# 施策ログ設計

## 目的

**レポーティング**。クライアントに対して「どのような仮説で、何をやり、結果どうなったか」を説明するためのデータ基盤。

## コンセプト

```
タスク（仮説・目的の言語化）
  ↓ 紐付け
変更データ（Google Ads / Meta Ads の実際の変更）
  ↓ 効果測定
成果データ（変更前後の KPI 比較）
  ↓ 集約
施策レポート（仮説→実行→結果の一連の流れ）
```

## データモデル

### 施策（Action）

運用者が「何を目的にやるか」を記録する単位。dashboard のタスク機能から作成する。

| フィールド | 説明 | 例 |
|-----------|------|-----|
| id | 一意ID | |
| productId | 対象サービス | EC事業 |
| title | 施策名 | CPA改善のため入札戦略変更 |
| hypothesis | 仮説 | 目標CPA入札に切り替えることでCPAが20%下がる |
| category | 分類 | 入札 / クリエイティブ / ターゲティング / 予算 / その他 |
| status | ステータス | planned → in_progress → completed → reported |
| plannedAt | 実施予定日 | |
| completedAt | 完了日 | |
| createdBy | 作成者 | |

### 施策変更紐付け（ActionChange）

施策と実際の変更データを紐付ける。

| フィールド | 説明 |
|-----------|------|
| actionId | 施策ID |
| platform | google_ads / meta_ads |
| changeId | 変更履歴ID（Google Ads change_event など） |

### 施策結果（ActionResult）

変更前後の KPI を記録し、仮説の検証結果をまとめる。

| フィールド | 説明 | 例 |
|-----------|------|-----|
| actionId | 施策ID | |
| metricName | 指標名 | CPA |
| beforeValue | 変更前の値 | 5,200 |
| afterValue | 変更後の値 | 4,100 |
| periodDays | 比較期間 | 14 |
| evaluation | 評価 | positive / neutral / negative |
| note | 補足 | CPAは21%改善。ただしCV数は微減 |

## 運用フロー

### 1. 施策計画（タスク作成時）

運用者がタスクを作成する際に、以下を記入:

- **何を変えるか**（入札戦略、広告文、ターゲティングなど）
- **なぜ変えるか**（仮説）
- **期待する結果**（KPI目標）

### 2. 施策実行（変更データとの整合確認）

- 運用者が Google Ads / Meta Ads で実際に変更を実施
- dashboard が変更履歴を自動取得（既存機能）
- 運用者が施策と変更データを紐付け（手動 or 日時ベースの自動サジェスト）

### 3. 効果測定

- 設定した比較期間後に、変更前後の KPI を自動計算
- 運用者が結果を評価（positive / neutral / negative）+ 補足コメント

### 4. レポート生成

施策単位でレポートを生成:

```
施策: CPA改善のため入札戦略変更
仮説: 目標CPA入札に切り替えることでCPAが20%下がる
実行内容:
  - キャンペーン「EC_検索_ブランド」の入札戦略を手動CPCから目標CPA(¥4,000)に変更
  - 実行日: 2026-01-15
結果（14日間比較）:
  - CPA: ¥5,200 → ¥4,100（-21%）✅
  - CV数: 45 → 41（-9%）⚠️
  - コスト: ¥234,000 → ¥168,100（-28%）✅
評価: positive
所見: CPAは目標達成。CV数の微減は許容範囲内。
```

## 変更データとの整合確認

Google Ads の変更履歴（change_event）と施策の紐付けに使える情報:

- **日時**: 施策の実施予定日と変更日時の一致
- **リソースタイプ**: 施策カテゴリと変更対象の一致（入札施策→BIDDING_STRATEGY変更）
- **キャンペーン**: 施策で指定した対象キャンペーンと変更のキャンペーンの一致

自動サジェストのロジック:

1. 施策の `plannedAt` 前後3日間の変更履歴を取得
2. 施策カテゴリとリソースタイプのマッチング
3. 候補を運用者に提示 → 承認で紐付け確定

## 蓄積されるデータの活用

施策ログが蓄積されると:

- **類似施策の成功率**: 「入札戦略変更」の過去成功率 = 72% → 提案時の根拠になる
- **業界別パターン**: 美容業界では「クリエイティブ変更」がCPA改善に最も効果的
- **失敗の予防**: 「この条件下での予算削減は逆効果だった」の過去事例を自動警告
- **レポートの自動化**: 定型レポートは施策ログから自動生成