こんにちは。dfplus.ioチームです！
寒くなってきたので辛い物が食べたくなりますよね。フィードフォースのオフィスの近くにはインドカレーの名店デリーがあるので大変捗ります。カシミールカレーが好きです。
さて、こんなときどうする？dfplus.ioならこうする！のコーナー、今日のお題はこれです。
自社ECの商品カテゴリを元に、Google商品カテゴリを設定したい
最終イメージはこんな感じ。
これに限らず、 ある値が○○だったら●●にして、△△だったら▲▲にする、◇◇だったら… といった、ある項目における一連の置換を一括で行いたい場合に有効です。
人材業界だと都道府県コード（01→北海道）の置換や、職種コードの置換（S001→営業）などでしょうか。
動画で解説：Google商品カテゴリの設定
テキストで解説：Google商品カテゴリの設定
以下では、動画で行った操作方法をテキストで解説していきます。
※動画とテキストでは使用しているデータや手順が若干異なりますが、どちらも正しく設定できます。
自社ECの商品カテゴリの一覧を作り、対応するGoogle商品カテゴリを決める
まずはdfplus.ioで設定するために置換のパターンを洗い出してください。
いま販売している商品以外のパターンも漏れなく網羅するためには、商品データを管理しているシステム担当の方からカテゴリマスタをもらうのが確実ですが、簡易な方法として現在のマスターデータからExcelを使って置換パターンをつくってみます。（動画ではGoogle Spreadsheetを使っていますが、基本的な操作は同じです）
今取り込んでいるマスターデータcsvファイルをダウンロードしてきてExcelで開きます。普通に開くと文字コードの問題で文字化けすることがあるので、「テキストファイルから開く」を使って開きました。（画像はどれもクリックで大きくなります、見づらいところは恐縮ですが拡大して確認ください…）
置換の元になる自社サイト定義のカテゴリ情報の列を確認して、「重複を削除」でユニーク化します。
例えばこのように出たら、27個のカテゴリが使われていることがわかります。
ユニーク化したカテゴリに対して、対応するGoogle商品カテゴリを当てはめていきます。Google商品カテゴリはここからダウンロードできます。
ここが一番大変なのですが、頑張りましょう。
ここまで出来たらこの2列の情報をcsvで保存しておきましょう。あとで使います。
dfplus.ioの対応表をつくる
続いて先ほど用意した置換パターン表を、対応表 に入力していきます。
ちなみに対応表はサイト（マスターデータ）に紐づくので、例えばCriteoフィードで利用していた置換パターンを、そっくりそのままFacebookフィードでも利用するなんてことができます。
対応表は、キー に置換元の情報、値 に置換後の情報 を設定します。
1つずつ設定していくこともできるのですが、20個以上もあるのでテキストモードで一気に流し込んでみましょう。置換パターン表のCSVファイルをメモ帳などで開いて必要な部分をコピー、その後右上のテキストモードからペーストします。
そして保存するとドカッと入力されています。不要な空行などが入っている場合は削除してください。
これで対応表は完成です。
ルール「次の対応表で置換する」を設定する
最後の手順です。ルールを使って実際に値を置換します。
全ての商品で一括置換する場合は、処理に「次の対応表で置換する」を選択して、先ほど作成した対応表を指定します。
ルールを有効化して保存すると、プレビューで結果が確認できます。
変化が見られない場合は、マッピングでgoogle_product_category項目に、置換元の項目を指定しているかを確認してみてください。
できました！
おまけ：置換前の値も残しておきたい場合は拡張カラムを使う
今回ご説明した例の場合、マスターデータの「カテゴリ2」という項目は、Google商品カテゴリの内容に全て置換されてしまいます。
もし「カテゴリ2」をproduct_typeでも使いたい、といった場合は、拡張カラムに一度「カテゴリ2」を代入してから対応表で置換するとよいでしょう。動画では拡張カラムを利用した設定を行なっていますので、合わせてご参照いただければと思います。
拡張カラムについては、こちらの記事も参考にしてみてください。
元の商品データに無い情報を何とかして補完する方法 ～商品IDから商品URLをフィード上で組み立てたい – dfplus.io Blog
まとめ
「大元の商品データに入ってるカテゴリ情報をGoogle商品カテゴリにあてはめたい」などの `ある値が○○だったら●●にして、△△だったら▲▲にする、◇◇だったら… といった、ある項目における一連の置換を一括で行いたい場合は、dfplus.ioなら対応表を使って簡単に実現できる。
それではよいデータフィードライフを！
