はじめに〜書籍アップデートの永年無料について〜kindle版を購入していただいた方は、常に本書籍の最新版を利用可能。(紙の書籍は不可)Googleアナリティクス4(GA4)は登場から日が浅く発展途上なツールであるため、新機能追加や画面の変更が度々行われる。そのため、本書籍では常に最新のGoogleアナリティクス4(GA4)の情報をお届けできるように適宜アップデートしていく。うまく活用してほしい。〜最短・最速でGoogleアナリティクスに入門したいあなたへ〜Googleアナリティクス4(GA4)は以前のバージョンであるユニバーサルアナリティクス(UA)の欠点を補って改良されており、手軽な操作で様々な分析が行える。上手く使いこなすことができれば強力なツール。さらに2023年7月1日にユニバーサルアナリティクス(UA)の計測は停止されるため、今後はGoogleアナリティクス4(GA4)を使うことが必須となる。しかしGoogleアナリティクス4(GA4)は2020年10月にリリースされた新しいツールであるため、ユニバーサルアナリティクス(UA)(UA)に比べると情報量がまだまだ少ない。さらに、入門者用に必要最低限の情報を体系的にまとめたものは皆無であるため、新たにGoogleアナリティクスを使う人にとっては学びづらい環境になってしまっている。このような環境を見て、Googleアナリティクス4(GA4)に入門したい人がゼロから段階的に分析の幅を広げていけるような書籍を作成するに至った。本書籍がみなさまのGoogleアナリティクス4の学習環境改善の一助となればこの上ない幸せ。とーみん
目次はじめにGA4の特徴GA4とはGA4のメリットGA4のデメリットGA4の特徴まとめGA4の登録方法旧GAに登録済の場合GAを初めて利用する場合グローバルサイトタグの設置方法HTMLに直接記載WordPressに設置正しく設置できたかを確認
GA4の初期設定自分のIPアドレスの除外拡張計測機能データ保存期間GoogleシグナルGA4のレポートページごとのデータを分析アクセス元を分析デバイスを分析リピーターの数を分析GA4のレポート応用条件で絞り込みセカンダリディメンションで2軸分析GA4のエンゲージメントGA4のエンゲージメントとはGA4のイベント
GA4のイベントとは主要なイベントサイトアクセス時に発生するイベントGA4のデータ探索データ探索の分析エディタ経路の分析(Pathexploration)コホート分析(Cohortexploration)ユーザーエクスプローラー変数GA4のコンバージョン設定コンバージョンとはコンバージョン設定するメリット・デメリット設定例①外部サイトへの遷移設定例②サンクスページ分析方法おわりに
GA4の特徴GA4とは2020年10月にリリースされた新しいGoogleアナリティクス。旧GAであるユニバーサルアナリティクス(UA)の欠点を補い、現状のネット環境に則したアクセス解析を効率的に行うことができるように根底の測定思想から大幅に改良されている。今後はGoogleアナリティクス4(GA4)が主流になり旧GAのユニバーサルアナリティクス(UA)に置き換わることが考えられる。GA4のメリット次にGoogleアナリティクス4(GA4)利用者目線での特徴・メリットを簡単に紹介していく。イベント計測Googleアナリティクス利用者目線で一番変わるのがイベント計測への改良。このイベント計測でユーザー満足度をより詳細に解析できるようになった。旧GAのユニバーサルアナリティクス(UA)では、セッション計測が採用されている。セッション計測というのは、ページアクセスを元に計測して解析している方法。例えば、最初にページAへアクセス→次にページBへアクセス。アクセスした時間の差は5分、だからページAの滞在時間は5分。といった感じ。このセッション計測方式というのは単純で理解しやすい一方で、ユーザーのページ内での行動が計測できない大きなデメリットがあった。(厳密には独自実装で計測できるが、実装・改修・運用の手間が大きい)しかし、ページ内での行動データは、ユーザーの満足度などをより詳細に解析できるため重要。
この重要だけど手間がかかる行動データを標準計測できるのが、Googleアナリティクス4(GA4)のイベント計測方式。イベント計測の標準機能でわかる具体例としては、ページを読まずに直帰したのか、ページを最後まで読んで直帰したのか。といったことがわかる。GA4のイベントについては後の章でもう少し詳しく解説するので、現在はざっくりとした理解でOK。様々なデバイスを通した計測ユーザーがコンテンツを消費する方法は多種多様になっている。スマホや自宅のパソコンなどの複数のデバイスからのアクセス、そしてアプリやウェブブラウザといったよう複数のアクセス方法。例えば、Amazonや楽天のようなショッピングサイト。街中でショッピング中に気になった商品をスマホで軽く確認、帰宅してから詳細を再確認といった使い方が考えられる。旧GAのユニバーサルアナリティクス(UA)では、複数デバイスからアクセスがあった場合は別ユーザーとしてカウントされ、ウェブとアプリのデータ解析については別データとして運用する必要があった。もちろんログイン機能のあるサイトであればユーザーIDで一致させてデータを取得・解析することもできる。だけど、手間がかかるし負担が大きい。Googleアナリティクス4(GA4)では管理画面から簡単な設定を行うだけで、複数のデバイス・アクセス経路に対応したデータ取得と解析が可能になった。この機能はGoogleシグナルという名前で提供されており、初期設定の章にて紹介するので試してみてほしい。BigQueryで生データを取得・操作計測したそのままのデータをBigQueryというGoogleのサービスで取得・操作できる機能。厳密にはGoogleアナリティクス360という大企業向けの有料GAで使えた機能で、Googleアナリティクス4(GA4)からは無料版でも使うことができる。BigQueryではSQLというデータを操作するためのデータベース言語というものを覚える必要があり、SQLの知識自体は簡単なモノのでも使えるとはいえ学習コストは少なくはない。そのため本書籍では取り扱わない。
