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EC担当者は押さえておきたい!Googleショッピング広告の成果改善に繋がるポイントをさくっと解説

ソウルドアウトの赤塚 怜央です。私は、Criteo・Googleなどのフィード広告の運用を担当しています。

前回のnoteでは、Criteo広告のクリエイティブ施策で成果を改善する方法についてご紹介しました!

今回はECサイト担当者の方なら必ず押さえておきたいGoogle ショッピング広告について、成果を出す運用のポイントをご紹介していきたいと思います。

ショッピング広告とは?

Googleで検索した際、検索結果に画像付きの商品が表示されたことはありませんか?それがショッピング広告です。

基本的に小売店向けのメニューになっており、その最大の特徴としては商品を画像で訴求できること。文字だけのリスティング広告に比べイメージがはっきりしています。また、表示位置がリスティング広告やSEOに比べ高い位置にくるので、ユーザーの視線にも入りやすいです。

メリット

・露出量の増加、新規ユーザーの獲得

新規ユーザー獲得について、多くの担当者が頭を悩まされているかと思います。ショッピング広告は、そんなお悩みを解決してくれます。なぜなら、検索キーワードに連動した見込みの高い新規ユーザーへのアプローチが可能になるためです。

・クリック単価がリスティング広告に比べて安価

業界やキーワードによって相場が異なりますが、ショッピング広告の方がクリック単価が低い傾向です。

▼クリック単価比較例
リスティング広告:300円
ショッピング広告:60円

・広告費をかけず無料出稿

2020年10月から無料掲載が可能になりました。Googleマーチャントセンター(Google Merchant Center)にて商品データの入稿が掲載条件です。注意点として配信ボリュームがあまり出ないこともありえますので、商品を露出していきたい場合は広告出稿することをオススメします。

ショッピング広告の種類

ショッピング広告には2種類あります。

①商品リスト広告(通称 PLA)
②スマートショッピングキャンペーン(通称 SSC)

PLAとSSCどちらがいいのか?

基本的にはSSCを推奨します。その理由は下記2点です。

①工数をかけずに成果に繋がる。

Googleの優秀なエンジンを駆使し自動配信することで、細かな入札調整が不要。さらに、階層ごとにタグを実装しオーディエンスリストを蓄積することで、精度の高い配信を実現します。

②入札方法の多様性、配信先の優位性

SSCの配信面は、ショッピング面+ディスプレイ面と純粋にPLAに比べ多いので、リーチの拡大・新規顧客へのアプローチがしやすいです。また、SSC・PLA同じ入札条件の場合にSSCが優先して配信されます。

しかし、アカウントの特性によっては必ずしもSSCの方がいいとも限らないので、ソウルドアウトフィードチームの見解を記載します。

PLAを推奨するケース

・そもそも獲得の母数が少ない

SSCは機械学習を駆使したプロダクト。獲得数が少ない=学習材料が少なく最適化がかかりづらくなります。成果に直結しづらい可能性があるので、一つの指標として獲得数が100件/30日あるかを判断材料にしていただきたいです。

・タグ実装の知見があまりない

SSCを実施するにあたり、タグで動的な値を取得をすることで、機械学習の促進に繋がり成果に結びつきます。動的な値の取得は必須ではないので、通常の広告時に実装するグローバルサイトタグを実装すれば配信自体は可能です。しかし、より高い成果を出すためには動的な値を取得したタグの実装が必要となります。

広告配信する際のポイント

ここからは実際に配信する際の設定について推奨する内容をご紹介します。

①商品の不承認をなくし、全商品を広告掲載

商品データをまとめたデータフィードをGoogleマーチャントセンターで入稿する際、商品の審査が行なわれます。例えば、データフィードに必須項目が記載されていない、使用する画像の視認性が低いといった場合、審査に落ちることがあります。

承認数=広告配信できる商品数です。不承認の商品を一つでも減らすことで、フィードの品質改善と全体の売上金額の増加に繋がります。

また、不承認の商品が多いと、機械学習に影響が出て成果の悪化に繋がる可能性もあります。

Googleマーチャントセンターの管理画面

②コンバージョンタグで売上金額を取得

広告計測用のコンバージョンタグで「value(※下図、青枠)」に、購入金額が入るよう設定。売上金額を広告管理画面で確認することが可能になります。KPIを売上金額や目標費用対効果(ROAS)にしている場合は、この設定が必須です。

③動的な値をタグで取得(SSCを実施する場合)

そもそも、なぜ動的な値を取得したタグを埋めなければいけないのか?

