Google アナリティクス 4 の最大の問題の 1 つを解決する: データ保持
公開: 2022-01-20最近、Google アナリティクス 4 が正式にリリースされてから 1 年間で学んだことのいくつかを強調したブログ投稿をリリースしました。 GA4 には、非常に優れたセールス ポイントが数多くあります。 ただし、まだ不足している機能がいくつかあり、既存の機能に 1 つまたは 2 つの問題があります。 私たちの投稿では、これらの 1 つ、つまりシステム内の一部のデータの比較的短い保持期間に焦点を当てました。
GA4 での保持期間の短縮
前述のとおり、Google が抱えている問題は、GA4 内の特定のデータの保持期間が短いことに関係しています。 これは、標準レポートに表示される集計データには影響しません。 ただし、これは、GA4 の Explorations セクションまたは Google Data Studio などのレポート スイートで分析する可能性のあるイベントとユーザー レベルに影響します。
デフォルトでは、データ保持期間は 2 か月のみに設定されています。 年齢、性別、関心などの一部の人口統計データでは、これが最大保持期間です。 イベントやその他のユーザー データについては、デフォルトの 2 か月から最大 14 か月の間で選択できます。
これは、14 か月より古いデータの分析を実行したい場合、GA4 ではこれを実行できない可能性があることを意味します。 ここでの例は、毎年恒例のサマーセールの準備です。 戻って、過去数年間の販売広告のパフォーマンスを確認することをお勧めします。 これは、GA4 UI で提供される基本的なレポート以外では実際には不可能です。 過去数年間のキャンペーン データを比較することで重要な洞察が得られる可能性があるため、これは理想的ではありません。
ここでのもう 1 つの例は、1 年のさまざまな時期にさまざまな年齢層がサイトでより活発に活動していると思われる場合です。 たとえば、20 代前半のユーザーは、高等学校の学年が終わりに近づいているため、旅行サイトへのアクセスが増えている可能性があります。 これは、サイトのホームページに表示する旅行パッケージの優先順位を付けるのに役立ちます。 GA4 では、標準レポートの内容を超えて、この傾向を分析することはできません。 データは過去 2 か月分しか利用できないため、前学期の終わりを調べて少し理解することはできない場合があります。
もちろん、これは GDPR および同様の法律の規定であるため、不要で正当なビジネス上の利益をもたらさないデータを削除する正当な理由がいくつかあります。 ただし、GA4 ではこの 14 か月のウィンドウが最大になり、多くの場合はそうではありません。 さまざまな法律に準拠し、ユーザーのプライバシーを保護する一環として、データを収集する許可をユーザーから得ていることを確認し、プライバシー ポリシーでデータを収集する理由、データを保存する期間、およびそれに対して何が行われているのか。
保存期間を延長するには？
GA4 データを分析に使用できるようにするために実行できる緩和策が 2 つあります。 1 つ目はかなり簡単な手順で、GA4 のデータ保持期間を 2 か月から 14 か月に変更します。
これを行うには、次の手順に従います。
- GA4 プロパティに移動します。
- 左側のメニュー バーの下部にある [管理] をクリックします。
- [プロパティ] 列で、[データ設定] をクリックします。
- 新しいメニューから [データ保持] を選択します。
- イベント データ保持ドロップダウンを 2 か月から 14 か月に変更します。
- 下のチェックボックスをオンにすると、ユーザーがアクセスするたびにユーザー データの保持期間がリセットされます。 つまり、ユーザーが最初の訪問から 1 か月後にサイトにアクセスした場合、ユーザー固有のデータは、最初の訪問ではなく 2 回目の訪問から 14 か月しか削除されません。
Google BigQuery を接続する
2 番目のステップはより複雑ですが、14 か月の有効期限を超えてすべてのイベント データを保存できるようにすることができます。 これは、以前は Google アナリティクスのプレミアム エンタープライズ バージョンである Google アナリティクス 360 でしか利用できなかった GA4 で利用可能な機能を利用するためです。 この機能は、Google BigQuery との自動リンクです。 BigQuery は、Google のクラウドベースのデータ ウェアハウジング システムです。 大量のデータを保存して分析することができます。
BigQuery のセットアップと管理、およびデータの分析と取得の方法については、この投稿の範囲を超えていますが、いくつかの利点と期待されることについて説明できます。
BigQuery はかなり技術的なサービスであり、大規模で時には混乱を招く Google Cloud Platform をナビゲートする必要があるため、ほとんどの場合、セットアップして実行するには技術的な専門知識が必要です。 SQL を使用してそこからデータを抽出するには、より具体的な知識が必要です。 ただし、必要な知識を持っている人がいる場合は、非常に堅牢で効果的なシステムを使用できます.
BigQuery は無料で提供されるものではありません。データをシステムに入れること、保存した量、システムからデータを抽出することに対して料金が発生します。 これら 3 つの支払いアクションのそれぞれは、データの挿入方法、データの取り出し方法、データを保存している Google サーバーなど、さまざまな要因によって異なります。 Web サイト訪問者の数、追跡している活動の量、データをすぐに利用できるようにする必要があるか、抽出しているデータの量、およびシステムのコストにのみ影響する頻度。
BigQuery に保存したデータを使用するという点では、Google データポータルに接続できます。 これは、そこで設定した他のレポートと同様に、快適な環境でデータを分析できることを意味します。 実際には、GA4 データの分析に使用するプライマリ データソースとして BigQuery データを使用できます。これは、最悪の場合、前の完了日までのデータが常に含まれ、すべてのイベント データが利用可能であるためです。 BigQuery データソースは GA4 のものと同一ではないため、既存のレポートを新しいソースに適合させる必要があります。 最新のデータを取得するために GA4 ではなく BigQuery に直接接続するということは、GA4 自体で古いデータが期限切れになった後でも、時間の経過とともに常に新しいデータとともに履歴データを分析できることを意味します。
最後に、BigQuery は、データの保存場所を指定できるようにすることで、GDPR やその他の法律に確実に準拠することをある程度支援できます。 Google には世界中にデータ ストアがあり、BigQuery インスタンスにするデータストアを正確に選択できます。 これは、GDPR またはスイスの DPAを考慮に入れると、データをヨーロッパに保存することができ、同等のデータ保護を持たない国に保存されることを心配する必要がないことを意味します。 ヨーロッパとスイスのいくつかの場所を選択できますが、それぞれの場所はわずかに異なる価格設定になっています。
Google の BigQuery の設定に関してご不明な点がございましたら、お気軽にお問い合わせください。喜んでサポートさせていただきます。