GA4のセッションカウントの基準とエンゲージメント

セッションに加えて、ユーザー視点でコンバージョンのパフォーマンスを測定

従来のUAでは、訪問者のパフォーマンスを測定するためにセッションという指標を利用していました。特定の広告キャンペーンを分析したり、ランディングページの最適化を判断する際、常に「セッション」を中心にデータを測定していました。これにより、改善が必要な部分が見つかると、ユーザーエクスペリエンスを改善し、「セッション」を基準に指標がどのように変化するかをモニタリングすることが多くありました。

GA4では、パフォーマンス判断の基準にセッションに加えてユーザーが追加されました。 指標もセッション視点の指標とユーザー視点の指標に分けられます。例えば、ユーザー基準のコンバージョン率の指標ができました。これは、データを解釈する観点に多くの変化があることを示しています。

ユーザーは何度も訪問して購入をしたり、購読をしたりするのですが、単純にセッション基準で見ると、ユーザーの行動の一部しか見ることができません。そのため、データを探索する際、セッションを見て、さらにユーザー基準でもデータを探索する必要があります。もしこのことを理解せず、ユーザーの断片的な部分だけを見てしまえば、データを誤って解釈してしまうという不幸が発生します。間違ったデータ解釈は間違ったアクションにつながる可能性が高いです。そのため、マーケティング担当者とデータアナリストはGA4でセッションの指標がどのように変化したのかを深く理解する必要があります。

GA4の核心はユーザーのイベントを設計すること

上の図を見ると、GA4のデータモデルは従来のUAとは少し異なることが分かります。UAではユーザーの下にセッションがあり、セッションの中でページビューやイベントなどの様々なHitデータが収集されるモデルです。しかし、GA4ではユーザーが様々な属性(User Property)を持っていて、ユーザーがどのようなアクションをするかによって様々なイベントが発生します。そうして発生したイベントは、場合によってはパラメータ(Parameter)を一緒に収集することもあります。

例えば、本を販売するオンライン書店サービスでAさんというユーザーの会員ランクが「VIP」であるとします。彼は週末を迎え、小説と子供が読むことができる絵本を購入しました。ここでは会員ランクがまさにユーザー属性であり、ユーザーDBの中で彼が「親である」という情報を持っていれば、その情報もユーザー属性として収集することができます。つまり、ユーザー属性は、この人がどのようなユーザーであるかを特定できる情報です。

Aさんは本を2冊購入したので、購入(purchase)イベントが発生します。購入イベントが発生した際に、一緒に収集しなければならない情報は商品(items)情報です。その商品がどのようなカテゴリーなのか(例えば、小説、絵本)はイベントパラメータとして一緒に収集する必要があります。さらに、どのような決済手段を使用したのかもパラメータで収集すれば、後で彼が行ったアクションを分析するのに役立つでしょう。このように、ユーザー属性とイベントやパラメータはGA4で収集できるすべてのデータと見なすことができ、これを体系的に設計して正確に収集するかどうかがGA4構築の核心と言えます。

整理すると、GA4では「セッション」という指標は存在しますが、よりユーザーの視点でデータを見ることができるようになり、ユーザーにはそれぞれのユーザーを特定できるユーザー属性が存在し、ユーザーが発生させる全てのアクションはイベントやパラメータとして収集されます。

GA4でセッションをカウントする基準

UAでは、特定のセッションがカウントされた後に別のキャンペーンURLに出会うと、新しいセッションがカウントされますが、GA4ではそうではありません。例えば、ある広告を通じて特定のWebサイトにアクセスした状態で、同じブラウザでメールを閲覧した後、メール本文にあるUTMパラメータを含むキャンペーンリンクをクリックしてそのWebサイトに再訪問した場合、UAではセッションが2回カウントされますが、GA4では1回のみのカウントとなります。UTMパラメータは、ユーザーがWebサイトに訪問した際に、どこからどのようなキャンペーンに流入したかを知ることができる情報だと考えてください。

GA4では夜11時50分にセッションが開始され、真夜中を過ぎると既存のUAでは新しいセッションがカウントされますが、GA4では新規セッションがカウントされません。そのため、GA4では、session_start イベントの数値はUAのセッションの数値と比較すると、少なく表示される可能性が非常に高いです。実際、多数のGA4属性で発生したセッション数を表示してみると、UAに比べて約7～10%程度低く測定される傾向が見られます。

