Google Ads の n-gram テンプレートは、検索語句に見つかった単語パターンごとに 一行を使います。パターン、それを含む検索語句の数、費用、クリック、コンバージョン、そしてそれに対する判断を記入します。検索語句レポートから手作業で埋めることも、Claude や ChatGPT で PaidSync の analyze_search_term_ngrams に実際のアカウントから埋めさせることもできます。このツールは、費用がかかったのにコンバージョンがゼロだった 1 語、2 語、3 語のパターンを返し、add_negative_keywords または add_account_negative_keywords が、選んだものを、まずプレビューしてからブロックします。
n-gram テンプレート
ヘッダー行をシートにコピーします。一行が 一つのパターンです。最初の 六列はアカウントのデータで、最後の 三列はあなたの判断です。
pattern,words,search_terms_containing,cost,clicks,conversions,decision,negative_level,match_type
| 列 | 入力する内容 | 取得元 |
|---|---|---|
| pattern | 「free」や「how to」などの単語またはフレーズ | analyze_search_term_ngrams がパターンとして返します |
| words | 1、2、または 3 | パターンの単語数を数えます |
| search_terms_containing | そのパターンを含む異なる検索語句の数 | ツールが返す、または「含む」フィルターで手作業で数えます |
| cost | 期間内のそれらの検索語句の費用の合計 | アカウントの通貨で返されます |
| clicks | それらの検索語句のクリックの合計 | ツールが返します |
| conversions | それらの検索語句のコンバージョンの合計 | ツールの出力では常に 0 です。コンバージョンしたことのないパターンだけを返すためです。手作業の場合は、列を合計します。 |
| decision | 除外、様子見、または維持 | あなたが、下のルールに沿って決めます |
| negative_level | アカウント、キャンペーン、または広告グループ | あなた |
| match_type | フレーズ、部分一致、または完全一致 | ツールは、複数語のパターンにはフレーズ、一語のものには部分一致を提案します |
判断のルール
- 除外：パターンが販売している商品と無関係で（有料の商品に対する「jobs」や「free」など）、三件以上の検索語句に現れる場合。
- 様子見：パターンは関連しているが、まだコンバージョンしていない場合。ブロックする前に、もう 一期間そのままにしておきます。
- 維持：パターンがあなたの商品を表している場合。そこでコンバージョンがゼロなのは、検索語句ではなく、広告、ランディングページ、またはオファーに原因があります。
手作業で埋める
Google Ads から対象期間の検索語句レポートをダウンロードします（インサイトとレポート、検索語句の順）。気になる単語ごとに、検索語句の列を「含む」でフィルターし、費用、クリック、コンバージョンを合計して、該当する行数を数えます。単語ごとにテンプレートの 一行を記入します。この方法でもできますが、数千件の検索語句では時間がかかり、すでに思いついた単語しか見つかりません。ツールは、すべての語句を読み取り、パターンを自動で見つけます。
n-gram 分析が検索語句を 一つずつ確認するより重要な理由
複数のキャンペーンで部分一致とフレーズ一致を使っている中規模の Google Ads アカウントでは、30 日間に数千のユニークな検索語句が発生することがあります。一つずつ確認するのは現実的ではありません。費用や CPA のしきい値で絞り込むことはできますが、その方法では、単独でしきい値を超えた個々の語句しか拾えません。
N-gram 分析は、その下にある構造的なパターンを見つけます。「free」という単語が、アカウント内の数百の検索語句に現れていても、どれも単独では確認のしきい値を超える費用になっていないことがあります。合計すると、その 一語が、コンバージョンがゼロのまま、実際の費用を抱えていることがあります。除外キーワードを 一つ追加すれば、今後のあらゆる派生をブロックできます。個別の語句を確認するだけでは、単独でしきい値に達した語句がないため、このパターンは見えてきません。
経験豊富な PPC 運用担当者が何年も前から n-gram スクリプトを使っているのは、そのためです。問題は常にワークフローでした。CSV をエクスポートし、分析を実行し、候補を特定して、除外キーワードを手作業で入力し直します。どのステップにも手間がかかり、コピー&ペーストのミスも生まれます。もともとスクリプトを書いているなら、PaidSync と高速な判断モデルを組み合わせるJev AI で Google Ads の除外キーワードを見つける方法をご覧ください。
PaidSync を使った AI の方法
PaidSync は、MCP プロトコルを通じて analyze_search_term_ngrams ツールを公開しています。AI アシスタントにこれを実行するよう指示すると、ツールは Google Ads API に直接問い合わせ、サーバー側で n-gram の集計を行い、会話の中に構造化された表を返します。チャット画面から離れる必要はありません。
エンドポイントは https://mcp.paidsync.ai/mcp で、PaidSync のログイン（OAuth）でサインインします。Claude または ChatGPT に一度接続すれば、n-gram 分析を含む 630+ のすべてのツールが、以降のすべての会話で使えます。
7 ステップのワークフロー
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Google Ads を PaidSync に接続するpaidsync.ai に登録し、OAuth でアカウントを接続して、MCP エンドポイントを AI クライアントにコピーします。
