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【ウェビナーレポート】GA4がもたらす新時代のデータ分析とは? ~UAからの変化と、新しい“イベント分析”の考え方~

2022.09.12

この記事は、2022年6月23日に開催された『GA4がもたらす新時代のデータ分析とは?~UAからの変化と、新しい“イベント分析”の考え方~』ウェビナーレポートです。

GA4の基礎がわかる!今、おさえておくべきGA4の基本とUAとの違いをSEOのプロが解説

株式会社PLAN-B 高橋|

会社紹介

株式会社PLAN-BはSEOのツール開発や広告運用代行、インフルエンサーマーケティングのプラットフォーム開発等を行う、デジタルマーケティングに関わる事業に幅広く対応する会社です。

とりわけ弊社が強みを持つのは、SEOコンサルティングサービスであり、SEOの支援実績は累計5,200社を超え、国内でもトップシェアを誇ります。また、キーワード「SEO対策」では自社オウンドメディアで過去に1位を獲得した実績があり、競合他社からも一歩抜きん出ています。

弊社開発SEOツール「SEARCH WRITE」は、サイトの流入数増加を目的とし、SEOの中でも記事コンテンツ作成とリライト施策に特化したツールです。

本日は、以下の2点をゴールとしてお持ち帰り頂ければと思います。
● 旧GA(UA)とGA4の違いが分かった状態
● GA4の基本的な概要(指標や分析の考え方)が分かった状態

GA4登場の背景

GA4は、計測や分析が全く新しい考え方になっているのが特徴です。ユニバーサル・アナリティクス(UA)と比較しても、別のツールと言っても過言ではない程できる分析が異なる上に、これまでできなかった計測・分析がかなりできるようになりました。

一方で、これまで見れていた指標が見れなくなった事実もあります。
さらに、欧米で先行している個人情報保護にも対応したツールになっています。

GA4登場の背景

GA4の4は第四世代という意味であり、UAを経て2009年に登場しました。
そんなGA4が登場した背景は、大きく2つあります。

1. ユーザーのWeb行動の変化

GA4が登場した理由の一つはWeb行動の変化です。現在アプリが非常に普及していますが、アプリがなかった時代にできたUAにはアプリ分析ができず、アプリとWeb版を併用している企業には使い勝手の悪いツールとなっていました。

またユーザーのWeb行動が多様化し、UAのデータ分析方法では対応しきれなくなりました。

ユーザーの主な行動例を以下3パターン挙げます。
1 ページを開いて、このページは違うと3秒ですぐに離脱
2 ページを開いて、下までスクロールしてから離脱
3 ページを開いて、Web上の動画を見てから30秒で離脱

これまでの分析では、上記はすべて1ページからの離脱として計測されていました。しかし、一口に「離脱」と言っても、各ユーザーのページに対する印象や熱量は異なるため、その違いをしっかりと分析する必要性が出てきたわけです。

GA4ができた背景>ユーザーのWeb行動の変化

2. 個人情報保護潮流の高まり

欧州で施行されたEU一般データ保護規則(GDPR)や、iOS, Chrome における3rd party cookie のブロック、Cookieの保存期間短縮といった個人情報保護に関する動きが近年見られます。
GoogleやAppleのような世界的企業でもCookieを使わないことがトレンドになっており、
Cookieレスを目指す上でもGA4の重要性が高まっています。

UAとGA4の具体的な違い

1. 計測の基本単位の変更

まず前提として、UAではセッションやページをベースに、GA4ではユーザーやイベントをベースに分析が行われています。

これまでUAで見られた指標は、セッションの直帰率やページの滞在時間、ランディングページの分析といった、ページを見たか離脱したかというアクションでした。しかし、行動まではわかりませんでした。

そこで、どんなユーザーが来てサイト内でどのような行動を起こしたのかを基本的に見るツールへと変更が行われました。例えば、UAの設定「ページビュー」だったものは、GA4ではページビュー「イベント」として計測され、「Eコマース」設定もEコマース「イベント」となり、基本的にはすべて「イベント」という指標で計測されています。

「イベント」とは?

