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Googleショッピング広告 運用代行&インハウス支援
Googleショッピング広告は、検索結果やショッピングタブに商品の画像・価格・ショップ名を表示できる、ECサイトの売上に直結しやすい広告メニューです。
データフィード広告運用における成果の最大化を支援いたします。
WEBマーケティング支援実績 6,000社以上
Googleショッピング広告の運用で
よくあるお悩み
このような課題をお持ちの方におすすめ
技術・設定に関する悩み
- Merchant Centerの不承認対応に追われる
Googleのポリシー変更により、原因究明と修正に時間がかかる。
- Googleショッピング用にデータフィード運用ができていない
適切な商品データフィードの運用方法のノウハウがない。
戦略・設計に関する悩み
- 「売れる商品」への予算集中ができない
売れない商品に予算が分散し、主力商品の露出が削られる。
- AIの活用を戦略に組み込めていない
AI任せのP-MAXの活用など、自社のデータ量に最適な設計が判断できない。
- キャンペーンの細分化の正解がわからない
ブランド別やカテゴリ別に分けすぎて、データが分散している。
費用対効果(ROAS/CVR)に関する悩み
- クリック単価の高騰している
大手ECサイトと競り合い、ROASが損益分岐点を下回ってしまう。
- カゴ落ち率の高さ
広告で集客はできても、最終的なCVRが上がらない。
- 間接コンバージョンの評価が困難
最終的なラストクリック評価では成果が見えにくい。
分析・改善に関する悩み
- 「売れない理由」の特定が困難
価格が高いのか、画像が悪いのか、改善の優先順位がつけられない。
- 競合比較のデータ不足を感じる
オークション分析で見れる範囲に限界があり、施策が後手にまわる。
- 季節変動への対応遅れが起きる
需要が高まる時期に、最適なキーワードで露出できていない。
クリエイティブ・運用面の悩み
- 極端にクリック率が低い商品がある
白背景ルールを守りつつも、他社と似た画像になりCTRが改善しない。
- セール情報の反映漏れがあり機会損失している
プロモーション設定が間に合わず、競合の「セール表示」に負けてしまう。
- タイトルへのキーワード不足が続いている
ブランド名や送料無料など、盛り込む作業が膨大で手が回らない。
オルグローですべて解決できます!
Strengths Googleショッピング広告支援サービスの強み
商品データフィード
最適化の技術習得
ショッピング広告の成果を左右するのは、商品データの質(データフィード)です。 Google Merchant Centerの徹底活用や、CTR向上のための商品タイトル・画像最適化の成功事例を直接学べるため、競合他社の一歩先を行く効率的な運用を実現します。
常にアップデートされる
最新仕様への対応
現在、広告運用ではAIを活用した機能アップデートが極めて頻繁におこなわれています。Google認定代理店である弊社は、ベータ版の新機能や最新のアルゴリズム情報にいち早くアクセス可能です。
そのため、最短ルートでの成果創出を実現します。リスクを抑えた
スムーズな内製化移行
内製化には、ノウハウ不足による成果悪化のリスクが懸念されます。弊社では、まずは運用代行からスタートし、段階的に貴社担当者様へタスクを引き継ぐ「伴走型支援」が可能です。費用対効果を維持しつつ、リスクを最小限に抑えたスムーズな内製化への移行を実現します。
運用工数の削減と
戦略への集中
ショッピング広告の運用には、媒体の深い知識に加え、細かな入札調整や分析に多大な工数を要します。弊社の提供する実務の「型」を導入することで、付随業務へのリソース投下を最小化し、より付加価値の高いマーケティング戦略に集中できる体制を構築いたします。
P-MAXなどAI運用の
豊富なノウハウ
現在のショッピング広告において、P-MAXの設定は不可欠です。AI学習精度を左右する除外設定や、オーディエンスシグナルの最適化ノウハウを提供。AIを戦略的にコントロールする手法を習得することで、自社で精度の高い広告運用を継続的に再現することが可能になります。
業界を横断した
勝ちパターンの転用
豊富な類似商材実績から導き出された、最適な「データフィード運用」や「入札戦略」を、貴社の内製フローへ即座に共有します。独学や自社データのみでは到達しにくい他社の成功ナレッジを最初から活用できるため、内製化の初期段階から高いパフォーマンスを発揮できます。
Googleショッピング広告の特徴・メリット
視覚的アピールによる
高いクリック率テキストのみのリスティング広告と異なり、商品画像・価格・店名が検索結果の最上部にカード形式で表示されます。
ユーザーはクリック前に外観や価格を確認できるため、購買意欲の高いユーザーを効率的にサイトへ誘導できます。キーワード設定不要の
