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WEBマーケティングを行う上では、自社のホームページやECサイト等を訪れたユーザー行動の分析が欠かせません。
そのためのツールとして、最も有名かつ有効なものがGoogleアナリティクス(以下:GA)のユニバーサルアナリティクス(以下:UA)です。
しかし、弊社が運営するDX情報サイト【DXportal®】で速報記事を掲載して伝えた通り、UAの計測が完全に停止され、新しい計測ソリューション「Googleアナリティクス4プロパティ(以下:GA4)」へと移行されることが発表されました。
そこで本記事では、WEBマーケティングの新しい武器である「GA4」とはどのようなものなのかを解説すると共に、リミットを含めて、移行の最適な時期を探っていきます。
WEBマーケティングで他社に後れを取ってしまわぬよう、貴社のマーケティング戦略を検討するにあたって重要なポイントをご紹介します。
2020年10月、GoogleはUA(別名GA3)に次ぐ次世代GAとして、新たにGA4をリリースしました。
そこから約2年後の2022年3月16日、今後GAの計測方法を完全にUAからGA4に移行することを発表し、同時にUA自体の計測停止もアナウンスしました。
これにより、現在GAで計測を行っているほぼ全てのアカウントにおいて、GA4への移行を行わない限り、データ計測のみならず過去のデータ参照すら出来なくなってしまうことが明らかとなりました。今後も、Googleを利用してWEBマーケティングを継続していくためには、移行は必要不可欠なのです。
では、GA4への移行のリミットはいつなのでしょう?
UAの計測が完全に停止されるのは、2023年7月1日(有償版は10月1日)です。
その後、少なくとも半年間(無償版は2024年1月1日まで、有償版は2024年4月1日まで)は、それぞれ計測停止時までのデータは閲覧が可能とされています。ただし、Googleのアナウンスはあくまでも「少なくとも6ヵ月アクセスできる」というものであり、実際にはその後いつまでアクセスできるかどうかは明らかにされていません。
>>Googleアナリティクスヘルプ/ユニバーサルアナリティクスのサポートは終了します
過去データの閲覧が出来なくなる時期についてははっきりとしたことはわかりませんが、計測停止日は明確になっており、どんなに遅くとも2023年7月1日までにGA4への移行を終了させなければ、サイトの計測を行えない空白期間が生じてしまうことになります。
しかし、単にUAの計測停止までにGAによる計測を開始して、空白を作らないようにするだけでは多くの場合、十分な対応ではないことには注意が必要です。
詳しくは後述しますが、GA4ではUAからのデータ移行はできず、また両者の計測方法は大きく異なるため、それぞれの数値を単純に比較することはできません。
そのため、過去のデータ(同月同日)との比較を行いたい場合などは、可能な限り、2022年7月1日までにGA4を導入し、UAの計測終了までの1年の間、GA4とUAを並行運用することで「UAとGA4の数値の差がどれだけ発生するのか」を確認しておく必要が望ましいでしょう。
この1年間のアイドリングタイムを設けておかなければ、最悪の場合、「UAからGA4へ移行したものの、セッションやコンバージョンなどの数値が変化していて比較ができない」という状況になりかねません。
UAとGA4との数値の差を確かめながら、確実に過去データとの比較を行うならば、GA4導入のリミットは2022年7月1日。数値の差の確認は通年でなく、最低限でOKという場合でも、少なくとも3ヶ月ほどは両者を併用することを推奨します。つまり、どれだけ遅くとも2023年4月1日までにはGA4の導入は済ませておくべきだと言えるでしょう。
前述の通り、GA4はUAに変わる次世代バージョンのGoogleアナリティクス(GA)です。
しかし、その仕様は、一般的に「次世代」という言葉から連想される、単なる新機能の追加やバージョンアップではなく、ほとんど別物ともいえるほど違う代物です。
両者の仕様がこれほどまでに大きく異なる最大の理由は、そもそもGA4が開発された背景にある、近年の急速なユーザー行動の変化に、UAの持つ基盤では対応しきれなくなったことが挙げられます。
第3世代GAにあたるUAがリリースされたのは、2013年のことでした。
そこからGA4がリリースされた2020年までの7年間で、社会構造は大きく変化しています。
例えば、2007年に米国で初めて発売されたスマートフォンは世界規模で爆発的に普及しました。日本でも2010年においては保有率10%程度だったものが、5年後の2015年には70%を越えています。
スマートフォンの保有率の急激な増加に加えて、ここ数年の間に、スマートウォッチやスマートスピーカーといったいわゆる「IoTデバイス」の普及も急速に進んでいます。
