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GoogleはUA（ユニバーサルアナリティクス）が2023年7月1日に終了することを発表しました。そのため、Googleのアクセス解析ツールといえば、GA4（Google アナリティクス 4 プロパティ）ということになります。
GA4はUAの後継版というわけではなく、使い方や機能などがまったく違うため別のツールと考えるべきです。GA4はそれぞれの企業ごとに細かいコンバージョン設定ができるなど、マーケティング戦略をすすめるために必要な機能が豊富にそろっています。
GA4がマーケティングに有効な理由
GA4（Google アナリティクス 4 プロパティ）がマーケティングに有効な理由として、以下の点が挙げられます。
- ・リマーケティング
- ・GA4のコンバージョン設定
- ・Google広告との連携機能
リマーケティング
リマーケティングとはWEBサイトやアプリでのユーザーのこれまでの行動を確認することによって、再度アプローチをする方法のことです。一度WEBサイトを閲覧したということは、少なくてもWEBサイトの内容に興味があり、何らかの理由があって離脱したということです。
離脱した理由がわかれば新規ユーザーよりもコンバージョンにつなげられる可能性が高いのです。
GA4では以下のような、オーディエンスが2種類自動的に設定されます。
- 購入者: アプリの購入、アプリ内購入、またはウェブサイトでの購入を行ったユーザー
- すべてのユーザー: アプリをインストールしたユーザー、またはウェブサイトでセッションを開始したユーザー
アナリティクスでオーディエンスを作成すると、自動的にリンクしているアカウントにエクスポートされます。そのため、Google検索ネットワーク、Googleディスプレイ ネットワーク、YouTubeなどを使って簡単にリマーケティングに活かすことができます。
また、オーディエンスをバックフィルすることにより、Google広告においても利用可能です。
Google広告リマーケティングを有効にするためにはプロパティにおいてGoogleシグナルを有効にして、Google広告アカウントとアナリティクスアカウントをリンクすることにより、Google広告にリストが表示されます。
GA4のコンバージョン設定
GA4では、コンバージョンの発生件数と訪問者に対するコンバージョン率を管理画面で表示できるように設定が可能であり、設定したイベントごとにコンバージョンイベントとして反映させるかどうかを選ぶことができます。
そのため、GA4はイベントごとにコンバージョンの発生件数やコンバージョン率を可視化できるためマーケティング戦略に活かすことができます。
UA（ユニバーサルアナリティクス）でもコンバージョン設定はあるのですが、GA4の場合はイベントごとに設定が可能です。そのため、GA4ではより詳細なコンバージョン設定が可能になりました。また、UAで設定しているコンバージョン設定は引き継ぐことができないので、早めにGA4でコンバージョン設定することが大切です。
Google広告との連携機能
GA4はGoogle広告と連携することができるため、Google広告の効果測定が可能です。広告を効果的に活用するためには、費用対効果を考える必要がありますが、GA4ではユーザーがクリックや閲覧をすることにより、売り上げにつながっているかどうかを可視化することができます。
また、GA4で出したコンバージョンイベントデータは、Google広告へのエクスポートが可能なので、WEBサイトの分析がしやすくなります。さらに、GA4で設定したユーザーリストをGoogle広告にエクスポートできることから、より効果的なターゲティングが可能です。
GA4には機械学習機能があることから、これまでのデータを学習させることにより予測オーディエンスを作ることもできます。
GA4の機能面でのメリットとは
GA4の機能面でのメリットは、以下の5点が挙げられます。
- ・正しいマーケティング分析ができる
- ・デモアカウントがある
- ・スマートフォンとWEBの両方で計測可能
- ・機械学習による予測可能
- ・アトリビューション分析
正しいマーケティング分析ができる
これまでのUAを含めたGoogleのWEB分析ツールはPV数、ユーザー数、セッション数といった数値を計測するのが限界でした。例えば5,000セッションで、50件コンバージョンがあればコンバージョン率は1％となります。
