Google アナリティクス 4（GA4）とは？

Google アナリティクス 4（GA4）とは、2019年にリリースした「アプリ ＋ Web プロパティ（β版）」が更新されて、2020年10月に最新バージョンとしてリリースされたGoogle アナリティクスです。「アプリ ＋ Web プロパティ」は、アカウント作成時に選択するプロパティジャンルを指します。従来のユニバーサル アナリティクス（UA）とGA4のイメージは以下の表のとおりです。

GA4の大きな特徴は、「アプリとWebサイトにまたがる計測」「機械学習を活用した分析と予測機能の導入」「プライバシーを配慮したデータ収集」などの機能が組み込まれたことです。

今回は、従来のUAでアプリもWebも解析できるのに、なぜこのようなツールが開発されたのかを深掘りしていきたいと思います。

参照：新しいGoogleアナリティクスのご紹介

GA4のリリースの背景

時代の変化と共にユーザーの行動は大きく変わり、プライバシー重視の流れによって従来のUAでは対応できなくなってきたため、今回のリリースに至りました。ここでは、その理由を大きく2つ説明します。

急速に変化するユーザー行動の正しいデータ取得が困難となった

スマートフォンやタブレットやスマートウォッチなどが普及し、1人で複数デバイスを利用することが当たり前となり、いつでもどこでも簡単にインターネットやアプリを利用できるようになりました。このような変化により、ブラウザで付与するCookie情報だけではデバイスやWebやアプリといったユーザーの行動を正確に把握することが困難に。
また、従来のUAは「ページ」単位でデータを計測していましたが、アプリは「ページ」という概念がなかったため、「ページ」単位での計測に対する考え方をあらためる必要があったことも要因の1つです。

プライバシー重視によるCookieやIDに関する制限事項が生むデータ不足の問題

近年、AppleのサードパーティーCookieの廃止など、プライバシー問題が言及されてきました。CookieやIDに関する制限によりユーザーを特定できる要素が減るため、従来のUAではデータが不足してしまう可能性があります。

GA4と従来のUAの違い

イベントとページビュー

前述しましたが、UAでは「ページ」単位での計測でした。それがGA4では、全てを「イベント」として計測することでWebとアプリをより正確に計測できるようになりました。

各計測の種類は以下です。

レポートの違い

従来のUAと違って、GA4では集計用のレポートと探索用のレポートに分かれたことが大きな特徴です。

従来のUA レポートメニュー

従来のUAのレポートは以下でした。

GA4 レポートメニュー

集計用レポート

集計用レポートでは、従来のUAで計測できた項目の比較はできるのですがセグメントはできません。また、注目すべきは重要視されていた「直帰率」の項目がなくなっていることです。従来のUAでは同じページでも、動画などの「ページ」内で完結するものであれば30分視聴し離脱した場合、記事を15分読んで離脱した場合でも全て「直帰率」にカウントされていました。
こういった計測が適切なユーザー行動を計測できていないと判断され、GA4では、「エンゲージメント」という項目が追加されています。

エンゲージメント：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、または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の数。

探索用レポート

探索用レポートを選択すると、テンプレートを選択することができます。

選択すると、以下のようにセグメントやディメンションや指標といった変数を自由に選択することができます。データの深堀りや考察をすることが可能です。

測定機能の強化

従来のUAではGTMなどで設定が必要だった機能も、GA4ではボタン1つで設定可能な機能が増えています。

参照：[GA4]拡張計測機能

ユーザー特定方法の変更

GDPR（EU一般データ保護規則）やCCPA（カリフォルニア州消費者プライバシー法）などのデータ規則に対応した仕様となりながら、「Googleシグナル」との連携強化により、ユーザー特定の精度が上がりました。
「Google シグナル」とは、Googleサービスでの利用者行動を元に「クロスデバイスでユーザーを特定する」機能です。これにより、クロスデバイストラッキングの精度も上がっています。

デバイスID：ファーストパーティーCookieに保存されている自動発行ID
ユーザーID：実装で設定できる会員ID
Googleシグナル：Googleアカウントにログインかつ広告最適を許可しているユーザーを特定する自動発行ID

