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近年、生成AIの活用が企業のデータ分析において重要なトレンドとなっています。その中で、BigQueryが提供する”ML.GENERATE_TEXT”関数は、データベースとAIの融合という新しい可能性を開きました。 この関数を使うには「存在そのものがあまり知られていない」「使い方が難しい」「利用するためには別途”BigQuery ML リモートモデル”を作成する必要がある」というハードルがあります。そのため、あまり使われていない印象です。 しかしながら、この”ML.GENERATE_TEXT”関数はとても強力です。本記事では、「この”ML.GENERATE_TEXT”関数で何ができるのか？」「どのように活用するのか？」「利用方法と注意点」を解説していきます。 ML.GENERATE_TEXT関数で何ができるのか？ “ML.GENERATE_TEXT”関数は、BigQueryのSQLクエリを介

2024年7月24日のThe Principle Weekにて、弊社の木田和廣が「【デモで解説！】ChatGPTも指摘しない？！Looker Studioの特徴とGA4ダッシュボード作成のコツ」というテーマでウェビナーの講師を務めました。 本記事ではセミナーの前半部分で解説した、Looker Studioの特徴について記載します。 包括的なLooker StudioとTableauのまとめについては【徹底比較】データ可視化ツール LookerStudio VS Tableau をご覧ください。今回はよりLooker Studioの強みに特化して比較、解説します。 Looker Studioセミナーの後半部分、GAダッシュボード作成のコツについては講演資料と動画を無料公開しておりますので、下記のリンクからダウンロードください。 \ 30秒でダウンロード完了 / ■講演資料・動画ダウンロードは

去る2024年2月13日に「GA4活用最適化のために取り組むべきステップとは？～ユーザー軸で考えるGA4活用設計と実装のポイント〜」というテーマでウェビナーを開催しました。ご参加いただいた皆様、誠にありがとうございました！ この記事では、本ウェビナーの内容をまとめていきます。 GA4が実現するジャーニー最適化とは GA4は、「ユーザー軸」で顧客のフルジャーニーを最適化することを最終ゴールとしています。これまでUA（ユニバーサルアナリティクス）で追いかけてきた「セッション軸」と、GA4の「ユーザー軸」とは、どういった違いがあるのでしょうか。 GAには主に「イベント軸」「セッション軸」「ユーザー軸」の3つのスコープがあります。 下記の図では、ユーザーがページに来訪してから、初回購入を経て、再訪しリピート購入する場合のそれぞれのスコープについて示しています。 セッション軸では、流入時のメディアご

更新：公正取引委員会からプレスリリース 2024/4/22、公正取引委員会から発表があり、本件についての行政処分がアナウンスされています。 本記事で紹介している事象のことを、公正取引委員会資料では「モバイル・シンジケーション取引」に関する問題としており、今後3年間に渡る監視を行って解決していくようです。 なお本記事の内容が示すものと公正取引委員会の見解が合致しているか、公正取引委員会にも電話で裏どりできましたので、業界向けの記事としてお読みいただければと思います。 「公正取引委員会が調査開始」の報道 2024/4/16の朝刊を飾ったこちらのニュースですが、大手メディアの記事を見てもあまりピンとこなかった方もいらっしゃるかと思います。 弊社でも何名かでこの記事について読み込み、LINEヤフーの検索広告のネットワークパートナーに関連するニュースであることがわかりましたので、現時点の見立てについ

GA4の新機能として、「Salesforce Sales Cloudとの連携」機能がリリースされました。この機能は、自社サイトで獲得したリードや商談をSalesforce Sales Cloudで管理している会社にとって、オンラインとオフラインを繋ぐ重要な機能となります。 本記事では、この「Salesforce Sales Cloudとの連携」機能について、機能概要や利用シーン、導入方法を紹介します。 機能の概要 この連携機能は、 リード・商談獲得”前”にあたる「自社サイト上でのユーザー行動」 リード・商談獲得”後”にあたる「営業チームによる営業活動」 の2つを、GA4上で統合して分析できるようにする機能です。 この機能を利用すると、自社サイトからの資料請求や問合せから獲得したユーザー（リード）を対象に絞り、営業活動上の進捗があった際に、GA4にその状況を「イベント」として送信できるように

