こんにちは、株式会社JADEの村山です。過去にはa2iのセミナーで数回、Googleアナリティクス についてのセミナー等に登壇をさせていただきました。現在の業務でも GA4 に関するコンサルティングを提供している経験から、Googleアナリティクス に関するゲストコラムを執筆させていただきます。

GA4 によりデータ活用は進化しているのか

皆様もご存知の通り、無料版 Googleアナリティクス の ユニバーサルアナリティクス は2023年7月にサービスを終了しました。有料版の Googleアナリティクス360 でも、ユニバーサルアナリティクス は2024年7月に終了予定で、既に一部の機能が利用できなくなるという終活時期をむかえています。

多くの方が無料版の Googleアナリティクス を利用していたため、 ユニバーサルアナリティクス が終了した後、多くの人々が無料の Googleアナリティクス4 （以下、GA4）へ移行しました。その結果、GA4 の活用方法を解説したWebページや書籍、セミナーなど、GA4 に関する情報をよく見かけるようになったと思います。

では、GA4 に関する情報を得ることができる機会が増えた結果、企業におけるマーケティング活動を行う上で、GA4 にて計測したデータを活用した環境が進化しているか？というと、ユニバーサルアナリティクス時におけるデータ活用の環境と大きく変わらない気もするな、と個人的には感じています。

私が日々、アナリティクス、広告、SEOのコンサルティングを行っているからこそ感じることかもしれませんが、ユニバーサルアナリティクス の時代からデータを活用していた企業は GA4 でもデータを活用できているように感じています。一方、ユニバーサルアナリティクス の時代にユーザー、セッション、ページビューなどの基本的な指標のみを主にモニタリングしていた企業は、GA4 でも同様にデータと対峙しています。

（様々なデータに関する試行錯誤を行い、一周回って基本的な指標をKPIにすると落ち着いた企業もいらっしゃると思うので、それはそれで悪いというわけではありません。)

ちなみに、具体的に”データを活用している”と感じる企業での ユニバーサルアナリティクス から GA4 への変化も紹介します。ユニバーサルアナリティクス の時代では、ページビュー計測やイベント計測、Eコマース計測、カスタムディメンション/指標などを用いてデータを集計し、モニタリングやアドホック分析に活用していました。そのような企業では、GA4 でもカスタムイベント計測、Eコマース計測、カスタムディメンション/指標、オーディエンストリガーイベントなどを活用しています。さらに、無料版 Googleアナリティクス の ユニバーサルアナリティクス では実現できなかった Googleアナリティクス データの BigQuery エクスポートも行い、BigQuery 内で別のデータソースと結合して分析しています。

当然ながら、データを活用するためにはコストがかかるため、データ環境に差が出るのは避けられません。しかし、データ活用への企業の姿勢、ユニバーサルアナリティクス と比べて GA4 のデータ構造がシンプルになったこと、計測が容易になったこと、BigQuery を始めとする環境でデータを活用しやすくなったことなどが影響し、データを活用できる企業とできていない企業との間に大きな差が出てきていると感じます。データ分析の重要性を理解し積極的に活用を進めている企業とも言えます。

この二極化の原因として考えられるのは、データ活用のコストとデータ活用への企業の姿勢です。データを活用するためには、データ分析の専門知識を持った人材を確保したり、専用のツールを導入したりする必要があり、一定のコストが発生します。また、データを活用するためには、データ分析の重要性を理解し、それを事業戦略に反映させる企業の姿勢が必要と考えられます。

Google 、GA4 のプロモーション下手だってよ

GA4 を活用できている企業と活用できていない企業の間での二極化の一因として、Google 社による GA4 のプロモーションがうまくないことも挙げられます。同意モード、拡張コンバージョン、推定コンバージョンなど、ユニバーサルアナリティクス の時代には存在しなかった GA4 の新機能は、現代のデータ利用の法的な必要性に応えるものであり、すばらしいと言えます。確かに、法的にも企業の法務としてもデータを活用するという側面において、必要かつ重要な仕様や機能の数々です。しかし、すべての仕様や機能がすべての企業において必要となるものではなく、企業が必要なケースに応じてピックアップするべきものとも思います。

Google 社は機能の説明をヘルプページに掲載していますが、どの機能がどの企業やユーザーにとって重要であるかを具体的には示していません。さらに、公式のドキュメントの更新も不十分で、大企業向けのプロモーションを優先したテーマが多い現状です。

Googleアナリティクス日本版公式ブログ

Googleマーケティングプラットフォーム – 広告と分析の統合

もちろん、グローバルでツールを提供している Google 社が細かなニーズまで想定して対応することは難しいと容易に想像できます。無料で提供しているアナリティクスツールに対する細かなユースケースへの対応は必要ないとも言えます。

