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強力なリファレンスガイド
Googleアナリスティクスはどのようなユーザー企業向けに開発されているのでしょうか。Googleアナリスティクスが向かっているベクトルを知っておくことは、ツール選定の上でも、実際に利用する上でも非常に重要なことです。本書では、既存のGoogleアナリティクスユーザーだけではなく多くの人に、Googleアナリティクスの姿を紹介していきます。
はじめに
本書がどのような読者に向けて書かれているのか？の前に、Googleアナリスティクスはどのようなユーザー企業向けに開発されているのか？を考えてみる必要があると思います。多くのGoogleアナリスティクス利用者が知っているよう人、Googleアナリスティクスは進化し続けているツールです。その中で、少なくとも向かっているベクトルを知っておくことは、ツール選定の上でも、実際に利用する上でも非常に重要なことだと思います。
あくまで私の理解ではありますが、Googleアナリスティクスは、確実にその「データソース」と「活用対応範囲」を拡張し続けており、それは今後も変わらないでしょう。そして、今後も搭載されていく施策自動化のためのML(Machine Learning=機械学習)への「データ供給装置」としての役割を強めて行くことでしょう。
本書は、そうしたGoogleアナリティクスの姿を、誌面の許す限り皆さんにお伝えしたいと思い、執筆させていただきました。そういう意味では、本書は既存のGoogleアナリティクスユーザーを読者に想定しているというよりは、生意気なようですがより多くの人に対する啓蒙的な意味合いも持たせている、ということができるかと思います。その上で、このような本書の試みがお役に立つものであったかどうかは、読者の皆さんのご評価に委ねたいと思っています。
Googleがどのような意図でGoogleアナリティクスを開発しようとも、利用者がどのような目的でどのように使うかは自由です。しかし、もしGoogleアナリティクス全体のポテンシャルが見えたときに、読者の皆さんが新しい分析や施策のアイデアを思いついたとしたら、著者としてはこの上ない喜びを感じることができるでしょう。
本書の執筆をご支援いただいたアユダンテ株式会社様、多忙な業務の合間にご協力をいただいた同僚の高田君、畑岡君、そして素晴らしい書籍として取りまとめていただいた技術評論社編集部の神山真紀様に、この場を借りて厚く御礼申し上げます。
2020年2月 山浦直宏
目次
はじめに
1章 Googleアナリティクスの理解
1-1 Googleアナリティクスの機能と役割を理解する
1-2 Googleアナリティクスの利用者の役割を理解する
1-3 計測と収集によって得られるデータを理解する
1-4 「集計」と「分析」の違いを理解する
1-5 利用目的を理解する1ウェブ改善
1-6利用目的を理解する2集客最適化
1-7 利用目的を理解する3プラットフォーム活用
1-8 Googleタグマネージャとの連携を理解する
1-9 データポータルとの連携を理解する
1-10 オプティマイズとの連携を理解する
1-11 Google広告・Googleシグナルとの連携を理解する
1-12 Googleアナリティクス360と広告サービスの連携を理解する
1-13 Googleアナリティクス360と Big Queryの連携を理解する
COLUMN Googleマーケティングプラットフォームとは
2章 データ活用のステップと準備
2-1 データ活用のステップを理解する
2-2 データ活用のステップ①「取る」を理解する
2-3 データ活用のステップ②「見る」を理解する
2-4 データ活用のステップ③「使う」を理解する
2-5 トラッキングコードによる計測のしくみを理解する
2-6 グローバルサイトタグによる計測のしくみを理解する
2-7 GTMによる計測のしくみを理解する
COLUMN ファーストパーティCookieとサードパーティCookie
2-8 Googleアカウントを取得する
2-9 Googleアナリティクスアカウントを取得する
2-10 デモアカウントを取得する(計測サイトを持っていない場合)
2-11 アカウント構造を理解する
2-12 ユーザー権限を理解する
2-13 ユーザーを管理・登録する
3章 GTMによるウェブサイトのデータ計測
3-1 プロパティ設定の基本を理解する
3-2 トラッキング情報で計測データを定義する①Googleシグナル
3-3 トラッキング情報で計測データを定義する②データ保持
3-4 GTMを準備・実装する
3-5 Googleアナリティクスタグの配信設定をする
3-6 クロスドメイン計測を理解する
3-7 クロスドメイン計測を設定する
3-8 eコマース計測を理解する
3-9 標準のeコマース計測を設定する
3-10 拡張eコマース計測の項目例を理解する
3-11 拡張eコマース計測を設定する
3-12 イベントトラッキングを理解する
3-13 イベントトラッキングを設定する①PDFファイルダウンロード
3-14 イベントトラッキングを設定する②ページスクロール
COLUMN 非インタラクションヒットとは
3-15 カスタムディメンションを理解する
3-16 カスタムディメンションを設定する
COLUMN 「範囲(スコープ)」の理解
3-17 AMPページの計測を理解する
3-18 AMPページを計測する
4章 アプリとウェブサイトの統合的なデータ計測
4-1 「アプリ+ウェブプロパティ」を理解する
4-2 「アプリ+ウェブプロパティ」を導入する1アプリストリームの追加
4-3 「アプリ+ウェブプロパティ」を導入する2ウェブストリームの追加
5章 オフラインデータの計測と収集
5-1 Measurement Protocolの基本を理解する
5-2 Measurement Protocolの仕様を理解する
5-3 Measurement Protocolを作成する
5-4 データインポートを理解する
5-5 ヒットデータをインポートする(払い戻しデータ)
