コラムバックナンバー

2022年があけました。
合わせて、アナリティクスアソシエーションの年間計画をリリースしています。
ぜひ、今年もよろしくお願いします。

ちなみに、今年前半は、おおむね以下にリストアップしたテーマで進めていこうと考えています。
やはり GA4への移行と、プライバシー保護対策が前半の大きなテーマになると思います。
みなさんが戸惑ったり、困ったりすることが多いと思いますので、そこをしっかり正直ベースで共有し、解決していきたいと思います。

特に気になるのは、GA4ってサイト改善や広告改善に本当に使えるの? という点です。
ここは二極化していくのではないかと思っています。

一つ目のグループは、今のところ大多数ですが、今までのGA(UA)がよかった派です。
特にこれまでがっつりGAを画面UIで使っていた層は、新しいGA4がとにかく使いにくいと感じています。そして、とりあえず導入設定はするけど、当分は旧GA(UA) で分析をするでしょう。中には、GA4はプロのツールだから当分触るな、というメッセージを送る人もいるでしょう。

もう一つのグループは、人数として多くはないのですが、「GA4でも分析できることがいっぱいある」と感じる層です。GA4になってから、分析を始めた方々です。

今年、私は後者の「GA4で分析はじめました」という方々を、発掘していきたいと思っています。
もともと自分が分析で取り組んでいたのも、限られた機能だけでした。「ま、これだけ見ておけばいいよね」という時短分析を、GA4で見つけていけないかと考えています。

それでもやっぱり使えない、と判断したら、GA4以外のツールを発掘する方に舵を切ることになるでしょう。
自分なりに、もう従来のGA(UA)はないんだ、という前提で、すべての分析をGA4でやってみます。

アナリティクスアソシエーション「年間計画と参加費用」

年間計画と参加費用


※以下は、プログラム編成委員会で議論して、随時変更していきます。

1月19日(水) Google アナリティクス 4 Q&A祭り
2月 Googleデータポータル
3月 デジタルマーケティング企業事例
4月 本格始動 GA4 移行と活用編
5月 プライバシー保護対策と広告への影響
6月 Google タグマネージャーの基礎

コラム担当スタッフ

大内 範行

アナリティクスアソシエーション
代表
オオウチコム

アナリティクスアソシエーション代表
日本アイ・ビー・エム、マイクロソフト、Google。Googleでは2011年から7年間、Googleアナリティクスのマネージャなどを歴任。その他、SEO会社起業や日本の事業会社のデジタルマーケティングに従事してきた。
2019年からはJellyfishにVP Analyticsとして参画。
並行して2008年から協議会「アナリティクスアソシエーション (a2i.jp)」代表としてウエブ分析の普及に取り組んでいる。
仕事の傍SEOやアナリティクスの書籍も多数執筆。
主な著書『できる100ワザ SEO&SEM』、『できる100ワザ Google Analytics』、『SEM Web担当者が身につけておくべき新100の法則』など。
また、仕事の傍ら、幕末 徳川慶喜についての小説も執筆出版している。
『ケイキ君と一緒!: 幕末 最後の将軍 徳川慶喜「もしも」の物語』
幕末沼 徳川慶喜よくある質問

主な講演

一つ前のページに戻る

a2i セミナー風景イメージ

あなたも参加しませんか?

「アナリティクス アソシエーション」は、アナリティクスに取り組む皆さまの活躍をサポートします。会員登録いただいた方には、セミナー・イベント情報や業界の関連ニュースをいち早くお届けしています。

セミナー・イベント予定

予定一覧へ

コラムバックナンバー

  • 【コラム】時系列データ解析のための「コロナ禍のデータ」

    株式会社Rejoui 菅 由紀子
    発信元:メールマガジン2022年9月21日号より

    2019年12月に世界で初めて新型コロナウイルスの感染者が報告されてから2年8ヶ月が経過しました。先日、WHOのテドロス事務局長がこのパンデ …

  • 【コラム】接点を。もっと接点を

    株式会社真摯 いちしま 泰樹
    発信元:メールマガジン2022年9月14日号より

    あるBtoCのWebサイトの状況を分析していたとき、全体的にモバイルのトラフィックのコンバージョンの状況が非常に良いことに気が付きました。ど …

  • 【コラム】データの見方のおさらい~変数の4つの尺度

    Option合同会社 柳井 隆道
    発信元:メールマガジン2022年9月7日号より

    今回はデータ分析の際の基本のおさらいです。 データの中の変数には人数、年齢のような量を表す変数と、居住地域、性別のような質を表す変数がありま …

バックナンバー一覧へ