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Google Analytics 4（GA4）は、Googleが2020年10月にリリースしたGoogle Analyticsの新しいバージョンです。
従来の「ユニバーサルアナリティクス（UA）」との違いや、活用の仕方について、6つのポイントに分けて解説します。

計測方法でイベントが用いられる

GA4では、従来のGoogle Analyticsである「ユニバーサルアナリティクス（UA）」と比較して、イベントがより重要な役割を果たします。UAでは、ページビューが重要な役割を果たしていましたが、GA4では、イベントが重要な役割を果たします。

イベントは、ユーザーがサイト上で行ったアクションを表します。例えば、ボタンのクリック、フォームの送信、動画の再生などです。イベントを計測することで、ユーザーがサイト上でどのようなアクションを行っているかを把握することができます。

また、イベントを計測することで、サイトの改善点を見つけることができます。イベントの計測方法には、拡張計測機能による計測とカスタムイベントによる計測の2つがあります。拡張計測機能による計測は、Googleが提供する自動計測機能を使用することで、簡単にイベントを計測することができます。一方、カスタムイベントによる計測は、自分でイベントを設定することで、より詳細なイベントの計測が可能になります。

ウェブとアプリを横断して計測できる

GA4は、ウェブサイトやiOSアプリ、Androidアプリなどのデータストリームをひとつのプロパティに内包することで、サイトとアプリを横断した計測や分析が可能になりました。これにより、ユーザーの行動をより深く分析できるようになります。GA4では、UAと比較すると大幅に変更されています。

レポート画面の項目が大きく変化している

GA4は、UAと比較して、レポート画面の項目が大幅に変更されています。UAでは、ページビューやセッションなど「どのページを閲覧した」という情報を基にユーザーの行動を追跡し、ウェブサイトのパフォーマンスを評価するために使用されてきました。

しかし、ユーザーの行動パターンが多様化し、クロスデバイスでの体験が一般的になるにつれ、正確な分析がしづらい状況が生じてきました。GA4では「ユーザー中心」の分析をする考え方となっているため、異なる端末からのアクセスでも同一ユーザーだと判別させるような仕組みも利用可能となりました。

GA4はイベント単位で計測されるようになったため、UAと比較してデータ項目増えました。例えば、イベントの中にはページビューやセッション以外にもクリックやスクロール、資料ダウンロードなどの様々なアクションも含まれ、GA4ではよりユーザーの行動を詳細に分析できるようになりました。

AIを活用した予測機能がある

GA4では、機械学習モデルを導入することで、AIによる予測機能が追加されました。予測機能を使うことで、過去のデータをもとに「購入、離脱の可能性」と「収益」を予測することができます。予測機能は、オーディエンス作成ツールやデータ探索ツールで使用できます。

GA4の予測機能は、Googleの機械学習の専門知識をお客様のデータセットに取り入れ、ユーザーの今後の行動を予測することで、自動的にデータの価値を高めます。予測指標を使用すると、構造化されたイベントデータを収集するだけで、顧客についてより詳しく知ることができます。

GA4の予測機能は、以下のような予測指標を提供します。

• 予測オーディエンス

  過去のデータに基づいて、ユーザーの「購入の可能性」や「離脱の可能性」の予測が可能です。予測オーディエンスを使用して、オーディエンス作成ツールで予測オーディエンスを作成することができます。

• 予測収益

  過去28日間にアクションしたユーザーが、続く28日の間に達成するコンバージョンと、そこ　　から得られる総収益を予測します。予測収益を使用して、収益の改善に役立てることができます。

GA4の予測機能は、過去のデータをもとに予測を行うため、データの品質が予測の精度に大きく影響します。予測機能を利用するには、予測の手がかりとして使われる過去のデータを十分に蓄積しておく必要があります。また、予測機能を利用する際には、プライバシーに配慮したデータ収集を行うことが重要です。

BigQueryが無料版でも利用できる

GA4では、BigQueryが無料版でも利用できるようになりました。 BigQueryは、Googleが提供するクラウドベースのデータウェアハウスサービスで、大量のデータを高速に処理することができます。GA4とBigQueryを連携させることで、GA4で取得したデータをBigQueryにエクスポートし、より詳細な分析が可能になります。

GA4とBigQueryを連携させることで、以下のようなメリットがあります。

1.データの取得が可能
GA4で取得したデータをBigQueryにエクスポートすることで、SQLを使ったより詳細な分析が可　能になります。

2.GA4データとBigQueryデータを組み合わせられる
BigQueryを使用してデータを管理している場合には、GA4のデータと組み合わせたデータ分析が可能になります。

3.BIツールを使用してデータを可視化できる
BigQueryはBIツールとの連携が可能です。BIツールを使用すると、GA4からエクスポートしたデータからグラフや表を作成できます。

GA4とBigQueryを連携させる方法は、以下の3つのステップで行うことができます。

⑴GCPアカウントの登録
⑵プロジェクト作成
⑶GA4上でリンク設定

GA4とBigQueryを連携させることで、UAでは取得できない生のデータをエクスポートできるため、データ分析の精度や自由度が高まります。 また、BigQueryはBIツールとの連携が可能であるため、より詳細な分析やデータの可視化が可能になります。

データ収集がプライバシー重視になった

GA4では、プライバシー重視のデータ収集が可能になりました。UAに比べ、機械学習モデルが導入され、デバイス別の分断されたデータではなく顧客中心のデータを測定できるようになりました。

また、GDPRやCCPAなどのデータ規制に準拠したツールになっており、プライバシー保護にも配慮されています。

GA4について、UAと比較しながら特徴を見てきましたが、いかがでしょうか。

弊社ではHP制作やリニューアルを行った際にGA4を設置しますので、そのまますぐにご利用いただくことができます。WEBサイト公開後の分析にぜひご活用ください。

そして、WEBサイトの状況が分析できたら、有効な改善策を打っていく必要があります。
弊社ではWEB関係のコンサルティングにも力を入れており、集めたデータを細かく分析し、お客様それぞれに必要な対応を行っております。
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