運用型広告を中心とした Web マーケティングの支援会社です。1 人の担当者が営業からサイトまわりの環境整備、広告運用や報告まで一気通貫で行う体制をとっており、よりスピーディーかつ的確に対応できるのが弊社の特長です。

クライアント様の多くは EC を展開されている企業です。中でも、多品目を扱う EC が多いですね。

商品が一定数ある EC をグロースさせるために、データフィード広告は必要不可欠だと思います。特に、Google ショッピング広告や Meta Advantage+ ショッピングキャンペーン（ASC）は鉄板の施策になっています。

一方で、一般的に「データフィード」は馴染みがないものなので、フィード広告を始めるのはハードルが高いのも事実です。管理サービスやノウハウはあるものの、Web 広告を初めて実施される場合や、事業会社がインハウスで広告運用をされている場合はそれらへのキャッチアップが難しいことも多いと思います。

ひとつは、データまわりですね。データフィードを活用するには、EC サイトやカートシステムにおける商品データの形式が重要ですが、このことはあまり知られていません。その結果、商品データの登録方法を検討せずに EC サイトを制作してしまったり、データの持ち方がなおざりになっていたりするケースが散見されます。すると、正しく商品データを出力できなかったり、各媒体のデータフィードの仕様に沿うよう変換する作業が煩雑になったりします。

はい。主要なカートシステムであればデータの出力は簡単ですが、成果を出せるデータフィードを実現するには、やはり商品データの内容が重要になってきます。

直近、弊社では Shopify の案件が増えているのですが、「無料の Shopify アプリ『Google & YouTubeチャネル』で Google ショッピング広告を始めてみたものの成果が出ない」といったご相談をいただくことがあります。この場合は、EC サイト上の商品データを改善するか、フィード管理ツールなどで調整して、広告成果を最大化できるデータフィードの実現に向け支援します。

はい。主にジュエリーを取り扱うストア様です。カートシステム移管前は Google Merchant Center への連携に dfplus.io を使っていたのですが、Shopify へのリプレイスをきっかけに Google & YouTubeチャネルに切り替えました。しかし、ROAS が 500% 前後から 200% 台に低下するなど、広告成果の悪化が見られたため、dfplus.io を再度導入することになりました。

連携しているカラム（商品データの項目）が減ったことで、imp の精度が悪くなったからだと思います。

このストアでは、Shopify への移管に伴い、カラーや素材などの情報をタグにまとめて入れていました。Google & YouTubeチャネルではタグに入っている情報を Google Merchant Center に連携できないため、データフィードの多くの項目に値が入っていないまま配信されることになりました。結果、無駄な imp が増え、また機械学習が進まなかったことで配信効率が落ちたのではないかと考えています。

タグにまとめて入っている情報は、カンマ区切りで連結した状態で出力されていました。例えば「リング,シルバー,フリーサイズ,...」といったイメージです。これを、dfplus.io のマッピングとルール機能で、［size］には「フリーサイズ」を、［color］には「シルバー」などのように、データフィードの各項目に情報を分けて入れられるようになりました。

他にも細かいフィード改善を行いましたが、広告成果の変化を見るに、この処理が最も成果改善に効いたのではないかと考えています。

CPMは 3～4 割減、CPC は 3 割減したうえ、ROAS が大幅に上がりました。データフィードを充実させたことで Google 側の評価（品質スコア）が良くなり、入札単価が下がったためだと考えています。

また、（P-MAX の影響もあるかもしれませんが）imp は同程度の時期と比べると減ったにもかかわらずクリック数は増えていることから、集客効率が格段に良くなったといえると思います。以前は、imp は出ていましたが CV は非常に少なく、配信効率が悪い状態でした。dfplus.io で Google Merchant Center に連携するカラムを増やしたことで、無駄な配信が減り、ROAS の大幅改善に繋がりました。

CV についても、総数の変化はあまりないものの、安定して出るようになりました。以前は、数日間に複数 CV が出て、ほかの日は全く動きがないような状態だったのが、最近はコンスタントに出るようになりました。数百単位で CV が出るサイトではないので、ムラが少なく CV が出る方が機械学習が進みやすくなりますし、また、予算調整もしやすくなって助かっています。

私がジョインしたとき、社内では既に「データフィード管理といえば dfplus.io」という認識ができていたので、自分の案件でも導入したという経緯です。

弊社は多品目 EC をお持ちのお客様が多いこともあり、dfplus.io には助けられています。私はアパレルを中心にいくつかの案件で導入していますが、使用感や費用対効果にも満足しています。

例えば先ほどのアパレルの案件では、タイトルの情報量を増やしたり、［product_type］を細かく設定したりといった改善を行いました。タイトルについては、タグにまとめて入っていた情報を各カラムに分けることができたので、カラーやカテゴリなどユーザーにとって重要な情報をタイトルに追加する処理を行いました。

［product_type］の調整は、一定の規模があるクライアント様には必ず勧めています。無駄な配信をなくし、imp の精度を高めるのに効果的です。

より幅広い領域のノウハウを培い、クライアント様への支援の幅を広げていきたいと考えています。

広告運用のご支援を進めるうちに、アクセス解析や CRM など広告以外でもっとできることが見つかるケースは多いのですが、弊社は Web 広告専門の代理店なので、クライアント様との接点は広告に限られます。それらについて支援できないもどかしさを感じます。

また、データフィード広告は必須の施策ですが、それだけでは頭打ちになってしまうこともあります。そういったクライアント様には、例えばフィードを活用したサイト改善など、広告の枠を超えた価値提供ができるよう努めていきたいです。