GA4でデフォルトで有効となっている拡張計測機能は、ページビューに加えて5種類のイベントを自動的に収集しています。基本的な分析項目を増やすことで分析者により多くの視点を与えてくれるのですが、思わぬところで計測漏れが発生していることもあります。 そこで今回は拡張計測機能の中の「サイト内検索イベント（view_search_results）」の注意点について解説します。 ※拡張計測機能は、管理>データストリーム>任意のウェブのデータストリームを選択し、拡張計測機能セクションの歯車マークをクリックすると開くことができます。 おさらい：サイト内検索イベントの計測はURLを参照している まずはサイト内検索イベント取得のおさらいですが、知っている方はこの部分はスキップして注意点から読んでいただければと思います サイト内検索機能を有しているウェブサイトで検索結果ページを見ると、以下のようなURLになって

ヨーロッパ圏でGDPR（General Data Protection Regulation）が施行されて以降、データ計測を行うツールでのデータ取得に規制が入るようになりました。GAに関しても同様で、直近では「ヨーロッパ圏のデータをアメリカのサーバに送信している」ことがGDPRに違反するとして取り上げられています。 上記に関連したものかは分かりませんが、今年の5月末日と6月13日に、データ収集に関するアップデートが行われました。（2022年7月12日現在、GA4のリリースノートから5月末日のアップデート情報は削除され、6月13日のアップデートに統合されています） 今回は、こちらのアップデート内容についてご紹介いたします。 参考：GA4でのIPアドレスの利用用途 そもそもGA4で収集されたIPアドレスの扱いですが、IPアドレスの値をそのまま保存することはありません。収集したIPアドレスからは

Googleアナリティクス4では無償版であっても、BigQueryにエクスポートされたローデータを活用することができます。 このGA4 BigQueryからデータを取得するSQLクエリですが、覚えることが多かったり、煩雑な処理が増えてしまったりで初心者にとっては難しいものです。 本記事では、筆者が見つけた「BigQuery Utils」というライブラリを紹介するとともに、その中で特に「GA4 BigQueryを使うに当たって便利な関数」を紹介したいと思います。 BigQuery Utilsとは？ 「BigQuery Utils」は、Google社がメインで管理しているオープンソース・プログラムの1つです。BigQueryをより便利に使うためのプログラムを、様々な開発者が開発しています。そして世界中の誰もが簡単に利用できるように公開しています。 BigQuery Utils – GitHub

Google社が提供するツールの中でも、いま特に勢いのある「GA4」。 リリース当時はFirebase Analyticsの仕様をほぼそのまま採用した状態でしたが、現在はUniversal Analytics（UA）の仕様に寄せていくアップデートが多々見られます。また、アップデートにはツール自体の機能拡張の他に、GA4とデータポータルを接続した際に使用可能となるフィールドの拡張があります。 本記事では、2021年5月時点で使用可能なフィールドをご紹介しながら、それらを使ってどのようなレポートを構築できるかご紹介いたします。 データポータルで使用可能なフィールド一覧 2021年1月に公開した記事「GA4でレポート作成を行う際のベストプラクティス」から約5ヶ月経過した今、以下のフィールドが提供されています。 App version Content group Google 広告のアカウント名

Googleが提供する無料のBIツール「データポータル」、皆さんご活用されていますでしょうか。データポータルは2016年6月にリリースされ、今年で5周年を迎えます。 リリース当初は、 Google広告（旧AdWords） Googleアナリティクス BigQuery スプレッドシート YouTube アトリビューション360 の6つのデータソースが対象でしたが、今では規模が拡大し、Google公式から18、パートナーから350超のデータソースが提供されています。また、リリースを行ってからというもの毎月のようにアップデートがあり、Googleが提供するツールの中でも、特に日に日に成長を遂げているツールです。無料ツールなこともあり、業務に積極的に使われている方もたくさんいらっしゃるかと思います。 そんなデータポータルですが、同じBIツールである「Tableau」と比較した際、ファネル形式でのデ

