1. HOME
  2. メディア
  3. デジタルマーケティング
  4. GA4移行ガイド | 移行前に知っておきたい基礎知識とは?
デジタルマーケティング 2022.7.21

GA4移行ガイド | 移行前に知っておきたい基礎知識とは?

  • ga4

GA4完全移行に向けた準備は進んでいますか。2023年の7月からはGA4への完全移行になりますので、少しずつでも準備しておくようにしましょう。

GoogleAnalitycsは、Googleが無償で提供しているアクセス解析ツールで、Webサイトやアプリのアクセス情報を解析することができます。

アクセス解析をしたいWebサイトやアプリにトラッキングコード(計測するためのタグ)を設置することで、ユーザーのアクセス情報を掴むことができます。

これまでのGoogleAnalitycs(ユニバーサルアナリティクス-以下UA)を使用している場合、2023年7月1日までの移行期限となっています。GoogleAnalitycs4(以下GA4)で運用し計測できる環境を早めに整えておく必要があります。

GoogleAnalitycsとは?

そもそも、GoogleAnalitycsとはどのようなツールなのか、GA4について理解するためにも、ぜひ知っておきたいところです。

対象サイトを分析し、施策の検討ができる

GoogleAnalitycsは、Googleが無償で提供しているアクセス解析ツールで、Webサイトやアプリのアクセス情報を解析することができます。

アクセス解析をしたいWebサイトやアプリにトラッキングコード(計測するためのタグ)を設置することで、ユーザーのアクセス情報を把握することができます。

トラッキングコードを設置することで、サイトに訪れたユーザー数や訪問回数、閲覧したページなどを確認できます。

また、継続的にアクセス情報を解析することで、数値の変化を把握することができ、その変化から新たな施策を考えたり改善点を洗い出すこともできます。

GoogleAnalitycsを活用したアクセス解析は、社内で決めたKPI(重要業績評価指標)目標を達成するために非常に重要なタスクの一つだと考えられます。

Googleが提供する無料で高度なアクセス解析ツール

GoogleAnalitycsは、管理サイトのアクセス情報を確認するためのツールです。アクセス数やサイト内でのユーザー遷移を確認することで、増減や変化を分析します。分析したデーターを活用し、そのデーターに基づいて、新たな施策や改善案の検討に役立てることができます。

広告を出す時のことを想像してみて下さい。

あなたは、WebサイトのAページとBページのいずれかに広告を出すことを検討しています。

ここでアクセス解析を実施せずに広告に出すページを決めるということは、『勘』や『定性的な情報』によって決断することになります。

これまでの実績に基づいた判断も大切なのかもしれませんが、GoogleAnalitycsを活用することでより定量的な判断ができるようになります。

具体的には、「一定期間におけるAページ、Bページの離脱率を比較することで離脱率の低いページに広告を出してみてはどうか」といった検討になるわけです。

また、媒体の垣根を超えてネット広告をまとめて効果測定することも可能です。

インターネット広告には、Yahoo!広告、Facebook広告、Google広告など様々な媒体がありますが、広告の効果測定については、媒体ごとの管理画面で行われます。

GoogleAnalitycsでは異なる媒体の測定データを一元管理することができ、横並びに効果を測定することができます。

多角的に情報を整理できる

GoogleAnalitycsは、測定したデーターの集計や絞り込みを細かく切り分けることができます。

例えば、項目(ディメンション)ごとに、どのような値(指標)の情報をどのような条件(セグメント)で絞り込むか、あるいは除外(フィルタ)するのかを設定することができます。

このようなフィルター機能が充実していることで、より柔軟で詳細なデーター分析をすることができるのです。

例えば、35歳~44歳の男性が、『オーガニック検索』によって『どの程度』、『コンタクトフォームのページに到達しているか』についても、GoogleAnalitycsを活用すれば簡単に集計することができます。

また、集計データーに関しては、PDF、スプレッドシート、CSVデーターなどでダウンロードできるため、GoogleAnalitycsを利用していない人や操作方法がよく分からないといった人にも共有が可能です。

UAからGA4へのアップデート – その背景とは?

ここでは、「なぜGA4がリリースされたのか?」について考えていきます。

UAからGA4へアップデートされた背景には、「テクノロジーの進化」と「プライバシーへの配慮」があるようです。

テクノロジーの進化がもたらす課題とは?

