移行まで1年をきった「Google アナリティクス 4」 GAとの違いや最新アップデート情報を徹底ガイド | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2022 春
この中で「ユーザーエンゲージメント」という言葉だけちょっと聞き慣れないかなと思います。これが、次に取り上げるGA4の2つ目の特徴です。 ②「エンゲージメント」という考え方が加わった 「user_engagement」のイベントは、GA4で新しく加わった指標です。1秒以上ページが表示された際にカウントされます。 「エンゲージメント」とは、Googleでは「サイトやアプリに対するユーザーの操作」と定義されています。Webサイトにアクセスをしたあとでユーザーが操作を行うと「そのサイト（ページ）に関心を持ってなんらかの行動をしている」とみなし、「エンゲージメント」として記録されるのです。このイベントが発生してから、そのページを離脱するまでの時間が「エンゲージメント時間」として記録されます。「ページに滞在した時間」とほぼ同義です。 2つの特徴を実際の画面で比較してみる UAの表を見てみる 直帰率
Google Data Analytics
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こんにちは。naki(@naki_mk)と申します。普段はTwitterに生息しており、日常やビジネスに関連したつぶやきをしています。今回は「データ分析」という仕事について、プロとして仕事をしていく中で私が必要だと考える要件・素養や、勉強するべき内容などをまとめていこうと思います。 本記事の内容は「勉強法」というよりはデータアナリストという仕事に関する哲学に近いものや、自分なりのノウハウが多く含まれているので、参考にする部分そうでない部分は各々判断していただけると嬉しいです。 経歴紹介私は社会人5年目のアラサーで、IT系事業会社でマーケティング部のマネージャーをした後、現在は米国企業(S&P 500)にビジネスアナリストとして勤務しています。業務の内容は主にデータ分析×マーケティングが軸で、PythonやSQLをコーディングしてデータ解析やモデリング構築をしたり、そこから得た知見を他部署に
SaaS市場の盛り上がりもあり、企業のマーケティング活動をサポートする便利なツールが続々と登場しています。マーケティングやセールスに従事する方々にとっても、複数のツールを使い分けながら仕事をすることは、当たり前のことになっているはずです。 そういったツールの中でも、Google Analyticsに代表されるアクセル解析ツールは、古くから使われている比較的ポピュラーな存在でしょう。 しかしながら、アクセス解析を専業としていない方にとっては、少々難しいツールであるようにも思います。クライアントの社内資料でも、全体の直帰率で良し悪しを判断していたり、ページビューをKPIにしていたりすることは珍しくありませんが、これはアクセス解析の正しい使い方や見方があまり浸透していないことを物語っています。 このようになってしまう一つの要因は、ツール上で閲覧できるデータの種類と量が膨大だからでしょう。 例えば
GA4移行で最低限やっておくことを解説！よくある質問と解決方法も更新中 | ［マナミナ］まなべるみんなのデータマーケティング・マガジン
まだ旧Googleアナリティクス（UA）からGoogleアナリティクス4（GA4）移行していない人は、プロパティ作成とデータ保持期間の延長だけ設定しておきましょう。 この記事を書いている成瀬はUAを3年ほど使っています。もちろん実際にGA4に移行する方法も知っているため、その手順や早めに作業しておくことだけ分かりやすく解説することも可能です。先にGA4そのものを知っている人にむけて今すぐやるべき最低限の作業だけ解説します。 プロパティ作成の際に入力するのは基本情報と追加情報、データストリーム種別、サイトURLとストリーム名になります。ここで言う基本情報とはプロパティ名、レポートのタイムゾーン、通貨、業種、ビジネスの規模、ビジネスにおける利用目的です。データストリーム種別ですがWebデータを取得する場合は「ウェブ」、アプリの場合なら「Android アプリ」「iOSアプリ」を選択してください