今回のブログでは Tableau Prep 使用した効率的なデータ加工についてお伝えします。 多くの方が、Tableau Desktopで使用するデータソースを作成する際、多くの方が下記のような手段を使ってデータを整形しているのではないでしょうか。 Tableau Desktop で（表計算関数や LOD 計算を用いて）なんとか頑張る エクセルでデータの前処理を頑張る IT 部門に依頼する（ SQL 文を開発してもらう） これらの手段はデータソース整形の基本ではあります。しかし、Tableau上級者でないケースや、一部の人しかメンテナンスができず不便、使いたいときにすぐにデータソースを使えないといった問題が生じ、業務が非効率になってしまうことがあるかと思います。 そんな時、「 Tableau Prep 」を使用することでデータ加工の幅が広がり、データソース整形を効率化できます。 今回は「T

電話コンバージョンの計測は、その方法によっては精度が低くなってしまいます。精度の低いデータは役に立たないだけでなく、誤った戦略にも繋がります。 以前、弊社ブログ記事「電話コンバージョン（コールトラッキング）の質を計測し意思決定を補助するレポート」では「誤タップを検出する方法」を紹介しました。 ここでは改めて、電話コンバージョン計測の意義をおさらいするとともに、営業時間外や特定のユーザーからの架電など、無効な架電をフィルタリングする方法を紹介します。 電話問い合わせがKPIとなる事業とは 修理や見積りなどのヒアリングが必要となる事業のウェブサイトでは、ユーザーに電話をしてもらうことが重要な指標（KPI）となりえます。 なぜならば、このようなサイトに訪問する人は「とにかくすぐに対応してほしい」「詳しいことは口頭で話を進めたい」と考え、トップページに流入してすぐに問い合わせてくることが多いように

再現したいVizがあるけど作り方が複雑 計算式をたくさん使われるとやる気がなくなってしまう ドリルダウンを用いてイケてるVizにしたい この記事を読めば、散布図のドリルダウンを簡単に作成する方法がわかります。セット機能と簡単な計算式で手早く練習できるので、ぜひご自身の勉強にご活用ください！ ※使用したデータソースは、Tableau に付属の "Sample- Superstore (サンプル – スーパーストア)" データ セットです。 今回実装する機能：散布図を用いたドリルダウン 散布図のデータを細かく見るためのドリルダウンを実装します。具体的には、散布図上の都道府県名をクリックすると、その内訳である市区町村のデータを表示させます。 気になった値の内訳がマウスクリックで見れるようになったらデータの深堀ができますよね！この機能は簡単な計算式とセット機能を使うことで実装することが可能です！

本記事で触れているGoogleアナリティクスは、ユニバーサルアナリティクス（UA）を前提としています。 GA4を対象とした記事ではございませんので、ご注意ください。 TableauからGoogle アナリティクスへの接続 TableauにはGoogle アナリティクスに対するネイティブの接続コネクターが用意されており、Google アナリティクスのデータの分析が非常に簡単にできるようになっています。私も多数のGoogle アナリティクスデータを分析しますが、もはや、Google アナリティクスのレポートを直接ブラウザで見ることはほとんどなくなり、GAは接続対象のビューの設定状況を確認したり、Tableauからは直接接続できないディメンション、指標を確認したりするときにわずかに確認する程度になっています。 TableauからGoogle アナリティクスへ接続の際にステップは以下の通りです。

サイトリニューアルの目的 自社のウェブサイトをリニューアルする上で、大切なことは何でしょうか。 サイトを利用するユーザーにとってわかりやすい・使いやすいサイトにする これまでよりも売上貢献をしてくれるサイトにする デザイン・システムが老朽化してきたので最先端のデザイン・機能を取り入れたサイトにする など目的は各企業により様々と考えます。 もちろんこれらは全て大切な目的です。ただし、サイトリニューアルの準備を行う中で、システム開発やデザイン開発などの「つくること」に集中し過ぎていることはありませんか。 これまで数多くのウェブサイトの分析・解析運用業務をご支援させていただいた経験の中で、サイトをリニューアルして全ての課題がクリアされた、もしくは目標を達成したということはほとんどありません。もちろん、大きな課題をクリアすることは多くありますが、大抵の場合その後の運用で引き続き日々のPDCA運用に

