【GAの壁】Googleアナリティクスの新しいアドバンスセグメントはできる子です

レポート作業でGA漬けになっておりました。新しくなって戸惑うことが多いGAですが、9月のアップデートで飛躍的に使い勝手が良くなったように思います。特にアドバンスセグメント機能が、いい。もうすでに先達がレポートされていますが、私なりに感じたことや便利な使い方を簡単にまとめてみました。 

1）ユニークユーザーの新規とリピートの“ユニークな数”がわかるようになった
これ見たときにすごく感動しちゃったんですけど当方だけでしょうか？　セグメントで新規ユーザーとリピーターを選択すれば、ユーザーサマリーのユーザー数で表示されるようになりました。多くの人たちが以前のバージョンで仮定していたであろう「新規ユーザーの訪問数」＝新規ユーザー　であることがこれで確認できますね。で、ユーザー数のリピーターを見てください。リピーター28（人）と表示されています。これで、以前まで解明できなかった「リピーターのユニークな数」がわかります。（という理解でいいんですよね!?　この点は合っているかどうか、そのうち出るどこかのGA解説本を確認します。）

前にこんな記事（「アナリティクスの新規のユニークユーザーは何人？」）を書いたのですが、もはや遠い日の花火になってしまいましたとさ。


2)普通にコホート分析とかロイヤルティ測定用のセグメントとかが作れます

 コホート分析はeコマースタグでないとできないと思い込んでたんですが、カスタムセグメントでも作れます。セグメントがユーザー単位という指定が可能になったので色々な角度での分析が可能になりました。訪問単位でなくユーザー単位で見ることができる、ということは計測期間内でのユーザーの動向が把握しやすくなります。


例えば、ロイヤルティやCLVのセグメントを作ることもできますよね。それらの中身は自分で定義しないといけませんが（実はそれが一番難しい）。
仮に当方のブログでロイヤルティユーザーとして「計測期間中の累計滞在時間2分以上のユーザー」というセグメントを作ってみました。行動で「ユーザーごと」を選択し分を設定。はいこれだけー。
ここでのロイヤルティの定義内容を説明しますと、当方のブログの平均滞在時間は46秒です。一つの記事がまあそんな程度のボリュームですんで。累積時間が2分以上ということは幾つか記事を読んでまったりしていってくれてるんだろうなあと（かなりいい加減な当方のロイヤルティの中身ですが、この定義が解析の中身を左右するので本番では真剣にかんがえます。）
購入というコンバージョンがないコーポレートサイトでもこんな感じでセグメントを作ると会社の事業やブランドの認知を測る指標のひとつとして使えるかなと思います。

・会社のブランドに関わる特定のキーワードで来訪
・会社のサービスやブランド、業務内容の特定のページに●分以上滞在したユーザー（というセグメント）

さらに、便利な機能が「シーケンス」。ステップでコンバージョンや行動の設定ができる！　ステップごとにユーザー行動を確認し、傾向を見ることができます。
例を挙げますと、
・第一ステップでお問い合わせページでお問い合わせ完了
・第二ステップでサービスの申込みをしたユーザー

というセグメントが作れます。

定点観測で見るのはもちろんKPIとして定めた指標が多いでしょうが、ユーザーの深堀りが設定だけでできるようになれば1か月単位のユーザー分析 だって楽にできますよね。サイト改善は待ったなしですから、予算の計上のための中・長期レポートはさておき、短いスパンでまわしていくことが今後さらに求められるように思います。


3）他の人が作ったセグメントをインポートできる
親切な人が便利なセグメントを作って公開してくれています。気をつけたほうが良い点としては、ギャラリーで海外のセグメントで「これいいやん！」と思っても、日本カスタマイズが必要な場合があります。例えばソーシャル関係。参照元に日本ではメジャーなアメーバが当然含まれてません。エリアや言語などの固有のセグメントは自作したほうが良さそうです。

