ChatGPTは以前からリファラを渡されていましたがCopilotも渡されるようになったということでレポートのディメンションPage referrerにて以下を正規表現一致としてフィルタすることで流入量を計測することができます。
.*\.ai.*|.*\.openai.*|.*copilot.*
トップレベルドメインの「ai」は、少し広く当たりすぎる気がしています。ちなみにGoogleのGeminiは現在リファラを渡していないため計測することは出来ません。そのうち渡されるようになるかもしれませんので、フィルタに加えておいても良いかもしれません。
(via New Microsoft Copilot Referrer Data In Google Analytics)
(本投稿は過去に寄稿予定だった文章の供養です。)
前回の「Google Analytics4を利用したサイト内検索の計測方法とレポーティング」ではGoogle Analytics 4(GA4)を利用してウェブサイトに設置しているサイト内検索機能についての設定および結果を確認するためのレポーティングについて書きました。
前回のコラムでも書きましたが、サイト内検索では以下のデータを確認することが重要です。
サイト内検索で検索結果が0件となった場合や検索結果が適切に表示されていない場合、検索キーワードに関連するコンテンツがウェブサイト内に存在していないこととなります。今回は検索結果が0件であることを、どのようにGA4でトラッキングするかを解説します。
GA4を利用し、サイト内検索結果の検索ヒット件数を取得しGA4へ連携することで、顧客がサイト内検索を行った結果、検索結果がヒットせずに0件だったキーワードの抽出、およびウェブサイトの改善につなげることができます。
サイト内検索結果で検索ヒット件数を取得する場合、GA4のカスタムディメンションを利用する方法とカスタムメトリクスを利用する方法が考えられます。検索結果に表示されているヒット件数の数字、例えば10件ヒットした場合、「10」という数字だけを取得できる場合はカスタムメトリクスで取得するのが良いかもしれませんし、文字列として「検索結果 0件」や「 10 / 100件」のような検索結果のヒット数を含めた文字列データを取得する場合はカスタムディメンションを用いて取得することになります。
カスタムディメンションを利用する方法とカスタムメトリクスを利用する方法は取得するデータの違いのみで設定方法に関して大きな違いはありません。今回のコラムではカスタムディメンションを利用し「検索結果 0件」という文字列を取得する事を目的として解説します。
最初にGA4でカスタムディメンションを作成します。管理画面から「プロパティ設定」 > 「データの表示」 > 「カスタム定義」を選択します。
「カスタムディメンションを作成」のボタンを押すと設定画面へ遷移するためディメンション名などを設定します。今回は以下のように設定しました。ディメンション名はより分かりやすい名前を付けても良いでしょう。
次にGoogle Tag Manager(GTM)を利用して設定を行います。GA4による計測でGTMを利用している場合は既にGTMの「タグ」にてGA4の計測タグを「Googleタグ」として設定されていると思います。今回はGoogleタグ設定に対してサイト内検索ヒット件数を追加で取得する設定を行います。
ウェブサイトの検索結果に以下のソースコードで検索結果件数が表示されているとします。検索結果の検索ヒット件数が、運営しているウェブサイトにて実際どのようなソースコードとなっているかを事前に確認してください。
<div id="search_results_count">検索結果 0件</div>
では、早速GTMの設定を行いましょう。
まずは以下のようにユーザー定義変数を利用することで、ウェブサイト内に表示されているサイト内検索ヒット件数を変数として取得します。
今回この変数を「dom-search-results-count」という名称で保存します。変数の付け方は管理のし易い方法を選択いただければと思います。
GTMでGA4のトラッキングを行っている場合「Googleタグ」が既に設定されていると思いますが、今回はこの「Googleタグ」設定にある「構成パラメータ」へ先程GA4で設定したカスタムディメンション「search_hit」を指定します。値の方も先程作成したユーザー定義変数の名前を指定しましょう。
取得したデータをGA4の探索レポートを利用して確認してみましょう。GA4の探索レポートではディメンションとして「イベント名」「検索キーワード」、それと今回作成したカスタムディメンション「search_hit」を選択します。値は指標にある「イベント数」を選択します。
フィルタとして以下2つを設定します。
このようにすると検索キーワードと検索ヒット件数を横並びに表示し、検索ヒット件数が0件であったキーワードリストをもとにコンテンツの改修や新規コンテンツの追加、新商品の追加やFAQの充実などユーザーへのアプローチを行うことができるでしょう。
なぜ今回検索ヒット件数はGoogleタグの「構成パラメータ」を利用するのでしょうか？