はじめに Googleアナリティクスの広告レポートを見たところ、そのコンバージョン数がGoogle広告のコンバージョン数と何故か違うことに違和感を持ったことはないでしょうか？ この数字の違いには、仕様上どうしても発生してしまうものもあれば、何らかの不備により発生して運用の評価に大きな影響を与えるものもあります。後者の場合、実態を正しく反映していないコンバージョンデータをもとに広告やユーザーの分析、施策を行うことになってしまいます。 本記事では、こういった事態を避けるため、ズレの原因特定と対策の方法をまとめます。また、その整理作業を通じて、広告とアナリティクスがどのような仕組みになっているかも理解し、こうした問題に終止符を打つことを目指します。 なお、そのほかの指標のズレに関して「[総まとめ] Google広告のクリック数 vs アナリティクスのセッション数のズレ」という記事も書いたので、宜

サイト内リンクにはUTMパラメータを入れない方がいい サイト内リンクにUTMパラメータを入れてしまったことがあるマーケターもないマーケターもおさらいと思って読んで頂ければと思うが、 Google アナリティクスでサイト内パラメータに UTMパラメータを入れてしまうのは基本的に NG とされている。 ※「UTMパラメータ」は正式には「カスタム キャンペーン パラメータ」ですが、ここでは便宜上わかりやすいので「UTMパラメータ」と呼びます。 カスタム URL でキャンペーン データを収集する – アナリティクス ヘルプ 理由は以下の二つ。 セッションの重複カウントが発生する UTM パラメータ付きのサイト内リンクをクリックしてしまったユーザーのセッションは、 UTM パラメータ付きのサイト内リンクをクリックする前のセッションと後のセッションでそれぞれ別セッションとしてカウントされてしまう。 流

本記事で触れているGoogleアナリティクスは、ユニバーサルアナリティクス（UA）を前提としています。 GA4を対象とした記事ではございませんので、ご注意ください。 はじめに 2018年7月にDataSign社が発行した、国内の上場企業3,626社を対象に実施された統計レポートによると、検出されたサービス第1位はGoogle アナリティクス(以下、「GA」)の85.16%でした。2位のDouble Clickは50.88%であり約30ポイントと大きく離す結果です。 世界的に見てもGAの利用者は非常に多く、毎日多くのユーザーが情報のアウトプットを行っています。本記事では、GAを利用する上で間違えやすいポイント5つをご紹介させていただきます。 ①設定の多くは過去データに対しては反映されない ビューに含むデータを制御するビューフィルタや、クロスドメインの計測等に利用される [参照元除外リスト]

Tableauにおける「移動平均」 「Tableauにおける「平均」のすべて(その1）」では、 ピルのメジャーによる平均(レコード数による平均） 売上の発生した月数による平均 取引継続月数による平均 などの作り方を見てきました。この記事では、移動平均という簡易表計算を使った平均の作り方を紹介します。 移動平均とは、複数のデータポイントを平均し、指標のトレンドを見るものです。日々の変動が激しい場合に、大きなトレンド（どのくらい急に、あるいは緩やかに増減しているのか？）を確認するのに適しています。 そのため、現実の世界では株価の変動や、コンバージョン率、直帰率の変動などを確認するのに向いています。 以下はあるサイトの日別のコンバージョン率（上段）と、「当日を含む過去7日のコンバージョン率の移動平均」を折れ線グラフで表したものです。移動平均の方が緩やかに変動しており、トレンドを現すのに適している

本記事で触れているGoogleアナリティクスは、ユニバーサルアナリティクス（UA）を前提としています。 GA4を対象とした記事ではございませんので、ご注意ください。 Googleアナリティクスのデータを分析する際にTableauは強力な助っ人となるツールですが、一方で、Tableauならではのくせや、Googleアナリティクスのデータの定義に関する知識が必要となる場面も出てくるため、特に学び始めの際には戸惑ってしまうことも多いかと思います。 前回、こちらの記事で弊社の木田がTableauにGoogleアナリティクスデータを取り込む際の留意点についてご紹介しましたが、今回は、データを取り込んだ後の次のステップとなる「ディメンションとメジャーの整形」についてご紹介したいと思います。 メジャーの整形 「直帰率」や「コンバージョン率」といった割合を表す指標は、Googleアナリティクスから分母と分

