Google PLAとMerchant Centerをスプレッドシートで紐づけTableauで可視化

ECサイトの広告出稿において、Google広告のショッピング広告(以降PLA)は良く使われます。
PLAに検索と同じくらい多額の広告費をかけて、集客をする広告主も多く存在します。
しかし、運用する中で苦労することも多く下記のような声を聞くこともあります。
「検索と違ってPLAの運用画面は分かりづらく、どういう設定をしているのか良く分からない」
「たくさん商品があるとどれが良くて、どのように調整したら良いのか分かりづらい」

今回は、PLAについて運用画面内のデータを見ながら、改善に繋げていく分析例をご紹介します。
Google広告に加えて、Merchant Center、スプレッドシートも使い、ツール間のフロー図は下記のとおりです。

Google広告の確認箇所

Google広告では商品別の結果が見れます。

商品

ショッピングキャンペーン内の「商品」では、アイテムIDと商品画像、タイトル、結果が同時に見れて把握しやすいです。 しかし、ここからデータをダウンロードすることができず(2021年2月現在)、例えば月別の結果を比較したりグループ化された結果を見ることはできません。

商品グループ

「商品グループ」では「すべての商品」を分割して(「+」の部分をクリックする)、アイテム ID別や商品グループ別、カスタムグループ別に見ることができます。 フィードデータに記載のある項目に準じた分類が可能です。 このデータはダウンロードできますが、逆にこのままでは商品名が分からない状態です。 自社商品のIDと名前をすべて覚えている方もあまりいないと思うので、CVの多いIDを把握するにIDー商品リストと照らし合わせる等の手間がかかります。

Google Merchant Centerの確認箇所

一方で、Merchant Centerでも在庫別の一部のデータが見れます。
Google広告とは内容が異なっています。

Products > All Products

「All Products(商品)」では画像と商品タイトルなどが見れます。
運用画面ではないので、掲載結果はクリックしか見れません。

Products > Feeds

「Feeds(フィードリスト)」では用意したフィードデータが見れて、商品ID,商品名も見れます。
Google広告の「商品」でデータを自在にダウンロードできれば、ここでフィードデータをダウンロードする必要はないのですが、今回はダウンロード作業を行ってスプレッドシートで合体することを試みます。

スプレッドシートでの集計作業

次にデータベース用のスプレッドシートに集約して、IDと商品名と結果のデータを紐付けます。

Merchant CenterのID、商品名別データの貼付け

先ほどのMerchant CenterのProducts > Feedsよりダウンロードしたデータをここに貼り付けます。
個別商品の詳細データがここにまとめられました。

Google広告PLAデータの貼付け

先ほどのショッピングキャンペーン > 商品グループよりダウンロードしたデータをここに貼り付けます。
※運用画面側でアイテムID別に分割していないと、ここでMerchant Centerのデータと紐付けができません

ここで後から一列(下図のB列)を追加して、そこに関数「INDEX MATCH」(「VLOOKUP」でも可)を入力しました。
(例)=INDEX(‘GMCデータ’!$A2:$B,MATCH($B2,’GMCデータ’!$B2:$B,0),1)

ここまでの作業により、Merchant Centerの商品IDー商品名ー結果を1つのシートで同時に表示させることができました。

このデータソースを使えば、スプレッドシート内で表やグラフ化、GoogleデータポータルやTableauへのデータ接続による可視化も行えます。

Tableauへのデータソース接続、可視化

Tableauでのデータソース接続、可視化について

上記で用意したデータベース用のスプレッドシートを、GoogleデータポータルやTableauに接続すればより詳細な分析が可能です。
今回はTableauに接続して、表とグラフで可視化してみました。

下記に記載のとおり、運用画面だけでは気づけない傾向や改善点も見えてきます。
また、定期的に分析が必要な場合はデータベースも同じ作業でルール化することで整理して、すぐにTableauで最新結果の傾向が把握できるようにできればより良いですね。

まとめ:継続的な分析実行に向けて

PLAは検索広告に比べて制御できる部分が少なく、成果改善に悩まれた運用担当者の方も多いのではないでしょうか。
しかし、今回ご紹介した方法では、データを整理して、月別やCV順など整理した形で商品別の結果を見ることができるので、効率よく分析や改善点考案ができるようになります。
ほんの一例にすぎないですが、Google広告のショッピングキャンペーンは徐々に機能も増えて見やすくなっていますので、この方法を参考にしながらうまくスプレッドシートや分析ツールを使いこなしてより精度の高い分析に繋げられたら良いですね。

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