インターネットマーケティングでは、ブラウザごとに付与されるCookie(クッキー)とよばれる仕組みを使って、広告やWebサイトにおけるユーザーの行動データーを把握しています。

スマートフォンやタブレットの普及によるマルチデバイス化は、今では珍しくありません。

その結果、ユーザーの行動が追いづらくなっています。

皮肉にもこれは、デバイスの普及というテクノロジーの進化による課題でもあるのです。

さらに、これまでのUAでは、Webサイトのデーターをページ単位で見ていましたが、シングルページアプリ動画のような「ページの概念が存在しないもの」に対する解析は手間がかかるという課題があったのも事実なのです。

プライバシーの尊重という課題

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)などの規制・法律によって、プライバシーの尊重はグローバルスタンダードとなっています。

デジタルマーケティングやインターネット広告におけるCookieは匿名化されているとはいえ、同規制や法律の中では個人情報として取り扱われています。

これまで、日本においてはCookieは個人情報として扱われておりませんでしたが、2022年4月1日の改正個人情報保護法によって、個人情報として解釈されるようになりました。

そこで、Cookieの取得や利用に関してユーザーの同意やオプトアウトの仕組みが必要となったりと慎重な取り扱いが求められているのです。

そこで、プライバシーにも配慮しながら、ユーザー中心の分析ができるようになったのがGA4です。

Webサイトに訪れたユーザーに対してCookieで追跡するという「従来のマーケティング思想」から大きく変化しています。

Cookieに依存していた情報をどのように補うのか?

この課題に対して、GA4のポリシーや機能の大幅なアップデートによって、見えてくるものがあります。

UAからGA4へのアップデート – その特徴を探る

UAからGA4へのアップデートでは、大きく分けて3つのアップデートがあります。1つ目は「UI(見た目)」2つ目は「計測ポリシー」3つ目は「分析機能」です。

既にGA4の画面をご覧になっている方はお気づきかと思いますが、これまでのUAと比較してGA4は大幅にアップデートされているのが見て取れます。見方によっては「別のプロダクトである」と言っても過言ではありません。

ユニバーサルアナリティクスからGA4へのアップデート。その変更点を探りつつ、GA4を活用することによるメリットについてご紹介していきましょう。

UIのアップデート

まずは、UI(見た目)に関する変更です。

初めて、Googleのアクセス解析ツールを使用する人にとっては大きな違和感を感じないと思いますがUAのヘビーユーザーにとっては、”違和感だらけ”ではないでしょうか。

一例としてUAとGA4のリアルタイムレポートのサンプルを表示させて、その違いを比較させてみましょう。

UAと比較するとGA4のUIはとても視覚的になりましたね。グラフィカルなUIがとても印象的で直観的に見やすくなった印象を受けます。

GA4ではレポートメニューが充実していて「レポート」「探索」「広告」「設定」「管理」に大きく分類され、GA4では直感的な操作やグラフ作成ができるようになりました。

人によっては「シンプルで使いやすくなった」と感じるでしょうし、UAに慣れている人にとっては、少し戸惑うのかもしれません。

計測ポリシーのアップデート

UAとGA4の間には「計測ポリシー」の違いが表れています。

イベントやユーザー視点で計測するように

具体的には、UAでは計測単位は「ページ」、計測方法は「セッション」が中心でした。しかし、GA4になり、計測単位は「イベント」で、計測方法は「ユーザー」に変更されています。

このような計測ポリシーの変更に伴い、私たちの思考も新たに変わる必要があります。

データーを確認する際には「イベント」や「ユーザー」視点で計測結果を確認することで、ユーザーの行動を正しく把握でき、コンバージョンに至った本当の要因も分析しやすくなるのです。

バージョン計測単位計測方法
UAページセッション
GA4イベントユーザー

GA4はユーザーの行動をより詳細に分析できる

GA4ではユーザーの行動をより詳細に分析することができます。

具体例を示すために、ここで「直帰率」について考えてみましょう。

とある2つWebサイトがあります。

1つは、設計からデザインまで緻密に考えられたWebサイトで訪れたユーザーの検索ニーズを十分に満たす内容のものでした。サイトを訪れたユーザーは、ページを隅々までチェックしてサイトを離れる際には非常に満足しています。

一方で、もう1つのサイトは、ターゲットもはっきりせず、情報量も少ない適当に作られたWebサイトです。ユーザーはサイトを訪れた瞬間に見る気が失せてしまい、すぐさま離脱しました。

