指標の説明: ユニバーサル アナリティクスと Google アナリティクス 4 の解読

ユニバーサル アナリティクスと Google アナリティクス 4 でのデータ収集の違い

GA3 とも呼ばれる Universal Analytics は、主にファーストパーティ Cookie に依存して、誰が Web サイトにアクセスしたか、どのようにしてアクセスしたか、アクセスしたときに何をしたかを把握します。

しかし、消費者 (および政府) がプライバシーをより重視するようになるにつれて、Cookie はペルソナ ノングラタになりました。 ほとんどの Web ブラウザーはサードパーティの Cookie を段階的に廃止しており、Google は 2024 年に廃止する予定です。Apple iOS 14 では、ユーザーが追跡をオプトアウトできる App Tracking Transparency (ATT) が導入されました。 これにより、iPhone および iPad ユーザーの 60% が、自分のアクティビティが監視されていることに「いいえ、ありがとう」と答えました。 したがって、GA4 は依然としてファーストパーティ Cookie を使用して Web データを収集しますが、機械学習を適用してギャップを埋め、より堅牢なデータ収集とモデリングを提供します。

アプリ データを追跡するために、GA4 はアプリ インスタンス識別子を使用します。

UA と GA4 の測定モデル

Google は、Web サイトのデータのみを追跡するユニバーサル アナリティクスを作成しました。 しかし、デジタル環境は変化しています。 マーケティング担当者、Web 管理者、およびデジタル チームは、オムニチャネルでのプレゼンスを把握する必要があります。 GA4 により、これらの関係者はアプリとウェブサイトの両方が 1 つのプロパティでどのように機能しているかを確認できるようになりました。 インターフェースで 2 つのデータを組み合わせることにより、Google アナリティクス 4 は、ウェブサイトのみの UA では不可能だったデジタル プロパティのより詳細な分析を可能にします。

このデータを取得するために、GA4 はデータ ストリームに依存しており、それがプロパティに結合されます。 プロパティごとに 3 つのデータ ストリームのみを使用することをお勧めします。ウェブサイト用に 1 つ、Android アプリ用に 1 つ、iPhone アプリ用に 1 つです。 複数のブランドがある場合は、ブランドごとにプロパティを作成することをお勧めします。

ユニバーサル アナリティクスのセッションベースのデータ モデル

ユニバーサル アナリティクスはセッション ベースのモデルに依存しており、GA でユーザーのブラウザに Cookie を追加する必要があります。 セッションベースのモデルでは、ユーザー アクションがグループ化されます。 セッションには、ページビュー、特定の目標、または購入が含まれる場合があり、これらはすべて「ヒット」と見なされます。 セッションは 30 分間非アクティブになると終了します。

Google アナリティクス 4 イベントベースのデータ モデルと AI

GA4 は、引き続き Cookie を使用するイベントベースのモデルを使用しますが、ユーザー ID、Google シグナル、および/またはデバイス ID1 を統合して、クロスデバイスおよびクロスプラットフォームの追跡を可能にします。 イベントベースの追跡では、各アクションが個別に追跡されます。

イベントベースのモデリングにより、ユーザーがサイトをどのように操作しているかについて、より詳細な情報を収集できます。 ただし、セッション データは表示できます。 GA4 には、Cookie では埋められないギャップを埋めるのに役立つ AI モデリングも含まれています。 多くのユーザーが追跡をオプトアウトし、プライバシーを重視するようになるにつれて、これはますます重要になっています。

Google は、イベントベースのモデルにより、ユーザーはウェブサイトやアプリの効果を測定するために必要なデータをより多くカスタマイズして取得できるようになると考えています.

UA 対 GA4: アイデンティティ スペース

ID スペースは、Google が追跡する識別子 (ユーザー ID、Google シグナル、デバイス ID、モデリング) に使用する名前です。

UA は主にデバイス ID を使用してユーザーを追跡しますが、Google アカウントにサインインした個人からの Google 信号も使用できます。 UA により、サイトは独自のユーザー ID を追跡できますが、データは統合されていないため、個別に表示および分析する必要があります。 このようにデータを分離すると、クロスデバイス トラッキングも大幅に制限されます。

一方、GA4 は、ユーザー ID、Google シグナル、デバイス ID から収集したデータを統合して、ウェブサイトやアプリで何が起こっているかをより明確に把握します。 ID スペースの統合により、GA4 ユーザーはデータの重複をより簡単に排除し、Google アナリティクス プロパティ全体のカスタマー ジャーニーについてより良い洞察を得ることができます。