これらの影響もあり、サイトへのアクセスはブラウザから付与されるCookie情報だけでは判断ができない現状があります。
このような背景の中で開発されたGA4は、WEBサイトの分析がメインであったUAから、デバイスを選ばず、アプリや動画、SNSなど多彩なメディアを横断し分析する計測ソリューションとして、新たな設計思想を持って生み出されたのです。
では、実際に現行型GAであるユニバーサルアナリティクス(UA)と、次世代型のGA4との違いはどこにあるのでしょう。
設計思想からして全くの別物であるといえる両者ですが、ここではその大きな違いとして、次の3つを取り上げて解説します。
UAでは「セッション」や「ページ」を軸とした計測が行われていました。
しかし、GA4ではその計測軸が「イベント」という概念に変わっています。
これは、よりユーザー行動に基づいた計測方法だといえるでしょう。
そもそもアプリには「ページ」という概念はありません。また、近年のWEBやアプリ内には動画コンテンツが埋め込まれているものも多く、例えば30分動画を視聴した場合と、テキストのみを流し読みした場合の両者が同じページビューとして計測されてしまう仕様では、マーケティングを行う際に不都合が生じてしまいます。
そこで、「ページ」という単位でデータを計測するのではなく、ユーザーの行動そのものをデータとして可視化できるように、GA4では「イベント」という単位でデータ分析をするように設計されたのです。
これまでは「セッション」や「直帰率」「離脱率」「滞在時間」など、ページビューありきの指標であったところを、「イベント」として計測方式を統一しファイルのダウンロードや初回訪問、ページビューなどもユーザー行動の一環として計測できるようになりました。
さらに、同一ユーザーがWEBブラウザとスマホアプリでアクセスした場合でも、複数のIDを統合した行動が把握できます。
計測方法は異なるものの、これまでのUAで取得できたデータの大半は、GA4でも取得できます。
それに加え、UAでは別途実装する必要があったデータ(スクロールの深さや別ドメインへのクリック率、YouTubeなどの埋め込み動画再生など)も、管理画面で計測をONにするだけで自動取得できるため、非常に便利です。
また、ユーザーの流入元(内部リンクの踏み方等)が変わった際のデータ取得は、UAでは新しいセッションとして認識されていましたが、GA4では72時間以内のデータが処理可能となっているため、この時間内であれば流入元が変わったとしても新しいセッションとしては認識されません。
そのため、より「ユーザー行動を一連の流れ」としてつながりを持って捉えることができますが、その分、UAと比較すると数値上のセッション数は減少が予想されます。
なお、UAではデフォルトで計測されていた「直帰率」に関してはGA4では実装されてません(オプションとしてBigQueryなどを導入すれば計測可能)。
これは、「直帰率」という指標が、アクセス直後にサイトを離脱した場合でも、例えば動画を1本見終わってから画面を閉じたとしても、同じく「直帰」とカウントされてしまっていた状況に対処したものです。
その代わりに10秒以上の滞在や2つ以上のイベントが実行された際には「エンゲージ」「エンゲージ率」という指標がカウントされます(エンゲージの計測方法は、10~60秒の間で10秒刻みの変更が可能)。
また、GA4では機械学習の導入により、「購入の可能性」「離脱の可能性」といった、過去データから導き出される将来(今後7日以内)の行動予測ができるようになっている点は、これまでのUAとは大きく異なり、進化している部分だといえるでしょう。
レポート画面の基本的な内容や構造は、UAとほぼ変わりません。
ただし、GA4では「集計用」と「分析用」の2つのレポートに分かれている点は、大きな変更点です。
「集計用レポート」では、これまでと同様に、いくつかの決められた項目が表示されており、全体を俯瞰的に見るのに適しています。
しかし、「比較」はできても「セグメント」は作成できないため、あくまで全体像を把握する役割に留まるでしょう。
一方、「分析用レポート」には「探索」と呼ばれる機能が用意されており、データの深掘りや気付き・発見の手助けをしてくれます。
「分析用レポート」では細かなセグメントの作成が可能となっており、「このページからコンバージョンした」や「このページからこのページへ移動した」など、詳細なユーザー行動を設定して計測できるようになりました。
時代に合わせて、より深いデータ解析が可能となったGA4ですが、できることが増えた分、導入や運用に手間がかかるというデメリットがあることも否めません。また、担当者にとっては、使い慣れたUAを可能な限り長く使いたいというのが本音ではないでしょうか。
