データフィード広告とは、データフィード（商品などのデータを配信用に加工したもの）を活用して広告配信する手法のことです。
データフィード広告を活用すれば、ユーザー個々人のサイト閲覧履歴や商品の購入履歴をもとに、パーソナライズされた広告の配信が可能になり高いコンバージョン率が見込めます。
今回はそんなデータフィード広告について、基礎知識や主要な媒体の種類、さらに始め方や運用時の押させておくべき必須ポイントをご紹介します。
こちらを読めば、自社がデータフィード広告を扱うべきかを検討し、出稿する場合はどうすればいいかをご理解いただけます。
目次
データフィード広告とは
データフィード広告とは、自社の商品データを複数の広告配信媒体に合うよう、広告配信先のフォーマットに自動変換して送信する「データフィード」という仕組みを使った広告のことです。
データフィード広告は主に以下の要素で構成されます。
- データフィード：商品情報データ（商品ID、商品名、商品画像、価格、色など）を各広告媒体のフォーマットに合うように変換したもの
- 広告：データフィードをもとに配信される広告
例えばネットショッピングをしている際に、一度閲覧した商品情報に基づき、興味のある商品や同一の商品の広告が、他のサイトを閲覧中に広告が表示されます。
データフィード広告と相性の良い業種
データフィード広告と相性が良いのは、ずばり多品種の商材を扱っているケースです。
例としては以下が挙げられます。
- EC
- 人材
- 不動産
- 旅行
これらは扱っている商品の種類が多いので、個々のユーザーごとに最適な商品を広告配信するのは、難易度的にも工数的にも難しいです。
そこでデータフィードを活用することで、自動で最適化された広告が配信できます。
たとえば北海道への旅行を検討しているユーザーに、自社の旅行サービスの汎用的な広告を配信するよりも、札幌や釧路などの旅行プランを提示したほうが、ユーザーが興味を持ってクリックしてくれる可能性が高くなります。
逆に商品点数が少ない場合でも、視認性の高いフォーマットを活用することで、成果を挙げた例もあります。
より推奨したいのは多品種商材のケースですが、商品点数が少ない場合でも一考の余地はあります。
データフィード広告のメリット
データフィード広告を活用するメリットは、端的に言えばユーザーにとっては「興味のある広告を配信できる」ことで、運用側のメリットとしては「広告運用の手間がかからない」ことです。
データフィード広告のメリットをまとめると以下の通りです。
- 自動でユーザーにパーソナライズされた広告を配信できる
- ユーザーの閲覧履歴に応じた広告を自動表示できるからコンバージョンしやすい
- データ変換の工数が抑えられる
自動でユーザーにパーソナライズされた広告を配信できる
データフィード広告を活用すれば、自動で個々のユーザーの興味関心や商品閲覧・購買履歴をもとにパーソナライズされた広告を配信できます。
商品フィードの登録内容（商品名・商品画像・価格・色など）をもとに、広告媒体が自動で広告クリエイティブを作成するため、他の広告キャンペーンのように商品ごとに複数広告を入稿する必要がありません。
配信される広告クリエイティブも、ユーザーのサイト閲覧履歴やアドネットワーク上の行動履歴に基づき、広告媒体が一番最適だと判断した広告クリエイティブがユーザーそれぞれに配信されます。
ユーザーの閲覧履歴に応じた広告を自動表示できるからコンバージョンしやすい
データフィード広告は、ユーザーの閲覧履歴に応じた広告を自動表示できるので、通常のキャンペーンと比較してコンバージョン率が高くなる傾向があります。
以下は代表的なデータフィード広告であるCriteoの配信例です。
Criteoの表示例
このように、閲覧履歴に基づいて商品画像付きで広告が配信できるので、購入を検討しているユーザーにクリックしてもらいやすい手法になっています。
データ変換の工数が抑えられる
データフィード広告は、商品データを複数の広告配信媒体に合わせたフォーマットに自動変換し配信可能なので、そのデータ変換の工数が抑えられます。
特にGoogleやInstagramなど複数の媒体に出稿する場合、各媒体ごとのフォーマットに変換するだけでも非常に手間が掛かります。
また在庫が変動するたびに手動で更新するというのも現実的ではありません。
