3日間でチャレンジしてみようと思います。
昨日学習した
ユニット1〜2は、デジタルアナリティクスの概要や測定計画の作成について学びました。これらは特にGoogleAnalyticsに特化したことではなく、一般的な解析の基本となることです。また、これらにはビジネスの視点が必要ですが、経営者、マーケッター、技術者が知識と技術を集結して測定計画をつくります。
本日は、ユニット3から学習を始めますが、具体的にGAの仕組みなどを学べるようです。
頑張ります。
2日目の学習内容
ユニット3 - レッスン1 - Googleアナリティクスの仕組み
5:40【完了】
GoogleAnalyticsの仕組み
GoogleAnalyticsによるデータ収集、データ処理、レポート作成の仕組みを理解する
アナリティクスで扱うデータを十分に理解するには、レポートに表示されるまでにデータがどのように収集・処理されるか知っておくことが重要です。（仕組みの理解）
アナリティクスのシステムは
収集
サイト、アプリ、デジタル接続されたあらゆる環境でユーザ行動のデータを収集可能
webサイトトラッキングの基本の確認
webサイトでの情報収集は少量のJSコードによって行う
このコードはサイト内の全ページに設置する必要がある。コードはサイトにアクセスしたユーザーのさまざまな行動を記録する。サイト自体の情報、例えば閲覧中のページのURLなど。ユーザーのブラウザからの情報。言語設定やブラウザ名、OSなどを収集、さらにユーザーがサイトにアクセスするきっかけとなった参照元（リファラ）これらの情報はパッケージ化されてアナリティクスのサーバーに送られ、処理を待つ。この情報のパッケージを「ヒット」または「接点」と呼ぶ。ユーザーがサイト内で新たなページを開くたびにコードがユーザー行動についての情報を収集、送信する。アナリティクスの標準のJSコードだけでも膨大な量の情報を収集可能だが、さまざまなカスタマイズによって測定計画で候補に挙がったデータをさらに幅広くカバーすることも可能。例えば航空会社。マイレージサービスを提供するために、追加のJSコードでサイトへのログイン時に利用状況データを収集し他のユーザ行動データとともにアナリティクスに送ることが可能。モバイルアプリでのデータ収集もコンセプトはサイトと同様だが、収集プロセスにはいくつか重要な違いがある。アプリではJSコードではなく別の手法でデータを収集する。手法はデバイスのOSによって異なる。また、ページビューごとに自動収集するのではなく「アクティビティ」発生後にデータを収集する。追跡するアクティビティごとにコードの追加が必要。アプリの場合、デバイスが常時接続されているとは限らないことも特徴。データをリアルタイムでサーバに送れないこともある。このため「ヒット」はいったん保存され再接続後にサーバーに一括送信（ディスパッチ）される。サイトやアプリ以外のデジタル環境でデータ収集をする場合、知識のあるディベロッパーの助けが必要です。ただしコンセプトは前者の内容と大差はない。webサイトの場合、ユーザーが監視対象のページを開くたびに「ヒット」が送信される。アプリの場合監視対象のアクティビティが行われるたびに「ヒット」が送信される。よって他のデジタル環境をトラッキングするには、その環境ではどういったユーザー行動を「ヒット」と見なすか指定する。例えば店舗での商品購入を追跡するなら購入完了のたびにPOSから「ヒット」を送信するようにする。ヒットには店舗の所在地、購入された商品、購入日などのじょうほうを含めることができる。監視対象がなんであれユーザーからのヒットがGoogleのサーバーに届くと次は「処理」の段階へ。
処理
処理とは収集された生データを有用な形に変換する工程。例えばユーザーの使用デバイスをモバイルと非モバイルにわけるのはこの段階。また、構成の設定が生データに適用される。特定の種類のデータをレポートに追加・除外する「フィルタ」機能もその一つ。例えば社員のデータを除外することが可能。設定に従って処理が完了すると、データはデータベースに格納される。処理が完了しデータベースに保存されるとデータは変更できなくなる点に注意する。
レポート
データは通常google.com/analyticsからアクセスできる管理画面でさんしょうするが、独自のアプリケーションからCoreReportingAPIを通してアカウントのデータを取得することも可能
ステップ2：演習 3問 完了 全問正解
ステップ3：さらに読む あとでまとめて読む
めも
GoogleAnalyticsの仕組み
GoogleAnalyticsによるデータ収集、データ処理、レポート作成の仕組みを理解する
アナリティクスで扱うデータを十分に理解するには、レポートに表示されるまでにデータがどのように収集・処理されるか知っておくことが重要です。（仕組みの理解）
アナリティクスのシステムは
- データの収集 Collection
- 構成 Configuration
- データ処理 Processing
- レポート Reporting
収集
サイト、アプリ、デジタル接続されたあらゆる環境でユーザ行動のデータを収集可能
webサイトトラッキングの基本の確認
webサイトでの情報収集は少量のJSコードによって行う
このコードはサイト内の全ページに設置する必要がある。コードはサイトにアクセスしたユーザーのさまざまな行動を記録する。サイト自体の情報、例えば閲覧中のページのURLなど。ユーザーのブラウザからの情報。言語設定やブラウザ名、OSなどを収集、さらにユーザーがサイトにアクセスするきっかけとなった参照元（リファラ）これらの情報はパッケージ化されてアナリティクスのサーバーに送られ、処理を待つ。この情報のパッケージを「ヒット」または「接点」と呼ぶ。ユーザーがサイト内で新たなページを開くたびにコードがユーザー行動についての情報を収集、送信する。アナリティクスの標準のJSコードだけでも膨大な量の情報を収集可能だが、さまざまなカスタマイズによって測定計画で候補に挙がったデータをさらに幅広くカバーすることも可能。例えば航空会社。マイレージサービスを提供するために、追加のJSコードでサイトへのログイン時に利用状況データを収集し他のユーザ行動データとともにアナリティクスに送ることが可能。モバイルアプリでのデータ収集もコンセプトはサイトと同様だが、収集プロセスにはいくつか重要な違いがある。アプリではJSコードではなく別の手法でデータを収集する。手法はデバイスのOSによって異なる。また、ページビューごとに自動収集するのではなく「アクティビティ」発生後にデータを収集する。追跡するアクティビティごとにコードの追加が必要。アプリの場合、デバイスが常時接続されているとは限らないことも特徴。データをリアルタイムでサーバに送れないこともある。このため「ヒット」はいったん保存され再接続後にサーバーに一括送信（ディスパッチ）される。サイトやアプリ以外のデジタル環境でデータ収集をする場合、知識のあるディベロッパーの助けが必要です。ただしコンセプトは前者の内容と大差はない。webサイトの場合、ユーザーが監視対象のページを開くたびに「ヒット」が送信される。アプリの場合監視対象のアクティビティが行われるたびに「ヒット」が送信される。よって他のデジタル環境をトラッキングするには、その環境ではどういったユーザー行動を「ヒット」と見なすか指定する。例えば店舗での商品購入を追跡するなら購入完了のたびにPOSから「ヒット」を送信するようにする。ヒットには店舗の所在地、購入された商品、購入日などのじょうほうを含めることができる。監視対象がなんであれユーザーからのヒットがGoogleのサーバーに届くと次は「処理」の段階へ。
処理
処理とは収集された生データを有用な形に変換する工程。例えばユーザーの使用デバイスをモバイルと非モバイルにわけるのはこの段階。また、構成の設定が生データに適用される。特定の種類のデータをレポートに追加・除外する「フィルタ」機能もその一つ。例えば社員のデータを除外することが可能。設定に従って処理が完了すると、データはデータベースに格納される。処理が完了しデータベースに保存されるとデータは変更できなくなる点に注意する。
レポート