しかし、5,000セッションといっても実際には5,000ユーザーとは限りません。これは1人のユーザーがパソコンとスマートフォンの両方を使っていると1ユーザーでありながら、2セッションとカウントしているためです。
近年、タブレットを含めた複数のデバイスを利用しているユーザーは増加しており、UAまでのセッションを分母としたコンバーション率の考え方であれば、正しい分析ができているとはいえません。
その点GA4ではユーザー単位でカウントをするため、1人のユーザーが複数のデバイスを使った場合でも分母は変わりません。つまりGA4を導入することで、より正しいマーケティング分析ができるようになります。
デモアカウントがある
GA4はGoogleのデモアカウントを利用することにより、実際のビジネスデータを利用し分析やテストをすることができます。実際のデータには影響がなく、デモアカウントはいつでも削除をすることができるので、使い勝手を試してみることができます。
デモアカウントはGoogleユーザーになるだけで利用可能であり、GA4の全ての機能を利用することができます。
デモアカウントでは、以下のようなデータを利用することができます。
トラフィック ソース データ。ウェブサイト ユーザーの流入元に関する情報です。自然検索トラフィック、有料検索トラフィック、ディスプレイ トラフィックに関する情報を確認できます。
コンテンツ データ。サイト内でのユーザーの行動に関する情報です。ユーザーが閲覧したページの URL、ページ コンテンツの利用状況などを確認できます。
トランザクション データ。Google Merchandise Store ウェブサイトで発生したトランザクションに関する情報です。
スマートフォンとWEBの両方で計測可能
近年ではパソコンの他に、スマートフォンや他のタブレットなどを使うユーザーが増えています。しかし、UAでは別々に集計する必要があり、横断分析をすることができませんでした。GA4ではスマートフォンとWEBの両方を見ているユーザーの動きを、スマートフォンとWEB上で一貫したIDの設定が可能となったことから正しく分析できるようになりました。
UAでのセッション単位での計測から、GA4のユーザー単位での計測方法に転換をしました。Googleのこの大幅な変化は、ディスプレイ広告や動画広告を最適化できるのがGA4だということです。
ディスプレイ広告や動画広告の特徴
ディスプレイ広告は、WEBサイトに設定されている広告枠に載せる広告で、画像や動画、テキストとさまざまな形態を選ぶことができます。ディスプレイ広告は画像や動画を使って潜在層にアプローチをすることで、商品やサービスの認知度を上げることができます。
そのため、商品の存在を知らなかったユーザーや具体的に課題をどのように解決すればわからなかったユーザー、さらには課題に気が付いていないユーザーなどさまざまなユーザーニーズの堀りおこしをすることができます。
また、画像や動画を使うことによって目にとまりやすく、テキストよりも伝えられる情報が多いのが特徴なのでユーザーに具体的に魅力を伝えることができます。そして、ディスプレイ広告を使うことでリターゲティングをおこなうことも可能です。
リターゲティングとは一度WEBサイトを見ているのにもかかわらず、コンバージョンにつながらなかったユーザーに対してもう一度広告表示をする方法です。一度興味を持っているユーザーであるため、新規ユーザーよりもコンバージョンのつながりやすい特徴があります。
ディスプレイ広告やビデオ広告はコンバージョンに直結する確率は高くありません。目的が商品やサービスを認知することにあるためです。そのためディスプレイ広告はリスティング広告と比べて、効果測定がしにくいデメリットがありました。
ターゲット層が広いことや、画像や動画、テキストを使うことによって、どの部分がコンバージョンにつながっているか特定しにくいのが原因です。
GA4がディスプレイ広告を効果的にする理由
ディスプレイ広告の効果測定をしやすくしたのがGA4の、複数のデバイスをまたいでユーザーごとに効果測定できる特徴です。
ユーザーごとにディスプレイ広告からコンバージョンを紐づけることにより、ディスプレイ広告を修正することにより、広告を最適化できコンバージョン率を上げることができます。