工数を掛けずに効果の高い広告配信ができるのがデータフィード広告です。
データフィード広告のデメリット
活用メリットの多いデータフィード広告ですが、デメリットもある手法なので注意が必要です。
- 導入の難易度が高い
- フィード情報の更新・管理が煩雑
- データフィード広告に知見の深い広告代理店が少ない
導入の難易度が高い
データフィード広告は、リスティング広告やディスプレイ広告などと比べて導入の難易度が高い手法です。
導入時につまづきやすい点としては以下が挙げられます。
- データフィードの作成が難しい
- 媒体ごとにフォーマットが異なるので調整が手間
- 動的なタグの設定が必要
特にデータフィードの作成と動的なタグの設定は、専門知識が必要で、難易度が高い作業です。
運用しているECサイト・商品フィード・データフィードの連携作業には、Webサイトの開発の知見もある程度必要になります（サイト内のタグの設置、商品カート情報の連携など）。
それぞれが正しく連携できないと、それぞれのフィード情報が不一致を起こし、正確な広告配信がされないといったことが多々起こりえます。
そのため、自社内に専門知識をもった人員を確保するか、場合によっては専門知識を持つ業者に相談する必要が生じるでしょう。
フィード情報の更新・管理が煩雑
データフィード広告では、商品情報の更新に合わせてフィード情報も更新・管理する必要があり、この作業が煩雑になっています。
例えばECサイトの場合、以下のような登録情報の更新作業が日々生じるでしょう。
- セール期間
- セール価格
- 値下げ
- 売り切れ商品
- 新商品
- 入荷予定日
- 在庫数
- 販売状況に合わせた商品説明文の微調整
商品点数が多くなれば多くなればなるほど、非常に煩雑で時間を要する作業になります。
また、複数の広告媒体でデータフィード広告を使う場合、広告媒体ごとに商品フィードのフォーマットが微妙に異なる場合があるため、その分更新作業に手間がかかるでしょう。
ただしこうしたデメリットに対しては、更新を自動化するデータフィード管理ツールがありますので、これらを活用することで対処が可能です。
データフィード広告に知見の深い広告代理店が少ない
サイト開発からそれぞれのフィードの設計・連携、広告の運用まで、トータルに取り扱える広告代理店はそう多くないのが現状です。
データフィード広告は、サイト設計（ツール連携・タグ管理含む）・データフィード構築（メンテナンス含む）・広告運用など、成果をあげるためには総合的に適切に運用する必要があります。
そのためには、サイト開発の知見（サイトとフィードの連携など適切な運用）や実績も兼ね揃えていないと、全体最適な広告運用や助言が難しく、いざという時にスムーズに対応出来ない可能性があります。
例えば以下のトラブル解決などSE的な知見も必要になるでしょう。
- サイトとフィードの連携不具合
- それぞれのフィードの連携不具合
- 意図しない商品広告の配信
- それぞれのフィード・サイト・広告媒体の連携不具合による効果計測不備
- 広告経由でのタグ発火不具合（商品カートや広告・フィード情報のタグ連携など）
いざという時のサポート体制・知見や実績、料金体系をなど事前にきちんと確認して広告代理店を選ぶことが大切です。
代表的なデータフィード広告の種類
データフィード広告の主要媒体一覧表（自社調べ）
Criteo
Criteoの表示例
- 豊富な配信ネットワーク（Yahoo!にも配信可能）
- 配信エンジンが優秀
- クリエイティブが豊富
Criteoはデータフィード広告の先駆け的存在で、フランスの会社が開発した最先端のAIを活用している広告媒体です。
国内問わず非常に多くのアドネットワーク上に広告配信することができ、月間約20億人のアクティブな買い物ユーザーにアプローチできます。
2020年時点で、日本におけるECサイト売上高「上位100社」中、85％以上がCriteoを実施しています。
詳細は以下で解説しているので是非ご参照ください。
参考：CV爆増のCriteo（クリテオ）広告とは？特徴、効果、導入方法を代理店運用者が徹底解説 | LISKUL
参考：環境構築の「ちょっとした違い」で効果1.5倍！現場運用者に聞いたCriteo（クリテオ）広告攻略法 | LISKUL
Google広告：P-MAX、SSC、LIAなど
