Googleアナリティクス4(GA4)とは?特徴、これまでとの違いをわかりやすく解説します📈
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Googleアナリティクス4(GA4)とは?特徴、これまでとの違いをわかりやすく解説します📈


こんにちは、DXnoteです。

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|はじめに

Webやマーケティングに携わる方には、日常ツールとなっているGoogleアナリティクス。これまで皆さんが利用してきたのは旧バージョンのユニバーサルアナリティクス(以下:UA)と呼ばれるものや、その有料版と言えるGA360かと思いますが、2020年4月に新バージョンであるGoogleアナリティクス4(以下:GA4)がリリースされました。

リリース以降、GA4についてのニュースや記事を目にする機会も増えましたね。とはいえ、GA4って何?これまでと何が違うの?と聞かれると、答えに詰まったり、まだまだその名前を含めて馴染みのない方も多くいらっしゃるのではないでしょうか?

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と、話を戻しまして、今回のnoteでは下記を解説します。

GA4の特徴
GA4で出来るようになったこと
1.Webとアプリを横断した計測
2.ページ単位→行動単位のデータへ
3.Googleの機械学習モデルで予測分析
4.BigQueryとの接続
5.プライバシー重視したデータ収集

すでに、社内で利用の話が出ている方、ふんわりだけど導入の話が出ている方、トレンドをキャッチしておく必要がある方など、それぞれの皆さまの参考となれば幸いです。

|GA4の特徴(GA4は何ができるの?)

まずは、シンプルに何ができるようになったのか?です。
新しいものとしてリリースされたからには、これまで出来なかったことが出来るようになっています。特徴的な内容としては下記が挙げられます。

📈GA4で出来るようになったこと📈
1.Webとアプリを横断した計測
2.ページ単位➡行動単位のデータへ
3.Googleの機械学習モデルで予測分析
4.BigQueryとの接続
5.プライバシー重視したデータ収集

ここから、具体的に解説します。

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Webとアプリを横断した計測
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ここが今回の基本の基本です。GA4には「データストリーム」という機能が追加されています。データストリームとは情報の収集源、どこからのデータを収集するのかという箱になります。GA4では「iOS」「Android」「ウェブ」の3つのデータストリームにわかれており、これらが1つのプロパティに格納されます。これによりGoogleシグナルなど(他の仕組みもあります)の仕組みを駆使して、ユーザーがiOSやAndroidとWeb等を横断した場合でも、同じユーザーとしてアクセスを計測できるようになります。

デバイス、ウェブ、アプリを横断計測☟

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会員IDでのログインなど、顧客を一意に特定する仕組みは必要ではありますが、横断的な行動に基づく計測が実現することで、例えば、購入に至ったユーザーが、自分達のサービスをどのように知り、その後どういう行動を経て購入にたどり着いたのか?そこに広告やWeb、アプリはどのように寄与していたのか?などの、ユーザーのカスタマージャーニーの全体像を把握しやすくなりますね。

UA(旧Ver)とGA4のアカウント構造☟

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これまでも、ウェブ、アプリそれぞれのデータを計測はできました。しかし、ウェブとアプリではプロパティが別になるため、それぞれのデータを横断的に集計や分析などをしようとすると、BigQueryやBIツールなども入れないと難しいケースが多くありました。GA4では1つのプロパティにウェブもアプリもあるので、より手軽で簡単にウェブ、アプリの横断のデータを見ることができるようになっています。

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2.ページ単位➡行動単位のデータへ

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前述でお伝えした通り、アカウントの構造も変わり、新たに取得できるデータ、それらをユーザーに紐づけて横断的に見られるようになりました。ですが、変わったのはそれだけではなく、そもそものデータ計測の方法も変わりました。

📈UA(旧Ver)
「サイトに滞在している間の行動をページ単位で計測」

ページ単位での例)
・セッション
・直帰率
・ページ/セッション
・閲覧開始数

📈GA4
「ユーザー行動をイベント単位で計測」

イベント単位での例)
・ページビュー
・ページスクロール
・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

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ひと昔前までは、ウェブがユーザーとの大きな接点だったので、ウェブに滞在する間のことを重点的に見られれば良かったのですが、昨今ではアプリ等、ページとしては存在しないデジタル上での接点も増えてきました。
GA4では、ユーザーの行動を計測するので、例えば、自分たちが求める優良顧客と通常顧客との行動差分を見つけるのに使ったり、ウェブ行動のそれが実はアプリ内での購入の一旦を担っていたりが見つかったりと、これまでの仮説の証明や施策評価、新たな発見に使いやすいツールとなっていくと嬉しいですね。

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3.Googleの機械学習モデルで予測分析
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GA4では、Googleの機械学習モデルを活用して、ユーザーの行動を予測することができるようになります。