Google Analytics4を導入したものの、なかなか実践的な分析に活用できていないとお困りではありませんか？実際、コンサルティング業務の中でそういったお声をよく耳にします。 そこで今回は対象をWeb広告にしぼって、GA4での分析活用方法のアイデアを3つ紹介いたします。 分析手法1. 標準レポートでユーザーの動きを分析 まずはレポートメニューの配下にある【ユーザー獲得】や【トラフィック獲得】などの標準レポートを活用する方法です。これらのレポートでディメンションを【参照元／メディア別】等に設定すると、媒体別の数値を確認できます。 ユーザー数やCV数は各広告管理画面でも確認できますが、それ以外の数値、たとえば【セッションあたりの平均エンゲージメント時間】を見ることで、ユーザーがどれくらいサイトを閲覧していたのかを見ることができます。またscrollイベント数を見ることで、どれくらいのユー

皆さまは、GA4のデータはどのような手段で確認していますか？ Universal Analytics（以下、「UA」）と違って、GA4では標準レポートでは基本的にサンプリングがかからないので実数を把握するのに便利ですよね。ただ、ディメンションと指標の組み合わせやフィルタ等に制限があり、データの深掘りには向いていません。 そうなると、次に挙がるのが探索レポートでしょうか。ですが、こちらは自由度が高い分析ができるかわりに、サンプリングがかかる確率が高く正確なデータを見ることが難しいです。 弊社で推奨しているのはBigQueryです。BigQueryは、無料ではないですしSQLの知識も必要であるため導入ハードルは高いですが、その分、正しく扱うことができればサービス改善に最短で近づけるツールです。 弊社のブログでは、いくつかの記事にわたって、具体的なSQLやBigQueryを利用するかどうかの判断

2023年9月現在、Universal Analytics（以下、「UA」）からGA4への移行が大分落ち着いてまいりました。 弊社クライアントの多くは活用フェーズに入っており、「最低限の導入は済んだがどのようにGA4のデータを活用したらいいのか？」とご相談をいただきます。 GA4では、以下のイベントを自動収集します。 click ユーザーが現在のドメインから移動するリンクをクリックするたび デフォルトでは、現在のドメインから移動するすべてのリンクに対して離脱クリック イベントが発生します。クロスドメイン測定が設定されたドメインへのリンクで、離脱クリック イベントがトリガーされることはありません。 file_download ユーザーが次のタイプのファイル（通常の拡張子を持つファイル）に移動するリンクをクリックすると記録されます。 ドキュメント テキスト 実行可能ファイル プレゼンテーション

GA4へ完全移行してからしばらく経ちましたが、UA（第3世代のGoogle Analytics）との違いが多く、まだまだ操作に慣れないといったお声をよく耳にします。 弊社プリンシプルでも、提供しているサービスGA4トレーニングを通じて、受講生の方から多くの質問をいただきます。今回はとくに多くいただいた質問について、お答えいたします。 質問1. 特定のディレクトリ配下、URLのみの数値を見る方法はありますか？ 「ブログページだけの分析を行いたい」「商品詳細ページだけに絞ってレポートを表示したい」、そんな時には標準レポートのフィルタや比較機能を利用することで確認ができます。 具体的にはまず、標準レポートの上部にある [比較対象を追加] あるいは [フィルタを追加] から条件設定の画面を表示させます。そこで「ディメンション：page_location=（任意の値）」を入力し適用することで、指定し

はじめに 本記事は、弊社エンジニア似田貝が下記の記事にてご紹介したUAでのコールトラッキングを、GA4で実装する方法をご紹介するものです。 実際の成果については、下記の記事をご覧ください。 » 電話コンバージョン（コールトラッキング）の質を計測し意思決定を補助するレポート 電話番号クリック計測の課題 電話によるお問い合わせがどれくらい発生したかを可視化するため、サイトに掲載された電話番号のクリック回数を計測しているサイトも多いかと思います。しかしこの計測には、間違えて電話をかけてしまいそうになったユーザーの誤タップもカウントされてしまうという課題があります。 とくに電話番号クリックをコンバージョンに設定した場合、誤タップがカウントされることで、GAや広告管理画面に表示される成果とビジネス上の成果に大きな乖離が生まれる、という現象が発生してしまいます。 この課題の解決策として誤タップと正常な