とはいえ、標準機能で対応できない場合に最終手段として用いることができる。存在は覚えておいた方がいいので紹介した。GA4のデメリットGoogleアナリティクス4(GA4)には、旧GAのユニバーサルアナリティクス(UA)にはないメリットがいくつもあった一方で、デメリットもある。旧GAのデータを引き継げない旧GAであるユニバーサルアナリティクス(UA)からの移行を躊躇する理由が、GA4と旧GAでデータを共有することができない点。旧GAにて長年運用しておりデータが蓄積されている旧GAにて独自実装データが多量にあるこれらの場合、いきなりGA4に移行してしまうと分析するためのデータが不足してしまう。そこでまずGA4と旧GAを併設して両方のデータを蓄積しつつ、準備を進めていけば良い。ある程度GA4にもデータが蓄積されて、GA4でも分析可能であることがわかった段階で完全移行すればスムーズ。とはいえ、旧GAであるユニバーサルアナリティクス(UA)は2023年7月1日に計測が停止するため、準備は今すぐ行う必要がある。GA4の設置方法や移行方法は後の章で詳しく解説する。データ保存期間が最長14ヶ月旧GAであるユニバーサルアナリティクス(UA)に比べてGoogleアナリティクス4(GA4)が最大の欠点となり得るのが、データ保存期間。イベント計測になってデータ量が膨れ上がって無期限保存した場合にデータ量がとんでもなくなることを憂慮した対応。だと推測している。とはいえ、先述したBigQueryで生データへ直接アクセスする機能があるため、どうしても気になる人はデータを取得して保存することができる。情報が少ない
現在、Googleアナリティクス4(GA4)について調べようとしても情報が少ない。しかも、初心者向けにわかりやすくかみ砕いて解説している情報はさらに少ない。まだリリース間もないので仕方ないとはいえ、学び始める人にとっては大きなデメリット。本書籍ではGoogleアナリティクス4(GA4)を初めて触る入門者向けにわかりやすく解説することに力を入れているのでぜひ参考にしてほしい。GA4の特徴まとめ旧GAのユニバーサルアナリティクス(UA)は2023年7月1日に計測停止してしまうため、現在ではGoogleアナリティクス4(GA4)を導入することは必須。Googleアナリティクス4(GA4)利用者目線でメリットなのはイベント計測様々なデバイスを通した計測BigQueryで生データを取得・操作旧GAのユニバーサルアナリティクス(UA)を使い続けた方が良いかもしれない人は管理画面でのデータ保存期間が15ヶ月以上必要旧GAで長年運用してきた旧GAにて独自実装したデータが多いただし、繰り返しにはなるが2023年7月1日以降はGoogleアナリティクス4(GA4)に置き換わっていくため、今すぐGA4を導入していくことを強く推奨。現在、旧GAを使っている人がGA4を併用する方法については次の章で解説する。
GA4の登録方法GＡ4を使用するためには最初にGoogleアナリティクスへ登録する必要があるので、その手順を紹介する。今回は次の2パターンの場合について解説していくので当てはまる方を参考にしてほしい。旧GAに登録済の場合GAを初めて利用する場合旧GAに登録済の場合もし旧GAのユニバーサルアナリティクス(UA)をすでに使っている場合は、設定を引き継いでGoogleアナリティクス4(GA4)を簡単に登録することができる。左下にある歯車マークの管理ボタンを押して、GA4設定アシスタントを選択。もしGA4設定アシスタントが表示されていない場合はGA4に登録済みなので初期設定の章まで飛ばしてほしい。
設定アシスタントが表示されるので「ようこそ」を押す。
プロパティの作成画面が表示されるので、「プロパティを作成」を押す。
「GA4プロパティを確認」を押す。
GA4のプロパティが作成されて、Googleアナリティクス4(GA4)の管理画面に遷移する。データストリームを押してURLを選択する。
既にURLなどは設定されているのでグローバルサイトタグ(gtag.js)をサイトに設置すれば使えるようになる。グローバルサイトタグの設置方法は次の章を参考にしてほしい。
GAを初めて利用する場合Googleアナリティクスにアクセスしてログイン後、「測定を開始」ボタンを押すと登録が始まる。まずはアカウントの設定。設定項目は後から変更できるため、好きなアカウント名をつけて大丈夫。Googleのプロダクトやサービスには忘れずにチェックをつけておく。他はそのまま。
次はプロパティの設定。こちらも後から変更することができるので過度に心配しなくても大丈夫。プロパティ名はサイトやブログの名前などがわかるようにすれば良い。画像ではドメインをプロパティ名にしている。筆者は日本に住んでいるため、レポートのタイムゾーンと通貨は日本と日本円にしている。
最後にビジネスの概要。これはGoogleアナリティクスを実際に使っていくときの設定に関わってくる。でも、これも後から変更できるから過度に悩まなくてもいい。業種に関しては選択肢に含まれていない場合は迷うけど、わからないときは直感で入力していけば良い。今回作成したブログの場合はリファレンスになるため、画像ではリファレンスを選択している。
次にサイトURLを設定する。左下の管理ボタン→データストリームと押す。
続いてウェブを選択する。
Googleアナリティクス4を設置するサイトのURLを入力。ストリーム名は後から変更できないけど、他のデータストリーム(アプリなど)を設定する予定がなければ任意の値で大丈夫。
グローバルサイトタグの設置方法Googleアナリティクス4(GA4)で登録が終わったらグローバルサイトタグ(gtag.js)をサイトに設置する。本書籍では、HTMLに直接記載する方法とWordPressに設置する方法2つ(WordPressの標準機能を使う、Cocoonの機能を使う)を紹介する。HTMLに直接記載まずGoogleアナリティクス4の管理画面からグローバルサイトタグをコピーする。GA4の管理画面からデータストリームを選択。
