Google ショッピング広告では、 Google Merchant Center のフィード（データソース）の質がその広告成果を左右します。フィードの質を上げる方法は様々ですが、例えば Google の仕様では省略可能とされる項目にも値を登録するなど、できるだけ多くの項目に情報を入れることも有効です。
ショップ側で定める商品カテゴリである「商品カテゴリ[product_type] 」も、ぜひ活用したい項目のひとつ。クリエイティブには反映されないため、広告指標に直結する項目ではありませんが、機械学習や入札調整に活用されるので、正しく設定することで広告成果の改善が期待できます。
この記事では、商品カテゴリの基本情報と設定のポイントを解説。商材やショップの特徴別の設定例もご紹介していますので、この機会に設定を見直してみてはいかがでしょうか？
商品カテゴリ[product_type]とは
商品カテゴリ[product_type] は、商品データで独自の商品分類を指定できる項目です。
商品カテゴリ [product_type] - Google Merchant Center ヘルプ
同じく商品分類を入れる属性として、Google 商品カテゴリ [google_product_category] もありますが、Google 商品カテゴリは Google が定義した商品分類に沿って設定するのに対し、商品カテゴリは任意の値を入れることができます。
名前が似ているため、「どちらかだけ設定していれば OK」と思われやすいですが、これらは異なる属性ですので、商品フィードで広告成果の改善に取り組む際は、両方の項目をそれぞれ設定することをオススメします。
▼Google 商品カテゴリについて知りたい方はこちら
Google Merchant Center の Google 商品カテゴリ[googleproductcategory] とは？広告における役割と設定のポイントを解説
広告における役割
Google ショッピング広告の成果を向上させるには、Google Merchant Center のフィード改善は必要不可欠です。入札戦略やターゲティングなどの広告運用を車の「アクセル」とすると、フィード運用はいわば「操作ハンドル」として、以下の役割を担います。
広告クリエイティブの大半の要素を定義する
柔軟な広告キャンペーン設計を可能にする
広告配信の最適化を推進する
Google Merchant Center のフィードには多数の属性を設定でき、役割はそれぞれ異なります。商品カテゴリ [product_type] は、上記 3 つのうち、柔軟な広告キャンペーン設計と、広告配信の最適化を推進するために活用できる項目です。
①柔軟な広告キャンペーン設計を可能にする
Google の P-MAX キャンペーンや通常のショッピングキャンペーンでは、広告グループの下に「商品グループ」を作成し、以下のような活用が可能です。
商品グループごとに入札単価を設定・変更する
キャンペーンから特定の商品グループを除外する
商品グループごとにレポートを出力する
商品カテゴリは、商品グループの作成に活用できる項目なので、商品カテゴリを設定しておくことで、「季節・イベントに合わせて特定の商品の入札単価・配信有無を調整する」「広告成果がいいカテゴリの入札を強化する」といった柔軟な広告運用を、少ない負荷でスピーディーに実行するのに役立ちます。
▼商品グループについて
商品グループでショッピング キャンペーンを管理する｜Google 広告ヘルプ
②広告配信の最適化を推進できる
Google ショッピング広告などの検索連動型広告では、より多くの学習データを Google（媒体側）に渡すことで、機械学習が促進され、広告成果の向上が期待できます。
Google 公式ヘルプでも、ショッピングキャンペーンで使用する商品には必ず商品カテゴリを登録するよう推奨されています。
商品カテゴリ [product_type]
他媒体でも活用できる
商品カテゴリが有用なのは、Google ショッピング広告だけではありません。
LINE Dynamic Ads の商品フィードでは必須とされているほか、Criteo のデータフィードや TikTok のカタログでも、設定することが推奨されています。Google 同様、学習データの増加による機械学習の促進が期待できます。
▼LINE Dynamic Ads
ウェブサイトのカテゴリと一致させるよう指定されています。
LINE Dynamic Ads 商品フィード仕様書
▼Criteo
Criteo広告の要、データフィードの仕様から改善ポイントまでを解説
▼TikTok（ダイナミック広告）
Catalog Product Parameters | TikTok Ads Manager
