Redditは、AIツールが有料広告に関してあまりにも一般的で、曖昧で、「コピーのみ」であると不満を述べるマーケターで溢れています。

理論を議論する代わりに、私たちは最も人気のあるAIツールの3つ、ChatGPT、Claude、Geminiを、広告主が毎週行うタスクに基づいた5つの実際のPPCテストにかけました：広告コピーの作成、レポート作成、季節性の分析、監査の実行、KPIの比較。

また、これらのツールを実際のPPCデータに直接接続できるときに何が変わるかを見てみます。通常のエクスポート、アップロード、クリーンアップ作業なしで。

ここでは、何がうまくいき、何が失敗し、Optmyzrがどのようにギャップを埋めるかを紹介します。

全体的なパフォーマンスの概要

しかし、より大きな教訓は依然として有効です。PPCにおいて、勝者は最も賢く聞こえるモデルではなく、ライブアカウントデータを理解し、ワークフローに適合し、行動を助けるものです。

テスト-1: PPCアカウントの強み、弱点、改善点を迅速に把握する

使用ケースの目標: PPCマーケターはAIツールをどのように活用して、Google Adsアカウントのパフォーマンスにおける強み、弱点、最適化の機会を迅速に特定できるか？

Claudeは意外にもデータを誤って解釈した（最初の試みで）

これは驚きでした。

Claudeはデータが多いドキュメントを要約する際の私の第一選択ですが、ここでの最初の応答は計算エラーで満ちていました。

私が発見した主な正確性の問題は次のとおりです：

• 実際には**43%*減少したのに、コンバージョン率が「193%急増した」*と主張した。
• 実際には**69%**減少したのに、*「総コンバージョンが59%増加した」*と述べた。
• コンバージョンが崩壊したにもかかわらず、*「獲得単価が下がった」*と報告した。
• パフォーマンスが明らかに悪化しているのに、*「驚くべきコンバージョン効率の改善」*を称賛した。

一方で….

ChatGPTは分析においてはるかに正確だった

• 約22%のコスト削減を正しく指摘した（実際: -21.6%）
• クリック/インタラクションが約50%減少したことを正確に指摘した（実際: -45.6%）
• コンバージョンが約69%崩壊したことを正しく特定した（実際: -69.0%）
• インプレッションが約14%減少したことを正しく強調した（実際: -15.1%）
• CTRの低下をパフォーマンス変動の核心問題として指摘した

特定された強みと弱点に基づいていくつかの推奨事項を提供しました：

Claudeにもう一度チャンスを与えたかったので、同じプロンプトと同じドキュメントで再度テストを実行しました。

今回は、Claudeが最も強力な応答を生成しました。

際立った点：

• 詳細なキャンペーンレベルの分析
• 明確なセクションでのクリーンなフォーマット
• 緊急性による推奨事項のランク付け：高、中、低
• 生のAI出力よりもエージェンシーレポートのように読める結果

本当のリスク：間違っているときに正しく聞こえるAI

これがPPCにおける一般的なAIの核心問題です。

Claudeの最初の回答をそのまま受け入れていたら、アカウントについて完全に誤ったストーリーを進めていたでしょう。洗練されたトーンはそのリスクを見逃しやすくします。

一般的なAIツールは信頼性よりも説得力が先行することが多いです。PPCではその順序が逆です。

Geminiは簡潔でコンバージョンに焦点を当てていた

Geminiは短い応答をしましたが、主要なパフォーマンス問題を特定し、有用な次のステップを提案しました。

見逃したのは文脈です。より広範な効率性のトレンドに十分に対応せず、絶対的なボリュームに十分な重みを与えませんでした。

したがって、安全でしたが、少し薄かったです。

AIアシスタントをライブPPCデータに接続する

このテストが本当に示しているのは、モデルの問題だけでなく、文脈の問題でもあります。

Claudeが数学を間違えたのは計算できないからではありません。アカウント、構造、データの背後にある意図を完全に把握せずに静的ファイルで作業していたからです。

これは3つのツールすべてに当てはまります。彼らは与えられた情報しか知りません。

そのため、すべてのワークフローは次のようになります：

ここでモデルコンテキストプロトコル（MCP）が物事を変え始めます。

MCPを使用すると、ClaudeのようなAIアシスタントがあなたのOptmyzrアカウントに直接接続し、Sidekick（OptmyzrのAIアシスタント）にアクセスできます。