次にデータストリームの詳細を表示。
画像の①を押すと、グローバルサイトタグが表示されるのでコピーボタンを押す。
GA4を設置したいサイトのHTMLファイルのheadタグ直下にグローバルサイトタグを記述する。複数のHTMLファイルで計測する必要がある場合はすべてのファイルに対して記述する必要がある点に注意してほしい。
WordPressに設置本書籍ではWordPressに元々備わっている機能を使う方法と無料テーマCocoonの機能を使う方法を紹介する。
WordPressの標準機能を使うまずGoogleアナリティクス4の管理画面からグローバルサイトタグをコピーする。GA4の管理画面からデータストリームを選択。
次にデータストリームの詳細を表示。
画像の①を押すと、グローバルサイトタグが表示されるのでコピーボタンを押す。
WordPressの管理画面にログインする。外観→テーマエディタを順番に押すと警告が出るが、気にせず「理解しました」とする。次にテーマヘッダーを押してheader.phpを表示させる。
Cocoonの機能を使うWordPress用のテーマであるCocoonを使用している場合は管理画面から手軽にグローバルサイトタグを設置できる。まずGA4の管理画面からデータストリームを選択。
次にデータストリームの詳細を表示。
表示された測定IDをコピーする。
次にWordPressの管理画面にて、Cocoon設定→アクセス解析・認証を押す。
サイト管理者も含めてアクセス解析するのチェックを外す。
下の方にスクロールして先ほどコピーした測定IDをGoogle。最後にページ一番下の変更をまとめて保存を押す。
最後にグローバルサイトタグが正しく設置されて、Googleアナリティクスで測定されているかを確認する。まず自分のサイトにアクセスしてみる。Cocoonで設定した場合はWordPress管理画面にログインしていると測定されないので、ログアウトしてからアクセスする。次にGoogleアナリティクスのリアルタイムにアクセスする。サイドメニューのレポートを押してから、リアルタイムを選択。1分あたりのユーザー数に1以上の数字が表示されていれば正しく設置されている。
GA4の初期設定Googleアナリティクス4(GA4)は登録・設置だけではなく、初期設定を行った方が有効活用することができる。そこで、本章では最初に行った方が良い設定を4つ紹介する。自分のIPアドレスの除外最初に自分のアクセスを除外する。自分のアクセスは分析するときのノイズになるため、あらかじめ除外しておくのがおすすめ。まず自分のIPアドレスを取得する。CMANのサイトにアクセスすれば自分のIPアドレスが表示されるので控えておく。
Googleアナリティクスの管理画面にて、ストリームの詳細を表示する。左下の歯車マークの管理ボタン→データストリームと押す。
測定中のストリームが表示されるので、ウェブのURLを選択する。
一番下の追加の設定にある、タグ付けの詳細設定を選択する。
タグ付けの詳細設定が表示されるので、内部トラフィックの定義を選択。
作成ボタンを押して、内部トラフィックルールを定義する。
任意のルール名をつける。今回はmyipとしている。
マッチタイプはIPアドレスが次と等しい、値は先ほど調べたIPアドレスを入力。最後に作成ボタンを押す。
これで設定したIPアドレスの接続ではGoogleアナリティクス4(GA4)のデータに登録されない。確認するときはサイトにアクセスし、Googleアナリティクス管理画面のサイドメニューのリアルタイムを選択してアクセスがないことを確認する。
拡張計測機能
次に拡張計測機能を初期設定する。拡張計測機能というのは、旧GAのユニバーサルアナリティクス(UA)では測定するときに手間がかかっていた項目を、Googleアナリティクス4(GA4)では手軽に測定できる機能。例えば、ユーザーがページ内で画面をスクロールしたのか、ユーザーがページ内のファイルをダウンロードしたのかなど。Googleアナリティクス4(GA4)を使う最大の理由なので、漏れなく設定してほしい。左下の歯車マークの管理ボタンを押して、データストリームを選択。
測定中のストリームが表示されるので、ウェブのURLを選択する。
表示されたストリームの詳細で拡張計測機能にチェックが入っているか確認。もしチェックが入っていない場合はチェックする。次に拡張計測機能で測定する項目を個別に設定するために、右下にある歯車のマークを押す。
すると個別に測定する項目が表示される。必要な項目だけチェックを入れるのがいいけど、デメリットはないため全てにチェックを入れておけば良い。もし測定する項目を変更した場合は、最後に保存ボタンを押す。
これで、拡張計測機能の項目が設定できた。データ保存期間Googleアナリティクス4(GA4)の初期状態ではデータの保存期間が2ヶ月に設定されている。そこでデータ保存期間を14ヶ月に変更する。Googleアナリティクスの管理画面へアクセスし、左下の歯車マークの管理ボタンを押す。次にデータ設定を押して、データ保持を選択する。
イベントデータ保持は14ヶ月を選択。新しいアクティビティのユーザーデータのリセットにチェックを入れて保存を押す。
これでGoogleアナリティクス4(GA4)の保存期間を14ヶ月に設定することができた。Googleシグナル最後にGoogleシグナルを有効化する。Googleシグナルは、スマホやPCなどの別端末を使っていても同じユーザーを特定してアクセスデータを取得できる仕組み。例えば外出時にスマホで見つけたページを帰宅後にPCでゆっくり見るといった場合、Googleシグナルを有効化している場合は同一ユーザーとしてデータを取得できる。しかし、Googleシグナルを無効化している場合は別ユーザーとしてデータが収集される。そのため、より正確にデータ解析をするためにもGoogleシグナルを有効化するのがおすすめ。左下にある歯車マークの管理ボタンを押してから、データ設定→データ収集と選択する。
