RTB Houseは、ディープラーニング（深層学習）を活用した広告配信プラットフォームです。ユーザーの閲覧履歴や行動データなどを分析し、購買につながる可能性の高い商品をパーソナライズして広告配信します。
従来の、RTB House側が運用を担うフルマネージドサービスに加えて、広告主や代理店が自らキャンペーンを管理できるセルフサービスも提供されています。
本記事では、RTB Houseの仕組みや特徴、Criteoとの違い、広告配信に必要なデータフィードの活用方法までを解説します。ダイナミック広告における商品データフィードの役割や、既存フィードの活用方法もあわせて紹介します。
1. RTB Houseとは？サービス概要と特徴
RTB Houseは、単なる広告配信媒体ではなく、AIを活用してユーザーごとに広告を最適化するプラットフォームです。世界の多くのマーケットでサービスを提供しており、EC・通販事業者を中心に導入されています。
- 2012年に創業した広告テクノロジー企業
- ポーランド・ワルシャワに本拠を置き、世界30以上の国と地域に拠点を展開
- ディープラーニング技術を活用した広告配信が特徴
- EC事業者を中心に、商品レコメンドを活用したダイナミック広告などを提供
RTB Houseの主な特徴
RTB Houseの広告配信には、主に次のような特徴があります。
- ディープラーニングによる広告配信の最適化
- ユーザーごとに異なる商品レコメンド
- 商品画像やクーポンなどを活用した多様な広告クリエイティブ
- リターゲティングを中心とした購買促進
- 新規顧客獲得や認知拡大にも対応する広告ソリューション
RTB Houseはリターゲティング広告の印象が強い媒体ですが、現在は認知から獲得までをカバーする、フルファネルでのマーケティング支援も展開しています。リターゲティングだけでなく、新規顧客の獲得やブランディングにも活用できる媒体なので様々な業種に適した媒体といえます。
2. RTB Houseの広告配信の仕組み
RTB（リアルタイム入札）とは？
RTB Houseの「RTB」は、Real-Time Bidding（リアルタイム入札）の略です。RTBは、広告枠の表示機会が発生するたびに、リアルタイムで入札を行う仕組みを指します。
ユーザーがWebサイトやアプリにアクセスすると、その広告枠に対して複数の広告主が入札を行い、条件に応じて広告が表示されます。この一連のやり取りは、ページが表示されるわずかな時間の間に自動で行われます。
RTB Houseは、このRTBの仕組みを使って広告枠を獲得し、ユーザーに最適化された広告を配信します。
ユーザーの行動データを活用した広告配信
RTB Houseでは、サイトに設置した計測タグなどを通じてユーザーの行動を把握し、広告配信の最適化に活用します。
たとえば、ECサイトで商品を閲覧したものの購入しなかったユーザーに対して、閲覧した商品や関連商品を広告として表示します。こうした「買い忘れ」や「検討中」のユーザーへの再アプローチが、ダイナミック広告の基本的な考え方です。
このとき、広告に商品情報を正しく反映するために、データフィードが重要な役割を担います。どの商品を、どんな画像・価格で表示するかは、連携された商品データに基づいて決まります。
ディープラーニングによる配信最適化
RTB Houseは、ユーザーの行動データや商品情報などを分析し、広告を表示するユーザー・タイミング・商品などを最適化します。この判断にディープラーニングを用いている点が、RTB Houseの大きな特徴です。
広告配信の判断をAIが担うことで、単純なルールでは捉えきれない複雑なユーザー行動も分析の対象にできます。「どのユーザーに、いつ、どの商品を見せるか」を、大量のデータから自動的に学習し、配信に反映していきます。
3. ディープラーニングを活用した商品レコメンド
ディープラーニングとは？
ディープラーニング（深層学習）は、機械学習の一種です。人間の脳の神経回路を模したニューラルネットワークを多層化した技術で、大量のデータから複雑な特徴やパターンを学習できます。
従来の機械学習では、「どの要素に注目して学習するか（特徴量）」を人間が定義し、機械に読み込ませてチューニングしていく必要がありました。一方ディープラーニングでは、機械自身がデータの特徴を定義づけて学習し、結果をもとに自ら改善していきます。画像認識や自動運転など、幅広い分野で活用されている技術です。