Looker Studioは、Googleが提供するBIツールであり、ダッシュボードの作成に最適なツールの1つです。しかしながら、時間をかけて作成したダッシュボードが実際に活用されているのか、そして利用者にとってどのような価値を提供しているのかといった点が不透明なまま運用が続けられることがあります。その結果、定着が難しいケースが少なくありません。 さらに、せっかく作ったダッシュボードも、使わなければ価値を発揮することができず、他にやるべきことに充てられる貴重な時間を奪ってしまいます。そのため、「不要なダッシュボードの作成を避けること」こそが最良の選択だと考えます。 そこで、本記事ではGoogleアナリティクス4（以下、GA4）を使用して、Looker Studioダッシュボードの利用状況を可視化する方法について紹介します。 GA4をダッシュボードに追加する3ステップ 事前に、利用状況を計測

ユニバーサル・アナリティクスからGA4への完全移行の締切から約2か月が経過し、徐々にユニバーサル・アナリティクスの集計が停止するプロパティが増えてきました。 また合わせて、ユニバーサル・アナリティクスからGA4への移行の際に自動マイグレーション・オプトアウトの設定漏れにより、意図せず自動移行GA4プロパティが作成されてしまったケースも散見されます。「自動作成されたGA4プロパティ」と「きちんと手動設定したGA4プロパティ」が混在してしまうと、レポートを見る際にも「どのGA4プロパティが正しいプロパティか？」と迷うことがあるため、不要なプロパティはできるだけ削除するべきです。 本記事では、意図せず自動作成されてしまったGA4プロパティを削除する方法を説明します。 GA4プロパティを削除する際の問題点 自動作成されたGA4プロパティは、対応するユニバーサル・アナリティクスと接続された状態で作成

Looker StudioはGoogleが提供する無料BIツールであり、GA、Search Console、Google広告などのさまざまなデータを可視化できます。今回はLooker Studioを使ったGA4データの可視化についてご紹介します。 ①GAコネクタでGA4とLooker Studioを接続する。 ②GA4データをBigQueryにエクスポートし、カスタムクエリ(SQL)を書いてBigQueryとLooker Studioを接続する。 ③GA4データをBigQueryにエクスポートし、FirebaseテンプレートレベルでGA4データとLooker Studioを接続する。 ※③は、SQLを書かずにGA4データテーブルをそのまま接続する方法です。 BigQueryにエクスポートされるGA4データのテーブルは、Firebase 向けGoogleアナリティクスのデータ用のテンプレート

Universal Analyticsの計測停止（無料版）が近づいており、Google Analytics 4への移行は終盤に差し掛かっています。これからは、収集されたデータを有効活用するために、次のフェーズであるレポーティングが必要となります。 Looker Studioのコネクタを使用することで、無料でGA4データ分析やレポーティングが可能です。この記事では、そのコネクタの機能と利用上の注意点について説明します。GA4移行後のレポーティングについて悩んでいる方は必見です。 Looker Studioとは？ 「Looker Studio」は、Googleが提供する無料のBIツールです。Googleアナリティクス、Google Search Console、Google広告、BigQueryなどのデータを視覚化することができます。以前は「Googleデータポータル」という名前で提供されてい

ブログや記事などを書いているけれども、より検索してもらえるにはどうすれば良いかお悩みの方はいませんか？そんな方におすすめしたい「Article（記事）構造化データ」について解説していきます！ Article（記事）構造化データの実装方法やSEOへの影響など気になる方はぜひ参考にしてください。 そもそも「構造化データ」とはどのようなものか解説します。 検索エンジンやクローラーはページ内の情報を読み取ろうとしますが、HTML内に書かれている情報だけでは、それが何を意味するのか正確に理解することはできません。構造化データで情報を記述すると、ページ内の文字やコンテンツが何を示すのかをより正確に検索エンジンやクローラーに伝えることができるようになります。また構造化データを追加することで、検索結果画面のリッチリザルトとして表示される可能性が高まります。 構造化データで記述できる情報には様々なタイプがあ