Googleシグナルのデータ収集を有効にする項目で利用を開始するボタンを押す。
表示された画面にて続行ボタンを選択。
これでGoogleシグナルが有効化された。
GA4のレポート本章から分析方法を解説していく。最初はGA4のレポート機能について。GA4のレポート機能は分析に便利なグラフなどをまとめて表示してくれるページを用意してくれているというもの。つまりレポートのページにアクセスするだけで、分析しやすく整形されたデータをながめて仮説を立てることができる。本章では、レポート機能のページの中でも有益でとっつきやすい4つに絞って紹介していく。ページごとのデータを分析アクセス元を分析デバイスを分析リピーターを分析ページごとのデータを分析まずサイト運営において最も使う可能性の高い、ページごとのデータを分析する方法を紹介する。Googleアナリティクス4(GA4)の使い方としては最も基本となるので必ず押さえておいてほしい。といっても操作は簡単で左のサイドメニューにあるレポートを選択して、エンゲージメントを押してページとスクリーンを選択するだけ。
するとページごとにデータをまとめたグラフなどが表示される。
アクセス元を分析
ユーザーがサイトにたどり着いたルートで分類したデータで分析することができる。検索エンジンから来たのか、リンクから直接アクセスしてくれたのか、など。表示方法は、サイドメニューのレポートを選択してから集客→ユーザー獲得と押すだけ。
詳細なアクセス元を表示
さらに詳細なアクセス元、どのサービスからのアクセスかを表示する。「ユーザーのメディア」と表示されている部分を「ユーザーの参照元/メディア」に変更すれば良い。画像のデータの場合、Google(organic)からの流入が1番多くて、Twitter(t.co)からの流入が2番目ということがわかる。
ユーザー獲得とトラフィック獲得の違いちなみにトラフィック獲得でもアクセス元の分析を行うことができ、微妙にニュアンスが異なる。ユーザー獲得で表示されるのは、ユーザーが初回にアクセスしてくれたデータ。2回目以降のデータは表示されない。トラフィック獲得で表示されるのは、全てのアクセスのデータ。同じユーザーが何度アクセスしてもカウントされる。
デバイスを分析今やスマートフォンからのアクセスの方が多いため、スマートフォンでアクセスしてくれたユーザーが満足しているのかを知ることは大事。例えば、スマートフォンとパソコンの滞在時間(≒平均エンゲージメント時間)に極端な差があれば、内容は良いけどもスマートフォンのユーザーが見づらいレイアウトになってしまっているかもしれない。その場合はブログのスマートフォン用レイアウトを今すぐ改善すべき。デバイスを分析するページを表示する方法は、サイドメニューのレポートを押してからテクノロジー→ユーザーの環境の詳細を選択し、デバイスカテゴリを選ぶ。
スマートフォンのアクセスはmobile、パソコンのアクセスはdesktop、タブレットのアクセスはtabletで表示される。
スマートフォンユーザーの数の方が圧倒的に多いモバイルファースト時代なため、デバイスで分類されたデータによる分析は重要。リピーターの数を分析ユーザーがサイトに再アクセスしてくれた数もわかる。固定のファンだったり、お気に入りに追加して再訪問してくれたり、毎日使ってくれていたり。いずれにせよ継続してサイトアクセスしてくれる人数の増減は、サイト運営の好不調を見定める良い指標になるため定期的に分析するのがおすすめ。表示方法は、サイドメニューのレポートを押してから維持率→概要を押してリピーターを選択するだけ。
GA4のレポート応用本章で紹介するレポート応用は手軽に使うことができる。しかし、前章で紹介した基本的なレポート機能と組み合わせることでGoogleアナリティクス4(GA4)の分析の幅が広がるためぜひ覚えておいてほしい。今回紹介する2つの実例を見ながら自身で試していけばすぐに使いこなせるようになると思うので、ぜひ慣れていってほしい。条件で絞り込み条件を指定して望むデータに絞り込んでレポート分析することができる。例えば、英語対応していないサイトでは日本語以外のアクセスは除外するなど。また絞り込むだけではなく条件を変えて比較することもできるので併せて紹介する。デバイスで絞り込む今回の例ではユーザーが使用している端末で絞り込んでいく。まずはスマホのみのデータ。ページ上部のすべてのユーザーを選択。条件指定画面が表示されるので、デバイスカテゴリにmobileを選択して適用する。これだけでスマホだけのデータに絞り込むことができた。
比較データを追加次に別データとして、パソコンのみの条件のデータを追加する。「比較を追加」を押してから、デバイスカテゴリとdesktopを選択して適用する。
すると画面が更新されてスマホ(mobile)とパソコン(desktop)のデータが表示されるようになった。この画像は集客サマリーだけど、他のレポートページでもスマホとパソコンのデータが表示されるようになっている。確認してみてほしい。
絞り込みや比較データの保存方法絞り込みや比較データを何度も使う場合は、ブックマークやお気に入りに追加することで保存できる。この理由はURLに絞り込み条件などの情報を追加してくれているため。
だから、他のお気に入りからアクセスした場合はURLの設定データの情報がかわっているので注意してほしい。セカンダリディメンションで2軸分析次にセカンダリディメンションで2軸分析方法を紹介する。セカンダリディメンションというのは、データを分析するときにメイン指標に付け加えることのできるもう一つの指標。文字の説明では良くわからないと思うので、実例を紹介する。デバイスで2軸分析サイトへの流入経路をメインの指標にして、セカンダリディメンションにユーザーが使用している端末を設定してみる。左のサイドメニューにある集客を選択して、トラフィック獲得を押す。次に表示されている表の上側あたりの「＋」マークを選択。
すると、セカンダリディメンションの選択肢が表示される。今回はデバイス→デバイスカテゴリと押していく。
そうするとサイトへの流入経路とデバイスにて2軸分析された結果が表示される。