RTB Houseは、この技術を広告配信の最適化に活用しています。
閲覧した商品以外もレコメンドできる
RTB Houseの商品レコメンドは、単純に閲覧履歴のある商品を再表示するだけではありません。
たとえば、ユーザーが赤いワンピースを閲覧した場合、それに合うバッグや靴、他のユーザーに人気の商品などもおすすめ商品として表示できます。ユーザーの購買意欲や商品同士の関連性を予測し、購入につながる可能性の高い商品を選定します。
閲覧した商品そのものだけでなく、関連商品や未閲覧の商品まで提案できる点が、ディープラーニングを活用したレコメンドの特徴です。
商品レコメンドにデータフィードが重要な理由
商品レコメンドの対象となる商品情報は、データフィードを通じて広告配信システムに連携されます。
商品名・価格・画像・カテゴリなどの情報が正確に登録されていることで、広告クリエイティブに適切な商品情報を反映できます。逆に、商品データに不備があれば、どれほどAIの精度が高くても、正しい商品・正しい価格を広告に表示できません。
AIに連携する商品データの品質そのものも、広告の精度を支える重要な要素になります。
4. RTB Houseで利用できる広告メニュー
RTB Houseでは、目的に応じて複数の広告メニューを利用できます。
ダイナミックリターゲティング広告
ECサイトなどを訪問したユーザーに対し、閲覧履歴や行動データをもとに商品広告を表示する広告です。購入を検討しているユーザーへの再アプローチに活用されます。
商品データフィードを利用することで、ユーザーごとに表示する商品を変更できます。「このユーザーには閲覧した商品を」「このユーザーには関連商品を」といった出し分けを自動で行ってくれます。
新規顧客獲得を目的とした広告
RTB Houseは、既存のサイト訪問者へのリターゲティングだけでなく、新規顧客へのアプローチを目的とした広告配信にも対応しています。
AIによるユーザー分析を活用し、商品やサービスに関心を持つ可能性のあるユーザーへ配信します。既存の広告では届きにくかった層にもアプローチできる可能性があります。
動画広告・ブランディング広告
動画クリエイティブなどを活用し、ブランド認知や商品理解の促進を目指す広告メニューもあります。
獲得目的のダイナミックリターゲティングだけでなく、認知・ブランディングを目的とした活用方法として用意されています。ファネルの上流から下流まで、目的に応じて広告を使い分けられます。
多様な広告クリエイティブ
RTB Houseでは、商品画像を活用したディスプレイバナーに加えて、クーポンや割引情報を組み込んだクリエイティブなどにも対応しています。
商品情報をもとに広告クリエイティブを生成できるため、多数の商品を扱うECサイトでも、商品ごとのバナーを一つひとつ手作業で作る必要がありません。データフィードの情報を活用して、クリエイティブを効率的に展開できます。
5. RTB HouseとCriteoの違い
複数のダイナミック広告を比較検討する際に気になるCriteoとの違いについて解説します。
共通点はダイナミック広告と商品レコメンド
RTB HouseとCriteoは、どちらもAIを活用した広告配信やダイナミックリターゲティングを提供しています。ユーザーの行動データと商品フィードを組み合わせ、パーソナライズされた商品広告を配信する点が共通しています。
広告配信技術と最適化の考え方
RTB Houseは、ディープラーニング技術を中核とした広告配信を特徴としています。一方、CriteoもAIや機械学習を活用しており、広告配信の最適化や商品レコメンドを提供しています。
両社とも高度なAIを活用している点は共通していますが、配信技術やアルゴリズムの考え方には違いがあります。「片方だけがディープラーニングを使い、もう片方は旧来型」といった単純な対立ではなく、それぞれが独自の技術で最適化を行っていると理解しておくとよいでしょう。
どちらの広告媒体を選ぶべき？
両媒体には共通点が多いものの、配信先やユーザーへのアプローチ、広告運用の仕組みなどに違いがあります。既存の広告運用状況や目的、予算などを踏まえて比較検討することが重要です。
なお、どちらか一方を選ばなければならない、というものでもありません。すでにCriteoを運用している場合でも、RTB Houseを追加することで配信機会を広げられる可能性があります。実際に弊社のクライアントではその二つを併用しているケースが多数あり、実績も出ています。
