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Cookie・ブラウザ規制に対応したGoogleアナリティクス4 (GA4)にアトリビューション分析機能がリリース

※ここに記載されている内容は、2021年9月1日時点のものです。Googleアナリティクス4(以降、GA4で表記)は、次々と新機能がリリースされています。利用にあたっては、事前に公式ヘルプを参照してください

2020年10月14日にリリースされて以降、GA4は新機能が毎月のようにリリースされています。Google社は、GA4がデフォルトのGoogleアナリティクスになるとアナウンスしており、ユニバーサル アナリティクスと比較しても、Google社が開発に注力していることが伺えます。

そして、最近、大きな機能のリリースが2つありました。

1つめは、2021 年 7 月 1 日にリリースされた「広告ワークスペース」。
広告を中心とした集客をアトリビューションの観点で分析できるレポートです。

2つめは、2021 年 8 月 6 日にリリースされた「コンバージョンモデリング」
プライバシー保護やcookie規制などのブラウザの変化により、ギャップが生じたデータに対して、機械学習によって、データを予測してくれる機能です。

本記事では、この2つの機能を解説していきます。


目次[非表示]

  1. ■「広告ワークスペース」とは?
  2. ■「コンバージョンモデリング」とは?
  3. ■「広告ワークスペース」のレポート機能①|「広告スナップショット」レポート
  4. ■「広告ワークスペース」のレポート機能②|「モデル比較」レポート
  5. ■「広告ワークスペース」のレポート機能③|「コンバージョン経路」レポート
  6. ■まとめ

■「広告ワークスペース」とは?

あらゆるチャネルでの集客効果を把握でき、アトリビューション分析ができる機能です。

レポートは、以下の3つで構成されています。

①チャネルごとの成果のサマリーが分かる「広告スナップショット」レポート
②各アトリビューションモデルでチャネルの評価ができる「モデル比較」レポート
③ユーザーがコンバージョンに至った経路を把握できる「コンバージョン経路」レポート

これまでのGA4だと、アトリビューションの観点で分析ができませんでしたが、広告ワークスペースのリリースにより、できるようになりました。

■「コンバージョンモデリング」とは?

Googleアナリティクスも、Cookieを利用して計測を行っているため、
昨今の規制やブラウザの変化の影響を受けています。

その影響で、お客様によっては、コンバージョンに至るまでの複数の接点の評価を行うアトリビューション分析が難しいケースも存在していました。

GA4では、「コンバージョン モデリング」により、ギャップが生じたデータに対して、機械学習によって、データを予測することでアトリビューション分析がしやすいデータになる可能性が高まっています。

ここで、「コンバージョンモデリング」が適用されるケースとして、
公式ヘルプ(https://support.google.com/analytics/answer/10710245)には、以下のケースが紹介されています。

① 3rd party cookieによるコンバージョンの測定を許可していないブラウザでは、計測サイトのトラフィックに基づいてコンバージョンがモデル化されます。

② 1st party cookieの有効期限を制限しているブラウザでは、コンバージョンがモデル化されます。

③ 一部の国では、広告活動のためにCookieを使用することに同意を求めています。広告主が同意モードを使用すると、同意していないユーザーのコンバージョンがモデル化されます。

④ AppleのApp Tracking Transparency(ATT)ポリシーでは、開発者が他のアプリやウェブサイトから特定の情報を使用する際に、許可を得ることが求められています。Google は ATT ポリシーに該当する情報(IDFA など)を使用しません。広告がATTの影響を受けたトラフィックを起点とするコンバージョンはモデル化されます。

➄ 広告のインタラクションとコンバージョンが異なるデバイスで発生した場合、コンバージョンがモデル化されることがあります。

➅ コンバージョンモデリングは、クリックベースのイベントとYouTubeのエンゲージドビューの両方をカバーしており、エンゲージドビューコンバージョン(EVC)のアトリビューションに役立ちます。

⑦ Googleアナリティクス4のプロパティからリンクされているGoogle広告 にインポートされたコンバージョンには、モデリングが含まれます。

上記 ③ にあるように、同意モードを使用した場合は、cookieの使用を同意していないユーザーのコンバージョンもモデル化されるため、改正個人情報保護法によるCMP導入とあわせて、活用することもできます。

モデル化されたコンバージョン自体は、トラフィックが十分でない場合は含まれず、品質に高い信頼性がある場合にのみ含まれます。
また、モデルのトレーニングのため、コンバージョンが記録されてから、最大7日間は更新されます。

そのため、アトリビューションの観点でデータを見る際は、前週よりも前の日付の集計期間にすることをお勧めします。

■「広告ワークスペース」のレポート機能①|「広告スナップショット」レポート

「広告スナップショット」は、広告などの集客の成果のサマリーがわかるレポートになります。
レポートは、以下のチャートで構成されています。

① 最もコンバージョンを獲得したチャネル
デフォルト チャネル グループのチャネルのうち、コンバージョンに貢献しているチャネルを降順で確認できます。

② Insights
データが自動的に分析され、主要な指標に変化に関してメッセージが表示されます。

③ ユーザーのコンバージョンにつながった接点
指定した期間で、コンバージョンにつながったコンバージョン経路をデフォルトチャネルグループの単位で、確認できます。

④ 異なるアトリビューション モデルでのチャンネルのパフォーマンスを確認する
チャネルごとに、異なるアトリビューション モデルを適用した場合の貢献度の変化率を確認できます。