データは通常google.com/analyticsからアクセスできる管理画面でさんしょうするが、独自のアプリケーションからCoreReportingAPIを通してアカウントのデータを取得することも可能
ステップ2：演習 3問 完了 全問正解
ステップ3：さらに読む あとでまとめて読む
- Google アナリティクスの技術的な仕組みについて説明した Google アナリティクス デベロッパー向けドキュメント
GoogleAnalytics developper tools
https://ga-dev-tools.appspot.com/
ユニット3 - レッスン2 - 重要な指標とディメンションの設定
ユニット3 - レッスン2 - 重要な指標とディメンションの設定
7:00【完了】
「指標」と「ディメンション」の用語を定義して、GoogleAnalyticsでそれぞれの例を区別できる。「ユーザー」「セッション」「直帰率」などの重要な指標と、接点に関するその他の指標の計算方法を理解する。時間に関する指標の計算方法を理解する。
アナリティクスの一般的な指標を紹介する。どのツールにも2種類のデータがある。
Dimensions「ディメンション」ユーザーやセッション、ユーザー行動の性質を表すデータ
Metrics「指標データ」これはユーザやセッション、行動を数値的に測定したもの
指標は数値で表される。アナリティクスのレポートには必ずこの両方が含まれ、通常は表の形でレポートに表示される。
「訪問者数」「ユーザー」などと呼ばれる指標は、一定期間中にサイトを訪問したユニークユーザー数を測定する。この指標はユーザー数の規模をつかむためによく利用される。
ユーザーは新規ユーザーとリピーターにセグメント化することができる。
「訪問」（セッション）は、同じユーザーによるひとつながりの行動を指す。アナリティクスの初期設定では、サイトの操作が30分中断するまでを同じセッションと見なす。これをタイムアウト期間と呼ぶ。長さはアナリティクスの構成で指定することが可能。長さの変更が必要なのはどんな場面か？テキスト中心のサイトと動画配信サイトでユーザー行動の違いを想像してみる。
webサイトでは、各セッションの中でユーザーによるページへの接触が発生する。アナリティクスではこれらの接点を「ページビュー」として自動的に記録する。ページビュー指標とはその名のとおりページが表示された回数のデータ。これ以外にも様々な種類の接触、例えば動画の視聴などもトラッキング可能。こういった「イベント」のトラッキングにはカスタマイズが必要。セッションがアクティブかどうかの判断基準はページビューやイベントの有無。前述のとおり初期状態ではページとの接触やイベントが発生しないまま30分が経過するとそのユーザーのセッションは期限切れと成る。アナリティクスの指標のうち時間に関係するものは、ユーザーの行動、つまり「ヒット」をもとに計算されている点に注意する。時間関連の指標を計算するため様々な接触の発生時刻が記録されている。
たとえば、セッションの長さ（滞在時間）を表す指標は、サイトでの最後のユーザー行動の時刻から最初のユーザー行動の時刻を引いて計算される。ユーザー行動とはページの参照やより複雑な測定を行なっている場合はイベントのこと。ページ滞在時間の指標はあるページを開いた時刻を次のページビューの発生時刻から引いて計算される。複雑の場合イベント発生時刻が計算に使用される。
「直帰率」重要な指標 Bounce Rate
The percentage of sessions with only one user interaction.
直帰率とはユーザー行動が1件しかないセッションの割合
通常は、サイト内のページにアクセスしてそのまま離脱した場合に「直帰」とみなされる
滞在時間は関係なく、ページにアクセスして、それ以外のコンテンツを見ずにすぐ立ち去れば「直帰」。直帰の場合発生する接点は最初の1つだけなので次の接点との時間差からセッションの長さやページ滞在時間を計算することはできない。直帰セッションやそれに含まれるページビューでは滞在時間はゼロとして記録される。直帰率が高い場合、ページの内容がユーザーの期待と食い違っているかもしれない。あるいは、サイトが使いにくいと思われた可能性がある。1ページしか参照されないことが多いブログなどでは直帰率が高くても問題ない。この指標はマーケティングキャンペーンのランディングページの有効性を測るのに効果的。時間関連の指標や直帰率はセッション中のユーザー行動の記録に基づく。ページを読み込む頻度が低いサイトではこの計算が困難。たとえばAJAXやFlashを使ったサイトではあまりページビューが発生しない。ユーザー行動をより正確に測定できるようイベントトラッキングを組み込むことを勧める。そのままでは平均滞在時間は非常に短く直帰率は非常に高くなる可能性がある。アナリティクスのレポートを正確に解釈できるようこれらのコンセプトや定義を頭に入れておく。
まとめ
アナリティクスでは「ディメンション」と「指標（メトリクス）」の2種類のデータを表示する。ディメンションとはユーザーやセッションの性質。指標（メトリクス）とはユーザー行動の数値的な測定結果、つまり、合計、平均、割合など。
ステップ2：演習 4問 3/4正解
ディメンション→数値ではないセッションの性質
ステップ3：さらに読む あとでまとめて読む
ユニット4 - レッスン1 - アカウントの作成
「指標」と「ディメンション」の用語を定義して、GoogleAnalyticsでそれぞれの例を区別できる。「ユーザー」「セッション」「直帰率」などの重要な指標と、接点に関するその他の指標の計算方法を理解する。時間に関する指標の計算方法を理解する。
アナリティクスの一般的な指標を紹介する。どのツールにも2種類のデータがある。
Dimensions「ディメンション」ユーザーやセッション、ユーザー行動の性質を表すデータ
Metrics「指標データ」これはユーザやセッション、行動を数値的に測定したもの
指標は数値で表される。アナリティクスのレポートには必ずこの両方が含まれ、通常は表の形でレポートに表示される。
「訪問者数」「ユーザー」などと呼ばれる指標は、一定期間中にサイトを訪問したユニークユーザー数を測定する。この指標はユーザー数の規模をつかむためによく利用される。
ユーザーは新規ユーザーとリピーターにセグメント化することができる。
「訪問」（セッション）は、同じユーザーによるひとつながりの行動を指す。アナリティクスの初期設定では、サイトの操作が30分中断するまでを同じセッションと見なす。これをタイムアウト期間と呼ぶ。長さはアナリティクスの構成で指定することが可能。長さの変更が必要なのはどんな場面か？テキスト中心のサイトと動画配信サイトでユーザー行動の違いを想像してみる。
webサイトでは、各セッションの中でユーザーによるページへの接触が発生する。アナリティクスではこれらの接点を「ページビュー」として自動的に記録する。ページビュー指標とはその名のとおりページが表示された回数のデータ。これ以外にも様々な種類の接触、例えば動画の視聴などもトラッキング可能。こういった「イベント」のトラッキングにはカスタマイズが必要。セッションがアクティブかどうかの判断基準はページビューやイベントの有無。前述のとおり初期状態ではページとの接触やイベントが発生しないまま30分が経過するとそのユーザーのセッションは期限切れと成る。アナリティクスの指標のうち時間に関係するものは、ユーザーの行動、つまり「ヒット」をもとに計算されている点に注意する。時間関連の指標を計算するため様々な接触の発生時刻が記録されている。
たとえば、セッションの長さ（滞在時間）を表す指標は、サイトでの最後のユーザー行動の時刻から最初のユーザー行動の時刻を引いて計算される。ユーザー行動とはページの参照やより複雑な測定を行なっている場合はイベントのこと。ページ滞在時間の指標はあるページを開いた時刻を次のページビューの発生時刻から引いて計算される。複雑の場合イベント発生時刻が計算に使用される。
「直帰率」重要な指標 Bounce Rate
The percentage of sessions with only one user interaction.
