データフィード広告とは？仕組みやGoogleなどの主要媒体、設定方法を解説

データフィード広告とは？

データフィード広告とは、企業や店舗が持っているWebサイトの商品情報をまとめた「データフィード」というファイルを使って、自動で広告を配信する仕組みです。

このデータフィードには、たとえば以下のような情報が含まれます：

商品名
価格
商品画像
在庫の有無
商品の特徴や説明

これらの情報を広告プラットフォームに連携することで、大量の商品や案件でも、ひとつずつ手動で広告を作る必要がなくなり、自動で効率的に広告配信できるようになります。

データフィード広告は、Googleショッピング広告（Google商品リスト広告）や、Facebook・Instagram広告など、さまざまな広告媒体で利用されています。また、近年では求人広告におけるデータフィード活用も広がっており、「勤務地」「職種」「給与」といった情報をフィード化して、自動配信に役立てるケースも増えています。

データフィード広告を理解するには、まず「データフィード」そのものがどういうものかを知っておくことが大切です。次の項目では、データフィードについて、初心者の方にもわかりやすく説明していきます。

データフィードとは？

データフィードとは、企業が保有する商品データを各広告媒体（Googleショッピング広告や求人広告など）の仕様にあわせて最適な形式に変換したデータのことです。

また、「データフィード広告」の配信に使われる仕組みそのものを指す場合もあります。

たとえば、Googleの商品リスト広告（Googleショッピング広告）や求人広告でのデータフィード活用など、配信先によって求められるデータの形式や必須項目（商品名、価格、画像など）は異なります。

そのため、データフィード広告を出すには、各媒体のルールにあった形式でデータを整えることが重要です。

企業によっては、もともとの商品データ（マスターデータ）の形式がバラバラだったり、広告配信用に必要な情報がそろっていなかったりします。

このため、データフィード広告を始める前には、自社のマスターデータを配信したい広告媒体のフォーマットに合わせて加工・変換する必要があります。

具体的には：

広告配信に必要な必須項目（例：価格や在庫）のデータを追加
検索で目に留まりやすいよう、商品タイトルにキーワードや特典を付け加える
フィード全体を、媒体仕様に沿った形式（CSVやXMLなど）に変換

といった対応が求められます。

データフィードの役割とは

データフィードには大きく2つの役割があります。

それは、「広告クリエイティブを自動生成すること」と「広告配信の機械学習をサポートするデータを提供すること」です。

広告クリエイティブの自動生成
広告配信の機械学習をサポートする

広告クリエイティブの自動生成

データフィード広告では、商品名や画像、価格、リンク先URLなど、広告に表示される内容（＝クリエイティブ）を、すべてデータフィード内の情報から自動で作成します。

たとえば、以下のようにフィードの項目がそのまま広告に反映されます：

タイトル → 商品名
画像 → 商品画像URL
リンク → 遷移先URL
価格 → セール価格 or 通常価格

データフィードの仕組みのメリットは、大量の商品を効率よく広告にできること。一方で、フィード内の情報が間違っていたり不完全だと、広告の質が下がり成果にも悪影響が出てしまいます。

特に、求人広告のデータフィードでも「職種名」や「勤務地」が誤っていれば、ユーザーとのマッチングが大きくズレてしまいます。

広告配信の機械学習をサポートする

もう一つの大きな役割は、広告プラットフォームのAI・機械学習の材料になるデータを提供することです。

GoogleやMetaの広告エンジンは、フィードから取得した情報をもとに「どんな人に、どの商品を見せるか」を学習・最適化しています。このとき、必須項目だけでなく任意項目もできるだけ入力することで、より精度の高い学習が進む＝広告成果がアップします。

具体例：家電ECでのデータ活用

たとえば家電を扱うECサイトで「電子レンジ」を販売している場合：

【必須項目】カテゴリー＝電子レンジ → 「電子レンジを探している人」に配信される
【任意項目】容量＝20L、機能＝オーブン対応 → 「20Lのオーブン機能付き電子レンジを求めている人」に精度高く最適化される

このように、任意項目を追加することで、ユーザーのニーズにより近い広告配信が可能になります。

データフィード広告では、ただ商品を出すだけでなく、「誰にどの商品を見せるか」の学習データとしても活用されるため、情報を豊富に入れることが広告効果のカギとなります。

