仕組みから運用事例まで、読めばわかる、話題のデータフィード広告!

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ウェブ部

近頃よく耳にし、注目が集まっているデータフィード広告。

インターネットを通じての物品購入・様々なサービスへの申し込みなどインターネットユーザーの趣向や行動が多様化してきている中、いかに細かくパーソナライズ化された広告を配信できるかが広告の効果を上げるための肝となってきています。

その一端を担っているのがデータフィード広告です。

データフィード広告にリスティング広告などから予算を寄せる広告出稿者も増えてきているようです。

本記事ではデータフィードとはどういったものなのか?

ということと、すでにデータフィードを活用した広告の中でも、レコメンド広告とリターゲティング広告の実績比較データまで紹介します。

データフィード広告 :①データフィードとは?

自社商品のデータを配信先の体裁・フォーマットに一致させ、送信する仕組みのことです。

ECサイトを例にすると、自社のサイト上の商品データを外部の広告配信先などに連携させることを指します。

上の図は、ECサイト上にあるバッグの情報を、データフィードを利用することにより、広告枠のあるサイト情報のフォーマットに一致させ配信することができるようになります。

図1

どのような配信先があるのか?

 

図2

データフィードを利用した、情報の配信先は広告枠のあるサイトだけではありません。

連携先は主に下の①~⑤となります。

商品リスト型媒体・・・Googleショッピング、価格比較サイトなど

ECモール・・・amazonなど

レコメンド広告・・・Criteo、Google動的リマーケティング、Vizuryなど

人材アグリゲーション媒体・・・indeed、careerJETなど

アフィリエイト・・・バリューコマース、A8netなど

 

各媒体のイメージが付かないかもしれないので、掲載例を赤枠で示します。

商品リスト型媒体・・・例:Googleショッピング

図3

ECモール・・・例:amazon

図4

レコメンド広告・・・例:Criteo

図5

人材アグリゲーション媒体・・・例:indeed

 

図6

アフィリエイト・・・バリューコマース、A8netなど

図7

 

データフィードを利用することにより①~⑤を横断して自社商品のデータを配信できるケースもあるので、効率的にマーケティング施策を打っていくことも可能になりました。

 

データフィード広告 :2.代表的なデータフィード広告

 

データフィード広告の代表として、「レコメンド広告」をここでは挙げます。

サイトの広告枠上でくるくる商品情報が回っている広告を見たことがありませんか?

自分が過去にネット上で購入の検討をしていた商品の広告がくるくる回り、最初びっくりした方も多いかもしれません。

 

この章では、そのレコメンド広告の特長と、配信の流れ・仕組みを簡単に紹介します。

 

特長

ユーザー個人の趣味・嗜好に合わせた広告を配信できる

広告をクリックすると商品詳細ページに飛ぶので、ユーザーのストレスがなく購入に結び付きやすい

 

レコメンド広告配信の流れ

図8

ユーザーが自社サイトに訪れた際の閲覧履歴や購入履歴から、そのユーザーがどういった商品に興味があるのかを、システム上で自動的に判断

ユーザーが一度自社サイトを離脱

ユーザーが別のサイトを閲覧。そのサイト上のレコメンド広告配信面に興味があると判断された複数の自社商品の広告を反映

再度ユーザーへの自社商品のリマインドをし、購入へとつなげる

 

おさらいになりますが、自社の商品データ広告配信の際、多くの異なる配信面のフォーマットに、自社サイトの商品の広告を反映させる仕組み、それが「データフィード」ということになります

データフィード広告 :3.レコメンド広告出稿に向いているサイトとは?

広告面には一つの商品の広告を載せるのではなく、ユーザーがチェックした、または類似した商品が広告面に配信されるため、自社商品が多く存在する下のサイトなどが適しています。

EC・通販業界

旅行業界

人材業界

不動産業界  

 

特長として、複数の商品やプランを扱っているサイトが向いているといえます。

更に細かく記載すると下のような特徴が挙げられます。

・色やサイズなどのバリエーションが多いサイト
・商品情報がよく更新されるサイト
–商品入れ替えのサイクルが早い、価格・在庫数変動が激しい
–サイト上でのキャンペーン施策などの頻度が高い

ユーザーが過去に来訪したサイトがセールを実施していたり、見た商品が安くなっていることなどもレコメンド広告上ではユーザーへ喚起することができます。一方通行な商品広告ではない、現段階では限りなくユーザーの目線に近い広告といえるのではないでしょうか。

 

データフィード広告 :4.レコメンド広告効果事例

 

ここでは実際にレコメンド広告とリターゲティング広告を運用した場合の実績比較データを紹介します。

ECサイトA

・化粧品業界

・平均商品価格は約15,000円

・ターゲットは30,40代主婦

下のグラフの抽出期間:1か月

インプレッションとCTR

図9

・インプレッションの多さがレコメンド広告では際立っており、クリック率の良さもリターゲティンング広告と比較し高く、差が大きい結果

 

獲得数とCPA

図10

・レコメンド広告での獲得数が大幅に多く、CPAもリターゲティング広告より良い結果となっている。

 

結果
レコメンド広告はCTRが高い分、ユーザー流入数も多くなった。それに伴い獲得母数の増加につなげられる運用結果となった。リターゲティング広告は、以前サイトに訪れたユーザーに対して広告を配信する。

レコメンド広告はリターゲティング機能に加えて、ユーザーが見ていた商品に合わせた広告が自動生成され配信がされる。以前見ていた商品がダイレクトに広告面に出るのでユーザーの購入意欲を喚起させる結果となり、獲得数の増加につながったと考えられる。

 

データフィード広告 :5.データフィード提供方法

最後の本章では、データフィードの提供方法の紹介をします。

自社の商品データを配信先に提供するには下の3パターンがあります。

 

・手作業
・プログラムを自社で開発する
・ツールを使用する

 

  • 手作業

費用はかかりませんが、更新・運用に時間がかかります。また、配信先の仕様の理解も深めなければいけないので実施のハードルは高いと考えていいかと思います。ただし、自社サイト上の商品点数が少ない場合は、そもそもデータの変更をする頻度が低いので、手動でも問題ないといえます。

 

  • プログラムを自社で開発する

自社用にカスタマイズができることがメリットとして挙げられます。

費用面では、開発費用のみ発生します。また配信先の仕様アップデートの際には、逐一対応をしなければいけません。

 

  • 他社のデータフィードサービスツールを使用する

費用は発生しますが、配信先の仕様アップデートに対応する必要がありません。手間をかけず、効率的にマーケティング施策を実施していきたい企業にとっては、使用するメリットが大きいです。

データフィードサービスツールは大きく2つに分かれます。

1、クロール型  :データフィードに使用する商品をクロールし、そのデータを基にフィード先の形式に自動変換するタイプ

2、データ連携型:①自身でファイルをアップロードする②自動アップロード(自身でアップロードするのではなく、ツールに自動的にアップロードさせるよう設定をする)

 

最後に

効果事例の紹介の箇所では、ユーザーの興味・関心に寄り添った広告が、効率よくコンバージョンにつながることがグラフからも読み取れたかと思います。

まだレコメンド広告を実施していないサイト主の方は、一度トライする価値があるかもしれません。

本記事ではデータフィード広告とはどういったものか、またその実績までを紹介いたしましたが、今後データフィードを利用した、はたまた全く別のシステムでユーザーの心を掴む広告がでてくるかもしれません。

随時、新しい情報を把握し、より良いPDCAを読者のみなさんと共に回していくことを目指して、ウェブ部では今後もいろいろな観点から記事のアップをしていきます。

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