下表に、両媒体の比較の観点を整理します。
| 比較項目 | RTB House | Criteo |
|---|---|---|
| 広告配信の特徴 | ディープラーニングを中核とした配信最適化 | AI・機械学習を活用した配信最適化 |
| AI技術 | ディープラーニングを活用 | AI・機械学習を活用 |
| 主な広告メニュー | ダイナミックリターゲティング、新規獲得、動画・ブランディング | ダイナミックリターゲティング、新規獲得 ほか |
| 商品レコメンド | 行動データと商品フィードをもとにパーソナライズ | 行動データと商品フィードをもとにパーソナライズ |
| データフィードの利用 | 商品フィードを利用 | 商品フィードを利用 |
| 運用方法 | フルマネージド／セルフサービス | 媒体・契約により異なる |
※各媒体の仕様・メニューは変更される場合があります。比較検討の際は、最新の公式情報や各社への確認をおすすめします。
6. フルマネージドとセルフサービスの違い
RTB Houseには、運用方法として「フルマネージド」と「セルフサービス」の2つがあります。それぞれの違いを整理します。
フルマネージドサービスとは？
フルマネージドは、RTB House側が広告運用を担当するサービスです。広告主はKPIや予算などを共有し、運用や最適化はRTB House側が行います。
専門的な運用を任せられる一方で、最低出稿金額や継続的な配信に関する条件が設定されています。広告運用のリソースが社内に少なく、運用ごと任せたい企業に向いています。
セルフサービスとは？
セルフサービスは、広告主や代理店が自ら広告キャンペーンを設定・管理できるサービスです。RTB Houseのディープラーニング技術を利用しながら、予算や運用方針などを自社でコントロールできます。
セルフサービスには最低出稿金額がなく、継続配信も必須ではありません。少額から始めて、成果を見ながら段階的に配信を拡大する、といった柔軟な運用がしやすくなっています。専門的な技術知識がなくても始められるように設計されている点も特徴です。
フルマネージドとセルフサービスの比較
両者の違いを、表にまとめます。
| 項目 | フルマネージド | セルフサービス |
|---|---|---|
| 運用主体 | RTB House | 広告主・代理店 |
| 最低出稿金額 | あり | なし |
| 継続配信 | 必要 | 必須ではない |
| 運用の自由度 | RTB Houseと連携して調整 | 広告主・代理店が管理 |
| 向いているケース | 運用を任せたい企業 | 自社で運用したい企業 |
セルフサービスの登場により、広告主が予算や配信期間を柔軟に設定しやすくなりました。「まずは小さく試したい」というニーズにも応えやすくなっています。
なお、フルマネージドとセルフサービスでは、最低出稿金額や運用方法などの条件が異なります。検討の際は、どちらのサービスを前提にした情報なのかを区別して確認しましょう。
7. RTB Houseでデータフィードが必要な理由
データフィードとは？
データフィードとは、商品名・価格・画像URL・商品ページURLなどの情報を、広告媒体が利用できる形式にまとめたcsvやtsvなどのデータです。サイトの商品情報を広告配信システムに連携するために利用されます。
ダイナミック広告は、このデータフィードがあって初めて成立します。広告に表示される商品・画像・価格は、すべてデータフィードの情報が元になっています。
商品データが広告に反映される仕組み
RTB Houseでは、データフィードを通じて連携された情報を利用し、商品ごとの広告クリエイティブを生成します。
たとえば、ユーザーにおすすめする商品をAIが選定し、その商品の画像・商品名・価格などを広告に表示します。フィードの情報が最新かつ正確であれば、広告にも正しい情報が表示され、ユーザーの体験を損ないません。
計測タグと商品IDの関係
ダイナミック広告では、商品フィードと計測タグを適切に連携させることが重要です。
ユーザーが閲覧した商品などを識別するため、商品フィード内のIDと、計測タグで送信する商品IDの整合性を確認する必要があります。IDが一致していない場合、商品情報とユーザー行動を正しく紐づけられず、レコメンドや配信の精度に影響する可能性があります。
フィード側の商品IDと、タグ側の商品IDが同じものを指していることが、ダイナミック広告を正しく動かすための前提になります。
