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Googleアナリティクス

GA4(Googleアナリティクス4)とは?なぜ今、GA4に注目すべきなのか

「GA4とはどういったものなのか?」「GA4を理解する方法を探しているが、入手した情報の意味を理解することができない」そのように思うことはありませんか? 本記事では、GA4について、初心者向けにUAとの違いなどを総合的に解説しています。

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「GA4(Googleアナリティクス4)とはどういったものなのか?」
「GA4を理解する方法を探しているが、入手した情報の意味を理解することができない」
そのように思うことはありませんか?

本記事では、GA4について、初心者向けにUAとの違いなどを総合的に解説しています。

Googleが変更した背景やGA4が提供する機能、さらにUAからGA4の効果的な導入方法などをしっかり理解していきましょう。

<目次>

GA4(Googleアナリティクス4)とは新しいGoogleアナリティクス

GA4とは2020年10月にリリースされた新しいGoogleアナリティクスです。

関連記事:Googleアナリティクスとは?導入から効果を最大化するための活用法

旧Googleアナリティクスであるユニバーサルアナリティクス(UA)の欠点を補い、現状のネット環境に則したアクセス解析を効率的に行うことができるように大幅に改良されています。

今後はGA4が主流となり、UAのデータ収集を2023年7月1日に終了するという発表がされています。

UAとGA4は別のツールかと思うほど性格が異なっているため、UAをアクセス解析に利用している場合は、早めに準備を始めた方が良いでしょう。

マーケティング環境の大きな変化によりGA4が誕生した

GAは2005年に登場し、メインの計測ツールとして長く使われてきました。
GAは下記のように第1世代〜第4世代まで進化を繰り返し現在に至ります。

  • 2005年 GA(第1世代)
  • 2007年 GA(第2世代):Googleのサーバーでデータを解析するようになる
  • 2012年 UA(第3世代):データ蓄積は2023年7月まで
  • 2020年 GA4(第4世代)

UAが使われ始めてから、GA4が登場するまでの8年の間に、デジタルマーケディングの環境は大きく変化しました。

関連記事:BtoBのデジタルマーケティングとは?基礎知識と5つの手法

UAとGA4の違いは、そうした環境変化を強く反映しています。

GAが刷新に至った背景を3つのポイントで解説します。

①フルジャーニーの顧客理解が求められるようになった

近年のデジタルマーケティングは、「Webだけ」「スマホだけ」でそれぞれ完結するものではありません。

意思決定に至るまでの間に、スマホやタブレット、PCなどのWebサイトやアプリを行き来しながら、時には実店舗を訪れて意思決定をする、オムニチャネル環境が当たり前になりました。

また、企業や店舗もユーザーに一度購入してもらうだけではなく、二度、三度とWebサイトや店舗を訪れ、自社の商品やサービスを利用してくれるユーザーをいかに増やしていくかといった事に焦点を当ててマーケティング活動を行うようになっています。

このように、今のマーケティング環境では顧客生涯価値を高めることを目標に、顧客が製品・サービスの購入に至るまでのプロセス全体をとらえ、継続的にサービスを提供することが重要になっています。

GAツールもそうした環境に適合することが求められるようになってきたと言えるでしょう。

②データとアクションを繋げる技術が登場した

2つ目のポイントは、この8年の間に、「解析したデータをアクションに繋げる」技術が登場したことです。

従来の解析ツールは、データを解析できたとしても、それをマーケティングのアクションに繋げることは難しい状況でした。

しかしこの数年、機械時学習のような、学習を重ねることでデータの背景にあるルールやパターンを発見する技術が一般化しました。

それが、画像認識や音声認識、自然言語処理などに応用されるようになり、マーケティングの領域に大きく活用されるようになりました。

こうした機械学習の技術を、直接データを扱う解析ツールに応用すれば、これまで難しかった「アクションに繋げること」ができるのではないかと考えられるようになっています。