例えば、Twitter(t.co)経由でアクセスしてくれたユーザーが使用している端末別に見ると、スマホ(mobile)の値はパソコン(desｋtop)の約6.5倍。かなりの割合。
一方で、スマホを使ってTwitter(t.co)経由でアクセスしてくれたユーザの48%は何もせずにサイトを閉じてしまっている。これはエンゲージメントのあったセッション数（1ユーザーあたり）からわかる。スマホ版のトップページに重大な欠陥があるか、魅力がないのか。もしくは、モバイルの表示が遅すぎるのか。といった感じで分析して仮説を立てることができる。ちなみにエンゲージメントというのは、ユーザーがページにアクセスしたときに何かしらの行動を取ること。
詳しいことは後の章で解説する。よく使うセカンダリディメンション最後にセカンダリディメンションとして良く使うモノを表にまとめたので参考にしてほしい。表の物を組み合わせて慣れていったら、別のディメンションを探してみるのもおすすめ。
セッションとユーザーの微妙な違いを補足しておくと。セッション獲得で表示されるのは、全てのアクセスのデータ。
ユーザー獲得で表示されるのは、ユーザーが初回にアクセスしてくれたデータ。2回目以降のデータは表示されない。セカンダリディメンション設定の保存こちらもブックマークやお気に入りに追加することで保存できる。理由としては、セカンダリディメンションの設定データをURLに追加してくれているため、同じURLへアクセスすれば設定データを引き継ぐことができるから。
GA4のエンゲージメントGA4のエンゲージメントとはユーザーがページアクセス後に行動を起こすこと。なんだけど、これだけではよくわからない。具体例としてGoogleアナリティクス4(GA4)のエンゲージメントのあったセッションという項目の説明を引用する。10秒を超えて継続したセッションコンバージョンイベントが発生したセッション2回以上のスクリーンビューもしくはページビューが発生したセッションちなみにセッションというのは、ユーザーがサイトアクセスして利用を開始してから終了するまでの時間や行動のことを指している。この3つについてもう少し深掘りしていく。10秒を超えて継続したセッション文字通り10秒以上のサイト利用があったという意味。旧GAのユニバーサルアナリティクス(UA)の場合、①アクセス直後にページを閉じたor②アクセスして10秒以上経過してからページを閉じた、この2つの違いを識別することができなかった。一方、Googleアナリティクス4(GA4)のエンゲージメントでは識別することができる。アクセス直後にページを閉じた場合はエンゲージメントなし。アクセスして10秒以上経過してからページを閉じた場合はエンゲージメントあり。GA4の方よりユーザーの行動を分析しやすくなるため、エンゲージメントに10秒を超えて継続したセッションが含まれている。コンバージョンイベントが発生したセッション
コンバージョンイベントというのは、最終的にユーザーに取ってもらいたい行動のこと。コンバージョンについては後の章で詳しく解説する。簡単な例を挙げると、次のような場面が考えられる。ユーザーが資料をダウンロードしたユーザーが外部リンクを踏んだユーザーが商品を購入した旧GAのユニバーサルアナリティクス(UA)ではページアクセスとして分析する必要があったり、手間のかかる設定などが必要になったりする。ただ、サイト運営者にとっては価値のあったユーザーの行動は個別計測できるようにした方が良い。Googleアナリティクス4(GA4)であれば、より少ない手間で管理画面から簡単に設定できるようになっている。2回以上のスクリーンビューもしくはページビューが発生したセッションサイト内の別のページにアクセスしてくれたときに発生するエンゲージメント。旧GAのユニバーサルアナリティクス(UA)の直帰率でも考慮されていた行動。ちなみに、スクリーンビューというのはアプリの計測項目。だから、ブログやサイトのみを運営している場合はなじみのあるページビューだけ覚えておけばいい。
GA4のイベントこの章では分析からは少し離れてGA4のイベントについて紹介する。理由としては、次に解説するデータ探索とコンバージョン設定が、イベントについての予備知識が無い状態だと実例を紹介されてもよくわからなくなってしまうから。といっても把握してしまえば難しいものではないので安心してほしい。GA4のイベントとはユーザーの行動によって引き起こされるイベントを記録したデータ。このGoogleアナリティクス4(GA4)のイベントによって、ユーザー行動を細かく計測できる。例えばGoogleアナリティクス4(GA4)のイベントの1つであるscroll。ユーザーが最下部まで初めてスクロールしたとき(より正確にはページの90%までスクロールしたとき)に記録される。ユーザーが直帰した場合でも、このscrollのデータがあればページを最後まで読んでくれたか否かがわかるため、ユーザー満足度の詳細について知ることができる。そしてユーザー行動を記録してくれたscrollなどのことを、Googleアナリティクス4(GA4)ではイベントと呼んでいる。主要なイベントGoogleアナリティクス4(GA4)のイベントについてはわかった。そうなると、どういったイベントに注目すればいいのか疑問に思うはず。ということで、主要イベントを表にまとめた。
覚える必要はないので、大体どのようなものがあるのか目を通しておいてほしい。
scrollのおかげで記事が最後まで読まれているかがわかるようになるし、view_search_resultsを活用すればサイト内で何を探そうとしているかが明確にわかるようになる。サイトアクセス時に発生するイベントfirst_visit、session_start、page_view。これらは全てサイトへアクセスしたときに発生するイベント。違いがわかりづらいので具体例を紹介する。ユーザーが1回目にサイトアクセスしたときに3つのページを閲覧し、3日後に2回目のサイトアクセスで2つのページを閲覧したとする。この場合Googleアナリティクス4(GA4)のイベントとしては、first_visitは1回、session_startは2回、page_viewは5回発生することになる。