8. RTB Houseで利用する商品データの基本項目
ここでは、ダイナミック広告で一般的に利用される商品データの基本項目を紹介します。
商品ID・商品名・商品URL
商品を識別し、広告から商品ページへ誘導するための基本情報です。
- 商品ID：商品を一意に識別する情報
- 商品名：広告に表示する商品名称
- 商品URL：クリック後の遷移先となる商品ページのURL
特に商品IDは、計測タグとの紐づけに使われる重要な情報です。前章で触れたとおり、タグ側のIDと一致している必要があります。
商品画像・価格・在庫情報
広告クリエイティブに利用する商品画像や価格、販売状況などの情報です。
特にECサイトでは、実際の商品ページと広告に表示される価格・在庫情報を一致させることが重要です。広告では安い価格が表示されているのに、商品ページでは価格が違う、といった不整合は、ユーザーの離脱につながります。
商品カテゴリ・ブランドなどの補足情報
商品カテゴリやブランドなど、商品の特徴を表す属性情報です。
商品データを整備する際には、商品を識別する基本情報だけでなく、こうした関連属性も正確に管理することが望ましいとされています。属性情報が充実しているほど、関連商品のレコメンドやグルーピングにも活用しやすくなります。
| 区分 | 項目の例 | 役割 |
|---|---|---|
| 識別情報 | 商品ID | 商品を一意に識別し、計測タグと紐づける |
| 表示情報 | 商品名・商品画像・価格 | 広告クリエイティブに表示する |
| 遷移情報 | 商品URL | クリック後の遷移先を指定する |
| 在庫情報 | 在庫状況 | 販売中の商品を正しく配信する |
| 属性情報 | カテゴリ・ブランド | 商品の分類・関連づけに利用する |
※本章では、一般的な商品フィードの構成要素を紹介しています。RTB House固有の必須項目や属性名については、導入時に公式の仕様をご確認ください。
9. Google・Criteoの商品フィードは流用できる？
複数の媒体で広告を運用している場合、新たにRTB House用のフィードを一から作る必要があるのか、気になるところです。
既存の商品フィードを活用できる
RTB Houseでは、Google Merchant CenterやCriteo向けのデータフィードを基本的に利用できるとされています。
すでにこれらの媒体でデータフィードを運用している場合、新たにすべてのデータを作成する必要はなく、既存データを活用できます。
フィード形式や商品属性の確認は必要
ただし、既存フィードを活用できる場合でも、すべての設定を変更せずにそのまま連携できるとは限りません。
実際の導入時には、フィード形式、商品属性、商品ID、商品画像、商品URLなどを確認します。媒体ごとに求められる形式や項目に差がある場合は、調整が必要になることもあります。
複数媒体で商品データを管理する際の注意点
Google・Criteo・RTB Houseなど、複数の媒体で同じ商品データを利用する場合は、媒体ごとの要件に合わせてデータを管理する必要があります。
商品情報の更新漏れや媒体間の不整合を防ぐためには、商品データを一元管理する仕組みが重要になります。元となる商品マスタを一つ持ち、そこから各媒体向けにフィードを生成・変換する構成にすると、更新作業が効率化しやすくなります。
10. RTB Houseの広告配信を開始するまでの流れ
ここでは、セルフサービスを利用する場合を例に、広告配信開始までの流れを整理します。
STEP1. 広告アカウントを開設する
まず、代理店または広告主のアカウントを登録します。登録時には、メールアドレス、電話番号、住所、会社情報、法人番号などが必要です。
アカウント審査には、1〜2営業日程度かかるとされています。
STEP2. 計測タグを設置する
次に、RTB Houseの計測タグをWebサイトに設置します。
商品閲覧や購入など、広告配信・効果測定に必要なユーザー行動を取得できるように設定します。タグを公開したら、しばらく待ってから、正しく動作しているかを確認します。
STEP3. データフィードを登録する
RTB Houseの管理画面に、データフィードを登録します。
セルフサービスでは、管理画面の「Integration」内の「Products」からフィードURLを入力する手順が案内されています。登録後は、商品情報が正しく取り込まれているかを確認します。
