GA4_①

旧GAとGA4の違いを図解多めで解説してみた

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1. 旧GAが終了！GA4移行を急ぐべし ジェシー
2. 旧GAのサービスが終了します。 7月 10月 1月 2022年 2023年 4月 7月 10月 1月 4月 7月 10月 2024年 1/1【無償版】 旧バージョンレポート画面 閲覧終了 7/1【無償版】 旧バージョン計測停止 【無償版】2023年6月中に新バージョンへの完全移行が必要 【無償版】ログ取得：新旧併用期間 【無償版】ログ取得：新バージョンのみ 【無償版】レポート閲覧：新旧併用期間 【無償版】レポート閲覧：新バージョンのみ ▼前年度比較を行っている場合 ・2024年1月以降は新バージョンで比較 ⇒2024年1月分の前年度データである 2023年1月分を新バージョンで正確に取 得するには2022年12月中にGA4導入が完 了している必要あり 前年度比較を継続したい場合は 2022年中が実質的なデッドライン ▼前年度比較を 行っている場合 ・新バージョンの データで前年比較 したい場合は今年7 月がデットライン となります。 現行のGoogleアナリティクスは2023年7月に計測停止予定！ アクセスログが取得できなくなります
3. GA4への移行って時間かかる？ めちゃくちゃかかります。気合いだけでは乗り切れないZE！ ① 仕様の把握 ② 分析設計 ③ 移行作業 ④ 学習 旧GA→GA4の大きな違い ⚫ 計測方法が違うので数値に差異が発生→単純に旧GAとGA4で比較することはできません。 ⚫ 直帰率無くなります→今まで見ていた指標が無くなります。 ⚫ UIががっつり変わります→慣れるまで時間かかります。 ⚫ BigQueryと連携可能になります→データベース連携でより高度な分析が可能になります。 ⚫ 目標設定も変わります→イベントを定義してコンバージョンとすることに慣れましょう。 ⚫ カスタムレポートが無くなります→週次・月次で自動送信してた場合は出来なくなります。 ⚫ レポート作るの大変です→細かなレポートが作れるようになった反面、大変です。 ⚫ アプリ×ブラウザでの分析が可能になります。 ⚫ フィルタ機能が弱いので、正規表現や後方一致・パラメータ除外などが使えません。。
4. GA4と旧GA（UA）の違い① 設計思想が違うのでまったくの別物と考えるべき UA：サイトを訪れてから離脱するまでを分析 GA4：ユーザーの行動イベントを分析 google リファラー Aページ Bページ Bページ CV 3/12 3/15 ① google経由でAページに初回訪問、Bで離脱 ②リファラー経由でBページランディングでCV →実際のユーザー行動と乖離が生じていた google リファラー Aページ Bページ Bページ CV ①google経由でAページに初回訪問、Bで離脱 その後、リファラーで再訪問し BページランディングでCV 別のデータ
5. ユーザーの識別判定の違い その前に、まずは識別判定の種類を説明 Google ログイン サイト ログイン CookieID ブラウザのCookieに設定されるID。 ブラウザやデバイスが違う場合は 別ユーザーとして定義。 Google シグナル Googleアカウントにログインしてサイトに訪れた場 合に取得されるID。デバイスやブラウザが違っても 同じアカウントであれば同じユーザーと認定 UserID 会員IDなどIDをサイト側で取得しGAに設定している 場合に利用。デバイスやブラウザが違っても同じア カウントであれば同じユーザーと認定
6. ユーザーの識別判定の違い ユーザー判定の優先度が違います。 UA GA4 UserID Google シグナル CookieID ※クロスデバイスレポートと ユーザーエクスプローラーで のみなので実質判定× UserID Google シグナル CookieID ※実数が少ない場合は個人の 特定につながるため利用不可
7. GA4と旧GA（UA）の違い② セッション軸での分析を行うUAからユーザー軸での分析を行うGA4へ UA：ページの表示が計測の基本単位 GA4：イベント発生が計測の基本単位 A B C A C A B C A B C A C A B C session session session session_start first_visit （session_start） （session_start）
8. GA4と旧GA（UA）の違い③ アカウント構造が変わります。 UA GA4 アカウント ビュー プロパティ ビュー アカウント データストリーム プロパティ データストリーム レポート レポート レポート
