ダイナミック広告におけるデータフィードの重要性

ダイナミック広告で成果を上げるために
重要なポイントとなるデータフィードの役割について解説します。
ダイナミック広告におけるデータフィードの重要性
Facebookダイナミック広告・Instagramダイナミック広告・Criteo・Googleショッピング広告(PLA)などデータフィードを活用した広告は、広告戦略の中心的存在となってきました。ユーザーのオンラインでの滞在場所が分散化する中、ユーザー毎に最適なタイミングで最適な広告を最適なクリエイティブで表示させるためにはデータフィードの活用が不可欠です。データフィードをしっかりコントロールすることで、ダイナミック広告は高い効果を発揮します。まさに「データフィードを制するものがダイナミック広告を制する」です。
機械学習を促進させるためのデータフィード活用
各プラットフォームの広告配信・レコメンドのアルゴリズムは日々進化しています。プラットフォーム側では大量のデータを活用し機械学習をすることで、広告効果を高めていきます。データフィード広告の効果を高めるには、プラットフォーム側の機械学習をいかに効率よく促進させるかが重要になります。データフィードの必須項目を埋めるのはもちろんのこと、任意項目をしっかり埋める・広告で使いやすようにマスタを整備するなどを行ってデータフィードの質を高めていきます。また、データフィードは最初に作って終わりではなく、効果検証・広告戦略に合わせてしっかりチューニングしていくことも大切です。データフィード広告の運用=データフィードのチューニングと言っても過言ではありません。
ダイナミック広告で成果を上げるために必要な3つのこと
機械学習を最大限に活かせば日々の細かい調整はプラットフォームに委ねることができます。しかし、効率よく機械学習させるためにはデータが必要です。プラットフォーム側で保有しているデータを機械学習に活用するのはもちろんですが、プラットフォーム側にどうやってデータをインプットすれば学習の効果が最大化するのか?これを考えることが広告運用担当者の重要な役割です。そのためには、下記3点を理解する必要があります。

1.プラットフォームを意識した運用

プラットフォームの考え方・方針の理解は必須です。各プラットフォームの思想や戦略・今後の方向性という大きな視点もそうですし、広告枠はどんなところがあるのか、ユーザー属性、閲覧デバイス、など各社特徴があるのでしっかり理解する必要があります。プラットフォームを理解して初めて、最適な広告戦略の立案・キャンペーン設計ができ、最適なキャンペーン設計ができてこそ機械学習が効率よく行えます。

2.最適なデータフィードを構築する

データフィードには大きく2つの役割があります。
ひとつめの役割は、広告クリエイティブです。
データフィード広告のクリエイティブは主にデータフィードでチューニングします。広告クリエイティブはCTRに大きく影響するので、データフィードに含まれる情報を充実させることで広告クリエイティブを調整する要素を増すことができます。
データフィードの役割のふたつめは、機械学習の促進です。
データフィード設定できる項目は何があるのか把握・理解し、データフィードを通じてプラットフォーム側に渡せる情報はできるだけ多く渡します。広告配信を優先させるために必須項目のみ埋めてスタートしてしまうケースが多々ありますが、任意項目も埋めましょう。渡せるデータが多いほどレコメンド・機械学習する際の材料も多くなります。

3.タグを最大限に活用する

広告タグはリターゲティングのマークを貯める・コンバージョンを計測するだけではありません。タグを通じてユーザーのサイト上での行動データを渡すことができます。タグを設置するのは大変ですが、タグを通じてプラットフォーム側にどんな情報を渡せるのか確認しましょう。特に動的に取得するデータ(購入した商品の価格や購買点数など)は非常に重要なデータです。動的タグの設置負荷が高いため固定値を入れて対応するケースもありますが、必ず正しい値を返すようにしましょう。

これら3点を理解し上手に活用することが、データフィード広告で成果を上げる第一歩です。

フィードフォースが提供するダイナミック広告運用サービス「Feedmatic」では、データフィード・タグ・運用の最適化を一貫して行うことで、広告効果の最大化を実現しております。豊富な運用実績・ノウハウを活かし、貴社のダイナミック広告の課題に合わせて、広告効果を高める運用設計にてご支援いたします。ぜひお気軽にご相談ください。