2023年7月に終了した従来版GA3である「Universal Analytics(UA)」では有料版でないとBig Queryに連携できなかったので、大きく機能が進歩したといえます。
エクスポートしたデータは、スプレッドシートに指標を自由に並べて保存したりLooker Studioに繋げて表やグラフで可視化することもできます。
GA4の無料版と有料版でデータ量の上限の違いはありますが、大抵のサイト規模であれば無料版でも十分です。
・無料版のGA4→一日に最大100万イベントまで出力できる
・有料版のGA4→一日に数十億件のイベントできる
今回はGA4とBigQueryの連携手順と、スプレッドシートやLooker Studioへの可視化についてまとめました。
Big Queryについて
BigQueryとは、Googleが提供するクラウドデータウェアハウスであり、膨大なデータをほぼリアルタイムでスプレッドシートや連携先のツールに出力できて、しかも他と比較してかなり少ない費用で利用できます。Big Queryの料金
GA4とBigQueryを連携するとBigQuery側で料金が発生しますが、無料枠が与えられしばらくは費用が発生しません。その間にどのくらいのデータ量でいくらに相当する費用が発生するのか確認できるので、安心です。
無料で使用できるデータ転送量には上限があり無料トライアル期間も決められていますが、その期間終了後も適用されます。
その後に発生する料金は、主に2種類あります。
①クエリの処理にかかる分析料金
②BigQueryに読み込むデータを保存するストレージ料金
Big Queryのアカウント開設
Big Queryのアカウントは、GoogleCloudのURLへアクセスして利用登録して、その先の画面で設定すればBig Queryの管理画面へ宇移ります。参考：https://console.cloud.google.com/コンソール画面から設定していきます。
このときのGoogle IDは、GA4と同じもので開かないと後で連携ができないので注意しましょう。
「アカウント情報」を開くと、電話番号、アカウントの種類、企業名/組織名、クレジットカード情報、請求先の住所などが登録できるので順番に入力していきます。
クレジットカードを登録しても、いきなり課金されることはないので大丈夫です。
「BigQuery無料トライアル」で最初の一定量の出力は無料なので、1つのSQLで試してみてトライアル終了後にどの程度の課金額になるか確認していくのが良いです。
GA4とBig Queryの連携でできること
「流入とコンバージョンだけたまに見れれば良い」という方は、GA4だけでBig Queryを使う必要はないのですが、「詳細な分析をしてコンバージョン増加や売上改善に繋げていきたい」という事業者の場合ですと、GA4とBig Queryを連携したほうが良いということになります。そのときに、GA4とBig Queryの連携でできることは、主に次のことがあります。
■データの保持期間が過去14か月以上
GA4で過去のデータは、14カ月前までさかのぼって閲覧できる設定になっています。保存できるデータ量に制限があるということです。しかし、BigQueryでは15カ月以上前のデータもさかのぼって保存できます。これによって、「過去3,4年の同月比較をしたい」といった分析も可能です。■GA4画面で取得できないデータも取得できる
GA4画面では、ユーザーID、分、滞在時間などレポートで見れない指標がでてきます。しかし、 Big Queryを使うことでこれらの指標も見ることができます。■スプレッドシートや他ツールとデータ結合できる
BigQueryでは、GA4データをスプレッドシートや他のデータソースと結び付けて分析することができます。また、GA4の画面では見れない指標もあって、カスタマイズ性が高いので、詳細な分析が可能です。■トークン制限がなくデータ取得がスムーズ
Google Analytics APIを利用するときにトークン制限があり、割り当てエラーが発生することがあります。しかし、Big Query連携ではこの上限がないため、データをスムーズに取得できます。下図のように、GA4をLooker Studioに接続できます。
GA4とBig Query連携前に考えておくべきこと
サイト、アプリの計測ができているGA4と、BigQueryのアカウントが用意できたら連携を進めていくのですが、事前に確認しておいた良い点もあります。データ取得の目的とGA4の指標を確認する
Big QueryにGA4データを出力する前に、まず「何のデータを出力したいか」「GA4のディメンション、指標はどれか」を事前に確認して、目星をつけることをお勧めします。「何をしたいか」という目的が曖昧なままBig Queryを使ってデータを出力しても、余分なデータが追加されたり必要なデータが出力されていなかったりすると、かけた労力が無駄になるので最初の準備段階でこの点を決めておきましょう。