UA から GA4 に切り替えると、ユーザーが少ないように見える場合があります。 ただし、さらなる調査により、GA4 のクロスデバイス トラッキングは、統合されたトラッキングのおかげで、より正確なデータを表示しているだけであることが示される可能性があります。

UA 対 GA4: 指標

Google アナリティクス 4 はそれ自体が獣ですが、UA との関係を確認することで、さまざまな指標を理解するためのコンテキストを提供できるため、ワークフローに簡単に統合できます。 GA4 の重要な指標と、それらが UA で使用される指標とどのように関連しているかを以下に示します。

Google アナリティクスのユーザー指標

UA は合計ユーザー数と新規ユーザー数を特徴としていましたが、GA4 は合計ユーザー数、新規ユーザー数、アクティブ ユーザー数を追跡します。

UA では、新規ユーザーは、以前に Web サイトと対話したことのないユーザーとして定義されます。 GA4 では、新規ユーザーは、以前にウェブサイトを操作したことのないアクティブ ユーザーです。

アクティブ ユーザーとは、first_visit イベントまたはengagement_time_msec パラメーターをトリガーしたユーザー、またはエンゲージメント セッションを行ったユーザーです。

UA の主要なユーザー指標は総ユーザー数ですが、アクティブ ユーザーは GA4 の主要なユーザー指標です。 つまり、GA4 でレポートを見ると、「ユーザー」は合計ユーザー数ではなく、アクティブなユーザー数を指します。

GA4 レポートで [ユーザー] の横に矢印が表示されている場合は、それをクリックしてユーザー指標を切り替えることができます。

ページビューとビュー

UA には、ページビューと一意のページビューという 2 つのページビュー指標がありますが、 GA4はページビューのみに焦点を当てています。

ページビューは、それがどのように聞こえるかです。 サイト訪問者がページの 1 つを表示すると、Google アナリティクスはそれを個別のページビューとしてカウントします。 ページビュー メトリック (「ビュー」として表示) は、両方のプラットフォームで類似しています。 ただし、GA4 プロパティにアプリを含める場合は、スクリーン ビューも含まれます。

同じページの繰り返し表示をカウントしない独自のページビュー指標は、GA4 では使用できません。

直帰率 – セッション – エンゲージメント セッション

UA では、直帰率は、訪問者がページに到達し、それ以上のアクションを実行せずに離れたセッションの割合です。 ユーザーはページから移動する前にしばらくページにとどまる場合がありますが、何もしないと、ユニバーサル アナリティクスはそれらを直帰としてカウントします。

GA4 では、直帰率はエンゲージメントのないセッションの割合です。 この指標は報告されませんが、エンゲージメント セッションの割合を 100 から差し引くことで割合を確認できます。

エンゲージメント セッションとは、サイト訪問者が 10 秒を超えてページに滞在し、少なくとも 1 つのコンバージョン イベントまたは 2 つ以上のページ ビュー イベントをトリガーするセッションです。 これらの要件を満たさないセッションは、直帰率指標で計算されます。

ユニバーサル アナリティクスの直帰率は、Google アナリティクス 4 の直帰率と同等ではない可能性があります。スクロールはエンゲージメント イベントとして測定されるため、たとえば、ユーザーがブログ投稿全体を読んでスクロールしてからクリックして離れた場合は、次のようにカウントされます。熱心なセッション。 ユニバーサル アナリティクスでは、この同じイベントがバウンスとしてカウントされます。

直帰率指標のこの更新により、ユーザーはサイト訪問者がどのようにページを操作しているかをよりよく理解できるようになります。 また、クリックのないページ ビューでも価値があることも示しています。 実際、GA4 では明確に説明されていない直帰率に焦点を当てるのではなく、視線を切り替えてユーザーを引き付け、コンテンツが訪問者の注意を引くようにします。

UA と GA4 のセッション

エンゲージメント セッションについては前述しましたが、ユニバーサル アナリティクスの重要な部分であるため、もう少し触れたいと思います。

UA はセッションベースのモデルです。 そのデータはすべてセッションとして報告され、多くの人がセッションを Web サイト トラフィックの尺度として使用しています。 このプラットフォームでは、セッションとは、特定の時間枠内でユーザーが Web サイトで実行するアクション (ヒット) のグループです。