first_visitユーザーが最初にサイトへアクセスしたときのみに発生するイベント。つまり、過去に1度でもサイトへアクセスしたことがある場合は発生しない。上記の例だとページAにアクセスしたときのみに発生している。session_startfirst_visitと同じタイミングで発生して、サイトアクセス2回目以降も発生するイベント。2回目以降は、最後イベント発生から30分以上経過した後に再度アクセスすると発生する。上記の例だとページAとページDにアクセスしたときに発生している。page_viewPV。各ページにアクセスする度に発生するイベント。全てのページにアクセスしたときに発生している。
GA4のデータ探索データ探索機能は、分析方法や値を自分でカスタマイズして、自由にグラフや表を作り出すことができる機能。GA4で分析するなら最初のうちはレポート機能を活用するのが手軽でおすすめだけど、データ探索にしかない分析方法もあって有益。レポート機能はマスターして、もっと詳しく分析したいという人はぜひ参考にしてほしい。データ探索の分析エディタまず分析機能を使う上で基礎となる分析エディタについて簡単に解説する。データ探索は色々な分析方法があるけど、分析エディタは全て共通で使うものなので目を通しておいてほしい。分析エディタを表示最初に分析エディタを表示する。サイドメニューから探索を選択して、表示されたテンプレートの中から好きなモノを選ぶ。既に作成されている場合、下段の表部分にデータが表示されているのでそちらを選んでも良い。
分析エディタの概要この後、データ探索を用いた分析の実例で使い方を説明していくので、おおよその把握ができていれば大丈夫。覚える必要はないけど目を通しておいてほしい。「キャンバス」は分析結果の表やグラフが表示される場所で、その上のFreeform1や＋が書かれている部分にてキャンバスの新規作成や削除を行うことができる。「タブの設定」では、キャンバスに表示させる分析手法・値・フィルタリング条件などを設定する。「変数」では、タブの設定にて使える項目を追加編集できる。
分析エディタの基本的な部分はわかったので、いくつか具体例を紹介していく。経路の分析(Pathexploration)
ユーザーのページ遷移や行動を追うことができ、意図した遷移や行動の発生、関連度の高いページの発見などの分析に役立てられる。具体的には、トップページからの遷移先、複数の記事をまとめたページ経由で人気のページ、最終的にコンバージョンさせたいイベントへ至った遷移経路。などを分析することができる。ちなみにコンバージョンについては次の章で詳しく解説する。始め方既に分析したキャンバスがあるなら、＋マークからPathexplorationを選択してキャンバスを新規作成する。選択中のキャンバスが新規作成したものならタブの設定の手法からPathexplorationを選択。
経路の分析(Pathexploration)のキャンバスが表示されたら、ステップ+1の部分をページタイトルとスクリーン名に変更する。すると、ユーザーがサイトを訪問してくれたときに表示されたページ一覧が表示される。
分析方法表示されたページ名を押すと次に遷移したページが表示され、どの記事への遷移が多いのかがわかる。ちなみに、新たに表示されたステップ+2のページ名を押すとステップ+3のページ名が表示される。これらを順に辿っていくことでユーザーのページ遷移や行動を追うことができる。
データ変更方法始点のイベント名でsession_startをfirst_visitに切り替えると初めてサイトにアクセスしてくれたユーザーのみにデータを絞ることができる。もちろんsession_startやfirst_visit以外のイベントも選択可能。
始点・終点の設定方法始点をイベントではなくページ名へ変更することや、起点を終点に設定することも可能。例えば、始点をトップページにして見てもらいたいページリンクを押してくれているユーザーがどの程度いるのか確認できる。また、終点に最終的に見てもらいたいページを設定することで、遷移してほしい流れができているかも確認可能。設定するときは最初からやり直すを選択する。既存のキャンパスを残したい場合は、＋ボタンを押してPathexplorationのキャンバスを新規作成してから最初からやり直すを選択。すると、始点か終点を設定できる画面が表示される。今回の例では始点を設定していくけど、終点でも同様の操作で設定できる。始点の囲い部分を押してから、ページタイトルとスクリーン名を押す。ページ名の一覧が表示されるので分析したいページを選ぶ。今回の例ではトップページを選択した。
するとトップページを始点とした遷移経路図が表示される。トップページからアクセスしてくれたユーザーの20%程度はリンクを表示しているコンテンツへアクセスしてくれているが、10%程度は2ページ目へ遷移していた。2ページ目への遷移がアクセス数2番目ということは、サイトに興味を持ってくれたにも関わらずトップページに良いコンテンツがなかったということ。トップページの表示内容を工夫すればアクセス数が改善するかもしれないという仮説が立てられた。
コホート分析(Cohortexploration)コホート分析は主にサイト定着率や解約率など、継続的なユーザーとの関係性を分析する際に用いられる分析方法。コホートとはコホートというのは、特定の基準で分類したグループのこと。分類に用いる基準というのは自分で設定することができる。分類基準のわかりやすい例だと、サイトへの流入元。Twitter/Google検索エンジン/広告A/広告Bなど。広告Aよりも広告Bの方がより効果的であるということを分析することができる。
他にも初めてアクセス時期も分類基準にすることで、どのタイミングのサイト改善施策がユーザーの定着率に影響を及ぼしたのかが分析可能。始め方キャンパスを新規作成したいなら、＋マークからCohortexplorationを選択する。選択中のキャンバスで作成したいならタブの設定の手法からCohortexplorationを選択。