UAだとディスプレイ広告とコンバージョンの紐づけができないため、より正しく計測ができます。
スマートフォンやタブレットユーザーの増加
2011年はスマートフォンの普及率は約30％でしたが、2020年には86.8％まで急激に普及率が伸びています。タブレット端末に関しては2011年には10％未満だったのが、2020年には約40％まで普及率が高まっています。
パソコンを使っているユーザーもスマートフォンやタブレットユーザーである可能性が高く、ユーザー単位でないと正しい測定ができなくなっています。
画像出典：令和2年通信利用動向調査の結果（総務省）
また、インターネットは幅広い年齢層のユーザーが利用しているのですが、令和2年ではスマートフォンの利用率がもっとも高くなっています。このようにさまざまなデータからもパソコン、スマートフォン、タブレットなどのデバイスをまたいだ効果測定が求められています。
画像出典：令和2年通信利用動向調査の結果（総務省）
機械学習による予測可能
GA4の特色の1つが機械学習を使った予測機能です。ユーザーの行動履歴を学習させることによって、商品を購入するユーザーの傾向や、購入する理由などを分析して今後の購入数をはじめとした予測ができるため、マーケティング戦略や商品開発に生かすことができます。
また、イベントデータを蓄積することにより、それらのデータを予測機能に活かすことによりターゲティング精度が高くなります。
アトリビューション分析
GA4のアトリビューション分析については、以下のようにGoogleが説明しています。
Google アナリティクス 4 プロパティのアトリビューション分析では、刷新されたコンバージョン経路レポートなどの強化されたアトリビューション機能や、プロパティ レベルのアトリビューション モデリングなどの新しいアトリビューション機能を利用できます。分析情報はより詳細になり、実用性も高まっています。
アトリビューションとはコンバージョンを上げる成果につながった行動だけでなく、他にもコンバージョンにつながった要因に対して貢献度を設定する方法であり、間接効果ともいわれています。
例えば、商品を検索して購入をした場合は商品を検索した行為が直接コンバージョンにつながっています。しかし、商品を検索するきっかけは検索エンジンで表示される動画やバナーなどの要因が考えられます。つまり、直接的には商品を検索することが購入につながったとしても、商品を検索するきっかけがほかにもあります。
欲しい商品を検索しているときに違う情報が目に入り、最初に意図していたものと違うものを購入することもあります。このように購入を決めるまでの経緯はユーザーごとに違います。広告をより効果的にするためには、直接的な効果以外にも間接的な高価の評価も必要になります。
そのため、直接的なコンバージョン率が低い広告であっても、間接的に効果を出しているかという評価を見直す必要がある場合があります。
GoogleアトリビューションとよばれるGoogle自体のアトリビューション機能があるのですが、設定がむずかしく複数のデバイスを利用している場合でも、1つずつのデバイスでしか購入経路の測定ができません。
GA4以前もGoogleアナリティクスには、アトリビューション分析機能がありました。使い方はGoogleアトリビューションよりもシンプルなのですが、複数のデバイスをまたぐことができません。GA4では複数のデバイスをまたいで購入経路を測定できるため、より広告の効果を測定しやすくなりました。
GA4では以下の3種類のモデルがあります。
- ・クロスチャネルのルールベースモデル
- ・Google 広告優先のルールベース モデル
- ・データドリブン アトリビューション
クロスチャネルのルールベースモデルとは、コンバージョンにつながる直前にユーザーがクリックしたチャネルに、コンバージョン値を割り当てていきます。エンゲージビューにおいて、以下の行動をユーザーがおこなったときにデータドリブン アトリビューションとしてカウントされます。
- ・広告を 30 秒間（または 30 秒未満の広告の場合は最後まで）視聴したとき
- ・ティーザー カードをクリックしたとき
- ・コンパニオン バナーかビデオウォールをクリックしたとき
- ・カスタム外部リンクをクリックしたとき
- ・終了画面をクリックしたとき
- ・広告主のウェブサイトを訪問するためにクリックしたとき