それはパフォーマンスを分析し、インサイトを浮き彫りにし、アカウント内で最適化ワークフローを構築し実行するのを助けます。MCPを通じて、エクスポートされたデータで作業する代わりに、AIは実際のアカウントで作業でき、Optmyzr内でSidekickが使用するのと同じコンテキストで作業できます。

つまり、次のことができます：

• レポートをエクスポートせずにライブPPCパフォーマンスを分析する
• プロンプトから最適化戦略を生成する
• アラートとパフォーマンスインサイトを取得する
• 関連するOptmyzrツールを発見し使用する
• 1つのインタラクションで複数のステップを連鎖させる

したがって、毎回コンテキストを再構築する代わりに、そこから始めることができます。

Optmyzr内では、これはSidekickを通じてはるかにガイドされた出発点として現れます。

空白のプロンプトの代わりに、次のことから始めます：

• 1つの明確な勝利
• 1つの弱点
• 1つの実行可能な次のステップ

そこから、フォローアップの質問をしたり、特定のキャンペーンやキーワードを掘り下げたり、時間範囲を比較したり、チャートやテーブルを生成したりすることができます。毎回コンテキストを再述する必要はありません。

フルスクリーンビューはそれをさらに簡単にします。

複数の質問をしたり、日付範囲を比較したり、チャートやテーブルを生成したり、ルールエンジンのようなツールで最適化戦略を構築したりできます。

これは、HearWorksのNathan Sodenkamp氏が共有した際に際立った点です：

「プロンプトベースのセットアップにより、ルールエンジンを定期的に使用する可能性が大幅に高まりました。アイデアを構造化された戦略に変えるプロセスが簡素化されます。」

以下は、シンプルなプロンプトで何が起こるかの例です：アカウントのパフォーマンスを場所別に視覚化するためのジオヒートマップを表示してください。

Sidekick 6.0が生成したジオヒートマップとインサイトの要約

Sidekickはビジュアルを作成し、それを説明し、ツール間を移動する際に会話のスレッドを保持します。

テスト2 → PPCにおけるAIメトリック比較：クリック対コストの精度テスト

使用ケースの目標: PPCマーケターはAIツールをどのように活用して、Google Adsキャンペーンにおけるクリック対コストのような主要なメトリックを正確に比較できるか？

注意: 以前のテストで使用したのと同じ包括的なデータセットをAIに提供し、指定された月のチャートを正確に引き出して作成できるかどうかを確認しました。

ChatGPTのクリック対コスト分析における強みと限界

ChatGPTはデータを正しく処理し、正確なチャートを生成しました。

唯一の問題は視覚的なものでした：オレンジの線が時々青の線に溶け込み、チャートが少し読みづらくなりました。また、最初から多くの解釈を提供しませんでした。

それでも、それは1つのフォローアッププロンプトで簡単に修正できました。基本的な数学は維持されました。

Geminiは明確な説明で正確なインサイトを提供

Geminiはここで非常にうまくいきました。

分析を正しく行い、ピークと谷を正確に指摘し、7月を手動で分離する必要がありませんでした。これは、モデルがより大きなデータセットから正しいスライスを引き出せることを示しているため重要です。

これにより、Claudeとは異なり、単一の月のデータを手動で抽出する必要がないことが示されます（詳細は以下を参照）。

Geminiでは、より深い説明を求めることもでき、それを正確に提供します。

ClaudeはPPCメトリックの精度に苦労した

Claudeは、より広範な日付範囲を与えたときに苦労しました。

問題には以下が含まれます：

• 間違った平均CPC
• 7月17日にクリックが560に達したスパイクを見逃した
• 同じ日に約90クリックしか表示されていないチャート
• 7月24日～31日の改善を誤って主張したが、7月24日にはわずか1クリックしかなかった