こんにちは、Gunosy Tech LabのMLチームでマネージャーをしている id:skozawa です。 今日はMLチームで取り組んでいるABテストの設計と運用について紹介したいと思います。 MLチームはプロダクト横断のチームです。メンバーはグノシー、ニュースパス、LUCRAなどのプロダクトチームにも属しながら、開発を進めています。 ABテストについては以前も少し書いたことがあり、基本方針は同じなのですが、横断チーム、ロジック開発だからこそある難しさもあり、そのあたりで少し工夫していることなどを書きたいと思います。 tech.gunosy.io ABテストの設計について ABテスト開始のために、タスク、KPI、拡大判断基準の設計をするようにしています。 タスク設計 仮説を立て、タスクのゴールを設定します。 ここでは、controlとtreatmentの差分を明確にすることと、contr
割れるインターネット 米中逆転の情報勢力図
世界をひとつにするはずだったインターネットに、深い亀裂が走っている。国際関係の悪化が影響し、国境線が情報流通を滞らせ始めた。ネットの分断を意味する「スプリンターネット」という造語がささやかれる中、データを巡る世界の勢力図の変遷を追った。 新たな情報覇者、 中国世界を巡るデータを最も多く手にしているのは誰なのか。 日本経済新聞データエコノミー取材班は、国境を越えて流通するデータ（越境データ）量を主要国・地域別に分析した。すると中国が米国をも圧倒する「情報覇者」だったことがわかった。 分析方法 国境を越えて流通する データ量のランキング 国境を越えて流通する データ量のランキング 国境を越えて流通する データ量の推移 国境を越えて流通する データ量の推移 国境を越えて流通する データ量の推移 国境を越えて流通する データ量の推移 中国のデータ量 米国の2倍 2019年、越境データが最大だったの
Vercel Analytics: Real-time Insights, Peak Performance | Vercel
Better insights. Peak performance.Upgrade your post-launch workflow with actionable insights, then experiment until you reach peak conversion rates.
こんにちは。はてなブログのサブディレクターをやっている id:AirReader と申します。 さて、2022年3月16日にGoogleよりユニバーサル アナリティクスの終了予定とGoogle アナリティクス 4(以下、GA4)への移行のアナウンスが行われました。GoogleがGA4を推しているのは知っていましたが、これほど早い終了は予想していませんでしたのでとても驚いたのを覚えています。 はてなブログでは、他のブログサービスと比較しても早い段階でブログのGA4に対応いたしました。また、単に対応するだけではなく、はてなブログの解析に最適化したデータを送信する付加価値もつけておりますので、ぜひご利用いただければと思います。 staff.hatenablog.com はてなブログの開発においては、終了の案内以前からGA4を導入して利用しておりました。また、GA4とは別にはてなブログの利用データ
ウェブブラウザのFirefoxを開発しているMozillaの研究者らが、ブラウザの閲覧履歴だけを使用して高い精度で個人を特定することができたとの研究結果を発表しました。この発表により、匿名化された閲覧履歴であればオンライン広告の広告主などに悪用されないというこれまでの考え方が覆されるとの見方が広がっています。 Replication: Why We Still Can't Browse in Peace: On the Uniqueness and Reidentifiability of Web Browsing Histories | USENIX https://www.usenix.org/conference/soups2020/presentation/bird Mozilla: there is a high probability that your browsing hi
コンテンツが新規顧客のサイト利用継続や理解、検討、CVに貢献したかをGAで簡単に分析する方法を紹介します。有料コンテンツとして準備していたのですが準備に数年かかってしまった（苦笑）ので、もう無料公開しちゃいます！私の有料コンサルティングではほぼ全ての案件で使ってきた手法とテンプレです。 GA4へ切り替える前に、現状分析もかねて貢献度分析をされてみてはいかがでしょうか？ コンテンツの貢献度をGoogleアナリティクスで算出しようコンテンツの効果をPVや直帰率、滞在時間だけで見ていませんか？企業サイトにおけるコンテンツ（特集記事やブログ、連載など）は、ビジネス成果（購入やお問い合わせ、資料請求などのコンバージョン）をレポート化しにくく、できたとしても広告と違って直接的な成果には繋がらないことが多いので、PV数やUU数などの基本指標だけを追うことが多いと思います。そもそも、コーポレイトサイトやB