Google 広告優先はGoogle広告チャネルにおいて、コンバージョンにつながったユーザーが最後にクリックした場所に対して、コンバージョン値が割り当てられます。
データドリブンアトリビューションとは、それぞれのコンバージョンイベントのデータを基準として、コンバージョンにつなげるために貢献した度合いを計測することができます。
機械学習アルゴリズムを利用することで、コンバージョン経由とコンバージョンを経由しない経路の両方を計測することができます。そのため、それぞれ違うタッチポイントがどのようにコンバージョンにつながっているかの影響を学習させることができます。
デバイスの種類や広告インタラクションの数など、さまざまな要素が含まれています。
イベントの種類
GA4ではイベントによりWEBサイトを閲覧しているユーザーの閲覧ページやページの下までスクロールした回数、動画エンゲージメント、コンバージョン率などさまざまな行動を計測することができます。
また、イベントに関連するパラメーターの情報を取得することができます。UAではGoogleタグマネージャーでの設定が必要でしたが、GA4では管理画面からの設定が可能です。
GA4は以下のように3種類のイベントによって測定機能が充実しています。
- ・自動収集されるイベント
- ・推奨イベント
- ・カスタムイベント
自動収集されるイベント
GA4には測定機能の強化イベントがあり、コンテンツに対するインタラクションの測定が可能です。インタラクション（Interation)とは相互作用のことです。インタラクションという言葉はよくITやマーケティングでも使われるのですが、システムや機器に何らかの動作をしたことに対して、システムがなんらかの反応をすることです。電気のスイッチを押すと、電気がつく動作もインタラクションです。
そのため、インタラクションとは製品やWEBサイトなどが正しく利用されているか、ユーザーに正しく認知されているかどうかを確認することも含まれます。
GA4はWEBサイトのコンテンツが正しく認知されているか、使い方がユーザーに伝わっているかどうかの測定をすることができます。
GA4においてインタラクション測定の設定は簡単で、管理画面においてイベントを有効にするだけでコードの変更はありません。
GA4には以下のような測定オプションがありますが、これらのオプションは自動収集されます。
- ・ページビュー数
- ・スクロール数
- ・離脱クリック
- ・サイト内検索
- ・動画エンゲージメント
- ・ファイルのダウンロード
ページビューとは、ブラウザにページが読み取りされることをいい、閲覧履歴のステータスが変更された数として定義されています。GA4におけるスクロールは、WEBページの一番下までスクロールされた数です。そのため、コンテンツをすべて見ていると判断できます。GA4では垂直方向に90%の深さまで表示されたときと説明されています。
現在のWEBページから離脱をするクリック（右上の×ボタンなど）の数によって、離脱率を測定します。GA4のデフォルトでは、離脱したすべてのリンクに対して離脱リンクが測定されます。
GA4ではユーザーがWEBサイト内で、検索をするたびに記録させることができます。GA4のデフォルトは、以下の5つのパラメーターがURLに含まれていた場合に測定対象となります。
- ・q
- ・s
- ・search
- ・query
- ・keyword
これら以外のパラメーターを設定することも可能です。
動画円エンゲージメントとは、JavaScript API サポートが有効になっている埋め込み動画のみ測定をすることができます。測定方法は以下のようになっています。
- ・video_start: 動画の再生が開始されたとき
- ・video_progress: 動画が再生時間の 10%、25%、50%、75% 以降まで進んだとき
- ・video_complete: 動画が終了したとき
最後にファイルのダウンロードですが、次のタイプのファイルに移動できるリンクをクリックすると測定されます。
- ・ドキュメント
- ・テキスト
- ・実行可能
- ・プレゼンテーション
- ・圧縮ファイル
- ・動画
- ・音声
推奨イベント
管理画面から手動で設定するGoogleが推奨しているイベントで、パラメーター名やイベント名なども推奨されています。