設定のポイント
1~5 階層で設定し、階層同士は「 > 」で連結する
商品カテゴリは、階層なし（1 つの値のみ）から 5 階層まで設定できます。階層なし～3 階層で設定するケースが多い印象ですが、次に説明する、「最適化を促進するにはどの粒度の情報を入れるべきか」や「自社に合うカテゴリ設計はどのようなものか」をふまえたうえで、設定しましょう。
2 つ以上の階層を設定する場合、カテゴリ同士は「 > 」で区切ります。
「>」の前後には半角スペースが必要です。スペースがないと設定した情報が正しく反映されないので、注意しましょう。
なお、商品グループによる入札設定やレポートに使うことができるのは、1 つの値のみです。複数の階層を登録している場合は、最初の値のみが使用されます。
広すぎず狭すぎない粒度で設定する
商品カテゴリは機械学習に使われるため、情報の粒度が重要です。分類が広すぎるとレコメンドの精度が上がりづらく、逆に狭すぎると学習データが貯まらず学習が進みにくくなってしまいます。
効果を最大化するには、広すぎず狭すぎない粒度、目安としては 1 つのカテゴリに（複数の階層を設定する場合は最小単位のカテゴリに）10〜数十の商品が含まれる程度に設定するのがオススメです。
【アイテム数が多い場合】
粒度が大きい情報ではなく、細かく分類される情報を入れるのがオススメです。大きな分類から始めてしまうと、階層が深くなりすぎてしまいます。
△好ましくない例（大分類から始まっているため、階層が深い）
・スイーツ > 生菓子 > ケーキ > チョコレートケーキ > ガトーショコラ（5 階層）
・アパレル > レディース > ドレス・ワンピース > ドレス > マキシドレス（5 階層）
○良い例
・ケーキ > チョコレートケーキ > ガトーショコラ（3 階層）
・ドレス・ワンピース > マキシドレス（2 階層）
【アイテム数が少ない場合】
各カテゴリに含まれる数が少なく（10 点以下）なりすぎないよう、2 階層程度にとどめ、粒度の大きい情報を入れるようにしましょう。
パンくずリストに合わせるケースも
成果改善の観点では、商品カテゴリはその仕様と自社の理解をふまえた設定にすることを推奨しています（次の章で詳しくご説明します）。
しかし、「サイトの立ち上げ段階で情報が少ない」「とりあえず情報を埋めて配信を開始したい」といった場合や、サイトのパンくずリスト（サイトを閲覧しているユーザーに、サイト上の位置を視覚的に示すためのテキストリンク）が次章で挙げるポイントを押さえたものになっている場合は、パンくずリストと同じ構造にするというのも一つの手です。
成果改善につながる商品カテゴリとは
商品カテゴリは、「どのユーザーに」「どの商品を」配信するかを判断する Google の機械学習に使われます。Google 商品カテゴリと異なり、商品カテゴリには任意の値を入れられるので、広告配信の最適化を促すには、商品カテゴリにどのような情報を入れるかが重要です。
まずは自社の特徴を整理する
まず自社サイトやブランドの特徴、購入ユーザーの傾向などから、広告では「どの情報を軸に商品をレコメンドしたいか」を考える必要があります。
訴求軸を考えるには、以下の要素がヒントになります。
ショップの特徴
例）
・ユーザー層が異なる複数のブランドを展開している or 単一ブランドのみを扱っている
・ブランド名やシリーズ、コレクション名の認知度が高い or ブランド名よりも商品に関するキーワードでの流入が主力
取り扱い商品の特徴
例）
・価格帯が広い
・サイズ展開が豊富である
・レディースとメンズの両方を扱っている
・カテゴリが幅広い（例：中古品、ふるさと納税サイト）
ユーザージャーニー（購入に至ったユーザーの流入経路やサイト内行動）
例）
・季節やイベントを反映したキーワードで流入したユーザーの購入率が高い
・ブランド名での検索が多い
・カテゴリや価格帯で絞って検討されやすい
・複数ブランドをまたぐ購入が少ない
・販促イベント（クリスマス、期間限定など）の特集ページ経由の購入率が高い
レコメンドの軸となる情報を「商品カテゴリ」に含める
自社の特徴を整理できたら、それらを組み合わせて、どのような商品をレコメンドされやすくしたいかを決めましょう。
例えば、「レディースとメンズの両方を扱っている」アパレルブランドの場合、商品カテゴリに性別情報を入れることで、同じ「パンツ」でもレディース商品をよく閲覧しているユーザーにはレディースのパンツを、メンズ商品の購入確度が高いユーザーにはメンズがレコメンドされやすくなり、広告成果の改善が期待できます。
設定例：ブランド > 商品カテゴリ（中） > 性別