アマゾン ウェブ サービス（AWS）が、2020年9月8～30日に開催したオンラインのユーザーイベント「AWS Summit Online」に、東大発のAI（人工知能）ベンチャーであるアイデミー 社長の石川聡彦氏が登壇。「製造業におけるIoT×AI/ML基盤の構築とその運用事例」をテーマに講演を行った。本稿は、この石川氏の講演内容に、別途行った取材の情報を追加して構成した。 「MLモデルができた後から長い戦いが始まる」 2014年6月設立のアイデミーは、製造、金融、SIerなど企業向けを中心に50社以上に同社のAI技術が採用されている。これら採用企業の内、実に6割が製造業となっていることから、製造業が重視するIoT（モノのインターネット）とAIの活用に関するさまざまな知見やノウハウを持つ。 石川氏はまず、AIの主要技術となっているML（機械学習）で重視すべき「MLOps」について説明した。
先日、はてなブログBusinessプランのリリースに合わせて『週刊はてなブログ』がお届けする「連続企画：コンテンツと企業 2020」の第2弾として「企業ブログの価値を、どう計る？アクセス解析の専門家 小川卓とコンサルタント 村山佑介が「ブログ運用担当者が見るべき数字」を語る」が公開されました。 blog.hatenablog.com 対談内では、株式会社HAPPY ANALYTICS代表取締役の小川さまと私が、企業ブログ内で運用する際のコンテンツの目標設定のあり方から、企業ブログにおけるフェーズごとの分析やコンテンツごとに見るべき数値などを対談させていただきました。 なぜ「ブログ運用担当者が見るべき数字」というテーマにて対談させていただいたのか？について記載させていただきます。 数年前から企業のマーケティング活動の一環として、企業側がブログなどで情報を発信するオウンドメディアを運用する企業
Googleが提供する無料のアクセス解析サービスであるGoogleアナリティクスは、多くの企業やウェブサイトの運営者によって利用されています。新たにGoogleが、機械学習に基づいた予測やGoogle広告との統合などの機能を搭載したGoogleアナリティクスの最新版「Google Analytics 4」をリリースしました。 The new Google Analytics will give you the essential insights you need to be ready for what’s next. https://blog.google/products/marketingplatform/analytics/new_google_analytics/ Meet Google Analytics 4: Google's vision for the future o
2ヶ月連続、CVRが前年より約40％以上改善を達成したUI改善｜Kurashicom Tech Blog
こんにちは、クラシコムのデザイナーの遠藤です。クラシコムは、7月31日に期末を迎えました。そのちょうど期末の日に、利き腕の右手首を骨折してしまい、文字だらけかつ無骨なブログになりますが、お付き合いください。 13期末、なかなかにドラマチックな数字が踊る結果となりました。 2019年6月、7月のCVRが前年より約40%以上改善しました！！嬉しすぎます…！もちろん、この結果に到達できたのは、様々な社内チームの日々の努力の積み上げだということが大前提にあります。 CVRを改善することを目標としてUI改善を頑張り続けた９ヶ月で、ここまで成果が出たのが純粋に驚きです。振り返ると、一つお客様がこれを求めていたのではないか？という法則があったということに気づきました。 かなり当たり前のことなんですが… 「いいと思ったものはすぐに買いたい…！」ということです。 私が入社してすぐ、UI改善施策を考え始めた2
【新発見】「最近はいいねの獲得が難しくなっている」は本当か？ 〜 Qiitaのいいねを可視化して分かった7つの驚愕 〜 - Qiita
