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レコメンド広告を試してみたいあなたへ!基本的な仕組みと業種別活用例


はじめまして!nex8事業部で営業をしている水井です。

今回はレコメンド広告の仕組みについてご紹介します。
通販サイト等を見ていると「この商品を買った人はこんな商品も買っています!」や「あなたに似ているユーザーが見たものはコチラ!」etc.の謳い文句をよく目にするかと思います。
こうした自分に合った商品をオススメしてくれる機能、いわゆるレコメンド機能はいまや当たり前であり、広告においても例外ではありません。

例えば、通販サイトでスニーカーを見た次の日に、自分の好みに合った別のスニーカーの広告が出て、つい購入してしまった、、そんな経験はありませんか?
日々、オススメ商品は広告として知らず知らずのうちに配信されているのです。

しかし、このオススメ商品は誰がどうやってオススメしてくれているのでしょう?
この記事では、そんなレコメンド広告の仕組みと素晴らしさについて、わかりやすくご紹介していきます。

レコメンド広告ってなに?

まずは、そもそもレコメンド広告ってなに?という方のために簡単にご説明します。

レコメンド広告と並んで広く活用されている広告としては、バナー広告があります。
これは対象となるユーザーに同一のバナーを表示する手法です。
あるアパレルECサイトで靴を見たAさんにも、トップスを見たBさんにも同じ訴求内容のバナーを広告として表示します。

レコメンド広告も対象となるユーザーにバナーを表示するのは同じです。
ただ、ユーザー毎にオススメの商品を広告としてバナーに表示するという点が、大きな違いです。
上記の例で言うと、靴を見たAさんには気に入るであろう別の靴をオススメ商品として表示する、トップスを見たBさんにも同様にして、トップスのオススメ商品を表示するといった具合です。

つまり、広告で「この商品を買った人はこんな商品も買っています!」を教えてあげるというわけです。
ひとりひとりに合ったバナーがその人のためだけに自動的に生成されるというのが、ポイントになります。

レコメンド広告にはどんな種類があるの?

レコメンド広告がどんなものかわかったところで、その中にどのような種類があるのか見ていきたいと思います。
ここでは代表的なレコメンド手法を2つご紹介します。

アイテムベースのレコメンド

まずは、アイテムベースのレコメンドです。
これは、商品の特徴を基にして、その類似度が高いものをレコメンドとして表示します。
この方法では、あらかじめ用意されたデータフィード(※)内の情報を利用し、商品の属性や関連性を分析してレコメンドデータを作成します。

メリットは、サイトに訪れるユーザーの数が少なくても、データフィードさえあればレコメンド広告の配信が可能という点です。
ですので、レコメンドするためのデータをためる時間が不要で、スタートからすぐにオススメ商品を配信することができるのです。

デメリットとしては、商品を軸に「その商品に関連性の高いもの」という基準で判断するので、同じような商品ばかりレコメンドされてしまう可能性があるという点があります。

データフィード:サイト上の商品のあらゆる情報をまとめたデータを、配信することやその仕組み、またはそのデータリストのこと。ここではデータリストを指します。

ユーザーベースのレコメンド

こちらはユーザーのサイト内行動履歴に基づいて、そのユーザーに似ているユーザーが買ったもの、見たものをレコメンドとして表示します。
この方法では、類似したユーザーはお互いが購入している商品を買うだろうという仮説に基づき、ユーザー間の類似性を分析してレコメンドデータを作成します。

メリットは、そのユーザーが知らない、意外性のある商品をレコメンドすることができ、レコメンド商品の多様性が高いといえます。

デメリットとしては、ユーザー数が少ない場合や開始間もない場合には、ユーザーの行動データが無いのですぐには利用できないという点があります。
ある程度、データがたまってから開始するのが良いでしょう。

レコメンド配信の具体例

弊社サービスのnex8も含め、通常は上述した2つの手法をかけ合わせるなどしてレコメンド配信がされています。
今回は具体的にイメージして頂くために、アイテムベースとユーザーベースのそれぞれの手法でどういった商品がレコメンド配信されるか、例を挙げて考えてみましょう。

 

旅行を控えたA子、新しいスーツケースを買おうと通販サイトを見ています。
A子の好きな色は赤、様々な商品を見た中でも『赤色の○○社製のスーツケース』が最終候補として残ったようです。
ではA子には、どんなスーツケースが広告として配信されるでしょうか。

アイテムベースの場合、「赤色」や「○○社製」の情報をデータフィードから探し出し、『赤色の別のスーツケース』や『○○社製の色違いのスーツケース』の広告が配信されます。

ユーザーベースの場合だと、『赤色の○○社製のスーツケース』を購入したことのあるB子の行動履歴を分析し、B子が以前に悩んでいた『○○社の形の違うスーツケース』や、スーツケースと同時購入した『ラゲージタグ』の広告が配信されることもあります。

A子とB子

かなり簡略化した例ではありますが、こういった情報を元にレコメンド広告が配信されています。
もちろん実際のレコメンドロジックは非常に複雑に作られていて、広告配信サービス会社ごとに採用しているレコメンドエンジン、ロジックも異なっています。
あなたのサイトの商材にあわせて、どういったレコメンド広告がAさんの心に響くのか、考えてみるのもよいかもしれません。

どうやったらレコメンド広告を配信できるの?

