2021年後半より出てきたPMAXキャンペーンによって、ショッピング広告と検索広告、ディスプレイ広告などが一体となった出稿方法に代わり、CPAやROASなど成果と収益UPを両立できた広告アカウントも多く存在します。
しかし、運用する中で分からないことや苦労することも多く、悩ましい声を聞くこともあります。
「検索と違ってPMAXの運用画面は分かりづらく、どこが良くてどこが改善ポイントなのか分かりづらい」
「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らない」
Google広告の確認箇所
まずGoogle広告側の確認箇所についてです。PMAXキャンペーンを選択した状態でサイドバーの「アセット＞商品」から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、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。
Google Product Category
Google Product Categoryは、Googleが商品を分類するために設けた標準化されたカテゴリリストで、Merchant Centerで設定できます。広告に表示する商品の分類を明確にし、検索結果の精度を高める役割を持ち、商品ごとに適切なカテゴリを指定することで、関連する検索クエリに対して広告が表示されやすくなります。
特定の商品がどのカテゴリに属するかでターゲティングや入札最適化にも影響を与えるので、これはできる限り設定しておくのが望ましいです。
事業者は地域や配送日数に応じた料金を指定して、購入前に送料を把握できるようになります。
送料は、場所や注文額によって柔軟に設定可能で、無料配送や割引率も設定できます。
正確に送料情報を設定して表示することで、広告の承認やクリック率やコンバージョン向上にもつながります。
ショッピング広告結果のデータ集計
ショッピング広告のデータ集計は、広告のパフォーマンスを測定し、効果的な改善策を見つけるための重要なプロセスです。Merchant CenterやGoogle Adsで、クリック数、インプレッション、コンバージョン率、費用対効果（ROAS）などの指標が収集され、分析できます。
これにより、どの商品が最も反応を得ているか、どのデバイスや地域で効果が高いかを把握し、入札やターゲティングを最適化できます。
ただ、複数のツールを介するためデータ集計も少し複雑になってきます。そこで一例を紹介します。
Google広告、Merchant Centerのデータを出力したスプレッドシートツール間のフロー図は下記のとおりです。
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。
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、Looker Studio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
PMAX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。