- さまざまなメニューが用意されている
- Googleの優秀なAIにより自動で成果を改善できる
- 細かい設定も可能
Google広告のキャンペーンメニューで、データフィードを活用する広告としては以下が挙げられます。
| 種類 | 概要 |
|---|---|
| P-MAXキャンペーン | あらゆる広告枠に機械学習を用いて最適な広告を自動配信 |
| 動的ディスプレイ広告（GDR） | 閲覧履歴に基づいて広告クリエイティブを自動作成して配信 |
| 商品リスト広告（PLA） | 検索結果に関連する商品の広告を自動で配信 |
| スマートショッピングキャンペーン（SSC） | 検索や閲覧履歴、興味関心に基づいて自動配信するショッピング広告 |
| ローカル在庫広告（LIA） | 店舗の周辺で検索を行ったユーザーに対し、店舗の在庫状況や距離を表示して来店を促進 |
通常のキャンペーンと違い、広告配信の多くをAIにより自動化できるため、非常に手離れの良いキャンペーンになります。
また、AIによりクリエイティブやターゲットを自動で最適化できるため、データフィード広告と相性の良い業種においては、通常のリスティング広告やディスプレイ広告よりも高い運用成果が期待できるのが魅力です。
それぞれの詳細は以下で解説しているので是非ご参照ください。
参考：動的リマーケティングとは？メリットや相性のいい業種、出稿の手順を解説｜LISKUL
ECサイトは絶対やるべき！？「商品リスト広告(PLA)」で得られるメリットって？｜LISKUL
スマートショッピングキャンペーンとは？設定方法や改善のコツを解説 | LISKUL
店舗集客を強化できるローカル在庫広告（LIA）とは？設定方法を解説 | LISKUL
Yahoo!広告：Yahoo!動的ディスプレイ広告（YAD）
- Yahoo!の様々な配信面に掲載が可能
- Yahoo!ショッピングにも配信可能
Yahoo!動的ディスプレイ広告は、Yahoo!のアドネットワーク上に広告配信できるデータフィード広告です。
主な仕組みは前述したGoogleのデータフィード広告と似たイメージになります。
Yahoo!の様々な面に配信できますが、特に日本最大級のショッピングサイトであるYahoo!ショッピングに配信可能な点が強みです。
昔からYahoo!のディスプレイ広告は、美容商材や食品通販を始めとしたEC販売系に特に強い傾向がありましたが、YDAはAIによる広告クリエイティブの自動配信でその強みがより強化された広告と言えるでしょう。
詳細は以下で解説しているので是非ご参照ください。
参考：YDNの「動的ディスプレイ広告（Dynamic Ads for Display）」が加速させる、Webマーケティングの運用効率化 | LISKUL
LINE広告：LINE Dynamic Ads
- 圧倒的なユーザ数
- アクティブユーザ数が多い
- 商品点数が10点未満の場合は実施不可
LINE Dynamic Adsは、LINEが提供しているサービス内に広告配信できるデータフィード広告です。
LINEアプリは老若男女問わずコミュニケーションツールとして圧倒的なユーザー数を誇るため、幅広いユーザー層に広告リーチできるのが魅力です。
LINEが別途提供しているLINE公式アカウントと上手く連携して活用できれば、DRM（ダイレクトレスポンスマーケティング）の観点からも戦略次第で高い効果が見込める可能性があります。
参考：LINEダイナミック広告（LINE Dynamic Ads）とは？特徴や事例・出稿方法を解説 | LISKUL
Facebook／Instagram：ダイナミック広告
- FacebookとInstagramの両方に配信が可能
- 広告フォーマットが豊富
- Facebook IDによりターゲティング精度が高い
- Instagramショッピングにも活用できる
Facebook／Instagramのダイナミック広告は、Facebook傘下のアドネットワークに広告配信できるデータフィード広告です。
FacebookだけでなくInstagramにも配信が可能です。
他の広告媒体との大きな違いは、各ユーザー固有のFacebook IDを広告配信の最適化に用いることで、クロスデバイス（スマホ・PCなどの行動履歴を共有）でも正確に行動・閲覧情報を取得でき、高い精度でターゲティングできるところと言えるでしょう。
