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。

  • 単位計測
  • レポートスコープ

かんたんに振り返ってみましょう。

①計測単位

UAでの計測はPV単位とイベント単位の併用でしたが、GA4では全てイベント単位になりました。ページを閲覧した、ページをスクロールした、カートへ商品を追加した、など、サイト上でのユーザーの行動を「イベント」として計測しています。

これらイベントの詳細を把握するには、

  • 自動で計測されるイベント
  • 推奨イベント

の実装が必要になります。また、サイト独自のイベントを計測する際は、

  • カスタムイベント

を実装します。

GA4では、ユーザーの振舞いごとにイベントを発火させることにより、ユーザーがそのサイトにとって価値のある行動を行ったか?をより詳しく把握することが可能になりました。

②レポートスコープ

UAでは、ユーザーがサイトのセッションを開始してからセッションを終了(サイト離脱)するまでを1つの単位とした「セッション単位」での集計が主でしたが、GA4では「ユーザー単位」での集計が主になりました。1人のユーザーのサイト上での行動を、継続して計測していくことで、例えば、ECサイトであればLTVなど、そのユーザーの価値が浮き彫りになります。

※GA4とUAの違いについては、プリンシプルデータ解析コンサルタント・村松のブログ記事「Googleアナリティクス4徹底解説 マーケターが押さえるべき知識と対応」がわかりやすく解説しています。ご興味のある方はぜひご一読ください。

GA4「予測オーディエンス」とは?

GA4の新機能のうち、個人的に最も進化を感じるものとしてまず挙げたいのが「予測オーディエンス」です。この機能はGoogleがGoogle広告でも推し進めている機械学習の活用ですが、GA4にもこの波がやってきました。

前段で、GA4はユーザーの振舞いを ”イベント” として計測する仕様になったとご紹介しましたが、これにより、機械学習が「サイトにとっての価値を生み出す可能性が高いユーザー」を予測する機能が実装されました。

GA4にも機械学習がキタ!使える予測は全5種類。

UAでもスマートゴールで機械学習が活用されていましたが、GA4では機械学習の活用が一層進化しています。GA4の「推奨イベント」が精緻に実装された状態で一定以上のCVデータが蓄積されると、 機械学習による5種類の予測オーディエンスが利用可能になります。これら予測オーディエンスは、Google広告のリターゲティングやリエンゲージメントに活用可能です。

もちろん、Google広告でも機械学習は活用されています。GA4と比較すると、Google広告の機械学習が自サイト以外でのふるまいをベースにしている一方、GA4は自サイト内でのふるまいをベースにしている、という大きな違いがあります。自サイトの内側、外側両方のふるまいをベースにすることで、より価値の高いユーザーへのアプローチが可能になると予想されます。

現在GA4に用意されている予測オーディエンス

オーディエンス 説明 条件設定
7 日以内に離脱する可能性が高い既存顧客 今後 7 日以内にプロパティにアクセスしない可能性が高い既存顧客です。 一致条件:

(イベント)
in_app_purchase OR purchase OR ecommerce_purchase

OR

(指標)
LTV > 0

AND

(予測指標)
離脱の可能性 > 80 パーセンタイル

7 日以内に離脱する可能性が高いユーザー 今後 7 日以内にプロパティにアクセスしない可能性が高いユーザーです。 一致条件:

(予測指標)
離脱の可能性 > 80 パーセンタイル

7 日以内に購入する可能性が高い既存顧客 今後 7 日以内に購入に至る可能性が高いユーザーです。 一致条件:

(予測指標)
購入の可能性 > 90 パーセンタイル

7 日以内に初回の購入を行う可能性が高いユーザー 今後 7 日以内に初めての購入に至る可能性が高いユーザーです。 一致条件:

(予測指標)
購入の可能性 > 90 パーセンタイル

AND

(指標)
LTV = 0

除外条件:

(イベント)
in_app_purchase OR purchase OR ecommerce_purchase

28 日以内に利用額上位になると予測されるユーザー 今後 28 日以内に最も収益を生み出すと予測されるユーザーです。 一致条件:

(予測指標)
予測収益 > 95 パーセンタイル

 

GA4「予測オーディエンス」の考え方

各予測オーディエンスは、予測指標の閾値を超えることがユーザー追加の条件となっています。たとえば「7 日以内に購入する可能性が高い既存顧客」オーディエンスに含まれるのは、デフォルトで「購入の可能性」が 90パーセンタイルを上回っているユーザーです。

この「パーセンタイル」とは、小さいほうから数えて任意の%に位置する値を指します。仮にユーザー 1,000 人に基づくモデル化データであれば、90パーセンタイルとは、購入の可能性が最も高いユーザー 100 人(上位 10%のユーザー)に相当します。つまり、90パーセンタイルを上回ることが条件なら、上位 99 人のユーザーがオーディエンスに登録されることになります。

このパーセンタイルは、配信したいオーディエンスのボリュームに合わせて任意の設定が可能です。

GA4「予測オーディエンス」Google広告でどう使う?

さて、この予測オーディエンスですが、どのような活用方法が考えられるでしょうか?