てことで、新しいセグメントは普通に良く出来る子！
すごく便利で選択肢が増えた半面、これがセグメントの設定であるということを忘れないようにしないと誤解や間違った使い方をしてしまいそうです。また、中でちょっと触れましたが、結局、セグメントを作る目的とどのような値や条件を用いるのかという設計が肝心ですよね。また複数人で見る場合はその設定内容と意図を共有しておくことも重要かと思います。

【GAの壁】カテゴリには意味がある

GAは項目多すぎ！上から順にとりあえず見てレポートしている。漠然と指標を追っている…という方におすすめしたいネタ。既知の人はすっとばしてください。GAのカテゴリの並びには意味があります、というのが今日のテーマです。
GAIQ持ってますが正直、GAはわからない・知らないことだらけです。やっぱり実際に使ってこそ身に付くものだと思いますが、フルに活用しているかというとそんなことはないです。定期レポートだと見るポイントや指標は大体決まっていますもんね。


アクセスログを通じて何を取得しているのかというとユーザーのサイト内での動向です。具体的には「どのような人が、どこから来て、どこを見て、何をしたか」です。 GAのカテゴリは上から順に以下の通りに並んでいます。

どのような人が＝＞ユーザー
どこから来て ＝＞広告・トラフィック
どこを見て ＝＞コンテンツ
何をしたのか ＝＞コンバージョン

＜引用・参考文献＞Google　アナリティクス　パーフェクトガイド　山浦直宏　著 P37～

アクセスログはユーザーの行動の軌跡を辿るものであり、指標にはそれぞれ必ず意味があります。数あるGAのMetrics、指標はこれらを掘り下げていくためにあるのです。そう考えると、数が多くてもそのサイトに必要な指標がなんとなくわかった気になりませんか？　私はこの分類の意味を知って解析に対する考え方が変わった、というくらいに納得しました。

数多ある指標は各カテゴリにぶら下がる形で配置されています。ユーザーは訪問者が新規かリピーターか、訪問数、PV数、滞在時間・・・などが指標として挙げられます。ですが、ちょっとややこしいのはそれら指標が特定のカテゴリにがっちり拘束されているわけではなく、他のカテゴリに使われていたりセカンダリディメンションとして選択して表示できる点です。
レポートする側としては、混乱が生じないように、カテゴリの趣旨はぶらさない。コンテンツカテゴリで新規、リピーターのセグメント分けをする場合も、結論はあくまでコンテンツに関することにしてであり、セカンダリディメンションは、そのカテゴリの情報を深堀するためのものである、ということを忘れないようにしています。そのコンテンツが質を重視するのか、量を重視するのか。用いる指標によってコンテンツの価値や効果を明確にできますよね。そのような「わかりやすい」レポートを書かねばならないと思っています。
 
GAは無料なのに恐ろしいくらい機能が豊富です。しかし、大きな企業になると、社内規律やPVの上限、ウェブビーコン方式の限界でGAは使ってない・使えないことろも結構多いと思われます。その機能を本当に活用すべきところが使わないにも関わらず、どこよりも早くユニークな機能が開発、付加されています。GAはGoogleの広大な実験農場なのですね。ですから、GAを使う限りは、使い倒してとことん利用したほうがお得だと思います。

あ、GAIQ取得したい人は、前記の本を隅々まで読み倒して自分で補足を加えていけば大丈夫かなと思います。自前のGAの画面見ながらやるとなおよし、です。

【GAの壁】プロファイルとフィルタの扱いは慎重に

今回のお題はプロファイルとフィルタの壁です。取扱い注意の壁です。
GAにはフィルタという機能があります。自社内からのアクセスを除外したり、特定のフォルダだけを計測する、あるいは部署ごとにプロファイルを作成して異なるデータを計測する、といったことができます。他の解析ツールでもデータをフィルタとかフィルタリングで絞り込むとかやりますよね（ツールと設定場所によっては元データの加工である場合もありますが）。いわゆる「フィルタ＝取得したデータの絞り込みやセグメント」ということなら、GAではアドバンスセグメントという機能です。
あ、そうそう。GAIQにフィルタとアドバンスセグメントの比較とか正誤問題、すごくたくさん出ます。フィルタでできること・できないことや、設定をどこでするか、など。
GAで言うところのフィルタは取扱い要注意だと個人的には思ってます。

