[GTM] GA4によるSPA計測の罠と対策 | アユダンテ株式会社
SPAでのGA4計測はやや複雑で「カスタムディメンションの値がおかしくなる」「二重ページビュー計測の発生」「GTMは完璧に設定したのに計測できない」など幾つもの罠が潜んでいます。本記事ではこれらの問題が発生する理由と対策方法を解説します。 対策のみ知りたい方はSPAの罠を回避するための仮想ページビュー計測設定の章を直接ご覧ください。 ——————————————————————————————————- UPDATE (2024.03.26): Googleタグに対応したより新しいSPA計測方法についての記事を投稿しました。本記事と併せてお楽しみください。 [GTM] Googleタグ版GA4のSPA向けタグ設定 | アユダンテ株式会社 ——————————————————————————————————- SPAとは GA4の自動SPA計測はカスタムディメンションの値を更新しない GA4
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2020年8月13日、Googleタグマネージャーのコンテナ種別へ「Server」が新たに加わりました。 これはユーザーのブラウザ上ではなく、ユーザーとは切り離された仮想サーバー上でもろもろの処理を行うためのコンテナで、リリース時点ではまだオープンベータとなっています。なおサーバー用コンテナはGCP（Google Cloud Platform）を利用するため、テスト環境での運用を除き、本番環境での利用は基本的に有料です。 管理画面や用語などのUIは、基本的にウェブ用コンテナなどとかなり似ています。 「サーバーで動作する」「有料」という、ほかのコンテナ種別と比較してもかなり特徴的なこのサーバー用コンテナ。 本記事では各種機能の詳細紹介は省いて、概要をまとめてみました。というのも、触るのに必要なスキルがかなりエンジニア性を求められるため、まず「どんなことをするためのもの」で「どういう仕組みで動
</Log> In the example code, we want to set a data tag on the home page, page="home". But we aren’t logging a page impression. We want to log an impression of the welcome section. To do so, we pass a logImpression prop into the Log component wrapping the welcome section (along with another data prop, section="welcome"). To make the Log component send an impression of the welcome section, we could c
「iOS 14.5」のATT機能、ユーザーの約88％が「トラッキングしないように要求」を選択──Flurry調べ
「iOS 14.5」のATT機能、ユーザーの約88％が「トラッキングしないように要求」を選択──Flurry調べ 米Appleが「iOS 14.5」のアップデートで追加した「AppTrackingTransparency」（ATT）を通じてのアプリでのトラッキング許可カード表示で、ユーザーの88％は「Appにトラッキングしないように要求」を選んでいる──。米Verizon傘下の広告分析企業Flurry AnalyticsがiOS 14.5リリースの4月26日（現地時間）から続けている「Daily Opt-in Rate After iOS 14.5 Launch」調査の結果から明らかになった。 ATTは、AppleがApp Storeに登録するアプリの開発者に義務付ける新しいルール。アプリがユーザーに関するデータを収集する場合、ユーザーがアプリを最初に起動する際と、iOS 14.5にアップ
Yahoo!ニュース、不適切コメントへの対策として導入している深層学習を用いた自然言語処理モデル（AI）のAPIを無償提供開始 - ニュース - ヤフー株式会社
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社のコーポレートサイトはこちらです。 当ページに記載されている情報は、2023年9月30日時点の情報です。 ～ 建設的なコメントを評価する特許出願中の技術を外部に提供し、業界全体でインターネット空間の健全化を目指す ～ 詳細ページ ヤフー株式会社（以下、Yahoo! JAPAN）は、「Yahoo!ニュース コメント」の健全化を目的に導入している「深層学習を用いた自然言語処理モデル（AI）」を利用してコメントを評価する技術（以下、本AI技術）のAPI（アプリケーション・プログラム・インターフェース）の無償提供を開始します。投稿系サービス事業者は、Yahoo! JAPANのAPIを活用することで、自社サービスに投稿されたコメントをAIで評価し、それをもとに自社においてコメントの削除や表示順の並び替え
Googleアナリティクスの使用禁止をイタリア当局が勧告