UAの既存設定ではページ内の細かい行動を計測できなかったため、行動トラッキングを行うにはイベント設定が必要でした。そのため、サイト内リンクやスクロールの行動計測でイベントは使用されていたものの、中・上級者向けでした。

GA4ではこのイベントがデフォルト設定されており、基本的にすべてをイベントで見る分析ツールです。

2.計測定義の変更

~セッション~

これまでのUA分析では、最初と最後のページの表示時間の差分で見ていたのが、GA4では最後にイベントが発生した時間がセッション時間となるため、計測の定義が異なります。そのため、セッションの長さ・セッションの最長の長さ・ヒット間隔等の結果が変わってきます。

計測定義の変更〜セッション〜
~コンバージョン~

コンバージョンも基本はイベントで計測する形になっています。これまでのUAでは、到達ページや滞在時間などをコンバージョン設定する必要がありました。
GA4ではまずいくつかのイベントを設定した後、その中からコンバージョンとするイベントを選択するという手順になっています。

イベントについては4種類あり、①自動的に計測されるイベントに関してはページビューや初期訪問を独自設定する必要はなく、GAが自動設定するため、GA4を入れるだけで基本的な指標を見ることができます。

一方、資料ダウンロードやカートに追加、無料トライアル申し込み等のイベントは、タグマネージャー等を使用した独自設定が必要になります。

計測定義の変更〜コンバージョン数〜

GA4の基本指標の見方

GA4の画面は、ホーム・レポート・探索・広告・設定、この5つのカラムで構成されています。
ここでは皆さんが一番よく使うレポートについてご説明いたします。

レポート>ユーザー

これは、ユーザーのデバイスや年齢・性別・位置情報等の属性を見る指標です。ただしSEOではあまり使用しない指標であり、どちらかと言えば、事業戦略上正しいユーザーが来ているか把握するために使われる傾向があります。

レポート>ライフサイクル

ライフサイクルは、集客・エンゲージメント・収益化・維持率の4つで構成されています。
ユーザーをどのように呼び込んで、サイト内でどんな行動が生まれ、どれだけリピーターが来ているか、というエンゲージメントです。このライフサイクルを捉えて分析を行えます。

~集客~

まずユーザー獲得は、新規で初めてサイトに来たユーザーのレポートになります。一方トラフィック獲得では、新規・リピーター含め見ることができます。しかしこれもSEO分析ではあまり使いません。
該当機関のどの時期にどれが上に来るか、全体像を把握するために使われることが多いです。

~エンゲージメント~

エンゲージメント内のイベントをクリックすると、サイト内で何のイベントがどのくらいの数発生しているのか確認することができます。指定期間内にカート追加やセッションスタート、スクリーンビューといったイベントを、何件起きているか、どのユーザーが起こしているか計測します。

~コンバージョン~

イベント内で独自設定したコンバージョンがどれだけ起きているか、サイト全体で見ることができます。例えば資料ダウンロードや無料デモ希望などを見ていくイメージです。

~ページとスクリーン~

UAではページ起点の分析が殆どであったため、ここを使われるケースが多いと思われます。
ここではLPのタイトルが出てくるので、セカンダリーディメンションでLPのURLを指定すると、各LPに対しどれくらい表示回数があり、どのくらいユーザーが来ているか把握できます。

さらにユーザーあたりのビューや半期エンゲージメントの時間を見れるため、各ページに対してどの程度レギュラーユーザーが来ているのか、エンゲージメントの高いセッションはどのくらいあるか、コンバージョンの程度、イベント発生頻度等を細かく把握できます。

ページとスクリーンが、皆様にとって一番なじみ深い指標と言えます。

エンゲージメント

まとめ

● 移行準備はすぐにでも始めましょう
(無償版)UAは2023年7月1日にサポートが終了するので、できるだけ早くGA4の計測設定を済ませておく必要があります。
● より詳細な内容はPLAN-B単独セミナーで!