【新発見】「最近はいいねの獲得が難しくなっている」は本当か？ 〜 Qiitaのいいねを可視化して分かった7つの驚愕 〜 QiitaPython可視化Kaggle 「Qiitaでいいねしたら草生えるページ」を作った副産物として全いいねの日時データを取得できました。 いいねした日時を使った分析をすると今までわからなかった驚愕の事実が見えてきました。 今までのQiita分析記事とこの記事では何が違うのか？ 今までにもQiitaのいいねを分析した記事はいくつもありましたが、これらの中では記事データを使った分析を行なっていました。 データの取得元はAPIでいうと /api/v2/items になります。 このデータでは記事の投稿日時はわかってもいいねした日時まではわかりませんでした。 これに対してこの記事で使用するデータは、各記事についたいいねを /api/v2/items/:item_id/lik
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
Firebase Analyticsで始めるプロダクトの効果検証の取り組み - ANDPAD Tech Blog
ANDPADチャットチームでエンジニアをしている椎野(@taikishiino)です。 前回、5000万件越えのRDS大量データをFirestoreに移行する勘所 という記事を書かせていただきました。 tech.andpad.co.jp その後、グロースのための施策にも徐々に注力できるようになってきました。 今回は効果的にグロースさせていくための効果検証の仕組み作りの取り組みについて紹介していきます。 効果検証 どんな方法で Firebase Analytics ログイベントについて どのようにイベント設計したか パラメータルール どのように可視化したか 画面内の機能導線タップ総数の割合 対象画面の各機能導線のタップ数/UU 対象機能導線のタップ数/UU この先の話 効果的な仮説検証へ 施策リリース前段階でのニーズ検証 さいごに 効果検証 主な効果検証の目的は以下の2つです。 リリースした
こんにちは！小田島です。コロナ第二波が来ましたが、もともと出不精気味なので個人的にはあまり影響はありません。むしろ外出しない理由ができて堂々と引きこもっていられます。 これまで、さくらのナレッジではNode.jsやDenoの話をしてきました。今回は、これらを使う上で欠かせない非同期処理について説明します。よろしくお願いします！ 対象者 本記事は、こんな人が対象です。 JavaScriptの非同期処理はコールバックとかPromiseとかasync/awaitとかあるけど、どう違うの？どう使い分ければいいの？ Node.jsのコールバックって罠が多くて使いにくい Promiseの仕組みがよくわからずになんとなく使っていた async/awaitって中でどういうことをやってるのかわからないけど便利だよね 非同期処理？async/awaitさえ覚えておけばいいんじゃない？ async/awaitっ
dbt (data build tool) を使ってデータをテストする - CUBE SUGAR CONTAINER
ソフトウェアエンジニアリングの世界では、自動化されたテストを使ってコードの振る舞いを検証するのが当たり前になっている。 同じように、データエンジニアリングの世界でも、自動化されたテストを使ってデータの振る舞いを検証するのが望ましい。 データをテストするのに使える OSS のフレームワークも、いくつか存在する。 今回は、その中でも dbt (data build tool) を使ってデータをテストする方法について見ていく。 dbt 自体はデータのテストを主目的としたツールではないものの、テストに関する機能も備えている。 また、dbt には WebUI を備えたマネージドサービスとしての dbt Cloud と、CLI で操作するスタンドアロン版の dbt Core がある。 今回扱うのは後者の dbt Core になる。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName:
人工知能で詐欺まがいなことしてる香具師に引っかかった、という話をこれからしていく。この記事は「人工知能ば詐欺だ」ということでなく、「詐欺師は人工知能を使いたい」ということを語る。 もう10年ぐらい前になるのだけど、人工知能には色々あるのに「深層学習だけが人工知能」だという無勉強な馬鹿に引っかかったんだよ。本当は人工知能なんて LISP から始まって、色々あって今の AI につながるているのに、その歴史は全く無視してね。Python のライブラリでどうにかできないものは不要とのことなので、「ふーん、そうなんですか」ぐらいで対応してた。なぜなら、自分は人工知能にAPIを叩いてブラウザに表示する部位を担当したからだ。 その会社にはエンジニアがいないので、人工知能とデザインを除いた全てをほぼ自分だけでフロントエンド（当時はFlash）からバックエンド（Django）とデータベース、クラウド部分を設