基本的な設定の仕方は通常のダイナミックリターゲティングと一緒ですが、レコメンド広告の配信に特に重要になってくるのが『ダイナミックリターゲティングタグ』と『データフィード』です。
ダイナミックリターゲティングについて、詳細はこちらをご覧ください。
「よくぞ出してくれた!」と思わず言ってしまう広告とは!?ダイナミックリターゲティング完全解説決定版!

タグは、どんなユーザーがいつどのページでなにを見たのか、ユーザーの行動を把握するために必要です。
これがなければ、レコメンドの基となるデータが得られません。
そのため、サイトの各ページにタグを設置しましょう。

データフィードは、ユーザーが見たものがどんな商品で価格はいくらなのかなどの商品の詳細や、ユーザーの嗜好性を把握し、レコメンド商品を探すために必要となります。
アイテムベースのレコメンドの場合、このデータフィード内にある商品データが詳細であればあるほど、より精度の高いレコメンドができるようになります。

例えば、同じ商品のデータが記載されたデータフィードⅠとⅡがあるとします。

比較①

比較②

Ⅰでは、同じブランドか同じ価格帯のものをオススメする位しかできません。
一方Ⅱでは、同じブランドや同じ価格帯かつ、セール中のもの・同じ柄・同素材のものをオススメするなど、オススメの幅、精度がぐっと上がります!

ユーザーがどんなニーズをもって商品を探しているのか、どんな商品をオススメすべきか、、
ヒントはなるべくたくさんあったほうが、良さそうですよね!

データフィードについて、どんな情報を用意すれば良いのか、もう少しだけ詳しくご説明します。

ジャンルを問わず、必須の情報としては、商品を区別するため「①商品ID」、「②商品名」。
さらに、「③広告クリック時にリンクするページのURL(商品の詳細ページに直接リンクすると◎)」、「④レコメンドに必要となるカテゴリ区分」などがあります。

例えばECジャンルでは、これに加えて広告に表示する商品の「画像URL」や「商品詳細」、レコメンドの精度を上げる「値引き率」、「素材」、「アイテム区分」などがあっても良いかもしれません。

EC

人材ジャンルでは、人材案件の情報をより広告に表示するため「商品詳細」や、「勤務地」、「給料体系」などが詳しくあると良いのではないでしょうか。

人材

不動産ジャンルでも同じように、物件のポイントなどを詳しく表示するための「商品詳細」、また、案件探しに重要な「駅からの距離」などがあると目に留まりやすい広告になりそうですよね!

不動産

上記は一例で、商材や利用する広告配信サービスによって、項目や形式に指定がある場合があるので、事前に確認することをオススメします。

レコメンド広告の効果はあるの?

ここまで、仕組みばかりご説明してきましたが、実際効果はあるのでしょうか。
私の経験をお話すると、レコメンド広告を配信することで広告効果が良くなったケースはたくさんあります。

あるアパレル通販サイトでは、ずっと通常のバナー広告のみを配信していました。月間での広告効果による購入件数は21件、CPA(獲得単価)も\2,000程でした。
しかし、レコメンド広告に変えたことで、月間購入件数は約2倍の43件、CPAは\1,500程まで改善されました。

表

130か国にサービスを提供している、動画オンラインストリーミングサービスのNetFlixは、レコメンド機能にいち早く取り組んだ企業です。
この取り組みのおかげで、いまや全視聴の7割以上がレコメンド機能からの視聴とも言われています。
レコメンド機能が、こんなにも可能性を秘めた機能なのであれば、広告に取り入れない手はないですよね!

まとめ

いかがでしたか?
レコメンド広告はユーザーひとりひとりの行動や嗜好性に基づいて、オススメ商品を届けてくれる、とても画期的で魅力的な手法なのです!

もちろん、タグの設置やデータフィードの用意などハードルはいくつかありますが、サービスの進化と共にそのハードルもどんどん低くなっているので、一度検討してみてはいかがでしょうか。

次回は、CPMとCPCの違いについてわかりやすくご紹介します!


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水井 悠莉

nex8事業部で営業を担当。富山から上京し、ジュエリー業界を経て、現在Web業界で邁進中。好きなものは旅行と海獣。苦手なものはアウトプット。ブログでは出来るだけわかりやすく発信していきたいと思います!

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