DearOne 赤木|
ありがとうございます。非常に参考になりました。
GA4の特徴的機能では探索のところがメインだと思いますが、カスタムイベントとか標準イベントだけだとやりづらい点はありますか。

高橋|
探索を使うとカスタムイベントを使う必要があり、またウェブマーケティングに携わる方にとっては探索を使わなくてもカスタムイベントを設定しないと難しい部分があります。

例えば弊社ではSEARCH WRITE、御社の場合はAmplitudeになりますが、資料ダウンロード無料希望のコンバージョン設定に関しては、カスタム設定しないと見れなかったりします。

基本指標のところでカスタムを作らないと難しい部分もあり、むしろ探索で困ったり、ユーザー行動を細かく見ていく場合には仮説を立ててイベント設定する必要が出てきます。

初心者には非常に難しいですが、一方で上級者にはかなり分析の自由度が増したツールになっています。

安田|
私からも率直な質問です。何も準備をせずに2023年7月1日を迎えると一体どうなるのでしょうか。

高橋|
例えば社内報告があるウェブマーケッターの場合、これまでのGAが見れなくなります。過去のデータとの比較をしようとしても、GA4のアカウント未作成で入力しただけでは過去の結果が見れなくなってしまいます。

ですので今のうちからデータをためて準備しておくことです。
そして指標の見方やGA4の触り方についてもある程度慣れておくことが必要であり、それによって指標が把握できないといったトラブルを回避することができます。

安田|
2023年7月までまだ時間があると考えずに、データ比較のためにもできるだけ早く行うべきなんですね。

高橋|
比較もそうですが、SEOは流入が常に変動する生ものであり、要因分析が困難になることも考えられるので、今のうちからデータをためておく必要はあります。

安田|
ありがとうございました。

1stPartyデータ活用の新潮流!
今後のMartechに欠かせない「イベントタクソノミー設計」とは?

赤木|
先程のPlan-B 様は、SEO集客やユーザー獲得に強みをお持ちですが、弊社は実際にユーザーを獲得した後の顧客とビジネスの成長やロイヤルカスタマー育成、継続利用の促進等を専門としています。この部分のマーケティングをグロースマーケティングと呼んでいます。

弊社のグロースマーケティング支援では、データ化の4ステップを「ためる」「まとめる」「分析する」「使う」と定義し、各フェーズで利用可能なマーケティングソリューションのご提供やその導入、活用に向けた人的支援に注力しています。

活用に関しては行動イベントのデータ設計が非常に重要となるため、行動分析ツール「Amplitude」をメインにご提供しています。

グロースマーケティング支援

DearOneセッション配布資料ダウンロードはこちら

GA→GA4以降の最大の変化

GAからGA4へ移行するにあたって最大の変化は、計測データの粒度と分析目的です。
UAの場合セッションベースであり、サイト・広告のパフォーマンスに重きを置いた分析であったことに対し、GA4ではイベントベースのユーザー行動やUX、プロダクト改善の分析をより高度に行えるよう進化を遂げています。

イベントデータの本質

イベントベースになると、ユーザー行動や体験を軸にした活用が容易になるメリットがあります。セッションベースの分析ではサイトやプロダクト寄りの主語が多く、サイト流入元のPV数・セッション数・UU数といった、サイトのページや流入元となっています。

一方、イベントベースのデータ構造は、いつLPに来訪し、商品ページを閲覧し、カートに入れ、セッション終了といった、ユーザー寄りの主語になっています。
本来購入手続きを開始して購入完了して頂きたいのですが、この部分がイベントとしてない場合は、カートを放棄したユーザーということが特定しやすくなります。

このように実際のUXを深堀りするという観点から、非常に使いやすくなっています。

先進Martechもイベントベース

イベントベースの計測を行うGA4に注目が集まっていますが、弊社が取り扱う先進Martechもイベントベースが潮流になっています。

先進Martechもイベントベース

イベントデータの真実

プロダクトやサービスの特徴的な行動・体験を示すイベントは、残念ながら自動計測されません。例えばSPOTIFYにはアーティストをフォローする独自の行動があります。バーガーキングならモバイルオーダーの実施、AMAZONならプライムに入会してプライムビデオを利用するといったサービスを横断するケースです。

