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Googleアナリティクス4の
広告機能

2022.03.02

データ解析
GA4を学ぼう

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こんにちは!データ解析チームの豊嶋です。
前回は「GA4を学ぼう」の第四回目として、Googleアナリティクス4の三つの機能のうち、「探索」機能の使い方について解説いたしました。
「探索」機能では集計したデータの詳細な分析が可能であったため、そちらの機能を活用出来るだけでも十分GA4の機能を使いこなせるようになると思います。

しかし、それに加えて三つ目の機能である「広告」機能では、Google広告との連携やコンバージョン獲得に特化した分析などを行うことが出来ます。
Google広告を活用している場合、こちらの機能を活用することで、よりパフォーマンスの向上に繋がります。
そこで「GA4を学ぼう」の第五回目では、この「広告」機能についての見方と活用方法について解説していきたいと思います。

GA4の「広告」機能とは

前回までにご紹介いたしました「レポート」「探索」機能は、集計したデータを閲覧・分析することが主な活用方法となっておりました。
一方「広告」機能は、そのデータの中でも「コンバージョン」に特化して分析を行える機能になります。

この「広告」機能を活用することで、どのような経路を通じてコンバージョンに至ったか、各経路におけるコンバージョンへの貢献度はどのくらいかなど、他の機能では把握することが出来なかった詳細なコンバージョンに関する分析を行うことが出来ます。
更にGoogle広告とも連動して、コンバージョンに至る過程の中で、広告が「いつ」「どの程度」貢献したかの情報も把握することが出来ます。

従来のアナリティクスにおいても似たような機能を活用することは出来ましたが、より詳細な部分まで分析を行えるようになり、またベータ版でしか使用出来なかった機能が誰でも使用出来るようになっています。
このように、GA4ではより利便性が増し、多様な角度からデータの分析を行うことが可能になっています。

「広告」機能の活用方法

それでは実際に「広告」機能の活用方法について解説していきます。

広告スナップショット

「広告スナップショット」は、集客経路ごとにおけるコンバージョン獲得数やその経路などがわかるレポートになります。

画像1

レポートは、以下の項目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(集客経路)のうち、コンバージョンを獲得している順に一覧で成果を確認する事ができます。

② Insights
先月の結果と比較して、主要な指標の変化に関する分析情報をお知らせしてくれます。

③ ユーザーのコンバージョンにつながった接点
指定した期間において、どのような集客経路を通じてコンバージョンに至ったかを一覧で確認することが出来ます。

④ その他
集客経路ごとで、異なるアトリビューションモデルにおけるコンバージョンへの貢献度を確認することが出来ます。
アトリビューションモデルに関しては、次の項目で説明いたします。

モデル比較

「モデル比較」では、集客経路ごとのアトリビューションモデルを確認することが出来ます。

画像2

アトリビューションとは、コンバージョンにつながるあらゆる接点(広告経由、自然検索経由など)に貢献度を割り当て、実際にどの接点が最終的な成果につながったのかを計測する方法です。
各接点において集客経路ごとに成果を把握できるため、予算を適切に配分することができ、コンバージョンの値を最大化することが出来ます。

例えばリスティング広告経由でサイトを認知し、その数日後に自然検索経由でコンバージョンに至ったとします。
その際に、コンバージョンに至った成果を自然検索のみに割り当てるのか、認知の段階で貢献したリスティング広告にも成果を割り当てるのか。
これはマーケティング担当が採用するアトリビューションモデルによって、どの段階にどの程度成果を割り当てるのかが変わります。

実際にGA4では広告と連携して下記の6つのアトリビューションモデルを使用することが出来ます。

アトリビューションモデル 内容
ラストクリック コンバージョン経路の最後の接点に貢献度を割り当てます。
ファーストクリック コンバージョン経路の最初の接点に貢献度を割り当てます。
線形 コンバージョン経路の全ての接点に均等に貢献度を割り当てます。
接点ベース コンバージョン経路の最初と最後の接点にそれぞれ40%の貢献度を割り当て、残りの接点に20%の貢献度を割り当てます。
減衰 コンバージョン経路の最後に近いほど段階的に貢献度を多く割り当てます。成果に近い部分に重きを置いて評価する方法です。
データドリブン 他のモデルとは異なり、過去のデータを基にコンバージョン経路におけるキーワードの貢献度が計算され割り当てます。
また、Googleの機械学習機能を活用しているため、最も精度が高いアトリビューションモデルになります。

コンバージョン経路

「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を把握できるレポートになります。

画像3

大きく分けて、以下の2つの項目で構成されています。

① コンバージョンのタッチポイント
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が表示されます。
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 コンバージョンに至るまでのパターン別の数値
コンバージョンに至るまでの集客経路のパターンごとに、「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」を確認することが出来ます。
これにより、どの集客経路がコンバージョン獲得に貢献しているかなどを把握でき、力を注ぐべき集客方法が明確になります。

まとめ

いかがでしたでしょうか。
前回に引き続きGA4の機能の説明となりましたが、まだまだ不明な点や慣れない点も多々あると思います。
しかし、今回の「広告」機能を使いこなせるようになることで、Google広告と連携した値やコンバージョンに至るまでの詳細な分析が可能となります。
これにより、従来のアナリティクス以上により精度の高い分析が出来るようになると思います。
今後GA4に完全移行する前に、是非使いこなせるようになって頂けたら幸いです。

それでは本日はこの辺りで。また次回もよろしくお願いいたします。