Googleアナリティクス4（GA4）で使えるようになる「直帰率」は「非エンゲージメント率」という評価をするための指標です。 従来のGA（ユニバーサル アナリティクス）の直帰率とは仕組みが全く異なるので、正しい集計仕様と使い方を覚えましょう。 直帰、直帰率とは 同じ名前の指標ですが、 従来のGA（以下、UA）とGA4で使える直帰率は下記のような違いがあります。 UAの直帰率 ページで何も行われなかった 1 ページのみのセッションのパーセント数。直帰の場合、セッション継続時間は 0 秒です。たとえば、ユーザーがウェブサイトにアクセスして、ホームページでコンテンツを数分間閲覧したものの、リンクをクリックしたり、インタラクション イベントとして記録されているイベントをトリガーしたりせずにウェブサイトを離れた場合、そのセッションは直帰として集計されます。 引用：[UA→GA4] 指標の比較: Go
たとえば、多くのウェブサイトやアプリで利用されている「Google アナリティクス」もその対象です。ウェブサイトやアプリに「Google アナリティクス」のタグやSDK（Software Development Kit）を組み込むと、利用者の端末からGoogle（第三者）に対して情報の送信が発生するためです。 この場合、そのウェブサイトやアプリでは以下の情報を「公表」または「通知」する必要があります。 「Google アナリティクス」は何の目的で導入したか送信先はどこか（この場合：Google LLC）Googleに送信される情報はどのような情報かGoogleは受け取った情報をどのように利用するかその他にも、Facebookの「いいね！」ボタンなどのソーシャルプラグインや、AdSenseなどの広告配信サービス、マーケティングオートメーションやABテストツールなどをウェブサイトやアプリに組み
私のGoogleアナリティクス関連情報ツイートをまとめ
ムラヤマ ユウスケ @muraweb_net 【アナリティクス関連のTips118】 GA4で期間比較を行うと曜日をあわせてくれるから便利だ。 期間を比較する場合、曜日があっていないと数値差に曜日という要因が発生する可能性があるが曜日があうことで曜日の要因を減らすことができる。 なお、変化率だけを表に反映することもできる。 pic.twitter.com/RMrygajcUW 2023-05-31 08:56:33
よりプライバシーに配慮したウェブの実現にむけて
あらゆる言語で、あらゆる話題に関する情報を、何十億もの人々が簡単に入手できる現代のインターネットの姿を、その経済基盤である広告無しに想像することは難しいでしょう。一方で、利用者にとって意味のある関連性の高い広告を表示するため、デジタル広告業界が企業努力を続けたことで、主にサードパーティ Cookie を通じて収集された個別の利用者に関する情報が多数の企業によって活用される結果となりました。これがデジタル広告業界全体への不信にもつながり、実際、Pew Research Center の調査によれば 72％ もの人々が、オンラインでの行動の多くが広告主、テクノロジー企業やその他の企業によって追跡されていると感じており、81％ の人々は、データ収集によって引き起こされる潜在的リスクはそのメリットを上回ると感じています。このようなデジタル広告に対する個人のアイデンティティに関する情報の利用方法やプ
「あらゆるデータ分析は、意思決定に役立つものでないといけない。筋の悪い分析に着手しないためには、具体的にどういう意思決定に役立つかをイメージする必要がある。これを考えるのがデータサイエンティストの仕事だ」――滋賀大学 データサイエンス学部の河本薫教授は、ビジネスの現場におけるデータ分析の在り方について、こう語った。 河本教授は、前職の大阪ガス時代にデータ分析専門の組織を立ち上げ、「エネルギーの需要予測」「電力の価格予測」など、データを駆使して業務改革に取り組んだことで知られている。 プロジェクトを成功に導くには、どういった点に気を付ければいいのだろうか。河本教授が11月7日に開催されたデータ活用に関するイベント「HULFT DAYS 2019」に登壇し、データサイエンティストの視点で解説した。 「意思決定」の内容を具体化できないと失敗する データ分析で解くべき課題を見つけるには、データサイ
売上8%↑ PV 9%↑ 直帰率15%↓など、社内説得に使えるCWV改善のビジネス成果事例14連発【SEO情報まとめ】 | 海外&国内SEO情報ウォッチ
