Googleアナリティクス4の関連記事です。GA4ではイベントベースの計測が導入され、計測方式がユニバーサルアナリティクスから大きく変わっています。柔軟になった一方で自由度も大きいためにきちんと計測設計しないと使えなくなりました。またBigQueryにログデータをエクスポートできるようになったことからより深い分析が可能になりました。全体的に計測と分析の自由度が上がり、何でもできる環境になったからこそ、使いこなすのも難しくなっています。
GA4の探索レポートにおけるディメンションと指標名の英語（オリジナル）と日本語の画面で表示される訳語の比較表。中には怪しい訳があるので、オリジナルの単語の意味に照らし合わせて扱ったほうがいいものもある。 ディメンション Dimension name ディメンション名 スコープ Attribution アトリビューション Campaign キャンペーン イベント Campaign ID キャンペーン ID イベント Default channel grouping デフォルト チャネル グループ イベント Google Ads account name Google 広告のアカウント名 イベント…
2種類のBigQueryエクスポート GA4ではユニバーサルアナリティクスと異なり、無料版でもBigQueryエクスポートを使えるようになったのが大きな変化である。 このBigQueryエクスポートについて、Googleのヘルプページでは以下の記述がある。 1日1回、すべてのデータのエクスポートが行われます。さらに、データのエクスポートは1日を通して継続的に実行されます（詳しくは下記の「ストリーミング エクスポート」をご覧ください）。 https://support.google.com/analytics/answer/9358801 1日1回、すべてのデータのエクスポート データのエクスポ…
GA4（Firebase）のログを扱う際、ネストされているイベントパラメータやユーザープロパティをフラット化しないと使いにくい。ところが格納されているパラメータやプロパティは決まっているわけではないため、通常はそれをハードコーディングで指定することが多い。つまり使用しているパラメータやプロパティに応じてその都度クエリを手動作成することになる。 しかしそれでは面倒なので、どんなイベントパラメータやユーザープロパティを使っていても、それがどんな型であっても、オールマイティにフラット化するクエリを作る。存在するパラメータやプロパティに基づいて動的にクエリを作って実行する。このクエリひとつあればどんな…
GA4のBigQueryエクスポートの仕様とデータの扱い方を説明する。GA4のログはネストされたレコードなど特殊な形式になっており、そのままでは扱いにくいのでいくつかテクニックがある。 BigQueryへのエクスポート設定 GA4の管理画面で設定するが、手順はこちらの記事を参照。 テーブルの場所 GA4のBigQueryエクスポート設定で指定したプロジェクト データセット「analytics_999999999」（「999999999」の部分はプロパティID） テーブル名 前日までのデータ（日付別に）「events_20210101」 「20210101」の部分は日付 今日のデータ、前日未集計…
使うデータセット Firebaseのパブリックデータが以下にあるのでこれを使う。 firebase-public-project.analytics_153293282.events_* 0612～1003の114日分のデータ 基本集計（EDA） イベントの数の種類別カウント select event_name, count(0) from `firebase-public-project.analytics_153293282.events_20181003` group by 1 order by 2 desc; スクリーンビューのスクリーン別カウント select (select ep….
GA4の計測の検証はBigQueryエクスポートを使って行うのが普通になる。検証の方法にはいくつかあるのだが、ほかの方法だと欠点がある。 リアルタイムレポートではイベントが発生し、パラメータに値が入ってきているのはわかるが、どのイベントでどのパラメータの値が入っているかまではわからない。DebugViewは有効化しないと使えない。 BigQueryエクスポートを使うとすべてのサイト訪問に対して計測して数分以内には各パケット（イベント）でどのパラメータにどの値が入っているかがわかるし、詳細な検証ができる。これはユニバーサルアナリティクスにはなかったメリットである（GA360を除く）。 GA4のB…
Googleアナリティクス4プロパティが登場し、誰でもBigQueryにログを出力できるようになった。ログ分析を始める環境は揃ったわけだが、ログ分析のノウハウはあまり世に出ていない。SQLを使ってこれらを分析する方法を少し紹介する。どんな高度なログ分析をするにしても、これが基本となる。 ウェブ分析の指標 ウェブ分析の基本は ページビュー数 セッション数 人数 のカウントである。複雑な分析も、結局カウントしているのはこの3つの指標に集約されることが多い。Eコマースになると購入金額の合計なども入ってくることはある。 そしてこれに「○○した」という条件が付いて イベント○○が発生した回数 ○○したペ…
Googleアナリティクス4は当初コンバージョン設定するためにはコンバージョン対象ページでタグをカスタマイズする必要があったのだが、アップデートでタグのカスタマイズが不要になった。しかしユニバーサルアナリティクスのようにコンバージョン設定画面でURLを指定できるわけではなく、少し回りくどい設定が必要になる。この記事ではその方法を説明する。 機能のアップデート 既存のイベントから、イベント名やイベントパラメータの条件に基づいて新たなイベントを生成する機能が追加された。 これは大変便利な機能で、これまでイベントの再定義をしようと思ったらSDK（JavaScriptのタグやアプリのSDK）の入れ替え…
Googleアナリティクス4ではサイト訪問の行動ログをBigQueryに出力できるようになった。 従来のGoogleアナリティクス（ユニバーサルアナリティクス）ではGoogleアナリティクス360（GA360）を利用し、そのうえでGoogleに申請しないとログデータをBigQueryに出力することはできなかった。そのためコスト面での高いハードルがあったのだが、Googleアナリティクス4ではGoogle Cloud Platform（GCP）の従量課金コストだけでログをBigQueryに出力できるようになったのである。以前はこの設定で直接Firebaseの管理画面からダミーアプリを作る手順が必…