オーストリアのデータ保護当局やフランスのデータ保護機関がGoogleアナリティクスの使用を禁止していますが、この流れにイタリアの規制当局であるGPDPも続くことが明らかになりました。 Google: Garante privacy stop all’uso degli Analytics. Dati trasferiti... - Garante Privacy https://www.gpdp.it/web/guest/home/docweb/-/docweb-display/docweb/9782874 データ保護法に基づき設立されたイタリアの規制当局であるGDPDが、Googleアナリティクス関連サービスを使用しているウェブサイトは、適切なレベルのデータ保護が行われていない国であるアメリカにユーザーデータを転送することとなるため、EU一般データ保護規則(GDPR)に違反することになる
経済的独立すなわち自由は、世の中の仕組みを正しく理解し、最適な人生の戦略をデザインすることで、もっとも確実に達成できる。 世の中（世界）はどんな仕組みで動いているのだろう。そのなかで私たちは、どのように自分や家族の人生を設計（デザイン）していけばいいのだろうか。経済、社会から国際問題、自己啓発まで、さまざまな視点から「いまをいかに生きるか」を考えていきます。質問も随時受け付けます。 橘 玲の最新刊『幸福の「資本」論 あたなの未来を決める「３つの資本」と「８つの人生パターン」』好評発売中！ 「幸福な人生」を送るために幸福を定義すると基盤となるのは3つの資本。その組み合わせで8つの人生パターンが考えられる。あなたが目指すべきはどの人生パターンか？ ダイヤモンド社から発売中！（1,650円 税込） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【DIAMOND PREMIU
GitHub - bridgecrewio/checkov: Prevent cloud misconfigurations and find vulnerabilities during build-time in infrastructure as code, container images and open source packages with Checkov by Bridgecrew.
Over 1000 built-in policies cover security and compliance best practices for AWS, Azure and Google Cloud. Scans Terraform, Terraform Plan, Terraform JSON, CloudFormation, AWS SAM, Kubernetes, Helm, Kustomize, Dockerfile, Serverless framework, Ansible, Bicep and ARM template files. Scans Argo Workflows, Azure Pipelines, BitBucket Pipelines, Circle CI Pipelines, GitHub Actions and GitLab CI workflow
Facebook広告に携わる方だけでなく、インターネット広告に少しでも関わっている方であれば、サードパーティCookieについて近頃騒がしいのはご存知かと思います。そして、その文脈でコンバージョンAPI（CAPI）という言葉も耳にしたことがある方もいらっしゃるのではないでしょうか？ 一方で、聞いたことはあるけどなんとなく分かったつもりで話を合わせている…重要だとは思うけど何となく踏み込めずにいる…という方も少なからずいらっしゃるのではないかと思います。 そこで、この記事では、コンバージョンAPI（CAPI）とは何か？を理解する前に、なぜコンバージョンAPIという概念や計測手段が登場したのか？という背景から実際の設定や導入方法についてまで、理解を深めていただくために説明します。 少々長いどころではないですが、最後まで読んでいただくことで、コンバージョンAPI（CAPI）については自信をもって
オラクル、MySQLにOLAP用の独自インメモリデータベースエンジンを搭載、「MySQL Analytics Engine」をOracle Cloud上で提供開始
米オラクルは、Oracle Cloud上での新しいデータベースサービス「Oracle MySQL Database Service Analytics Engine」（以下、MySQL Analytics Engine）を発表しました。 オラクルは今年の9月に、最新のOracle Cloud基盤に最適化したMySQLのマネージドサービスとして「Oracle MySQL Database Service」を発表しています。 今回発表されたMySQL Analytics Engineは、このMySQL Database Serviceに大規模データ分析機能を追加するものです。 通常のデータベースエンジンであるInnoDBに対して最大で400倍高速にOLAPのクエリを実行できます。 具体的にはオラクルが独自に開発したカラム型の分散インメモリデータベースエンジンをMySQL Database Se
Excel集計用のGoogle アナリティクスのデータ元をデータポータルで作る方法（とこうした作業が必要になるアクセス解析の昨今について）｜永井 隆 ／ ビジネスとウェブ活用
データポータル天下一オンライン武道会、誰かやりませんか？ （名称は適当です、すみません） https://t.co/QOqSUDSfGY — t̶a̶k̶a̶n̶o̶ (@takano_seo) September 3, 2020 最近「データポータル天下一オンライン武道会」が開催されたそうです。参加者のtakano(@takano_seo)さん、バカ毛(@fuguti)さんが発表されたレポートを記事として投稿されているのを見て、参加者でもない私は真似をして今回の記事を書きました。(前々から書き溜めていたネタでもありました) 半分冗談・半分本気で書いた記事です。どうか、そのつもりでお読みいただければと思います。 この記事の前提：ExcelでGoogle アナリティクスのレポートを作る人向け昨今のBIツールの隆盛により、ExcelやPowerPointを使ったレポートの作成機会が減っていると