エンゲージメント(Engagement)という概念を理解する必要があります

GA4では、user_engagement というイベントができました。顧客が訪問後、参加したと判別する基準を3つ紹介しました。エンゲージメント(Engagement)イベントは、Webサイトやアプリにアクセスしてから10秒が経過したか、ページビュー数が2回以上、またはコンバージョンイベントが1回以上発生した場合にイベントがカウントされます。GA4ではコンバージョンイベントの設定方法がUAとは少し異なります。GA4は「目標(コンバージョン)」機能が別途に存在しないため、既存の収集されたイベントの中でコンバージョン(Conversion)として管理したいイベントのトグルを有効にしてコンバージョンとして管理します。例えば、add_to_cart イベントをコンバージョンとして測定したい場合は、[Mark as conversion] タブでトグルを青色にして有効にします。

直帰(Bounce)と共にどれだけエンゲージメント(Engage)したかを測定

コンテンツ中心のサービスを運営している場合、UAでは一般的に直帰(バウンス)率が高く表示されます。訪問者が特定のコンテンツのみを見て離脱する場合が多いためです。従来は、特定のコンテンツを閲覧して3分間ページに滞在した状態から離脱しても離脱したものと集計されましたが、GA4では10秒以上滞在した場合は、engaged として判断します。そして、エンゲージメントの基準となる条件はデフォルトでは10秒に設定されていますが、管理画面で最大60秒まで調整可能です。もし、10秒が短すぎると思ったら、もっと長く調整してください。コンテンツや記事中心のサービスを運営している場合は、ユーザーの好みに合ったおすすめコンテンツを露出して他のコンテンツをクリックさせ、滞在時間を増やすことが非常に重要です。

GA4では、エンゲージメント率指標を通じて顧客の engaged(関与) の程度をより正確にモニタリングしながら、コンテンツが顧客にどれだけアピールし、吸引力があるのかをチェックすることができます。エンゲージメント率(Engagement rate)指標は直帰率(Bounce rate)指標とは正反対の概念と言えます。例えば、エンゲージメント率が30%であれば、直帰率は100%から30%を引いた70%です。

GA4はUAに比べて正確な滞在時間測定が可能になります

滞在時間にも変化が生じました。UAでは、最後のページでの滞在時間はセッション時間に含まれないため、滞在時間をそのまま解釈することが困難でした。GA4では、ユーザーがセッションを終了する直前のページやアプリ画面に滞在している間も user_engagement イベントが滞在した時間を収集します。もしユーザーが複数のブラウザタブを開いていて、他のタブをクリックして活動している間は滞在時間に含まれません。したがって、滞在時間を以前と比較して正確に測定することができ、そのデータはレポートの「Average engagement time per session」という指標で確認することができます。

鋭い方は「ああ、それならセッションタイムアウトがセッションが終了するタイミングにも影響するのでは？」と思われるかもしれません。GA4では、セッションがカウントされ、追加イベントが発生していない30分が経過すると、UAと同様にセッションが終了します。GA4で滞在時間を以前に比べて正確に測定するようになったので、当然、セッションタイムアウトもそれに合わせて発動するはずです。簡単に言えば、顧客の離脱もUAに比べて正確に測定できるように改善されたと理解してください。

指標を正確に理解することでユーザー分析も可能

このようにデータが収集される仕組みが変われば、それに伴う指標もすべて変わります。Engaged sessions per user 指標は、特定のユーザー1人あたりに関与したセッションが平均して何回あるかという指標です。UAにはない指標です。UAではエンゲージメントという概念が適用されていなかったためです。そのため、Number of Sessions per User 指標でユーザー1人あたりどれだけの訪問が発生したかを判断していました。そのセッションが離脱したとしても、指標を計算するために含まれているため、実際にユーザーを正確に解釈することができませんでした。

GA4ではエンゲージメント(Engagement)という概念が生まれ、関与していないセッションは Engaged sessions per user に含まれなくなりました。

指標を一つずつ見ていくと、どのような変化があったのか、少しずつ理解できるようになりませんか？

「Googleアナリティクス4」を一度に理解するのは難しいです。しかし、一つずつ深く掘り下げていくと、指標が相互に繋がっているので、勉強する楽しさ(?)を感じることができるでしょう。顧客の行動を以前よりもはるかに柔軟に細分化して分析できるように改善されたため、それに応じた潜在顧客とターゲティングも精巧に実行することができます。

今後は、ファーストパーティ(1st Party)データを体系的に設計・管理することが非常に重要になるでしょう。ブラウザのクッキーはますます活用範囲が狭くなり、様々なデバイスで発生するデータを連結し、各顧客の状況に応じてどのように商品を魅力的に提案するかが顧客をつかむキーポイントになるでしょう。