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n-gram 分析を実行するAI に指示します：「Run analyze_search_term_ngrams for the last 30 days. List every pattern it returns with its cost, clicks and the number of search terms containing it.」返されたパターンが、テンプレートの 一行になります。
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しきい値を絞り込むこのツールが返すのは、コンバージョンがゼロで、アカウントの通貨で 5 以上の費用がかかり、3 件以上の検索語句にまたがるパターンのみです。min_cost を、たとえば 30 に上げると、最も明確な候補だけが残ります。
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キャンペーンの文脈を確認する次のように依頼します：「For each flagged pattern, pull the search terms report and show which campaigns the matching search terms came from.」あるキャンペーンでは無駄になるパターンも、別のキャンペーンでは問題ないことがあります。
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除外リストのレベルで分類する除外キーワードごとに、アカウントレベル、キャンペーンレベル、広告グループレベルのどれにするかを決め、negative_level 列に書き込みます。アカウントレベルはすべてのキャンペーンでブロックされるため、どこでも不適切なパターンに使います。
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除外キーワードをプレビューするプロンプト：「Preview adding these patterns as phrase-match negatives at account level: [your list].」add_account_negative_keywords（アカウントレベル）と add_negative_keywords（キャンペーンまたは広告グループレベル）は既定でプレビューとして実行されるため、最初の呼び出しでは、適用せずに変更内容だけが表示されます。
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確認して適用するプレビューを確認してから、確定します。MCP 経由では、実際の呼び出しを実行する前の確認は、アシスタント自身の確認機能が担います。適用された変更は、可能な範囲で 7 日間の前後の結果とともに記録されます。
AI セッションでそのまま使えるプロンプト
これらは、PaidSync のツール群に対して実際によく機能するプロンプトのパターンです。Google Ads アカウントを接続したあと、Claude または ChatGPT のセッションにそのままコピーしてください。
-- テンプレートを埋める
Run analyze_search_term_ngrams for the last 30 days
with min_cost 30. List each pattern with its cost,
clicks and the number of search terms containing it.
-- パターンの出どころを確認する
For the top 10 patterns, pull the search terms report
and show which campaigns the matching terms came from.
-- 除外キーワードをプレビューする
Preview add_account_negative_keywords for these
patterns in phrase match:
「free」, 「jobs」, 「how to」
Show me the change set before anything is applied.
ツールが返す内容
analyze_search_term_ngrams は、費用の多い順に最大 2,000 件の検索語句を、昨日までの 1 日から 365 日（既定は 30 日）の期間で読み取ります。各検索語句を 1 語、2 語、3 語のパターンに分け、パターンごとに費用、クリック、コンバージョンを合計します。そのうえで、コンバージョンしたことがなく、費用が min_cost（アカウントの通貨で既定は 5）以上で、min_occurrences 件（既定は 3）以上の検索語句に現れるパターンだけを、費用の多い順に最大 30 件返します。
各パターンには、除外の提案とマッチタイプが付きます。複数語のパターンにはフレーズ、一語のものには部分一致です。回収可能な合計では、各検索語句を 一回だけ数えるため、三つのパターンに関わる語句が 三回数えられることはありません。期間内の検索語句が 2,000 件を超えると、レスポンスで一覧が途中で切れている可能性が示されます。その場合は、期間を短くするか、キャンペーンを 一つずつ見ると、完全な結果が得られます。
コンバージョンしたパターンは出力に含まれません。コンバージョンしたパターンを評価するには、検索語句レポートを取得し、コンバージョン単価を目標と比較します。
こうした構造的な監査が、手入れの行き届いたアカウントと、数か月にわたって無関係なロングテールのクエリに費用が流れ続けるアカウントを分けます。より広いAI による除外キーワードの自動化ワークフローや無駄な広告費の検出との関係もご覧ください。
複数のアカウントにわたって分析を実行する