ユーザー単位での計測が可能

従来のUAでは、デバイスが違うと別ユーザーと認識されていましたが、Googleシグナルによりデバイスが違っても同じユーザーとしての認識が一部可能になりました。つまり、会員IDがなくても一部はデバイス横断の計測が可能となります。

GA4は導入すべき？

現状は、完全にGA4へ移行するのではなく、従来のUAとの併用がおすすめです。というのも、よくなった機能もありますが、GA4はリリースされて日が浅いため、機能の不足や関連情報が少ない状態だからです。
従来のUAの廃止についてもまだアナウンスはありませんが、Googleは今後GA4を標準とする方針です。今後、新機能もGA4に追加していくと思われますので、現状は併用しつつデータを貯めることで今後の変化に備えておくことがよいかと思います。

Google AnalyticsをはじめとしたWeb解析ソリューションの多くは、Cookieを使用することによりユーザーの行動や回遊を記録しています。ただし、個人情報保護法や一般データ保護規則（GDPR）が施行されたことにより、Cookieを使用したデータの収集が年々難しくなっています。Google Analytics4（GA4）は、そうした問題に対応した新しいソリューションとして注目されています。

本記事ではGA4の新機能の概要と、その設定方法について紹介いたします。

Web・アプリを横断したデータ計測

従来のユニバーサル アナリティクス（UA）ではWeb・プロパティのデータ計測は別々のプロパティで行っており、横断した計測を行うことはできませんでしたが、GA4では「Web・アプリ」のプロパティの中に「データストリーム」という概念が導入され、Web・アプリを横断したデータ計測が同一のプロパティで可能になりました。

GA4の計測概要に関しては以下の通りです。

• 主にイベントを中心としたデータ計測
• アプリは「アプリストリーム」で計測を行い、Google Analytics for Firebase をベースにデータを取得
• ウェブは「ウェブストリーム」で計測を行い、Google Tag Manager、gtag.js をベースにデータを取得
• 従来のUAタグとは別物の「ウェブ・アプリ」プロパティ用のタグを使用し、イベントパラメータやユーザープロパティの設定が可能

データストリームの設定は、管理画面の［プロパティ列］より、プロパティの作成、設定を行います。

1．データストリームを追加・設定

作成したプロパティを選択し、［データストリーム］＞［ストリームを追加］の順でクリックし、［IOSアプリ］、［Androidアプリ］、［ウェブ］のいずれかを選択します。

2-1．データストリーム（アプリ版）の設定

• OSバンドルIDかAndroidパッケージ名のいずれかと、アプリ名、App Store ID（iOSの場合）を入力し、アプリを登録
• アプリの構成ファイルをダウンロードし、Firebase SDKをアプリに追加
• アプリを実行してSDK のインストールをチェックし、アプリがGoogleのサーバーと通信していることを確認

2-2．データストリーム（Web版）の設定

メインのWebサイトのURLとストリーム名を入力し、Web版のデータストリームの作成を行います。作成したGA4プロパティでデータ収集を行うには、Webページにアナリティクスのタグを設置する必要があります。タグの設置方法は以下の方法があります。

• ウェブサイト作成ツールあるいはCMSでホストされるWebサイトにタグを追加
• グローバルサイトタグをWebページに直接追加
• GTMを使用してタグを追加

※参考［GA4］アナリティクスで新しいウェブサイトまたはアプリのセットアップを行うーアナリティクスヘルプ

機械学習機能

近年の個人情報漏洩防止の観点から、サードパーティCookieを廃止する動きが進んでいます。その影響により、データの欠損を招き、結果の正確さが失われる可能性があることから、欠損データの補完を行うべく新たに機械学習機能が導入されました。特徴は以下の通りです。

• 「購入の可能性」「離脱の可能性」「収益予測」の予測が可能
• 自動インサイト機能が実装化され、集計データ上で異常な変化を検知した、あるいは新たな傾向が検出されたとき、自動でダッシュボード上で通知される
• 既存ユーザーの中から「離脱する可能性が高い」「購入する可能性が高い」「初回の購入を行う可能性が高い」「利用額上位になる」ユーザーの予測が可能

