データフィードの基礎から
内製化や外注のメリット、デメリットまで徹底解説!

目黒 龍平
Feedmatic チーム マーケティング&セールス
公開日:2020年11月16日(月)
突然ですが、「データフィードについて教えて欲しい」と言われたら正しく説明できますか?

最近ではダイナミック広告の活用が普及してきたことから、徐々にデータフィードについての認知度も上がってきているかと思います。

今回は、データフィードについて初めて聞いた方、うろ覚えである方向けに、改めてデータフィードの役割りについてや、中〜上級者の方でもご参考いただけるデータフィードの改善ステップまで幅広くご紹介していきます。

1.データフィードとは

データフィードとは、企業が保有する商品データを広告媒体が受け取れるフォーマットに変換したデータ自体や、変換後のデータを広告媒体に連携する仕組みを指します。

言葉の定義からみていくと「フィード(feed)」という言葉には「送り込む」や「注ぎ込む」という意味があります。
この意味から「企業が保有する商品データを、(例えばGoogle 広告やCriteoのような)広告プラットフォームで活用できるように加工し、送り込む仕組み」を指します。
単に加工したデータ自体を指すこともあります。

データフィードという言葉は、変換したデータ自体を指す場合も、変換の仕組みを指す場合もあるというのが少し特殊ですね。
商品データを各広告媒体用に変換し、供給する仕組み
広告プラットフォームによって、データを受け取るフォーマット(仕様)が異なるため、データフィードは出稿したい広告媒体ごとに必要になります。

例えば、Googleにダイナミック広告を出稿したい場合はGoogleのフォーマットに合わせたデータフィードが必要ですし、CriteoやFacebookにも出稿したければ、CriteoとFacebookそれぞれのフォーマットに変換したデータフィードが必要になります。

2.データフィードを用いた広告媒体

データフィードを活用して配信できる主要な広告媒体を、リターゲティング施策 新規ユーザーの獲得向けの施策 に分けてにご紹介します。



リターゲティング施策

① Criteo
リターゲティング広告の代表とも言えるCriteo。
日本人のインターネットユーザーの約90%が月に1度以上はCriteo広告に接触していると言われているほど、リーチ範囲の広い広告媒体になります。

② Facebook・Instagram
FacebookやInstagramのタイムラインにもデータフィードを使った広告を出稿することができます。
国内ではFacebookは約2,600万人、Instagramは約3,300万人のユーザー数を誇る大きなSNSであり、ユーザーの性別や年齢、興味関心などの様々な属性に合わせて広告出稿できることが特徴です。

③ GDR(Google動的リマーケティング)
Googleが提供するリターゲティング施策で、200万以上のウェブサイトへ出稿できるリーチ数が魅力の一つです。
少額から出稿できるため、ダイナミック広告を初めて実施する方にとってもおすすめです。



新規ユーザーの獲得向けの施策

④ Criteo
リターゲティング施策としてご紹介したCriteoですが、新規ユーザー向けの施策もあります。
CCA(Criteo Customer Acquisition)と呼ばれる新規ユーザー向けのROIを最大化する広告エンジンや、Considerationと呼ばれる新規ユーザーのサイト訪問を促進する広告エンジンを利用することで、新規ユーザーの獲得からリターゲティングまでフルファネルでの広告配信が可能になっています。

⑤ Facebook・Instagram
Facebook・Instagramでは過去に購入やお申込みなどのCV(コンバージョン)したユーザーの属性や購入した商品のデータを基に、CVしたユーザーと近しい属性のユーザーにCVした商品と近しい商品を表示するCV拡張配信を用いて、新規ユーザーへアプローチすることが可能です。

⑥ Googleショッピング広告
データフィードを用いた広告施策の中でも唯一、検索からの流入が狙えるのがGoogleショッピング広告の特徴です。
検索からの流入が狙えるため、CVユーザーにおける新規ユーザーの含有率も高い広告施策になります。
人材系の商材では出稿ができませんが、小売系の商材では必ず出稿したい広告施策です。

3.なぜデータフィードは重要なのか

広告運用と言われると広告の管理画面上で入札価格を変更するような作業を想像される方が多いかと思いますが、ダイナミック広告においてはデータフィードの改善を行っていくことが管理画面上の作業と同じくらい大切な要素になります。

なぜデータフィードがそれほどまでに大切かと言うと、ダイナミック広告のクリエイティブにはデータフィードの情報が反映されているためです。

例えば、広告のCTR(クリック率)の改善を目的として、クリエイティブで表示されている情報(商品タイトルや価格 など)を修正しようと考えたとします。
そこで、商品タイトルにブランド名を表記したり、セール商品には「○○%OFF」のような表記を追記するには、データフィードの商品タイトルを修正する必要があります。

このようにデータフィードの内容を修正することで広告クリエイティブが修正され、広告効果(主にCTR)に影響を与えるため、データフィード広告においてはデータフィードの質を高めていくことはとても大切だと言えます。

これはGoogleショッピング広告のような検索から流入が見込める施策においても、Criteoのようなリターゲティング施策においても同じです。
データフィードを用いた広告施策の場合は、データフィードの改善を続け、より効果の高いクリエイティブを模索していくことが大切になります。

4.データフィードの作り方

本記事の前半にて、データフィードは出稿する広告媒体ごとにそれぞれ必要であることはお伝えした通りですが、では、どのようにしてデータフィードを作成すれば良いのでしょうか?