データフィード広告と相性の良い業種

データフィード広告は、取り扱う商品やサービスの種類が多い業種と非常に相性が良い広告手法です。

代表的な業種としては、以下のようなジャンルが挙げられます：

EC（ネット通販）
求人・人材紹介（求人広告のデータフィード配信に最適）
不動産サイト
旅行業界（宿泊プラン・ツアーなど多数の商品がある）

これらの業種では、一つひとつの商品や案件を手作業で広告にするのは非効率。

しかしデータフィード広告を使えば、ユーザーの検索行動や興味に合わせて、自動で最適な商品を広告に表示することができます。

データフィード広告のメリット

ここでは、データフィード広告のメリットをお伝えします。

クリエイティブを自動生成して工数を大幅削減できる
機械学習によるパーソナライズ配信で広告成果アップ
運用コストを抑えつつスケール可能

1. クリエイティブを自動生成して工数を大幅削減できる

データフィード広告では、商品データをもとにタイトル・価格・画像・リンクが自動で組み合わさり、広告クリエイティブが即時に生成されます。最新の価格・在庫情報も、自社のマスターデータを更新するだけで即座に反映されるため、セール時や在庫変動時もスピーディに対応可能です。

ECサイトはもちろん、求人や不動産、旅行業界など取り扱う案件数が多い企業ほど、手動で一つずつクリエイティブを作成する手間が省けるのが大きな強みです。

2. 機械学習によるパーソナライズ配信で広告成果アップ

ユーザーの興味関心に合わせた広告表示は、ほとんどのデータフィード広告プラットフォームの機械学習エンジンが担います。たとえば、過去に閲覧した商品や関連性の高いアイテムを自動でレコメンド。通常のバナー広告と比べて、クリック率（CTR）やコンバージョン率（CVR）の向上が期待できます。

Googleのデータフィード広告やFacebookのダイナミックリマーケティングも同様の仕組みを採用しており、ユーザー単位で最適化された広告配信を実現します。

3. 運用コストを抑えつつスケール可能

通常のリスティング広告やディスプレイ広告では、価格改定やシーズンごとのクリエイティブ差し替えに多大な工数が発生します。

データフィード広告では、必要なのは「媒体が指定するフォーマットに合わせた自社商品データ」のみ。フォーマット変換も自動で行われるため、運用コストを大幅に削減できます。また、広告素材の準備や入稿作業が簡略化されることで、少人数チームでも大規模な商品ラインナップを効率的に運用できるのも魅力です。

データフィード広告を利用できる媒体

データフィード広告を活用すると、自動で最新の情報を配信しつつ、Googleショッピング広告や求人広告など多彩な媒体で効果的に訴求できます。ここでは主要な7つのプラットフォームと、それぞれの特徴をまとめました。

Google
Yahoo!動的ディスプレイ広告（DAD）
Facebook／Instagramダイナミック広告
LINE Dynamic Ads
Indeed求人広告（スポンサー求人）

以下で詳しく見ていきましょう。

Google広告｜商品リスト広告やP-MAXキャンペーン

画像：Google広告

Googleは、データフィード広告の代表的な媒体です。

Google Merchant CenterにCSVやXML形式のフィードをアップロードすることで、以下のような広告に自動的に活用されます。

Googleショッピング広告（商品リスト広告）→ 検索結果やショッピングタブに、画像・価格・商品名が自動で表示され、購入意欲の高いユーザーに訴求。
P-MAXキャンペーン→ ディスプレイ・動画・検索・Gmailなど、あらゆる広告枠にAIで最適な配信。
動的ディスプレイ広告（GDR）→ ユーザーの閲覧履歴に応じて、自動で最適な商品広告を表示。
ローカル在庫広告（LIA）→ 店舗の近くで検索したユーザーに、店舗在庫の有無や距離を表示して来店を促進。

参考：ショッピング広告について

参考：ローカル在庫広告と無料ローカルリスティングの概要

Yahoo動的ディスプレイ広告(DAD)

画像：Yahoo!広告

Yahoo! JAPAN内のバナー枠に、過去にサイトを訪れたユーザー向けに広告を配信できるのがDAD（Dynamic Ads for Display）。

データフィードから自動で商品情報を読み込み、ユーザーが閲覧した商品を再表示して購買を後押し(リマーケティング）します。

詳しくはこちら>> 動的ディスプレイ広告について

Facebook・Instagramダイナミック広告

画像：META広告

Facebook／Instagramダイナミック広告は、SNS上でユーザーに合わせて商品を自動表示できるデータフィード広告です。

FacebookやInstagramを日常的に利用しているユーザーに、閲覧履歴や興味関心に合わせて商品をスライド形式（カルーセル）で表示し、ショッピング体験をシームレスに提供します。たとえば、ECサイトで見た商品をInstagramのストーリーズやフィードに再表示し、タップでそのまま購入ページへ誘導できます。