例えば以下のようなイベントが推奨されています。
カスタムイベント
設定をしたら自動的に分析をするイベント以外に、独自でイベント収集をすることができます。自動的に収集されているイベントをもとに、カスタムをしていくのが一般的です。
タグマネージャーを利用する他に、GA4の管理画面でもカスタムイベントを作成可能です。
GA4の分析機能
GA4には以下のような分析機能があります。
- ・レポート作成可能
- ・データ探索ツール
- ・コホート分析
レポート作成可能
WEBページの閲覧数や問い合わせ数など、任意の項目を設定してレポート作成をしてより効果的な分析をすることができます。さらにグラフを作るとき、より必要なデータを可視化することが可能です。
GA4には以下のような標準レポートが設定されています。
- ・集客レポート
- ・エンゲージメント
- ・収益化
- ・維持率
- ・ユーザー属性
- ・テクノロジー
- ・コンバージョン
- ・全てのイベント
- ・分析
データ探索ツール
データ探索ツールを使うことにより、さらにデータを詳しく確認することができます。データ探索ツールは以下のようなことができます。
- ・アドホック クエリを簡単に実行する
- ・各種の分析手法を手軽に設定、切り替え
- ・データの並べ替え、リファクタリング、ドリルダウン
- ・フィルタやセグメントを使用して、最も関連性の高いデータを確認する
- ・セグメントとオーディエンスを作成する
- ・同じ Google アナリティクス プロパティを使用する他のユーザーとデータ探索を共有する
- ・他のツールでも使えるようにデータ探索のデータをエクスポートする
データ探索ツールは、以下のような手法を利用することができます。
- ・自由形式のデータ検索
- ・目標到達プロセスデータ検索
- ・セグメントの重複
- ・ユーザーデータ探索経路データ探索
- ・ユーザーのライフタイム
自由形式のデータ検索
棒グラフや円グラフ、地域マップなどさまざまな表示形式にしたり、クロス集計法にてデータの探索ができます。
目標到達プロセスデータ検索
ユーザーが目標を達成するために、いくつかステップを設定しそれぞれのユーザーがどのステップまで到達しているかを検索することができます。WEBサイト閲覧者に対して購入者の割合を出すといった、目標達成ができているかどうかの分析が可能です。そのため目標に対しての進捗状況を、常に確認することができます。
セグメントの重複
複数のユーザーセグメントの関連性を可視化していきます。細かく条件を設定して、その条件を満たしているユーザーを探し出すのに効果的です。新しくユーザーが見つかった場合、新しくセグメントを設定することでほかのデータ探索に活用することができます。
ユーザーデータ探索
条件を設定し、その条件を満たしているユーザーグループの特定や利用状況ごとのドリルダウンが可能になります。ユーザーデータの探索により、WEBとアプリの両方を利用しているユーザーを特定することもできます。
経路データ探索
ユーザーがWEBサイトを閲覧している経緯を詳しく調べることができます。そのため、ユーザーがWEBページから離脱した原因の特定や新規ユーザーがまず閲覧するページの特定などユーザーの行動を分析できます。
ユーザーのライフタイム
ユーザーのWEB上での行動を把握することで、見込み客になる度合いを評価することができます。
コホート分析
より条件を詳細に指定して、コンバージョン率やコンバージョン数などの数値を把握する分析をコホート分析といいます。GA4の管理画面からオーディエンスにあるコホート分析をクリックすることにより、コホートの種類、サイズ、指標、期間などを細かく設定して分析可能です。
例えば同じキャンペーンをきっかけに登録したメンバー数を知るといった、条件に合わせたデータの確認をすることにより、効率的にマーケティング施策の効果測定ができます。
まとめ
GA4（Google アナリティクス 4 プロパティ）は2020年10月に発表され、WEBやアプリをまたいだ測定、機械学習、さまざまなイベントでの計測などの特徴があります。UA（ユニバーサルアナリティクス）が2023年7月1日にサービスが終了するとGoogleから発表があり、今後はGoogleのWEB分析ツールはGA4になります。
UAとGA4は使い勝手がまったく異なりデータを移行することもできないため、早めにGA4に慣れることが大切です。