ユニバーサル・アナリティクス（UA）では、標準レポートに表示されるまでの期間は、公式ヘルプには「最大48時間」と記載されています。実際には、数分のタイムラグで標準レポートに表示されることがほとんどでした（サイト規模によっては、もっと時間がかかるケースもありました）。一方でGA4では、当日分の標準レポートの反映までに、少なくともUA以上のタイムラグがあることが分かっています。 本記事では、GA4のAnalytics Data APIを用いて、GA4のレポートにどのくらいのタイムラグで反映されるのか、調べたものをまとめます。 補足：GA4のレポートの種類 GA4のレポートには、大きく分けると、「標準レポート」と「探索レポート」の2つが存在します。「探索レポート」は、データ保持期限の影響を受けるため、無償版プロパティでは最大14ヶ月のデータのみが閲覧可能となっています。一方で「標準レポート」は、

2023年1月20日、Google Optimizeのサービス提供終了が発表されました。 Google Optimize Sunset – Optimize Resource Hub Google Optimizeは無料で手軽に使える上、GA4のオーディエンス連携で直接売上貢献もできる、神がかったツールだったのですが、残念ながら2023年9月30日までしか利用できません。 直近のアナウンスでは今後「サードパーティのA/Bテストツールと連携できる」とのことですので、その連携について考えます。 連携メリット1：GA4でもデータが閲覧可能になる 執筆時点ではABTasty、Optimizely、VWOの3つのツールがGA4連携を発表していますが、その仕組みをざっくり解釈すると以下になります。 ツールがA/BテストのデータをGA4にイベントとして送信してくれる その際に送信されるイベントパラメータ

GA4でデフォルトで有効となっている拡張計測機能は、ページビューに加えて5種類のイベントを自動的に収集しています。基本的な分析項目を増やすことで分析者により多くの視点を与えてくれるのですが、思わぬところで計測漏れが発生していることもあります。 そこで今回は拡張計測機能の中の「サイト内検索イベント（view_search_results）」の注意点について解説します。 ※拡張計測機能は、管理>データストリーム>任意のウェブのデータストリームを選択し、拡張計測機能セクションの歯車マークをクリックすると開くことができます。 おさらい：サイト内検索イベントの計測はURLを参照している まずはサイト内検索イベント取得のおさらいですが、知っている方はこの部分はスキップして注意点から読んでいただければと思います サイト内検索機能を有しているウェブサイトで検索結果ページを見ると、以下のようなURLになって

GA4への移行アナウンスが行われて半年以上が経過しました。GAを利用している企業は非常に多く、弊社へ寄せられるご相談も途切れることがありません。 GA4への移行作業を行う中で、マストで利用する機能が「DebugView」です。この機能によって、自身のアクセスに限定して、発生したイベントやパラメータ、ユーザープロパティ等、様々なデータの発火調査を行うことができます。 今回は、このDebugViewの使い方や小技をご紹介いたします。 DebugViewの画面構成 DebugViewは、GA4が収集する情報を時系列に沿って確認できるリアルタイムレポートです。GA4管理画面の [設定] > [DebugView] から確認することができます。 中央にはSecondsストリームと呼ばれるものが表示されています。ここには60秒の区切りでイベントのリストが表示されます。 空白の部分をクリックすると、デバ

GA4が登場した当時から、情報の少ない中、様々な方がGA4に対する見解を発信してきました。それらは正しいものがほとんどですが、ユニバーサル・アナリティクスからの移行期限が約1年を切るようになった今見直すと、中には誤っているものも含まれています。 この記事では、今まで流布していた情報の中から、GA4が誤解されてしまっているものについて取り上げて解説したいと思います。 無償版では最大14ヶ月分しかレポートを見ることができない？ ユニバーサル・アナリティクスでは、データ保持期限の設定項目で「無期限」を選択できました。一方、GA4ではデータ保持期限の設定には無償版の場合「2ヶ月」または「14ヶ月」しか選択することができません。 ※有償版ではこれらに加えて「26ヶ月」「38ヶ月」「50ヶ月」が選択可能 この設定画面をもとに、GA4が出てきた当初は「GA4では14ヶ月以上昔のデータを閲覧することができ

