2020年10月にリリースされた、今注目のGoogleアナリティクス4（通称：GA4）。
しかしまだ情報量が少なく、具体的にどのようなことができるようになったのか、これまでのアナリティクスと何が違うのかなど、イメージがつきづらいですよね。
そこで今回は、GA4の概要について、これまでのユニバーサルアナリティクス（通称：UA）との違いやメリットもふまえて詳しく解説していきます。
いきなりGA4のプロパティを見ても何がなんだかわからないかと思うので、GA4を理解するための学習の第一歩目として本記事を参考にしてください。
Googleアナリティクス4とは？
名称にある「4」というのは、「第4世代」を意味しており、アナリティクスの進化の歴史を表しています。
これまで使ってきたユニバーサルアナリティクスは2013年のリリースで、第3世代にあたるため、約7年ぶりのアップデートということになります。
GA4はいきなり登場したわけではなく、2019年にGA4の前身である「アプリ＋ウェブプロパティ（App＋Webプロパティ）」がベータ版としてリリースされています。
これが後にGA4という名称になり、これまで別々でしか計測できなかったWebとアプリを統合して分析できるようになりました。
では、そもそもなぜGA4が誕生したのでしょうか？
誕生した背景を知ればGA4の特徴もつかみやすいかと思うので、理解しておくとよいでしょう。
GA4が誕生した背景
GA4が誕生したのには以下2つの理由があります。
テクノロジーの進化に対応するため
これまでのデータ計測方法は、ブラウザや端末ごとに付与されるCookieを利用したものが一般的でした。
しかし、テクノロジーの進化にともないスマホやタブレットなどが普及した今、ユーザーは様々なデバイスを使うようになり、アプリや動画のようなページの概念がないものも登場してきました。
そんな中、Cookieを利用した計測ではデバイスをまたいだユーザー行動が追いづらく、実態とはかけ離れたものになってしまうため、Webサイトとアプリを統合した分析が必要になってきました。
個人情報に対する規制が高まっているため
GDPR（EU一般データ保護規制）やCCPA（カリフォルニア州消費者プライバシー法）など、プライバシーを守る動きが世界的に高まりつつある中で、海外ではCookieの情報ですら個人情報として扱われるようになりました。
GDPRとは？
EU（※）では、EU域内の個人データ保護を規定する法として、1995年から現在に至るまで適用されている「EUデータ保護指令（Data Protection Directive 95）」に代わり、2016年4月に制定された「GDPR（General Data Protection Regulation：一般データ保護規則）」が2018年5月25日に施行されました。
GDPRは個人データやプライバシーの保護に関して、EUデータ保護指令より厳格に規定します。
また、EUデータ保護指令がEU加盟国による法制化を要するのに対し、GDPRはEU加盟国に同一に直接効力を持ちます。※EU：EU加盟国及び欧州経済領域（EEA）の一部であるアイスランド、ノルウェー、リヒテンシュタイン
個人情報保護委員会 GDPR（General Data Protection Regulation：一般データ保護規則）
CCPAとは？
CCPAとは「カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA：California Consumer Privacy Act）」の略称であり、米国カリフォルニア州で2020年1月から適用開始となるプライバシー法のことを言います。カリフォルニア州の住民（以下、「住民」と呼ぶ＊１）に対するプライバシー保護を定めた州法であり、住民にプライバシーに関連する権利を与え、住民の個人情報を利用する事業者には適正管理の義務を定めたものになります。
＊1 条文では「住民」ではなく「Consumer（消費者）」と表現されています。
NTTデータ先端技術株式会社 カリフォルニア州 消費者プライバシー法（CCPA）の概要 CCPAとは何か？
日本ではまだCookieを個人情報として定義してはいませんが、慎重な取扱いを求められており、いずれにしてもこれまでのようなデータ収集方法は通用しなくなってきています。
このように、テクノロジーの進化や個人情報に対する意識の変化など時代が変わっている中で、これらの問題を解決する必要がでてきており、そうした背景から誕生したのが、GA4でした。
GA4とユニバーサルアナリティクスの違い
GA4とユニバーサルアナリティクスには大きく4つの違いがあります。
違い１．見た目
GA4ではレポートメニューが「レポート」「探索」「広告」「設定」「管理」の5つのメニューに変更されました。
レポート画面は、ユニバーサルアナリティクスよりも直観的にデータを見やすいよう視覚に訴えたUIになっており、文字や図などにカーソルを合わせると詳しいデータのポップアップが表示されるなど、少ないクリックで感覚的に操作できます。
違い２．データの計測方法
これまでのユニバーサルアナリティクスでは「セッション」を計測の軸として、「ページビュー」「イベント」「トランザクション」などヒットタイプの異なるデータを取得していました。
しかしGA4では「ユーザー」を計測の軸として、従来のヒットタイプをすべて「イベント」というひとくくりにしてデータを計測します。
例えば自動で計測できるイベントに、以下のようなものがあります。
ユニバーサルアナリティクスでは計測タグを設定する必要のあったものまで、GA4では自動で計測することができ、さらに、これらのイベントに個別の「パラメータ」を付与することで、より詳細なユーザーの行動を把握することができます。
違い３．分析機能