また、やりたいことが決まっていても、GA4の指標がなかったり出力できないものであることも考えられます。
特にUniversal Analyticsと仕様が変わっているにも関わらず、同じようにできると思ってGA4と連携して出力できなかった場合に、作業した時間が無駄になってしまいます。
事前に確認することに時間がかかったとしても、しっかりここを確認して、分からない場合は専門で詳しい業者やアナリストに質問してみましょう。
GA4探索でレポートを作成してみる
GA4のサイドバーにある「探索」でレポートを作成することができるので、イメージしているデータをディメンションと指標によって見れるかどうか確認してみましょう。探索レポートの分類と使い方でも詳細をまとめています。
GA4とBig Queryの連携手順
Big Queryの画面が開けたら、プロジェクトを作成してデータ転送の設定を行っていきます。1.プロジェクト作成
Google Cloudの管理画面から「Big Query」を選択して、上にある「プロジェクトを選択」をクリックします。
プロジェクト名は任意ですが、「ga4」をどこかに含めておくと他の出力内容と区別する際に便利でしょう。
2.データセットを作成
次に「プロジェクト」の右のゲージを右クリックして、「データセット」を作成していきます。
3.APIを有効化
プロジェクトの作成ができたら、左側のメニューより、「APIとサービス」⇒「ライブラリ」⇒「カテゴリ」の順でクリックします。その次に現れる画面で、「big query」を検索してアイコンを選択します。
4.GA4側の管理画面で連携
ここでGoogle Analytics4の連携したプロパティ内で、「管理」をクリックして画面を開きます。下のほうに「Big Queryのリンク」があるので、クリックして先程作成した「プロジェクト」を選択します。
※同じGoogle IDかつ編集権限がないと表示されないので、注意しましょう。
「データセット」の配下に「テーブル」があるので、そこをクリックした状態で「PREVIEW」を選択すれば、データが見れるようになっています。
スプレッドシートへの出力
Big QUeryでデータを出力できたので、次はスプレッドシートへ出力していきます。スプレッドシートへの出力は、「拡張機能」→「アドオン」→「アドオンを取得」から「Data Connector-JSON API OAUTH FREE」を選択して、このアドオンツールの画面を開きます。
そして、どの指標をインポートするか設定をすることで、選択したデータを自動更新することができます。
Looker Studioでの可視化
Looker StudioとBigQueryを連携して図表を作成することも可能です。GA4を直接Looker Studioに接続するよりも多彩な指標を選べるので、より詳細なデータ分析が可能です。GA4の初期設定からLooker Studioの見方に関する記事でも詳細をまとめています。
Big Queryへのデータ出力の応用
以上がGA4→Big Query→スプレッドシート→Looker Studioへの可視化方法ですが、「テーブル」に自動で出力されたデータはGA4のデフォルトであってカスタマイズされたデータではありません。つまり、自社の目的や分析内容によって、「出力するディメンション、指標を変えたい」という要望も出てきます。
そこで応用編として、「テーブル」名を自在に変更する場合についてです。
テーブルをカスタマイズ設定
「データセット」の名前を「analytics_（プロパティID）」以外にすると、「テーブル」が自動作成されないので、手動でテーブル名を選択した状態で右クリックして「テーブルを作成」で中身を作成していきます。
これが連携元のGA4で正しく認識されれば、データが転送して「PREVIEW」欄から見れるようになります。
表記などが違っているとデータが見れないので、注意が必要です。
自動転送の設定
上記で「テーブル」を作成しただけではGA4のデータが転送されないので、設定が必要です。「毎朝8時に更新するようにしたい」など定期的に最新データを更新したり、様々な設定ができます。
SQLでデータ出力内容を設定
下記のようにSQLを入力する画面が表われます。詳しい説明はPDF一覧ページの資料にまとめていますが、出力内容を設定することで設定が完了します。
まとめ
このように、Big Queryを経由してGA4データを出力することで、GA4だけではできなかったことができるようになるのでGA4を利用されている全事業者の方にお勧めです。上記記事では、途中の手順を端折って分かりづらい箇所もあるかもしれません。
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