PPCチームの多くは、もはやAIを使うべきかどうかを議論していません。論点は、どれを使うか、そしてその違いに切り替え・追加サブスクリプション費用・チームへのツール変更の説得に見合う価値があるかどうかです。
Claude と ChatGPT は、その最も一般的な答えの2つです。
どちらも Optmyzr MCP と連携でき、CSVの書き出しを一切行わずに、ライブのアカウントデータを取得し、監査を実行し、戦略を生成できます。そこで、同じアカウントと同じデータを使って、両方に同じプロンプトを実行しました。
勝者を決めるためではなく、どこが違うのか、そしてそれがPPCマネージャーや代理店チームの日々の業務にどう影響するのかを明らかにするためです。
結果は以下のとおりです。
🌟信頼メモ: あなたのアカウントデータは、招かれていない場所へ勝手に行くことはありません。 どちらのAIも数値に触れる前に一度停止し、何にアクセスしたいのか、どのアカウントなのか、そしてその理由を正確に表示しました。Allow か Deny を選択します。 セキュリティに関する質問がありますか？ そのための専用記事があります。こちらをご覧ください |
Test-1: 前月比のアカウント監査
まずは、両方のAIに対して、4か月分のアカウントデータを取得し、悪化傾向を示している項目を特定し、主要なキャンペーンドライバーを洗い出し、最終判断を返すように依頼する単一のプロンプトから始めました。
💡 使用したプロンプト: "Run a month-over-month audit on my Google Ads account [Account ID] via Optmyzr. Pull account and campaign performance for January, February, March, and April 2026 separately. For each month, report: total spend, clicks, impressions, conversions, CTR, ROAS, cost per conversion, and search impression share. Then compare across months and flag what's trending in the wrong direction, what's improving, and what's stayed flat when it shouldn't have. <br><br> Identify the top 3 campaigns driving the biggest month-over-month swings and explain what's likely behind each. End with a verdict: is this account heading in the right direction, and what's the one thing that needs to change most urgently?" |
ChatGPT の返答
分析は正確で、かつ詳細でした。
ChatGPT は適切なキャンペーンを特定し、ROAS がゼロのまま予算を消費している同じ項目を指摘し、ROAS が1月の915%から4月の1,807%へ改善していることを正しく読み取り、同じ結論に到達しました。
問題は、返答がテキストの壁のように見えたことです。
正確で、詳細で、そして利用規約ページを読むのと同じくらいワクワクしない見た目でした。答えだけ欲しい人には十分ですが、クライアント共有やチーム会議での提示には最適とは言えませんでした。
そこで、より視覚的に魅力的な形にするよう依頼しました。
ChatGPT はこのときチャートを出力しました。トレンドバー、キャンペーンの変動内訳、KPIスコアカードです。
データはすべて含まれていましたが、プレーンテキスト風の棒グラフと最小限の書式で、クライアントレポートにそのまま入れられるようなものではなく、まず手直しが必要なレベルでした。
Claude の返答
Claude はメトリクスカード、トレンドチャート、改善している点とそうでない点を色分けした内訳を、依頼される前の最初の返答で返してきました。
そのままスクリーンショットを撮って、何も触らずに Slack でチームに送れるような出力です。
では、実際の違いは何でしょうか？
分析結果はほぼ同一でした。どちらのAIも同じ Optmyzr MCP エンドポイントを呼び出し、同じデータを取得し、同じ結論に達しました。
違いは、出力の見せ方だけです。
Claude は最初からビジュアルを前面に出し、ChatGPT はテキスト中心で、求められて初めてビジュアルに到達しました。しかもその場合でも、Claude のチャートのほうがよりリッチで、すぐ使える状態でした。
自分の成果物を共有する人、つまり代理店チーム、社内マネージャー、ステークホルダーに報告する人、金曜の午後5時に Google スライドの資料を作らなければならなかったことがある人にとって、この差は現実的です。
Test-2: アラート監査とギャップ分析
多くのPPCアカウントでは、最初に設定したまま更新されていないアラートがあり、今ではもはや最大のリスクではない問題を監視しています。
そこで、既に稼働しているものを監査し、足りないものを見つけ、修正するよう両方のAIに依頼しました。