その後、入力を2025年7月のみに絞りました。

それで多くが修正されました。

Claudeは次のことを行いました：

• 7月17日のピークを正しく捉えた
• 適切なデュアルY軸スケーリングを使用した
• 主要なポイントを黄色のコールアウトボックスで強調した

Optmyzrのメトリック比較ウィジェットがGPT/Claude/Geminiを上回る理由

クリックとコストを比較するためにGPT、Claude、またはGeminiを使用することはできます。

しかし、プロセスを見てください：データをエクスポートし、アップロードし、プロンプトを書き、チャートをレビューし、修正を依頼し、異なるメトリックペアを希望する場合は繰り返します。

これはまた、テスト1からの同じギャップが再び現れる場所です。

モデルは、あなたが準備したデータの品質に依存します。

MCPを使用すると、その部分がなくなります。データをエクスポートして再作業する代わりに、Optmyzrに接続されたAIツールはライブアカウントデータで直接作業し、比較を生成できます。

しかし、それでも、AIに既に存在するはずのものを再作成するように依頼しています。

ここでOptmyzrのメトリック比較ウィジェットが登場します。それはすでに存在しています。2クリックで、希望する任意のメトリックペアを比較できます。

Optmyzrのメトリック比較ウィジェットが表示するコスト対クリック

クリック対コストからコスト対コンバージョンに切り替えたいですか？ドロップダウンを切り替えるだけです。

ノイズを平滑化して日次ではなく週次で表示したいですか？頻度を変更すれば完了です。

より良い部分は、ウィジェットがチャートで止まらないことです。

それはPPCコンテキストで書かれたAIサマリーをビジュアルのすぐ横に提供します。つまり、一般的なAIツールから有用な解釈を引き出そうとする必要はありません。チャートと要点を同じ場所で得ることができます。

その後、PPCインベスティゲーターで深く掘り下げる

2本の線を比較することは役立ちます。しかし、なぜ線が動いたのかを知ることはさらに良いです。

OptmyzrのPPCインベスティゲーターは、変化の背後にある要素（キーワード、配置、ネットワークなど）を特定し、AIサマリーを追加して変化を迅速に理解できるようにします。

OptmyzrのPPCインベスティゲーターがAIサマリーと共に異なるメトリックの変化を示す

したがって、先月のコンバージョンが減少したことを見る代わりに、ドライバーを特定し、次に何をするかを決定できます。

アクションで見る：以下のビデオでは、PPCインベスティゲーターや他のOptmyzrツールを使用してPPCパフォーマンスの変化を調査する方法を紹介します。

Optmyzrにはこのようなツールがたくさん含まれています。そして、どのツールがどのように機能するかわからない場合は、Sidekick 6.0がプラットフォーム内でガイドすることもできます。

Sidekick 6.0がツールのウォークスルーを提供

ツールが何をするのかを説明するように依頼したり、ステップバイステップのウォークスルーを要求したりすると、プラットフォーム内で直接ガイドしてくれるので、アカウントを離れることなく実践しながら学ぶことができます。

テスト3 → PPCにおけるAI季節性分析：GPT、Claude、Geminiを使用した需要予測

使用ケースの目標: PPCマーケターはAIツールをどのように活用して季節性分析を行い、需要を予測し、予算を最適化し、ピークおよびスロー期間中にROASを改善できるか？

ChatGPTは整然とした計画を立てた..

ChatGPT 5（インスタント）から始め、合理的な分析計画を立て始めました。

時系列分解を使用し、この種のタスクでは簡単ではない平易な言葉で出力を説明しました。チャートは明確で、テキストはそれらを理解しやすくし、すでに見えているものを繰り返すことはありませんでした。

また、曜日ごとのパターンや月次および四半期ごとのトレンドを実用的に浮き彫りにしました。

説明の質を重視する場合、ChatGPTはここで非常に良い仕事をしました。

このワークフローについての詳細なウォークスルーを希望する場合は、こちらの記事が役立ちます！

Claudeは最初はデータに圧倒された

Claudeは900日以上のデータセットを処理するのが遅かったです。

しかし、分析を終えた後、出力は有用でした。明確な推論とアクセスしやすい説明を備えた包括的なドキュメントを生成しました。

デフォルトではチャートを生成しませんでしたが、追加のプロンプトでそれを解決しました。

また、2025年第4四半期と2026年第1四半期のパフォーマンスを予測し、それに続いて戦略的な行動計画と週次チェックリストを提供しました。

分析と計画の組み合わせが、Claudeの輝くところです。