9. GA4と旧GA（UA）の違い④ データ計測の方法が変わります。 UA データ計測方法の違い GA4 ページビューとして計測 ページビュー イベントとして計測 イベントとして計測 イベント イベントとして計測 Eコマースとして計測 Eコマース イベントとして計測 カスタムディメンションとして計測 カスタムディメンション ヒット単位：イベント ユーザー単位：ユーザープロパティ
10. GA4と旧GA（UA）の違い⑤ セッション計測の定義が変わります。 UA セッションが 切れるタイミング GA4 切れる 30分以上操作がない時 切れる 切れる 参照情報が変わった時 切れない 切れる 日付が変わった時 切れない ※72時間以内のデータを処理 切れない 異なるデータストリームをまたいでの遷移 切れる 切れない 異なるドメイン間を遷移した時 切れる
11. セッション計測の違い例 google リファラー Aページ Bページ Bページ CV 3/12 3/15 google リファラー Aページ Bページ Bページ CV UA GA4 2セッション 1session_start＝１セッション
12. GA4と旧GA（UA）の違い⑥ 直帰率・エンゲージメント率・離脱率・コンバージョン数について ▪直帰率 →GA4ではページビューが計測基準ではないので無くなります。 ▪エンゲージメント率 今までは、ユーザーのアクション数（興味関心）の指標がなかったのですが、GA4ではエンゲージメントという指標 で、よりサイト内でアクションをしたユーザーがわかるようになります。 ▼エンゲージメントのあったセッションの定義 ①10秒以上の滞在 ②2個以上のイベント ③CVイベント発生 ▼エンゲージメント率 エンゲージメントのあったセッションイベント/合計セッションイベント ▪離脱率 →計測方法が変わるので数値に差異が生じます。 UA：ページビューが母数・GA4：セッションが母数 ▪コンバージョン数 →計測方法が変わるので数値に差異が生じます。 UA：同一セッション内では複数回も1計測・GA4：同一セッション内では複数カウント
13. 離脱率・コンバージョン数の違い C B C A C C B C A C UA GA4 C CV C CV CV CV CV CV Cページが最後の回数：1回 Cページのページビュー数：4PV 離脱率＝1/4で25% CV数＝2 Cページが最後の回数：1回 Cページが含まれるセッション数：3セッション 離脱率＝1/3で33.3% CV数＝3
14. GA4移行に向けてやるべきこと UAとGA4が別物なのは重々理解！具体的に何するの？ ① 仕様の把握 ② 分析設計 ③ 移行作業 ④ 学習 1. 何を計測するかの設計（KPI設計） 1. プロパティ 2. コンテンツグループ 3. イベント 4. コンバージョン 5. カスタムディメンション 6. 探索レポート 2. 外部ツールなどとの連携設計（運用方針設計） 1. MAツール 2. BIツール 3. 各種広告ツール 1. 初期設定 1. アカウント作成・タグ実装 2. コンテンツグループ作成 3. イベント作成 4. オーディエンス作成 5. コンバージョン設定 6. カスタムディメンション作成 2. 探索レポート作成 3. 外部ツール連携 ここが超大事
15. GA4移行にかかるスケジュール感 きちんと運用するなら最低でも3カ月はかかると考えておく方が良いです。 ① 仕様の把握 ② 分析設計 ③ 移行作業 ④ 学習 1～3ヶ月 1ヶ月 1ヶ月 ちなみに、一般的なコンサル会社での相場感は100万円～300万程度＋オプション費用 大体100時間～くらいかかります。
16. GA4移行での注意点 GA4のイベント種別は大きく３つあるので注意 自動で取得されるイベント 推奨イベント カスタムイベント 手動設定の必要性 無し ※一部のイベントの表示・ 非表示は手動で行う必要あり 有り （管理画面やGTMで設定） 有り （管理画面やGTMで設定） 特にカスタムイベントの記述方法が変わるので注意！！ ▼UA カテゴリ・アクション・ラベル・値の４つを紐づけ ることが可能 例：ga(‘send’, ‘event’, ‘pdfdl’, ‘click’,‘popup’,1) ▼GA4 名称＋複数のパラメータを付与することが可能 例： gtag(‘event’, ‘login’, { //イベント指定：イベント名 ‘method’: ‘Google’, //パラメータ名：パラメータ値 ‘loginCount’: ‘3’ //パラメータ名：パラメータ値 });
17. GA4移行での注意点 レポートは集計と分析に分かれているぞ！ 集計レポートはセグメントが設定できないし、分析レポートは1画面で表示できる指標が限られるし、少し別の観点で深堀するときに 都度設定変えないといけないジレンマが発生・・ ぶっちゃけ色んなサイトでBIツールやデータポータルの利用を推奨されてます。 ①集計データ（概要+リアルタイム） レポート ②分析データ 探索