GA4がわからないを分解して学習すべき項目を明確にする方法 - ブログ - 株式会社JADE
こんにちはあるいはこんばんは。村山(twitter id:muraweb_net)です。 ユニバーサルアナリティクスを見ようとすると、アラートが表示されるようになりましたね。本格的に GA4 のことを考える方も増えてきたのではないでしょうか。 GA360 のプロパティや GA4 プロパティが存在するのに、アラートが一括で表示される手法は、不必要に不安を煽るだけに思われますが、全ての人を GA4 プロパティへ移行させるためにはこの手法が必要なのかもしれません…。 この手法に効果があったのか不明ですが、Googleアナリティクス のヘルプコミュニティでも GA4 の質問が増えてきたように見えます。また、ヘルプコミュニティへの投稿やお客様のヒアリングから、 GA4 がわからなくてこわいといった心理があるように感じます。 そのため今回は、 GA4 がわからなくてこわい方向けに、 GA4 の理解力を
文春オンラインの記事分析を支える爆速ダッシュボードを作るまで｜Shota Tajima
従来のGoogleアナリティクスである、ユニバーサル アナリティクス（以下UA）のサポートがいよいよ2023年7月に終了することが、先日アナウンスされました（※）。昨年対比やトレンドをチェックすることを考えると、2022年内できるだけ早めに次世代のGoogleアナリティクス（以下GA4）へ移行したいWebメディア運営者も多いかと思います。新しいツールの勉強や、既存システムの改修が必要な問題ではありますが、この機会を、データ収集・可視化の設計を見直し、日々の意思決定の共通言語としてデータを使いやすくするチャンスと捉えてみてはいかがでしょうか。 ※ Google、ユニバーサルアナリティクスのサポートを2023年7月1日に終了。早めのGA4移行を推奨 このnoteでは、前半でダッシュボードによるデータの可視化にコストをかけるべき理由を整理します。後半では、2021年秋に文春オンラインのダッシュ
Googleアナリティクス個人認定資格（GAIQ）過去問・問題の解説（読めば理解）
ウェブページが表示されたことに対してカウントされるPVではなく、ユーザーが起こした行動を追跡すること。リンクボタンがクリックされたことをカウントするため、PDFのダウンロード回数、動画の再生回数などクリック数を測定したいときに利用します。
ディレクトリ｜Googleアナリティクス
ディレクトリメニューの画面 メニュー：[行動]→[サイトコンテンツ]→ディレクトリ プライマリディメンション：第1階層 用途：サイトのディレクトリごとの状況を把握することに向いているレポートで、ディレクトリごとのページビュー数や直帰率、離脱率などを把握することができます。また、上図緑枠内のディメンションいずれかをクリックすると、プライマリディメンションが第2階層となり、対象ディレクトリの第2階層状況を一覧で確認することができます。 searchレポートとヘルプを検索 homeホーム dashboardカスタム マイレポート一覧 カスタムレポート 保存済みレポート カスタムアラート access_timeリアルタイム 概要 地域 トラフィック コンテンツ イベント コンバージョン personユーザー 概要 アクティブユーザー ライフタイムバリュー コホート分析 ユーザーリスト ユーザーエク
Google アナリティクス個人認定資格（GAIQ）を解説！難易度や勉強方法は？
Webサイトのアクセス解析ツールとして、個人から企業まで幅広いユーザーに利用されているGoogle アナリティクス。無料で利用できるということもあって、導入のハードルはそれほど高くないものの、実装されている機能をすべて使いこなし、Webサイトの改善に活用できるようになるまでには大きな壁があるのが実状ではないでしょうか。 もし自分がどの程度Google アナリティクスに習熟しているかを確かめたいのなら、「Google アナリティクス個人認定資格（GAIQ）」に挑戦してみるのも一つの手段かもしれません。資格取得の過程でよりその機能について学習することもできますし、これまで把握していなかった知識を得ることもできるでしょう。 こちらの記事では、取得のメリットや出題範囲、勉強方法などを紹介しますので参考にしてみてください。 Google アナリティクス個人認定資格（GAIQ）は「Google公認資格
Googleアナリティクス（GA4）のreferralとは？チャネルの種類や確認方法を解説｜アクセス解析ツール「AIアナリスト」ブログ
こんにちは。「AIアナリスト」ライターチームです。 Googleアナリティクスのreferral（リファラー）とは、ユーザーが別サイトのリンクからWebサイトに流入したことを意味します。アクセス経路がわかれば、課題や対策がみえてきます。 この記事ではWebマーケターに向けて、Googleアナリティクスの分類の中から、referralやチャネルについて解説します。チャネルの種類や注目するメリットを解説しているので、アクセス状況を分析する際に役立ててください。
GA4データの分析用SQLまとめ｜Dentsu Digital Tech Blog
電通デジタルの中野です。 今回は、Google Analytics 4（GA4）をBigQueryで分析する際によく使うSQLをまとめました。 自身の業務でもよく使用するため備忘録的な側面もありますが、参考までに活用いただければと思います。 前提BigQueryに連携したGA4データにはいくつか前提条件があります。 その中で最も大きな点は、GA4のレポート画面と数値が一致しない場合がある、ということです。 詳細については、こちらのページに記載があります。 ユーザー数やセッション数といったユニーク数を算出する場合、データ量が多いと計算に時間がかかります。そこでGA4レポートではHyperLogLogというアルゴリズムを使用して近似値を算出しています。 精緻な値を計算する場合は、現状BigQuery以外に手段がありません。こういった制約からもBigQuery上でSQLを使った分析をする場面は増
LookerStudioでGA4のデータを表示する