GAにおけるフィルタの特長をばっくり書くと、
・取得するデータそのものの加工
・設定後のデータに反映
・設定期間内に取得したデータは復元や変更ができない
・フィルタの設定内容によっては競合してデータが全く取れなかったりということもある。

なんかフィルタって便利だしデータがすっきりしそうだからどんどん追加しちゃえーといい加減に扱っていると、データがおかしくなったり指標とサマリーの数字が合わなかったり（なんでフィルタで誤差が出るのかわからないですが）、設定前の期間と設定後の期間でえらく数値に差が出て比較にならなかったり。本当に取扱い要注意です。自社アクセス除外とか基本設定以外のフィルタをかけていない生プロファイルをひとつ、絶対に残しておくべきです。

聞いた話なんですが、フィルタを作成して適用していたのですが、不要になったので削除したら大元のデータまで全部消えた、ということがあったそうです。つっこんで聞けなかったので何が起きたのか全くわからないですが、GAでは下記のような構造になっています。

アカウント
　┗プロパティ（計測サイトA)　UA-1234567_-1とかいう感じのトラッキングID
　　　　┗プロファイル1 （計測サイトAのデータ　オリジナル）
　　　　┗プロファイル2 （計測サイトAのデータ制作部門）←フィルタやコンバージョン、目標設定　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　はプロファイル設定で個別にできる

プロファイル2を削除したつもりがプロパティを削除したのか、あるいはもとからプロファイルが一つしかなくてそのプロファイルを削除しちゃったか。またはアカウントそのものを削除したのか…

余談ですが、GAIQでは設定関連の問題もたくさん出ます。それは、便利だけれど設定関連の文言や定義、できること、できないことを理解しておかないととんでもないことになります。新たにアカウントを作成して新規にデータを取るのであればいいですが、個人的には他の人が設定したところは触りたくない。ユーザーにしてください。案件でGoogle analyticsを見る場合はそのための新しいアカウントを面倒でも取るべきです。 で、管理者にまずアカウント作成をしてもらってからユーザーで追加してもらう。あるいは一時的に管理者にしてもらう。が、望ましいです私的に。
管理する側も「知らない、わからない」で済ますのもどうかと思います。自分とこで管理している以上、基本構造や管理に必要な知識は当然備えているべきです。それが情報とリスクの管理というものではないですかね？　厳しいですが、無料、有料のツール選定、サポートの厚さも含めてあるツールを選んだということの責任だと思います。解析ツールを選ぶときは出来ることだけじゃなくて、出来ないことを知るべきだし、提供側も出来ることと出来ないことをきちんと伝えたほうがいいと思うんですけどね。。ムリですかね、やっぱり。


そして削除したデータはどうなるかというと、元には戻りません。公式サポートにそう書いてあります。
https://support.google.com/analytics/answer/1009714?hl=ja
ネットを探すと、ヘルプセンターに連絡して、復旧できたケースもちらほらあるようです。しかしこれは例外です。基本は削除すればパー。終わりです。そのことを肝に任じ、管理者はプロファイルの扱いは慎重に！　ヘルプセンターで復旧できたという話を聞いて思ったのは、「やっぱりGoogleは削除したデータも一定期間は残してるんだな」でした。
あれ？これフィルターの話でしたね。 えーと…だから、生プロファイルは大事ですよ、管理はもっと大事ですよということで。

