取得できない視聴データと紐づけてくれます。BigQueryにデータを出力し、お客様の成果地点を共有することで始めて動きます。収集元はGaタグではなく、広告を見たというインプレッションが母数になります。母数のデータに対して、成約数を紐づけて、AdsDataHubで提供しています。ツールで可視化できます。今回の発表では、教育業界の例を紹介してくれました。この事例では、紹介者を通じた成約者とオンライン申し込みが一元化されていませんでした。その結果、オンライン申し込みとオフライン成約が紐づいていないため、営業の頑張りの結果なのか、広告の費用対効果なのかわかりませんでした。使ってお客様の行動履歴を可視化できるようにしたようです。本事例では、行動履歴をトラックするために、申込者のメールアドレスをキーとして使用したそうです。個人情報を入れることはできません。そのため、Web上の入力フォームで入力されたメールアドレスは、GoogleTagManagerでメールアドレスをHash化処理してから登録したそうです。これで、オフラインの営業経由のデータと一致させ、WEB経由のデータが一元化されて整理された状態になりました。広告を配信した後は、広告の効果検証となります。AdsDataHubを通じて、検証できるのは、Google広告、Youtube、ディスプレイ広告です。X-Stackを活用すると、広告配信の結果成約したという結果を検証できました。オンラインとオフライン、WEBとアプリの行動履歴をオンライン上で一元化することで、打ち手の精度の向上につなげることができます。興味深い内容のご紹介をありがとうございました。ECの構成が高まる中、リアルでの購入もある中、オフラインとオンラインを行き来するお客様に対して、一番便利な情報を提供するということが課題になっています。私にとって、解決策ど真ん中の事例紹介でした。福島さんありがとうございました。大倉様LTのトップバッターはエクスチュアの大倉さんです!GA4活用の最終解ということで、とても興味がそそられるタイトルです...!!発表の前に、発表する内容がどんな人におすすめなのかを伝えてくれるのは、聞き手に嬉しいですね!私は3番目「GA4/BigQueryを活用してデータ/レポート基盤を作ろうとしている」に該当するので、ワクワクします!今回お話しされる内容はこちら。アナリティクスの歴史のおさらいから。アナリティクスも大きく変わってきている節目の年だなと実感したのとともに、GAが誕生してからもうすぐで約18年という歴史の長さにも驚き。18年前、私はまだ小学生だったので、進化を重ねてきているツールなんだなと感じました。の”utm”は、Google買収したUrchin(urchin.js)が名残になっているとおっしゃっていて、豆知識を手に入れることができました。Analytics)が終了することに伴い多くの方がGA4へ乗り換えをしていますが、機能が充実はしたもののいきなり乗り換えする際につまずく部分、UAに比べて情報がまだ少ない分、苦労する部分が多いので、まさにここに書いてあるわかるなと、私は何度も頷いてしまいました。そんな方に朗報...!!!なんとその課題、「BigQueryで全部解決できます」(強い)どうやらGA4で感じる課題は全てBigQueryで解決できてしまうらしい。いうことなのでしょうか。BigQueryを使えば(クエリを書く必要はあるものの)、GA4のRawのデータを用いてさまざまなことができるようになるとのこと。年収も爆上げしてしまうらしい(期待)昨今さまざまな場所でエンジニアだけでなくマーケティング担当者でもSQLを使う力が求められつつあると聞きますが、GA4のデータをBigQueryにExportして自分が見たい指標を作り出す必要がある以上、職種関係なくSQLを書く力が必要な時代になってしまったのかもしれないなと感じました。BigQueryにも困った点があるとのこと。一体、どんな困ったことがあるのでしょうか。GA4からBigQueryにExportされるタイミングがバラバラになってしまうという課題。時間が不規則に連携されてしまうため、定時を決めることができず、GA4のデータをデータマートに入れる際に、何時起動にすればいいのか決めることができません。時間が不規則になるだけでなく、同日中に複数回データがExportされる仕様になっているとのこと。Composerやスケジューリングされたクエリ等を用いて、定時でバッチ処理を実行するような方法がよく用いられますが、この仕様は中々扱いづらい。