データフィード広告で売上350％UP！多品目EC業界のYahoo!広告のDAD、Google広告のP-MAX事例

近年、多品目EC業界において、データフィード広告が定番になりつつあります。

しかし、そもそもデータフィード自体が分かりにくかったり、仕組みが理解できていなかったりすることにより、上手く活用できていない企業も多いのが現状です。

そこで、本記事では、ECサイトの売上を増加させるために、商品データの活用方法やデータフィード広告の仕組み、成功事例を紹介します。

データフィード広告を検討している企業の皆さまの参考として、ご覧いただけますと幸いです。

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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。

データフィードの意味

データフィードとは、自社商品の名称やサイズ、色、在庫数などをまとめた情報を、広告配信先のフォーマットに変換して送信する仕組みです。

例えば、Web上で「スニーカー」で検索すると、さまざまなECサイトに出品されているスニーカーの商品写真・価格などの情報が並んで表示されます。

これらは、データフィードにある情報と広告媒体が連携して、広告に反映されているためです。つまり、データフィード広告を配信するためには、商品の情報をまとめたデータフィードが必須となります。このフィードが自動で加工されることで各媒体において広告が配信されます。

データフィード広告の仕組み

はじめに、広告主が広告配信をしたい商品の情報をまとめたデータフィードを作成します。次に、データフィードを広告媒体へ送信・連携します。

広告媒体側は、受け取ったフィードデータを自社媒体のフォーマットに変換・作成し、広告を配信します。さらに、ユーザーの訪問履歴や検索情報をもとに、パーソナライズされた広告を作成してくれるため、それぞれのユーザーに合った広告配信ができます。

データフィードの仕組みにより、一人ひとりに合わせたピンポイントの商品を広告配信できるようになりました。

こうしたデータフィード広告は、商品の品目数が多く、一つひとつの商品に詳細ページを持つ必要がある業界に向いています。そのため多品目ECでよく使われる広告手法です。

データフィード広告のメリット

データフィード広告では、ユーザーが閲覧したサイト情報をもとに広告配信を行うため、ユーザーの興味と関心に合わせた広告配信が可能です。

また、データフィードを用いることで、手作業によるデータ変換の工数を削減し、低い工数で複数の媒体に広告を出稿できます。さらに、データフィード広告は、広告文やバナーを作成する必要がありません。

登録した商品の情報（商品名・価格・色など）をもとに、広告媒体がクリエイティブを自動生成するためです。通常のWeb広告だと、商品の品目数が増えれば増えるほど、管理や労力が必要ですが、データフィード広告なら、フォーマットを変更するだけなので、広告配信がスムーズに行えます。

データフィードを活用してECサイトの売上増加を狙う

特に多目品を扱うECサイトでは、データフィード広告を活用して売上増加を狙うことができます。

データフィードの整理が重要

データフィード広告を配信する前に、広告配信にどのような情報を活用するのかを考え、データフィードの整理を行います。データフィード広告を活用するためには、「在庫データ」と「売上データ」が必須です。

まず、在庫の情報を整理します。例えば、販売スピードが速い商品の場合、在庫数が残り10点あったとしても、1～2時間で売り切れる可能性があります。当然ながら、売り切れた後にその商品の広告が表示されても消費者は商品を購入できません。

そのようなリスクを避けるために、在庫のデータを整理し、在庫情報を把握しておくことで、「在庫数が10以下の商品は広告配信しない」といった設定による対策ができます。

また、商品の売上データをデータフィードと連携すると、売れている人気商品を広告に表示させ、購入を後押しすることが可能です。

ただし、売上データをデータフィードとして広告と連携する際は、Googleアナリティクスのデータと連携して、データフィード生成時に結合する必要があります。

データフィード活用の落とし穴

データフィード広告では、季節トレンドに合わせて広告内容を変更する際に、落とし穴があります。

広告の機械学習は、基本的に過去何日間かのデータをもとに、消費者ニーズが高かった広告を配信します。

しかし、秋に冬の商品を広告表示したくても、過去30日に冬物が売れているデータがないため、機械学習に任せると、冬物の広告が積極的に表示されません。

そのため、データフィードを活用する際は、機械学習に全てを任せず、広告運用担当者の判断による対応が重要となります。

売上データに基づく運用の調整が重要

売上を分析することで「この冬物のダウンは11月から購入率が上がり始める」といったように、実際のデータに基づいた消費者ニーズを把握できます。

このような場合、手動で11月から冬物のダウンの広告配信を強めると、機械学習に頼るだけでは実現できない戦略的な広告配信ができます。

事例

最後に、データフィードを活用し、季節ごとに購買ニーズが高まる商品を抜き出して配信を行った事例を紹介します。

上の表のP-MAXとは、2021年からGoogle広告で開始した広告プロダクトです。ひとつのキャンペーンをGoogle広告で配信できる全ての場所に、広告掲載できる仕組みです。

表のYahoo!広告 動的ディスプレイ広告（DAD）は、ユーザーの行動履歴に基づいて、それぞれの興味関心に合わせたクリエイティブを自動生成して配信できる広告です。

本事例では、当年度の11月から12月にかけて、季節ごとの購買ニーズが高まる商品カテゴリを抜き出し、キャンペーンを分割して強化配信を行いました。

その結果、前年度の実績と当年度の実績を比較すると、P-MAXでは、客単価が111.17%に上昇しており、売上は121.61%に伸びました。Yahoo!広告のDADでは、客単価が120.18%に上昇しており、売上は353.59%と大幅に伸びています。

このように、購買ニーズに合わせた運用調整をしつつ、データフィード広告を活用することで、ユーザーの関心や関心に合わせた広告配信ができるようになり、客単価や売上の増加が期待できます。

まとめ

データフィード広告は、売上向上の効果が期待できる広告手法です。

データフィードを活用して、ECサイトでの売り上げ増加を狙うためには、以下のポイントが重要です。

・データフィードの整理をする
・すべてを機械学習に任せず、手動での調整も行う
・売上データに基づく運用調整を行う

自社商品の在庫情報や売上データを確認し、ECサイトの売上増加を目指してデータフィード広告のご活用について、ぜひご検討ください。

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