本記事の対象者マーケター、ブログ運営者、ライターetc※特にこれからGAの導入を検討している方に読んで頂きたいですー!本記事の目的GAがどのような仕組みで計測をしており、その結果何が計測できて、何が計測できないのか理解する。本記事の注意点⚠️タイトルではGAで計測できること/できないことと記載しておりますが、本来的にはGAで計測するのに向いていること/向いてないこととなることをご留意下さい。計測するサービスや会社の状況によって、GAが活躍できる場所が変わるからです。※GAは非常に高性能なツールです。エンジニアにお願いをして複雑な設定を行えば、想像できうる大抵のことは計測できると言って過言ではありません(その効率性や効率性は置いといて)サービスですと、ログイン機能のある無しやアプリとwebの住み分けなどが挙げられます。会社の状況ですと、そもそも数値をベースに意思決定をする文化があるのか、そしてエンジニアの工数問題などが挙げられます。そのため、まずはどういった目的があり、どのような情報が必要なのかを整理し、現状でそれを実現させるための最適解を考える必要があります。この記事ではGAの基本的な仕組みとGAで計測可能(非エンジニアベース)な事象をまとめているので、この記事をベースに自社サービスではどういった計測環境を整えるべきか考えていただけると幸いですー!!!何卒ー!!!計測の仕組み※ferretさんの記事の画像を引用してます。(無料会員登録が必要ですが、アクセス解析の基礎についてよくまとまっていておすすめです。)https://ferret-plus.com/9756上記の図のような解析手法をWebビーコン型と言います。ポイントはユーザーを判定するのにCookieを使っているところにあります。※CookieとはWebブラウザにてサイトを閲覧した際に作成されるファイルであり、データを一時的に保管しておく仕組みの事です。Cookieの詳細は以下。実は図の3のところで訪問ユーザーのブラウザにCookieを付与しています。GAがどのようにCookieを付与するか詳細を知りたい方は以下のリンクをご覧ください。https://www.nexal.co.jp/blogs/2061.htmlつまりユーザーの特定をブラウザベースで行っています。このためある同一ユーザーがPCとスマホで別々に特定ページにアクセスした際には、2人分のアクセスとして計測されてしまいます。詳細なアクセス履歴を把握すべき場合は向かないでしょう。データ整形は大変ですが、サーバーのログを分析すべきです。(県単位)・ブラウザとOS・デバイスの情報を軸(ディメンション)に何人新規ユーザーがいて、どれくらい滞在して、何人コンバージョン(CV)したかがわかります。Xユーザーの方が平均セッション時間長い→細かくて見えづらいUIはやめた方が滞在してくれるかもなど施策や意思決定に役立てそうなデータを見ることができます。2集客情報GAがもっとも得意としているのは集客の分析です。どこから来たユーザーがCVしたか見ることができます。(セッション・直帰率なども)粒度としては、大きく4つに分けて確認することができます。・チャネルごと(Social・Organic・Direct・Referralなど)・参照元/メディア(Google/OrganicやInstagram/socialなど)・参照サイト(〇〇.com)・ソーシャル(Facebook・Twitterなど)3行動情報サイト内におけるユーザーの大まかな行動を見ることができます。※ここがGAがあまり得意でない分野です。離脱が多いページを確認することができます。すべてが集計値となるので、なぜそこで離脱しているのか、どんな人が離脱しているのかなどの詳細を追うことができず、具体的な改善策に結びつけることが難しくなっております。・GoogleTagManager(GTM)を設置すれば、クリックを押した数・読了率・ページの何%が読まれたかの分析をすることができます。http://blog.hatenablog.com/entry/2018/02/28/143000・特定の流入元を登録して、分析することができます。以下はLine流入の参考。Consoleと連携するとオーガニック検索の際のキーワードを知ることができます。https://ferret-plus.com/317・メルマガのクリック率と開封率を知ることができます。AdSenseと連携すると、ページごとのクリック数や収益を確認することができます。https://t-shimohara.com/google-adsense/page-adsense計測できないこと3の行動情報のところでも少し言及しましたが、詳細な行動分析を行うことは得意ではありません。・特定ページ内でのユーザーの動きの把握-クリックできないところを間違ってクリックしているなどを知ることができない・ページ遷移の詳細な分析-eコマースを例にあげるが、カート前での落ち率が高いなどざっくりした情報は得ることができます。CVしたユーザーがどのようなページ遷移でCVまでたどり着いたかや、それが何回目の訪問で、1回目の訪問からどれくらい期間が空いてCVしたかを把握することができません。Shogo某Web系企業でアクセス解析やKPI管理をやってます。ShogoProfile某Web系企業でwebマーケとデータ分析をやってます。PMやインハウスマーケターに向けて、情報発信していきます。in~4【SQL】サブクエリはWTIH句が最強。可読性こそ現場での正義。5【簡単】MySQL公式サンプルデータでSQLの練習環境を作る。sampling2x。