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2024年4月25日にタイムラインチャートが登場したときには、「Looker StudioのタイムライングラフでCVユーザーのセッションを可視化してみた」という記事を書きました。それから約半年、2024年9月26日にファネルチャートがローンチされました。グラフ種類は出尽くした感もあり、まあ、今後そうは増えないんじゃないかと思います。 こちらがファネルチャートの公式ヘルプですが、9月28日現在、まだ英語版しかありません。ですが、グラフの設定自体は直感的で難しくはないと思います。それよりは適切にグラフを作成するためのデータ準備の方がどちらかというと手間がかかりそうです。 いずれにしても、どのようなデータがあれば、どのようなグラフが描けるのか？について見ていきましょう。」 Looker Studioでファネルチャートを描くためのデータ Looekr Studioでファネルチャートを描くために設定

2024年4月25日に、Looker Studioに「タイムラインチャート」が登場しました。こちらが、タイムラインチャートの登場を知らせるリリースノートの該当部分（英語）です。ジャンプするとアナウンスが掲載されているページにジャンプします。 上記のリリースノートは英語でしたが、Looker Studioのタイムライングラフの公式リファレンスは日本語で用意されています。 レポートの仕様をざっと確認しながら、GA4データの分析の応用例を考えてみました。もし、開始日、終了日として「日付と時刻」型が選べれば、一つのセッション中にどのページを何秒みて、次に別のページを何秒見て、それからコンバージョンしたのか？を可視化すると面白いかな？と思ったのですが、残念ながら、（必須フィールドである）「開始日時」は、その名前に反して？「日付」型である必要があるので、穏当に、「CVしたユーザーのCVするまでのセッシ

GA4から新たに登場した、「ユーザーエンゲージメント」という指標があります。 公式サイトでは、「アプリのスクリーンがフォアグウランドで表示されていた時間、または、ウェブページが目的のコンテンツとして表示されている時間の長さ」と説明されています。 また、上記の定義が記述してある、ユーザーエンゲージメントについての公式サイトでの詳細な説明はこちらです。 https://support.google.com/analytics/answer/11109416?sjid=7122562919972909612-AP GA4には、従来のUA（ユニバーサルアナリティクス）までと同様、指標として、「平均セッション継続時間」もありますが、ユーザーエンゲージメントは、タブにフォーカスのあたっていない時間はカウントしないため、「ユーザーがウェブサイトを視聴していた時間」としては、より正確と考えていいでしょう。

4月中旬、ふらふらとTwitterを見ていると、外国の方が「Looker Studioにサンキーチャート来る！」とツイートしているのを発見しました。公式ヘルプはこちらです。本記事執筆時点で https://support.google.com/looker-studio/answer/13412211?hl=ja サンキーチャート（サンキーダイアグラムとも呼ばれるます）はGA4の「経路データ探索」で使われているのと同じチャート表現です。公式ヘルプに掲載されている「作例」は、以下の通りに非常にシンプルでした。なので、GA4の実データでどんな可視化が可能か、トライしてみました。やりたいことは、ランディングページからのページ遷移（セッション単位）の可視化です。 公式ヘルプに掲載されている作例 GA4のデータをもとにLooker Studioでサンキーチャートを描くためのデータ接続 Looker

本コンテンツは、今見ていただいている「前編」と、続きである「後編」の2つの記事で構成されています。 以前（2022年8月）、「TableauからGA4に接続するにはBigQuery一択」という記事を書きました。そのときの理由は、TableauからGA4のレポーティングAPIを叩けないから。というものでした。その状況はこの記事を書いている2023年1月時点でも変化なく、Tableau Desktopの最新版、2022.4にも、GA4へのネイティブコネクタ接続（レポーティングAPI経由での接続）は実装されていません。 一方、少々別の話になりますが、2022年11月10日、Googleは、レポーティングAPIの利用に割り当て性を導入しました。これにより、たとえば、Looker StudioでGA4のコネクタを利用している場合、かなりな頻度で「割り当てを消費してしまったので、ウィジェットを表示でき

GA4の指標としての「セッションのコンバージョン率」は、「コンバージョンの発生したセッション÷すべてのセッション」で計算されていて、ま、ケチのつけようがないのですが、問題なのは、コンバージョンイベントを複数登録している場合です。 以下のケーでは、セッションのコンバージョン率は15%になります。 レポートの期間中に発生したセッションが100 コンバージョン登録したイベントAが発生したセッションが5 コンバージョン登録したイベントBが発生したセッションが10 ※2のセッションと3のセッションに重複がないとします。 我々は、そんなことが知りたい訳ではないですね。イベントAが発生したセッション÷全セッションで計算した、Aのセッションコンバージョン率が5%、イベントBが発生したセッション÷全セッションで計算した、Bのセッションコンバージョン率が10%ということを知りたい訳です。それに対する私なりの一