直帰率とはユーザー行動が1件しかないセッションの割合
通常は、サイト内のページにアクセスしてそのまま離脱した場合に「直帰」とみなされる
滞在時間は関係なく、ページにアクセスして、それ以外のコンテンツを見ずにすぐ立ち去れば「直帰」。直帰の場合発生する接点は最初の1つだけなので次の接点との時間差からセッションの長さやページ滞在時間を計算することはできない。直帰セッションやそれに含まれるページビューでは滞在時間はゼロとして記録される。直帰率が高い場合、ページの内容がユーザーの期待と食い違っているかもしれない。あるいは、サイトが使いにくいと思われた可能性がある。1ページしか参照されないことが多いブログなどでは直帰率が高くても問題ない。この指標はマーケティングキャンペーンのランディングページの有効性を測るのに効果的。時間関連の指標や直帰率はセッション中のユーザー行動の記録に基づく。ページを読み込む頻度が低いサイトではこの計算が困難。たとえばAJAXやFlashを使ったサイトではあまりページビューが発生しない。ユーザー行動をより正確に測定できるようイベントトラッキングを組み込むことを勧める。そのままでは平均滞在時間は非常に短く直帰率は非常に高くなる可能性がある。アナリティクスのレポートを正確に解釈できるようこれらのコンセプトや定義を頭に入れておく。
まとめ
アナリティクスでは「ディメンション」と「指標（メトリクス）」の2種類のデータを表示する。ディメンションとはユーザーやセッションの性質。指標（メトリクス）とはユーザー行動の数値的な測定結果、つまり、合計、平均、割合など。
ステップ2：演習 4問 3/4正解
ディメンション→数値ではないセッションの性質
ステップ3：さらに読む あとでまとめて読む
- Google アナリティクスのディメンションと指標のリファレンス
- イベントについて
- セッションのタイムアウト期間をカスタマイズする方法
ユニット4 - レッスン1 - アカウントの作成
2:35【完了】
GAアカウントの作成手順の練習。GAコードの設置場所を学ぶ。
アカウントを作成する際は、トラッキング対象がwebサイトかモバイルアプリか尋ねられ、選択内容に応じて、データ収集に必要なコードを追加するための手順が表示される。
webサイトの場合、JSコードが表示されるので、トラッキングするサイトの全ページに追加する。</head>タグ前に設置することをおすすめ。テンプレートを使ったサイトの場合そこに直接コードを追加しても構わない。アプリをトラッキングする場合。モバイル用のSDKをダウンロードして開発チームと共有する。Android版iOS版。サイトにコードを追加するとすぐリアルタイムレポートにデータが表示される。アナリティクスのトラッキングコードをサイトに追加する方法は他にもある。一つはタグ管理ツールを使うこと。GoogleTagManager。これは複数種類のJavascriptの管理と実装を支援する比較的新しい技術。たとえば、AdWords、DoubleClickそしてアナリティクスAnalyticsのタグを扱うことができる。プラットフォームによってはタグ設定を省力化するプラグインを提供していることがある。Blogger、WordPress、Drupalなど
ステップ2：演習 2問 全問正解
実際にアカウントをつくる
映像の指示に従って、実際にアカウントを作りましたがwww.myoutdoorstore.comというサイトは？？？あれ？といった感じです。多分このまま進めていってもこのサイトのトラッキングはできないと思われます。その場合は、その3の記事で作成したデモアカウントを利用します。【追記】その3で作成したデモアカウントではプロパティの追加やビューの追加はできないようです。試行錯誤してこのアカウントでは「追加出来ない」ということを知ることが出来ました。
ステップ3：さらに読む あとでまとめて読む
ユニット4 - レッスン2 - アカウントの構造についてGAアカウントの作成手順の練習。GAコードの設置場所を学ぶ。
アカウントを作成する際は、トラッキング対象がwebサイトかモバイルアプリか尋ねられ、選択内容に応じて、データ収集に必要なコードを追加するための手順が表示される。
webサイトの場合、JSコードが表示されるので、トラッキングするサイトの全ページに追加する。</head>タグ前に設置することをおすすめ。テンプレートを使ったサイトの場合そこに直接コードを追加しても構わない。アプリをトラッキングする場合。モバイル用のSDKをダウンロードして開発チームと共有する。Android版iOS版。サイトにコードを追加するとすぐリアルタイムレポートにデータが表示される。アナリティクスのトラッキングコードをサイトに追加する方法は他にもある。一つはタグ管理ツールを使うこと。GoogleTagManager。これは複数種類のJavascriptの管理と実装を支援する比較的新しい技術。たとえば、AdWords、DoubleClickそしてアナリティクスAnalyticsのタグを扱うことができる。プラットフォームによってはタグ設定を省力化するプラグインを提供していることがある。Blogger、WordPress、Drupalなど
ステップ2：演習 2問 全問正解
実際にアカウントをつくる
映像の指示に従って、実際にアカウントを作りましたがwww.myoutdoorstore.comというサイトは？？？あれ？といった感じです。多分このまま進めていってもこのサイトのトラッキングはできないと思われます。その場合は、その3の記事で作成したデモアカウントを利用します。【追記】その3で作成したデモアカウントではプロパティの追加やビューの追加はできないようです。試行錯誤してこのアカウントでは「追加出来ない」ということを知ることが出来ました。
ステップ3：さらに読む あとでまとめて読む
- 新しいアカウントを作成する方法
- モバイルアプリのトラッキングについて
- Google タグマネージャの概要
5:46【完了】
Googleアナリティクスアカウントの階層と「アカウント」「プロパティ」「ビュー」の用語の意味を理解する。新しいプロパティとびゅーの作成を練習する。アカウントの構造によってGoogleアナリティクスで同時に表示できるデータがどのように変わるのかを学ぶ
Googleアカウントの構造とそれがデータの収集、処理、レポートに及ぼす影響について学ぶ。アナリティクスのアカウントは企業がすべてのデジタル資産のデータを合理的に管理できるように設計されている。ユーザーのアクセス権限の管理など一部の設定はアカウント全体に適用される。アカウントにはデータ収集の単位であるプロパティを1つまたは複数設けることふぁできる。各プロパティには固有のトラッキングIDが付与され、このIDによって収集、保存、レポートの際のデータの区分が識別される。アカウントは通常事業ごとまたは事業単位ごとに作成し、その事業に所属するwebサイト、アプリ、その他のデジタル資産をそれぞれプロパティとしてアカウントに追加する。これによって各デジタル資産のデータを取り出して参照しやすくなる。一方、この構造では複数のデータを統合的に参照することはできない。プロパティごとにデータの保管場所やレポートの場所が物理的に異なるから。複数の資産のデータをまとめて参照することにした場合は共通のコードを使って同じプロパティにデータを収集するよう、構成を調整する必要がある。統合レポートと呼ぶ。各プロパティにはデータ参照用のビューを複数設けることができる。ビューでは親プロパティのデータの参照方法を定義することができる。ビューの定義はアカウントの設定で行う。データの保護と管理のため、各プロパティに複数のビューを設けるのが一般的。たとえば地域ごとにセールスチームが分かれている場合、地域ごとにビューを用意し、各チームに担当分のアクセス権限を与えればメンバーたちは自分にとって重要なデータだけを手軽に参照することができる。各プロパティには少なくとも3つのビューを作成（しましょう。）プロパティを作成するとフィルタのかかっていないビューが自動的に1つ用意され流。このビューには設定や構成を適用せずデータのバックアップとして取っておく。次にマスタービューを用意する。これにはデータを有用な情報に変換するために必要な設定を全て盛り込む。最後にテストビュー。設定の変更が必要になったときはまずこのビューでテストする。どのような影響があるか確認した上でマスタービューに同じ変更を適用する。データの保護にはこのような構成が効果的。
