Google Analytics を使う

この章では、従来型のユニバーサル・アナリティクスを対象にしています。最新のGA4については別の章で補足する予定です。
Google Analytics 分析の基本①　－　期間で比較する
Google Analyticsでは、時系列での比較分析が可能です。先週との比較、先月との比較、前年との比較など、様々な期間で比較してみましょう（図8-8～図8-12）。
期間で比較する場合の問題は、正確な比較にならないケースが多いということです。たとえば、B2Bの事業であれば、土日はほとんどアクセスがないケースもあります。このような場合は、曜日を合わせないとなかなか上手くいきません。
同じように、月末や月初、あるいは年度末に伸びる業種であれば、それらの変動要因に合わせた分析が必要になります。
前週比（7日比）
30日比
前月比
前年比
それぞれのグラフを見比べてください。問題を特定したり、ある施策の成否を決めるなら、より短期のグラフのほうがよいかもしれませんが、全体的に上手くいっているかどうか？について調べるなら長い期間のほうがよいでしょう。
アナリティクス分析の基本②　－　トラフィックで比較する
たとえば、図8-13のようにある特定の日以降に、トラフィックが増加している（減少している）とします。
この場合、セグメント機能を使って、トラフィックごとに分類することで原因を特定できるケースがあります。

セグメント機能
　たとえば、検索トラフィックだけが増加しているのか、参照トラフィックやソーシャルトラフィックだけが増加しているのか。
　また、検索の中でどのキーワードが増加しているのか、参照トラフィックの中でどのリンクからの流入が多いかなど、細かく特定することも重要です。
　急激な変化があった場合、特定のトラフィックに起因することが多いです。その原因を知ることで、再現可能なものなのかを判断することもできます。
アナリティクス分析の基本③　－　ユーザー属性で比較する
ユーザー属性に関して、いくつか比較できるものがあります。
新規ユーザー／リピーター
新規ユーザーとリピーターで何か違いはあるでしょうか？　ログインのあるサービスであれば、ログインユーザーとの比較もできるでしょう。
新規ユーザーのみが増加している場合、外部要因が理由であるケースが多いはずです。
スマートフォン（iOS／Android）／PC／タブレット
デバイスによる違いはあるでしょうか。たとえばスマートフォンのみで増加しているケース、PCのみ増加しているケースなど、特定のデバイスのみ変動がある場合、何らかの原因があるはずです。
直帰ユーザー／非直帰ユーザー
直帰ユーザーと非直帰ユーザーの違いも見てみましょう。たとえば、直帰率が上がったケースで非直帰ユーザーの滞在時間が変化していない場合、ランディングページやトップページに問題がある可能性があります。
デモグラフィックデータ
年齢、性別、地域など、デモグラフィックデータでも分類は可能です。たとえば、特定の地域にのみ放映されたテレビ・ラジオ番組の影響でトラフィックが増加するということもありますし、若年層であれば春休みや夏休みなどの影響もあります。
アナリティクス分析の基本④　－　コンテンツで比較する
トップページが変動しているケースと、特定のページのみ変動しているケースで原因が変わります。特定のページのみにバズが起こり、拡散されているケースもあるでしょうし、何らかの理由で商品やページ自体が話題になり、トップページが増加しているケースもあるでしょう。
また、検索トラフィックだけが上昇しているケースなどでも、特定のページのみが増加しているケースが考えられます。
アナリティクス分析の基本⑤　－　コンバージョンとアトリビューション
アナリティクス上でのゴール（コンバージョン）設定は、様々な設定が可能です。たとえば、特定のページの閲覧や、リンクのクリック、フォームの送信や通話の開始などもゴールに設定することができます。
さらに、あらゆる流入を記録しているため、広告だけではない、全ての流入の貢献を測ることができます。
広告のコンバージョンについて述べた際に、ラストクリックコンバージョンとファーストクリックコンバージョンについて説明しました。
アトリビューションとは、ユーザーのラストクリックコンバージョンだけではなく、その途中でユーザーと接触した全てのメディアの間接効果を適切に評価しよう、という分析の試みです（図8-14、図8-15）。

図8-14　アトリビューション　作図してください

図8-15　コンバージョンモデル　作図してください
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ラストクリックコンバージョンと同義。最後の接点に価値を置く
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コンバージョンを記録する最後の接点の前の接点に価値を置く
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コンバージョンを記録する前のAdWordsのクリックに価値を置く
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コンバージョンを記録したユーザーの最初の接点に価値を置く
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コンバージョンに近い接点により高い価値を置き、少しずつ減衰していく
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カスタマイズできる接点だが、デフォルトでは起点と終点に価値を置くモデルになっている
■■アナリティクス分析の基本⑥　－　まとめてみる

　トラフィックの増減やコンバージョンの増減については様々な要因があります。

●特定の日時／曜日
●デバイス
●トラフィックソース
●新規／リピーター
●デモグラフィック
●特定のコンテンツ／ページ

　とりわけ、急激に増減した場合、特定のトラフィックソースやデバイスのものであることがほとんどでしょう。
　重要なことは、何か変化があったときに「なぜか変わった」で終わらせないことです。きちんと原因を突き止め、分解していくことが必要です。