こんにちは！ TANE-beマーケターです。
アクセス解析用ツールとして利用されていた、GoogleのUAのサポート終了が7月1日に迫っている現在、Googleアナリティクス4への移行が急務とされています。

これまで、GA4ではUAで使用できたいくつかの機能が廃止されており、移行を渋っていたり、併用はしていたものの測定のほとんどをUAに任せていたりする方もいるのではないでしょうか。そのため、移行に際してもGA4のポテンシャルを活かせていない場合があります。
今回は、GA4（GoogleAnalytics4）で新たに導入された5つの機能（データ分析・探索機能・レポートの使い方）について解説します。

GA4の基礎的な内容はこちら

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新しいレポート機能で多様な分析ができる

GA4には、従来のユニバーサルアナリティクスとは異なる新しいレポート機能がいくつか追加されました。
この章では、GA4が持つ新しいレポート機能について、いくつかご紹介いたします。

標準レポートの改善

GA4には、定期的にアップデートが入るため、ユーザーが認識していない標準レポート機能がいくつかある可能性もあります。ここでは、GA4の標準レポート機能を使ってできることについて整理します。

GA4 の標準レポートは、

の 6 つのカテゴリで構成されています。

さらに、比較機能は、UA の標準レポートの「セグメント」機能の代替としての役割があります。これにより、ユーザーは特定の基準に基づいてデータを比較し、UA でセグメントを使用するのと同様の方法で分析可能です。

また、レポートビルダーを使用すると、ユーザーは自分が必要とする情報を素早く取得できます。
ビジネスのニーズに合わせたカスタマイズも可能で、ユーザーが自分のビジネスに必要な情報を取得するために使用できる便利なツールの1つです。

複数のプラットフォームをまたいだ分析レポート

以前までは、アプリのトラフィックを表示する必要がある場合、Firebase 向けGoogleアナリティクスを利用してデータにアクセスする必要がありました。

しかし、新しい GA4は、ウェブとモバイルアプリのトラフィックデータを1つのインターフェースのプロパティに統合可能です。この効果で、Webサイトとアプリ全体のエンゲージメント データが1つに統合されます。
これにより、カスタマージャーニーを正確に把握できます。

データ探索機能レポート

GA4のデータ探索機能レポートとは、レポートビルダーや標準レポートにはない、より柔軟なデータの探索やデータの可視化を可能とする機能です。
ここでは7つの項目に分けて詳しくご説明いたします。

①自由形式

自由形式では、以下のことが可能です。

• データを表やグラフで表現する
• 行や列を自由に配置できる
• 複数の指標を並べて比較する
• カスタムセグメントやフィルターを適用して、データを絞り込む

さらに、クロス集計表を様々な表やグラフに変換することもできます。レポートビルダーにはない、オリジナルでカスタマイズ性の高いレポート機能です。これにより、データ分析の効率は飛躍的に向上するでしょう。

②目標到達プロセスデータ探索

目標到達プロセスを利用することで、ユーザーがコンバージョンに至るまでの過程を可視化できます。これにより、コンバージョンまでの導線における問題点や課題点を見つけ出し、解決策を考えることができます。

Webサイトを通じた問い合わせ・資料請求・商品購入などのコンバージョン率を上げるために必要不可欠なものだといえます。目標到達プロセスを利用するには、導線のステップを登録するかを事前に設定する必要があります。

③経路データ探索

経路データ探索レポートとは、ユーザーがたどった導線をツリーグラフで表示し、サイト内の遷移やアクセス経緯を確認できる機能です。以前のGAの「行動フロー」レポートに似ている機能です。

こちらもWebサイトの訪問者がどのような行動をとり、どのような導線でコンバージョンまで至ったかを把握し、問題点や課題点を洗い出してコンバージョン率を上げるための解決策を考えるのに必要なデータの１つです。

④セグメントの重複

セグメントの重複とは、1つのレポートで複数のセグメントを同時に適用した場合に、同じユーザーが複数のセグメントに含まれてしまう現象を指します。GA4ではセグメントの表す円が重なり合うところを指します。異なるセグメント間で共通するデータについて把握することができます。
セグメントの重なりから、より詳細なターゲット属性を見つけ出し、ペルソナの設計などが可能です。

⑤ユーザーエクスプローラ

ユーザーエクスプローラとは、ユーザー一人一人の行動をより詳しく分析することが可能です。一人のユーザーがどのページを閲覧したか、どのようなアクションを起こしたか、その時刻など、より詳細なデータを把握することができます。

特に、コンバージョンしたユーザーの行動経路を理解するために有用な機能です。このレポートはカスタマージャーニーの設計への活用も可能です。

⑥コホートデータ探索

コホートデータ探索の「コホート」とは、設定した条件を満たした方をグループ化したものです。初回接触や発生したイベントを、コホート化の条件として、そのタイミングで発生したコホートのうち、どの程度のユーザーが再訪問したかのような内容について「日、週、月」単位で確認できます。