データの取得設定で何を利用するかについては、ウェブページのロードとともに読み込むデータはGoogleタグの「構成パラメータ」、ウェブページをロードした後にクリックまたは、ユーザーの何らかのインタラクションにより発生するデータはイベントとして取得するのが良いと考えています。もちろんイベントとして取得することも可能です。
今回の「構成パラメータ」を利用する方法は、設定が簡単である点がメリットなのですが、デメリットとしては「自動収集イベント」や「拡張計測機能イベント」の各種イベントパラメータ全てに設定したデータが入ってくる点です。
すなわちサイト内検索ページではない単純な「session_start」イベントや「page_view」イベント、その他コンバージョンイベントのパラメータにも「search_hit」パラメータが付いてくる点です。もちろんサイト内検索ページでなければ「search_hit」パラメータは空の値になります。
これが先程の探索レポートでイベントに対してフィルタをかけた理由です。
「拡張計測機能イベント」を利用せずにGA4イベントとしてサイト内検索データを取得する場合には何点か注意事項があります。
1点目のイベント名「search」については「推奨イベント」で指定されているイベント名となります。「拡張計測機能イベント」を利用しない場合は、この推奨イベントを利用しましょう。
2点目は「拡張計測機能イベント」を利用せずにGA4イベントとしてデータを取得するので「拡張計測機能イベント」の「詳細設定」で設定し、取得できる検索キーワードは取得されません。
そこで別途GTMのイベントパラメータで検索キーワードと検索ヒット件数を両方指定してあげる必要があります。
上の例では検索キーワード「search_term」について変数を割り当てていますが、この変数は別途GTMのユーザー定義変数のurlから検索パラメータ「q」のデータを取得する設定としています。
このように設定することで、イベント「search」に対して検索キーワード(search_term)と検索ヒット件数(search_hit)の2パラメータを取得することができます。
今回は実際に運営しているウェブサイトにあるサイト内検索機能について、検索ヒット件数が0件である事をGA4にどのようにデータを連携すればよいかを説明しました。GA4ではデータの取得方法が場合によっては複数存在することが難しさの一つなのではないかと考えています。
軽く触れただけで詳細に書いていない部分や高基数についても知っておく必要があるかもしれませんが、まずは基本的な部分を押さえていただくことが重要です。一つ一つの内容については記事を1本ずつ書けるほどのボリューム感が出そうな気も少ししています。
Googleのヘルプは結構充実していますので、そちらを調べながら実装されるのも良いと思います。
UAとの違いやUAで設定していたイベントをGA4へ移行する場合、そのデータをどのように取得するかを事前に考えておきましょう。
(本投稿は過去に寄稿予定だった文章の供養です。)
Google Analyticsはこれまでバージョンアップを繰り返してきました。2023年に無料版Google Analytics(Universal Analytics: UA)のサポートが終了、また有料版のGoogle Analytics 360も2024年7月1日に利用することができなくなります。従って、すでにGoogle Analytics 4(GA4)へ移行が完了している方も多いと思います。まだUAを利用されている場合は、新しいGA4への移行を速やかに進めましょう。
ただし現在既にGA4を導入された方でもGA4を利用したアクセス解析に課題を持っている方も多くいるのではないでしょうか。今回は「サイト内検索」機能とそのレポーティングに焦点をあてて解説します。
GA4は従来のセッションを中心とした計測とは異なり「イベント」を基本としてデータを収集します。イベントは「セッション開始」というイベントや「ページビュー」というイベントなど、全てのデータをイベントとして計測することを意味します。この点はGA4のレポートを見る上でも、自分でレポートを作成する上でも重要な概念なので頭にとどめておきましょう。
イベントには、いくつか種類が存在します。自動で収集されるイベント、適切な場合に送信が推奨される事前定義イベント、自動イベントまたは推奨イベントがユースケースに合わない場合に送信できるカスタムイベントが存在します。以降は、このイベントの種類について概要を把握しておきましょう。
イベントの種類の1つ目はGA4のタグを挿入することにより取得できる「自動収集イベント」です。例えばページビューなどが自動収集イベントとなります。
自動収集イベントに存在しない場合は「拡張計測機能」でデータを取得することができます。この拡張計測機能はGA4の初期設定、データストリーム設定を行うと自動的に有効になります。
拡張計測機能では離脱クリックやファイルダウンロード、今回お話する「サイト内検索」の測定機能などがありますので、ぜひ確認しておきましょう。
なおUA時代にGoogle Tag Managerなどを利用して独自に計測タグを発火させていた場合、そのままGA4へ移行するとイベントが重複し、データが不正確となることがあります。そのような事がないよう、拡張計測機能の中身については一度内容を確認することをオススメします。