他のデータフィード広告と比べて、Facebook／Instagramでは「クロスデバイス対応のターゲティング精度」が大きな強みです。

ユーザーがスマホで商品を見て、PCで購入するような行動パターンも正確に把握され、最適なタイミング・場所で商品広告が配信されます。さらに、Instagramは特にZ世代・ミレニアル世代に人気があり、感度の高い層へのリーチが可能です。商品との相性が良ければ、CTR（クリック率）やCVR（コンバージョン率）の向上も期待できます。

LINE Dynamic Ads

画像：LINE広告

LINEのタイムラインやニュースタブに表示される動的広告で、LINE Dynamic Adsもデータフィードを活用します。

API連携やタグ設置によって閲覧データを取得し、ユーザーごとに最適な商品を自動表示。
老若男女の月間アクティブユーザーに向け、効率的なリターゲティングが可能。

国内最大級のリーチ力で、商品情報をパーソナライズして届けられる点が魅力です。

詳しくはこちら>> LINE Dynamic Adsを利用する

Indeed求人広告

画像：Indeed求人広告

Indeedのスポンサー求人として、Indeed検索結果上部に自然に溶け込む形で掲載できるのが求人広告です。XML形式のデータフィードを使えば、職種名・勤務地・給与などを一括更新でき、大量の求人情報もリアルタイム反映が可能。クローリングやAPI連携も選べ、自社採用システムとの連動もスムーズです。

Google データフィード広告の設定方法

Googleショッピング広告を例に、Google データフィード広告の基本設定ステップを初心者向けに解説します。

フィードテンプレートのダウンロードと準備
商品データの作成
Merchant Centerへのアップロードと連携

1. フィードテンプレートのダウンロードと準備

まずはGoogle Merchant Centerが提供する業種別テンプレートをダウンロードしましょう。公式の「Google 広告ヘルプ」から、CSVやTSV形式のテンプレートを入手できます。これには、商品名・リンク先URL・画像URL・ブランド名など、Googleショッピング広告に必要な必須項目があらかじめ用意されており、入力例や注意点も記載されています。

2. 商品データの作成

ダウンロードしたテンプレートに従い、自社ECサイトの商品マスターデータを以下の形式でまとめます：

商品名（title）：検索キーワードを含めつつ分かりやすく
リンク先URL（link）：商品ページの正確なURL
画像URL（image_link）：高解像度かつ背景が見やすい画像
価格（price）：「¥10,000 JPY」のように通貨単位を明記
在庫状況（availability）：in_stock, out_of_stock など
任意項目（color, size, genderなど）：機械学習を促進するためにも追加推奨

入力が完了したら、ファイル名を付けて「.txt」あるいは「.csv」形式で保存します。

詳しくはこちら>> 商品データ仕様

3. Merchant Centerへのアップロードと連携

作成したフィードファイルをGoogle Merchant Centerにアップロードします。Merchant Centerの「製品フィード」画面で新しいフィードを作成し、ファイルを指定すればOKです。その後、Merchant CenterとGoogle広告アカウントをリンクすると、データフィード広告のキャンペーン作成が可能になります。

詳しくはこちら>> 商品データを Google と共有する

4. 広告タグの設置

データフィード広告の最大の強みである「ユーザーごとの最適表示」を活かすには、動的リマーケティングタグ（リターゲティングタグ）の設置が必要です。

このタグはJavaScriptで記述されるため、ある程度の技術的な知識が求められます。

社内にエンジニアがいない場合は、Google広告のサポートや広告代理店に相談しましょう。

5. 広告キャンペーンの設定

タグと商品データの準備が完了したら、Google広告側でキャンペーンを作成します。以下のようなキャンペーンタイプが利用できます：

商品リスト広告（PLA）
P-MAXキャンペーン
動的ディスプレイ広告（GDR）

Google広告の基本設定に慣れておけば、YahooやInstagram、求人広告データフィードでも同じ流れで設定できます。

データフィード広告の運用ポイント

データフィード広告で安定して成果を出すには、細部までこだわった運用体制が不可欠です。以下の5つのポイントを押さえて、データフィード広告を最大限に活用しましょう。

各媒体のフォーマット仕様を厳守する
商品名・説明文などクリエイティブの最適化
タグとの一致率を高く保つ
タグは全ページに正しく設置する
商品数が多いならツールで自動化する

