Tips & ベストプラクティス

より良いクエリの書き方

結果の質は、質問の質に左右されます。ここで紹介するテクニックを使えば、Pressoから的確で実用的な回答を引き出せます。

期間を明示する

必ず明確な期間を指定しましょう。期間がないと、Pressoが推測することになり、意図しない結果になる場合があります。

あいまい	具体的
「売上はどう？」	「過去14日間の日次売上を見せて」
「ROASは？」	「2025年3月のGoogle AdsのROASは？」
「トレンドは？」	「過去8週間の週次売上を比較して」

日付は自然言語で指定できます。「過去7日間」「今月」「2025年Q4」「1月1日から1月31日」などの表現に対応しています。

比較を求めてインサイトを引き出す

数字だけでは良し悪しの判断が難しいものです。必ず比較期間を指定して、指標が改善しているのか悪化しているのかを把握しましょう。

今週の売上を先週と比較して

今月のGoogle AdsのROASを先月と比較して

過去7日間のコンバージョン率は30日平均と比べてどう？

効果的な比較パターン：

期間比較: 今週 vs 先週、今月 vs 先月
プラットフォーム比較: Google Ads vs Meta Adsのパフォーマンス
セグメント比較: モバイル vs デスクトップ、新規 vs リピーター
チャネル比較: オーガニック vs 有料トラフィックのコンバージョン率

ビジュアルをリクエストする

チャートを使うとトレンドやパターンが一目でわかります。時系列データやカテゴリの比較を確認するときに活用しましょう。

過去30日間の日次売上の折れ線グラフを作って

キャンペーン別の広告費を棒グラフで比較して

流入元別のコンバージョン率をチャートにして

チャートは、テーブルでは見えにくい緩やかな変化や季節パターンを見つけるのに特に有効です。

必要な指標を名指しする

見たい指標を具体的に挙げましょう。指定しないと、欲しい数字ではなく一般的な概要が返ってくることがあります。

売上トップ10商品を見せて。販売個数、平均販売価格、
返品率も含めて。

Google Adsのキャンペーン一覧を、過去30日間の
広告費、クリック数、コンバージョン数、CPA、ROASと一緒に見せて

クロスプラットフォーム分析

Pressoの最大の強みは、複数のデータソースを横断して分析できることです。通常は複数のダッシュボードを行き来しないと見えない全体像を、ひとつの会話で把握できます。

データソース間の相関分析

複数のプラットフォームにまたがる質問で、データ間の関連性を明らかにしましょう。

過去30日間のShopify売上とGA4セッション数を並べて見せて。
トラフィックの推移と売上の推移は連動している？

Google Adsが報告する売上と、Google Ads UTMパラメータが
付いたShopify注文の実際の売上を比較して

Search Consoleの上位キーワードのうち、売れ筋商品ページへの
トラフィックを多く集めているのはどれ？

フルファネル分析

ファネル上流（広告、検索）とファネル下流（注文、売上）のデータを組み合わせます。

Google Adsの上位5キャンペーンについて、フルファネルを見せて：
インプレッション、クリック、GA4のセッション、カート追加、Shopifyの注文数

GA4のセッション数は多いがShopifyのコンバージョン率が低い
流入元はどれ？どこで見込み客を取りこぼしている？

アトリビューション比較

先月のGoogle Ads、Meta Ads、GA4がそれぞれ報告する
コンバージョン数を比較して。どのくらい差がある？

プラットフォーム間のアトリビューションの違いを理解すると、より正確な予算配分ができるようになります。

質問を重ねて深く分析する

ひとつの質問ですべてを得ようとするのではなく、段階的に質問を重ねて必要なインサイトにたどり着きましょう。

ファネルアプローチ

まず全体を見て、そこから深掘りしていきます。

概況把握: 「先週のストアのパフォーマンスはどうだった？」
特定: 「最も大きく変動した指標はどれ？」
調査: 「その指標を流入元別に分解して」
原因特定: 「その流入元で何が変わった？」
アクション: 「改善するには何をすべき？」

比較アプローチ

まず比較して、それから原因を探ります。

比較: 「主要指標を今週と先週で比較して」
絞り込み: 「売上が落ちている。商品カテゴリ別に分解して」
分析: 「エレクトロニクスが落ちている。個別商品を見せて」
検証: 「在庫の問題？該当商品の在庫レベルを確認して」