これまで説明したチャートの特徴からデフォルト チャネル グループごとの集客の成果の全体像を把握する際に使うのがお勧めです。

■「広告ワークスペース」のレポート機能②|「モデル比較」レポート

「モデル比較」は、各アトリビューションモデルでチャネルの評価ができるレポートになります。
モデル比較で使えるアトリビューションモデルは以下の6つあります。


アトリビューションモデル
内容
クロスチャネルのラストクリック
ノーリファラーを無視し、最後にクリックしたチャネルにコンバージョンの貢献度をすべて割り当て
クロスチャネルのファースト クリック
最初にクリックしたチャネルにコンバージョンの貢献度をすべて割り当て
クロスチャネル線形
経由したすべてのチャネルに、均等にコンバージョンの貢献度を割り当て
クロスチャネル接点ベース
最初と最後の接点に 40% ずつ貢献度を割り当て、残りの 20% をその間の接点に均等に割り当て
減衰
コンバージョンが発生した時点から、7 日間の半減期を使って、近い接点ほど高い貢献度を割り当て
Google広告優先のラストクリック
最後にクリックした Google広告チャネルに、コンバージョンの貢献度をすべて割り当て


▼関連記事
[GA4] アトリビューションとアトリビューション モデリングについて
https://support.google.com/analytics/answer/10596866

また、ユニバーサルアナリティクスのアトリビューション(β)にあるデータドリブンアトリビューションは、現状利用できませんが、導入予定とのことです。

レポートの見方として、たとえば、①「クロスチャネルのラストクリック」と ②「クロスチャネルのファースト クリック」のモデルを選択した場合は、チャネルごとにコンバージョン数と収益を確認することができ、③で選択したモデル同士の変化率も確認することができます。



このレポートでは、モデルを使い分けることで、認知のきっかけになっているチャネルやCVに直接貢献しているチャネルの分析が可能になります。

各集客施策の認知からCVに至るまでの各プロセスの貢献度を明らかにすることができ、集客施策全体の予算最適化に活用可能です。

■「広告ワークスペース」のレポート機能③|「コンバージョン経路」レポート

「コンバージョン経路」は、ユーザーがコンバージョンに至った経路を把握するとともに、各モデルの貢献度がファネル上でどのように配分されているのか、わかるレポートになります。

大きく分けて、以下の2つチャートで構成されています。

① データの可視化
選択したアトリビューション モデルに基づき、コンバージョンに対する貢献度が経路の各ステップにどのように割り当てられているのか、表示されます。
各ステップは、最初の25%部分にあたる早期タッチポイント、中間の50%部分にあたる中間タッチポイント、最後の25%部分にあたる後期タッチポイントの全3ステップに分けられています。

② データ表
選択したコンバージョン に基づいたコンバージョンの経路ごとに、コンバージョン数、購入による収益、コンバージョンまでの日数、コンバージョンまでのタッチポイントの合計が表示されます。



このレポートでは、データの可視化を使えば、各チャネルがファネル上の認知、比較・検討など、どのステップで貢献度が高いのかを、直感的に把握することができます。

また、データ表では、コンバージョン経路ごとの各指標から、どの接点を経由して、どのくらいの期間をかけて、CVに至ったかを確認することができ、ユーザーのカスタマージャーニーの全体像を把握することができます。

■まとめ

このようにGA4では、現在も進んでいるプライバシー保護やcookie規制などのブラウザの変化への対策になりうる機能がリリースされました。

また、ユニバーサル アナリティクスと比較した観点からは、広告ワークスペースのように、ユニバーサル アナリティクスにもあったアトリビューション分析の機能がリリースされ、コンバージョン モデリングのようにGA4にしか存在しない機能もリリースされました。

ユニバーサル アナリティクスを積極的に活用している場合は、すぐにGA4に切り替える必要はありませんが、ユニバーサル アナリティクスも利用しつつ、移行に備えて、GA4でのデータ計測も始めることをお勧めします。

Googleアナリティクスに関するご相談ごとがありましたら、お気軽にお問い合わせください!

トランスプラスでは、今後も「Googleアナリティクス4 (GA4)」の動向を追い、情報を解説していきたいと思います。


あいちゃん
あいちゃん

GoogleAnalytics4(GA4)、および、GoogleAnalytics360のスペシャリスト。Googleのリセラーとして、広告からサイト制作、運用に至るまで、お客様のデジタルマーケティング活動をデータ活用の側面から包括的にサポートします!

trans+(トランスプラス)に掲載しているコンテンツや、サイト内で紹介したサービスに関することなど、どうぞお気軽にお問い合わせください。

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