これらのサービス独自の行動イベントは、トラッキングタグの貼付だけではツール側で自動判別・計測が行われません。ユーザーの行動による自社の独自体験を分析するには、明示的なデータ取得や設計・定義が必要となります。

データによる行動分析、施策実行においては
自社プロダクトの体験を網羅したイベント設計が不可欠

そこでGA4への移行を機会としてとらえ、顧客体験を深め、顧客体験をより向上させ、自社のグロースマーケティングを進化させるという意味で、1st Partyデータ活用の新潮流である「イベントタクソノミー設計」の実施を奨励しています。

イベントタクソノミー設計とは

イベントタクソノミー設計は、自社UI/UX、カスタマージャーニー、収益・KPIや、実際のデータ分析・活用ユースケースを意識した戦略的な行動イベントのデータ設計になっています。

とにかく全データを取得する、細かい粒度で取得する、KPIに関わる数値だけ取得するやり方とは一線を画します。しっかり集めたデータを分析し活用するというアプトプットを意識し、必要な範囲でかつ使いやすい粒度でデータ取得を行うのがポイントです。

イベントデータの構造

上図の左側上部に大きく「EVENT」という粒度があり、ここにユーザーが何をしたかの行動種別が入ります。そこに紐づく形で、行動の付帯特性「EVENT Property」と行動したユーザー自身の付帯特性「USER Property」といった属性が横に付いています。
(注記 EVENT Property, USER Propertyの呼称はツールにより若干変わります。) 

上図右側で、例えばグロースマーケティングの弊社メディア「記事の閲覧イベント」をイベント化した場合、記事閲覧行動に対しページのURLは何か、1ページ目は何か、さらに流入元やOSが何かということをセットにして、1イベントという形でイベントデータ自体が作られています。

タクソノミー設計 アウトプットイメージ

自社のプロダクトやサービスのユーザー行動をしっかり分析する際に、どんなイベントと付帯性情報があればより分析・活用しやすいか、あらかじめ網羅的に設計するイメージになっています。

タクソノミー設計アウトプットイメージ

プロダクト/サービスのユーザー行動を吟味し、

取得するべきイベント
● 取得するべきイベント/ユーザーの付帯情報

を設計するのがイベントタクソノミー設計

タクソノミー設計のアプローチ

下図の6STEPに沿ってご説明いたします。

タクソノミー設計のアプローチ

01 AARRR モデルマッピング:コアイベント(CVイベント)洗い出しのフェーズ

AARRRモデルとは、ユーザーを獲得し、そこから活性化させ継続させることで、収益を生むモデルです。紹介によりまた新しいユーザーが増えていきます。プロダクトグロースの中では鉄板のフレームワークです。

AARRRモデルとは

上記にあてはめて、ある音楽サービスのイベント例を挙げます。考えられるイベントは、
●  Aquisition/獲得:「アプリをインストールする」「LPに来訪する」
●  Activation/活性化:「会員登録を完了する」「初期設定を完了する」
といったものがあります。

さらに、Retention/継続ではプロダクト・サービスの主要機能はどのようなものか、Revenue/収益では収益点がどこにあるのか、Referral/紹介ではどのような仕組みがあるのか、といったところになります。

このモデルに沿ってイベントを整理し、自社プロダクト・サービスのコアイベントを認識・定義しておくことで、GF4での深堀りや、Amplitudeによるロイヤルユーザーの先行行動割り出し、エンゲージメントツールで行動や顧客フェーズ移行をトリガーにした配信を実施することが容易に行えます。

02 UI/UX調査:コアイベント前後の導線/行動の洗い出しのフェーズ

AARRRがコンバージョンポイントとなるため、コンバージョンに至る手前の行動について棚卸しを行います。例えばActivationの場合、会員登録の手前の「チュートリアルの完了」や「クレジットカードの登録」「プロフィールの設定」です。

Retentionで「曲/音楽を再生する」の場合は、「キーワード検索」「おすすめから検索」といくつか分かれ、この導線を網羅してイベントを作成するフェーズになっています。