フォローアップの活用

回答を受け取った後、コンテキストを繰り返さずに絞り込めます。

「直近7日間だけに絞って」
「コンバージョン率順に並べ替えて」
「前週比の変化率カラムを追加して」
「同じデータをMeta Adsで見せて」
「それをチャートにして」

ルーティンを作る

定期的なチェックを習慣にすることで、問題を早期に発見し、データに基づいた意思決定を継続的に行えます。

推奨する確認頻度

頻度	確認内容	クエリ例
毎日	売上、注文、在庫アラート	「サマリー：昨日の売上、注文件数、在庫切れ商品」
毎週	パフォーマンス推移、広告効率	「週次レポート：売上推移、売れ筋商品、プラットフォーム別ROAS」
毎月	ビジネス全体のレビュー、顧客指標	「月次レポート：売上、トラフィック、広告、顧客分析」
四半期	戦略レビュー、チャネルROI	「Q1レビュー：チャネル別売上、顧客LTV推移、前年比」

毎日のチェックテンプレート

毎朝ひとつのプロンプトで始めましょう。

朝のチェック：昨日の売上と注文件数を先週の同じ曜日と比較して。
在庫10個以下で昨日3個以上売れた商品はある？
不正リスクの高い注文は？

週次レビューテンプレート

先週の週次レビュー：
1. 売上、注文件数、平均注文単価（前週比）
2. 日次売上チャート
3. 売上トップ5商品
4. Google AdsとMeta Adsの広告費とROAS
5. 改善した点トップ3と悪化した点トップ3

パフォーマンスのコツ

クエリの最適化

具体的なデータを求めましょう。 「過去7日間の日次売上を見せて」のほうが「ストアの全情報を教えて」より高速です。
結果件数を絞りましょう。 ハイライトだけで十分なら「売上トップ10商品」のほうが「全商品を売上順で」より速く返ってきます。
不必要に長い期間を避けましょう。 12か月分の日次データは、30日分よりも時間がかかります。必要な粒度だけをリクエストしましょう。

データソースの優先順位

レスポンスが遅い場合は、接続しているデータソースの数を確認しましょう。外部プラットフォームへのクエリごとにレスポンス時間が加算されます。速度が重要なときは：

複数ソースをまとめて聞くのではなく、ひとつずつ順番に聞く
大きなクロスプラットフォーム分析は、焦点を絞った個別の質問に分割する
最も重要なデータソースから先に聞く

コンテキストの管理

セッションはひとつのトピックに集中させると、最も良い結果が得られます
多くのデータリクエストで会話が長くなったら、新しいセッションを始めてコンテキストの制限を回避しましょう
新しい分析に入る前に、それまでの発見をまとめておきましょう

セキュリティのベストプラクティス

データアクセス

PressoはOAuthトークンを使ってデータソースに接続します。トークンのスコープは可能な限り読み取り専用に設定されています。
Pressoはお客様のECデータを保存しません。データは質問のたびにリアルタイムで取得され、セッション終了後は保持されません。
各データソースの接続は独立しています。Shopifyを接続しても、Google Adsのデータへのアクセスは付与されません。その逆も同様です。

認証の管理

Pressoのアカウント設定で、接続済みのデータソースを定期的に確認しましょう
チームメンバーが退職した場合は、そのメンバーのPressoアクセスを無効化し、必要に応じてデータソースを再接続して認証情報を更新しましょう
接続先の各プラットフォームには、強力で一意なパスワードを使用しましょう

結果の共有

Pressoの出力を他者と共有する際は、売上、顧客情報、広告費などの機密ビジネスデータが含まれている可能性に注意しましょう
エクスポートしたCSVファイルやレポートには生データが含まれます。安全に管理してください
顧客の個人を特定できる情報が写り込んだスクリーンショットの共有は避けましょう

アクセスコントロール

日常のワークフローで必要なデータソースだけを接続しましょう
接続済みのインテグレーションを定期的に確認し、使わなくなったものは切断しましょう
不正アクセスの疑いがある場合は、すべてのデータソースを切断し、再接続して新しいトークンを生成してください