重要度別：2024年1-6月 GA4のアップデート紹介（寄稿：小川卓） - はてなビジネスブログ
株式会社HAPPY ANALYTICSの小川卓（id:ryuka01）です。 Google Analytlcs 4 (以下、「GA4」）は2022年に正式リリースされてからも継続的にアップデートを重ねています。今回の記事では、2024年1月以降に行われたアップデートをまとめて紹介いたします。 アップデートによって何が変わったのか、どう活用できるのか？そして筆者が考える役立ち度（５段階評価）も紹介いたします。対象が非常に限られているものや、影響が無いものはピックアップしません。それでは時系列で早速みていきましょう。 ※リリース日は公式サイトでのアナウンス日を参照していますが、各アカウントへの反映はその前後に行われており一定ではありません 寄稿いただいた小川卓氏による過去の連載記事、Googleアナリティクス4のオンライン勉強会のレポートも合わせてご覧ください。 ▼関連記事 勉強会の資料は以下
国交省が統計不正が発覚して大問題になっている。経緯や問題点についてはこの朝日新聞のまとめ記事を見るとよい。新たな情報に合わせて随時更新されるという。 www.asahi.com 調査票の原票を消しゴムで消し、鉛筆で書き換えていたというのだから驚きである。生データを変えてしまっているため、復元もできない。年間１万件ほど行われていたそうである。 なお、これについては私も朝日新聞から取材を受けてちょっとコメントしている。 www.asahi.com そして、以前毎月勤労統計で不正をやらかした厚生労働省は、またも不正をしていたことが発覚した。 nordot.app こんなニュースが続くので、「日本政府は統計をいじくることなどしない」など、もう誰も思っていないだろう。 そこで、この機会に私が拙著で繰り返し指摘している「ソノタノミクス」について、改めて注目していただきたい。 この問題こそが、本丸である
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＊この記事は2022年1月5日に更新されました。 コンバージョン、上がってますかー！？ ウェブサイトを着実に成長させていくために必要不可欠なツールがあります。 それは Google が無料で提供している Google Search Console（サーチコンソール）です。 ということで、こんにちは。 ウェブサイト改善とカフェラテが大好きなウェブ解析士マスターの井水大輔（いみずだいすけ）です。 今回は、ウェブサイトの改善に欠かせないSearch Console の設定方法からマーケティングへの活用法まで、初めて使う方でもわかるように説明していきます。 「もうすでに使っているよ」という方は、記事後半の基本編以降をチェックリストとして使ったり、クライアントさんへの説明にご活用ください。 はじめに：Search Console でできること Search Console（サーチコンソール）はウェブ
by palbo モンティ・ホール問題は、高名な数学者まで間違えるほど「直感で正しいと思える解答と論理的に正しい解答が異なる問題」として有名な確率論の難問です。そんなモンティ・ホール問題について、イラストで視覚的に考え方を理解できる解説が公開されています。 Making the Monty Hall problem weirder but obvious - DYNO MIGHT https://dyno-might.github.io/2020/09/17/making-the-monty-hall-problem-weirder-but-obvious/ モンティ・ホール問題は、以下のような問題です。 「プレーヤーの前に閉じた3つのドアがあって、1つのドアの後ろには景品の新車が、2つのドアの後ろには、はずれを意味するヤギがいる。プレーヤーは新車のドアを当てると新車がもらえる。プレーヤー
日本は現在、世界第三位の経済大国である。総生産性が-0.2%まで低下している中、生産性と成長に舵を切れるかどうか、極めて重要な局面を迎えている。デジタル化は、そんな日本にとって1つの兆しであるが、勇気ある大胆な計画が無ければ、機会を活かしきれないだろう。 日本は、デジタル競争力で世界27位、デジタル人材力で22位、スタートアップ生態系の成熟度で17位と低迷しており、かつ、デジタルサービスの浸透率はほとんどの分野で1桁%である(例: 電子商取引が9%、デジタル医療が8%、デジタル政府系サービスが7%)。明るい未来を創るためのデジタル化の余地は十分に大きく残されていると言える。
こんにちは、Analytics Infra チームの @yaginuuun です。主にA/Bテスト周りの改善や Recommendation 関連の分析を担当しています。 当ブログは 2021/07/28 に開催された Retty ✕ Mercari Analyst Talk Night! におけるLT内容を改めて少し補足を加えながらブログの形に書き起こしたものです。 当日の資料はこちらです。 A/Bテストとは A/Bテストは Randomized Controlled Trial (RCT) とも呼ばれる効果検証手法です。最も単純な例をあげると、二つの群を用意し片方の群にのみ何かの変更を加えることでその変更による数値変動を評価します。 A/Bテスト自体は医学や農業の分野など幅広く行われています。特に医学の領域においては Level of Evidence という考え方があるようですが、A
こんにちは、@watilde です。Amplifyの開発者体験体験の向上をすべく、ツイートのウォッチやGitHubでの反応などしています。もう去年のことですが、最近はcliの改善としてcreate-react-appのようにinitの実行時にREADMEの生成を行うPRなど作ったりしてます。参考: aws-amplify/amplify-cli#5808 この記事は英語で書いた Improve UX by observability in front-end with Amplify and QuickSight を自分で日本語に意訳してみたものです。Node学園 35時限目 オンライントライアル でも同様の内容を発表予定です。 JavaScriptのエラー例 JavaScriptは100%動いているのか 私達の作るWebアプリ・Webサイトが様々なデバイスで100％動作しているかは、実態
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
Google アナリティクスのスペシャリストに聞いた！イチオシ＆イマイチ機能はどれですか？ 運営堂 森野 誠之 160ぐらいあるGoogle アナリティクスの機能。 慣れない人はすべてを覚えようとして挫折することが多いですが、実はよく使う機能は22%しかないというデータがあります。その中でさらに重要な機能はどれなのでしょうか？ スペシャリストの皆さんにイチオシの機能とイマイチの機能を運営堂の森野が聞いてみました。 ■大内範行さんのイチオシ機能は集客＞すべてのトラフィック＞チャネル 森野：いきなりですが大内さんが一番おススメの機能はどれでしょうか？これがないとGoogle アナリティクスを使う意味がないような機能です。 大内：集客＞すべてのトラフィック＞チャネルですね。ここを起点にして次に行動レポートを見る流れです。チャネルのレポートは分析の起点であると同時にGoogle アナリティクスの設
