本記事は2020/12/5時点での情報を元に作成しています。最新のGoogle アナリティクス 4 プロパティの情報はヘルプをご覧ください。

前回のコラムではGoogle アナリティクス4 プロパティ(以下GA4)の概要とメリットの一つ「アプリとウェブをまたがった計測」について解説しました。

今回のコラムでは「メリット2:Googleの機械学習モデルを活用した予測機能の導入」と「プライバシー重視のデータ収集」について解説します。

メリット2:Googleの機械学習モデルを活用した予測機能の導入

ここ数年で機械学習を利用した予測モデルをユーザー分析や広告に活用している企業が増加しています。しかし、予測モデルを構築するには専門性の高い知識や技術が必要になります。

GA4では実装したイベントを元にGoogleの機械学習モデルを使った「予測指標」が導入されました。

「今後 7 日以内に商品購入する可能性の高いユーザー」、「今後7日以内に利用しなくなる可能性が高いユーザー」や「売上の高い可能性のあるユーザー」をオーディエンスや分析メニューで利用可能になります。

なお、予測指標を利用するには以下の条件が必要ですのでご注意ください。

機械学習を利用した予測指標を利用できる条件

  1. GA4でpurchaseイベントもしくはin_app_purchaseイベントが実装されかつ計測されている
  2. 過去30日以内に、少なくとも1000人のユーザーがpurchaseイベント完了し、1000人がpurchaseイベントを完了していないデータが集計されている
  3. 上記①②の条件を満たした後、30日間継続してデータ集計している。
    (途中でpurchaseイベントを停止した場合、再度30日間のデータ集計が必要です)

予測機能が利用できるようになると左メニューの「オーディエンス>オーディエンスの候補」で「予測可能」が選択できるようになります。

予測オーディエンス

作成した予測オーディエンスはリンクしているGoogle広告アカウントで該当する予測オーディエンスのユーザーをターゲットにすることができます。

また「分析>ユーザーのライフタイム」から予測指標を使ったレポートを作成することで、購入可能性の高いメディアやサイトを導き出すことが可能です。

①購入予測

  • 7日以内に初回購入を行う可能性が高いユーザー
  • 7日以内に購入する可能性が高い既存顧客

②解約・離脱予測

  • 7日以内に離脱する可能性が高いユーザー
  • 7日以内に離脱する可能性が高い既存顧客

③売上予測

  • 28日以内に利用額上位になると予測されるユーザー

「オーディエンス>オーディエンスの候補>予測可能」の画面
「オーディエンス>オーディエンスの候補>予測可能」の画面 [5]


「分析>ユーザーのライフタイムレポート>指標を追加」の画面
「分析>ユーザーのライフタイムレポート>指標を追加」の画面 [6]

アナリティクス インテリジェンス(インサイトと異常検出)

GA4では機械学習とカスタムで設定した条件をダッシュボードに表示させる「アナリティクス インテリジェンス」の機能が拡張されています。

インサイトはデータの異常な変化(異常検出)や傾向をインサイトダッシュボードに通知する機能です。

ホームのインサイト画面
ホームのインサイト画面 [9]

また上部にある検索ボックスや質問テンプレートからアナリティクスインテリジェンスへ質問をして簡易的なレポートを作成することが出来ます。

検索ボックスに「先月のページビュー数」と質問した結果画面
検索ボックスに「先月のページビュー数」と質問した結果画面 [10]

インサイトから質問テンプレート「昨年の月ごとのユーザー数の傾向」を選択した画面
インサイトから質問テンプレート「昨年の月ごとのユーザー数の傾向」を選択した画面 [11]

メリット3:プライバシー重視のデータ収集

ユーザーのプライバシーに関する技術変化に伴い、公式ブログでGA4は以下のように、将来のニーズに適応できる設計で開発されていると記載されています。

変化し続けるテクノロジー業界を念頭に、新しいアナリティクスは、Cookie や ID を利用できるかどうかにかかわらず、将来のニーズに適応できる設計になっています。柔軟な測定手法に加え、今後はデータの不足を補うモデリング機能が導入される予定です。
ーGoogle マーケティング プラットフォーム 日本版 公式ブログより

データ削除リクエスト

特にデータ削除リクエストは、今までのGoogle アナリティクス(ユニバーサルアナリティクス)では「URL、ページタイトル、各イベント、カスタムディメンション、User ID」が削除対象でした。

ですが、GA4ではデータを収集している登録しているパラメータ(カスタムディメンション)を対象にすることが出来るため、削除するデータを絞り込むことが出来るようになりました。


GA4のデータ削除リクエスト画面
GA4のデータ削除リクエスト画面 [15]

まとめ

2回にわたってGA4のメリットを解説してきました。アプリとウェブをまたいだ計測や機械学習を用いた予測機能、柔軟なデータ収集など、次世代のGoogle アナリティクスとして、将来のニーズを踏まえた設計や機能が盛り込まれています。

具体的なレポートの見方や各機能の詳細など、アユダンテでは今後もGA4に関する情報を発信していきますので、是非、GA4を利用する際の参考にしてください。

この記事を書いた人
高田 和資
高田 和資
データソリューション推進統括部
Google アナリティクス 専任コンサルタント

Google アナリティクス 360専任コンサルタント。上級ウェブ解析士。WEB制作会社を経て、人材系サイトやECサイトのマーケティングを担当、Google アナリティクス導入支援の他、サイト分析、改善提案を得意とする。幼少期からサッカーに親しみ、現在もサッカーをこよなく愛する。

著書