はじめに GMOアドマーケティングのあおんたです。 今回は、ほぼオンプレシステムを担当していたエンジニアが、Google Analytics APIを叩くまでの手順を紹介します。 Google Analytics APIを叩いて、自分の管理下にあるGAタグが埋め込まれたサイトのセッション数を取得したりできます。 手順 ほぼ、公式ドキュメントの手順通り実施します。 ただ、Googleの公式ドキュメントって、直訳調というか、なんか日本語が不自然でいまいち何が言いたいかわからなかったりしますよね…。 というわけで、公式ドキュメント読んでもいまいちわかりづらかったところを補足しながら書こうと思います。 サービスアカウント作成 「サービスアカウント」とは、GCPのあるサービスにアクセスするためのアカウントです。 サービスの利用権限を個人アカウントごとに設定しなくても、ある目的のためにサービスアカウン
【開催報告】Amazon Analytics 事例祭り – データウェアハウスマイグレーション | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 【開催報告】Amazon Analytics 事例祭り – データウェアハウスマイグレーション こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 ソリューションアーキテクトの平間です。 9月24日に、「Amazon Analytics 事例祭り – データウェアハウスマイグレーション」を開催いたしました。今回は既存のデータウェアハウス(DWH)環境から、AWSの高速かつ完全マネージド型のDWHであるAmazon Redshiftへ移行されたお客様に、移行の決め手や移行後の効果について「本音」でお話ししていただきました。セミナーは前半がAWSソリューションアーキテクトからAWSのデータレイク及びアナリティクスサービスの概要と、DWHの移行をどのように検討すればよいかの方法をお話させていただき、後半はお客様より移行時の体験談をお話しいただ
Analytics Data APIの割り当て制限で使われる単位「トークン」を理解する2023年11月18日; Web解析
coding for sports analytics: resources to get started | brendan kent
These days, if you want to work in sports analytics, you need to know how to code. There's really no way around it. And while that can be scary for someone who's never written a line of code before, it's not as daunting as it seems. The reality is that there are a variety of excellent (often free!) resources for learning how to code. Some of them are very general, some are focused on a specific pr
メルカリAnalytics Infraチームの@__hiza__です。 この記事では、メルカリにおけるデータ基盤の整備について紹介します。 今回は、膨大な生のテーブルについてどのテーブルから中間テーブル化すると効果的か、データにもとづいて優先順位を付けた事例を説明します。 また、あわせて大規模なデータ基盤を改善する際に「データ基盤の利用状況のログ」が役立つことをお話したいと思います。 中間テーブルを作る意義データ分析用の中間テーブルを作成する意義を簡単におさらいします。 例えば、WebサービスのRDBに入っているデータで分析を行う場合に以下のような加工をしたテーブルを用意すると分析が便利になります。 例) 生テーブルを分析に使いやすくする加工の例 よくjoinして利用する複数のテーブルをあらかじめjoinしておく コード化された値を人が見て分かる値に変換しておく(都道府県コード01→北海道
TechCrunch
ICONIQ Growth has raised $5.21 billion across two funds associated with the seventh growth fund family, according to SEC filings. However, the firm’s actual fundraise was $5.75 billion, accordin
While all of Wesley Chan’s success has been well-documented over the years, his personal journey…not so much. Chan spoke to TechCrunch about the ways his life impacts how he invests in startups.
