【事例あり】データフィード広告｜手動で調整した方が良い要素を解説

データフィード広告は、大部分が自動化にて運用できます。しかし、人間の手で調整できる部分もあり、人間の手で調整するからこそ、広告から高い効果を得られる場合があります。

今回の記事では、データフィード広告において手動で調整した方が良い要素を紹介します。また、事例を通して、データフィード広告を改善するための考え方も解説します。

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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各広告媒体の仕様に合わせて自動で変換し、配信する広告手法です。Google広告、Yahoo!広告、Meta広告などの広告媒体がデータフィードを使った広告メニューを提供しています。
 
こちらの記事では、データフィードの概要と事例を解説しています。データフィード広告の基本的な内容を確認したい方は、ぜひご覧ください。

データフィード広告において手動で調整した方が良い要素

データフィード広告を使いこなすために、自動で調整される要素と、手動で調整した方が良い要素を分けて認識することが大切です。それにより、運用時に手動で改善できるポイントが理解できます。



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変えられない要素

データフィード広告には、変えられない要素として、次の内容が挙げられます。

• オークションごとの入札単価
• クリエイティブの組み合わせ（画像、テキスト、レイアウト、CTA、etc...）
• 商品の組み合わせ
• デバイス相性

これらの、変えられない要素には、データフィード広告のロジックが働いています。そのため、変えられない要素を把握したうえで、手動で調整できる要素を変更しながら広告を検証していきましょう。

手動で調整した方が良い要素

手動で調整した方が良い要素には、次の内容が挙げられます。

• フィード情報（テキスト、画像、URL、カテゴリ、etc...）
• 予算
• 最適化機能（自動入札のタイプ）
• オーディエンス
• タグ

これらの要素を調整することで、広告効果を改善できる余地があります。この後、広告を改善するための考え方を事例を用いて解説します。

事例

ここまで、自動で調整される要素と、手動で調整した方が良い要素を確認しましたが、広告運用において、これらの要素を活用して改善を図った事例を紹介します。

Criteoの広告でROASが顕著に低い月があった

ここからは、多品目小売業界において、CriteoとRTB Houseの二つのダイナミックリターゲティング広告を同時に運用した事例を紹介します。
 
毎月の広告効果を分析したところ、直近のCriteo広告における月のROAS（広告費用対効果）が、これまでの他の月に比べて顕著に低くなっていることを発見しました。同時に、購入をCV（コンバージョン）に設定した際のCVR（コンバージョン率）も低下していました。これらの現象は、Criteo広告にのみ発生しており、RTB House広告には発生していませんでした。

原因に対する最初の仮説

Criteo広告におけるROASとCVRの低下を確認した後、原因の分析を開始しました。その結果、CVRの低下がはじまる前の週以前にCVRが高かった商品上位30件のうち、CVRの低下がはじまって以降の週でコンバージョンにつながったものは2件のみであることがわかりました。

本事例では、CVRが低下する直前にセールを行っていたため、セールによる在庫切れが発生し、そもそもユーザーが商品を購入できない状態になっていたのではないかと仮説を立てました。 

しかし、在庫切れが発生していたのならば、ユーザーはどの広告からも商品を購入できません。RTB House広告においても、ROASとCVRの低下が起こったはずです。しかし、本事例では、RTB House広告にそれらの指標の低下は見られませんでした。

CriteoとRTB Houseにおいて異なる設定を行っていた

ROASとCVRが低下した原因を特定するための分析を続けたところ、Criteo広告とRTB House広告において、フィードデータのProductTypeに異なる設定を行っていたことがわかりました。

  
ユーザーが一度購入した商品に対して、Criteoではアイテムカテゴリと価格帯から商品選定を行っていましたが、RTB House広告ではアイテムカテゴリ、ショップ名および性別フラグから商品選定を行っていました。このように、ProductTypeの設定が異なっていたため、在庫切れが起こった際のバナークリエイティブの生成にも変化が起こり、CriteoにのみROASとCVRの低下が起こったと想定しました。

改善提案

原因を特定したところで、Criteo広告に関する検証を行いました。具体的には、過去に商品を2点以上購入した会員の購入商品一覧を確認し、複数の商品の関連性を調査しました。

 
その結果、次の図の通り、複数の商品を購入するユーザーは同じショップで購入する割合が高いとわかりました。

  
そのため、CriteoのProductTypeにショップ名を追加し、広告効果が改善するかどうか、検証を行いました。

改善効果

フィードデータのProductTypeを変更した結果は次の通りです。

前提として、学習期間中の実績となりますので、初動から計測ツールのCVR（コンバージョン率）が低下しているものの、媒体CVRは悪化していませんでした。

また、これ以降媒体間のCVRの傾向差分は大きく見られませんでした。 

まとめ

データフィード広告を運用する際は、運用者の手で変えられない要素を把握したうえで、手動で調整できる要素を調整することが重要です。

また、媒体ごとに設定できる要素が異なるため、重要要素を見極め、媒体間の実績を比較しながら検証を繰り返していきましょう。
 
手動で調整できる要素には、フィード情報（テキスト、画像、URL、カテゴリ、etc...）、予算、最適化機能（入札）、オーディエンス、タグがあります。
 
本記事で紹介した事例におけるROASのように、単月の指標が他媒体と比べ顕著に低いような場合は、手動で調整できる要素で改善を図ることができないか確認するのがおすすめです。
 
データフィード広告の運用については、今後も事例を紹介していきますので、ぜひ参考にしていただけると幸いです。
 
 
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