アナリティクスの歴史上、はじめての機械学習の導入も大きな変化の一つです。
これにより、将来的に顧客が起こすと思われる行動を予測することができるようになったり、分析に役立つ自動インサイトを表示してしてもらったりすることができるようになりました。
さらに、これまで有料版アナリティクスである、Googleアナリティクス360でのみ利用可能だった「Google BigQuery」がGA4では無料で連携できるようになり、データ活用と分析の幅が大きくひろがりました。
違い４．データ保持期間
プライバシーの保護を理由に、データ保持期間にも違いがあり、ユニバーサルアナリティクスではデータの保持期間が最大50か月だったのが、GA4では最大14か月と大幅に短くなりました。
また、デフォルトの初期設定ではデータ保持期間が2か月になっているので、注意が必要です。
できるだけ長いデータを保持しておくために、14か月に設定しておくことをおススメします。
ただし、年齢・性別・インタレストのレポートはデータ保持期間を14か月に設定しても、2か月で自動的に削除されてしまいます。
GA4の４つのメリット
前章のGA4とユニバーサルアナリティクスとの違いをふまえた上で、GA4の4つのメリットについて詳しくみていきます。
１．ユーザーの行動をより詳細に分析できる
GA4では計測単位がページからイベントに変わったことにより、ユーザー行動がより詳細に追えるようになり、直帰率という概念もなくなりました。
例えばユーザーが、とある記事ページにアクセスしたとします。
そのページを開いてすぐに離脱したとしても、記事を精読したとしても、何のアクションも起こさず離脱した場合、どちらも同じ直帰として認識されていました。
しかし、イベントで計測することによって、ひとつひとつの細かなユーザー行動をイベントパラメータで把握しているため、こういった差を区別できるのです。
２．Webとアプリを統合した分析ができる
これまで、Webサイトの計測はGoogleアナリティクス、アプリの計測はFirebaseアナリティクスなどと、Webとアプリで別々で計測されていたため、同一ユーザーによるものでも別ユーザーとして認識されてしまっていました。
アプリケーションに特化した分析ツールで、ユーザーのアプリ使用状況や行動データを収集できます。 Firebase社は2014年にGoogleに買収されています。
しかし、GA4ではプロパティの中に「データストリーム」という新しい概念が生まれ、それぞれ「Webサイト」「iOSアプリ」「Androidアプリ」のデータストリームを統合することが可能になり、また、従来のデバイスIDやUser-IDのほか、「Googleシグナル」を用いることで、クロスデバイス行動を行うユーザーを同一ユーザーとして認識できるようになりました。
Google広告のパーソナライズを選択しているユーザーを特定するためのIDで、クロスデバイスでの計測を可能とするもの
「Webサイト」のデータは、Googleタグマネージャーか「gtag.js」で新しく計測IDをWebサイトに追加することで収集することができ、「iOSアプリ」や「Androidアプリ」のデータは、Googleアナリティクスと Firebaseのプロジェクトを連携することで、それぞれのデータストリームにデータを送ることができます。
データストリームの登場によって「ビュー」の概念はなくなり、これまでの階層構造であった「アカウント」>「プロパティ」>「ビュー」ではなく、GA4は「アカウント」>「プロパティ」>「データストリーム」という構造になります。
３．機械学習を活用した分析ができる
機械学習が導入されたことにより、ユーザーが将来に起こすであろう3つの指標を予測することができるようになりました。
| 購入の可能性 | 過去28日間に操作を行ったユーザーによって、今後7日間以内に特定のコンバージョンイベントが記録される可能性。purchaseイベント、ecommerce_purchaseイベント、in_app_purchaseイベントのみがサポートされている。 |
| 離脱の可能性 | 過去7日以内にサイトやアプリで操作を行ったユーザーが、今後7日以内にサイトやアプリを訪れない可能性。 |
| 収益予測 | 過去28日間に操作を行ったユーザーが今後28日間に達成する購入型コンバージョンによって得られる総収益の予測。 |
ただし、機械学習のインサイトを利用するには3つの前提条件をクリアしている必要があります。
これら行動予測の他にも、「自動インサイト」でサイトの異常事態や傾向を把握したり、「アナリティクスインテリジェンス」で知りたい情報を簡単に確認したりすることができます。
４．BigQueryと連携した分析ができる
これまで有料版アナリティクスでしか利用できなかったGoogle BigQueryが無料で使えるようになったことで、BIツールでの分析やデータの可視化、複数のデータソースを掛け合わせた分析、広告配信でのデータ活用、セールス・カスタマーサポートなど他部門でのデータ活用など、より高度な分析が行えるようになりました。
GA4は必ず導入するようにしよう！
今回はGA4とはどのようなものなのか、ユニバーサルアナリティクスとの違いやメリットについて解説してきましたが、いかがだったでしょうか？
プライバシー保護に配慮しつつ全体的にグレードアップはしたものの、まだ機能面で不完全なところが多いうえに、慣れも必要なため、使いにくいからという理由で拒絶している方もいらっしゃるかもしれません。
しかし、これから徐々にユニバーサルアナリティクスからGA4へと完全シフトしていくはずで、早期にGA4をマスターした会社は優位に立つことができるでしょう。
現在はユニバーサルアナリティクスをメインで分析していって何の問題もありませんが、今のうちからGA4の学習を怠らないようにしましょう。