特に若い世代のInstagram活用が活発な昨今では、商品とターゲットの相性次第では高い成果が見込める可能性があります。
表示される広告クリエイティブ（自動生成）の種類も豊富で視覚に訴えやすいのが特徴です。
詳細は以下で解説しているので是非ご参照ください。
参考：Facebookダイナミック広告とは？実施すべき商材・設定方法 | LISKUL
Instagramショッピングにも活用可能
ダイナミック広告の作成時にカタログ（データフィードのこと）を作成しますが、これを「Instagramショッピング」にも活用が可能です。
Instagramショッピングとは、Instagramの投稿から直接商品を購入できる機能です。
タグ付けをすることで、商品名や価格などの商品情報を表示することができます。
今後利用が大きく伸びることが期待されるプロダクトです。
データフィード広告の始め方
媒体により細かい方法は違いますが、大まかなデータフィード広告の始め方は以下の通りです。
- ステップ1．商品情報のマスターデータを作成する
- ステップ2．商品フィードを各広告媒体の規定に合わせて作成する
- ステップ3．広告タグの設置
- ステップ4．広告キャンペーンの設定
ステップ1．商品情報のマスターデータを作成する
まずは大本となる商品情報のマスターデータを作成します。
商品名や価格、在庫情報など、広告配信に必要なデータを整備する必要があります。
社内の情報システム部の人と連携してデータの準備を進めましょう。
ステップ2．各媒体のフォーマットに合わせてデータフィードを作成する
ステップ1で作成した商品情報のマスターデータを、各広告媒体のフォーマットに合わせて変換してデータフィードを作成します。
方法としては主に以下の2つがあります。
- 手作業で作成する
- データフィードツールを使用する
手作業でデータフィードを作成し、アップロードすることも可能です。
あまり商品情報の更新が必要ない場合や、ひとまず始めてみる場合は手動でも良いでしょう。
しかし媒体が増えたりすると、更新の負荷が重くのしかかってきます。
また手動の分ミスも起こりやすくなります。
そのためデータフィードツールを活用して、効率化・自動化を図るのが一般的です。
商品フィードの登録内容に基づいて広告クリエイティブが生成されるため、成果に与える影響が大きく、データフィードの作成は重要な工程です。
データフィード広告を始める前に、フローをしっかり検討すべきです。
ステップ3．広告タグの設置
データフィード広告は、その特性上広告タグの設置が必要不可欠です。
特にユーザーの行動を取得するための動的なタグが必要になります。
この動的タグの設定はjavascriptなどの知識が必要になり、難易度が高い作業になります。
始める前に、社内のエンジニアなどに相談できる体制は構築しておくべきです。
ステップ4．広告キャンペーンの設定
データフィードとタグの準備ができたら、媒体の広告キャンペーンの設定をします。
大まかな流れはどの広告媒体も同じなので、理解しやすいGoogle広告の一連の選定手順を理解すれば、他の媒体の設定も同じ感覚でスムーズに進められるでしょう。
参考：スマートショッピングキャンペーンとは？設定方法や改善のコツを解説 | LISKUL
参考：ショッピング広告とは？設定方法や効果を出すためのコツまで詳細解説 | LISKUL
データフィード広告の運用のポイント
データフィード広告の運用のポイントは主に以下があげられます。
- 商品フィードとデータフィードの一致率を高く維持する
- タグを適切に全ページに設置する
- データフィードの内容を充実させる
- 商品点数が多い場合はツールを利用する
タグとデータフィードの一致率を高く維持する
機械学習を進めてデータフィード広告の成果を高めるためには、「タグとデータフィードの一致率」を高く維持する必要があります。
「タグとデータフィードの一致率」とは、WEBサイトに掲載している商品の情報が、データフィードに正しく反映できているかを表した指標です。
これが低いと、実際の商品情報と広告の内容が一致しないため、必然的に成果が悪くなります。
たとえばサイト上で売り切れになっている商品の広告が配信されてしまえば、クリックしても購買に至らないので無駄になってしまいます。