Remember（重要）
webサイトやアプリからのデータはアナリティクスによる処理が完了すると変更できなくなる。不適切な設定で処理が行われると不正確なデータが残ることに注意する。ビューを削除すると元には戻せない点も重要。前述のフィルタ未適用のビューのようなバックアップビューを必ず用意する。
もうひとつヒント（重要）
新しいビューを作成した場合、元のビューのデータ履歴は引き継がれない。新しいビューで扱えるのは作成日以降のデータだけ
アカウント構成の具体的な方法を理解するため架空のアウトドア用品店を例に考える。
プロパティやビューの構成はレポートの長期的な成果に影響するため、アカウント、プロパティ、ビューの設定は測定計画を立ててから始めることをお勧めする。
ではプロパティとビューの扱いをアナリティクスで実際に練習してみよう。
ステップ2：演習 3問 全問正解
ステップ3：さらに読む あとでまとめて読む
ユニット4 - レッスン3 - 基本的なフィルタ設定
Googleアナリティクスアカウントの階層と「アカウント」「プロパティ」「ビュー」の用語の意味を理解する。新しいプロパティとびゅーの作成を練習する。アカウントの構造によってGoogleアナリティクスで同時に表示できるデータがどのように変わるのかを学ぶ
Googleアカウントの構造とそれがデータの収集、処理、レポートに及ぼす影響について学ぶ。アナリティクスのアカウントは企業がすべてのデジタル資産のデータを合理的に管理できるように設計されている。ユーザーのアクセス権限の管理など一部の設定はアカウント全体に適用される。アカウントにはデータ収集の単位であるプロパティを1つまたは複数設けることふぁできる。各プロパティには固有のトラッキングIDが付与され、このIDによって収集、保存、レポートの際のデータの区分が識別される。アカウントは通常事業ごとまたは事業単位ごとに作成し、その事業に所属するwebサイト、アプリ、その他のデジタル資産をそれぞれプロパティとしてアカウントに追加する。これによって各デジタル資産のデータを取り出して参照しやすくなる。一方、この構造では複数のデータを統合的に参照することはできない。プロパティごとにデータの保管場所やレポートの場所が物理的に異なるから。複数の資産のデータをまとめて参照することにした場合は共通のコードを使って同じプロパティにデータを収集するよう、構成を調整する必要がある。統合レポートと呼ぶ。各プロパティにはデータ参照用のビューを複数設けることができる。ビューでは親プロパティのデータの参照方法を定義することができる。ビューの定義はアカウントの設定で行う。データの保護と管理のため、各プロパティに複数のビューを設けるのが一般的。たとえば地域ごとにセールスチームが分かれている場合、地域ごとにビューを用意し、各チームに担当分のアクセス権限を与えればメンバーたちは自分にとって重要なデータだけを手軽に参照することができる。各プロパティには少なくとも3つのビューを作成（しましょう。）プロパティを作成するとフィルタのかかっていないビューが自動的に1つ用意され流。このビューには設定や構成を適用せずデータのバックアップとして取っておく。次にマスタービューを用意する。これにはデータを有用な情報に変換するために必要な設定を全て盛り込む。最後にテストビュー。設定の変更が必要になったときはまずこのビューでテストする。どのような影響があるか確認した上でマスタービューに同じ変更を適用する。データの保護にはこのような構成が効果的。
Remember（重要）
webサイトやアプリからのデータはアナリティクスによる処理が完了すると変更できなくなる。不適切な設定で処理が行われると不正確なデータが残ることに注意する。ビューを削除すると元には戻せない点も重要。前述のフィルタ未適用のビューのようなバックアップビューを必ず用意する。
もうひとつヒント（重要）
新しいビューを作成した場合、元のビューのデータ履歴は引き継がれない。新しいビューで扱えるのは作成日以降のデータだけ
アカウント構成の具体的な方法を理解するため架空のアウトドア用品店を例に考える。
プロパティやビューの構成はレポートの長期的な成果に影響するため、アカウント、プロパティ、ビューの設定は測定計画を立ててから始めることをお勧めする。
ではプロパティとビューの扱いをアナリティクスで実際に練習してみよう。
ステップ2：演習 3問 全問正解
ステップ3：さらに読む あとでまとめて読む
- アカウントの階層構造の概要
- 新しいプロパティを作成する方法
- 新しいビューを作成する方法
- 統合レポートを使用したアカウント構造の作成
ユニット4 - レッスン3 - 基本的なフィルタ設定
6:40【完了】
基本的なフィルタ設定
データとフィルタの関係を理解する。社内からのトラフィックを除外するための基本的なフィルタの作成を練習する。その他の基本的なフィルタの使用例について学ぶ
レポートの質の向上に役立つ一般的なフィルタを紹介する。フィルタはビューのデータを柔軟に変更する機能。データを除外したり組み込んだりするほかレポートでのデータの表示方法を変えるなどビジネスニーズに合わせてデータを変換することができる、webサイトやアプリから収集したデータは「処理」proccessの工程でフィルタを適用される。各ビューのレポートに表示されるのはこの変換後のデータ。ビジネスの観点では分析するデータを顧客や見込み顧客に絞りたいケースが一般的。自社の従業員のアクセスによるデータは除外したい。フィルタを使えばそれが可能。最も簡単なのは社内のIPアドレスからのアクセスを除外するフィルタを作る方法。フィルタはデータの整理にも役立つ。GAは大文字小文字を区別するため、URLが表記でばらけることがある。それを小文字フィルタを使ってURLを小文字に統一する。フィルタはルールに従ってビューのデータを変換する。このルールを条件と呼ぶ。条件が一致すればGAは何らかの処理を行い、一致しなければ何もしない。まず、評価または変更するデータの種類を指定するためフィルタフィールドを選択する。注意。適用されるのはフィルタ作成後のデータのみ。設定を容易にするためにフィルタは2種類に分けられている。定義済みフィルタとカスタムフィルタ。定義済みフィルタは一般的なフィルタをテンプレート化したもの。カスタムフィルタは自由にカスタマイズ可能であらゆる状況に対応できる。フィルタは設定に表示されている順序で適用されることに注意。新しいフィルタはまずテストビューで試す
ステップ2：演習 3問 全問正解
ステップ3：さらに読む あとでまとめて読む
ユニット4 - レッスン4 - 目標とeコマースの設定