自動マッチング一つひとつキーワードを設定する手間なく、フィード内の商品情報を基にGoogleが数万通りの検索語句と自動マッチングさせます。これにより、人力ではカバーしきれないニッチな検索意図も漏らさず拾い上げ、広告の表示機会を最大化します。
リスティング広告との
同時掲載通常のテキスト広告(リスティング広告)と同じGoogle検索結果画面に、並行して掲載することが可能です。
自社の商品の広告が検索結果に複数枠表示されることで、競合他社よりも圧倒的に高い占有率を確保しやすくなります。
Service Googleショッピング広告運用代行のサービス内容
戦略的
アカウント設計
- KPI・目標CPA/ROAS策定
- 市場、競合広告戦略分析
- ペルソナにもとづく
オーディエンス設計 - アカウント構造、
キャンペーン設計 - 予算配分、
配信シミュレーション - 計測タグ発行
効果的な
広告
クリエイティブ制作
- 商品データフィード最適化のサポート支援
- プロモーション機能(セールバッジ等)の設定
- 競合広告戦略分析
- 商品ページやカートの分析、改善提案
- A/Bテストプラン策定
データに基づく
運用報告
- 運用結果レポート作成
- CPA/ROAS等の主要KPI分析と課題報告
- 検索クエリからのニーズ分析
- 改善施策(短期/中長期)の 提案と共有
- 広告管理画面の閲覧権限付与
AI技術を駆使した
継続改善
- AI/自動入札戦略の調整
- データドリブンなアトリ
ビューションモデル設定 - インプレッションシェア改善
- 広告文(アセット)の
検証/改善 - 予算配分調整
- マイクロCVの計測設定
Plan 料金プラン
- 月間広告費(税抜)
- 契約期間
- 月間手数料
- 広告媒体数
- 定例ミーティング
- 月間レポート提出
運用代行プラン
- 月間広告費(税抜)
- 契約期間
- 月間手数料
- 広告媒体数
- 定例ミーティング
- 月間レポート提出
| ライト | スタンダード 一番選ばれています | プレミアム |
|---|---|---|
| 30万〜 | 100万〜 | 1,000万〜 |
| 6か月〜 | 3か月〜 | |
| 30% | 20% | 10% |
| 1 | 3 | 5 |
| - | 1回 | 2回 |
| 1回 | 4回 | |
インハウス支援プラン
- 月間広告費(税抜)
- 契約期間
- 月間手数料
- 広告媒体数
- 定例ミーティング
- 月間レポート提出
| ライト | スタンダード | プレミアム |
|---|---|---|
| 〜100万 | 〜500万 | 500万〜 |
| 6か月〜 | ||
| 10万 | 20万 | 35万 |
| 1 | 3 | 5 |
| 1回 | 2回 | |
| 1回 | 4回 | |
社内にノウハウが蓄積され、Google広告に依存しない集客体制を実現。
その結果、広告運用を社内で主体的に担える体制が整い、Instagram広告を通じたフォロワー増加や資格講座の受講者獲得など、具体的な成果につながっています。
Case Study 運用・改善事例
EC・インテリア家具

CV(購入数)
+26% 増加
CV(購入単価)
20% 改善
競合他社との価格比較が激しいショッピング枠において、他社にクリックを奪われていた。また、検討期間が長い商材特性にもかかわらず、初回接触後の再アプローチ(リマーケティング)が不足しており、検討層を逃していた。
- ショッピング広告では価格が並んで表示されるため、「送料無料」や「割引」の表示設定を徹底。
- 比較検討期間が長い商品もあるため、リマーケティングを平行して配信。
- タイトルの先頭に「セット数」を明記し、 高単価商品を「お得感」を演出。
EC・スポーツ用品

CV(購入数)
+31% 増加
CV(購入単価)
24% 改善
プロテインなどの消耗品におけるLTV(継続購入)を考慮したCPA管理ができておらず、初回の獲得機会を逃していた。またセール期間中も「割引」の表示設定が未対応で、お得感がユーザーに伝わっていない状態だった。
- ボールやガットプロテインなどの消耗品は初回購入のCPAを高めに許容し、リマーケティングで補完。
- 商品タイトル先頭に「ブランド名」「型番」「サイズ」「カラー」を網羅。
- 季節イベントやセール期間中にプロモーション属性を使って、「〇%OFF」というバッジを広告に表示。
データフィード広告運用で実績のある業界の例
-
アパレル -
家電 -
リユース -
金融 -
旅行 -
不動産 -
食品
・飲料 -
美容
・健康 -
自動車 -
求人 -
教育 -
ペット用品
Flow サービス導入の流れ
ターゲット、予算などをヒアリングし、データ解析を実施します。