5-6 拡張データをインポートする①ユーザーデータ
5-7 拡張データをインポートする②キャンペーンデータ
5-8 拡張データをインポートする③地域データ
5-9 拡張データをインポートする④コンテンツデータ
5-10 拡張データをインポートする⑤商品データ
5-11 拡張データをインポートする⑥カスタムデータ
5-12 概要データをインポートする(費用データ)
COLUMN Measurement Protocolとデータインポートの違い
6章 広告・検索・来店データの収集
6-1 Google広告アカウントと連携する
6-2 Google広告アカウントと連携する(MCCアカウントの利用)
6-3 Google広告を計測する(自動タグの利用)
6-4 Google広告以外のキャンペーンを計測する(カスタムURLの利用)
6-5 Search Consoleデータと連携する
6-6 来店データを計測する
7章 フィルタ・目標設定によるデータ集計
7-1 ビュー設定の基本を理解する
7-2 フィルタの基本を理解する
7-3 フィルタの基本設定を行う(新規フィルタと既存フィルタ)
7-4 フィルタを新規作成する(定義済みフィルタとカスタムフィルタ)
7-5 目標設定の基本を理解する
7-6 目標を設定する
7-7 目標到達プロセスを設定する
7-8 スマートゴールを設定する
COLUMN 目標設定とeコマース計測の違い
8章 流入・コンバージョン・コンテンツごとのデータ集計
8-1 チャネルグループの基本を理解する
8-2 チャネルグループを設定する
8-3 マルチチャネルの基本を理解する
8-4 MCFチャネルをカスタマイズする
COLUMN 「集客>チャネル」と「コンバージョン>マルチチャネル」の違い
8-5 コンテンツグループの基本を理解する
8-6 トラッキングコードでグルーピングを設定する
8-7 「抽出」「ルール」でグルーピングを設定する
9章 ユーザー・流入・コンバージョン理解のための集計レポート
9-1 ユーザー理解のポイントをおさえる
9-2 ユーザー属性を理解する1デモグラフィック属性
9-3 ユーザー属性を理解する2デバイス属性とクロスデバイス
9-4 「クロスデバイス」レポートを利用する
9-5 「ライフタイムバリュー」レポートを利用する
9-6 「セッションの品質」レポートを利用する
9-7 「コンパージョン見込み」レポートを利用する
9-8 「オーディエンス(ユーザーリスト)」レポートを利用する
COLUMN 機械学習はヒットデータで学習する
9-9 流入とCV(集客カテゴリ)理解のポイントをおさえる
9-10 「チャネル」レポートを利用する
9-11 「参照元/メディア」レポートを利用する
9-12 「Google広告」レポートを利用する
COLUMN なぜ?Googleアナリティクスの「ノーリファラー」仕様の理由
9-13 コンバージョン分析のポイントをおさえる
9-14 「目標」レポートを利用する
9-15 「eコマース」レポートを利用する
9-16 「拡張eコマース」レポートを利用する
9-17 「ショッピング行動」「決済行動」レポートを利用する
9-18 「サイト内プロモーション」レポートを利用する
9-19 「来店」レポートを利用する
9-20 「マルチチャネル」レポートを利用する
9-21 「アシストコンバージョン」レポートを利用する
10章 カスタムレポート・セグメント・アトリビューションによるデータ分析
10-1 カスタムレポートの基本を理解する
10-2 エクスプローラを作成する
10-3 フラットテーブルを作成する
10-4 カスタムファネルを作成する
10-5 セグメントの基本を理解する
10-6 「システム」(既定)のセグメントを理解・活用する
10-7 カスタムセグメントを作成する①新規作成
10-8 カスタムセグメントを作成する②集計結果からの作成
COLUMN 「フィルタ」と「セグメント」の違い
10-9 アトリビューション分析の基本を理解する
10-10 モデル比較ツールを活用する
11章 ターゲティングのためのデータ活用
11-1 ユーザーリスト(オーディエンス)の基本を理解する
11-2 ユーザーリストを作成する
11-3 状態ベースのユーザーリストを作成する
11-4 スマートリストを活用する
12章 ユーザーエクスペリエンス向上のためのデータ活用
12-1 オプティマイズのしくみを理解する
12-2 「3種類のテスト」と「パーソナライズ配信」を理解する
12-3 オプティマイズの導入を準備する
12-4 オプティマイズを導入する
12-5 エクスペリエンス(テスト)を理解する
12-6 エクスペリエンス(テスト)を作成する
12.7 エクスペリエンス(テスト)を開始する
12-8 オプティマイズのレポートを理解する
13章 データビジュアライズのためのデータ活用
13-1 データポータルの全体像を理解する
13-2 データポータルのデータソースを理解する
13-3 データポータルのレポートを理解する
13-4 データポータルのエクスプローラを理解する
13-5 「共有」と「データソースへの認証情報」を理解する
13-6 データソースを作成する
13-7 データソースをもとにレポートを作成する
13-8 統合データレポートを作成する(Data Blending)
13-9 エクスプローラの活用例を理解する
14章 データ活用のケーススタディ(プラットフォーム活用)
14-1 プラットフォームとしての考え方を理解する
14-2 データ活用の3つの領域(マーケティングファネル)を理解する
14-3 プラットフォーム化に必要な機能と設定を理解する
14-4 オフラインデータをGoogle広告のリマーケティングに活用する
14-5 オフラインCVによるGoogle広告自動入札を実施する
14-6 アトリビューションレポートで終点貢献分析を行う
14-7 アトリビューションレポートでコンバージョンリフト分析を行う
14-8 キャンペーンランディングページを最適化する
付録
付録1 GAIQ取得のための学習ガイド
付録2 パートナー会社の見つけ方
索引
