2020年に登場したGoogle Analytics4(以下、「GA4」)。

昨年リリースされた「App+Webプロパティ」(アプリデータとWebデータを1プロパティで計測する機能)の拡張版かつ名称変更した、今後スタンダードになっていくであろう計測形態です。

まだリリースされたばかりで情報も非常に少ないGA4ですが、従来のWeb計測用GAとは異なる以下のような特徴を持っています。

  • アカウントとプロパティレベルまでで、ビューレベルが存在しない
  • イベント計測(=ヒット)でデータ収集される
  • BigQueryとの接続が容易になった
  • Firebase AnalyticsのUIを採用

大小様々な変更点がありますが、全体を通してアプリ計測を行うことができるFirebase Analyticsの仕様を踏襲しています。そのため、Web計測用GAに慣れた方だと、非常に複雑に感じやすいでしょう。

本記事では、GA4のレポート機能のメリット・デメリットについてのご説明と、レポート作成を行う際のベストプラクティスをご紹介させていただきます。

記事の内容

  • GA4のレポート機能の特徴 新旧比較
  • BIツール接続の可否と問題点
  • より深い分析はBigQuery一択

GA4のレポート機能の特徴 新旧比較

GA4はFirebase AnalyticsのUIを採用していることもあり、標準レポートはじめ、従来のWeb計測用GAとは見え方も異なります。

従来は大きくわけて以下の標準レポートが備わっていました。



従来の標準レポート

  • [カスタム] レポート:GAユーザーが自由に作成できるレポート
  • [ユーザー] レポート:ユーザー属性(性別・地域等)やデバイス、ユーザー毎の行動データ等
  • [集客] レポート:流入元データ
  • [行動] レポート:サイト内行動データ
  • [コンバージョン] レポート:コンバージョンや購入データ

これに対し、GA4は以下の構成です。



GA4の標準レポート

  • [集客] レポート:流入元データ
  • [エンゲージメント] レポート:滞在時間やPV数データ等
  • [収益化] レポート:購入データ
  • [維持率] レポート:新規とリピーターデータ
  • [ユーザー属性] レポート:ユーザー属性データ
  • [テクノロジー] レポート:ブラウザやデバイスデータ
  • [コンバージョン] レポート:計測しているイベントのうち、コンバージョン設定したイベントの詳細データ
  • [すべてのイベント] レポート:計測している全てのイベントの詳細データ
  • [分析] レポート:目標到達プロセス等のデータのドリルダウンを行うことができるレポート

従来は1セッション中に行われた行動データを分析することに最適化されていましたが、GA4ではイベント単位でのデータを見るようになり、レポート構成にも変更点がみられます。

[カスタム] レポートが作成できなくなった

最も大きな変化は、[カスタム] レポートが作成できなくなった点だと思います。

従来はGAで計測しようと考えた時、まずアカウント > プロパティ > ビューの各レベルでどのようにデータを切り分けるか設計し、次にKGI・KPIに関わるデータを [カスタム] レポートでアクセスできるようにする、という手段を取られていた企業が多かったと推察します。

ですが、GA4にはビューも存在しなければ、 [カスタム] レポートも存在しません。

以下に沿って深堀りするための [分析] レポートは存在しますが、従来のようにスケジュール配信することはできません。

  • データ探索
  • コホート分析
  • 目標到達プロセスの分析
  • セグメントの重複
  • 経路の分析
  • ユーザーエクスプローラ
  • ユーザーのライフタイム

決まった型に沿ってデータを見ることに特化しているので、定点的に各種数値を確認することには不向きなレポートです。

BIツール接続の可否と問題点

前項でご説明したとおり、標準レポートではGA4のデータは非常に取り扱いにくいです。

そのため、GA4で本格的に運用していく場合、データポータルやTableauをはじめとしたBIツールに接続して自社に適したレポートを作成することはセットで考えるべきです。