設定項目最初に内訳を「ユーザーの参照元：クロスチャネル」に変更。
すると、TwitterやGoogle検索などの流入元によって内訳表示されるようになる。次に指標のタイプを合計からコホートユーザーあたりに変更。変更するとパーセント表示になるため、アクセス数の多い少ないに関係なく比較分析できるのでおすすめ。
分析方法
今回は筆者のブログを何度もアクセスしてくれる人の割合が多いTweetを分析していく。Twitterからアクセスしてくれたユーザーでリピート発生率が一番良かったのが5/23〜5/29の期間。5/23〜5/29の期間にあたりをつけてどの日付のTweetが有効だったか分析する。
日付を5/23〜現在選択できる範囲までに変更する。次にコホートの粒度を毎日に設定。
すると5/23以降の日にちごとのコホート分析の結果が表示される。結果を見ると5/29で特に再訪問してくれるユーザーが多いことから、5/29のTweetの良いところを分析するのが良さそう。という仮説が立てられた。
ユーザーエクスプローラー特定のユーザーについて深掘りして分析する機能で、1ユーザーの全イベント一覧を見ることができる。例えば、商品購入してくれたユーザーは初めてアクセスしてくれたのか、再訪問であるのかなどが分析できる。といっても、個人の特定などにつながる情報はGoogle側には渡らないようになっているから閲覧できる情報については限定されている。個人情報を無理やり送信するようにカスタマイズできるけどもGoogleは推奨していないので注意してほしい。始め方キャンバスを新規作成したいなら、＋マークからユーザーエクスプローラーを選択する。選択中のキャンバスが新規作成したものならタブの設定の手法からユーザーエクスプローラーを選択。
ユーザーエクスプローラーのキャンバスが表示されるので、見たいアプリインスタンスIDを選択する。
ユーザーエクスプローラーのアプリインスタンスIDとはアプリインスタンスIDとユーザーIDは厳密には違うID。しかし、同一と見なしてしまっても良い。なぜなら、1ユーザーに対してアプリインスタンスIDが複数存在する場合があるから。例えば、ユーザーがGoogleの個人追跡を不許可にして別デバイスからアクセスした場合。この場合はサイトアクセスをログイン必須にしてログインIDで紐付けないと、同一ユーザーであることを特定できない。ログイン機能のあるサイトであればまだ実現できるけども、ブログのようなログイン機能のないサイトでは現実的ではない。だから基本的にどうしようもないので、アプリインスタンスIDをユーザーIDと見なして分析してしまうことをおすすめする。分析方法
まず一番わかりやすいのがユーザーエンゲージメント。約15分近くも筆者のブログに時間を割いてくれている。ありがとうございます。
次に気になるのがイベント発生の日付。6月5日はイベント数が少なくて6月14日にまたイベント数が増えている。5月28日から6月5日までの記事は興味が沸かず、6月5日から6月14日までの記事は興味を持ってもらえたという仮説が考えられる。
最後にイベントの内訳を確認する。page_viewに対してscrollが1/3程度。scrollはページの90%まで画面スクロールしたときに発生するイベントだから、最後まで見てもらえたのは1/3程度の割合。何度も訪問してくれているので、最後まで目を通してもらえる質の高いページを増やしていきたいところ。
変数データ探索は初期で設定されている項目でも十分に分析を行えるんだけど、変数を使えるようになっておくとデータ探索の幅がさらに広がる。だから、余裕があるなら覚えておくのがおすすめ。変数の役割キャンバスに表示される表やグラフなどの値を間接的に設定する。
変数はタブの設定にて設定できる項目を追加編集することができて、タブの設定ではキャンバスに表示される値などを設定することができるから。そして、変数は次の5つの項目を設定することができる。分析名分析期間セグメントディメンション指標分析名は自身で付ける名称で、分析期間はそのまま。指標というのは数値データで集計される項目。(例：ページビュー)ディメンションは数値以外のデータで集計される項目。(例：国)セグメントというのは、具体的な値を設定した項目で複数設定できる。(例①：日本、例②：アメリカかつパソコン)指標やディメンションはよく使うものは初期状態で設定されている。また、他のものも既に用意されている中から選択するだけで使える。興味がある人は有用そうなものを探してみてほしい。セグメントはイベントやパラメーターの知識がないと使うことが難しいけど、上手く活用できるとデータ探索による分析の幅が広がるので積極的に試してみるのがおすすめ。次からセグメントの簡単な実例を紹介するので参考にしてほしい。例①()デバイスごとの分析を行うために、デスクトップ(PC)とモバイル(スマホ)のセグメントを作成する。
モバイル(スマホ)のセグメントは既に用意されているので、デスクトップ(PC)作成の手順を紹介する。まずセグメントの＋ボタンを押して、セグメントの新規作成を開く。次にユーザーセグメントを選択。
デスクトップトラフィックと名前を入力。プラットフォーム/デバイスからデバイスカテゴリを選択。条件は完全一致で値はdesktopを選択後に、保存して適用を押す。
作成したセグメントをコホート分析に適用してみる。タブの設定にあるセグメントの比較から、デスクトップとモバイルのトラフィックを選択するとそれぞれのデータが表示される。分析によってはセグメントが1つだけしか選択できないものがあるので、触って確認してほしい。
例②サイトを見てTwitterをフォローしたくなった人を分析するために、Twitterリンクをクリックしたユーザーのセグメントを作成する。まず先ほどと同様、セグメントの＋ボタンを押してセグメントの新規作成を開く。次にユーザーセグメントを選択。
TwitterClickと名前を入力。条件は、イベントからclickを選択。パラメータは、link_domain。
