Googleアナリティクス4（GA4）は、複数デバイスの計測やプライバシーに配慮した計測が可能となり、マーケティングに活用できる注目機能を備えている。また、GA4とBigQueryを連携することで、データの長期保存やその他データとの複合分析も可能である。
GA4は、Webサイトのアクセスログを解析できるGoogleが開発した4世代目のトラッキングツールだ。正式名称はGoogle Analytics 4 propertyであり、現在多くの企業に導入され、マーケットシェアは約88%と言われている。
参考：Google Analytics 4 Stats 2024
GA4の誕生背景は主に2点に分けられる。
・ユーザーの行動範囲の多様化
・プライバシー保護の強化
Webサイトの計測は、ユニバーサルアナリティクス(UA)時代やそれ以前からも可能だったが、モバイル端末の普及、それに伴うアプリの登場、デバイスを横断したユーザーの行動がネット上で活発になり、これに対応するためGA4が開発された。
さらに、個人情報保護法の改正などにより情報の扱いがシビアになる中で、Cookieに依存しない形でデータを取得し、データ活用を進める必要性が出たという背景も存在する。
GA4とUAで大きな違いが下記の5点だ。
UAでは、データはセッションベースで収集されていた。これは、ユーザーがWebサイトに訪れてから去るまでの一連のアクションを追跡する方法だ。一方で、GA4では、ユーザーベースの計測へと移行した。これにより、ユーザーの行動をより個人レベルで追跡し、その経歴を横断して分析することが可能となった。
ユーザー個人レベルでの追跡は、特定のユーザーが複数のデバイスやセッションを通じてどのように行動するかを理解するのに役立つ。
GA4は、Webサイトだけでなく、モバイルアプリ内の活動も追跡できるように設計されている。これにより、ウェブとアプリの両方を使用している企業は、ユーザーの行動を一元的に分析できるようになった。
これは、マーケティング戦略の策定やユーザーエクスペリエンスの改善に大いに役立つ。
GA4は、ユーザーインターフェースを大幅に改善し、より直感的で使いやすく設計されている。また、カスタムレポートの作成が簡単になり、データの分析が以前よりも柔軟になった。GA4は、ユーザーが重要なインサイトを簡単に得られるようにデザインされている。
GA4では、Googleの強力な機械学習技術が活用されている。これにより、データの中からトレンドを発見したり、ユーザー行動の予測が可能になる。例えば、潜在的な高価値顧客を特定したり、コンバージョン率の向上に寄与する要因を予測することができる。
最後に、GA4はプライバシーに大きく配慮して設計されている。世界中で厳しくなるプライバシー規制に対応するため、データの匿名化や収集制御の機能が強化された。これにより、ユーザーの同意を尊重しながら必要なデータを収集することが可能になる。
この記事の読者の方々にとって非常に重要になることは、「分析幅の拡大」である。特に、GA4から登場したユーザーエンゲージメントという概念は、「ユーザーがWebサイトにどれだけ関与しているか」を確認できるようになっている。新しいデータを活用した施策を社内で実行することができれば、ライバル企業よりも一歩先に行ったアプローチができる可能性が高いだろう。
後述するが、GA4ではBigQueryとの連携が無料になっており、よりデータを活用してほしいというGoogleからの意図のようなものも感じる。また、新機能として追加されている探索レポートでは、UAの時に比べ、より詳細なデータを簡単に見ることができるようになったところもポイントが高い。アプリの計測もできるため、デバイスやプラットフォームを横断したユーザーの行動を計測できる。そのため、ユーザー行動分析にも強いといえる。
GA4の基本機能はホーム、レポート、探索、広告、管理の5つであり、各機能で様々なデータの確認や設定を行うことができる。
ホーム画面では、Webサイト改善に重要な指標を確認することができる。表示回数、ユーザー数、ユーザーあたりのビュー、平均エンゲージメント時間、イベント数、コンバージョン数、合計収益などのデータが確認可能である。
レポートでは、Webサイトやアプリの計測したページビューやセッション数、クリック数などのユーザ行動のパフォーマンスを把握することに特化している。レポートは大きく分けて「レポート(集計)」と「探索(分析)」の2種類があり、レポート(集計)では、Webサイトやアプリ全体のスナップショット、リアルタイムデータ、ユーザー属性、ユーザーのライフサイクルなどを確認することができる。