③新たなユーザー識別方法が必要になった

進みつつある「クッキー規制」もこの8年で大きな変化の1つに挙げられます。

クッキーに対する規制が進み、データの計測が困難になっており、最大シェアを持つGoogle Chromeも近い将来クッキー規制を行うことを発表しています。

また、日本では個人情報保護法が改正され、ユーザーの同意を得られないクッキーの利用はできなくなりました。

UAは基本的にクッキーを使ってユーザーを識別しているため、今後その精度が大きく下がっていくと考えられます。

将来のことを考えれば、クッキーに頼らずに、ユーザーを識別する方法の採用が求められているということになります。

GA4の新機能を5つのポイントで理解する

デジタルマーケティング環境の大きな変化に対応する形で登場したGA4ですが、本章ではGA4の特徴の中でも、特に注目したいポイントを5つ紹介します。

いずれも重要な点ですので、しっかりと押さえておきましょう。

ポイント1:Webとアプリの統合計測ができるようになった

UAとGA4で大きく変わった点として、一番に理解しておきたいことが「計測対象」です。

UAは対象がWebサイトに限られているため、スマホアプリのデータも扱いたいという場合は、「Googleアナリティクス for Firebase」のような専用ツールを別途用意する必要がありました。

その点、GA4は両者の計測を統合して行えるようになり、利便性が大きく高まりました。

GA4では、レポート画面に「データストリーム」という項目が追加されており、「Webサイト」や「iOSアプリ」「Androidアプリ」と、それぞれのデータが計測できるようになり、OS別、アプリ別のデータを確認できるようになっています。

Webサイトとスマホアプリをそれぞれ用意している場合でも、計測が非常に容易になったと言えます。

これまでWebサイトとアプリの計測を別々に行っていたり、マーケティング施策そのものを別々に行っている場合は、これを機に統合を検討したいところです。

ポイント2:セッションスコープからユーザースコープへの転換

UAとGA4のレポート項目を比較すると、「リアルタイム」「ユーザー」については変化がありませんが、「集客/行動/コンバージョンレポート」の部分が大きく変わっています。

GA4ではライフサイクルの中での集客やエンゲージメント収益を重視するようになりました。

つまり、GA4は、セッションごとの売上を重視していたUAとは一変し、ユーザーを軸にした計測、さらにライフサイクル全体を見ることを重視したツールになったと言えるでしょう。

下記のようなカスタマーのジャーニーを元にした分析もできるようになっています。

  • ユーザーとの接点となった流入経路はどこか
  • そこから何回訪問してくれたか
  • どこでコンバージョンをしたか
  • 顧客生涯価値()がその後どう上がったか

これまでUAを使って、セッションごとの「直帰率」と「コンバージョン率」を重視していた場合は、考え方の大幅な転換が求められるようになるでしょう。

ポイント3:機械学習の力を活かした予測が可能に

3つめのポイントは機械学習の採用です。

先ほども触れましたが、機械学習とは、大量のデータを学習させることで規則性や関係性を見つけ出し、予測や判断をする技術のことです。

GA4では機械学習を利用して、解析結果を次のアクションに利用できる仕組みを実現しています。

具体的には、GA4は収集したデー夕を分析して、「7日以内に購入する可能性が高い」ユーザーや既存顧客である、「28日以内に利用額が上位になる」と予測されるユーザー、さらには「7日以内に離脱する可能性が高い」ユーザーや既存顧客などを見つけ出して、それをGoogle広告のターゲティングに活用できるようになっています。

ただし現状で、この機能が使えるのは7日以内に1,000人以上のコンバージョンがあるECサイトに限られており、お客様からの「お問い合わせ」をコンバージョンとしているサイトでは利用できないなど、発展途上といったところです。

しかし、Googleがこの機能を充実させることは、Google広告の利用者を増やしていくことに繋がるため、将来的には誰にでも使いやすく進化させていく可能性があります。

ポイント4:データの活用が柔軟に

集計結果を見る場合、UAでは画面上に表示されるレポートや表を見ることしかできず、集計前の数値を利用するには、高度なカスタマイズをするか、有償版の「Google アナリティクス 360」を利用するしかありませんでした。

しかし、GA4では無償版を利用しているユーザーも「Google BigQuery」との連携が行えるようになり、元データをエクスポートできるようになったため、手元で詳細な分析をしたり、グラフ・表をつくることが容易になりました。

例えば、GA4で収集したデータと、オフラインで管理している「会員データ」や「実店舗での売上データ」を統合して分析するといったことにも取り組みやすくなります。

また、「Tableau(タブロー)」のようなBIツール(ビジネスインテリジェンスツール)を使って、これまで以上に踏み込んだ解析や、ビジュアル化をすることも可能です。