こんにちは。delyインターンのしょーといいます。 データサイエンスチームで1ヶ月間インターンさせていただきました。 本記事では、インターンで行なってきた事柄を紹介していきます。 目次 目次 １. コホート分析 分析手法 結果 ２. アプリダウンロード数の推移 分析手法 結果 ３. 動画視聴予測モデル作成 基礎となるデータフレームに至るまで 学習 精度向上に向けて このモデルを利用した機能提案 ４. データサイエンスチームの取り組みに参加した 成果報告会を行なった 終わりに １. コホート分析 レシピ詳細画面のUIが変わったことによるリテンションの変化を分析しました。 分析手法 コホート分析を用いました。なぜコホート分析を用いたかというと、リテンションの変化が一目で分かりやすいからです。 roboma.io 今回はGoogleアナリティクスではなく、Pythonを用いてコホート分析を行いま
新型コロナウイルス・ゲノム分子疫学解析によるクラスター対策 2019年末に中国・武漢で初めて確認された新型コロナウイルス（SARS-CoV-2）は、2020年１月に国内で初めて感染者が確認された。その後、現在まで地域的な感染クラスター（集団）とその集合体である複数回の感染ピークを生じている。自治体では積極的疫学調査を実施し、クラスターの発生源の特定と濃厚接触者の追跡によって感染拡大を封じ込める対策を行ってきた。この活動を支援すべく、我々は、SARS-CoV-2（一本鎖プラス鎖RNAウイルス、全長29.9 kb）のゲノム配列を確定し、感染クラスターに特有な遺伝子情報およびクラスター間の共通性を解析している。これまでに2回にわたってゲノム情報が示す国内伝播の状況を概説してきた（2020年4月27日1）、2020年8月6日2））。また、日本国内3,4）、ダイヤモンド・プリセンス号の乗員乗客5）、
全く新しいレポート自動化ツール インハウスプラスは、マーケティング担当者のデータ集計やレポート作成にかかる時間を短縮するマーケティングレポート自動化ツールです。システムをゼロから自前で作るのではなく、Looker Studioをはじめ世界中のサービスを目利きし上手に組み合わせることで、高い柔軟性と低コストを実現しています。
近年、今後のメディアビジネスの戦略として、サブスクリプションが話題だ。しかしサブスクリプションとは、機能の導入だけでなく、組織戦略まで踏み込まなければ成功しないのではないか。 筆者は、デジタルマーケティングのサービスを展開するデジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社（以下、DAC）で媒体社の広告事業を支援している。ここ数年、広告以外の相談、特にサブスクリプションについての相談を受ける事が増えてきた。その答えを探しにアメリカにわたり、いくつもの会社とディスカッションを行った。この工程でいまのアメリカのメディアビジネスの事例について知ることができた。 デジタルファーストを実現したワシントン・ポスト（出典：ワシントン・ポスト） 現在DACでは、日本の媒体社がサブスクリプションモデルで成功するためのソリューションとしてarc publishingというメディアプラットフォームサービスを日
1 | ノーススターメトリックについてノーススターメトリック - North Star Metric (NSM) は、ビジネス成長を求める指標設計のフレームワークで、著名なグロース企業で積極的に採用されています。 近年その有効性が再認識され、より多くの企業で採用され始めました。Amplitude でも世界中で50 回以上のワークショップを実施してます。 ここでは、Amplitude がワークショップで案内している NSM 設計手法をご案内します。 2 | 今までの指標設計指標設計の多くは KGI を設定し、それに伴い KPI を設計して「KPI ツリー」を作成しています。KGI/KPI は以下を示しています。 企業の多くの KGI は「売り上げ」といえます。その際の KPI の多くは以下のように設計されてます。 ただし、この KPI 設計には、ユーザーの「プロダクト体験」の評価が考慮され
最近，因果推論や因果探索に興味を持ち，勉強している．というのも最近，ゆううきさん と一緒に分散システムの異常の原因を即時に診断するための研究を進めている．原因を診断するためのアプローチとして，サーバやコンテナ等から取得できる様々なメトリック（CPU使用率やメモリ使用率など）を（グラフ理論における）ノードとして，因果グラフを構築することを考えている．メトリック同士の単なる「相関」ではなく，結果と原因の関係である「因果」を捉えようとするアプローチである．例えば，システムの障害が発生した場合，相関だけでは，AとBが関連がありそうというところまでしか言えないが，因果を特定できると理想的には，Aの原因はBであるといった議論ができるため，有用だと考えている． 実際に，前述のような因果グラフを構築して障害の原因を特定しようというアプローチは，以下の例に挙げるようにここ数年で増えている印象がある． 「Mi