MCC を通じて複数の Google Ads アカウントを管理する代理店向けに、PaidSync はアカウント単位の切り替えに対応しています。プロンプト：「Switch to account [CID], then run the n-gram analysis for the last 14 days.」AI は、クライアントごとに新しい OAuth 接続を求めることなく、タスクを正しいアカウントに振り分けます。各クライアントの除外キーワードは、正しいアカウントに適用されます。アカウントレビュー全体の中での n-gram 分析の位置づけはGoogle Ads 監査チェックリストに、そのレビューを AI で行う方法はGoogle Ads 監査ガイドにあります。
ChatGPT に追加：ChatGPT のプラグインディレクトリで PaidSync.ai を開き、インストールしてからサインインします。
Claude に追加：Claude のコネクタディレクトリで PaidSync.ai を開き、「接続」をクリックしてからサインインします。
よくある質問
n-gram テンプレートには、どんな列が必要ですか。
九列です。パターン、語数、それを含む検索語句の数、費用、クリック、コンバージョン、そしてご自身で決める 三つの判断として、除外・様子見・維持、除外のレベル、マッチタイプです。
Google Ads の n-gram 検索語句分析とは何ですか。
N-gram 分析では、検索語句レポートを個々の単語（1-gram）、2 語のフレーズ（2-gram）、3 語のフレーズ（3-gram）に分け、それぞれを含むすべての検索語句の成果指標を集計します。その結果、発生した検索語句の中でどの単語やフレーズが最も多く出ているかが分かる頻度表が得られ、費用、クリック、コンバージョン、CPA の順に並べ替えられます。複数の検索語句にわたって費用が高く、コンバージョンがゼロのパターンは、個々の検索語句がそれぞれブロックの基準に達していなくても、有力な除外キーワード候補です。
n-gram 分析が検索語句を 一つずつ確認するより優れているのはなぜですか。
一般的な稼働中の Google Ads アカウントでは、月に数千のユニークな検索語句が発生します。一つずつ確認すると何時間もかかり、構造的なパターンも見逃します。N-gram 分析なら、たとえば「free」という 一語が数百の検索語句に現れ、それらが合わせて費用を抱えたままコンバージョンがゼロであることが分かります。その除外キーワードを 一つ追加するだけで、そのパターンの今後のあらゆる派生をブロックできます。個別の確認では、たまたまスクロールで目に入った語句しか拾えません。
Excel や Python を使わずに n-gram 分析を実行するにはどうすればよいですか。
PaidSync の analyze_search_term_ngrams ツールは、Claude または ChatGPT の会話の中から、実際の Google Ads アカウントに対して n-gram の完全な内訳を実行します。スプレッドシートへのエクスポートも、Python スクリプトも、手作業のピボットテーブルも不要です。AI に指示するとツールが呼び出され、コンバージョンなしで費用がかかったパターンが、費用、クリック、各パターンが含まれる検索語句の数とともに、すでに集計された状態で返されます。そのまま同じセッションで、add_negative_keywords または add_account_negative_keywords でブロックできます。
1-gram、2-gram、3-gram の分析の違いは何ですか。
一-gram（ユニグラム）は 1 語のトークンです。2-gram（バイグラム）は 2 語の任意のフレーズ、三-gram（トライグラム）は 3 語の任意のフレーズです。除外キーワードの目的では、1-gram 分析は「free」「DIY」「jobs」のように、文脈に関係なく無関係な幅広い意図のシグナルを捉えます。2-gram と 3-gram の分析は、「how to」「template download」「near me free」のような、1-gram では見逃す、より具体的なパターンを捉えます。3 つの階層をすべて実行すると、検索語句の無駄がどこに集中しているかを最も完全に把握できます。
分析結果から直接、PaidSync で除外キーワードを追加できますか。
はい。analyze_search_term_ngrams がパターンを返したら、選んだものを追加するようアシスタントに依頼します。add_account_negative_keywords は、すべてのキャンペーンに適用される共有のアカウント除外リストに追加し、add_negative_keywords はキャンペーンまたは広告グループレベルで追加します。どちらも既定でプレビューとして実行されるため、最初の呼び出しで変更内容が表示されます。MCP 経由では、実際の呼び出しを実行する前の確認は、アシスタント自身の確認機能が担います。
Google Ads アカウントで n-gram 分析はどのくらいの頻度で実行すべきですか。
月の費用が $5,000 以上のアカウントでは、2 週間から 4 週間ごとに n-gram 分析を実行するのが標準的です。インプレッションの少ない n-gram にも統計的な重みを持たせるため、期間は少なくとも 14 日間にします。部分一致のキャンペーンやパフォーマンス最大化キャンペーンを運用しているアカウントは検索語句の量が多いので、確認の頻度は 2 週間ごとに近づけるのが望ましいです。キーワードのマッチタイプを絞っていて検索語句の量が少ないアカウントは、月 一回で十分です。
n-gram 分析はパフォーマンス最大化キャンペーンでも使えますか。
直接は使えません。analyze_search_term_ngrams が読み取るのは、標準の検索語句レポートです。パフォーマンス最大化の検索語句は、このツールが読み取らない別の検索語句インサイトレポートにあります。パフォーマンス最大化を運用しているアカウントでは、並行して運用している検索キャンペーンで n-gram 分析を実行すれば、それでも最も対応しやすい除外パターンが見つかります。