こういうことがあるから、GAでもバックアップに生ログをダウンロードできるようにしてほしいのですが、プレミアムでもやっぱりなさそうですね。

【GAの壁】サマリーと個別の指標の数字が合わないことがある

GAでサマリーと指標の数値が一致していない現象ってありませんか？私は数度遭遇したことがあります。
サマリーでは該当カテゴリの指標を俯瞰できるように表示しているわけですから当然一致していると考えてました。なのに、あ　わ　な　い。解析のデータ取りまとめの最中にこういう現象が出てくると一応「なんで？」というのを確認しなくてはいけないため時間がかかる上、ナゾが解けない場合が多すぎてモヤモヤが残ります。

私の遭遇したケースは、
(1)サマリーと「新規訪問者とリピーター」の新規訪問割合
(2)ソーシャル解析のサマリーでの「ソーシャルを経由した訪問数」と参照元別の「訪問数」の合計
(1)の場合は、フィルタの内容によってはそのようなことも起こり得るようですが、結局理由は不明。
(2)の場合だと、サマリーではすべてのソーシャル経由のユニークな数を表示しているのかもしれません。でもどこにも書いてないし、どうとでも取れますよね。
サマリーでの表示は、単純に個別の指標をひっぱってきて表示しているものではない・・・違うロジックで再計算してる？という疑問が浮かび、今もすっきりしてません。
もちろん、数字が合う場合のほうが圧倒的に多いのですが、数少ない合わない現象に遭遇したときに、計算の違いや仕様なんて解析側では把握不可能じゃないですか、仕様が公開されていないから。指標や計算は同じでもサマリーはフィルタやなにかの影響を受けるということなら、それはそれでおかしいと思います。なんでそんなややこしいことしてるんだよ。

できるだけ、このような解けない謎を生まないためにも、
・フィルタは関係者で共有（常識ですが、フィルタをかけてない元データは絶対に保存）
・アドバンスやカスタムレポートの形式は関係者で共有
・継続的に見る場合はどの箇所の指数を見るということを決めておく
というルールを作っておく必要があると思います。

理想は計測前にきちんと設計をしてルールを皆で共有しておくことが望ましいのですが、解析設計の考え方はまだまだ浸透していないように思います。
継続して解析を行っている場合は、一度見直して現状把握と改善を、これから新しく解析を始める場合は、最初に設計を考え、状況の変化や要望に応じて変えていく＋変えたところを共有する。ということをやっていきたいです。
結局、クライアントにわかりやすい、満足度の高いレポートというのは、目的と評価基準の認識がどれだけされているか、によると事あるごとに感じています。

【GAの壁】GAでPDFのダウンロード数をカウントする

GAではデフォルトでPDFのダウンロード数をカウントすることはできません。通常はイベントトラッキングか仮想ページビューを使ってカウントします。いずれも<a　～>リンクにonClickでJSを実行させるスクリプトを記述します。（以下、PCサイトの計測を前提としています）
＜結果＞
イベントトラッキング（Event Tracking）：イベントとしてイベントトラッキングサマリーで確認できる
仮想ページビュー（Virtual Pageview) ：指定したページ名のPV数としてカウント

参考「 Google アナリティクスのバーチャル（仮想）ページビューとそのトラッキングコード」：http://gaforum.jp/basic/spec/3738
★ページの直帰率やページの見出しでの集計結果が変わることをあらかじめ認識しておく必要があります。

でも大量にPDFがあったらスクリプト挿入が手間。管理が大変です。それよりなにより、GAではPDFやらのリンククリックの計測は上記2つということしか頭になかったので、ある計測データを見て「.pdf」があったのですごく悩んだことがあったのですよ・・・
でも他にも方法があるのです。「a がクリックされたらjQueryかJavaScriptでクリックイベントを検出してトラッキングタグに引き渡す」というやり方です。$('a')とか("a")とか。私は勝手にアヒルと呼んでいます。

