はじめに：Pythonは“覚えるもの”ではなく、“繰り返す作業を減らす道具”
広告やマーケティングの現場では、
日々の配信結果を集計し、レポートをまとめる作業がつきものですよね。
- 日別のCVR（成果率）やCPM（表示単価）
- コンバージョン単価の集計や曜日別の傾向出し
これを毎回Excelで関数を入れて…やっている方も多いと思います。
正直、それでも“なんとかなる”のも事実です。
でも、同じ作業を毎週やっていませんか？
もし、一度Pythonで自動化できれば、以降はCSVを差し替えるだけ。
「このコードさえあれば、毎回やってた集計が3秒で終わる」
そんな未来を現実にする方法を、広告代理店での実務をもとに紹介します。
今回扱うCSVデータの中身
レポートデータということで、元データの構成は非常にシンプルです。
▼ Pythonに取り込むcsvの中身👇
これだけの情報があれば、あとはPythonが全部やってくれます。
では、早速以下のコードをPythonに打ち込みcsvデータを読み取っていきます。
import pandas as pd
df = pd.read_csv("daily_ad.csv")
print(df.head())
広告指標をPythonで自動化する
csvデータのPythonへの読み込みが完了したら、次に、
- 日ごとの「CVR/CPM/CV単価」
- 週ごとの「CV合計/CV平均/CV単価平均」
を自動集計できるように、コードを追加していきます。
1. 日ごとの「CVR/CPM/CV単価」を自動集計する
打ち込むコードはこれだけ👇
# CVR（成果率）を追加 df['CVR'] = df['コンバージョン数'] / df['インプレッション数'] # CPM（表示単価）を追加 df['CPM'] = df['費用（円）'] / df['インプレッション数'] * 1000 # CV単価（成果単価）を追加 df['CV単価'] = df['費用（円）'] / df['コンバージョン数']
🔍このコードでやっていること：
| 指標 | 意味 |
|---|---|
| CVR | 成果数 ÷ インプレッション数 = 成果率 |
| CPM | 費用 ÷ インプレッション × 1000 = 表示単価 |
| CV単価 | 費用 ÷ 成果数 = 1件あたりの獲得コスト |
📌 Excelだと列追加 → 数式 → オートフィル…の手間が、Pandasだとたった3行。
2. 週ごとの「CV合計/CV平均/CV単価平均」を自動計算する
打ち込むコードはこれだけ👇
# 日付から週番号を追加
df['週'] = pd.to_datetime(df['日付']).dt.isocalendar().week
# 週ごとのCV合計・平均・CV単価平均を出す
weekly_summary = df.groupby('週').agg({
'コンバージョン数': ['sum', 'mean'],
'CV単価': 'mean'
}).reset_index()
🔍このコードでやっていること：
- 各行に「何週目か」の情報をつけて、
groupbyで週単位のCV合計・平均・CV単価の傾向を算出
これにより、「CVが落ちやすい週」「CPAが急騰する傾向」など、
曜日別や週別の戦略判断の材料が一発で見えてきます。
集計後のデータをCSVで書き出す（結果保存）
ここまで集計したデータは以下のコードを打ち込むことで、
簡単に再度csvファイルとして出力することが可能です。
df.to_csv("output.csv", index=False)
フォルダ内に「output.csv」というファイルが新たに作成されているはずです。
E列以降はPythonで自動集計した数値が反映されてるね！
→ 結果をExcelに戻したり、クライアント共有用データとして活用できます。
実務でどう活きたか？代理店業務での使い方
僕が実際にこの手法を使ったのは、
ある大規模キャンペーンの日別・媒体別の効果測定をしていたとき。
Excelでの単純作業極まりない集計・分析に正直嫌気がさしていましたが、
結果的に、
- 自動化できたので、集計が一瞬で終わる
- 土日のCPA高騰を把握し、出稿調整でCVR改善に成功
「分析して終わり」ではなく、
“改善に直結する示唆”を作り出すためにPythonは非常に心強いツールでした。
まとめ：Excel派にこそ勧めたい、Pythonという“業務テンプレ”
- Pythonは「覚えるもの」ではなく「一度書けばずっと使える定型処理」
- 毎回同じ集計作業をしているなら、一度コードに落としてみる価値あり
- あとはデータを入れ替えるだけで、集計・比較・示唆出しまで一発で完了
あなたの分析力をもっと「考える」に集中させるために、
Pythonは最高のアシスタントになります。
次に読む：このあと分析を“見せる力”に変えよう
👉 Pandasでできるマーケティングデータの可視化
👉 CSVから集計・抽出する7つのPandas基本スキル
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