ユニバーサルアナリティクスのサポートが2023年7月に終了することが発表され、GA4への移行がますます本格化しています。しかしGA4を導入するとGoogle広告でどんな事ができるのか、まだまだ未知数な点も多いのではないでしょうか。
この記事は、プリンシプルが実際にクライアントへ提案しているGoogle広告におけるGA4の活用方法の第2回目として、ECサイトでの活用アイデアをご紹介します。
前回記事：GA4をGoogle広告で活用するアイデア – 予測オーディエンス編
まずはおさらい、GA4とUA(ユニバーサルアナリティクス)の違い
GA4もUA同様、Google広告とのアカウント連携により、GA4側でGoogle広告のディメンションが利用できるほか、Google広告側でCVのインポートやGA4ベースのオーディエンスリストを利用することが可能です。
そこでまず知っておきたいのが、GA4とUAの違い。一番大きなところでは、下記2つが挙げられます。
- 単位計測
- レポートスコープ
かんたんに振り返ってみましょう。
①計測単位
UAでの計測はPV単位とイベント単位の併用でしたが、GA4では全てイベント単位になりました。ページを閲覧した、ページをスクロールした、カートへ商品を追加した、など、サイト上でのユーザーの行動を「イベント」として計測しています。
これらイベントの詳細を把握するには、
- 自動で計測されるイベント
- 推奨イベント
の実装が必要になります。また、サイト独自のイベントを計測する際は、
- カスタムイベント
を実装します。
GA4では、ユーザーのふるまいごとにイベントを発火させることにより、ユーザーがそのサイトにとって価値のある行動を行ったか？をより詳しく把握することが可能になりました。
②レポートスコープ
UAでは、ユーザーがサイトのセッションを開始してからセッションを終了(サイト離脱)するまでを1つの単位とした「セッション単位」での集計が主でしたが、GA4では「ユーザー単位」での集計が主になりました。1人のユーザーのサイト上での行動を、継続して計測していくことで、例えば、ECサイトであればLTVなど、そのユーザーの価値が浮き彫りになります。
※GA4とUAの違いについては、プリンシプルデータ解析コンサルタント・村松のブログ記事「Googleアナリティクス4徹底解説 マーケターが押さえるべき知識と対応」がわかりやすく解説しています。ご興味のある方はぜひご一読ください。
ECサイトでGA4オーディエンスリストを利用するために必要なこと
まず前提として、ECサイトで有用なオーディエンスリストを作成するには、前項で紹介した「自動的に収集されるイベント」「推奨イベント」の2つが正しく実装されている必要があります。
自動的に収集されるイベント
「自動的に収集されるイベント」は、サイト上で発生するごく基本的なユーザーの行動を、グローバルサイトタグ（gtag.js）へのコード追加無しでGA4側が自動的に収集してくれる機能です。
サイトに訪問した、ページをスクロールした、ビデオを再生したなど、自動的に収集されるイベントを元にしたリマーケティングを行う場合なら自動的に収集されるイベントのみで完結しますが、ECサイトの場合は、更に踏み込んだユーザーの行動をベースとしたオーディエンスリストが求められます。
推奨イベント
そこで必要になってくるのが「推奨イベント」です。推奨イベントはgtag.jsによって自動的に送信されることはなく、サイト側で各イベントの発火のタイミングを調整（GTMなどを利用）する必要があります。
下記は、ECサイトにおける推奨イベントです。カート追加＝add_to_cartや購入完了＝purchaseなど、その多くがECサイト上での計測に欠かせないイベントで、Google広告のターゲティングとしてもよく使われるユーザーのエンゲージメントにあたります。実装のハードルはそれなりに高いのですが、より高度なターゲティングのために、できる限り実装することをおすすめします。
| イベント | トリガーのタイミング: |
| add_payment_info | ユーザーが支払い情報を送信したとき |
| add_shipping_info | ユーザーが配送情報を送信したとき |
| add_to_cart | ユーザーがカートに商品を追加したとき |
| add_to_wishlist | ユーザーがほしいものリストに商品を追加したとき |
| begin_checkout | ユーザーが購入手続きを開始したとき |
| generate_lead | ユーザーが問い合わせフォームまたはリクエストを送信したとき |
| purchase | ユーザーが購入を完了したとき |
| refund | 払い戻しが行われたとき |
| remove_from_cart | ユーザーがカートから商品を削除したとき |
| select_item | ユーザーがリストから商品を選択したとき |
| select_promotion | ユーザーがプロモーションを選択したとき |
| view_cart | ユーザーがカートを表示したとき |
| view_item | ユーザーが商品を表示したとき |
| view_item_list | ユーザーが商品やサービスの一覧を表示したとき |
| view_promotion | ユーザーにプロモーションが表示されたとき |
GA4オーディエンスリスト設定方法
GA4のイベント設定が完了し、GA4とGoogle広告のアカウント連携も完了したら、早速GA4ベースのオーディエンスリストを作成してみましょう。
GA4を開き、左メニューの「設定」から「オーディエンス」を選択すると、オーディエンスの一覧が表示されます。右上の「オーディエンス」ボタンをクリックすると、新規オーディエンスが作成できます。
新規オーディエンス作成画面では、よく利用されるプリセットのリストのほか、ゼロから作成するカスタムオーディエンスでは、独自の条件によるリストが作成可能です。
また、CVが一定以上蓄積されると、GA4とGoogle広告連携の最大の目玉である「予測オーディエンス」が作成可能です。予測オーディエンスを用いるとユーザーのサイト内でのふるまいを元に機械学習が予測した、サイトにとって価値の高いオーディエンスをリスト化し、Google広告で利用することができます。
