GA4を設定する前に絶対に理解しほしい４つのポイント
１，GA４は機械学習搭載のGoogleAnalytics
個人的に従来のGoogleAnalyticsと一番大きな違いは機械学習を用いた分析が可能になった点です。今まではコンバージョンまでしか計測できませんでしたがGA４では未来の予測が機械学習によって可能になります。具体的な例を一つあげると解約率の予測です。解約率の予測が出来ることにより例えばサブスクリプションのような継続して売上が発生するサービスがコンバージョン１件あたりに最終的にどのくらいの売上が発生するのかが予測することが可能になります。
その他にも「過去30日に訪問したユーザーが今後1週間以内にコンバージョンする確率」なども予測可能になります。これらをリスト化してGoogle広告でリマーケティングするなど今までより更に角度が高いユーザーに対してのアプローチが出来るようになり、様々な点で役に立ちます。
２，GDPRやITPを意識したプライバシーに配慮した設計
GDPRやITPはご存知でしょうか？簡単に説明しますと
GDPR・・・EU域内の個人データ保護を規定する法
ITP・・・AppleがSafari（ブラウザ）に搭載しているトラッキング防止機能です
になります。要するにネット上の個人情報を保護する法律や機能です。これらが台頭してきたことにより今まで計測出来ていたデータが計測出来なくなったり、これからCookie情報が取得出来なくなる可能性があるのですが、そういうことが起こったとしてもGA4では膨大な情報を取得し、計算しているので結果的に統計を成立させられる設計になっています。
ちなみにGDPRで違反すると最低でも10億円の罰金を払う必要があるみたいです。怖い、、、
３，UXの検証がより可能に
UXはユーザーの体験という意味です。UXを向上させることで成果が向上するのですが、UXをきちんと数値化して計測するのは非常に難しいです。
ただしGA4ではアプリとウェブのデータ、そしてSNS、メール、Youtubeなど様々なチャネルからコンバージョンやコンバージョン後の動き（リテンション）がどのくらいあるのかなど、カスタマージャーニーの特定が出来るように掘り下げれる分析が可能になりました。
例えばYoutubeを見て、SNSを見てサイトに訪れてコンバージョンしたユーザーと、Google広告をクリックしてサイトに訪れてコンバージョンしたユーザーの数がわかるため、総合的に見た場合にどのパターンの費用対効果（投資対効果）が良いか分析が可能になり、適切なリソース、予算配分が可能になり勝ちパターン（UXの改善・最適化）が可能となります。
４，機械学習の意味を理解する
機械学習はGA４以外でも広告の最適化にも当たり前のように利用され、人が考えて分析、設定、運用するよりも効果が出るような時代になりました。
１～３のようなGA４の仕組みだけでなく、「そもそも機械学習とは？」ということを理解するだけでどのような計算で結果が出ているのか、今後どうなっていくのかが予測しやすくなります。「機械学習で完全にお任せ。」というわけでなくきちんと概要だけでも理解していきましょう。
・・・偉そうに概要だけでも。とお伝えしましたが、本当に難しく私も全然分かっていないと思います、、、よく見る用語としては「回帰問題」、「分類問題」、「欠損値処理」、「教師あり学習」、「教師なし学習」、「強化学習」、「ディープラーニング」などだと思うので、興味があれば是非一度簡単でよいと思いますので調べて見て下さい。
今回は以上です。
リスティングの運用においても密接な関係になっていくであろうGA４。無料で設定出来るのでまだ実施していない方は是非設置してみましょう。
カッテージではサイト分析などのコンサルティング業務も実施しております。リソース不足・知識不足でお困りの方は是非一度ご相談下さい！
最後まで読んで頂いてありがとうございました。
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