💡 使用したプロンプト: "Pull all active alerts currently configured in my Optmyzr account [ID]. Then based on the account's performance data, recommend the most important alerts that aren't set up yet, explain why each one matters, and then go ahead and create the top two." |
ChatGPT の返答
ChatGPT は、稼働中のアラートをすべて列挙し、どれがすでに発火しているかを示し、既存設定とパフォーマンスデータを照合してギャップを見つけました。
返答は2点でした。
アカウントの検索インプレッションシェアは着実に上昇していました（1月の44%から4月の50%へ）が、それを監視しているものがありませんでした。もし下落しても、手動チェックで見つかるまで誰も気づけません。
また、コンバージョンは3月から4月にかけてすでに22%減少していましたが、既存のアラートはアカウント全体レベルでしか追跡していませんでした。キャンペーンレベルのアラートがあれば、どのキャンペーンが原因かを発生した瞬間に把握できます。
どちらの提案も理にかなっており、両方のアラートが作成されました。
Claude の返答
Claude も同じ8件のアラートを監査し、同じコストアラートの発火を特定しました。1つのSearchキャンペーンで支出が目標を68%上回っているという内容です。そのうえで、別の方向へ進みました。
ギャップを探す中で、より具体的なものを見つけました。
ギャップ1: アカウントはコンバージョン数を追跡していましたが、CPA は追跡していませんでした。似ているようで、同じではありません。件数が横ばいでも CPA は上昇し得ますが、それを検知する仕組みはありませんでした。
ギャップ2: アカウント内のあるキャンペーンは 3,834% ROAS（1ユーロの支出に対して約38ユーロの売上を回収） を記録していました。しかし、入札対象となるオークションのうち勝てていたのは4回に1回だけで、インプレッションシェアを監視するアラートはゼロでした。
この数値がさらに下がっても、何も通知されません。Claude はそれを指摘し、重要性を説明し、そのキャンペーン専用のアラートを作成しました。
比較
どちらのAIもタスクを完了し、実際のギャップを見つけ、会話を離れることなく新しいアラートを作成しました。ただし、作成したアラートは同じではありませんでした。
ChatGPT が作成したもの:
Claude が作成したもの:
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どちらのAIにも選択の背景となる明確な理由があり、どちらが間違っているということもありません。
自分のアカウントにどちらのアプローチが合うかを見極める最善の方法は、両方を試して、どちらの提案セットがよりしっくりくるかを見ることです。
💡こちらも読む: The PPC Stress Test: ChatGPT vs. Claude vs. Gemini (and Where Optmyzr Wins)
Test-3: Rule Engine 戦略の生成
Rule Engine 戦略の構築をゼロから行う場合、通常はテンプレートから始め、条件を手動で設定し、1つのルールを書く前にどのキャンペーンを対象にするかを決める必要があります。
そこで、そのすべてを飛ばし、両方のAIがすでに持っている監査コンテキストを使って、何を作るかを指示されなくても具体的で有用なものを構築できるかを確認しました。
💡 使用したプロンプト: Based on the performance issues identified in this account, use the Optmyzr MCP to generate a Rule Engine strategy that addresses the biggest problem you found. Walk me through what the strategy is designed to fix, how the rules are structured, and what outcome I should expect if I run it. Then create the strategy. |
ChatGPT の返答
ChatGPT は監査結果に立ち返り、成果につながっていないキャンペーンに予算が流出している問題に焦点を当てました。そこから、3つのルールで構成される戦略を作成しました。
Rule 1 は、有効で、直近30日で100ユーロ以上を消費し、コンバージョンがゼロのキャンペーンを対象にします。自動停止ではなく、ラベルを付与します。
Review: Wasted Spend / Low ROAS
として、アクションを起こす前に調査できるようにします。
Rule 2 は、100ユーロ以上を消費しているが ROAS が200%未満のキャンペーンを検出します（同じラベルと、まず確認するアプローチ）。
Rule 3 はコンバージョン減少の検知です。有効なキャンペーンのうち、前期間比でコンバージョンが20%以上減少し、かつコストが横ばいまたは増加しているものをフラグします。
これらのルールを作成すると同時に、アカウントに対して実行し、フラグされた3つのキャンペーンを表示しました。つまり、採用するかどうかを決める前に、戦略が機能しているか確認できます。