この記事では、これまでにLooker Studio（データポータル）で従来のGA（ユニバーサルアナリティクス）を利用していた方向けに、最新のGA（Google Analytics 4）のデータをLooker Studioで表示する方法について紹介します。 Looker Studioとは？データポータルとの違いは？ Looker Studioは、Googleが無料で提供しているBI（ビジネスインテリジェンス）ツールで、あらゆるデータを可視化できるツールです。 これまではデータポータル (Data Studio) という名称で、使用されてきました。 2022年10月のGoogle Cloud Next '22 にて、データポータルから Looker Studio へ改名され、 Looker ブランドに統合されました。 そのため、従来のデータポータルとLooker Studioの違いは名称の違い
非エンジニアがGoogle Analytics 4とBigQueryを使って3時間でSQLをマスターする（クエリサンプル、練習問題付き） ※2022年1月22日再編集｜石渡貴大@マインディア
優秀なインターン生にSQL ZOOだけぶん投げたらほんとに1日でSQL書けるようになった。多少手直しは必要だけど。ほんとにこの記事の通り。https://t.co/yh872H6KrY — Takahiro Ishiwata / 石渡貴大 (@takahirostone) March 3, 2020 このツイートは非常に反響が大きく、非エンジニアのSQL学習欲を改めて感じました。 私はもともとマーケターでSQLは書けなかったのですが、前職のGunosyでは全社員が誰でもSQLを書いて分析できる環境が整っていましたし、データ分析部の方が優しく教えてくれたおかげでSQLが書けるようになりました。 ただ、そういう環境が自社に整っていないとなかなかSQLを覚えることは難しいのではないでしょうか。かと言って自分で環境構築をするにはサーバーやデータベースの知識が必要になるのでかなり手間と時間がかかって
GA → Airbyte → Snowflake(Snowpark for Python) のELT(EL)パイプラインを作ってみた - ABEJA Tech Blog
この記事はABEJA Advent Calender20日目、及びSnowflake Advent Calender23日目の記事になります。 はじめに 各々の技術について大雑把に紹介 Snowflake Snowpark Airbyte 環境構築 Airbyte Google Analytics Google Search Console Snowflake Connection Snowpark 今回の処理 結局Snowparkが使えると何がいいか 最後に はじめに こんにちは@Takayoshi_maです。今日はGoogle Analytics(UA) → Airbyte → Snowflake (Snowpark for Python)という流れでデータの抽出、加工を行います。 各々の技術について大雑把に紹介 Snowflake Snowflake社（ティッカーコード: SNOW）
BigQueryを始めてみよう - Google Analytics データを活用する
2015年10月5日（東京）および2015年11月27日（大阪）開催のGAP + BigQuery セミナーの資料です。
【SQLでローデータからレポートする流れを理解しよう】GA4/BigQuery編 | CX Updates
前回の「5分で分かる！GA4と旧バージョンとの違いとは？GA4/GTM導入 応用編」では、Googleアナリティクス 4 (以下GA4) 、と旧GAのユニバーサルアナリティクス (以下UA) の主な違いとGoogleタグマネージャー(以下GTM)でGA4のイベントを計測する方法をご紹介しました。 今回はBigQueryを使ってGA4からStructured Query Language(以下SQL)でロー(生)データを出力する方法をご紹介します。 BigQueryとは？ Google Cloud Platformで提供されているビッグデータを解析するサービスです。一般的には長い時間かかるクエリを、TB（テラバイト）、 PB（ペタバイト）のデータでも数秒～数十秒で処理することが可能となります。 クラウドなので、拡張性があり、コストパフォーマンスに優れています。 ストレージ料金（データ保存）：
Google Analytics 4移行とBigQueryエクスポートでつまずかないための6つのポイント｜Dentsu Digital Tech Blog
こんにちは、電通デジタル開発部エンジニアのリチャードです。 前回の記事ではGoogle Analytics 4プロパティの基礎知識について、GA4移行を技術的に正しく理解しながら進めるために、事前に抑えておくべきポイントを紹介しました。 前回の記事からの続きで後半にあたる本記事では、GA4移行ステップとそれに伴って私たちが行ったBigQueryエクスポートの設定をもとに、これらの作業でつまずかないための6つのポイントを紹介します。ビデオや公式ヘルプを見るだけでは設定を間違ってしまいそうな部分を中心に説明し、公式資料を見た方が早い部分についてはリンクを貼って、公式資料と重複する説明は避けています。 本記事の想定読者層本記事は主にエンジニアに読まれることを想定して書いています。自分が担当するアプリケーションにすでにGoogle Analyticsが導入されていて、ビジネスサイドからの要求などに
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Google アナリティクス個人認定資格（GAIQ）の準備方法 - アナリティクス ヘルプ
“ココがすごいよ！ GA4 ” 解析プロ4人が語る「Googleアナリティクス4」の便利・不便なポイント | インタビュー
UTMパラメータマスターガイド！種類、生成方法、分析方法まで詳しく解説 | Databeat Marketing Magazine
GA4「探索レポート」で分析するポイント！ 3つの基本の使い方を徹底解説 | GA4最前線コラム
A Google Analytics Data Model
Googleアナリティクスのアドオン機能でスプレッドシートへデータ出力、グラフ化する方法