独自に設定していたイベントだけでなくSPAサイトなど、ウェブサイトの特性にあわせて実装していたイベントなどが拡張計測機能と重複している可能性も考えられます。
「自動収集イベント」および「拡張計測機能」でも計測されないデータを取得したい場合は「推奨イベント」のリストを確認します。推奨イベントはGA4で有益なレポートの生成がされたり、今後リリースされる最新の機能との統合をいち早く利用することができることがうたわれています。
「推奨イベント」にも設定したいイベントが見つからない場合は「カスタムイベント」を設定することになります。推奨イベントとカスタムイベントはGA4のタグを埋め込んだだけではデータ取得されませんので、それぞれ設定が必要となります。
GA4ではサイト内検索に関するデータを取得する場合「拡張計測機能」でデータを取得することが最も簡単な方法です。「拡張計測機能」はデータストリームの設定の中にあり、「ウェブデータストリームの詳細」ページの「イベント」項目に設定があります。
拡張計測機能には以下の設定項目があります。
サイト内検索機能を有効にしデータを計測する場合、詳細設定を必ず確認しておきましょう。
「拡張計測機能」のサイト内検索にある「詳細設定」を表示すると「サイト内検索キーワードのクエリパラメータ」と「追加のクエリパラメータ」という2つの設定項目が表示されます。
例えばサイト内検索結果のWebページURLが以下であった場合を考えてみます。
https://example.com/search?q=スニーカー&gender=M
これは男性カテゴリページで「スニーカー」というキーワードを検索したURLを指すとします。その場合「サイト内検索キーワードのクエリパラメータ」と「追加のクエリパラメータ」は以下のようになります。
取得したい検索キーワードがクエリパラメータに指定された「スニーカー」、追加で取得しておきたいカテゴリ情報は「追加のクエリパラメータ」で指定したgenderの「M」が値として取得できます。
サイトによってはサイト内検索を行ってもブラウザのアドレスバーに表示されているURLに変化はなく、サイト内検索結果でページ遷移をしても以下のようなURLで固定され、変化がない場合があります。これはPOSTベースで検索が実装されている事により起因します。
https://example.com/search
POSTベースで実装されているサイト内検索データをGA4で確認する場合には、アドレスバーに表示されているURLにパラメータが付くようにウェブサイトの改修を行うということも可能ですが、システム開発を伴うなど影響範囲やコストが増えることが想定されます。
そのような場合は仮想ページビューとしてGA4へデータを送信するコードを記述することも可能です。
gtag('config', 'TAG_ID', {
page_title: '男性スニーカーの検索結果',
page_location: 'https://example.com/search?p=スニーカー&gender=M'
});
ただしこの場合でも、タグの埋め込み時にシステム担当者の協力を得る必要があるでしょう。仮想ページビューの送信に関しては、Google Tag Managerなどを使うこともできますが、実装方法に関して事前によく検討を行っておきましょう。
サイト内検索のレポートでは以下のデータを確認することが重要です。
サイト内検索では検索結果が適切に表示され、ユーザーニーズを満たしていることが重要です。今回はサイト内検索に関するGA4内のレポートに関して確認しましょう。
GA4のレポートで確認するには左側のメニューの「ライフサイクル」コレクションから「エンゲージメント」の中の「イベント」を選択します。
「イベント」ページではウェブサイトで発生したイベントの一覧が表示されますが、サイト内検索は「view_search_results」イベントとなります。このイベント数をトラッキングすることで、どのくらいサイト内検索機能が利用されているか分かります。
GA4の「探索」レポートでサイト内検索に関するレポートを作成することも可能です。
「レポート」とは異なり「探索」レポートは自分で見たい指標などを選び、単純にイベント数を見るだけでなく時系列の動きを確認したり、ファネルやユーザーフローなどを確認することができるため、UAにおけるカスタムレポートのような利用や、アドホックに分析を行ったり、セグメントを作成してユーザーの動きやN1分析を行うのに適しています。
サイト内検索に関して最も簡単に分析するには、ディメンションに「検索キーワード」を指定し、指標に「イベント数」「アクティブ ユーザー数」「新規ユーザー数」「総ユーザー数」を指定します。
このサイト内検索のレポートでは単純に検索キーワードと各キーワードごとの検索件数、検索ユーザー数に関する指標を確認することが出来ます。
探索レポートでサイト内検索を利用した人の、より詳細な分析を行うには次にあげるようなレポートも別タブとして作成すると良いでしょう。探索レポートでは最大10個のタブを作成することができます。