どのように商品をレコメンドするかを決めたら、その軸となる情報を商品カテゴリに盛り込みます。
設定例
同ブランド・同カテゴリの商品がレコメンドされやすくしたい
→ブランド > 商品カテゴリ（大） > 商品カテゴリ（中）同カテゴリ・近い価格帯がレコメンドされやすくしたい
→商品カテゴリ（大） > 商品カテゴリ（中） > 価格帯レディース・メンズを適切にレコメンドされるようにしたい
→ブランド > 商品カテゴリ（中） > 性別
【商材 & 特徴別】商品カテゴリ[product_type] の設定例
商品カテゴリはクリエイティブには反映されないため、他社の設定を見ることができません。「考え方はわかったけど、具体例を知りたい」という方向けに、商材やショップの特徴別の設定例をご紹介します。
例①ジュエリー専門のオンラインショップ
自社ブランドのみを取り扱う
ブランドやシリーズ名の認知度が高い
単一ブランドの場合、商品カテゴリにブランド名を入れる必要はありません。このショップのように商品のシリーズやコレクションの認知度が高い場合は、シリーズごとに配信最適化が図られるようカテゴリに含めるのがオススメです。
またジュエリーの性質上、カテゴリ（リング、ネックレスなど）や価格も重視される可能性が高いので、これらもレコメンドに活用しましょう。
★意図：同シリーズ、同カテゴリ、近い価格帯の商品をレコメンドする
★設定：シリーズ > カテゴリ > 価格帯
例②中古・新品ブランド品の通販サイト
多数のブランドを扱っている
取り扱い商品のカテゴリ、価格帯が広い
★意図：同ブランド、近い価格帯の商品をレコメンドする（欲しいブランドは決まっていて、何を購入するか検討するユーザーが多い場合）
★設定：ブランド > 中カテゴリ > 価格帯
★意図：同カテゴリ、近い価格帯の商品をレコメンドする（「ハイブランドのお財布が欲しい」「腕時計を探している」などカテゴリを軸に検討されている場合）
★設定：大カテゴリ > 中カテゴリ > 価格帯
例③地方銘菓のオンラインショップ
取り扱い商品が少ない（100 点前後）
季節性の高い特集ページ経由の購入率が高い
★意図：季節性を反映した情報をもとにレコメンドする・商品点数が少ないので、階層は浅めに設定する
★設定：特集 > 商品カテゴリ
例④ふるさと納税サイト
取り扱い商品が 20 万点以上
価格帯が広い（1,000 円～100 万円以上）
カテゴリが幅広い
価格や自治体の情報が重視されやすい
★意図：ふるさと納税という商材の特性上、価格や自治体で絞り込んで検索するユーザーが多いと考えられるため、価格帯や地域を軸にレコメンドする
★設定：価格帯 > 大カテゴリ > 中カテゴリ > 地域
ツールなら、商品データにない項目の活用も簡単
商品カテゴリに入れる情報が決まったら、フィードに登録します。
1 商品ずつ手動で入力したり、表計算シートで関数を用いて設定するのは非常に煩雑なので、データフィード管理ツールの利用がオススメです。
例えば「dfplus.io」なら、各階層で使いたい項目が商品データ（マスタデータ）にあれば、それらを「 > 」で連結させた商品カテゴリを一括で作成できます。
【作成手順】
「性別 > 商品カテゴリ（中） > 商品カテゴリ（小）」という構成で商品カテゴリを登録したい場合、ルール機能で、それぞれの情報が入っている商品データの項目を連結させるだけで、全ての商品に一括で商品カテゴリを設定できます。
▼ルール設定（例）
▼登録される情報（例）
また、カテゴリに含めたい情報そのものが商品データになくても、もととなる情報が正しく入っている場合は、「対応表」やルール機能で作成することができます。
例：価格帯の情報を入れたいが、商品データには価格しかない
→ルール機能を使って、「~￥10000」「￥10001~￥50000」「￥50001~」に分類する
例：商品データでは社内コードで管理されている情報を置換したい
→対応表を使って、商品データの「category」に 111 とある商品を「トップス」に分類する
例：商品データに含まれるキーワードを商品カテゴリに使いたい
→ルール機能または対応表で、商品説明に「ネット販売」が含まれていたら「オンライン限定」に分類する
今回は、Google Merchant Center の商品カテゴリ [produce_type] について解説しました。
クリエイティブには反映されませんが、設定することで配信最適化が期待できます。広告成果に影響する項目なので、ぜひ活用しましょう。任意の値を入れられるため、自社の強みや広告戦略を反映した設計にするのがオススメです。
商品カテゴリについてはもちろん、Google ショッピング広告のフィード（データソース）についてお困りの場合は、ぜひ下記からお問合せください。
