Googleアナリティクス4プロパティ（GA4）が、2020年10月に正式にリリースされました。そこで本記事では、次世代アクセス解析ツールとして登場したGoogleアナリティクス4プロパティの改良点や設定方法などについて解説します。
そもそもアナリティクスって何？という方は下記の記事をご覧ください。
目次
Google Analytics 4プロパティ（GA4）とは、2020年10月14日（米国時間）にリリースされた最新版のアナリティクスです。
2019年に導入されたベータ版の旧称「App+Web Property」が基礎となっており、今後はGA4がデフォルトプロパティになるとGoogleから正式にアナウンスされています。
アップグレードされたGoogleアナリティクス4プロパティは、従来のユニバーサルアナリティクス（UA）と比べて何が進化したのでしょうか？
この段落では、改良されたポイントやメリットについて解説します。
1つ目の変更点として、「計測単位」と「分析方法」の違いが挙げられます。
| 計測単位 | 分析方法 | |
|---|---|---|
| ユニバーサルアナリティクス（UA） | ページ | セッション |
| Googleアナリティクス4プロパティ（GA4） | ユーザー | イベント |
これまで重視されていたのは、あくまでコンテンツページに残された「結果」でした。
一方、Googleアナリティクス4プロパティ導入後は、「ユーザーの行動」にスポットを充てた分析が可能になったのです。
▼計測単位と分析方法が変更されたメリット
「Webサイトでの行動」と「アプリでの行動」とを紐づけて統合的に計測できるようになったのも、Googleアナリティクス4プロパティの大きなメリットです。
今まで、Webサイトとアプリを別々に計測するのが面倒だと感じていた方も多いでしょう。
▼従来の計測方法
一方、Googleアナリティクス4プロパティでは、内部に「ウェブストリーム」と「アプリストリーム」の両方が用意されています。
つまり、同一人物が所有するWebサイトとアプリを紐づけることで、クロスプラットフォーム分析が可能になったのです。
Googleアナリティクス4プロパティでは「ビュー」が廃止され、新たに「データストリーム」が追加されました。
▼データストリームの種類とデータ収集の方法
これにより、わざわざGoogle タグマネージャーでタグ設定を行わなくても、Webとアプリの両方に対して「スクロール数」などのイベントが自動計測されるようになりました。
ユニバーサルアナリティクスではセッション中心の計測だったのに対し、Googleアナリティクス4プロパティではヒットタイプがイベントに統一されています。
| 旧GA | 新GA4 | |
|---|---|---|
| ページビュー | ページビューとして計測 | イベントとして計測 |
| イベント | イベントとして計測 | イベントとして計測 |
| Eコマース | Eコマースとして計測 | イベントとして計測 |
| カスタムディメンション | カスタムディメンションとして計測 | ヒット単位：イベントとして計測 ユーザー単位：ユーザープロパティとして計測 |
GA4のイベントは大きく4種類に分かれており、Webとアプリの横断解析も可能です。
カスタムイベントを除く3種類については、Google アナリティクス 4プロパティのヘルプページにて対象イベントの種類が掲載されています。
▼イベントの種類と特徴
従来のユニバーサルアナリティクスとは違い、Googleアナリティクス4プロパティではYoutubeとの連携が可能になりました。
YouTubeのエンゲージメントビューからのコンバージョンは、アプリとウェブそれぞれで発生したデータをレポートに含めることができます。
GA4に導入された「機械学習」とは、「AI学習」とも呼ばれている通りAI（人工知能）の働きの1つです。
GoogleはGA4に導入した機械学習の効果について下記のように解説しています。
Googleの高度な機械学習モデルを適用することで、新しいアナリティクスは、データの重要な傾向を自動的に警告できます。たとえば、新しい顧客のニーズのために需要が高まっている製品などです。それはあなたがあなたの顧客がとるかもしれない将来の行動を予測するのを助けさえします。たとえば、解約確率を計算するため、マーケティング予算が圧迫されているときに顧客を維持するためにより効率的に投資できます。特定の顧客グループから得られる可能性のある収益など、新しい予測指標を追加し続けています。これにより、オーディエンスを作成してより価値の高い顧客にリーチし、分析を実行して、一部の顧客が他の顧客よりも多くを費やす可能性がある理由をよりよく理解できるため、結果を改善するためのアクションを実行できます。