コンバージョンレートはコアイベントだけでも計測可能ですが、コンバージョンした要因を分析するには、コアイベントだけでなく周辺の行動導線が非常に重要であり、プロダクトをグロースさせるためのヒントとなる示唆を探索するための肝となるデータ整理となります。

UIUX調査

03 EP洗い出し:イベントごとの付帯属性の精査のフェーズ

EP/UPでは、特に抜け漏れなく取りたい情報を洗い出しします。

プロダクトやサービスにより取得できる情報は変わるので一概には言えませんが、イベントの属性では、ページ名・スクリーン名・リファラー・流入元といった「発火ページ・導線情報」などが該当します。

また、商品ページを見たことに対し、製品名やカテゴリーといった「コンテンツや商品のメタ情報」もあると非常に便利です。

「購入イベント」の場合は、LTVを分析するという意味で商品名・点数・金額が非常に重要となります。

04 UP洗い出し:ユーザー属性の精査のフェーズ

UPの場合は、例えばAmplitudeのSDKであれば、デバイス・OS・Version・ジオ系等の情報をツールが自動取得するため、基本的な情報は取れます。一方、デモグラや会員ランク・ユーザー登録日といった会員情報に関しては、独自で取得することによりユーザー属性を軸にした分析が行いやすくなります。

特にECでは初回購入日、サブスクリプションサービスでは契約開始日があると、初回体験(FTUX)の分析や初回から1か月後の分析といったユーザーのサービス利用時間を軸にした分析がやりやすくなるので便利です。

05 分析/活用ユースケース紹介:実利用シーンでの使いやすさを想定し粒度調整(ツール仕様の調整)フェーズ

このフェーズでは、実際に利用するシーンでの使いやすさを想定して、イベントを調整します。
例えばAmplitude の例ですが、下図左側に分析チャートが複数あります。

分析活用ユースケース照会

いずれも機械学習を用いたユーザーの行動相関を測る機能ですが、すべて「イベント」単位で解析する仕様になっています。そのためイベントプロパティに入れた内容は分析結果に反映されません。

例えば、「曲/ビデオを購入する」というイベントの場合、曲購入とビデオ購入に分けた方が相関分析を行うには良いのか、一緒にしておいた方が集計時に利便性が高いのかといった、分ける・統合するの議論の余地があるので、ユースケースを意識してイベントを調整することが必要になります。

06 整合性チェック:イベント数/量を加味した最終レビューのフェーズ

最終レベルのフェーズであり、各チェックポイントを加味して、優先度付けや除外対象を吟味します。

最終レビュー時に重要なチェックポイントは以下の3つです。
● イベント数は適切か?(プロダクト次第ですが、目安は多くても50~100イベント)
→ 多すぎる場合は利用者の利便性低下の懸念があるので、あまり多すぎない方が使いやすいです。
● イベント量は契約の範囲内か?(追加費用リスクの回避)
→ あまりに計測対象が広すぎるとイベント量の増加につれて課金額も上がるので、実装前にイベント量を試算して想定外のコストを防ぐことも最終チェックのひとつです。
● 実装難易度は適切か?(エンジニア工数の調整)
→ 実装する対象が多い分工数がかかるので、エンジニアと実装難易度・工数を確認し、スケジュールを整理することがポイントです。

タクソノミー設計のTIPS①:イベントの命名規則を定めておく

動詞+名詞(何を、どこへ、どのように)の組み合わせが最適
ただ「再生する」というイベントの場合だと音楽なのか?ビデオなのか?広告の話なのか?など、利用するユーザーにより認識が分かれてしまう懸念があるので、分析・活用する側のユーザーに一意的に伝わりやすくするのがポイントです。

タクソノミー設計のTIPS②:イベントをカテゴライズする

AARRRモデルや機能軸など、イベントのカテゴリを整理する。
カテゴリ等であたりをつけやすくすると効率的に探せるため、イベント数が増えても使う側が目的のイベントを探す手間を省けます。