キャンペーンデータの収集
集客に関する標準的なディメンションを見分け、GoogleAnalyticsのデフォルトではトラフィックの参照元がどのように分類されるのかを理解する。GoogleAnalyticsでトラフィックの参照元を正しく分類することの重要性を理解する。カスタムキャンペーンのリンクタグ設定について学び、サンプルキャンペーンでURL生成ツールを使った手動でのタグの作成を練習する。
トラフィックの参照元の情報がどのように収集・レポートされるか学び、マーケティングキャンペーンの測定方法についても確認する。
測定計画の作成手順には、自社に必要なセグメント選びというステップがある。ほとんどのビジネスで必要なのが、マーケティングキャンペーン、つまり、サイトへのアクセスを促進する取り組みに関するセグメント。レポート内でこういったキャンペーンや参照元を識別できれば、マーケティングへの投資をコンバージョンや収益と関連づけることができる。ユーザーがサイトを訪問するとユーザーの流入元についていくつかの属性つまりディメンションが自動的に収集される。たとえば「参照元」Sourceと「メディア」Medium
参照元とはユーザーを自サイトに案内してくれたサイト名。メディアはユーザーがサイトに辿り着いたメカニズムを指す。たとえば無料の検索結果をクリックしてアクセスしたユーザーの場合「organic」になる。アナリティクスでは初期状態で3つのメディアを識別できる。一つ目が「orgnic」二つ目「referral」検索エンジン以外のサイトからのアクセスはすべてreferral（参照、紹介）になる。最後が「(none)」（なし）ユーザーがブラウザにURLを直接入力したりブックマークからアクセスした場合のメディア。レポートでは参照元が「(direct)」メディアが「(none)」という表示になる。それ以外のチャネル、たとえばソーシャルメディア、メール、バナー広告などのキャンペーンやプログラムはアナリティクスではどのように表示されるのか。キャンペーンのトラッキングを行うには「リンクタグ設定」が必要。これはユーザーがサイトにアクセスする際にクリックするリンクに情報を追加すること。追加情報はキャンペーンタグに格納され通常のトラフィック分類を上書きする。たとえば月刊のニュースレターを顧客に配信しており、その中にサイトへのリンクが含まれるとする。これらのリンクにキャンペーンタグを追加すればメールキャンペーン由来のユーザーの識別ができる。使用できるキャンペーンタグは5種類ありリンクのタグ設定時には少なくとも3種類使用する。「参照元」および「メディア」タグでは通常設定されるデフォルトの参照元やメディアを上書きできる。ニュースレターなら参照元はたとえば「jukynews」メディアは「email」などに設定する。キャンペーンタグではマーケティングキャンペーンの名前を設定する。ニュースレターではたとえば「summersale」などに設定する。「キャンペーン」「メディア」「参照元」はキャンペーンのトラッキングでは必ず使用する。残る2種類のタグ「キーワード」term「コンテンツ」contentsは任意。「キーワード」termは有料検索キャンペーンのキーワードを指す。「コンテンツ」タグは複数バージョンある広告の識別に使う。たとえばメールのニュースレターを2バージョン用意している場合、「nl1」「nl2」のようなコンテンツタグでどちらからのアクセスか識別する。リンクタグ設定はなぜ重要なのか。たとえばディスプレイ広告が2種類あり全く同じサイトに掲載しているとする。キャンペーンタグ設定が適切でないとレポートのデータが不正確になることがある。適切なキャンペーンタグを作成するには「URL生成ツール」が便利。このツールはアナリティクスのヘルプセンターから利用できる。URL作成ツールではまず広告のリンク先URL、つまり広告経由のユーザーに最初にアクセスしてほしいURLを入力する。次に各キャンペーンタグの値を入力する。タグの値を入力する際はつづりや表記の一貫性に注意する。アナリティクスは大文字と小文字を区別する。また、各メディアの値は表記を一本化する。例。クリック単価ならcpc、ソーシャルメディアならsocial、ディスプレイ広告なら「display」など、、。このツールでは1つづつしかURLを作成できないため、全キャンペーンの全URLを作成する場合などには向かない。タグ設定するURLが多い場合はスプレッドシートを使えば作業が楽になる。数式を埋め込んだスプレッドーシートなら何千ものURLをすばやく作成できる。次はAdWords由来のトラフィックの測定について。GAとAdWordsは連動しているためAdWordsのリンクに手動でキャンペーンタグを追加する必要はない。AdWordsの自動タグ設定により、前述の5つのディメンション、つまり、キャンペーン、メディア、参照元、コンテンツ、キーワードは自動的に指定される。自動タグ設定ではこれに加えてAdWordsキャンペーン固有のディメンション、たとえばキーワードのマッチタイプや掲載元のドメインなどもインポートされる。AdWordsの自動タグ設定はデフォルトではオンになっている。各キャンペーン、参照元、メディアからのトラフィックのタグ設定と識別について説明してきたが、マーケティング戦略に応じてこのうちのいくつかをバンドル化したい場合はどうすれば良いか。「チャネル」では、自社のキャンペーン、キーワード、参照元、メディアに応じてルールベースでトラフィックをグループ化できる。たとえばメール検索、ディスプレイの各マーケティングチームが夏のプロモーションのため合同で戦略を立てた場合、関連する取り組みを総合的に分析できるよう「夏のプロモーション」というチャネルを作成して、まとめるといい。自動で認識される規定のチャネルもいくつかある。チャネルグループは独自にも作成でき各チャネルの定義はニーズに応じて変更できる。また、独自のチャネルを作成してbasicグループや独自のグループに追加することも可能。キャンペーン情報はレポートではどのように表示されるか。「すべてのトラフィック」では参照元とメディア別にデータを表示でき、タグで使用したすべてのソース・参照元と「orgnic」「referral」といった規定のメディアがすべて含まれる。キャンペーンレポートを使用すれば、タグで使用した各キャンペーンおよび各AdWordsキャンペーンのデータを確認できる。タグ設定したキーワードは「有料検索」キーワードレポートに表示される。コンテンツタグの情報も「キャンペーン」レポートに表示されるが、コンテンツ別に表示するにはプライマリディメンションを「広告のコンテンツ」に切り替える必要がある。キャンペーンタグが作成するのはアナリティクスの標準的なディメンションなのでカスタムレポートやマイレポート、。統合セグメントなど他の多くの機能でも活用できる。マーケティングキャンペーンのデータをレポートにうまく表示できるかどうかはビジネス測定の成否に影響する。キャンペーンのタグ設定に一貫性をもたせるため社内で運用ルールを決めておく。
ステップ2：演習 5問 4/5正解
ステップ3：さらに読む あとでまとめて読む
基本的なフィルタ設定
データとフィルタの関係を理解する。社内からのトラフィックを除外するための基本的なフィルタの作成を練習する。その他の基本的なフィルタの使用例について学ぶ