つまり、収集したデータを機械学習で分析することで、「将来、顧客が起こすであろう行動」を予測できるようになったのです。
▼予測指標の一例
Googleアナリティクス4プロパティに導入された機械学習の予測指標を利用するには、3つの条件を満たしていなければなりません。
▼利用条件
・購入ユーザーまたは離脱ユーザーのポジティブ サンプルとネガティブ サンプルの最小数。要件として、関連する予測条件をトリガーしているユーザーが 1,000 人、トリガーしていないユーザーが 1,000 人いることが必要になります。
・モデルの品質が一定期間維持されていることが要件になります。
・購入の可能性と離脱の可能性の両方を対象とするには、プロパティは purchase と in_app_purchase の少なくともどちらか一方のイベント（自動的に収集される）を送信する必要があります。
Googleアナリティクス4プロパティに導入された機械学習によって、自動インサイトが実装されました。
GA4導入後に下記のようなシグナルが検知されると、自動的にダッシュボード上で通知されます。
▼自動インサイトの通知例
Googleは公式サイトにて、いかにユーザーのプライバシーに配慮しているかを下記のように解説しています。
新しいアナリティクスはプライバシー重視の設計となっており、Cookie や ID に関する制限事項などの業界の変化によってデータに不足が生じた場合でも有効活用できます。
変化し続けるテクノロジー業界を念頭に、新しいアナリティクスは、Cookie や ID を利用できるかどうかにかかわらず、将来のニーズに適応できる設計になっています。
つまり、Googleは昨今の傾向から「Cookieに依存した計測」よりも「ユーザー単位の計測」を行う方が重要だと判断しているのでしょう。
GA360で有料だった「BigQuery」が、Googleアナリティクス4プロパティでは無料で利用できるようになりました。
GA4に標準搭載されたBigQueryによって、下記のようなメリットが得られます。
▼BigQueryのメリット
この段落では、これまで集積したデータが影響を受けないように、旧アナリティクスのプロパティを残したまま新たにGA4用のプロパティを作成する方法をご紹介します。
左下の歯車マークから設定画面を開き、上部中央の「プロパティを作成」をクリックします。
任意のプロパティ名を入力し、タイムゾーン・通貨・ビジネスの概要を指定して「次へ」をクリックします。
「データストリーム」の設定画面が表示されますので、今回は「ウェブ」を選択します。
サイトのURLと任意のストリーム名を入力し、アクティブになった「ストリームを作成」ボタンをクリックします。
右上にGから始まる「測定ID」が表示されたら、アナリティクス側の設定は完了です。
タグマネージャーの管理画面にアクセスし、GTMのタグ追加から「Googleアナリティクス：GA4設定」を選択します。
「タグの設定」画面に切り替わったら、「測定ID」という項目が表示されるはずです。
ここに、GA4側の管理画面（データストリームの設定画面）に表示されている「G-***」という測定IDをコピペし、トリガーとして「All Pages」を選択します。
アクティブになった右上の「保存」をクリックし、最後に「公開」ボタンを押して完了です。
リリースされたばかりGoogleアナリティクス4は、まだ発展途上の段階です。
書籍やWeb上での解説記事などが少ないため、移行を躊躇している方も多いでしょう。
その反面、データが蓄積されるほど精度が高まる機械学習を活用しているからこそ、いち早く導入した方が時間のロスが省けます。
しかも、分析を正確に行うにはより多くのデータが必要ですが、旧GAで蓄積されたデータをGA4に移管することはできません。
したがって完全に移行するのではなく、既存GAのプロパティ設定を維持したままGA4を新しいプロパティで追加して併用する方が安全です。
ちなみに、GA4にアップグレードしようと新規でインストールしようと、既存のGAプロパティはそのまま残り、新旧が共存します。
Googleがアナウンスしている通り、今後はGoogleアナリティクス4プロパティがアクセス解析の主軸になります。
ただし、旧アナリティクスからGA4への完全移行はおすすめできません。
旧アナリティクスとGA4を併用し、データを収集しつつ使い方にも慣れておきましょう。
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