Google アナリティクス 4 では、セッションの見方が少し異なり、UA ほど目立つようには表示されません。 GA4 では、セッションは同じユーザーに対して記録されたイベントのグループです。

これらの定義は非常に似ていると思います。 ただし、GA4 のイベントは UA のヒット数と同等ではないため、これら 2 つの指標はプラットフォームによって異なります。 それらが相互にどのように関連しているかを見つけようとするのではなく、GA4 がイベントをどのように提示するかを概念化し、分析用の新しいベンチマークを作成することをお勧めします。

イベント数 – コンバージョン – ゴール

新しい Google アナリティクスの最大の違いの 1 つは、イベント ベースのモデルへの移行です。 これは、イベントとコンバージョンを見ると最も明白です。

ユニバーサル アナリティクスのユーザーは、 GA の目標に精通しています。 これらの目標を設定すると、ユーザーはフォーム入力、ダウンロード、購入などのコンバージョンや特定のユーザー アクションを追跡できます。

GA4 では、イベントはプラットフォームの基盤です。 ユーザー インタラクションはイベントとして測定され、Google アナリティクスの目標はありません。 代わりに、ユーザーは Google タグ マネージャーまたは Google タグを使用してコンバージョン イベントを設定する必要があります。 ビジネスにとって最も重要なイベントを追跡します。

UA もイベントを使用しますが、UA イベントには、ヒット タイプに加えて、カテゴリ、アクション、およびラベルがあります。 たとえば、ページビューはヒット タイプです。 GA4 では、これらのヒット タイプはすべて単なるイベントです。

自動イベント収集

GA4 をインストールすると、自動的にイベントが収集されます。 目的のイベントがこの自動作成イベントのリストにない場合は、次の手順に従って作成できます。

これらのイベントには収益が関連付けられておらず、コンバージョンとは見なされません。 コンバージョンと e コマース トランザクションのトラッキングを開始するには、特定のイベントをコンバージョン イベントとしてマークします。

拡張測定を有効にして、動画のエンゲージメントやファイルのダウンロードなど、サイトのさまざまなエンゲージメント指標の追跡を開始することもできます。

正確なトラッキングを行うには、イベントとコンバージョン イベントを適切に設定することが重要です。 データ分析チームとニーズについて話し合い、必要なイベントと変換のリストを作成します。 次に、リストを Google の自動生成イベントのリストと比較します。

イベントを追加する必要があると思われる場合は、混乱を避けるために、Google の命名規則とは異なる命名規則を作成してください。 自分にとって最も重要なパラメーターを特定し、イベントが希望どおりに正確に測定されることを確認します。

イベントをコンバージョン イベントに変換して初めてコンバージョンがカウントされるため、GA4 の実装後はコンバージョン データが得られません。 できるだけ早くコンバージョンを設定して、履歴分析のためにこのデータの収集を開始してください。

ヒント: データを保護するには、GA4 への変更をロールアウトする前に、まずサンドボックス環境で実験することを検討してください。

GA4 のイベント パラメータ

イベント パラメータは、Google に収集を依頼できるメタデータです。

各イベントはすでに特定のパラメーターを収集していますが、最大 25 個のパラメーターを追加または変更することで、これらのイベントを編集できます。

このように、イベント パラメーターを使用すると、特定のイベントについて収集されるデータをカスタマイズできます。 たとえば、Google にページ スクロール イベントの作成者データを収集させて、特定の作成者による投稿がより多くのエンゲージメントを持っているかどうかを判断することができます。

Google では、イベント パラメータを追加する 3 つの方法を提供しています。 パラメーターの追加がデータ収集に影響を与えないようにするために、変更するイベントのコピーを作成するか、カスタム イベントを送信して、必要な追加情報だけを取得することをお勧めします。 そうすれば、元のイベントは意図したとおりにデータを収集し続け、エラーの可能性を減らします。

カスタム ディメンション

イベントを変更する場合は、カスタム ディメンションと場合によってはカスタム指標も作成する必要があります。

カスタム ディメンションには次の 2 種類があります。

1. イベント スコープ — 特定のイベントに関する情報を追跡します。
2. ユーザー スコープ — これらはユーザーに関する情報を追跡します。

カスタム ディメンションとカスタム指標の作成方法については、こちらをご覧ください。

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