レポートの質の向上に役立つ一般的なフィルタを紹介する。フィルタはビューのデータを柔軟に変更する機能。データを除外したり組み込んだりするほかレポートでのデータの表示方法を変えるなどビジネスニーズに合わせてデータを変換することができる、webサイトやアプリから収集したデータは「処理」proccessの工程でフィルタを適用される。各ビューのレポートに表示されるのはこの変換後のデータ。ビジネスの観点では分析するデータを顧客や見込み顧客に絞りたいケースが一般的。自社の従業員のアクセスによるデータは除外したい。フィルタを使えばそれが可能。最も簡単なのは社内のIPアドレスからのアクセスを除外するフィルタを作る方法。フィルタはデータの整理にも役立つ。GAは大文字小文字を区別するため、URLが表記でばらけることがある。それを小文字フィルタを使ってURLを小文字に統一する。フィルタはルールに従ってビューのデータを変換する。このルールを条件と呼ぶ。条件が一致すればGAは何らかの処理を行い、一致しなければ何もしない。まず、評価または変更するデータの種類を指定するためフィルタフィールドを選択する。注意。適用されるのはフィルタ作成後のデータのみ。設定を容易にするためにフィルタは2種類に分けられている。定義済みフィルタとカスタムフィルタ。定義済みフィルタは一般的なフィルタをテンプレート化したもの。カスタムフィルタは自由にカスタマイズ可能であらゆる状況に対応できる。フィルタは設定に表示されている順序で適用されることに注意。新しいフィルタはまずテストビューで試す
ステップ2：演習 3問 全問正解
ステップ3：さらに読む あとでまとめて読む
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ユニット4 - レッスン4 - 目標とeコマースの設定
10:40【完了】
目標とeコマースの設定
まとめた測定計画に沿って目標を設定する方法を理解する。目標としてトラッキングできるユーザ行動の種類を学ぶ。コンバージョン経路の分析における目標到達プロセスの使用方法を理解する。eコマーストラッキングを設定する手順を再確認する。GoogleAnalyticsでの目標のトラッキングとeコマーストラッキングの違いがわかる
アナリティクスでマクロおよびマイクロコンバージョンの測定に使用する「目標」Goalsについて説明する。目標の設定方法を確認した後テストアカウントで練習する。ウェブサイトに絞って説明するがアプリの場合もプロセスはほぼ同様。目標の設定はアナリティクス導入の最も重要な要素のひとつ。目標によってアナリティクスのデータを測定計画で定義したKPIに関連づけることができる。5 Steps of measurement planning.参照。コンバージョンを扱う際は「マクロコンバージョン」と「マイクロコンバージョン」の違いを常に意識する。マクロコンバージョンはビジネス目標の達成。マイクロコンバージョンはそれに至るまでの関係づくりに対応する。目標を設定するとコンバージョン数やコンバージョン率などのデータが得られる。これらの指標はコンバージョンセクションで常時利用できるほかほかのほとんどのレポートでも利用できるため、それらのレポートでコンバージョンデータをセグメント化することができる。例。トラフィックレポートでコンバージョン率の指標を見る。search、display、email、social。最も貢献しているマーケティングチャネルがすぐにわかる。目標はビューのレベルで設定される。つまりビューごとに異なる目標を作成できる。目標は4種類あり、設定方法は多少異なるがwebサイトまたはアプリでコンバージョンをトラッキングするというという役割は変わらない。
Destination Duration Pages/Screen per visit Event
目標型の目標とは、ある操作を完了したユーザに表示されるページ。たとえばアカウント登録完了や商品購入完了のページ。目標に設定したページにユーザーがアクセスするとコンバージョンが記録される。アプリの目標の場合は代わりにスクリーンビュー型の目標を使用する。イベント型の目標。ユーザーの具体的な行動、たとえばPDFのダウンロードや動画の再生開始などを記録する。サイトにイベントトラッキングを導入している必要がある。残り2種類はユーザーエンゲージメントを測定する。エンゲージメントの測定基準は参照したコンテンツの量やサイト滞在時間。「セッションあたりのページビュー」型の目標は、参照ページ数が指定以上まてゃ以下の場合にカウントされる。「時間」型目標はサイトの滞在時間について同様の処理を行う。webサイトで「目標」型の目標を設定する手順を確認。「タイプ」>「目標」を選んだ場合、目標ページを指定する。URL全体を入力する必要はない。リクエストURI（ドメイン・ホスト名の後の部分）だけを入力する。目標には名前をつけることができるex.[注文完了]レポートにはこの名前が表示される。目標型の目標を作成する際は3種類のマッチタイプから選択できる。等しい。先頭が一致。正規表現。等しいの場合は完全一致しなければ目標達成とみなされない。正規表現は最も柔軟なオプションだが、正規表現の知識が必要。目標作成プロセスには確認ツールも用意されており作成完了の前に設定をテストすることができる。「この目標を確認」をクリックすれば設定内容に基づく過去7日間のコンバージョン率が表示される。目標の「値」valueでは目標がもたらす金銭的価値を設定し、アナリティクスに収益額として認識させることができる。目標の値を設定するとアナリティクスが広告の投資収益率や平均訪問単価といった指標を計算できるようになりeコマース以外のサイトの金銭的価値の測定に役立つ。目標の値の計算に迷ったら目標に設定したユーザー行動が自社にとってどれだけ価値を持つか考えてみる。たとえば営業案件の獲得を目指すサイトで獲得した案件の10%が成約に至り平均取引額が$500なら目標の値は$500の10%つまり$50と計算できる。作成する目標には目標達成プロセスを設定することも可能。これはコンバージョンに至るまでにユーザーが辿るであろう経路を定義したもの。たとえば商品購入の場合。ユーザーがカートに追加。配送先情報を入力し支払い情報を送信することで取引完了に至る。目標達成プロセスを定義。ユーザーの流入箇所と離脱箇所を確認できる。ゴールフローレポートで重要なステップを妨げている箇所を確認する。プロセス内のユーザー離脱ポイントを知ることでボトルネックを排除し、コンバージョン経路を効率化できる。目標を設定すると、コンバージョン指標に加えてマルチチャネルも利用可能になる。このレポートではユーザーのコンバージョン経路をセッションをまたいで表示する。コンバージョン経路データはアナリティクスが記録した目標コンバージョンやeコマース取引のそれぞれについて生成される。商品やサービスをオンライン販売するサイトでは販売状況や成果の管理にアンリティクスのeコマースレポートを利用できる。このレポートでは取引の回数、収益などさまざまなコマース関係の指標が表示される。eコマースレポートではサイトで購入された商品、取引の一覧、購入までの訪問回数などの情報を確認できる。eコマースレポートを使用するには3つの準備が必要。サイトのビューでeコマースレポートをオンにする。アナリティクスのトラッキングコードを「取引完了」ページに追加する。取引の詳細を記録できるよう、取引完了ページにeコマース用の追加コードを設置する。このプロセスには開発チームの協力が必要。