「リロードやブラウザバックを検知できれば、CVを計測して欲しい時と計測して欲しくない時を判別できるのでは？」と思い方法を調べていると、PerformanceNavigation.type APIを使用した方法を紹介する記事を多く見つけました。しかし現在、PerformanceNavigation.type は非推奨になっており使用できません！ そこで今回の記事では、PerformanceNavigation.type を使わずにリロードやブラウザバックを検知し、GA4でのCVの重複カウントを回避する方法をご紹介します。 これは、UAの場合はCVをセッションベースで計測しているのに対し、GA4では全ての指標をイベントベースで計測しているためです。 問題：GA4ではCVの重複カウントが起きてしまう GA4では、CVをイベントベースで計測することでユーザーの行動をより詳細に把握することが可能にな

GA4の普及が急速に進む中、「Universal Analyticsで取得していたデータをGA4でも取得したい」という要望を持つ企業が多いのではないでしょうか。UAとGA4は、別ツールではありますが、GAという同じ枠組みであることから今までと変わらないデータ分析基盤を構築したいと望む企業がほとんどです。 また、GA4の導入に伴い多数のクライアントのUAの設定を確認しましたが、クライアントIDをカスタムディメンションで取得していることも多いです。クライアントIDを取得すると、標準レポートでデータ分析をする際、ユーザー別の行動データを分析するのに非常に役立ちます。 今回のブログでは、Googleデベロッパーエキスパートであるsimo Ahava氏が作成した「GTAG GET API」タグテンプレートを使ったGA4におけるクライアントIDの取得方法と注意点についてご紹介いたします。 GA4でクラ

2023年7月にユニバーサルアナリティクスのサポート終了が発表され、GA4への移行がますます本格化しています。しかしGA4を導入するとGoogle広告でどんな事ができるのか、まだまだ未知数な点も多いのではないでしょうか。 そこでこの記事では、プリンシプルが実際にクライアントへ提案しているGoogle広告におけるGA4の活用方法の一つ、「予測オーディエンス」をご紹介します。 まずはおさらい、GA4とUA(ユニバーサルアナリティクス)の違い GA4もUA同様、Google広告とのアカウント連携により、GA4側でGoogle広告のディメンションが利用できるほか、Google広告側でCVのインポートやGA4ベースのオーディエンスリストを利用することが可能です。 そこでまず知っておきたいのがGA4とUAの違いです。一番大きなところでは、下記2つが挙げられます。 かんたんに振り返ってみましょう。 ①計

2023年7月にユニバーサルアナリティクスが新規処理を停止するというアナウンスがありました。これまで様子見であった各企業も、GA4導入に向けて動き出すことになるかと思います。 そこで企業としてGA4を利用するにあたり、データをBigQueryにエクスポートするかどうかを迷うケースがあると思います。当記事では「GA4データをBigQueryにエクスポートするべきかどうかを決定する際、どのような要素を考慮するべきか？」を網羅的に紹介致します。 GA4データをBigQueryにエクスポートするか判断する6つの要素 GA4データをBigQueryにエクスポートするかどうかを判断する際に考慮すべき要素を、この記事では以下の6つにまとめてみました。 要素1. SQLの書き手の有無 データベースのひとつであるBigQueryからデータを取得、整形、分析ためには、SQLと呼ばれるデータベース操作言語が必要

Googleアナリティクス4では無償版であっても、BigQueryにエクスポートされたローデータを活用することができます。 このGA4 BigQueryからデータを取得するSQLクエリですが、覚えることが多かったり、煩雑な処理が増えてしまったりで初心者にとっては難しいものです。 本記事では、筆者が見つけた「BigQuery Utils」というライブラリを紹介するとともに、その中で特に「GA4 BigQueryを使うに当たって便利な関数」を紹介したいと思います。 BigQuery Utilsとは？ 「BigQuery Utils」は、Google社がメインで管理しているオープンソース・プログラムの1つです。BigQueryをより便利に使うためのプログラムを、様々な開発者が開発しています。そして世界中の誰もが簡単に利用できるように公開しています。 BigQuery Utils – GitHub