＜お知らせ＞ この記事は移転しました。約5秒後に新記事へ移動します。 株式会社HAPPY ANALYTICS 公式サイトよりお読みください。 ウェブサイトの改善施策を出すには３つの方法があります。セミナー等で良くお話ししているのですが １：データを元に「良い」と「悪い」を見つけ、自社サイト内で改善案を出す ２：データを元に課題を見つけ、「仮説」をもって同業他社を比較する ３：自分が良いなと思った施策のスクリーンショットを撮って施策をためる この3番について、セミナーで紹介しているいくつかの事例はこんな感じです。 ■男女お互い選びやすいように「価格を隠す」機能を入れる ■メールマガジンを「受け取らない」を選ぶと、メールマガジンの詳細を表示するバナーが案内される こういった施策を私は貯めているのですが、それらをまとめたサイトをリリースしました。それが「施策掲示板」になります！ 施策掲示板とは
無料のヒートマップツール「Microsoft Clarity」使い方まとめ 2020年10月、Microsoft社から、新たに「Clarity（クラリティ）」という無料のヒートマップツールがリリースされました。このヒートマップツール、完全無料ながら一定以上のサイト解析ができるため、リリース直後から注目を浴びているツールです。 ヒートマップツールは、サイト訪問者の行動や、LPでどこが見られているかなど、サイトやページ改善に大いに役立ちます。 創業手帳がさっそく登録してみました。設定方法や使い方について解説します。 ※この記事を書いている「創業手帳」ではさらに充実した情報を分厚い「創業手帳・印刷版」でも解説しています。無料でもらえるので取り寄せしてみてください 「Microsoft Clarity」とは 「Microsoft Clarity」とは、前述の通りマイクロソフト社が提供する無料のヒー
GitHub - microsoft/forecasting: Time Series Forecasting Best Practices & Examples
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Most Popular Most Subscribed Most Super Chatted Most Live Viewers Most Viewed Growth Decline Worldwide Japan South Korea Taiwan United States India Indonesia Viet Nam Brazil Canada China Germany Hong Kong Pakistan Philippines Spain Thailand United Kingdom Afghanistan Åland Islands Albania Algeria American Samoa Andorra Angola Anguilla Antarctica Antigua and Barbuda Argentina Armenia Aruba Australi
3行まとめ ・分析組織のロードマップとフェーズを分析 ・分析組織の戦略と組織体制を分析 ・分析組織を運営する上での注意事項を列挙 データソリューショングループの天野です。 最近運動不足を解消するために体組成や歩数をモニタリングしており、徐々に成果が出ています。「継続は力なり、計測も力なり」ですね。 前回公開の記事から時間が空いてしまいましたが、今回は事業会社の分析部門責任者の観点から分析組織を「分析」するというテーマにて記事を書きました。 具体的には分析組織の運営に関わるロードマップやフェーズ毎の役割を始め、個社毎に策定するデータ戦略に用いられる要素や分析組織の体制パターン、そして知っておくことや避けた方が良いことなどを「分析」します。「分析」というワードがありますが持論をまとめているだけで、データがまったく出てこないので客観性に乏しくデータ分析者には物足りない内容かもしれませんが、ひとつ