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
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
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
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
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
「令和６年版 労働経済の分析」を公表します
このホームページを、英語・中国語・韓国語へ機械的に自動翻訳します。以下の内容をご理解のうえ、ご利用いただきますようお願いします。 1.
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Tips120】 GA4 のセグメント作成で「参照を使用する」を選択すると、session_startのevent_countを利用できる。これは「カスタムセグメントを作成する」からだと利用できない設定のはず。 直近x日や、直近x回のセッションが発生かつ+αの対象ユーザーが抽出できて便利です。 pic.twitter.com/ooj2N6wbAd 2024-06-10 08:39:15 ムラヤマ ユウスケ @muraweb_net 【アナリティクス関連のTips119】 GA4 の標準レポート側でも時系列の折れ線グラフで、日、週、月を切り替えることができるようになった。 探索レポートを作成して確認しなくても週や月での傾向を確認できるようになったから便利だね。 pic.twitter.com/gnhPCbROVu 2024-
Observability
Understand production from the inside out.With real-time infrastructure and traffic insights, Vercel is the mission control for frontend applications.
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
GA4のBigQueryデータセットはどのリージョンに配置するべきか？2024年05月19日; Web解析
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:
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
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
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
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
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
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 一覧ページ はじめに このブログでシリーズとして書いている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 サイトマップの代用 このブログについて 本の攻略ノートシリーズ ベイズ推論系 トピックモデル 頻度統計 空間統計 深層学習 アルゴリズムとデ… 2024-11-03 5.4：著者トピックモデルの崩壊型ギブズサンプリング：一様なハイパーパラメータの場合【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 MCMC MCMC-周辺化ギブスサンプリング 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、著者トピックモデルに対する崩壊型ギブス
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
GitHub - quickwit-oss/quickwit: Cloud-native search engine for observability. An open-source alternative to Datadog, Elasticsearch, Loki, and Tempo.
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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
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
[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)
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今こそ「ソノタノミクス」に注目せよ - モノシリンの３分でまとめるモノシリ話
Google サーチコンソール の使い方。ウェブサイト改善のための活用術！ | ウェブ解析士ナレッジ
数学者も間違える確率の難問「モンティ・ホール問題」をイラストで解説
ホームページ | Digital Japan 2030
メルカリにおけるA/Bテスト標準化への取り組み｜Mercari Analytics Blog
Web VitalsとJavaScript Errorの可視化
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
Google アナリティクスのスペシャリストに聞いた！イチオシ＆イマイチ機能はどれですか？ - コラムバックナンバー - アナリティクス アソシエーション
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
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
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
GAの新バージョン「Google Analytics 4」と今後どうすべきか
GA4の「直帰率」「エンゲージメント率」とは｜GAラボ
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..
“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
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
はてなブログでGA4に移行 - らいちのヒミツ基地
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。
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