eコマーストラッキングを利用する場合、目標コンバージョンとeコマースの取引との間の重要な違いに注意する必要がある。目標コンバージョンはセッション中一回しか記録されないが、eコマースの取引は複数回カウントされることがある。例。サイト内のpdfダウンロードを目標に設定し、任意のpdfのダウンロードをコンバージョン達成と見なし、値（金銭的価値）は$5に設定したとする。この場合、ユーザーが同じセッション内で5つpdfをダウンロードすると$5相当のコンバージョン1件のみとカウントされる。一方、pdfのダウンロードを収益$5のeコマース取引として記録していれば、トランザクション5件、eコマースによる収益$25と認識される。目標goalsとeコマースについてもうひとつ重要なのは、eコマースの取引には目標として値を設定しないこと。これはeコマースのトラッキングコードで追跡している取引に目標の値を設定するとeコマースの収益に目標の値が上乗せされてしまうため。
ステップ2：演習 5問 4/5正解
ステップ3：さらに読む あとでまとめて読む
ユニット4 - レッスン5 - キャンペーンデータの収集
目標とeコマースの設定
まとめた測定計画に沿って目標を設定する方法を理解する。目標としてトラッキングできるユーザ行動の種類を学ぶ。コンバージョン経路の分析における目標到達プロセスの使用方法を理解する。eコマーストラッキングを設定する手順を再確認する。GoogleAnalyticsでの目標のトラッキングとeコマーストラッキングの違いがわかる
アナリティクスでマクロおよびマイクロコンバージョンの測定に使用する「目標」Goalsについて説明する。目標の設定方法を確認した後テストアカウントで練習する。ウェブサイトに絞って説明するがアプリの場合もプロセスはほぼ同様。目標の設定はアナリティクス導入の最も重要な要素のひとつ。目標によってアナリティクスのデータを測定計画で定義したKPIに関連づけることができる。5 Steps of measurement planning.参照。コンバージョンを扱う際は「マクロコンバージョン」と「マイクロコンバージョン」の違いを常に意識する。マクロコンバージョンはビジネス目標の達成。マイクロコンバージョンはそれに至るまでの関係づくりに対応する。目標を設定するとコンバージョン数やコンバージョン率などのデータが得られる。これらの指標はコンバージョンセクションで常時利用できるほかほかのほとんどのレポートでも利用できるため、それらのレポートでコンバージョンデータをセグメント化することができる。例。トラフィックレポートでコンバージョン率の指標を見る。search、display、email、social。最も貢献しているマーケティングチャネルがすぐにわかる。目標はビューのレベルで設定される。つまりビューごとに異なる目標を作成できる。目標は4種類あり、設定方法は多少異なるがwebサイトまたはアプリでコンバージョンをトラッキングするというという役割は変わらない。
Destination Duration Pages/Screen per visit Event
目標型の目標とは、ある操作を完了したユーザに表示されるページ。たとえばアカウント登録完了や商品購入完了のページ。目標に設定したページにユーザーがアクセスするとコンバージョンが記録される。アプリの目標の場合は代わりにスクリーンビュー型の目標を使用する。イベント型の目標。ユーザーの具体的な行動、たとえばPDFのダウンロードや動画の再生開始などを記録する。サイトにイベントトラッキングを導入している必要がある。残り2種類はユーザーエンゲージメントを測定する。エンゲージメントの測定基準は参照したコンテンツの量やサイト滞在時間。「セッションあたりのページビュー」型の目標は、参照ページ数が指定以上まてゃ以下の場合にカウントされる。「時間」型目標はサイトの滞在時間について同様の処理を行う。webサイトで「目標」型の目標を設定する手順を確認。「タイプ」>「目標」を選んだ場合、目標ページを指定する。URL全体を入力する必要はない。リクエストURI（ドメイン・ホスト名の後の部分）だけを入力する。目標には名前をつけることができるex.[注文完了]レポートにはこの名前が表示される。目標型の目標を作成する際は3種類のマッチタイプから選択できる。等しい。先頭が一致。正規表現。等しいの場合は完全一致しなければ目標達成とみなされない。正規表現は最も柔軟なオプションだが、正規表現の知識が必要。目標作成プロセスには確認ツールも用意されており作成完了の前に設定をテストすることができる。「この目標を確認」をクリックすれば設定内容に基づく過去7日間のコンバージョン率が表示される。目標の「値」valueでは目標がもたらす金銭的価値を設定し、アナリティクスに収益額として認識させることができる。目標の値を設定するとアナリティクスが広告の投資収益率や平均訪問単価といった指標を計算できるようになりeコマース以外のサイトの金銭的価値の測定に役立つ。目標の値の計算に迷ったら目標に設定したユーザー行動が自社にとってどれだけ価値を持つか考えてみる。たとえば営業案件の獲得を目指すサイトで獲得した案件の10%が成約に至り平均取引額が$500なら目標の値は$500の10%つまり$50と計算できる。作成する目標には目標達成プロセスを設定することも可能。これはコンバージョンに至るまでにユーザーが辿るであろう経路を定義したもの。たとえば商品購入の場合。ユーザーがカートに追加。配送先情報を入力し支払い情報を送信することで取引完了に至る。目標達成プロセスを定義。ユーザーの流入箇所と離脱箇所を確認できる。ゴールフローレポートで重要なステップを妨げている箇所を確認する。プロセス内のユーザー離脱ポイントを知ることでボトルネックを排除し、コンバージョン経路を効率化できる。目標を設定すると、コンバージョン指標に加えてマルチチャネルも利用可能になる。このレポートではユーザーのコンバージョン経路をセッションをまたいで表示する。コンバージョン経路データはアナリティクスが記録した目標コンバージョンやeコマース取引のそれぞれについて生成される。商品やサービスをオンライン販売するサイトでは販売状況や成果の管理にアンリティクスのeコマースレポートを利用できる。このレポートでは取引の回数、収益などさまざまなコマース関係の指標が表示される。eコマースレポートではサイトで購入された商品、取引の一覧、購入までの訪問回数などの情報を確認できる。eコマースレポートを使用するには3つの準備が必要。サイトのビューでeコマースレポートをオンにする。アナリティクスのトラッキングコードを「取引完了」ページに追加する。取引の詳細を記録できるよう、取引完了ページにeコマース用の追加コードを設置する。このプロセスには開発チームの協力が必要。
eコマーストラッキングを利用する場合、目標コンバージョンとeコマースの取引との間の重要な違いに注意する必要がある。目標コンバージョンはセッション中一回しか記録されないが、eコマースの取引は複数回カウントされることがある。例。サイト内のpdfダウンロードを目標に設定し、任意のpdfのダウンロードをコンバージョン達成と見なし、値（金銭的価値）は$5に設定したとする。この場合、ユーザーが同じセッション内で5つpdfをダウンロードすると$5相当のコンバージョン1件のみとカウントされる。一方、pdfのダウンロードを収益$5のeコマース取引として記録していれば、トランザクション5件、eコマースによる収益$25と認識される。目標goalsとeコマースについてもうひとつ重要なのは、eコマースの取引には目標として値を設定しないこと。これはeコマースのトラッキングコードで追跡している取引に目標の値を設定するとeコマースの収益に目標の値が上乗せされてしまうため。
ステップ2：演習 5問 4/5正解
ステップ3：さらに読む あとでまとめて読む