機械学習機能において、ユーザーの行動を予測した指標として、予測指標が使用されます。具体的には以下が挙げられます。

• 購入の可能性：過去28日間に操作を行ったユーザーによって、今後7日間以内に特定のコンバージョンイベントが記録される可能性
• 離脱の可能性：過去7日以内にアプリやサイトで操作を行ったユーザーが、今後7日以内に操作を行わない可能性
• 収益予測：過去28日間に操作を行ったユーザーが今後28日間に達成する購入型コンバージョンによって得られる総収益の予測

予測指標を利用するためには、下記の前提条件を満たしている必要があります。

1. GA4でpurchaseイベントもしくはin_app_purchaseイベントが設定され計測されていること
2. 過去30日以内に、少なくとも1000人のユーザーがpurchaseイベント完了し、1000人がpurchaseイベントを完了していないデータが集計されていること
3. 上記の条件を満たした後、30日間継続してデータ集計していること

※途中でpurchaseイベントを停止した場合、再度30日間のデータ集計が必要になります。

※参考予測指標－アナリティクスヘルプ

予測指標が利用できるようになると、予測指標に基づく条件を1つ以上含むオーディエンスである予測オーディエンスが利用可能になり、［オーディエンス］＞［オーディエンスの候補］＞［予測可能］より設定可能です。予測オーディエンスは以下が挙げられます。

• 7日以内に離脱する可能性が高い既存顧客：今後7日以内にプロパティにアクセスしない可能性が高い既存顧客
• 7日以内に離脱する可能性が高いユーザー：今後7日以内にプロパティにアクセスしない可能性が高いユーザー
• 7日以内に購入する可能性が高い既存顧客：今後7日以内に購入に至る可能性が高いユーザー
• 7日以内に初回の購入を行う可能性が高いユーザー：今後7日以内に初めての購入に至る可能性が高いユーザー
• 28日以内に利用額上位になると予測されるユーザー：今後28日以内に最も収益を生み出すと予測されるユーザー

※参考予測オーディエンス―アナリティクスヘルプ

GoogleBigQueryを用いたデータ計測

従来のUAではレポートや表など、画面上に表示された「集計された状態」の結果を見る形式でした。しかし、「集計前の状態（生データ）」を確認するには有償版のGoogle Analytics 360を利用しなければならず、さらに詳細な分析を行いたい場合にはコストがかかる場面がありました。GA4ではGoogle Big Queryを用いたデータの抽出・加工によって、詳細な分析を行うことが可能になりました。また、抽出データをダッシュボードに記載し、レポートとして扱うことも可能です。特徴は以下が挙げられます。

• 生データの取得が無償
• GA4のレポート内で見られないデータの抽出が可能
• ダッシュボードで抽出した結果の共有が可能

Google Big Queryのセットアップ手順は以下の通りです。

1. Google API console プロジェクトを作成し、BigQueryを有効にする
2. Big Query Exportで使用するプロジェクトを作成
3. Big QueryをGA4プロパティにリンクする
4. データ取得開始後、クエリを書いて実行し、データを取得する

※参考［GA4］Big Query Exportのセットアップ―アナリティクスヘルプ

Google Big Queryで抽出したデータをダッシュボードで表記する手順は以下の通りです。

1. Google Big Queryより作成したクエリの画面から［結果の保存］＞［Big Queryテーブル］の順にクリックします。

2. テーブル名に名前を入力し、保存をクリックします。

3. データポータルからデータソースを新規作成します。

4. Google ConnectorからBig Queryを選択します。

5. ［マイプロジェクト］＞［プロジェクト］＞［データセット］＞［表］ の順で選択し、保存した表を選択し［接続］をクリックします。

6. 次画面にて［レポートを作成］を選択します。

7. 作成したテーブルを適宜配置します。

近年の新しいWeb解析ソリューションとして注目されているGA4ですが、今後ますます導入する必要性が増えていくことが予想されます。機械学習機能やGoogle Big Queryによるデータ抽出機能を使用し、従来のUAとは異なった新たな示唆が得られるかもしれません。この記事を参考に是非とも一度導入をご検討ください。