① 各媒体のフォーマット仕様を厳守する

各広告媒体（Google、Facebook、Indeedなど）には、それぞれ定められたフィード形式・ルールがあります。例えば：

「image_link」の画像サイズや解像度（例：600×600px以上）
「title」の文字数上限（例：70文字以内）
「price」は通貨込みで「¥10,000 JPY」のように明記

ルール違反は広告の不承認につながります。媒体ごとの仕様は必ずチェックし、エラーが起きないように最新ルールを都度確認しましょう。

② 商品名・説明文などクリエイティブの最適化

データフィード内の商品名や説明文は、ユーザーの検索意図を汲み取りつつ具体的に記載することで成果が大きく変わります。

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こうした詳細なキーワード＋属性情報を加えることで、GoogleやIndeed、SNS広告の機械学習がより精度の高いターゲティングを学習し、コンバージョン率（CVR）が向上します。

③ タグとの一致率を高く保つ

データフィード広告では「タグとフィードの一致率」が重要です。

商品が売り切れているのに広告では「在庫あり」
セールが終わっているのに「セール中」で出稿

このような情報のズレ＝広告の信用低下・CVR悪化につながります。

一致率を保つためには、以下を守りましょう。

フィードを定期更新（自動化推奨）
セール情報・在庫ステータスをリアルタイム反映
タグ実装後、正しく動いているか確認

④ タグは全ページに正しく設置する

広告配信の最適化を進めるためには、サイト全体へのタグ設置が重要です。

特に集客・回遊が想定されるページすべてにタグを設置し、計測漏れが起きないようにしましょう。

Googleタグマネージャー（GTM）などを活用して簡略化
ページ改修時はタグの動作確認も必ず実施

タグが正しく動作していないと、広告配信や機械学習に悪影響が出るため注意が必要です。

⑤ 商品数が多いならツールで自動化する

扱う商品数が多いほど、フィード管理の工数は爆発的に増加します。

商品データの反映ミス
更新遅れによる情報のズレ
手動管理の人的エラー

これらを防ぐためにも、自動反映機能を備えたデータフィード管理ツールの導入を検討しましょう。

媒体ごとの出力形式に対応したツールも多く、運用の効率化と精度の両立が可能になります。

データフィード広告まとめ

今回は、データフィード広告とはなにか、データフィードの役割、設定方法、運用のコツをお伝えしました。記事内で紹介した重要なポイントを以下にまとめます。

データフィード広告は「大量の商品や求人」を自動で広告化する効率的な仕組み。手動作業の大幅削減が可能。
媒体ごとにフィードの形式・必須項目が異なるため、仕様に合わせたデータ整備が重要。
商品名や価格、画像などの情報はフィードから自動生成されるため、情報の正確性・鮮度が広告効果に直結。
任意項目（例：機能、カラー、サイズ）も積極的に入力することで、機械学習が進みターゲティング精度が向上。
EC・求人・不動産・旅行など、商品数・案件数が多い業種との相性が特に良い。
Google・Facebook・Instagram・Yahoo!・LINE・Indeedなど、多様な媒体で活用可能。
タグ設置やAPI連携など、導入にはエンジニアとの連携も視野に入れて計画を立てるべき。
まずはテンプレートを活用し、自社データを整備することからスタート。

株式会社free web hope は、CX(顧客体験）とデータサイエンスを広告戦略に組み込み事業成長を支援する広告代理店です。長年の経験で積み上げた独自のフレームワークで、データサイエンスに基づく予測分析と市場調査を行い、「顕在層」だけでなく「準顕在層」にまで視野を広げ戦略的運用を提供しています。広告運用でお悩みでしたらまずはfree web hopeに！公式HP、左下のボタンからお悩みをお聞かせください。

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監修者：古瀬純功

free web hopeの広告運用コンサルタントとして、広告運用支援やweb解析、ダッシュボード作成を担当：Xアカウント

データフィード広告とは？仕組みやGoogleなどの主要媒体、設定方法を解説