このようなレポートを作成する場合、単純なディメンションおよび計測指標を設定するだけでデータが取得できないものが発生します。そんな時には探索レポートの「セグメント」機能が役立ちます。
以下は「セッション内でサイト内検索を利用した」という条件を作成した例です。検索キーワードが必ず入力されているという条件を追加しても良いでしょう。
サイト内検索イベント「view_search_results」で検索キーワードパラメータがあるセッションを絞り込みます。このセグメントを利用することでサイト内検索を利用したセッションにおけるセッション滞在時間などのデータを取得できるようになります。
毎回「探索」レポートを開くのが面倒だという場合、「レポート」ページにサイト内検索レポートを追加するというのも良いでしょう。
「レポート」ページに自分が作成したレポートを追加する方法は複数ありますが、今回は「レポート」メニュー下部にある「ライブラリ」から作成する方法をご紹介します。
「ライブラリ」の「新しいレポートを作成」から「詳細レポートを作成」を選択し「空白」メニューを選択します。
このページで自分の見たい情報を選択していきます。今回はディメンションに「検索キーワード」、指標に検索数、新規ユーザー数、総ユーザー数を表示します。
まずは「ディメンション」に「検索キーワード」を追加します。
次に「指標」に「イベント数」「新規ユーザー数」「総ユーザー数」を追加します。このイベント数が検索回数となります。
その状態でレポートを保存します。レポート名はここでは「サイト内検索レポート」としております。
「ライブラリ」ページへ戻ると、先程作成した「サイト内検索レポート」がテーブルに表示されているので、これを今回は「ライフサイクル」コレクションの「エンゲージメント」の中に作成したレポートを追加します。
「ライフサイクル」コレクションの「コレクションを編集」を選択します。
編集画面では左側に現在の「ライフサイクル」コレクションのメニューが並んでおり、右側に追加可能なレポートの一覧が表示されているのでレポートの上部にあるフィルタまたはレポートの一覧から、先程作成した「サイト内検索レポート」を見つけ、左のコレクションへドラッグ&ドロップします。
最後に「保存」ボタンを押し「現在のコレクションへの変更を保存」を選択することで終了となります。レポートメニューの「エンゲージメント」内に今追加したレポート名が表示されていることを確認しましょう。
「レポート」ページのメニューに「ライフサイクル」コレクションが表示されていない場合は、「ライフサイクル」コレクションを表示するように設定する必要があります。これは故意的にコレクションを非表示とすることも可能ですがGA4のプロパティ作成時に聞かれる利用目的の回答結果により非表示となることがあります。
「レポート」ページのメニュー下部にある「ライブラリ」メニューから「ライフサイクル」カードの「公開」を選択すると表示されるようになります。
以上がGoogle Analytics 4を利用してサイト内検索を計測しレポーティングする方法です。
コラム内でも書きましたが、サイト内検索はコンテンツとしてサイト内に用意すべきもので、現状存在していないコンテンツを把握することにも役立ちますが、検索した結果が0件であることによりユーザー体験が損なわれているものを把握したり、検索後のユーザーの動きを確認することで、検索結果がユーザーの目的に合うものであったかを判断することもできます。
次回は検索結果が0件であることをGoogle Analytics 4でどのように計測するかをまとめたいと思います。
書きたい内容は色々あるため一部は参考情報として記載しましたが、Google Analytics 4は選択肢の多さが難しさの要因の一つなのかもしれません。とはいえ自分で見たいようにカスタマイズでき、アドホックにも分析できる良いツールだと感じています。
ぜひ、自社サイト内検索結果ページやユーザーの動きを新しくなったGoogle Analytics 4を利用して確認してみてください。
本ブログはただの思考実験であり実現可能性についての言及はしておりませんので、ご了承ください。
2023年はAIが爆発的に広まり新しいサービスも次々と誕生した。マーケティング系ツールもAIが組み込まれたサービスが多くリリースされたように思う。ただ、AIが広まるとともにマーケティング環境が大きく変化したとも言えるし、マーケティングの根本は変わらないよね...とも言える。
マーケティング文脈でいうとパーソナライズの部分について直近1ヶ月程度考えていた。「パーソナライズ」なんていう言葉はここ10年以上、耳タコのように言われ続けてきた気もしている。しかしながらAIが広がるにつれて、パーソナライズがより強く叫ばれるようになったと感じるし、バズワードだと言われるかもしれないが「Hyper Personalization」ということで、より個にフォーカスし、そしてよりリアルタイムなマーケティングを実施することに言及されるようになったと感じている。
Google Analyticsについて、いつもメモ書き程度の投稿しかしていない訳ではあるが、先月触れた「繰り返しオーディエンス リスト」は、実は大きな可能性があるのではないかと、ずっと頭から離れなかった。