2つのWebサイト上でのユーザーの行動は正反対ですが、従来のWebサイトの考え方においては、両方とも同じ「直帰」としてカウントされてしまいます。

これだと、ユーザーの行動を正確に把握することはできません。

そこでGA4では、最後までページを読んだ(スクロールした)といった、ユーザーの操作や行動(=イベント)を計測することでその違いを把握していきます。

UAでも、計測タグの設定でこのような計測はできますが、GA4では、よく使われるイベントが自動で計測されるため、とても便利です。

自動取得できるイベントの一例

GA4はユーザーの行動をより詳細に分析することができます。ここでは、自動取得できるイベントの一例をご紹介します。

  • ページビュー数
  • ページスクロール率
  • PDFダウンロード数
  • 離脱クリック数(外部リンクなど)

他にも様々なイベント測定が可能ですが、GA4では自動的に収集されるイベント、拡張計測機能により収集できるイベント、自身でWebサイトやアプリに実装が必要な推奨イベント、カスタムイベントがあります。

また、GA4ではYouTube上にある動画との連携も可能です。詳しくは別の機会に書かせていただきますが、GA4の活用によって全てのマーケティング活動の効果を総合的に把握することができるのです。

GA4はWebとアプリを統合した解析ができる

これまでは、Webサイトの解析はGoogleAnalitycs、アプリの計測はFirebaseAnalyticsのように別々のツールを使用して行われていたため、Webサイト経由で訪れたユーザーとアプリ経由で訪れたユーザーは異なるユーザーとして計測されていました。

しかし、GA4では新たにデータストリームという概念が加えられて、「Webサイト」「iOSアプリ」「Androidアプリ」のデーターを集約できるようになりました。

また、従来の「デバイスID」と「User-ID」だけでなく、GA4ではGoogleが発行する「Googleシグナル」を用いることで、ユーザーを特定することができます。

従って、異なるデバイスやPlatformを利用したユーザーであってもIDで紐づけることで、同一ユーザーとして取り扱うことができるようになりました。

さらに「セグメント重複」を利用したレポートを活用すれば、デバイス間のユーザーの重複を確認することができ、実際のユーザーの人数を把握しながら分析することもできます。

分析機能のアップデート

UAからGA4へのアップデートにより「分析機能」が大幅にアップデートされました。ここでは「機械学習を活用した分析」と「BigQueryと連携した分析」についてご紹介します。

機械学習を活用した分析

GA4では機械学習が導入されています。

これにより、収集したデーターを蓄積して分析することで「将来顧客が起こすアクションを予測する」ことができるようになります。

具体的には次のようなことができるようになりました。

  • 1週間以内にサービスを利用する確率を把握する
  • 1週間以内に離脱する確率を把握する
  • 売上の高いユーザーの傾向を把握する

このようなことを予測することができます。

ただし、そのためには一定数以上のサンプル数を確保する必要があるなど、いくつかの条件を満たしている必要があるため注意が必要です。

BigQueryと連携した分析

さらに、有料版のGoogleAnalytics360のみで利用可能だった「GoogleBigQuery」がGA4では無料で連携されるようになりました。

ただし、データーの保存・抽出が一定量を超過すると課金が発生するという条件付きではありますが、この無料開放には少々驚きました。

GoogleBigQueryを活用することにより、様々なビジネスインテリジェンスツールでのデーターの可視化やセールスやカスタマーサポート部門でのデーター活用、広告配信でのデーター活用、ダッシュボードでの共有といったメリットが得られるようになります。

早めにGA4の環境を整えて移行に向けた準備を

UAからGA4へのアップデートにより多くの機能が追加されました。

その多くは、自動化や機械化を強化し、より視覚的で視認性の高いUIにアップデートされたと感じました。

データーの整理や抽出の多くは機械が行なってくれるようになり、機械学習も強化されました。結果的に、人が対応する部分は大きく減ってしまったという印象を受けた方もいらっしゃると思います。

しかし、それは大きな間違いです。

確かに、自動化できる部分は多くなりました。ですが、それは「人間がWebを解析しなくてもよくなる」ということではありません。

機械学習などが指し示すデーターを活用しながら、Webサイトにある問題点や課題を明らかにして、改善案を企画・立案して、それを具現化するような推進力を発揮することは人間にしかできません。

冒頭にお伝えした通り、GA4の移行期間は残すところ約1年となりました。これから、GA4に関する知識を深め、環境を整えながら、ソフトランディングしていただければと考えています。

次回は、より実務的な手順でGA4についてご紹介していきますのでご期待下さい。


この記事を書いた人

代表取締役
櫻井 邦則

1982年生まれ。 趣味はブログとゴルフ。 ブログでは検索スコアを上げるために、ゴルフではスコアを下げるために日々奮闘しています。

この人が書いた記事をもっと読む