また、セール期間が終了して通常価格になっている商品が、セール価格で広告配信されてしまうと、成果が悪いだけでなく風評被害などの問題に発展する可能性もあります。
そうならないために、商品フィードとデータフィードの情報の一致率を定期的にチェックすることがとても重要です。
タグを適切に全ページに設置する
データフィード広告を適切に運用するには、サイトの関連ページ全てにタグを設置することが重要です。
広告媒体のAIによる機械学習を正しく促進させるために、集客ページ全てに計測タグを設定して、広告配信時のデータ収集の漏れをふせぐ必要があります。
GTM（Google タグ マネージャー）などを使ってタグ設置を簡略化し、定期的にタグの発火状況を確認し、それぞれのタグが正しく稼働しているか確認するといいでしょう。
特にページの情報やレイアウトなど改修した際は、タグも正しく稼働しているか入念に確認をするのが大切です。
参考：Googleタグマネージャを5分で解説！今日から始められる初期設定ガイド | LISKUL
データフィードの内容を充実させる
データフィードの項目は多岐に亘りますが、埋められるものはできる限り埋めたほうが成果が良くなります。
データフィードの情報がクリエイティブやターゲティングに使われるので、この情報が充実していなければそれらの精度も低くなってしまいます。
また先述の通り、情報を常に最新にすることも重要です。
これらの理由から、やはりデータフィードの作成・管理はツールを活用することがおすすめです。
手動で商品情報の更新に合わせてフィードをタイムラグなく更新するのは、工数的に現実的ではありません。
商品点数が多い場合はツールを利用する
商品点数が多くなれば多くなればなるほど、手動で商品フィード及びデータフィードを管理するのは非常に煩雑になります。
そのため商品点数が多い場合はツールを利用することを推奨します。
フィード情報の自動反映機能などを搭載したデータフィードツールが各社からリリースされていますので、手動管理に不安をもっている方はツール導入を検討してみるといいでしょう。
以下記事では、ECサイト向けのデータフィード広告最適化サービス『フォーカセル』について、プロダクトマネージャーの中村氏に詳しくお話を伺っています。
特にショッピング広告の売上をさらに伸ばしたいという方におすすめのサービスです。
是非ご一読ください。
導入企業の85％で売上増加！ECサイト向けフィード広告支援サービス『フォーカセル』の魅力を聞いてみた
まとめ
データフィード広告とは、データフィード（商品などのデータを配信用に加工したもの）を用いて配信する広告手法です。
ユーザーの閲覧履歴や購入履歴をもとに、パーソナライズされた最適な広告の配信が可能です。
データフィード広告のメリット・デメリットは以下の通りです。
- 自動でユーザーにパーソナライズされた広告を配信できる
- ユーザーの閲覧履歴に応じた広告を自動表示できるからコンバージョンしやすい
- データ変換の工数が抑えられる
＜デメリット＞
- 導入の難易度が高い
- フィード情報の更新・管理が煩雑
- データフィード広告に知見の深い広告代理店が少ない
代表的なデータフィード広告の種類は以下になります。
- Criteo
- Google広告：Google広告：P-MAX、SSC、LIAなど
- Yahoo!広告：Yahoo!動的ディスプレイ広告（YAD）
- LINE広告：LINE Dynamic Ads
- Facebook／Instagram広告：ダイナミック広告
データフィード広告を始めるには以下の準備が必要です。
- ステップ1．商品情報のマスターデータを作成する
- ステップ2．商品フィードを各広告媒体の規定に合わせて作成する
- ステップ3．広告タグの設置
- ステップ4．広告キャンペーンの設定
データフィード広告の運用のポイントは以下になります。
- 商品フィードとデータフィードの一致率を高く維持する
- タグを適切に全ページに設置する
- データフィードの内容を充実させる
- 商品点数が多い場合はツールを利用する
本記事を参考に、データフィード広告の導入を検討していただければ幸いです。
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