しかし、それでも同じ Google 社の製品である Google広告 を利用している企業に対して、活用パターンの1つでしかない GA4 と Google広告 の連携を強制するのは少々乱暴なようにも感じます。Google広告 と GA4 を連携させることでパフォーマンスが向上するプロダクトやサービスが存在する可能性はありますが、データの連携だけで改善するリターンよりも、広告から流入したコンテンツを GA4 のデータを使って分析し改善する方がリターンとして大きいケースもあると思います。

大抵のことはできてしまう GA4

Google 社におけるプロモーション不足があっても、ユニバーサルアナリティクス で行っていたほとんどのことが可能なのが GA4 の魅力です。

GA4 は、様々なデータをイベント計測しやすくなったというメリットがあります。それには ユニバーサルアナリティクス では計測しにくかったイベントも含まれています。そのようなイベントの1つにオーディエンストリガーイベントがあります。これは、GA4 内でオーディエンスとして設定した定義を達成した際にイベント計測するという機能です。オーディエンスの設定も GA4 内で柔軟に行うことができるのもメリットの1つです。この機能を具体的な例を交えて説明します。

例えば、Saas製品を企業向けに提供する企業がコンテンツマーケティングを中心にツールを拡販しているとします。現在のユーザージャーニーはシンプルではありませんが、コンテンツマーケティングで展開するコンテンツにて見込みユーザーと初回接触し、その後のセッションでホワイトペーパーをダウンロード。そのユーザーが社名で検索し、TOPページに流入後、フォームから問い合わせという一連の流れがあったとします。オーディエンスでは上記で各到達ポイントと定義した条件を達成した際に計測し、達成時にイベントも送信し、KPI指標としてモニタリングをする、という計測も GA4 内で設定し完結させることができます。これは、ユニバーサルアナリティクスでは計測実装しようとすると、1つの計測実装例ではありますがWebサイトや GTM 等で各到達ポイント時にファーストパーティーCookieを更新し、そのCookie内の値をトリガーに GTM でイベントを送信するという手間が必要でした。そのような手間のかかる計測実装もエンジニアの手を介さずにマーケター側のみで対応できるようにした GA4 は、アナリティクスツールとして非常に進歩していると言えます。

そのような高度なイベントを計測実装しなくても、GA4 ではページビューを計測するイベントでも有用なデータと言えます。GA4 でもページビューを計測するイベントに関するデータのみでも ユニバーサルアナリティクス の標準レポートで確認していたようなデータを、GA4 にて標準で用意されているレポートUI、もしくは GA4 のデータコネクトを利用した Looker Studio で確認することが可能です。こちらも Google 社の提供するライブラリで利用できるレポートUIや探索レポートを活用するというプロモーション不足による要因が大きいと思います。カスタムイベントでの計測を利用しない範囲でもユニバーサルアナリティクスで確認していた粒度のデータでも、企業にとっては意思決定できるケースは多いと言えます。

組織に適したデータ環境の見極め

ユニバーサルアナリティクス と比較して、GA4 によるデータ計測環境や活用可能なシーンは増えたと感じています。データが整っていれば、アドホック分析はもちろん、モニタリング分析でも可能なことの幅と深さが向上します。
いくつかの企業では GA4 の利点を活用し、日々のサービスやプロダクトを改善しています。しかし、それを実践している企業はまだ多くないように見えます。それは組織の構造や GA4 のデータ活用の選択肢の多さ、仕様を理解するハードルの高さにあると思います。

例えば、モニタリング分析する環境として以下の選択肢があります。

• GA4 内ライブラリでのレポート
• GA4 での探索レポート
• GA4 のデータコネクトと接続したBIツール
• GA4 のデータを BigQuery へエクスポートし、成形したデータと接続したBIツール

（BIツールは、Looker Studio や Tableau などのデータを可視化するツールを指します。）

それぞれデータの集計方法、閲覧時の制限、データ閲覧時のコストなどが異なります。データの集計方法が異なるため、ログイン機能のあるサイトはどのデータ可視化の選択肢が良いか。組織内でモニタリングするユーザー数が多いとデータコネクトでの接続はトークン数がなくなってしまい閲覧できなくなってしまうのではないか。データ量が膨大なため BigQuery から接続するが全スキャンだとコストがかかりすぎてしまうため中間テーブルを用意した方が良いのではないか。等、検討することがデータの目的、組織によって様々です。そのため、組織にとってベストは難しくても、ベターなデータ環境を選択肢から判断する必要があると考えられます。

ですが、選択肢から判断するためには GA4 の仕様に関する正しい知識がないと良し悪しを見極めにくいことも確かです。Google はヘルプページなどのドキュメントにて正しい知識は提供してくれますが、どのようなデータの目的、組織構造にベターな選択肢かは提示してくれません。ちょうど年度末でもありますので、組織内にてベターなデータ環境を見極めることができるリソースを用意する、一時的な対応は社外のリソースを外注する等の経営判断から、データ環境の方向、スピード、質などを改めて考えてみてはいかがでしょうか。