GA4 ウェブ計測設計チェックリスト GA4設定前チェックリスト GA4の管理画面にログインする前に決めておくべき要件で、GA4に限らない、計測設計の要件定義である。これを決めずに管理画面を見るのは時間の無駄。このチェックリストを完成させるのに時間を割こう。 重要度：高 工数に影響するもの 計測対象 どのドメイン どのディレクトリ（サブドメインの扱いを含む） クロスドメイン計測の有無（対象ドメインの一覧を事前に洗い出す） おおよそのページ数 サイトの技術構成 ページ遷移方式 ページ遷移時にソフトナビゲーション（History APIやフレームワークのクライアントサイドルーティングによるDOM更新）が発生する箇所があるかどうか。アーキ …

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プログラムの中でGoogleのサービス（API）を操作するとき、Google認証が必要になる。しかしこれがややこしく、Googleの公式のドキュメントの記述も古かったりサービスの種類によって方法がばらばらだったりして分かりにくい。この記事ではこれを整理して説明する。 プログラムでGoogle認証する場面 具体的なケースを想定するとわかりやすいのだが、 たとえばGoogleアナリティクスからAPIでデータ取得し、そのデータをGoogle Cloud StorageやBigQueryに書き込みする場合、Googleアナリティクスのレポート閲覧権限（特定のビューに紐づいた）とGCPの権限（Google Cloud Storageの書き込み …

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GTMとGA4の高度な使い方。設定しておくと便利な変数やトリガーの使い方に加え、データレイヤーを徹底的に使いこなす。さらには計測だけでなく検証の手間を大幅に省くタグアシスタントの裏技を紹介する。 GTM設定の黒魔術 便利な変数 ページビューID ページビュー固有のID。 一度ページを読み込んでから、次に読み込むまでの間で保持されるIDで、そのIDをさまざまなツールに送ればそれをキーにデータ連携できる。 ツールA,B,Cの間でIDを連携する場合、 ツールAのIDを取得→Bに送る ツールAのIDを取得→Cに送る ツールBのIDを取得→Cに送る （CのIDを取得→Aに送る？） （CのIDを取得→Bに送る？） など、ツール数が増えると複雑に …

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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。 GA4のBigQueryデータはパラメータやユーザープロパティがネストされているため、クエリでは毎回それをフラット化する手続きをす …

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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。 https://www.marketechlabo.com/ga-app-web-property-to-bigquery/ テーブルの場所 プロジェクト：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 …

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2種類のBigQueryエクスポート GA4のBigQueryエクスポートデータには以下の2種類がある。 イベントデータ ユーザーデータ ユーザーデータは1行1人で、user_pseudo_id単位で集約したデータと、user_id単位で集約したデータのそれぞれのテーブルが生成される。 所属するオーディエンスの情報やユーザ（user_pseudo_id / user_id）単位の通算指標が含まれる。 分析によく使うのがイベントデータで、1行1イベントでイベントパラメータなどがネストされて含まれている。 エクスポートの頻度 イベントデータの出力頻度は以下の3種類がある。 ストリーミング＝リアルタイム。重複や使えない列あり（トラフィック …

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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ケースにも対応できる、汎用的なものである …

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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 ○○したページビュー数 パラメータ△△の値が□□だ …

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