GAの「アセットの共有」機能が便利

Google Analytics上で作成したカスタムレポートやセグメントなどの設定を、まとめて自分以外のユーザーに共有したいとき、みなさんはどうされていますか？ それぞれの設定に対して1つずつ共有リンクを発行するのは手間がかかりますし、大量の共有リンクを管理するのも大変ですよね。

この記事では、そんなときに便利なGoogle Analyticsの機能「アセットの共有」についてご紹介します。

「アセットの共有」とは

アセットの共有とは、選択した複数の設定アセットに対して1つの共有リンクURLを発行し、まとめて共有できる機能です。

アセットとして選択できる設定項目は、以下の通りです。

• カスタム セグメント
• 目標
• カスタム チャネルグループ
• カスタム アトリビューション モデル
• カスタム レポート

設定条件のみの共有でデータ管理も安心

Google Analyticsの公式ヘルプには、以下の記載があります。

アセットを共有すると、設定に関する情報のみがコピーされて共有されます。アナリティクス アカウントのデータや個人情報が共有されることはないため、プライバシーやデータを継続的に管理できます。

共有されるのはあくまで設定条件のみなので、情報漏えいなどの心配も不要です。

利用には「共同編集」権限が必要です

アセットの共有を利用するには、一定レベルのユーザー権限が必要になりますので注意してください。

「アセットの共有」の使い方

①「アセットの共有」画面へ移動

Google Analyticsにログインし、左側のメニューから「管理」をクリックします。
共有したい設定のあるビューを選択した状態で、ビュー列の最下行「アセットの共有」から移動できます。

②共有したいアセットを選択する

アセットの共有画面に移ると、共有可能な設定が一覧で表示されます。
チェックボックスにチェックを入れて共有項目を選択した後、左上の赤い「共有」ボタンをクリックしましょう。

①「テンプレートのリンクを共有」を選択

画像のようなポップアップが表示されたら「テンプレートのリンクを共有」のラジオボタンを選択し、左下の白い「共有」ボタンをクリックします。

「以下のURLをコピーして共有」というポップアップとともに、共有リンクURLの発行が完了します。

共有リンクURLを共有されたら

共有リンクURLにアクセスすると、「複数のオブジェクト設定が共有されました。」というウィンドウが表示されます。

①設定を共有するビューを選択

「任意のビュー」（自分のGoogleアカウントでログイン可能なすべてのビューが対象）か、プルダウンメニューより特定のビューを選択してください。

②インポートするアセットを確認

共有したい設定のチェックボックスすべてにチェックが入っていることを確認したら、画面左下の青い「作成」をクリックしてインポート完了です。このタイミングで、チェックボックスのチェックを外すことで、不必要な設定につきインポートしないという操作もできます。

たった1つの共有リンクURLで、たくさんの設定を一括でエクスポート、インポートできる「アセットの共有」。 日々の分析運用はもちろん、成果の共有、業務の引継ぎなどにも便利なこの機能をぜひ活用してみてくださいね。

Googleは2021年5月27日、検索広告において「画像表示オプション」の全世界向けリリースをアナウンスしました。
基本的にテキストアセットのみの入稿だった検索広告が、より充実しそうです。

この記事では、「画像表示オプション」のメリットや設定方法、注意点などについて説明します。

「画像表示オプション」とは

画像表示オプションとは、既存の検索広告の内容に加え、リッチな画像アセットを表示させることができる機能です。

実際の表示イメージは、以下画像の通りです。

イメージ画像はGoogle Ads | Google Blog「Decoding decisions to grow online sales with Google Ads」より引用

「画像表示オプション」のメリット

視覚的にアピールできる要素がプラスされることで、既存の検索広告で伝えたい内容を強調し、商品やサービスのイメージをより具体的に伝えられます。

画像といったリッチなアセットはやはりユーザーの目を引きやすく、広告パフォーマンスの向上も期待できそうですね。

「画像表示オプション」と費用

画像表示オプションの画像はクリック可能なエリアとなります。
ユーザーに画像表示オプションがクリックされると、既存の検索広告アセットと同様にクリック単価（CPC）が請求されます。