データフィードの作成方法について、大きく3つのパターンに分け、それぞれのメリットとデメリットをご紹介いたします。


① 自社で作成するパターン

商品データを取り扱うシステム部門の方に依頼するなどして自社で作成することも可能です。

メリットはデータフィードの作成を外注しないのでコストが抑えられる場合があることです。
データフィードを作成し、広告プラットフォームに自動連携する仕組みを構築すれば、一時的に社内リソースを割くことで費用を抑えられる場合があります。
しかしながら、金銭的なコストは抑えられますが、リソースや人件費などのコストが跳ね上がる可能性もあるので注意が必要です。

反対にデメリットは、データフィードを修正したい場合や新しい出稿媒体用のデータフィードを追加で作成したい場合、データフィードの仕様が変更になった場合、トラブルが起こった際などには、ご担当者自身やシステム部門のリソースを割いて情報のキャッチアップから修正対応までを行わなければならない点です。


② 外部ツールを用いて自社で作成するパターン

例えば dfplus.io のようなフィード作成ができるツールを導入して自社で管理するパターンです。

ツール画面上で作業を行うだけで簡単に広告媒体の仕様に合わせたデータフィードの作成が行えるため、システム部門に作業依頼を行わなくてもマーケターの方自身の手でデータフィードの作成を完結できます。
自社にデータフィードのノウハウを貯めたい場合や、データフィードの作成コストを抑えたい場合に有用です。

デメリットとしてはデータフィード作成ツールなどを使ってマーケター自身でデータフィードの作成作業を行わなければいけないため、作業工数や最低限度のデータフィードに関する知見が必要になる点です。


③ 外部ベンダーにおまかせするパターン

DF PLUS のような外部のデータフィードベンダーを利用し作業をアウトソースするパターンです。

メリットはデータフィードの作成の作成を行う社内リソースやデータフィードに関する知見が不足している場合に、データフィードの専門家に全ておまかせできる点です。
また、データフィードの仕様変更や修正などの対応が必要になった時に、数営業日以内に対応してもらえることが多く、スピード感を持って施策を実施できる点もあります。

反対にデメリットとしては、①や②のように自社で管理するのに比べて、月額費用などの金銭的なコストが高くなりやすい点です。


5.データフィードの質を上げるには

では質の高いデータフィードになるようにどのようなPDCAを回していけば良いのでしょうか。

商品の価格や在庫数などの正しい情報を、広告プラットフォームの仕様に沿ったデータフィードで連携するという基本を押さえたうえで、「フィードフォース流:データフィードの質を上げるため3ステップ」をご紹介いたします。

ただ前提として、データフィードの基となる商品データの中に誤った値などが含まれていないか注意しましょう。

例えば、セール対象の商品なのにセール価格が正しく表示できておらず機会損失になってしまったり、誤った商品カテゴリが入力されていると広告エンジンの機械学習に悪影響を与えてしまうことがあります。
まずは適切に広告を出稿できる状態を目指しましょう。


ステップ1:データフィードの更新頻度を担保する

データフィードを作成したら、しっかりと更新しましょう。
在庫の有無や新商品の発売などによって広告として出稿すべき商品とそうでない商品が分かれるため、定期的に更新を行ってサイトに掲載されている商品情報とデータフィードの情報にズレが起きないように気をつけましょう。

特にGoogleショッピング広告ではデータフィードと広告のランディングページの情報に差異があると、その商品が不承認となり広告出稿できないリスクもあります。 例えば、サイトで表示されている商品価格とデータフィードの価格情報が異なるケースがよくあります。

Googleショッピング広告を出稿する際にデータフィードをアップロードするGoogle Merchant Center では、データフィードの更新後の有効期限は30日となっていますので定期的に最新の情報に更新をすることは非常に大切です。

商材にもよりますが、最低でも1回 / 1日ほどの更新頻度が望ましいかと思います。


ステップ2:広告媒体の機械学習を最大化させるために情報を多く入力する

広告媒体ごとにデータフィードのフォーマットはそれぞれ異なりますが、多くの場合は必須項目と推奨項目に分かれます。

商品タイトルや価格などの情報は必須項目なので、無ければ出稿できないことがほとんどです。 反面、どの性別向けの商品なのかを示す情報や、子供向け商品なのかといったターゲットの年齢層を示す情報などは、推奨項目であることが多いです。

そのため、まずは必須項目だけをデータフィードとして作成して広告出稿を開始し、推奨項目を入力せずに広告配信を開始するケースが散見されます。

しかし現在の運用型広告では、いかにして広告媒体の機械学習を最大化して広告エンジンのポテンシャルを引き出すかが非常に重要な要素になっています。
情報が多ければ多いほど広告エンジンの学習は最適化されていくため、必須項目だけでなく、推奨項目のような入力は任意となっている項目についても情報をリッチにしていく必要があります。


ステップ3:商品タイトルや価格表記などの勝ちパターンを見つける

商品タイトルはただ単に商品名を入れるだけではなく、ブランド名を商品名よりも前に記載したり、価格も割引率と合わせて表記した方がCTRが高くなることが多いです。

このようにクリエイティブではどんな情報を表示すべきか、どんな順序で表示すべきかなどの試行錯誤を繰り返して、自社の商材にとって最も広告効果の高いクリエイティブを模索していくことが大切です。



データフィードとは何か?という基本的な内容からデータフィードの質を上げるためのステップまでご紹介いたしました。

管理画面上の広告運用はできているけれどデータフィードについてはあまり手を付けられなかった、という方にも、データフィードの改善がいかに大切かを知ってもらえたら嬉しく思います。
ダイナミック広告のご相談はお気軽に!
ダイナミック広告の成功には、フィードを適切に管理できる体制が不可欠です。
フィードフォースでは長年培ってきたデータフィード構築のノウハウを広告運用にも生かし、
多くの成功事例がございます。ぜひお気軽にお問合せ下さい。