**Next.jsとはVercelが作成しているReactのフレームワークです。**面倒な設定を書かなくてもすぐに使えるZero Configを標榜しており、実際にwebpackやTypeScriptと一緒にReactを書く際にも特別な準備は不要です。SSRにも対応しており、Reactで開発するならNext.jsかFacebook製のCreate React Appを使うのがスタンダードになってます。 私は実務でNext.jsを使っており、このフレームワークはとても便利だと思っています。私はNext.jsの大ファンなので、Reactでの開発時にNext.jsを使う現場が増えるといいなと思って記事を書いています。 関連記事: Next.js + esa.io + VercelでJAMStackな爆速ブログを構築する **この記事では、Next.jsでReactアプリケーションを作成する時に、
データ分析初心者向けおすすめ本のご紹介 〜第1弾・データ分析基礎力編〜｜Mercari Analytics Blog
こんにちは。メルカリ Analyticsチームの @suwachan です。 この記事から何回かに分けて、メルカリ Analyticsチームのメンバーによる、「データ分析初心者の方におすすめの本」を紹介していきたいと思います。 駆け出しのデータアナリストの方だけでなく、PM・マーケターなどでデータ分析を学びたい方や、データアナリストと仕事をする方にもお役立ちできるような記事にしていく予定です。 第1段の今回は「データ分析基礎力」に関する本の紹介です。おすすめの本を @hizaさん、@Tsugutoさんに聞いてみました。 <編集後記> 本記事を書くにあたって、なるべく「どのような課題感があるときに読むべきか」と「この本によって、何がどう変わったのか」を具体的に解説するようにしました。 本を効果的に読むには、読む人のレベルに合ったものを選ぶこと、そしてその本によって何を身に付けるのかという目的
直帰率の改善についてのいろいろ
直帰率ってなにかと注目されやすい指標で、改善の対象になることも多いですよね。単純な指標でやることもそんなになさそうなんですが、考えだすと奥が深いのでいろいろ思うことを書いてみようかと。 直帰率の目安って？ 必ず聞かれるやつ。こう答えるようにしています。 企業サイトやECサイト：40%前後 ブログ、LP：90%前後 計測がおかしいとき：10%以下 ホントに目安であって初めて「直帰率」という言葉を聞いた人向けの回答です。 40%は東京の平均気温と同じようなもの 夏もあれば冬もあって、朝もあれば昼もある中での平均気温なので何の役に立つのかと思いますが、海外から初めて日本に来る人には参考になるでしょうし、海外で地理を学んでいる人にも参考になるでしょう。 北極圏に近くて白夜があるような地域のようなのか、赤道直下で毎日暖かい地域のようなのか、とにかくそんなことを知る程度の目安です。 だからこう答えるし
ウェブログからSQLで指標を計算する8構文～GA4のBigQueryを題材に – marketechlabo
Googleアナリティクス4プロパティが登場し、誰でもBigQueryにログを出力できるようになった。ログ分析を始める環境は揃ったわけだが、ログ分析のノウハウはあまり世に出ていない。SQLを使ってこれらを分析する方法を少し紹介する。どんな高度なログ分析をするにしても、これが基本となる。 ウェブ分析の指標 ウェブ分析の基本は ページビュー数 セッション数 人数 のカウントである。複雑な分析も、結局カウントしているのはこの3つの指標に集約されることが多い。Eコマースになると購入金額の合計なども入ってくることはある。 そしてこれに「○○した」という条件が付いて イベント○○が発生した回数 ○○したページビュー数 パラメータ△△の値が□□だったイベント○○が発生した回数（ページ□□のページビュー数） ○○したセッション数 ○○した人数 をひたすらカウントする。たとえば 資料ダウンロードボタンをクリ
Google アナリティクス（ユニバーサルアナリティクス）終了に伴い、これから起こること：CMOのためのデジタルトレンド解説【号外】 【緊急寄稿】Google アナリティクス（ユニバ―サルアナリティクス）の終了に伴い、今後どのようなことが発生するか、どのように対処すべきか、まとめてみました。
Googleが提供するアクセス解析サービスのGoogleアナリティクスでは、2023年7月1日に「Google アナリティクス 4(GA4)」への完全移行が実施され、前世代のGoogleアナリティクスである「ユニバーサル アナリティクス(UA)」でのデータ処理が終了しました。完全に更新が止まったUAのデータをそのうちGoogleが消したりアクセス不能にしたりする前に、別のアクセス解析ツールであるMatomoへとインポートしてみました。 Import Google Analytics User Guide - Analytics Platform - Matomo https://matomo.org/guide/installation-maintenance/import-google-analytics/ Matomoはクラウドサービスが提供されているほか、セルフホストも可能で一切外部