探索では、自由に集計や分析を行うことができる。自由形式レポートの作成、ファネルデータ探索、コホートデータ探索、セグメントの重複、ユーザーエクスプローラ、経路データ探索、ユーザーのライフタイムなど、7つの分析を自由に組み合わせてグラフや表を作成できる。UAの時に比べて簡単に見たいデータを様々なレポートを使い見ることができるようになった。
また、レポート(集計)と違い、探索ではレポートを、自身でカスタムして作ることができることが強みの１つだ。
例えば、画像のようにWebサイトページ別PV数などを直観的操作のみで作成することができる。基本的には、ディメンションと指標をドラッグアンドドロップすることでレポートの作成が可能となっている。
広告ではコンバージョンに設定しているイベントの流入元を確認することができる。そのほか、Google広告と連携することで広告データをGA4でも確認することができる。例えば、キャンペーン別の収益やコンバージョン単価なども広告画面のダッシュボードで確認可能となっている。
管理は、画面の左下にある歯車アイコンをクリックすることで遷移する。主に、アカウント管理や設定を行うタブとなっており、アクセスの管理ができる。その他にも多くの設定ができ、カスタムディメンションの設定やカスタムイベントも作成することができるようになっている。
イベント作成については、GA4のイベント作成に関するコラムで説明している
それ以外にも他ツールとの連携を行うための設定箇所もあり、GoogleサーチコンソールやBigQuery、Google広告との連携設定をおこなうことができる。
GA4をマーケティングで活用するための注目機能は4つあり、使いこなすことでより効率的なマーケティングを実現することができる。
GA4では、Webサイトだけでなく、iOSやAndroidアプリのデータも一元管理できる。同じGA4プロパティの使用とログイン情報などの一貫した識別IDを付与することで、ユーザーが異なるプラットフォーム間でどのように行動しているかを把握し、統合的な分析が可能になった。異なるWebアプリを跨いでも、同一のユーザーとして識別できるよう、ユーザーIDを活用することで、ユーザーが異なるプラットフォーム間でどのような行動パターンを示しているかを把握できる。Webサイトだけに限らない横断した施策などが将来的には実施できる。
探索では、レポートをカスタマイズすることができ、今までより詳細なレポートを簡単に作成することができる。作成したレポートはPDFやGoogleスプレッドシートにデータをエクスポートすることも可能となっている。
GA4は、機械学習機能を活用してユーザー行動を予測でき、興味関心やニーズの予測を容易にする。機能には、アナリティクス インサイト(AIによる異常検出通知)、予測指標(ユーザー行動予測)、オーディエンス(予測オーディエンス作成とGoogle広告連携)、探索レポート(予測指標に基づくレポート作成)などが含まれる。これにより、マーケティングの意思決定をデータに基づいておこなえるようになる。
参考：[GA4] 予測指標
非常に簡単に連携できるという点では、GoogleサーチコンソールやBigQueryなどがあげられ、SEOという観点からの分析を行うのであれば必要な連携と言える。Googleサーチコンソールを連携することでWebサイトやURLのクリック数、平均掲載順位、検索クエリ別の数値といったSEOにかかわる数値をGA4で確認することができる。GA4の生データを無料でエクスポートできるBigQueryは連携必須のツールといえる。広告やアプリのデータまで、連携して分析できるという点で、マーケティングに活用できる機能になっている。
GA4の設定には大きく5つのステップがあり、これを行うことですぐにWebサイトに訪問したユーザーの行動(セッションやページビュー、クリックなど)を計測できる。
まずは、GoogleアナリティクスのWebサイトにアクセスして、Googleアカウントでログインする。アカウントがない場合は、新規作成が必要。ログイン後、「管理」セクションから新しいアカウントを作成するオプションを選択する。
アカウントを作成したら、GA4プロパティを設定する。これには、管理画面で「プロパティを作成」を選び、プロパティの設定を行う必要がある。ここでWebサイトの名前、URL、業界カテゴリ、レポートのタイムゾーンなどを指定する。
プロパティを設定した後、ビジネスの詳細情報を入力する。これには、自社が運営するサービスの大きさや、どのようなデータを追跡したいかという情報が含まれる。
4-1. Googleタグマネージャを使って設定する
Googleタグマネージャ(GTM)を使用してGA4の計測を設定する場合、まずGTMアカウントを作成し、WebサイトにGTMのコンテナタグを設置する。その後、GTM内でGA4の設定タグを作成し、適切なトリガーを設定する。この方法では、将来的にトラッキングコードを更新する際に、Webサイトのコードを直接編集する必要がなくなり、GA4の応用的な活用が可能となる。