SSCは動的リマーケティングと呼ばれる広告の一種です。動的リマーケティングの特徴として、データフィードの情報とタグで送る情報を一致させ、正しい情報を機械学習に与えることで、精度の高い広告を実現できます。

Googleでは、下図のように階層ごとに動的な値を取得するタグを実装します。

具体的にどのように実装すればいいのか?

例を見ながら実装方法を見ていきましょう。

①下図、赤枠内を実装するページのイベント名に変更
②赤字になっている「value」「id」に対象商品の情報を記載
③タグを発火させたいページをトリガーに設定
※必ず、グローバルサイトタグが実装したタグの前に発火するように設定する。

画像参照元:Google広告ヘルプページ「動的リマーケティングのイベントとパラメータ」

④入札戦略は目標費用対効果(ROAS)を選択

Google広告には、目標に合わせた様々な入札戦略があります。ショッピング広告では売上の最大化を目標にするケースが多く、下記のような入札戦略を選択しているアカウントが多く見受けられます。

・コンバージョン数の最大化
・コンバージョン値の最大化

これらの入札戦略でも問題はないのですが、少しでも費用対効果を高く配信したい場合に推奨しているのが、目標費用対効果(ROAS)です。Googleが自動的に、その目標のROASを指標に配信してくれます。
※②でご紹介した「コンバージョンタグで売上金額を取得」の設定が必須です。

⑤フィード作成

ショッピング広告において一番の肝と言っても過言ではないデータフィードについて、作成する際のポイントをご紹介いたします。

購入に繋がる可能性の高い検索キーワードに対して、いかに商品を表示させるかがショッピング広告の攻略の鍵。そのためにも、配信ロジックを理解した上で、データフィードの最適化をする必要があります。

配信ロジック

そこで今回、特に重要な内容を一部解説します!


title 重要度★★★
商品名の基本的な構造(ブランド + 商品 + 属性(色、サイズ、重量))を記載する。

例 NIKE エアマックス ホワイト 26cm

例えば、ギフト需要があるような商品で「プレゼント」などのキーワードで検索した際に表示させたいとします。該当のキーワードを文頭に挿入することで検索に引っかかる可能性が高まります。

例 プレゼント 今治タオル フェイスタオル ホワイト


product_type 重要度★★★
商品のカテゴリーを記載する項目です。似たようなカラムで「google_product_category」があり、違いは下記です。

google_product_category
Google が定めた商品カテゴリーがあり、該当する内容を記載する。

例 ファッション・アクセサリー > ハンドバッグ・財布 > ハンドバッグ

product_type
お客様側で自由な内容でカテゴリーを記載することが可能です。

例えば、上記の例のように「ハンドバック」の場合、「ハンドバック」と純粋に商品カテゴリーを入れるだけではなく、下記のように情報を豊富に記載することでGoogleの機械学習の最適化に繋がります。

例 ブランド  > カテゴリー  > 商品
         ⇩
  ヴィトン > ハンドバッグ > モノグラム  ウィメンズ


description 重要度★★
ユーザーが検索した際に表示させたいキーワードが含まれた説明を文頭に入れる。

例 プレゼントにおすすめ。今治バスタオルセット

キーワードの選定をする際はGoogleトレンドの利用をオススメします。
*https://trends.google.co.jp/trends/?geo=JP


その他(任意のカラム) 重要度★★
color、size、material、genderなど、任意のカラムにも可能な限り情報を記載する。


ケース別の事例

最後に事例を一部ご紹介します。

①PLAを開始して1年で獲得件数が約7倍に増加

②フィード内容を修正してクリック数が大幅に改善

「title」「product_type」に、検索語句で上位にくるキーワードを挿入。ともにクリック数が改善。特に「title」は470%増とインパクトが大きかったです。

③入札戦略を変更して改善

入札戦略を「コンバージョン値を最大化」から「目標広告費用対効果(ROAS)」に変更。結果としてROAS・獲得率ともに改善。

最後に

最後までご覧いただき誠にありがとうございます。

Googleショッピング広告を既に実施している場合は、担当アカウントの成果改善に繋げるきっかけにしていただければ幸いです。まだ実施していない場合は、これを機に導入の検討をしてみてはいかがでしょうか?

【執筆:赤塚 怜央】


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