まず思い浮かぶのは、リマーケティングのターゲットへの活用ではないでしょうか?高確度ユーザーをターゲットにすれば、自ずとCVRは改善するでしょう。しかし一方で、広告でサイトへ誘導せずともCVしてくれそうなユーザーに費用をかけて広告を配信するのは、かえって無駄にならないか?という懸念もあります。

予測オーディエンスは「高確度ユーザーへのターゲティング」以外にも、アイデア次第で認知拡大施策にも活用が可能です。その一例を紹介しましょう。

認知拡大施策で活用

予測オーディエンスの「7日以内に初回の購入を行う可能性が高いユーザー」を活用し、 Middleファネルに位置するユーザの購入意欲を高め、Upperファネルへの移動を目的とする広告配信に活用が可能です。

具体的には、訪問済みユーザーのうち、購入可能性が特定のパーセンタイルに位置するユーザーをターゲットとし広告を配信します。

ユーザーがファネルを移動した際にGA4のイベントが発火するようカスタムイベントを設定することで、ファネルの上位移動のタイミングをカスタムCVとして計測が可能になります。このCVを認知拡大キャンペーンの最適化に活用することで、機械学習の精度が向上し、広告のパフォーマンス最大化が期待できます。

また、この予測オーディエンスのもう一つのメリットはターゲティングへの活用だけではなく、計測にも活用できるということです。

これまでは、認知拡大施策はユーザーが実際にファネル上位に移動したかを把握することは難しく、 KPIにはセッション数やCPMなどの指標が使用されることがケースが多く見られました。しかし、これらの指標は擬似的なKPIであり、本質的な広告の貢献度測定として不十分なものでした。

ファネル上位移動のカスタムCVをGoogleデータポータルやTableauなどのBIツールでデータ集計すれば、これまで困難だった認知拡大施策の効果が正確に把握することが可能になります。

検索広告における高確度ユーザーへの入札強化

サイト訪問済みユーザーがあなたのサイトの商品を見て購入意欲が高まり、サイト離脱後、一般キーワードで商品を検索したとします。その時、競合他社の広告が表示されてしまったら…せっかく育成したユーザーをみすみす他店のお客様にしてしまうのは、とても残念ですよね。

一般的に検索広告は、競合他社の入札により広告のインプレッションシェア(実際の表示回数を、予想される表示回数の推定値で割った値)が100%になることは稀で、高確度ユーザーに広告が表示されないケースも発生し得ます。

そんなときに活用したいのが、予測オーディエンス「7日以内に購入する可能性が高い既存顧客」「7 日以内に初回の購入を行う可能性が高いユーザー」です。

予測オーディエンス対象ユーザーには、広告の表示機会損失によるCVの取りこぼしがないよう、入札強化を行いインプレッション獲得を図ります。

高LTVユーザーの取りこぼし防止

ECサイトにとって、何度もリピートして購入してくれる高LTVユーザーを増やすことは、サイトの継続的な利益に大きく貢献する存在です。そういった高LTVユーザーへできるだけ自サイトの広告を表示させたいと思いませんか?

入札を強めればより多くのユーザーへリーチ拡大が可能になりますが、闇雲に入札強化を行うとCPCが高騰し、費用対効果のバランスが崩れてしまいます。狙ったユーザーに対し、いかに効率的にリーチするかが重要になります。

そこで活用したいのが予測オーディエンスの「28日以内に利用額上位になると予測されるユーザー」と、Google広告「価値のルール」です。

「28日以内に利用額上位になると予測されるユーザー」に対して入札強化を行うと同時に、「28日以内に利用額上位になると予測されるユーザー」から購入が発生した場合、1.2や1.5などの倍数をかけて重み付けを行います。見かけ上、予測オーディエンスの購入はROASが高くなるため、その類似ユーザーも価値が高いと学習されることにより、サイト未訪問の「28日以内に利用額上位になると予測されるユーザー」の類似への入札が強化されます。

GA4予測オーディエンスを使うためにまず確認すべきことは?

ここまで、GA4「予測オーディエンス」の活用方法をご紹介してきましたが、この機能を利用するにはいくつかハードルがあります。それは以下の2点です。

  • 自動で計測されるイベント、推奨イベントが正しく実装されていなければならない
  • そのうえで、一定以上のCVが発生していなければならない

予測オーディエンスは機械学習を活用した機能です。そのため、正しい計測に基づいた良質なCVデータをある程度のボリュームで学習させることが必要です。

頻繁にCVが発生するECサイトなどでは比較的早期に予測オーディエンスが利用可能になるケースが多いのですが、BtoBなど、大量のCVを獲得するには時間がかかるサイトもあるかと思います。

そのような場合はマイクロCVを設定し、マイクロCVをベースとした予測オーディエンスを利用するなどの工夫が必要です。特にイベント設定は高度な知識と技術が必要となる場合もありますので、サイトのシステム担当者と十分検討した上で実装する必要があります。

ともあれ、この予測オーディエンスは、機械学習によりサイト内の行動を分析し、貢献度の大会ユーザーへ効率よくアプローチする「いとぐち」を提供してくれる機能ですから、ぜひ活用したいところですね。

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鈴木夕加里

広告コンサルタント。長年ECサイト運営で培った「徹底したエンドユーザー視点」が強み。

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