経路の分析(Pathexploration)で、終点にclickイベントを設定する。セグメントに先ほど作成したTwitterClickを設定するとTwitterリンクをクリックしたページがわかる。
GA4のコンバージョン設定運営しているサイトの成果の確認や効果的な施策を分析するためには、コンバージョンを設定するのがおすすめ。そしてGA4では旧GAに比べると専門的な知識がなくても手軽にコンバージョン設定が行えるようになったので、ぜひ利用してみてほしい。コンバージョンとはそもそもコンバージョンとは何か。マーケティングにおいては、Webサイトやアプリなどで最終的に達成したい目標のことを指す。CV(conversion)と略されていることが多い。つまりGoogleアナリティクスのコンバージョン設定とは、Webサイトやアプリなどで達成したい目標をGoogleアナリティクスの管理画面にて設定すること。具体的な例をいくつか挙げるならば次のようなものが挙げられる。ECサイト：商品購入会員制サイト：会員登録/月額課金登録情報サイト：資料ダウンロード/お問い合わせゲームアプリ：会員登録/アイテム課金ブログ：SNSアカウントへの遷移/商品購入サイトへの遷移これらサイトやアプリの最終目標を達成したときに「コンバージョンした」と言う。
コンバージョン設定するメリット・デメリットGA4でコンバージョン設定を行うメリットとしては、最終目標であるコンバージョンに至った要因などの分析を手軽に行うことができ、効果的な施策を打ち出しやすくなるという点。例えば、資料ダウンロードが最終目標であるサイトで考える。コンバージョン設定をしていれば、資料ダウンロードに繋がる確率の高いページAということが分析からすぐにわかる。その分析結果から、ページAにアクセスをより集中させることで資料ダウンロード数を増加させることができる。デメリットとしてはGA4のイベントについての理解がある程度必要で、コンバージョン設定自体がめんどうという点。具体的な設定手順を紹介していくので、実際に設定しながら自身のサイトに最適なコンバージョン設定にアレンジしていってほしい。設定例①外部サイトへの遷移は、Amazonなどの物販サイトへユーザーがアクセスしてくれるケースなどが考えられる。筆者のブログでもこのコンバージョン設定を行っている。この場合、外部サイトへの遷移はGA4イベントのclickとして標準で記録されるので最も手軽にコンバージョンを設定できる。まず左側のサイドメニューから設定を押し、コンバージョンを選択。最後にclickの行のコンバージョンとしてマークを付けるをONにするだけ。
設定例②サンクスページというのは、会員登録やお問い合わせなどを完了した際に表示するページのこと。今回はお問い合わせ完了画面をコンバージョンとして設定する例を紹介する。ページ遷移についてはpage_viewという標準イベントで計測される。だけど、page_viewのままコンバージョン設定すると全てのページアクセスがコンバージョンとして計測されてしまう。そこでカスタムイベントという機能を使う。カスタムイベントというのは標準計測されるイベントにさらに条件を付け加えることができるもの。今回はサンクスページのURLにアクセスしたときだけ計測する条件のイベントを新たに作成する。まず左サイドメニューの設定を押すと、カスタムイベントの作成画面が表示される。
次にイベントを作成ボタンを押す。
するとカスタムイベントの作成画面が表示されるので作成ボタンを押す。
すると、新たに作成するカスタムイベントの情報入力画面が表示される。今回はカスタムイベント名をthanks_pageとし、条件を2行分入力する。event_name、等しい、page_viewpage_location、次で始める、サンクスページのURL入力したら作成ボタンを押すことでカスタムイベントが作成される。
次に作成したカスタムイベントをコンバージョンに設定する。左にあるコンバージョンを押し、新しいコンバージョンイベントボタンを選択。先ほど作成したイベント名(今回はthanks_page)を入力して保存ボタンを押す。
これでサンクスページへのアクセスをコンバージョンに設定できた。分析方法最後にコンバージョンの分析方法を紹介する。といっても簡単で、サイドメニューのレポートを選択後にエンゲージメント→コンバージョンの順で押せば良い。ただし、設定直後のコンバージョンが発生していない状態ではおもしろくないので、少し時間をおいてデータが蓄積されてから分析してみてほしい。
おわりに最後までご覧いただきありがとうございます。本書籍は筆者のブログで公開している記事を統合・再編集して、GA4の概要とよく使う分析方法を習得してもらうことを目的として再構成したもの。手に取ってくれた方がGoogleアナリティクス4に入門できたと感じていただけたならこの上なく幸いであります。さて、本書籍はGoogleアナリティクス4をはじめて使う人が通読しやすくなるように、網羅性よりも全体の流れとわかりやすさを重視した構成になっている。その代償としてあえて説明を省いてしまった箇所や機能が多数存在しており、かえって混乱を招いてしまったかもしれない。また、筆者の勘違い等により記載内容に間違いが含まれている可能性が考えられ、不明点や追加説明してほしい点もいくつも出てくると予想している。そのため、これらについてのご指摘やご質問等を寄せていただけると非常に嬉しく思います。もちろん本書籍以外に関する内容でも大歓迎です。問い合わせについては、TwitterのDMやブログからよろしくお願いします。Twitterアカウント：@tominnetブログ問い合わせ：https://tomin.net/contactとーみん
入門Googleアナリティクス41時間でGA4の基本的な使い方を習得著者：とーみん発行日：2021年9月21日Copyright©2021 とーみん Allrightsreserved
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