Google AnalyticsへUser IDを連携し、日々オーディエンスリストを更新、毎日対象ユーザーに対してバナーやメール等のツールを利用してアプローチすることを目的とする。
Webページでログイン機能がある場合はヘルプを参考にGoogle AnalyticsへUser IDを連携します。
gtag('config', 'TAG_ID', {
'user_id': 'USER_ID'
});User IDはあったほうが望ましいが、実際はなくても良いと考えており、デバイスIDを利用しても良いと考えている。とはいえ以下の理由でUser IDがあると良い。
ヘルプを参考にしながらオーディエンスリストを作成する。ヘルプに例が掲載されているが特定のキャンペーンページを見た人や特定の機能を利用した人、特定の動きをした人などのオーディエンスも良いだろう。
ここで最初に紹介した「繰り返しオーディエンス リスト」を利用する。
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1alpha/properties/{propertyId}/recurringAudienceLists
{
"audience": "properties/{propertyId}/audiences/{audienceId}",
"dimensions": [
{
"dimensionName": "userId"
}
]
}dimensionNameとしてuserIDを指定することでUser IDを指定して繰り返しオーディエンスリストを作成することができる。この「繰り返し」という点がポイントで、オーディエンス メンバーシップが変更されるたびにオーディエンス リストを毎日生成し、最新のデータを使用できるようにするものと解説されている。なおdimensionNameにdeviceIdを指定することでオーディエンスリストにデバイスIDを用いる事ができる。
注意点も様々書かれているが、毎日生成する場合、前日もリストに含まれていた方に関しては除外するなどの一手間が必要になる可能性がある。この点は運用しつつ検討が必要そうだ。
DBを利用するのであれば格納した日をcreated_dateのような形やタイムスタンプとして保持しておくのも良いだろう。
オーディエンスリストのエクスポート機能を利用してUser IDのリストを抽出する。
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/{propertyId}/audienceExports/{recurringAudienceId}:queryここで出力されるUser IDのリストを各種マーケティングへ利用することになる。
本ブログを書く直前まではKARTEなどへ対象者を連携したリアルタイムマーケティングを検討していた。KARTEであればGTM経由でUser ID連携ができるからだ。(個人的に利用したことが無いので機能等はよく分かっていない)
ただ恐らく毎日、または定期的に特定のUserグループに対し、特定バナーを表示するといったことは難しいのではないか...と考えるに至り、ウェブサイトにおけるバナー表示やコンテンツ切り替えに利用するのは難しいかもしれいない。他のツールを模索すべきだろう。
メールマーケティングで利用することは難しくない、毎日新規に入ってきたオーディエンスに対しメールを打つという施策は面白いかもしれない。
プッシュ通知なども同様にUser IDから施策を考えるのは容易だろう。
AIの登場によりマーケティング環境も、特にツールと言う意味では大きく変わった。毎日分析をしてPDCAを回すやり方も良いし、そこで機械学習を利用するなどして施策を打つことも有益だが、よりリアルタイムなパーソナライズを駆使したマーケティング施策の実行へ向けて、もう少し考えを深めていきたい。
スターバックスのように400,000パターンのメールを人に当てるような、そこまで徹底した内容へ到達する事はハードルが高いと思うが、そこに至るまでの足がかりとして、周回遅れではあるけれどもGoogle Analyticsのオーディエンスを利用した施策の活用も良いのではないかと考えた。
Google Analytics側のURLにv1alphaと入っているので、alpha版であると考えると、まだ商用は厳しい可能性もあるが、一方で現状Google AnalyticsのData APIはv1alphaとv1betaの2環境しか存在しない事を踏まえると、alpha版という意味合いではないのかもしれないとも思う。
私の所属とは関係なく書いたものの、いつかこの方法を自分でも実装まで持っていきたいという気持ちもある。今後はこのような思考実験的な投稿も増やせれば増やしていきたいと思うが、普段最新のツールに触れる機会が無さすぎて考えるに至らない。とはいえ時間を作りながら、より多くのサービスに触れていこうと思う。
先月更新されたドキュメントの中でも、ちょっと個人的に気になったものです。
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