【ITニュース解説】How to Bulk Check Google Ads Spend & Verify B2B Leads using Python and n8n (Zero-Budget Guide)

この解説では、Google広告の情報を自動で取得し、それを営業活動に役立てるための具体的な方法について説明する。システムエンジニアを目指す初心者にも理解しやすいように、専門用語は避けつつ、全体の仕組みと各技術要素の役割をわかりやすく解説する。

まず、営業やマーケティングにおいて、企業にサービスを提案する際に、相手が現在どのような広告活動をしているかを知ることは非常に重要である。例えば、広告を一切出していない企業に有料広告のサービスを提案したり、すでに月に数百万規模の広告予算を投じている企業に基本的なSEO（検索エンジン最適化）を提案したりしても、成果は期待できないだろう。相手の広告状況を事前に把握することで、的確な提案ができ、営業の成功率を大幅に高めることができる。この「相手の広告状況を知る」という課題を解決するための方法が、この記事の核心となる。

Googleは、「Ads Transparency Center」というサービスを提供している。これは、企業がGoogle検索、YouTube、ディスプレイ広告などでどのような広告を運用しているかを公開している場所だ。一般の人々が広告の透明性を確認できることを目的としているが、これを営業活動に活用しようとすると、いくつかの問題に直面する。一つは、Ads Transparency Centerの公式なウェブサイトでは、一度に一つのドメイン（企業のウェブサイトアドレス）しか検索できず、大量の企業情報を手動で確認するのは非常に時間がかかる点だ。もう一つは、SemrushやSpyFuといった既存の市場分析ツールは、同様の広告情報を提供するものの、月額150ドルから300ドルと高額な費用がかかることだ。この記事で紹介する方法は、これらの課題をPythonというプログラミング言語とn8nという自動化ツールを組み合わせて、低コストで解決することを目指している。

このシステムは、いくつかのステップからなるデータ処理のパイプライン（データの流れ）で構成されている。 最初のステップは「ドメインリストの準備」だ。これは、営業の対象となる企業のウェブサイトのドメイン（例：example.com）を一覧にしたものや、顧客管理システム（CRM）のデータから抽出されたリストを指す。 次に、「Google Ads Transparency Scraper（スクレイパー）」という部分が機能する。スクレイパーとは、ウェブサイトから情報を自動的に収集するプログラムのことだ。このスクレイパーは、用意したドメインリストの各ドメインについて、Google Ads Transparency Centerの内部的な仕組み（APIと呼ばれる、ウェブサービス間で情報をやり取りするための窓口のようなもの）に直接問い合わせを行う。これにより、そのドメインを運営する企業が広告主として登録されているか、どの国で広告を出しているか、そしてGoogle検索、YouTube、ディスプレイ広告でそれぞれ何個の広告を運用しているかといった情報を取得する。さらに、取得した広告の数に基づいて、「adSpendTier」という独自の指標を計算する。これは、その企業がどの程度の規模で広告費用を投じているかを「Enterprise（50個以上の広告）」「Growth（10〜49個の広告）」「Testing（1〜9個の広告）」「None（0個の広告）」の4段階に分類したものだ。この分類によって、それぞれの企業に最適な営業の切り口や提案内容を自動的に決定できるようになる。例えば、大規模な広告運用をしている企業には「クリエイティブの疲労テスト」や「動画広告のスケールアップ」といった高度な提案を、広告を始めたばかりの企業には「広告コピーの最適化」や「ネガティブキーワードの監査」といった基本的な提案ができるようになる。

これらの情報を取得する核心部分には、Pythonというプログラミング言語が使われている。Pythonのurllib.requestというライブラリを使って、Google Ads Transparency Centerの内部的なAPIに対してHTTP POSTリクエストを送信する。これは、ウェブブラウザでウェブサイトにアクセスするのと似ているが、ブラウザの画面ではなく、プログラムで直接データだけをやり取りするイメージだ。リクエストには、調べたいドメイン情報を含める。Googleからの応答は、json形式という、プログラムで扱いやすいデータの形で返ってくる。ただし、セキュリティのためにデータの先頭に余分な文字列が付加されているため、それを取り除いてからjson形式として解析する処理が必要になる。このPythonコードは、一つのドメインについて広告情報を取得するための基本的な仕組みを構築している。これを応用することで、大量のドメイン情報を自動で処理することが可能になる。

スクレイパーで収集したデータは、次に「n8n Automation Engine」という自動化ツールに渡される。n8nは、異なるウェブサービスやアプリケーションをつなぎ合わせ、自動的に処理を実行するツールだ。Pythonで取得した企業ごとの広告状況やadSpendTierの情報をn8nが受け取ると、その情報に基づいて、さらにその企業のメールアドレスやWhatsAppのアカウント情報などを自動で探し出して追加する（このプロセスを「エンリッチメント」と呼ぶ）。そして、最も重要なのは、それぞれの企業に適した「パーソナライズされた営業文（コールドピッチフック）」を自動で生成する点だ。これは、あらかじめ定義されたルール（例えば、adSpendTierが「Enterprise」ならこの提案、というように）に基づいて、各企業に合わせた具体的な提案内容を含んだメッセージを作成する。これにより、受け取った相手が「自分の状況をよく理解してくれている」と感じるような、的を射た営業メッセージを送ることができるようになる。

もし、自分でPythonのコードを動かしたり、プロキシ（ウェブサイトへのアクセスを中継するサーバー）やセッションクッキー（ウェブサイトとやり取りする際に使われる情報）の管理といったインフラの維持が難しいと感じる場合でも、このシステムを利用するための方法がいくつか提供されている。一つは、Apifyというクラウドプラットフォームで、すでに完成された「Google Ads Transparency Scraper」が提供されていることだ。Apify上でこのツールを実行すれば、複雑な設定なしに、自動リトライ（失敗時の再試行）やページネーション（複数ページにわたるデータの取得）、複数国でのターゲティングといった高度な処理も自動で行ってくれる。Apifyは月に一定の無料クレジットを提供しているため、多くのドメインを試すことができる。また、Pythonの完全なソースコードはGitHubというウェブサービスで公開されており、自分でプログラムをカスタマイズしたり、ローカル環境で実行したりすることも可能だ。さらに、n8nのワークフローテンプレートも無料で提供されており、Pythonで取得したデータをn8nでどのように活用して自動化するか、すぐに試すことができる。

このように、企業の広告状況を事前に把握し、それに基づいてパーソナライズされた営業アプローチを行うことで、従来の画一的な営業活動と比較して、応答率を1〜2%から8〜12%へと大幅に向上させることが可能になる。ターゲット企業が実際に運用している広告キャンペーンやそのクリエイティブ（広告のデザインや内容）に言及した提案は、受け手にとって非常に魅力的であり、高い信頼感と興味を引き出すことができるからだ。この自動化された仕組みは、営業やマーケティングの効率を劇的に向上させ、より多くの成果を生み出すための強力なツールとなるだろう。ぜひ、この技術を活用して、ビジネスの自動化と効率化に取り組んでみてほしい。