「画像表示オプション」の設定方法

①管理画面のメニューから、「画像表示オプション」設定画面へ移動する

Google広告の管理画面の左側メニューから、「広告と広告表示オプション」、「広告表示オプション」の順にクリックします。

青いプラスボタンをクリックし、「画像表示オプション」を選択すると、設定画面に移ります。

②「画像表示オプション」の追加先の選択

「追加先」プルダウンメニューから画像表示オプションを表示させたいキャンペーン、広告グループを選択し、チェックを入れます。

③画像のアップロード

今回は、新規に画像表示オプションを追加・設定する方法を説明します。

「広告表示オプション」のラジオボタンメニューにて、「新規作成」をクリックします。
次に、「画像」横のプラスボタンをクリックし、表示させたい画像のソースと画像を選択します。

画像のアップロード方法は、以下の3つです。

• アップロード
• Webサイトをスキャン
• 最近使用した画像

画面に沿って、画像比率を調整・選択し、表示させたい画像をすべて選択できたら「保存」をクリックします。

画像は最大で20枚までアップロード可能で、Googleによるクリエイティブの審査を通過したら、検索広告と共に表示されるようになります。

「画像表示オプション」を利用するときの注意点

利用要件を満たしているか

画像表示オプションを利用するには、以下の要件を満たしている必要があります。

これまでポリシーを遵守してきた実績があること。 Google 広告アカウントが対象のカテゴリまたはサブカテゴリであること。画像表示オプションは、デリケートなカテゴリやサブカテゴリ（例: 性的なコンテンツ、アルコール、ギャンブルなど）に対応していません。 開設から 90 日以上経過している Google 広告アカウントであること。

画像サイズはルールに沿っているか

アップロードする画像には、アスペクト比や解像度におけるルールがあります。

• 1:1の正方形画像（必須）※推奨ピクセル数：1200×1200
• 1:91×1横長画像（任意）※推奨ピクセル数：1200×628

また、使用できるファイル形式はPNG、JPG、静止GIFのいずれか、最大ファイルサイズは5120KBとなっています。

画像の品質に関する要件を満たしているか

以下のような画像については、画像表示オプションとして入稿をしても承認されない可能性があります。

• テキストまたはグラフィックのオーバーレイを含む画像（ロゴ含む）
• 空白部分が過度に多い画像、ならびに内容を識別できない構図の画像
• コラージュ化、または結合された画像
• ぼやけやゆがみにより、不鮮明で内容を識別できない画像
• 内容を判別するのが難しい形に切り抜かれている画像
• ヌード描写や性的な示唆を含む画像

基本的に、ロゴ画像やテキスト入りなどの情報量の多いバナー画像などではなく、パッと見が鮮明でわかりやすいイメージ画像が好まれるようです。

画像表示オプションは、直感的な操作をもとに、気軽に画像付きの広告を配信できる便利な機能です。
この記事を参考に、是非いち早くオプションを利用してみてくださいね。

Google アナリティクスは、ユーザー情報として、アクセスがあった際のデバイス情報を細かく集計しています。 機種名の情報も集めているので、モバイルデバイスの機種名別に集計も可能です。 下記の手順で該当のレポートを閲覧いただけます。

「ユーザー」→「モバイル」→「デバイス」

GAの計測で、iPhoneは機種別の記録が行われていない

Android端末の場合、Pixel4とPixel5からのアクセスはそれぞれ別のアクセスとして集計されていますが、 iPhoneXやiPhone11といった機種別のアクセスはひとくくりに「Apple iPhone」となってしまいます。 これは、iOS端末のユーザーエージェントが、端末を特定するのに必要な情報を提供しないことに起因しており、Google アナリティクスの仕様となります。