タクソノミー設計のTIPS③:イベントとキャプチャの対応で一意により分かりやすく

イベントに対しどの画面で発火するものなのかキャプチャを撮っておくと、エンジニアが実装する際にも確認しやすく、効果的です。

タクソノミー設計のTIPS

まとめ

まとめ

タクソノミー設計を生かせるサイトについて

高橋|
例えば、弊社ではオウンドメディアPINTO!をやっており、DearOneさんでもSEARCH WRITEを使ってオウンドメディアを運用していますが、そこに記事メディアを用いてコンバージョンを取っていく場合でもタクソノミー設計は生かせるのでしょうか。

赤木|
実は弊社のグロースマーケティングメディアでもAmplitudeを入れており、イベント設計しながら分析等を行っています。

この場合コンバージョンはお問い合わせなので、お問い合わせいただいたユーザーを対象に、お役立ち記事を見ているのか、ツール側のナレッジ記事を見ているのか、かなり細かくイベントを取って効果を見ています。

流入より流入後のお問い合わせに至るまで複数のジャーニーがあるので、コンバージョンに至る行動の相関を見るという意味で使っています。

安田|
実際にはほぼ押せるところすべてにイベント設定しています。例えばメルマガ登録のボタンを押した、SNSでシェアのボタンを押した、それもTwitterを押したのかfacebookを押したのかといった、ユーザーのサイト上の行動をイベント設計して全部取る形です。

高橋|
ありがとうございます。
では例えば、これが商品数1万点のECサイトの場合、ユーザー行動がかなり複雑になると思うのですが、どのページがあまり機能していないのか等、大きなECでも生かせるのでしょうか。

赤木|
もちろんです。たくさんある商品を一個一個取るのはかなり大変なので、よくやるのはカテゴリーで、例えばファッションの場合、Tシャツの商品を見た、パンツの商品を見たとか、メンズ・レディースで分けるパターンです。

ある程度商品を探す目的が決まっている少し大き目の粒度で、目的に沿ってイベント作成するケースですね。商品情報をイベントプロパティに格納しておけば、後で切り出して分析ができるので、実際にコンバージョンしたユーザーの特定の商品を後で分析しやすくなります。

ECサイトにAmplitudeを導入されている弊社の複数クライアントも、カテゴリーレベルでイベントを作成しているケースが多いです。

安田|
これまでのUAでは流入が中心でしたが、流入後どのようにコンバージョンにつなげるか見られるようになったのが、このイベントベースの利点ですね。

本日はご清聴ありがとうございました。

まとめ

まとめ

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スピーカー

株式会社PLAN-B デジタルマーケティング本部 SEOストラテジスト 高橋 佑輔
早稲田大学を卒業後、新卒でPLAN-Bに入社。2020年度はインサイドセールス部門にて多くの商談を創出することで実績を残す。 同年、SMB戦略事業部の立ち上げメンバーとしてジョインし、営業として活躍した後に新人賞を受賞。 自ら提案書を作成し、担当する顧客の課題と徹底的に向き合う営業スタイルが強みである。また現在はSMB戦略事業の要となり、チームの基準やサービスの品質を高める役割として日々邁進中。

株式会社DearOne グロースマーケティング部 ソリューションコンサルタント
ユニットリーダー 赤木 一平太

デジタルエージェンシーでのコンサルタントを経てDearOneにカスタマーサクセスとして参画。複数の大規模案件のプロジェクトを経て、新たにソリューションコンサルタントユニットのリーダーとしてチームを立ち上げ。CDP,MA,Analyticsなど幅広いMartechの知見をもとに、グロースマーケティングにおけるテクノロジースタック構築、データ活用の戦略立案・実行支援に従事。

株式会社DearOne セールスデザイン部 ゼネラルマネージャー 安田 一優
岐阜県出身。パソコン販売店店長、ITエンジニア、ITインフラSIerのマーケティングを経て、2020年よりDearOneに営業企画として参画。転職をするたびに職種が変わるという経歴。DearOneではインサイドセールス、パートナーアライアンス、マーケティングなどを担務。中小企業診断士資格保有。副業でマイクロソフトACCESSの受託開発を行う。

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