Googleアナリティクスの「ユーザー属性/インタレストカテゴリ」を活用してユーザー層を知る【導入編】

ユーザー属性

・年齢
・性別

インタレストカテゴリ

・アフィニティ カテゴリ：どのようなコンテンツを利用するユーザーか。どのようなライフスタイルをもったユーザーか。
・購買意向の強いセグメント：コンバージョンが行なう可能性が高いユーザーがどのようなコンテンツを利用しているか。
・他のカテゴリ：どのようなコンテンツを利用するユーザーか（アフィニティカテゴリを細かく分類したようなもの）。

従来のアナリティクス

全ページのトラッキングコードの一部を以下のように1行書き換えます。（ga.jsをdc.jsに変更）

1. var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;


2. ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';


3. var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

ユニバーサルアナリティクス

全ページのトラッキングコードを以下のように1行追加します。

1. ga('create', 'UA-XXXXXX-XX', 'example.com');


2. ga('require', 'displayfeatures');　　←追記


3. ga('send', 'pageview');

ユニバーサルアナリティクス

タグマネージャの該当のタグ編集画面から「ディスプレイ広告向け機能を有効にする」にチェックを入れます。

ユーザー属性は今まで取得することが出来なかった貴重なデータを簡単な設定で取得できるようになります。ですが、先ほども述べたようにGoogle の類推による結果ですので、誤っている場合もあるかもしれません。本当は30代の人が20代と認識されていることもよくあります。ですのでこのデータを見 たまま受け取ってしまうことは危険ですが、どういった層が来ているのか、ある程度の傾向は掴めるかと思います。
年代別、男女別での動きを見る際のあくまで「参考値」として活用していきたいですね。
次回の「活用編」では、「ユーザー属性/インタレストカテゴリ」を使ってどのような分析が出来るか、具体的な事例を交えながらご紹介します。

現在インタレストカテゴリの項目名は全て英語となっており、日本人にはあまり見慣れない英語も多く混じっています。特にアフィニティ カテゴリはその傾向が強いので、和訳を行い一覧にまとめてみました。今後新しいものを見つけた場合は随時追加予定です。