しかし、前述のようにGA4導入のリミットは刻一刻と迫っています。メリットとデメリットを把握したうえで、導入に向けた取り組みを進めていくことが求められています。
まずは、UAからGA4への移行が貴社にどのようなメリットをもたらすのかどうかを確認しておきましょう。
GA4ではデータの収集源である「データストリーム」という項目が新設されています。
データストリームには「iOS」「Android」「ウェブ」の3つがあり、それぞれで取得したデータを統合して計測することが可能です。
そのため、WEBブラウザとアプリを横断するようなユーザー行動であっても、同じユーザーとして認識・計測できますので、より実態に即した形でユーザー行動が把握しやすくなっています。
さらに、前述した機械予測機能によって未来予測まで可能となっているので、ユーザー心理まで読み込んだより実践的なマーケティング戦略が策定できるはずです。
UAでは、「ページスクロールの動向」「ファイルのダウンロード」「動画の視聴」といった、ページビュー以外のユーザー行動を計測したい場合は、直接コードを書くなど手動で設定を行わなければなりませんでした。
しかしGA4では、設定画面で「ON/OFF」の切り替えがクリック1つで行えるため、UAよりもはるかに簡単にデータの計測が行えるようになりました。
これにより、これまでは把握することが難しかった「ページ内のユーザー行動」が、数値として可視化されるため、より積極的なマーケティングへの応用が期待できます。
GA4では、任意のイベントにおいてユーザー行動のプロセスを分析できる、「目標到達プロセスデータ検索」という機能が設定できます。
これを設定すれば、メディア側が想定したコンバージョンまでの導線設計と、ユーザーが取った行動が一致しているかどうかを比較検証できるようになります。
さらに、これまでUAでは有償版である「Googleアナリティクス360」でしか利用するしかなかった「BigQuery」が無償で使用可能となりました。
BigQueryとは、「Google Cloud Platform」で提供されているビッグデータ関連機能の1つです。
GA4ではBigQueryへデータをエクスポートできますので、GA4が集めたデータを元にSQL(データベース「RDBMS」を操作するための言語で、膨大なビッグデータを効率的に操作可能)などを用いて、独自の解析を行えるようになっています。
これは、特に膨大なビッグデータを取り扱う企業においては、歓迎すべき変更点といえるでしょう。
できること、やれることが格段に増えたGA4ですが、メリットの反面、当然いくつかのデメリットも存在します。
ここでは、GA4のデメリットのうち、多くの人が突き当たるであろう2つの問題点についてご紹介します。
GA4は、UAとは全く異なる設計思想で作られた計測ソリューションであるため、設定方法や操作感もUAとは相当に違います。
また、できることが多い分、設定項目なども多岐にわたり、GA4の機能を使いこなすまでにはかなりの時間と労力を要するでしょう。
今後さらなるアップデートが行われることも予想されるため、その度にツールの使用方法や運用方法について学ばなければならない内容は益々増える可能性があります。
繰り返しになりますが、UAで運用していたデータをGA4に移行することはできません。
というよりも、UAとGA4は設計思想から異なるため、仮にデータをそのまま移行したとしても、データの取得方法自体が違い、表示されるデータの意味そのものが変わってしまうために移行の意味が一切なくなってしまうのです。
学習コストが高いという話ともつながりますが、GA4の運用に関しては「全く新しいツールを使う」と割り切って、UAデータとの差異を理解していくことから始める必要があるでしょう。
時代に合わせてより実践的なデータ取得と分析、未来予測が行えるGA4ですが、「新しいツールとして割り切って学習コストをかける必要がある」という最大のデメリットがあるのもお分かりいただけたかと思います。
こうしたGA4移行に伴って生じるデメリットを乗り越えるためには、何よりもGA4という新世代の情報ソリューションに「慣れる」しかありません。
そのためには、移行リミットのギリギリまで待つのではなく、可能な限り早急にGA4を導入して、当面の間はUAとの併用をしながら、データの差異やGA4の運用そのものに慣れていくことをおすすめします。
今から、来るべき完全移行の日に備えておけば、移行に伴うトラブルを最小限に押さえ、GA4の機能を活かした新たな時代のマーケティングを行うことができるでしょう。
では、実際にGA4の導入や運用はどのように行えば良いのか?
次回は、それらについてさらに詳しく解説していこうかと思います。
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