オーディエンスリストの詳細な作成方法については、Googleのヘルプページを参照ください。
[GA4] Create, edit, and archive audiences – Analytics Help
ECサイトで使いたい！オーディエンスリスト活用例
さて、ここから先は実践編です。GA4によるユーザーの詳細な行動データを元に、ECサイトでどのようなオーディエンスリストが作成できるか？と、そのリストによるターゲティング手法3つをご紹介します。
- 〇〇を買った人に☓☓の広告を配信する
- 休眠ユーザーへ広告を配信する
- 「予測オーディエンス」を活用する
〇〇を買った人に☓☓の広告を配信する
品番や商品カテゴリを多く持つECサイトでは、サイトの取扱商品ごとにユーザーが取りうる購買行動の特色があると思います。
例：ゴルフ用品やゴルフウェアを販売するECサイト
- 春夏にポロシャツを購入したユーザーは、10月ごろにアウターを購入する
- キャディバッグを購入したユーザーは、後日、ドライバーカバー購入する
GA4ベースのオーディエンスリストでは、そうした特色ある購買行動を先回りして、Aという商品を買ったユーザーに、後日、リマーケティングでBという商品を訴求する、ということが可能になります。
では早速、実際の設定画面を見てみましょう。
「次の条件に当てはまるユーザー」という項目に、「eコマース」という項目があります。さらに詳細を展開すると、オーダークーポン、カテゴリ、取引ID、商品IDで、ユーザーの購買行動や購入商品が指定できます。条件を選択すると、オーディエンスのユーザー数がリアルタイムで表示されますので、必要な広告費の見積やCVのシミュレーション作成に活用できます。
「オーダークーポン」は、購入完了時にGA4でユーザーが利用したクーポンのデータをGA4に渡すようイベント設定すると利用可能になります。この条件の活用方法ですが、例えば、過去に1,000円オフクーポンを利用したユーザーを除外して送料無料クーポンの広告を表示する、など、ユーザーの過去のクーポン利用実績に応じた訴求の出し分けに利用できます。
また、リストには有効期限を設定できます。季節をまたいで商品をレコメンドする場合などは、この有効期限を長く設定しましょう。
休眠ユーザーへ広告を配信する
ECサイトではLTV最大化のため、休眠ユーザー＝長期間購入のない既存ユーザーに、再びサイトでお買い物してもらいたいもの。このような場合にも、GA4は実力を発揮します。
GA4以前は、自社購買データからユーザーリストを作成し、Google広告にアップしてGoogleアカウントへの登録情報とマッチングさせる「カスタマーマッチ」が、休眠ユーザー再訪に活用されることが多くありました。しかしこの方法は、ユーザーリストを作成する、データをアップするなど、若干手間がかかる手法です。
GA4の特徴は、なんといっても計測のスコープが「ユーザー単位」であること。一人のユーザーに対し継続的にデータ収集するので、個々のユーザーの行動に基づいたオーディエンスリストを作成できます。
例えば、60日以上購入のないユーザーに対してリテンションを行いたい場合、カスタムオーディエンスで全期間の購入ユーザーからこのユーザーから、「直近○日間に購入したユーザー」という条件のユーザー除外すれば、直近60日以上購入のないユーザーをターゲットとして広告配信が可能になります。シークレットセールや特別なクーポンなどを強い訴求で再購入を促しましょう。
「予測オーディエンス」を活用する
GA4で最も特徴的な点は、ユーザーの行動を元に機械学習が予測したオーディエンスが利用できるようになった(！)ことです。Google広告ではすでに機械学習による最適化が広く活用されていますが、とうとうGA4にも機械学習のビッグウェーブがやってきました。
GA4の「推奨イベント」が精緻に実装された状態で一定以上のCVデータが蓄積されると、5種類の予測オーディエンスが利用可能になります。
その予測オーディエンスへ追加されるユーザーは、たとえば「7 日以内に購入する可能性が高い既存顧客」オーディエンスに含まれるのは、デフォルトで「購入の可能性」が 90パーセンタイルを上回っているユーザーです。
この「パーセンタイル」とは、小さいほうから数えて任意の％に位置する値を指します。仮にユーザー 1,000 人に基づくモデル化データであれば、90パーセンタイルとは、購入の可能性が最も高いユーザー 100 人（上位 10%のユーザー）に相当します。つまり、90パーセンタイルを上回ることが条件なら、上位 99 人のユーザーがオーディエンスに登録されることになります。このパーセンタイルは、配信したいオーディエンスのボリュームに合わせて任意の設定が可能です。
予測オーディエンスの活用方法については、前回記事「GA4をGoogle広告で活用するアイデア – 予測オーディエンス編」で詳しく解説していますのでご参照ください。
まとめ：Google広告とGA4の機械学習、その違いと必要性
現在、Googleが積極的に推し進めている機械学習の活用ですが、GA4にもその波が訪れたことで、今後さらに機械学習を生かした広告運用が求められるでしょう。
Google広告に機械学習が利用されているから、GA4でわざわざ機械学習を利用する必要がないのでは？と考える方もいらっしゃるかと思います。確かに、Google広告はすでに、ほとんどの広告主が機械学習を活用していますが、この記事を執筆している2022年3月時点で、GA4の本格的な実装がされているサイトはまだ少ないのが実情です。
サイト外でのユーザーのふるまいをベースにしたGoogle広告の機械学習に加え、自サイト内でのユーザーのふるまいをベースにしたGA4の機械学習をプラスすることで、サイト内外でのふるまいを最適化に活用することができます。。つまり、より多くの行動データによる予測で、一歩進んだ最適化や広告の出し分けが可能になるのですから、活用しない手はありません。
GA4の実装はハードルが高いのですが、ライバルと差をつけるためにもできるだけ早期の実装をおすすめします。