本記事で触れているGoogleアナリティクスは、ユニバーサルアナリティクス（UA）を前提としています。 GA4を対象とした記事ではございませんので、ご注意ください。 Google アナリティクスには導線（ユーザーがサイト内のページをどのような順番で閲覧したか？）を確認するためのレポートとして「ユーザーフロー」と呼ばれるレポートがありますが、あまり使いやすいものではありません。 そこで、Tableauで簡易サイト内導線チェッカーを作成してみました。 どこが「簡易」なのかと言うと、Google アナリティクスの標準的なディメンション（＝カスタムディメンションを利用しなくても取得できるディメンション）である以下の3つを利用しています。 ランディングページ 2ページ目 離脱ページ つまりユーザーがサイト閲覧を始めたページ(A)から、次にどのページに遷移し(B)、セッションの最終ページをどのページと

本記事で触れているGoogleアナリティクスは、ユニバーサルアナリティクス（UA）を前提としています。 GA4を対象とした記事ではございませんので、ご注意ください。 Google アナリティクスを有効活用するためには、フィルタや目標など事前に設定しておくべき項目があります。Google アナリティクス診断（GA診断）では、Google アナリティクスの現在の設定を確認し、より高度な活用をするための改善点を掘り起こすことが可能です。 弊社でGA診断を診させていただいているお客様のサイトの中でTOP３の設定漏れを紹介したいと思います。 Top１．クロスドメイントラッキングができていない クロスドメイントラッキングの役割 Googleアナリティクスでは、同一ユーザーを識別するために「clientId（クライアントID）」と呼ばれるIDをブラウザのCookieに保存し利用しています。 このCook

Tableauによる前年と今年（前年同期比）を比較するチャート 予算と実績、前年と今年など2つの値を比較したくなるシーンは、ビジネス上たくさんあるかと思います。そうした比較を行う時に棒グラフしか思いつかないのではTableauを使いこなせているとは言えません。 このブログ記事にたどり着いて頂いた皆さんはどんなチャートをいくつ思いつくでしょうか？このブログ記事では、Tableauで2つの値を比較する時に使えるチャートを7つ紹介します。 データはおなじみのTableau付属のサンプルスーパーストアのデータです。 1.棒グラフ まずは、比較的誰でも思いつくのは、棒グラフだと思います。 作るのが簡単というメリットがありますね。 2.スロープチャート 次のチャートは「スロープチャート」と呼ばれるチャートです。2つの値の大小をラインの傾きで表しています。また、このチャートは少し工夫して、2018が20

本記事で触れているGoogleアナリティクスは、ユニバーサルアナリティクス（UA）を前提としています。 GA4を対象とした記事ではございませんので、ご注意ください。 Tableauを利用すれば複数ユーザーのJSONファイルを同時に分析できる 前回のブログで、「TableauでGAのユーザーエクスプローラ（JSON)を可視化してみた」という記事を書きました。「超」とまではいかないまでもある程度マニアックな記事でしたので、以下のようにFacebookに投稿した通り、「気になる人だけ読んでくださいね」というスタンスでしたが、a2iのこちらのセミナーで登壇された講師の方が言及してくれるなど、少々反響があったため、気を良くして「分析編」を続編として書いています。 Google アナリティクスからエクスポートしたユーザーエクスプローラのデータをTableauで分析することによって、ユーザーはどんなメリ

先日弊社で「SEO無料60分オンライン相談会」という企画を限定3社様で実施しました。 その際にサーチコンソールの「クロールの統計情報」の見方・使い方があまり知られていないのではと思い至り、まとめた次第です。 専門書やブログでもこの辺の話はなかなか出てこないな、という一方、個人的には、クロールの統計情報は検索アナリティクス以上にサイトの健康状態を表すバロメーターと捉えていますので、読後としては、意味を理解してもっと使ってもらえるとうれしいな、と考えています。 各グラフの簡単な説明 弊社サイトデータのキャプチャをもとに説明します。 なおサーチコンソール（以下SC）のデータは、公式には取得から48時間後の反映とされ、かつ表示をGoogle本社のある太平洋時間に合わせているため、日本ではおよそ1.5日遅れで見ることができる、と考えてください。SCはGAのように時間の表示調整ができません。 http