GA4では、収集したデータをより幅広く活用できるようになったというわけです。

ポイント5:ユーザーの識別精度の向上が図られる

UAでは、ユーザーの識別を基本的にクッキーで行っていましたが、クッキー規制(クッキーレス)が進むことで、その精度が下がることが予想されます。

GA4では、より精度の高いユーザー識別の方法として、まず第一にUserID(会員ID、ログインIDなど)を利用します。

自社サイトに会員としてログインしてくれていれば、PCやスマホを行き来している状態でも、ユーザーの識別が可能になります。

User IDが利用できないWebサイトでは、その代わりとして「Google シグナル」を使うことができます。

Googleシグナルとは、ユーザーのGoogleアカウントを利用して識別情報を取得する仕組みで、PC、スマホの両方の環境でGoogleアカウントでログインしているユーザーについては識別が可能になります。

GAではこれに加えてクッキーも利用しますが、今後は自社サイトで会員登録をしてもらうということが非常に重要になります。

GA4のデメリット2つ

GA4 には、UA にはないメリットがいくつもありますが、デメリットもあります。

①UAデータを引き継げない

UA からの移行を躊躇する理由の一つに、GA4 とUA でデータを共有することができない点が挙げられます。

  • 長年運用しておりデータが蓄積されている
  • 独自実装データが多量にある

上記のような場合、いきなり GA4 に移行してしまうと分析するためのデータが不足してしまいます。

解決策として、 GA4 とUA を併用して両方のデータを蓄積しつつ、準備を進めていくことが考えられます。

ある程度 GA4 にもデータが蓄積されて、GA4 でも分析可能であることがわかった段階で完全移行すればスムーズです。

とはいえ、UAは2023年7月1日に計測が停止するため、準備は早めに行う必要があります。

②データ保存期間が最長14か月

UAと比べてGA4 が最大の欠点となり得るのが、データ保存期間です。

統合計測が可能になり無期限保存した場合、莫大なデータ量になることを考慮した対応だと考えられます。

しかし、先述した BigQueryでは生データへ直接アクセスする機能があるため、気になる人はデータを取得して保存することが可能です。

GA4導入を加速させるポイント2つ

変化が大きく、移行に二の足を踏んでしまうかもしれません。

しかし、猶予期間に余裕はありません。

素早い移行に繋がる2つのポイントを解説します。

①行動につながる課題を見つけ出す

GA4への移行を検討する時の考え方として大切なのは、「最初から完璧な状態を目指すのはやめる」ということです。

GA4をいきなり自社のビジネスにマッチした形にカスタマイズして導入するのは難しいというのが現実です。

それよりも、GA4の特徴と、自社の課題を照らし合わせ、すぐに行動につながるポイントを見つけ出し、部分的にでも、手をつけていくのが賢明なやり方です。

例えば、オムニチャネル対応に課題があるなら、まずはGA4で計測がきちんとできるよう、「Webサイト」と「スマホアプリ」の計測ツールの統合から始めるのがいいでしょう。

これまでセッションごとの「コンバージョン率」と「直帰率」を重視していたならそれを改め、カスタマージャーニーの見直しを行いつつ、「エンゲージメント率」や「顧客生涯価値」に注目するよう方針を変えていくのがいいでしょう。

課題が明確なら、行動を起こしやすいはずです。

②イベントタグの設定はUAの設定と同時に行っておく

動き出すのにはまだ時間がかかりそうな場合でも、GA4で使われる「イベント」用のタグをGTM (Googleタグマネージャー)を使うなどして、設定しておきましょう(GA4ではイベント単位で計測を行います)。

設定が不要な「自動収集イベント」もありますが、Googleが計測を推奨する「推奨イベント」の設定を行っておくと後で役立つはずです。

GTMを利用すれば、UAと並行して作業できますので、今日から始めてみてはいかがでしょうか。

GA4はUAの欠点を補う新しいアクセス解析ツール

本記事では、GA4について初心者向けにUAとの違いなどを総合的に解説しました。

2023年7月のデータ収集終了まで日にちが差し迫っています。

UAとGA4は別のツールかと思うほど性格が異なっています。

UAをアクセス解析に利用している場合は、早めに準備を始めた方が良いでしょう。

Webサイトの運用やGoogleアナリティクスの活用について更に詳しく知りたい場合は、是非お問い合わせください。

senotaka

senotaka

営業職に14年従事し、2022年からwebライターとしてのキャリアをスタートさせました。webライターとしての経験はまだ浅いものの、営業を通じて培った「お客さま目線での提案」というこだわりを前面に出して、発注者さまと読者を感動させる仕事を目指しています。

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