmyzrへの入力例：「昨年のブラックフライデーの週末に、予算が上限に達したことでインプレッションシェアを損失していたキャンペーンはどれか。また、予算上限に達した際、ROASやコンバージョン価値はどのような推移を見せていたか」

AIエージェントはOptmyzrのMCPを使用して、2025年のブラックフライデーの週末に予算上限に達したキャンペーンを特定する。また、それらのキャンペーンが予算上限に達した時点でのROASおよびコンバージョン価値を提示する。なお、クライアント名や数値は匿名化されている。


5．収益性が異なる商品は分けて管理する

「パフォーマンス最大化（PMax）」キャンペーンを1つにまとめる方が管理は容易だが、その場合、どの商品にどれだけの予算を割り当てるかという判断をGoogleに委ねることになってしまう。Menachem Ani氏は、経験豊富な広告主がPMaxやAI Maxキャンペーンをどのように構成しているかについて論じる中で、この点を指摘している。つまり、複数の重要なカテゴリを1つのキャンペーンに混在させてしまうと、どのカテゴリに予算を投じるかという決定権を、ビジネス側が失ってしまうのである。

ブラックフライデーにおいて、こうした管理は極めて重要だ。40%割引の商品と10%割引の商品では、収益性が異なる。また、6週間分の在庫があるカテゴリと、土曜の午後には売り切れてしまいそうなカテゴリでは、当然、対応の仕方も変える必要がある。商品をカテゴリごとにセグメント化しておけば、それぞれに予算やROAS目標を設定できるほか、あるカテゴリが在庫切れになった際に、広告予算を別のカテゴリへ振り向けることも可能になる。

Optmyzrへの入力例：「プロモーション対象の商品グループについて、過去14日間で広告費の増加額が最も多かったグループ、広告効率が低下しているグループ、および現在、マーチャントフィードや在庫に問題があるグループを表示して」

AIエージェントはOptmyzrのMCPを使用して、過去14日間の広告費の伸びと広告効率の変化に基づき商品グループをランク付けし、販売者のフィードデータが利用可能かどうかを確認する。クライアント名や数値は匿名化されている。


どの製品に広告費をかける価値があるかを決めるのは、あなた自身だ。アシスタントの仕事は、そうした情報をすべて1ページに素早くまとめることである。


6．アラートはセール期間中ではなく、セール開始前に設定する

当社の調査では、重要な予防策が浮き彫りになった。セール期間中の動向を予測するのではなく、「失敗」とはどのような状態かを定義し、アラートを自動化することである。

・CPCの異常を検知するアラート：計画を上回るペースでコストが上昇した際に通知する。

・予算消化状況の監視（アカウント単位およびポートフォリオ単位）：予算超過を数日後ではなく、数時間のうちに把握する。

・入札上限およびルールの設定：Optmyzrの「ルールエンジン」機能を使い、厳格な上限設定が必要なキャンペーンに制限を適用する。

これらは、同じ会話から作成できる。

Optmyzrへの入力例：「各小売アカウントについて、1日の広告費支出が予定より20%以上上回った場合、またはCPCが過去7日間と比較して30%以上上昇した場合に通知が届くアラートを作成して」

そして、セールが始まったら、各アカウントを個別に開くのではなく、毎朝ポートフォリオのレベルから確認を始めよう。

Optmyzrへの入力例：「昨夜トリガーされたすべてのBFCMアラートを表示して。各アカウントについて、キャンペーンのパフォーマンスと過去48時間に行われた変更点を抽出し、優先的に対応すべきものを順位付けして。」

AIエージェントはOptmyzrのMCPを使用して、ポートフォリオ全体で夜間に発生したアラートをランク付けし、各アカウントのキャンペーン実績と過去48時間の変動状況を抽出する。クライアント名や数値は匿名化されている。