4-2. HTMLにGA4タグを直接埋め込みする
GA4のトラッキングコードは、ユーザーの行動を追跡し、データをGA4プロパティに送信するために必要となる。このコードは、「管理」→「データストリーム」→選択したデータストリーム(ウェブサイト)→「タグの設定手順」から入手できる。取得したトラッキングコードをWebサイトの全ページの<head>タグ内に貼り付けることでトラッキングが可能となる。
設定が完了したら、Webサイトにアクセスして、アクセスログが計測されているのを確認する。これにより、設定に問題がないことを確かめることができる。
GA4と非常に密接な関係性を持つBigQueryというものがある。BigQueryとは、Googleが提供するクラウドベースのデータウェアハウスサービスだ。データウェアハウスというのは、様々なソースから集めた大量のデータを保管し、分析するための特別なデータベースシステムのことで、簡単に言うと、集めたデータを保管し、必要な時に必要なものを探し出せる箱のようなものだ。
BigQueryは、Googleのツールとの連携が容易であり、SQLベースのクエリ実行やWebUIによる操作など、ユーザーフレンドリーなインターフェースを提供している。
膨大なデータを簡単に管理し、リアルタイムに近い形で分析に活用することができるので、データドリブンな意思決定を支援し、ビジネスの競争力を高めるために有益で強力なツールだと言える。
GA4とBigQueryを連携することで以下の3つのメリットがある。
GA4の探索で確認することができるデータの閲覧期間には制限がある。無料版だと14か月、有料版であったとしても50か月までしかさかのぼってデータを見ることができない。そのため、年単位でのデータの比較、施策の実行などを行う場合は、BigQueryと連携しデータをエクスポートして常にデータを見ることができる状態にしておくことが推奨される。
他にも、BigQueryには、生データを直接加工分析できるというメリットがある。
個別ユーザーの身元または機密情報を推測できないようにするために、GA4ではしきい値というものを適用しデータのサンプリングをおこなうことで特定を防ぐという機能が搭載されている。そのため、GA4で確認できるデータは生データではなく数値としては正値ではない。しかし、BigQueryにデータをエクスポートすることでサンプリングのかかっていない生のデータを加工抽出することで自社の正しい数値で詳細な分析をすることができる。
BigQueryはいわゆるデータウェアハウスであり、データを保管するための倉庫の役割に相当するものである。そのため、GA4以外のデータも保管することができ、GA4だけではできない分析にも活用することができる。例えば、Google広告などの広告データと組み合わせたコンテンツの分析や、Googleサーチコンソールのデータと組み合わせた自社のSEO分析を行うことも可能だ。また、自社で保有するファーストパーティデータと統合することで、より詳細なユーザーの分析などもおこなうことができる。
しかしながら、一定の注意するべきこともある。GA4からのデータのエクスポートは1日100万イベントまで、データロケーション作成後の変更はできない。またデータの加工分析にはSQLの知識も必要となるので注意しよう。
詳しくは、Google公式のヘルプで確認できる。
[GA4] BigQuery Export
BigQueryとの連携メリットで述べた通り、GA4のデータ以外にもBigQueryには様々なデータを格納することができ、データを加工することができる。当社では、企業様のGA4データ以外に、広告データを統合し、コンバージョン最適化のためのダッシュボードなどを開発している。コンバージョンまでの経路の洗い出しや、ユーザーデータを活用し、コンバージョンに至るまでを最適化、日々モニタリングをして施策経過を見ることができるようなものの提供が可能だ。下記の画像のようにマーケティング専用のダッシュボードなどもBigQueryを用いて作成している。
当社は、新規リード獲得までのコンバージョン分析などもおこなっており、顧客が保有しているが使われていないユーザーデータをGA4データや広告データ、MAデータと統合し、新規リード獲得やコンバージョン獲得までの道筋分析、コンサルティングを提供できる。
気になる方は、こちらの『お問い合わせ』から連絡頂ければ幸いだ。
マーケティングデータアナリスト
安川 大
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