標準機能で接続可能

GA4はGAの中の1プロパティの為、データポータルの標準のデータソースとして読み込むことが可能です。



ただし、標準機能として読み込むことは可能なものの、そのまま接続しただけでは取り扱えるデータが非常に限られてしまいます。

2020年12月24日現在、読み込むことができるディメンション及び指標を以下に記載します。

ディメンション: 合計48

  • App version
  • N か月目
  • N 週目
  • N 日目
  • OS のバージョン
  • イベント名
  • インタレスト カテゴリ
  • オペレーティング システム
  • オペレーティング システム(バージョンあり)
  • コンテンツ ID
  • コンテンツ タイプ
  • コンバージョン イベント
  • ストリーム ID
  • ストリーム名
  • デバイス
  • デバイス カテゴリ
  • デバイスのブランド
  • デバイスモデル
  • フォームの直前ページ
  • ブラウザ
  • プラットフォーム
  • ページ タイトル
  • ページ タイトルとスクリーン クラス
  • ページ タイトルとスクリーン名
  • ページ階層
  • ページ階層とスクリーン クラス
  • ホスト名
  • モバイルモデル
  • ユーザー ID でログイン済み
  • ユーザー名
  • 暗号化済みユーザーID
  • 画面の解像度
  • 言語
  • 言語コード
  • 国 ID
  • 市区郡
  • 初回接触日
  • 性別
  • 対象 ID
  • 地域
  • 都市 ID
  • 日付
  • 年齢
  • 曜日

指標: 合計24

  • 1 日のアクティブ ユーザー
  • 28 日間のアクティブ ユーザー数
  • 7 日間のアクティブ ユーザー
  • ARPU
  • イベントの値
  • イベント収益
  • イベント数
  • エンゲージのあったセッション数
  • エンゲージメント率
  • コンバージョン
  • セッション
  • セッションあたりのイベント数
  • トランザクション
  • ユーザー エンゲージメント
  • ユーザーあたりのイベント数
  • ユーザーあたりのセッション数
  • ユーザーの合計数
  • 広告収入合計
  • 購入による収益
  • 購入による平均収益
  • 合計収益
  • 視聴回数
  • 新しいユーザー
  • 利用ユーザー

現状の問題点:パラメータ呼び出しできない

一見すると「見れるデータ多いな」と思われるかもしれません。ただし、このデータソースには決定的に欠けている項目があります。

それは、GA4をデータポータルにGAとして接続した場合、現状ではパラメータを呼び出すことができないということです。

パラメータとは、GA4でイベントを計測をする際に、イベントに情報を持たせる非常に重要な機能のこと。従来のイベント機能である、イベントアクションやイベントラベルに類似しています。

例:

  • purchaseイベント: 商品情報をパラメータに付与
  • page_viewイベント: URL情報をパラメータに付与

したがってパラメータが使えないということは、データ分析をする上で、大きなハンデとなってしまいます。そのため、基本的にGA4をGAデータソースとしてBIツール接続することは、現時点では非推奨です。

より深い分析はBigQuery一択

ここまでの話から、GA4データを用いてレポート作成をする際、BigQueryの利用は必須と考えていただいてよいと思います。

BigQueryはGoogle Cloud Platformの中の一つの機能で、ビッグデータを取り込み、SQLでデータ抽出を行うことができるサービスです。

従来のWeb計測用GAの場合、管理画面からBigQueryと接続することができるのは有料版であるGA360が適用されたプロパティのみでした。ですがGA4は無料版であるにも関わらず、同様に接続が可能です。

接続すると、自動で日別にテーブルが作成されます。



event_nameに記録されたイベントに対し、event_params.key等にパラメータ情報が記録されます。

BigQueryもデータポータルのデータソースとして標準利用は可能ですが、単純にBigQueryのテーブルをデータポータルに接続しただけではグラフ化することは難しいです。パラメータ情報が1つの列の中にネストされた状態で記録されているためです。

ネストされたデータを利用可能な状態にするには、SQLを書く必要があります。記述例は、「Googleアナリティクス4プロパティのBigQuery用サンプルSQLクエリ」をご覧ください。

まとめ

GA4はリリースされて間もないこともあり、従来どおり作業しようとすると、躓いてしまうポイントが多く存在します。

Firebase Analyticsもそうですが、Firebase AnalyticsのUIを採用しているGA4はBigQueryとセットと考えて運用することが必要不可欠です。

しかしBigQueryとセットで運用するにはSQLのスキルも必要であり、BigQueryには利用料金もかかります。そのため今まで無料でGAを利用していた企業には導入ハードルが高い可能性があります。

プリンシプルでは、ご状況・ご要望に応じて最適な運用が行えるようサポートさせていただいております。GA4はリリースされてまだ3ヶ月程度でありますが、既に導入支援を行った実例もございます。

ご興味ありましたら、是非お気軽にお問い合わせください。

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Ray

2017年にDMM.comに入社し、Google アナリティクスをはじめとしたGoogle製品の社内統括と設計に従事。元Google アナリティクス公式エキスパート。

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