- 目標を設定する方法
- 目標到達プロセスを設定する方法
- e コマース トラッキングを設定する方法
- Google アナリティクスの正規表現
ユニット4 - レッスン5 - キャンペーンデータの収集
8:31【とちゅう】
キャンペーンデータの収集
集客に関する標準的なディメンションを見分け、GoogleAnalyticsのデフォルトではトラフィックの参照元がどのように分類されるのかを理解する。GoogleAnalyticsでトラフィックの参照元を正しく分類することの重要性を理解する。カスタムキャンペーンのリンクタグ設定について学び、サンプルキャンペーンでURL生成ツールを使った手動でのタグの作成を練習する。
トラフィックの参照元の情報がどのように収集・レポートされるか学び、マーケティングキャンペーンの測定方法についても確認する。
測定計画の作成手順には、自社に必要なセグメント選びというステップがある。ほとんどのビジネスで必要なのが、マーケティングキャンペーン、つまり、サイトへのアクセスを促進する取り組みに関するセグメント。レポート内でこういったキャンペーンや参照元を識別できれば、マーケティングへの投資をコンバージョンや収益と関連づけることができる。ユーザーがサイトを訪問するとユーザーの流入元についていくつかの属性つまりディメンションが自動的に収集される。たとえば「参照元」Sourceと「メディア」Medium
参照元とはユーザーを自サイトに案内してくれたサイト名。メディアはユーザーがサイトに辿り着いたメカニズムを指す。たとえば無料の検索結果をクリックしてアクセスしたユーザーの場合「organic」になる。アナリティクスでは初期状態で3つのメディアを識別できる。一つ目が「orgnic」二つ目「referral」検索エンジン以外のサイトからのアクセスはすべてreferral（参照、紹介）になる。最後が「(none)」（なし）ユーザーがブラウザにURLを直接入力したりブックマークからアクセスした場合のメディア。レポートでは参照元が「(direct)」メディアが「(none)」という表示になる。それ以外のチャネル、たとえばソーシャルメディア、メール、バナー広告などのキャンペーンやプログラムはアナリティクスではどのように表示されるのか。キャンペーンのトラッキングを行うには「リンクタグ設定」が必要。これはユーザーがサイトにアクセスする際にクリックするリンクに情報を追加すること。追加情報はキャンペーンタグに格納され通常のトラフィック分類を上書きする。たとえば月刊のニュースレターを顧客に配信しており、その中にサイトへのリンクが含まれるとする。これらのリンクにキャンペーンタグを追加すればメールキャンペーン由来のユーザーの識別ができる。使用できるキャンペーンタグは5種類ありリンクのタグ設定時には少なくとも3種類使用する。「参照元」および「メディア」タグでは通常設定されるデフォルトの参照元やメディアを上書きできる。ニュースレターなら参照元はたとえば「jukynews」メディアは「email」などに設定する。キャンペーンタグではマーケティングキャンペーンの名前を設定する。ニュースレターではたとえば「summersale」などに設定する。「キャンペーン」「メディア」「参照元」はキャンペーンのトラッキングでは必ず使用する。残る2種類のタグ「キーワード」term「コンテンツ」contentsは任意。「キーワード」termは有料検索キャンペーンのキーワードを指す。「コンテンツ」タグは複数バージョンある広告の識別に使う。たとえばメールのニュースレターを2バージョン用意している場合、「nl1」「nl2」のようなコンテンツタグでどちらからのアクセスか識別する。リンクタグ設定はなぜ重要なのか。たとえばディスプレイ広告が2種類あり全く同じサイトに掲載しているとする。キャンペーンタグ設定が適切でないとレポートのデータが不正確になることがある。適切なキャンペーンタグを作成するには「URL生成ツール」が便利。このツールはアナリティクスのヘルプセンターから利用できる。URL作成ツールではまず広告のリンク先URL、つまり広告経由のユーザーに最初にアクセスしてほしいURLを入力する。次に各キャンペーンタグの値を入力する。タグの値を入力する際はつづりや表記の一貫性に注意する。アナリティクスは大文字と小文字を区別する。また、各メディアの値は表記を一本化する。例。クリック単価ならcpc、ソーシャルメディアならsocial、ディスプレイ広告なら「display」など、、。このツールでは1つづつしかURLを作成できないため、全キャンペーンの全URLを作成する場合などには向かない。タグ設定するURLが多い場合はスプレッドシートを使えば作業が楽になる。数式を埋め込んだスプレッドーシートなら何千ものURLをすばやく作成できる。次はAdWords由来のトラフィックの測定について。GAとAdWordsは連動しているためAdWordsのリンクに手動でキャンペーンタグを追加する必要はない。AdWordsの自動タグ設定により、前述の5つのディメンション、つまり、キャンペーン、メディア、参照元、コンテンツ、キーワードは自動的に指定される。自動タグ設定ではこれに加えてAdWordsキャンペーン固有のディメンション、たとえばキーワードのマッチタイプや掲載元のドメインなどもインポートされる。AdWordsの自動タグ設定はデフォルトではオンになっている。各キャンペーン、参照元、メディアからのトラフィックのタグ設定と識別について説明してきたが、マーケティング戦略に応じてこのうちのいくつかをバンドル化したい場合はどうすれば良いか。「チャネル」では、自社のキャンペーン、キーワード、参照元、メディアに応じてルールベースでトラフィックをグループ化できる。たとえばメール検索、ディスプレイの各マーケティングチームが夏のプロモーションのため合同で戦略を立てた場合、関連する取り組みを総合的に分析できるよう「夏のプロモーション」というチャネルを作成して、まとめるといい。自動で認識される規定のチャネルもいくつかある。チャネルグループは独自にも作成でき各チャネルの定義はニーズに応じて変更できる。また、独自のチャネルを作成してbasicグループや独自のグループに追加することも可能。キャンペーン情報はレポートではどのように表示されるか。「すべてのトラフィック」では参照元とメディア別にデータを表示でき、タグで使用したすべてのソース・参照元と「orgnic」「referral」といった規定のメディアがすべて含まれる。キャンペーンレポートを使用すれば、タグで使用した各キャンペーンおよび各AdWordsキャンペーンのデータを確認できる。タグ設定したキーワードは「有料検索」キーワードレポートに表示される。コンテンツタグの情報も「キャンペーン」レポートに表示されるが、コンテンツ別に表示するにはプライマリディメンションを「広告のコンテンツ」に切り替える必要がある。キャンペーンタグが作成するのはアナリティクスの標準的なディメンションなのでカスタムレポートやマイレポート、。統合セグメントなど他の多くの機能でも活用できる。マーケティングキャンペーンのデータをレポートにうまく表示できるかどうかはビジネス測定の成否に影響する。キャンペーンのタグ設定に一貫性をもたせるため社内で運用ルールを決めておく。
ステップ2：演習 5問 4/5正解
ステップ3：さらに読む あとでまとめて読む
- カスタム キャンペーンのタグ設定について
- ツール: Google アナリティクスの URL 生成ツール
- AdWords とアナリティクスをリンクする方法