📈機械学習モデルによる行動予測

・ユーザーが購入に至る確率
・ユーザーが離脱する確率
・売上予測

上記3点を予測が可能です。(※ただし、ユーザー数や予測条件に設定した結果が一定規模必要だったりします☟)

とはいえ、条件を満たせば、機械学習を利用することで新たな可能性がたくさん生まれますよね。Google広告と連携させていると予測オーディエンスのユーザーをターゲットにすることもできます。

例えば「購入の可能性が高いユーザー」には、リマーケティングや他接点などで、優良顧客化したユーザーの行動差分、訴求した内容の差分などを埋める施策を当てることで、さらなる一押しを。「解約や離脱の可能性が高いユーザー」には、最初は受け入れてくれたビジネスやサービスの価値を再認識してもらうような施策を展開など。

ユーザーの可能性ごとに施策を分けることで、予算が厳しくなる状況下でも、成果が高いユーザーに積極的に投資する等の判断がつきやすくなりますね。つまりは、ユーザーごと求める成果に基く施策を展開することで顧客維持に対する効率的な投資ができるようになりますね。

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4.BigQueryと接続が可能
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BigQueryとは、Googleが提供しているビッグデータを高速で処理できるサービス機能の1つです。簡単に言うと一般的には長い時間かかる処理を数秒単位で実行可能になります。UAでは、有償版(GA360)でしかBigQueryを利用できませんでしたが、GA4では無償版でも利用できるようになっています。

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ウェブの話をしていても必ずしもGoogleアナリティクスのデータだけでは完結しづらい世の中になっています。ユーザー側の行動はオンライン上でも多岐に渡りますが、オフライン側での行動も重要となり、かつ同様に多岐に渡るので、複合的に集計や分析を進めていく必要がでてきました。そのため冒頭の「データストリーム」等が登場してウェブとアプリを横断的に見ることが進んできているのでしょう。

これまでは、UA側で集計されたデータをビューでグラフや表にしたデータを見ることが多かったと思います。UAでは集計される前のデータ(以下:生データ)を利用できる機会は限定的でしたが、GA4では、BigQueryにエクスポートすることで、オフラインデータ等と複合的に集計することが可能となります。連携させることで、集計したデータをBIツールなどでグラフや表などに加工して可視化することも出来るようになるので、ウェブ、アプリ、オフラインのデータを複合的に分析していくことが、やりやすくなっていくのではないでしょうか。

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5.プライバシー重視したデータ収集
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Cookie規制や廃止は、従来のマーケティングに大きな影響を与えるのでマーケターの皆さんの頭痛の種の一つですね。ユーザープライバシーを保護する動きや考え方は今後も加速的に進んでいくとが想像されます。これらの動きを踏まえた上で、GA4ではユーザープライバシーを重視してデータを収集できるようになりました。

具体的には、Cookieが廃止される動きが強まる中、GA4では「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)」をベースにしてデータを収集します。特にグローバル企業になると、ユーザープライバシーの問題をクリアしているか?が、昨今ではマーケティングツール導入決定の指標の大きな一つになっているかと思います。

|これから準備するにあたり

「ウェブ+アプリ」「ページ➡イベント」「データ活用の拡張」「プライバシーへの配慮」など、よりユーザーを軸においたGoogleアナリティクスとなったGA4。MA、SFA、CRM等のユーザーデータを軸としたツールや様々なデータを複合的に集計分析するためのCDPやBIツール等との連携も今後強まっていくのではないでしょうか?

Cookieの廃止までには猶予はまだあるので「ゆっくり状況見ようかなぁ」という方も少なくないかと思います。ですが、忘れてはいけないのが、GA4を活用するには、イベントデータを蓄積する期間が必要です。(今までのUAのデータを引き継ぐこともできないので。。。)

なので、 移行後すぐにデータ活用を行えるようにと、現時点でもUAとGA4の併用というお話も良く聞くようになってきました。ですので、今からでも並行してデータやナレッジを貯めておくことをおススメします。まだまだ、実際に触れる機会も少ない中ですが、より確実に利活用できるように、早めの準備をしたいですね!

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✏この記事の著者✏

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小畑 陽一(オバタ ヨウイチ)
株式会社UNCOVER TRUTH 取締役 COO
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music.jpやルナルナを手がけるエムティーアイ社出身。ソリューション事業責任者として、大手企業向けモバイルサイト構築ソリューションで、国内ナンバーワンのASPサービスを展開。2014年、取締役として株式会UNCOVER TRUTHの取締役COOとして経営に参加。経営・事業戦略とマーケティングを管掌。ad:tech Tokyo / Kyushu、宣伝会議、MarkeZine、Web担当者フォーラムなど講演活動多数。
著書:『ユーザー起点マーケティング実践ガイド』(CDP専門書籍)



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