📝注: 何かが本番適用される前に、ChatGPT は Optmyzr 内の直接プレビューリンクを共有し、すべての条件を確認し、実行前にしきい値を編集できます。
あなたが承認するまで、アカウントには何も触れません。
Claude の返答
Claude も監査結果に立ち返り、同じ根本問題にたどり着きました。ただし、構築した戦略の方針は異なっていました。
Claude は、直接アクションを伴う2つのルールを作成しました。
Rule 1 はコンバージョンゼロのキャンペーンを対象にし、入札を30%引き下げました。停止よりも穏やかな介入ですが、単なるフラグではなく実際の変更です。
Rule 2 は ROAS が800%を超えている一方でインプレッションシェアが55%未満のキャンペーンを特定し（高成果なのに予算不足で機会を逃しているキャンペーン）、日次予算を20%増額しました。
どちらのルールで変更されたキャンペーンにも自動でラベルが付与されるため、何がいつ変わったかを追跡できます。ChatGPT と同様に、Claude も Optmyzr 内の直接プレビューリンクを共有し、どのキャンペーンが影響を受けるか、どのアクションが実行されるかを確認し、確定前に必要な調整ができます。
戦略は作成済みですが、実際にどう実行するか、また実行するかどうかは、引き続き完全にあなたの管理下にあります。
Test-4: クロスアカウント分析
代理店で働く最大の利点の1つは、クライアントには見えないパターンを見られることです。10件、20件、30件のアカウントを横断して見ていると、あるアカウントで孤立した問題に見えるものが、実は全体で起きていることがあります。
そこで、両方のAIに5アカウントのポートフォリオを与えました。1つは Optmyzr MCP でライブ取得した実アカウント、残り4つは異なる業種のダミーデータを使った説明用クライアントアカウントです。これでクロスアカウント分析を実行しました。
💡 使用したプロンプト: "Pull performance data across these 5 accounts for the last 4 months. Then tell me: which account has the biggest performance drop and what's driving it, which account is performing strongest and why, any patterns you notice across accounts that I should pay attention to. Rank the accounts by which one needs the most urgent attention and explain your reasoning. Don't just report the numbers, tell me what they mean. |
ChatGPT の返答
ChatGPT は、アカウントごとの詳細な内訳、明確な緊急度ランキング、そしてポートフォリオ全体を俯瞰するパターンセクションを返してきました。
緊急度ランキングは正確でした。
- B2B SaaS が最上位（4か月で28,300ユーロを消費し、コンバージョンはゼロ）
- Legal Services が2位で、毎月支出が増える一方、コンバージョンと ROAS が同時に悪化
- 実アカウントが3位、E-commerce Fashion と HVAC は健全なパフォーマーとして下位
パターンセクションでは、注目すべき3点も特定しました。
- 効率的なスケーリングと非効率なスケーリングがポートフォリオを2つの明確なグループに分けている
- Search IS が、コンバージョン損失が明らかになる前に現れる先行警告サインになっている
- B2B SaaS では、最適化判断を下す前にコンバージョントラッキングの確認が必要
いずれもクライアントとの会話に持ち込む価値のある正しい有用な内容で、表とテキストで提示されました。
Claude の返答
Claude も同じ緊急度ランキングに到達し、同じ主要問題を指摘しました。ただし、見た目はまったく異なっていました。
表や段落の代わりに、ポートフォリオダッシュボードとして返してきました。
- 色分けされたアカウントカード
- 緊急度タグ
- 月ごとの推移が一目でわかる支出バー
- 各アカウントの下に、数値の意味を説明するインサイトの吹き出し
事前に手を加えなくても、そのままチーム会議に持ち込めるような出力です。
パターンセクションはさらに踏み込みました。効率的なスケーリングと非効率なスケーリングの分岐に加え、Claude は代理店として知っておきたい2つの追加パターンを指摘しました。
1つ目: ポートフォリオ全体で最大の未解決課題はコンバージョントラッキングであり、B2B SaaS だけの問題ではありませんでした。実アカウントでも、毎月支出しているのにトラッキングされたコンバージョンがゼロのキャンペーンがありました。
2つの異なるクライアント、同じ根本問題。
代理店にとって、これは有用なパターンです。クライアントから苦情が出たときに後追いで直すのではなく、案件全体でコンバージョントラッキングを事前に監査する価値があることを意味します。
2つ目: 春の季節要因により、3月と4月に3つのアカウントが同時に伸びました。Fashion、HVAC、そして実アカウントがいずれも同じ上昇を示しました。