ユーザーレポートの概要 - モバイル（端末）

※以下公式ヘルプより引用

iOS 端末の場合: 通常、iOS 端末のユーザー エージェントは、アナリティクスが端末の機種を特定するのに十分な情報を提供しません。このためアナリティクスは通常、端末の機種の特定はせず、「iPhone」、「iPod」、「iPad」のいずれかへの分類のみ行います。ただし、アプリ内 Safari からのアクセス（アプリ内ブラウザでのサイト閲覧）には、端末の機種の特定に使用できる追加情報が含まれています。2015 年後半より、そのような情報がユーザー エージェント文字列に含まれている場合に、アナリティクスは端末の機種まで特定しています。通常、アプリ内 Safari からのアクセスがプロパティのトラフィックに占める割合は 10% 未満です。アクセスの大半は、端末の大まかな種別（iPhone、iPad、iPod）のいずれかに分類されます。

iPhone11のアクセスなのか、iPhone12のアクセスなのか、iPhone12 miniのアクセスなのかが知りたい

上記のヘルプの通り、iOSが端末の識別に十分な情報を提供していないということなので、デバイスレポート単体で識別するのは難しそうです。

ただし、別のディメンション（分析軸）で「画面の解像度」を集計していますので、これをかけあわせることにより端末をある程度推測することは可能です。

ディメンション「画面の解像度」

ユーザーのモニターの画面の解像度です。
PCでいうところの、フルHDが1,920x1,080、4K対応だと3,840x2,160と規格で定められているパネルの画素の縦横のサイズを表すものとなります。

PCだと、ディスプレイの解像度はOSに依存しないため参考にならないのですが、モバイルデバイスは機種によって解像度がユニークな場合が多いため、この情報を使って 「Apple iPhone」として集計された機種別の内訳を推測することができます。

iPhoneの機種別集計の方法

1. 「ユーザー」→「モバイル」→「デバイス」
2. 「Apple iPhone」のみをまず集計します。
   アドバンスフィルタで「Apple iPhone」に完全一致のデータのみを表示させます。
3. 「セカンダリ ディメンション」に先程紹介した「画面の解像度」表示させます。

上記のビューでは、「375x667」の解像度からのアクセスが一番多いことがわかりました。 iPhone全体の10%以上のアクセスを占める機種は、4種類であることがわかります。

解像度を使って、機種の上位3位のアクセスを予測すると、下記の通りとなります。

GAは標準の設定のままでも、個人を特定しない範囲内でさまざまな情報を収集しています。
秘匿されていたり、仕様の問題で取れないデータがあったとしても、別の情報と組み合わせることで有用なデータが得られるかもしれません。

Webサイトの利用ユーザーの属性を知るために

Google Analyticsでは、Webサイトを利用しているユーザーの属性データ（年齢、性別など）を確認することができます。ターゲットユーザー層の利用状況を把握することは、Webサイトやマーケティング施策の改善にも役立つことでしょう。

しかし、Google Analyticsにおいては、それらのデータから個人の身元を推測できないようにするためのシステムが組まれています。この記事では、Google Analyticsの「しきい値」とユーザーの属性データの扱いについて解説します。

Google Analyticsにおける「しきい値」とは

ユーザーの年齢や性別に関するレポートは、利用ユーザーの行動傾向や関心をあぶりだすことのできる分析トピックの1つです。しかし、その母数が少ない場合、個人の識別を助長してしまう可能性もあります。

そのような、個人の識別を防ぐために、適用されることがあるのが「しきい値」です。「しきい値」が適用されると、該当となるデータ行がレポートから除外され、データの一部が表示されなくなることがあります。

なお、「しきい値」はGoogle Analytics側のシステムによって定義されているため、利用者側でこれを調整することはできません。

「しきい値」が適用されるレポートの条件

「しきい値」が適用されるレポートの条件は、以下の通りです。

ユニバーサル アナリティクス（UAからはじまるトラッキングIDのプロパティ）の場合

アナリティクス ヘルプ（ユーザー属性とインタレスト カテゴリについて > データのしきい値）の内容には、このように記載されています。

（プライマリまたはセカンダリのディメンションとして、あるいは適用済みセグメントの一部として）年齢、性別、またはインタレスト カテゴリがレポートに含まれている場合、しきい値が適用され、データの一部がレポートから除外されることがあります。
たとえば、レポートに含まれる「性別 = 男性」のユーザーが一定数未満の場合に、男性のデータが除外されることがあります。