STEP4. キャンペーンを設定する
広告クリエイティブや配信条件、KPIなどを設定します。主な設定項目は次のとおりです。
- ロゴ
- CTA（行動喚起のボタン文言など）
- KPI（CPAまたはROAS）
- 日予算
- 運用方針（広告効率重視または予算消化重視）
クリエイティブはデータフィードをもとに自動生成されるため、内容を確認し、問題がなければ承認して進めます。
STEP5. 配信開始・効果測定
広告配信を開始したら、CPAやROASなどの指標を確認します。
商品フィードの更新状況や計測タグの動作も継続的にチェックし、広告成果の改善につなげます。配信して終わりではなく、データの鮮度と計測の正確さを保ち続けることが、安定した運用のポイントです。
11. データフィード運用で注意したいポイント
RTB Houseに限らず、ダイナミック広告のデータフィード運用では、いくつか共通して注意したいポイントがあります。
商品IDと計測タグの整合性を保つ
データフィード内の商品IDと、計測タグで送信する商品IDが一致しているかを確認します。
商品IDの不一致は、商品レコメンドや広告配信の精度に影響する可能性があります。ユーザーが見た商品と、広告に表示される商品がずれてしまう原因にもなります。
価格・在庫情報を最新に保つ
商品価格や在庫状況が変わった際には、フィードにも最新情報を反映します。
広告と商品ページの情報が一致していない場合、ユーザーの離脱や機会損失につながる可能性があります。特にセールやキャンペーンで価格が頻繁に変わる場合は、フィードの更新タイミングに注意が必要です。
商品画像・商品URLの不備を防ぐ
商品画像のURLが無効になっていないか、商品ページへのリンクが正常に動作するかを確認します。
商品画像やリンク先の不備は、広告の表示品質やユーザー体験に直接影響します。画像が表示されないバナーや、リンク切れの広告は、広告効果を大きく損ないます。
商品情報の更新を自動化する
商品数が多いECサイトでは、商品情報を手動で管理すると更新漏れが発生しやすくなります。
商品データの取得・変換・配信を自動化することで、管理負担の軽減や情報の正確性向上につながります。扱う商品数が多いほど、また連携する媒体が多いほど、自動化の効果は大きくなります。
12. まとめ
RTB Houseとデータフィードの活用について、要点を整理します。
- RTB Houseは、ディープラーニングを活用した広告配信プラットフォーム
- ユーザーの行動データを分析し、購買につながる可能性の高い商品をレコメンドする
- 従来のフルマネージドに加え、広告主が自ら運用できるセルフサービスも提供されている
- ダイナミック広告では、データフィードと計測タグの連携が重要
- GoogleやCriteo向けの既存商品フィードを基本的に活用できる
- 複数媒体を運用する場合は、商品データの一元管理や更新の自動化が効果的
RTB Houseは高度なAIを活用した広告プラットフォームですが、その性能を引き出す土台になるのは、正確で最新のデータフィードです。AIの精度と、連携する商品データの品質。この両輪がそろって初めて、ダイナミック広告は本来の力を発揮します。
複数媒体のデータフィード管理には一元化の仕組みを
RTB Houseをはじめ、Google・Criteoなど複数の広告媒体に商品データを連携する場合、媒体ごとの仕様に合わせたデータ管理が必要になります。媒体が増えるほど、手作業での更新は負担が大きく、ミスも起きやすくなります。
FEED STREAMでは、商品データの変換・最適化・連携を支援しています。商品フィードの作成や複数媒体への連携、日々の更新管理に課題がある場合は、データフィード管理ツールの活用を検討してみてください。元データを一元管理し、各媒体の仕様に合わせて自動で変換・配信できれば、複数媒体運用の負担を大きく減らせます。
※本記事は、RTB Houseの公開情報および提供資料をもとに作成しています。広告メニュー、導入条件、料金、各種仕様は変更される場合があります。実際の検討・導入にあたっては、RTB Houseの公式情報や担当者への確認を必ず行ってください。
メディアストリーム株式会社が提供する「FEED STREAM」は、月額1万円からはじめられるデータフィードサービスです。
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