米アップル社は2020年9月16日（日本時間では9月17日）にiPhoneやiPad、iPod touch向けの最新OSであるiOS 14をリリースしました。 iOS 14ではITP(Intelligent Tracking Prevention)機能、端末の広告識別子であるIDFA(Identifier For Advertising)の利用にユーザーの許可を必要とする機能といったプライバシー保護機能の強化が図られており、より個人のプライバシーが守れるようになった一方で、広告の効果測定やターゲティングに利用できるオーディエンスデータ（行動履歴や興味関心など）の取得がさらに厳しくなりました。 参考：Build trust through better privacy - WWDC 2020 - Videos - Apple Developer 今回発表や実装がされたiOS 14のアップデー
電通デジタルの中野です。 今回は、Google Analytics 4（GA4）をBigQueryで分析する際によく使うSQLをまとめました。 自身の業務でもよく使用するため備忘録的な側面もありますが、参考までに活用いただければと思います。 前提BigQueryに連携したGA4データにはいくつか前提条件があります。 その中で最も大きな点は、GA4のレポート画面と数値が一致しない場合がある、ということです。 詳細については、こちらのページに記載があります。 ユーザー数やセッション数といったユニーク数を算出する場合、データ量が多いと計算に時間がかかります。そこでGA4レポートではHyperLogLogというアルゴリズムを使用して近似値を算出しています。 精緻な値を計算する場合は、現状BigQuery以外に手段がありません。こういった制約からもBigQuery上でSQLを使った分析をする場面は増
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GTMにサーバーサイドで動作するサーバー用コンテナが登場 | アユダンテ株式会社
Creating a React Analytics Logging Library
世の中の仕組みと人生のデザイン l 橘 玲 | DPM(ダイヤモンド・プレミアム・メールマガジン)
Facebook広告のコンバージョンAPI（CAPI）とは何か？を理解する前に知っておきたいこと｜アナグラム株式会社
https://www.freeworld1102.com/entry/blog77
GCP初心者がGoogle Analytics API叩いてみた
私がGoogleタグマネージャーで必ず作成するたった1つの変数
「Firefox 85」が公開 ～“Supercookie”による追跡からユーザーを保護／ブックマーク機能やパスワードマネージャーも改善。Flashのサポートは完全に廃止
データ基盤は「データで」改善する − 中間テーブル作成の事例｜Mercari Analytics Blog
TechCrunch | Startup and Technology News
データサイエンスチームでの1ヶ月インターンの記録 - dely Tech Blog
新型コロナウイルスSARS-CoV-2のゲノム分子疫学調査（2020年10月26日現在）
インハウスプラス | マーケティングレポート自動化ツール
ワシントン・ポストの事例から見るサブスクリプション - Media × Tech
ノーススターメトリックの求め方｜Amplitude, Inc.
グラフィカルモデルに基づく因果探索手法の調査 - Fire Engine
「施策掲示板」をリリースしました - Real Analytics （リアルアナリティクス）
無料のヒートマップツール「Clarity」とは｜創業手帳が実際に使ってみた！
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分析組織を「分析」する｜NEO CAREER Data Analytics Blog｜note
Next.jsでGoogle Analyticsを使えるようにする - パンダのプログラミングブログ
Google アナリティクス（ユニバーサルアナリティクス）終了に伴い、これから起こること
Googleアナリティクスの過去データをMatomoにインポートして移行し解析結果を保存する手順まとめ
iOS 14による運用型広告の広告配信やトラッキングに対する影響まとめ｜アナグラム株式会社
初心者が知っておきたい、Google アナリティクスの機能は？ スペシャリスト4名に聞いた「使える機能」 | Web担当者Forum
GA4データの分析用SQLまとめ｜Dentsu Digital Tech Blog