GA4（Google アナリティクス 4プロパティ）の場合

アナリティクス ヘルプ（[GA4] データしきい値）の内容には、このように記載されています。

レポートまたは分析にユーザー属性情報（年齢、性別、インタレスト カテゴリなど）が含まれており、かつレポート ID がデバイス ID にもとづいている場合において、個別ユーザーの識別を防ぐのに十分なユーザー数に達していなければ、該当データを含む行が除外されることがあります。
たとえば、レポートの「性別 = 男性」の事例が一定数以下の場合に、男性のデータが除外されることがあります。

いずれにせよ、レポートに年齢や性別、インタレスト カテゴリといった属性データが含まれている、かつ、ユーザー数が一定数以下と少ない場合に、適用される可能性が高いようです。

「しきい値」の適用有無を確認する方法

ユニバーサル アナリティクス（UAからはじまるトラッキングIDのプロパティ）の場合

レポートタイトル右横のチェックマークにカーソルを合わせると、サンプリング状況と精度を選択することができます。しきい値が適用されていると、それにあわせて、お知らせが表示されます。

GA4プロパティの場合

「しきい値」が適用されているかどうかは、ユニバーサル アナリティクスと同じく、レポート画面より確認することができます。レポート上部に、サンプリングの有無を示すデータ インジケーター（パーセンテージ記号のアイコン）があります。

このデータ インジケーターにカーソルを合わせた時、しきい値が適用されていると、その旨がお知らせとして表示されます。

以上のように、年齢や性別、インタレスト カテゴリを参照する際には、イレギュラーが適用され、不完全なデータが抽出されることがあります。

表示されるはずのデータが表示されない、という時にも「しきい値」の適用を疑ってみてください。

GoogleBigQueryを活用しWebサイト上のユーザーのより詳細な行動分析が可能になりました

Google社が提供する「Google Big Query」は膨大なビッグデータに対し、SQLに似たクエリを実行することでデータ抽出を高速で行う解析サービスです。
GA4ではこの「Google Big Query」上でクエリを実行することで、データ抽出を行うことが可能になっています。
そこで、この記事ではGoogle Big Queryを用いたより詳細なユーザーの行動分析について紹介します。

Google Analiticsの現状について

Webサイト上でのユーザーの行動ルートを把握するには、ユーザーの各セッションにおけるランディングページ(ユーザーが初めに訪れたページ)及び離脱ページ(ユーザーが最後に訪れたページ)を同時に示す必要があります。
従来のアナリティクスでは、ランディングページレポートと離脱ページレポートは別機能となっており、並列して表示させる機能がない状態となっています。

アナリティクス上ではユーザーの各セッションごとのランディングページと離脱ページを確認しようとすると目視で確認するしか方法がなく、非常に工数がかかってしまう可能性があります。

データ抽出方法

では、実際にランディングページ(ユーザーが初めに訪れたページ)及び離脱ページ(ユーザーが最後に訪れたページ)を並列して示すデータ抽出方法を紹介します。

1.クエリ概要

サブクエリとしてt1を定義します。

サブクエリに続いて以下のクエリを作成し、サブクエリt1よりデータ抽出を行います。

2.データ抽出概要

(1)抽出項目

landing_and_exit：各セッションのランディングページと離脱ページを同時に表示する
sum_landing_and_exit：各landing_and_exitの合計

(2)セグメント条件

条件1：コンバージョンに至らなかった場合
条件2：ランディングページから直帰した場合を除く

landing_and_exit 毎にグループ分けを行い、sum_landing_and_exitの降順に表示。

3.データ抽出結果

以下のように、sum_landing_and_exitの降順にランディングページと離脱ページを同時に表示したlanding_and_exitが表示されました。

ユーザーの行動ルートの傾向が把握可能

抽出結果をチェックすることで、Webサイト上での行動ルートの傾向を把握することができます。
結果が上位になるほど、コンバージョンに至らない可能性が高いルートになります。

また、セグメント条件を変更することで、逆にコンバージョンに至った行動ルートを抽出することも可能です。
コンバージョンに至る可能性が高いルートから、頻繁に訪れているページなど、コンバージョンに至るまでのポイントも把握可能になります。

データの抽出結果を基に、実際にサイトを見てみることでWebサイトの課題を紐解き、コンバージョンまでの導線を強化するヒントになります。

この指標を活用して、サイト構造や導線の改善につなげてみましょう。