データフィード最適化 DFO
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商品単位の広告に必須のデータフィード

広告配信におけるデータフィードとは、自社の商品データを広告媒体の仕様にあわせ、加工・変換し登録するまでの一連の流れを指します。GoogleAdwordsや、DSP・アドネットワークを経由したダイナミック広告による商品レコメンドが代表的ですが、近年では、DMPやMAツールと連携したメール配信などにも活用の幅が広がっています。

データ収集から登録までの過程

「データフィード最適化」とは、各広告媒体ごとに登録する商品データを最適化することをいいます。 具体的には、(1)データ収集、(2)データ加工・変換、(3)データ登録という3つの過程において適切な処置を行います。また、システムでのエラー検知やメンテナンスによってデータ品質を担保し、中間処理の設計によってデータ品質を向上することは、広告の成果向上に寄与します。

(1)データ収集(クローリング)

広告媒体の仕様にあわせた、加工・変換を実施する商品データは、商品マスターから出力する場合もあれば、そもそも自社の基幹システムやWebサイトのデータベースから商品(サービス)の詳細情報や在庫情報を取り出すことが困難な場合があります。その際には、クローラーがWebサイトを巡回して直接、商品情報を収集するクローリングというデータ回収方法が有効です。その他、CSVファイルやAPI接続によって情報を取得する方法も用いられます。

クローリングによる商品データの自動収集の特徴

クローラーによるサイトの自動巡回、データ収集・変換の技術をもちいれば、既存システムの改修や担当者の工数負担なく、広告掲載に必要なデータをすぐに用意することが可能です。

・365日毎日データ回収
・商品数の上限なし
・SKU単位で全商品を取得(カラー、サイズ毎)
・在庫状況をチェック
・Javascript使用のページにも対応可能
・海外サイトにも対応
※サイトによってクローリングができない場合がございます。
サイトクローリングの仕組み

(2)データ加工・変換

広告成果の目標達成や、掲載する広告媒体のレギュレーションに留意して、商品データの加工・変換を設計します。商品点数が数点であれば手作業での対応が可能ですが、数千点を超えるなどの場合には、ルールベースでのデータ加工処理を実施した上で広告媒体に登録するデータを出力します。 広告成果の改善や機会損失を抑止するための最適化として重要な処理となります。

・テキスト情報の最適化・・・キーワードの付与、追加、差替え、禁止語句の削除など
・カテゴリマッピング・・・自社カテゴリと広告媒体カテゴリを紐付
・グルーピングの最適化・・・広告媒体のカテゴリとの紐付け、適切な入札単位の作成
・トラッキング・・・効果測定パラメータの付与、広告idの付与
・商品の選別・・・在庫なし商品、ポリシー違反商品の削除など

(3)データ登録

データ加工・変換を終えた商品データは広告媒体に登録してはじめて掲載面に反映されます。機会損失を抑止するためにはデータ加工・変換後、速やかに登録を実施します。

エラー監視・メンテナンス

機会損失を最小限に抑えるには、上記のすべての工程においてエラー監視が必要です。データの収集エラーや変換エラー、商品数変動の異常をシステムで検知するとともに、目視確認や、カテゴリの紐づけなどサイトの更新に伴うメンテナンスを実施することが重要です。

・データ収集エラーの監視
お客様のウェブサイト、または指定のファイルより商品データが正常に収集されているか監視します。

・データ変換エラーの監視
システム異常の監視・・・ あらかじめ指定した設計でデータ変換が実施されているかの監視
商品数変動の監視 ・・・ 商品数が大幅に減少していないかの監視

・カテゴリメンテナンス
商品データが各広告媒体のカテゴリに正しく紐付けされているか確認します。商品の露出機会を減らさないためにも、自社や広告媒体のカテゴリ体系に変更があった場合は紐付を修正します。
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