「コアウェブバイタル改善したい、でも工数も予算もたりない」そんなあなたに、上司や経営層が喜んで予算をつけてくれる社内説得資料をお届けする。 コアウェブバイタルで他サイトがどのように「売上が増えた」「PV数が増えた」「直帰が減った」「広告収入が増えた」のかの、具体的な数字だ。 今回は、6月から導入予定のコアウェブバイタル（CWV）関連トピックが「CWVやる理由」「CWVの分析」「リダイレクトとCWV」「AMPでもCWV最適化」と多めだ。 ほかにも、ECの動画SEO、順位回復のためのタグ修正、パブリッシャー向け情報などなど、あなたのSEO栄養になる情報をお届けする。 記事2ページ目最後の筆者ブログ記事紹介にある「ページエクスペリエンスのランキングをPC検索にも」も要チェックだ。 CWVの状況をデータポータルで超ビジュアライズ、無料で使えるテンプレートCWVを無視すべきではない2つの理由CWV評
昨年12月に Dataform の Google Cloud 加入が発表 されて以来, 関心を持って調べています. Dataform は BigQuery などのデータウェアハウス上で SQL を中心としたデータ変換パイプラインを構築するための仕組みです. 先日は Dataform で Google Analytics 4 の BigQuery Export データ を変換するパイプラインを作ってみたりもしました（GitHub: terashim/dataform-google-analytics-4-example）. Dataform は非常に強力なツールで, 簡単な SELECT 文を書けば CREATE TABLE 文や MERGE 文などデータ更新用のクエリを自動生成してくれます. しかし詳しく調べていくにつれて, より本格的なパイプラインを構築するにはやはり BigQuery
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
からっぽのしょこ
2020-07-13 サイトマップのようなもの 当ブログについて はじめに 頑張って書いてるシリーズ記事の一覧ページをまとめた一覧ページです。 【目次】 はじめに 本を読んでまとめたシリーズ 機械学習・ベイズ推論系の本 深層学習系の本 まとめたシリーズ Rのパッケージを調べたシリーズ 組んでみたシリーズ おわりに … 2024-04-26 2.1：トピックモデルの文書表現【青トピックモデルのノート】 攻略ノート 攻略ノート-青トピックモデル トピックモデル はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、トピックモデル全般で共通する文書データに関する数式や記号… #トピックモデル 2024-04-20 【R】2.1：トピックモデルの文書集合の作成【青
はてなブログでGoogle AnalyticsのUAを使っていましたが、この度Google Analytics4（GA4）に移行しました。手順は簡単、Google AnalyticsでGA4のプロパティを追加してからダッシュボード管理画面の「設定」-「詳細設定」で測定IDを入力するだけです。解説します。 Google Analytics4（GA4）とは 簡単に言うと・・・ これまでGoogle Analytics（UA版）は長い歴史の中、増築を繰り返して整合性のほころびが出てきました。 これを改築してより正確な分析を可能にするのがGoogle Analytics4（GA4）です。 2023 年 7 月 1 日より、ユニバーサル アナリティクスでは標準プロパティで新しいデータの処理ができなくなります。それまでに Google アナリティクス 4 プロパティに切り替えて設定を進めておきましょう
【あなたのサイトは大丈夫？】アルゴリズムアップデート直前、CWV要点をもう一度おさらい！ - AppBrew Tech Blog
株式会社AppBrewでインターンをしている Sora (@sora)と申します。 お茶の水女子大学のM1で、自然言語処理を研究しています。AppBrewでは主にWeb版LIPSの開発をしています。 ところで、もうすぐGoogle検索のランキング要因にCore Web Vitalsが導入されますが、対策はしていますか？ 今回はCWV導入直前ということで、LIPSでどのように数値計測・改善したのか、小ネタをいくつかご紹介したいと思います！ SEO担当者さんの参考になれば嬉しいです。 そもそもCore Web Vitalsとは？ 継続的なパフォーマンス監視 SpeedCurve導入 CWV改善施策の例 CLSの改善 画像まわり 画像サイズの最適化 Cache-Controlの設定 大きすぎるページの改善 おわりに そもそもCore Web Vitalsとは？ ユーザーエクスペリエンス向上に重要