以下、注意です。
うっかり仮想ページビューと併用した場合でカウントの重複が生じます（当たり前）。また、スクリプトの内容によりけりと思いますが、データがきちんと取れていなさげなものもありました。データの整合性にちょっと難があるかなあというのが感じたところ。スクリプトの中身まで確認してませんが、そのケースではPVとしてカウントされていたため、他の指標への影響が気になりました。本来の使い方ではないため「自己責任で」ということになるでしょうか。jQueryでイベントトラッキングを<a～＞に対して自動的に付加していくのであれば、ある程度の精度をもってトラッキングできるのかもしれません。

個人的にはGoogle analytics内で相応に精度を保ち計測を完結させたいのであれば、デフォルトのイベントトラッキングや仮想ページビューを使うほうが悩みが少なくて済むと思いました。＜a＞にクリックイベント＋関数を追加するスクリプトを使う場合は、特に計測対象が多い場合はイベントトラッキングにしたほうが他のデータへの影響が少ないと思います。

一応付け加えておくと、PDFのダウンロード数カウントで悩むのはGA含むウェブビーコン方式です。PDFではJSタグが埋め込みできず、実行できないからです。
さらに。ガラケーの場合はほぼJSが動作しないため外部リンクのクリック数、ダウンロード数の計測は頑張らないといけません（個人的にはこのためだけに、早くガラケー消滅してほしいなどと思ったり）
参照：ダウンロード数などをカウントしたい
http://productforums.google.com/forum/#!category-topic/analytics-ja/%E6%90%BA%E5%B8%AF%E3%82%A2%E3%82%AF%E3%82%BB%E3%82%B9%E8%A7%A3%E6%9E%90/G34axe7w8wQ

【GAの壁】アナリティクスの新規のユニークユーザーは何人？

リピーターと新規でユーザー別に訪問回数や平均の閲覧ページビュー数などを見て動向を把握します。クライアント側でユーザー分析をしたことがない場合のとっかかりとして役立ちます。通販系では、リピーターに何回も買い物をしてもらうほうが基本的にコストが低くてすむことが多いし、購入金額も新規よりは高めになる傾向が（一般的に）あるので、リピーター強化に力を入れる場合が多いかなと思います。
で、そんな貴重な指数であるクユーザー（ユニークユーザー、単位は○人）ですが、アナリティクスではサマリーで調査期間内のユニークユーザーは表示されていても、そのうち新規ユーザーは何人、という明記がありません。どういうことよ！？　通常、解析ツールなら大体掲載されてますよね。
ユーザーサマリーの「新規訪問とリピーターの割合」は全セッション数における新規とリピーターのセッション数（訪問回数）の割合であって「○人」ではありません。
アナリティクスの新規訪問の定義は、
『調査期間内に本当に初めてそのサイトを訪問』
のようです。つまり、初めてサイトを訪問した初回の1セッションだけが新規訪問という扱いで、その定義からすると新規訪問＝新規訪問者数　と考えることができます。
だけどややこしいのが、じゃあその新規訪問者さんが例えば同じ日に再度訪問した場合はどうなんだ、というと↓
 Web担当者フォーラム：http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2009/04/07/5336
すごくわかりやすくマンガで説明してくれています↓
カグア！さん：マンガで学ぶGoogle Analyticsの新規ユーザー：http://www.kagua.biz/help/manga-repeater.html

さあ、何がなんだかわからなくなってきてる人もいるのでは。GAでは新規ユーザー（○人）という概念は明示していません。新規訪問回数＝新規訪問者数　と考えることはできても、リピートユーザー（●人）という概念はなく、単純に新規ユーザー数をユニークユーザー数から引いただけでは算出できない、ということです。

言葉のメージからすると、調査期間内の新規ユーザーは新規ユーザーとしての行動把握ができそうな感じですが、 GAはセッション基軸なんですね。細かいユーザー動向の把握には向いているとはいえません。プレミアムはどうかしりませんが。
知らないとぶちあたる、分かっても納得がないかないGAの壁でした。