Claude は、Q1 前の季節予算計画があれば、この期間をより多く取り込めたはずだと指摘しました。これも単一クライアントの洞察ではなく、代理店が複数の関係先に対して同時に活用できる示唆です。
比較
どちらのAIもアカウントの順位付けは正しく、同じ緊急課題に到達しました。中核となる分析に大きな違いはありませんでした。
違いが出たのは2点です。
- 出力形式: ChatGPT は詳細なテキスト分析を返し、Claude はダッシュボードを返しました。分析結果がアカウントマネージャー、チームリード、クライアントと共有されることが多い代理店では、この違いは実務上かなり重要です。
- パターンの深さ: ChatGPT はポートフォリオレベルの傾向を捉え、Claude はそれに加えて、代理店がより良い先回りの会話に使える2つの追加パターン（クロスアカウントのコンバージョントラッキング問題と季節的な機会）も見つけました。
この追加のパターン認識が、異なるポートフォリオやプロンプトでも一貫して再現できるかどうかは、自分のアカウントで試してみる価値があります。
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Test-5: アカウント最適化の推奨事項の確認と適用
すべてのPPCアカウントには、やるべきことのリストがあります。問題は、通常、どこから始めるかです。何が緊急で、何は後回しにでき、何が重要そうに見えて実はそうではないのか。
そこで、Optmyzr からすべての最適化推奨を取得し、意味を整理し、実行可能な形で返すよう両方のAIに依頼しました。
💡 使用したプロンプト: "Pull all optimization recommendations for my account [ID] via Optmyzr MCP. Group them by category: keywords, bids, ads, budgets, audiences. For each category tell me how many recommendations exist, what the most urgent ones are, and why they matter. Then give me a single prioritized to-do list ordered by what I should do first, with a direct link to review each one in Optmyzr." |
両方のAIの返答
ChatGPT と Claude の両方が、カテゴリ別に整理された優先度付きのやることリスト、各推奨事項が重要な理由の明確な説明、そして Optmyzr 内で各修正を確認・適用するための直接リンクを返しました。
最も緊急だったのは両方で同じでした。複数の Brand キャンペーンの広告グループが Target ROAS の下で収益性高くコンバージョンしている一方で、ROAS 目標が厳しすぎるために、対象インプレッションの73%から95%を失っていました。
両方のAIがこれを指摘し、わかりやすく説明し、Optmyzr 内の推奨修正へ直接リンクしました。そこでは、対象の広告グループを確認し、提案された目標調整を見て、準備ができたら適用できます。
では、PPCには Claude と ChatGPT のどちらが向いているのでしょうか？
同じアカウント、Optmyzr MCP、そしてプロンプトで5回テストした結果、必要な出力によって変わることがわかりました。
Claude が一貫して優れていた点
Claude は毎回ビジュアルを前面に出しました。監査結果は、依頼しなくてもメトリクスカードとトレンドチャートで返ってきました。クロスアカウント分析はポートフォリオダッシュボードとして返ってきました。クライアント、チームリード、ステークホルダーと成果物を共有することが多い人にとって、この違いは分析を読む前から明確に現れます。
ChatGPT が健闘した点
ChatGPT の分析は、すべてのテストで正確でした。アカウントの順位付けも正しく、問題点も適切に指摘し、Rule Engine 戦略も構築しました。これは、あまり馴染みのないアカウントに対しては、より保守的で安全なアプローチと言えるかもしれません。監査プロンプトからダウンロードできる PPT は、クライアント向けプレゼンテーション用に結果を素早くまとめたい人にとって本当に役立ちます。
また、最適化推奨事項については、どちらのAIも実質的に同じ出力を返しました。推奨事項はAI自身ではなく、Optmyzr のエンジンから来ているためです。
変わらなかったこと
5つのテストを通じて、基盤となる PPC インテリジェンスは同じでした。どちらのAIも同じ Optmyzr MCP エンドポイントを呼び出し、同じデータ、同じ推奨事項、同じアカウント構造を取得しました。分析品質の下限が同じだったのは、両方のAIが接続していたものが同一だったからです。ここは覚えておく価値があります。
AI はインターフェースであり、Optmyzr はエンジンです。
すでに使っているものがどちらであっても、Optmyzr MCP に接続することで、PPC業務に本当に役立つようになります。AI単体ではありません。
すでに Optmyzr のお客様ですか？ 5分で MCP 接続を設定できます。すでに支払っているAIなら、どれでも使えます。
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