初の機械学習プロジェクトを仕事でおこなった。その際に、各プロセスでこういう部分をみたり考えたりした方が良さそうだと思ったことをまとめる。 なお、機械学習プロジェクトの話は「仕事ではじめる機械学習」をはじめとして既に色々なところで議論されている*1。しかし、いくつか読んだがマクロな話が中心だったので、どちらかというとミクロ部分の機械学習モデルを構築する という部分を中心に書く。 なお、経験者から指摘されたり教えられた点を1度機械学習プロジェクトをやっていったんまとめただけなので、今後追加・修正される暫定版なことに注意。 ワークフロー 機械学習プロジェクトのワークフローはざっくりと以下のようになる。 1. 要件を定める やることとしては、 目的 スケジュール 期待値 どの程度の精度ならよいか どのようなアプローチを取るか を決める。 このあたりの話は、前述のように「仕事ではじめる機械学習」など
GitHub - quickwit-oss/quickwit: Cloud-native search engine for observability. An open-source alternative to Datadog, Elasticsearch, Loki, and Tempo.
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[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
![[GTM] GA4によるSPA計測の罠と対策 | アユダンテ株式会社](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e407ece5be70b763fe8ae9abec2202779aaa0a9f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fayudante.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F11%2FGA4.png)
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
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UAとGA4って何が違うの？ | gihyo.jp
【保存版】初心者でも分かるデータ分析の本質とスキルアップの道のり｜naki｜note
BtoBサイトのアクセス解析で最初に確認すべき8つのポイント | knowledge / baigie
Gunosy MLチームでのABテストの設計と運用 - Gunosyデータ分析ブログ
はてなブログとGA4とデータ活用 - Hatena Developer Blog
「ウェブブラウザの閲覧履歴からユーザーを特定可能」とMozillaの研究者が発表
コンテンツは長期的にCV貢献するのか？GAレポート自動生成テンプレ無料公開中｜清水 誠
製造業のAI導入で最重要な「MLOps」、機械学習モデルができたら終わりじゃない
別ドメイン？サブディレクトリ？企業ブログを分析するのに知っておかなければならないこと - ブログ - 株式会社JADE
アクセス解析ツール「Googleアナリティクス」が機械学習による予測やGoogle広告との統合などで進化
GAの新バージョン「Google Analytics 4」と今後どうすべきか
JavaScriptの非同期処理を理解する その1 〜コールバック編〜 | さくらのナレッジ
人工知能で詐欺まがいなことしてる香具師に引っかかった、という話をこれ..
GA4の「直帰率」「エンゲージメント率」とは｜GAラボ
“改正電気通信事業法” Web担当者がやることをわかりやすく解説 | 知っておきたい法律関係
「意思決定」の視点がないデータ分析が失敗する理由 元大阪ガスの河本薫氏が解説
BigQuery 上でデータ変換パイプラインを構築するための SQL の書き方 | terashim.com
「データデータって飽きた」データサイエンティスト・松本健太郎さんがMarkeZineに愚痴った訳
はてなブログでGA4に移行 - らいちのヒミツ基地
Stanford CS course on data visualization techniques (Winter 2020)
機械学習モデルを構築するときに考えることと、全体の流れ - まずは蝋の翼から。
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