この機能は例えば、サイト構造を変更した後に、変更の前と後では再訪問率がどの程度変わったのかを調べる際に使用します。
エンゲージメントやコンバージョンの改善に役立つ機能です。

⑦ユーザーのライフタイム

ユーザーのライフタイムとは、ユーザーの訪問データだけでなく、ユーザーがWebサイトやアプリを利用し続ける期間のことを指します。具体的には、ユーザーが最初にサイトやアプリにアクセスした日から、最後にアクセスした日までの期間を指します。

この情報は、ユーザーのロイヤルティーや、サイトやアプリの継続的な利用状況を把握するために重要です。
これを活用することで、ユーザーの継続的な利用を促進する施策を立てられます。

イベントによりユーザー中心のコンバージョン設定に強化できる

GA4では、滞在時間・到達ページ・イベント・スクリーンビュー数／ページビュー数（セッションあたり）これら4つのコンバージョンが「イベント」として集約されました。
ここでの「イベント」とは、ユーザー行動のことを指します。
GA4で利用可能なイベントは合計で6パターンあります。

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機械学習でより深いインサイトを探れる

「Google Analytics インサイト」とは、Googleが提供するAIアラート機能です。設定した条件に合致する場合、自動的にアラートが通知されるため、重要なトラフィックの変化やサイトの問題点に迅速に気づくことができます。
また「アナリティクス インテリジェンス」という機能があり、自動的にデータを抽出して分析し、提供された答えに基づいてさらに質問することができるため、疑問点の迅速な解消に役立ちます。

Google Analytics インサイトは、今までのGA（ユニバーサルアナリティクス）のカスタムアラートを強化した機能であり、サイトの問題点を発見するための貴重なツールです。
また、機械学習の機能は「予測指標」というものにも使用されており、商品の購入やサブスクリプションの解約、果てには売上までをGA4の管理画面から予測可能です。
ただし、この機能を利用するには、GA4のイベントとして商品の購入イベントを設定し、それが1000人以上に利用されているという条件があります。

他のGoogleサービスとの連携で高度なデータ分析ができる

GA4では、他のサービスとの連携が強化されており、更に正確なデータ分析が可能です。
今まで、他のサイトとUAを併用して分析しなければならなかったという二度手間がなくなるため、コンバージョン率の改善に充てる時間が増やせるでしょう。

Google BigQueryとの連携で総合的なデータ分析ができる

GA4とBigQueryを連携することで大量の収集データを高速で処理し、データ分析で多くのインサイトを得ることができます。
BigQueryは、Googleが提供するデータウェアハウスという、データの倉庫です。データウェアハウスは時系列ごとにさまざまなデータが次々に蓄積されるシステムです。そのため、連携することで今までは保存できなかった容量のデータを使って、より高度なデータ分析が可能になり、ビジネスにとって重要な分析結果を得ることができます。
両者を連携することで生じるメリットは以下の通りです。

• GA4のデータはSQLを使って分析可能
• GA4のデータは既存のデータと統合して分析可能
• GA4のデータはビジュアライズ可能

Google広告との連携でユーザー行動を予測できる

Google広告アカウントと連携することで、マーケティング施策を通じてユーザーがWebサイトやアプリで設定した目標を達成するまでのデータを、ユーザーが接点を持った段階（広告の表示やクリックなど）から把握することが可能です。
両者を連携することで得られるメリットは以下の通りです。

• Google 広告キャンペーンのパフォーマンスデータを確認できる
• GA4で設定したイベントを Google 広告のコンバージョンに設定できる
• GA4で作成したオーディエンスを使用して、Google 広告のリマーケティングキャンペーンを実施できる
• GA4のコンバージョンデータを Google 広告アカウントにインポートできる
• Google 広告キャンペーンのデータをアトリビューションレポートなどの広告ワークスペースで確認できる

プライバシー保護に配慮したデータ管理ができる

近年のWebサイトの進化から、ユーザーはデータプライバシーについて意識するようになりました。
現在、ユーザーの多くは、セッションの追跡を拒否する傾向があります。そのため、Google アナリティクスは適切なデータを提供し続けるために、いくつかの大きな変更を行いました。
GA4は、AIを活用して、ユーザーデータに基づいたモデルが作成され、トラッキングされないユーザーがどのようにサイトと通信するかを把握することができます。
また、GA4のデータの保有期間は「2か月」と「14か月」から選ぶことが可能です。
一見、データが消えてしまうためUAの方が優れているようにも見えますが、その期間のレポートについては、後から見直せます。

まとめ

今回は、GA4の新たな機能についてご紹介いたしました。
GA4では、UAよりもさらに正確なデータ分析が可能です。
正確なデータ分析は、コンバージョンに関する改善策をより明確にします。新しい機能を使いこなし、自社のWebサイトを改善しましょう。