公式ドキュメントによると「テーブルの日付から最大72時間日次テーブルが更新され」と記載があり、これは例外的なケースにはなるものの「72時間が経過した後でも、日次テーブルが随時更新」される場合があるとのこと。なると、定時での実行が難しく、タイミングを考えなければなりません。Loggingのシンクを利用したとのこと。指定したログが出力された時に、Pub/Subにログを送り、それをトリガーにCloudFunctionsを動かして、BigQueryのスケジュールクエリを実行するような形で取り込む対応を行ったとのことでした。Cloudさんにもう少し扱いやすくしてほしい部分だなと感じました。今回、初登壇!GA4の生ログをdbtパッケージを使用して補えるかお試しいただいたLTとなります。troccoプロダクトの発案者で、troccoの現プロダクト責任者をされているレベチ(筆者基準)なお方。GA4の生ログをデータ分析する際の、以下の3点を解決しないと分析がし辛く不便とのこと。どれも頭痛のタネになりそうなものばかり。データ構造が扱いにくく生ログが最初から分析のことも考えておいてくれると嬉しいですが、そうはいかず、ひたすらクエリで頑張るのは心が折れますので、スキーマ構造は整えて使用するのが吉となります。dbt-ga4!やっぱりあるものですね。共有知万歳!各手順を通じて導入されて、下表のようにGA4からBQ→dbt-ga4→BQとポートバックさせる形で実装、非常に楽に整形ができたとのこと。自分で0から作成するのは大変だったかと思うので、こういったパッケージを活用することで分析までの時間が短縮されるのは非常にありがたいですね。改善ポイントとしてご提示されていたのが以下の4点、使い勝手をより向上させる必要からもう一工夫が必要になるということでした。4点目のタイムラグ問題は、各登壇者皆さんの共有認識にもなっていてGoogleさんでの解決も期待したいところ。※運営のGooglerさんからも「プロダクト担当者へ本情報はながして改善促そう!」との話が!素晴らしい。GA4の活用はもとよりGA4の生ログの活用も改善されるのが楽しみです!小林さん、ご登壇ありがとうございました!また発表資料は小林様のこちらのTwiiterアカウントにて公開されていますので、全ページをご覧になりたい方はこちらへ。過去に3回登壇され、なんと今回で4回目の登壇とのこと。アナリティクス等のプロダクトにはあまり深く関わってこなかったため、内容を理解しておく必要性を感じたとのこと。アナリティクス個人認定資格(GAIQ)。無償でトレーニングを受けることができ、認定試験も受けることができるようです。資格受験料がかからないのはとても良心的ですね!GAIQには受験条件があり、それは初級者向けコースと上級者向けコースを終了すること。資格試験はどのように勉強をすればいいか迷いがちですが、こういった形で道標を示してくれていると勉強を進めやすくて良いなと思いました。コースの内容は動画形式になっていて、日本語の字幕がついているので安心です。Boostと同じような画面構成になっていて、勉強のしやすさを感じました。GA4がいまいち何かよくわからない方、UAからGA4に乗り換えてからいまいちキャッチアップができていない方、朗報です。実は、GA4の内容を学べるコンテンツもありますので、トレーニングに参加して理解を深めていくことができます。こちらからアクセスすることが可能です!https://skillshop.exceedlms.com/student/catalog/list?category_ids=6440-google-4元々GAの基礎知識がない中で、隙間時間に動画を見ながら、2週間程度で合格されたのはすごいなと感じました。アナリティクスの資格に加えて、Google広告「ディスプレイ広告」の認定資格にも合格されたとのこと。広告領域だけでも、これだけの資格が用意されているのはとてもびっくりですね!私は、自分の中で資格取得は学習のマイルストンとして位置付けているので、こういった形で資格がたくさん用意されていると、学習を進めやすくなって良いなと感じました。3本を発表いただきました。登壇いただいた福島さん、大倉さん、小林さん、青柳さんありがとうございました。データ活用に取り組んでいきたいと思いました。青柳さんから紹介いただいた資格も、無料で始められるのが素晴らしいですね!そして、あとは体で覚えて運用、活用に取り組んでいきたいです。ページから得られるユーザーデータは、ユーザーからの無意識なフィードバックです。