7．データ分析はアシスタントに任せ、結論は自分で導く

データへのアクセスが迅速化しても、判断まで委ねてしまうと危険が生じる。Andrew Lolk氏は、あるAIの事例を紹介している。そのAIは、ROASが上昇し、ボリューム（取引量や売上規模）が減少していることを正確に捉えた上で、「戦略はうまくいっている」と結論づけた。しかし、目標は「成長」であったため、この判断は誤りであった。

「結論を出したり、推測したり、当て推量したりしてはいけない。そもそもの目的は、規模を拡大することだ。それは私たちが望むこととは正反対だ」

— Andrew Lolk氏（Savvy Revenue（EC事業者向けのGoogle広告運用専門代理店）創業者）

アシスタントに、ROASの変動の大部分を占めているのはどのキャンペーンか、またCPC、コンバージョン率、平均注文額のいずれが変化したかを尋ねてみよう。そして、その情報に基づいて、何らかの対応が必要かどうかは分で判断しよう。


あらゆる変化の過程において、関係するすべての人々を置き去りにしないようにする

Ann Stanley氏は、これを「ヒューマンAIサンドイッチ」と呼んでいる。このモデルでは、経験豊富な人材が問題を定義し、AIが中間工程の作業を担当し、そして別の経験豊富な人材が、結果が本番環境に適用される前にその出力結果を評価する。

ブラックフライデーに備えるということは、プレッシャーがかかる状況に陥る前に、あらかじめルールを定めておくことを意味する。自動的な変更が一切認められないキャンペーンはどれか？予算消化のペースがどの程度計画を上回った時点で、担当者が確認を行うべきか？目標値を変更する判断を下すには、どの程度のデータが必要か？ どのような変更に常に承認が必要となるのか？

Optmyzrでは、こうした回答をポリシーとして設定できる。組織のポリシーによって、何を変更できるか、どの程度まで変更できるかといった制限が定められ、アシスタントはその範囲内で機能する。アシスタントが変更案（予算の配分変更、目標値の修正、商品グループの停止など）を提示すると、その案は承認待ちの一覧に追加される。ユーザーは、実際に適用される内容をポリシーに関する警告と併せて確認でき、適切な権限を持つ担当者が承認しない限り、いかなる変更もアカウントに反映されることはない。


BFCMにOptmyzrを選ぶ理由

AIアシスタントをGoogle広告APIに直接接続すると、1つのアカウントから一度に取得できるデータは数行にとどまる。ブラックフライデーにはそれ以上のデータが必要であり、OptmyzrのMCPはまさにそのニーズに応えるために開発された。

・ポートフォリオ全体に関する質問。Google、Microsoft、Meta、LinkedIn、TikTokなど、Optmyzrで管理しているすべてのアカウントやプラットフォームを対象に、個別に開くことなく一斉に質問を行うことができる。

・通常のAPIには含まれていない情報。各アカウントに保存されたビジネスプロフィール、Optmyzrが優先順位を付けた最適化の機会、マーチャントフィードに関する問題、そして同業種内でのベンチマークなどが利用できる。

・会話から設定できるガードレール。パフォーマンスや進捗に関するアラートを平易な言葉で作成し、毎朝、どのアラートが発動したかを確認できる。

・人間が関与する変更。すべての変更は、組織のポリシーおよび承認ワークフローを経て処理される。

データによると、ブラックフライデーにおいては、季節性調整を行わない方がスマート自動入札はより適切に機能する。ただし、パフォーマンスが変化した際に即座に対応できるよう、状況を迅速に把握できる体制が依然として必要である。


感謝祭の前に、自身のアカウントで上記のチェック項目を確認しておこう

Optmyzrの無料トライアルを開始し、利用しているアシスタントをOptmyzrのMCPに接続してみよう。そうすれば、Optmyzrの「BFCM向けプロンプトライブラリ」を活用して、設定変更、コンバージョン計測、予算、アラートといった項目を、一度の操作でまとめて監査できる。3年間にわたる調査の全容は、こちらから確認できる。


※当記事は米国メディア「Martech」の10/15公開の記事を翻訳・補足したものです。