見る
広告の変化、問題候補、判断が必要そうな箇所を先に確認します。
AoiがGoogle広告を先に確認。稲田さんの判断が必要な案件だけを残します。
READ_ONLY最終判断は稲田さん広告変更なし
判断の前にある仕事
判断そのものではなく、判断に値する案件を見つけるまでにも確認工程があります。
医院数が増えるほど、確認工程もそのまま増えます。
Aoiが減らすのは判断ではなく、判断前の「全部見る」工程です。
Aoiがすること
分析を増やして見せるのではなく、稲田さんへ渡す対象を絞るためのプレレビューです。
広告の変化、問題候補、判断が必要そうな箇所を先に確認します。
全部を稲田さんへ渡しません。今回、確認対象に上げない候補を落とします。
判断が必要な案件だけ、観測した根拠と一緒に残します。
Aoiの仕事は判断することではない。
判断する価値のある案件を残すこと。
「捨てる」はデータを消すことではありません。
稲田さんの確認対象に上げない、という意味です。
最初の1医院では、その判断自体を比較します。
Aoiが「今回は見る必要なし」とした判断を、稲田さんの普段の判断と比べます。
変えない選択
「何もしない」を、
ちゃんと判断する。
広告運用では、毎回改善案を作ることだけが仕事ではありません。確認した結果、今回は触らない。それが正しい場合もあります。
Aoiは、問題がなければ余計な確認を稲田さんへ上げない運用を目指します。
次に1医院で検証判断を覚える
Aoiには、医院ごとの前回判断を保存し、次回レビューの前提として使う仕組みがあります。
機能として確認済み:保存、別の実行からの読込、判断への適用。
次に検証:稲田さんの実務で、この記憶が説明の繰り返しを減らすか。
Human Control
プレレビューはREAD_ONLY。分析と整理をAoiへ渡しても、広告を変える権限は稲田さんに残ります。
見るのはAoi。
変えるのは稲田さん。
現在地を正直に示す
完成していない価値を先に売りません。現在の根拠と、1医院で確かめることを分離します。
認可済みの実アカウントへREAD_ONLYで接続し、期間別データを取得。
現在週・比較週・28日参考を同じ実行内で分析。
結論・変化・懸念を保持するレビュー結果を生成。
実行記録と結果の双方でGoogle Adsへの書込みなし。
医院単位・完全一致の対象範囲で保存し、別の実行から読込、判断へ適用。
稲田さんの実案件で、落としてよい案件と残すべき案件が一致するか。
「何もしない」という判断が稲田さんの判断と合うか。
1医院の並行比較で、実務上の価値を確認。
重要変化 0件・懸念 0件。過去の判断が今回の根拠を上書きしていないことも確認。
広告変更 0最初の一歩
まず1医院で、普段の稲田さんのレビューとAoiのレビューを横に並べて比べてください。
Aoiのふるいが判断に合わなければ、そこで止められます。
1医院のレビューを並べて比べる→全部を見る運用から、
見るべきものだけを見る運用へ。