Googleアナリティクスの新規格として2020年10月にリリースされた「GA4」。旧規格である「UA（ユニバーサルアナリティクス）」と比較すると、コンセプトやUIが大きく変化しています。特に重要な変化は、BigQueryとの連携が可能になった点です。
GA4を利用していて、BigQueryについて気になっている方は多いかもしれません。この記事では、BigQueryの概要や、GA4との連携できることについて解説します。
サイトの成果改善でお困りではないですか？
「サイトからの問い合わせを増やしたいが、どこを改善すべきか分からない…」そんなお悩みをお抱えの方、ニュートラルワークスにご相談ください。
弊社のサイト改善コンサルティングでは、サイトのどこに課題があるかを実績豊富なプロが診断し、ビジネスに直結する改善策をご提案します。
GA4(Googleアナリティクス4)とは？導入方法とUAとの違いを解説
目次
GA4のbigQueryとは？
BigQueryは、Google Cloud Platform（GCP）で提供されている、膨大なデータを処理・分析するサービスです。特徴は、その処理スピード。TB（テラバイト）やPB（ペタバイト）など、数億行以上に及ぶデータを数秒～数十秒で解析してくれます。まさに超高速といえる処理を実現しており、データ解析業務では欠かせないツールです。
さらに、料金に関しても評価されています。これだけの高速処理ができるツールでありながら、無料なのです。以前は有料のサービスでしたが、GA4のリリースに伴い、無料で使えるようになりました。コスト面の導入ハードルが低く、多くの企業に活用されています。
BigQueryでできること
BigQueyでできるのは、主に「膨大なログ情報の解析」と「リアルタイムでのデータ保存と解析」という2つの作業。それぞれの作業について詳しく解説していきます。
膨大なログ情報の解析
BigQueryの代表的な活用法が、膨大なログ情報の解析です。近年のソーシャルゲームやSNS、IoT関連サービスでは、ユーザーによって膨大なログ情報が生成されます。「ビッグデータ」として知られるこうしたログを解析すると、重要な情報が得られるでしょう。
一方で、ビッグデータはサイズの大きさから簡単に解析できません。しかし、超高速な処理が可能なBigQueryであれば、長くて数十秒程度で解析が完了します。
上述したサービスのログ情報からは、ユーザーの行動が把握できます。これまで明らかになっていなかったユーザーの行動がわかれば、製品やサービスの改善に反映させられます。このことから、BigQueryの活用によって、製品やサービスのブラッシュアップが加速できるはずです。
リアルタイムでのデータ保存と解析
BigQueryを利用すれば、データの保存や解析をリアルタイムで実現できます。上述したように、BigQueryは超高速の処理能力を有していることから、解析結果が出力されるストレスがありません。デバイスから出力されたデータの解析結果を一瞬で確認できます。
このリアルタイム性の高さは、さまざまな場面で活用されています。代表的な例が物流業界です。センサーを搭載したトラックの位置を正確に確認できます。また、交通状況や他のトラックの配送状況から、最適な配送ルートを割り出すこともできます。スケジュール調整も容易になるため、長らく人手不足に直面していた物量業界では、頼りになる解決策となるでしょう。
BigQueryのメリット
BigQueryはさまざまなメリットから、データ解析の現場で活用されています。他のデータ解析ツールと比較して、何が秀でているのでしょうか？ 以下では、BigQueyならではのメリットについて解説します。
高度な専門知識がなくても分析ができる
第一のメリットが、高度な専門知識がなくても分析ができる点です。これは、BigQueryがサーバーレスのサービスである点に起因しています。サーバーレスとは、ユーザーがサーバーの保守や管理をする必要がないサービスのこと。このため、自社にデータサイエンティストなど専門の人材がいなくても運用できます。
また、一般的なデータベースとは異なり、計算やシミュレーションさえも不要です。データベースの運用では、どこにどのデータがあるかわかりやすくするインデックスという作業が必要になります。
インデックスは計算・シミュレーションがともなうため、通常はデータベースのスペシャリストが担当します。一方、インデックスが不要なBigQueryは、運用のために専門的な人材を必要としません。
ほかのGoogle Cloudサービスと簡単に連携ができる
BigQueryは、Google Cloudのサービスであるため、他のGoogleサービスと連携することも可能です。Google Cloudはもちろん、Google workspaceのサービスとも簡単に連携ができます。
例として、Googleスプレッドシートとの連携があげられます。スプレッドシートのデータの更新内容をテーブルとして自動で取り込むことが可能です。BigQueryを直接操作することなく、スプレッドシートの編集のみでテーブルの内容を変更できます。
GoogleWorkspaceもアクティビティログを連携することもできます。各部門で使っているデータや活動をグラフ化して分析することなども可能です。
コスト優位性が高い
同様のサービスと比較してコストパフォーマンスが優れている点もメリットです。一般的なデータベースは使用時間に対して課金されます。
対して、BigQueryの場合は、スキャンしたデータ量と使用するストレージサイズによって、課金額が決まる点が特徴です。クエリの実行時のみサービスが起動し、それ以外の操作には料金が発生しないので、課金システムのコストに無駄がないでしょう。
また、処理するデータ量が分析開始前にわかるため、事前に目安の料金がわかる点もポイント。予想外の高額料金が発生することはないため、安心して利用できます。また、予算に応じて処理するデータ量を調節することもできます。BigQueryの料金プランは、オンデマンド料金と定額料金の2種。それぞれのプランについて解説します。
オンデマンド料金
オンデマンド料金は、処理されたデータ量に応じて課金される、従量課金のプランです。厳密には、クエリで処理されたバイト数に応じて課金額が決まります。クエリとは、データベールに対して送られる命令文のようなものです。
東京では、処理データ量1TBあたり$6が課金されます。毎月1TBまでは無料で利用できます。毎月の利用データ量が少ない場合は、この課金形態が適しています。
定額料金
定額料金は、クエリの処理に使用できる専用の容量スロットを購入する料金プランです。月間プランと年間プランに分かれています。月間プランでは30日分、年間プランでは365日分のスロットを購入可能です。
定期的に膨大なデータを扱う場合は、上述したオンデマンド料金より定額プランが適しています。東京なら、月間100スロット月額$2,400、年間100スロット月額$2040で契約できます。
GA4のデータをBigQueryに連携すると何ができる？
GA4のデータを、BigQueryに連携すると具体的にどういったことができるのでしょうか。以下では、両者の連携によって実現できる便利なことについて解説します。
生のデータを直接分析できる
BigQueryは、GA4との連携により生データを直接分析できます。Googleアナリティクスの旧規格であるUA（ユニバーサルアナリティクス）では、生データの取得機能は有償のオプションとして提供されていまいした。そのため、以前は生データの分析が難しかったのです。
一方、現バージョンでは生データの分析を無料で行えます。グラフや表など集計された後のデータしか見れなかったものが、連携することでSQLで自由に分析ができるようになりました。自由にさまざまな切り口でPVや離脱率などを分析することができるようになったことから、ユーザーの行動をより詳細に把握できます。
GA4のデータとBigQueryで管理しているデータが分析できる
BigQueryで取り扱っているデータと、新たにGA4から取り込んだ生データを統合することができます。双方を組み合わせて分析するといった作業も可能です。この機能により、以前はできなかった複雑な分析ができるようになります。
代表的な例が、オフラインデータとオンラインデータの統合分析です。BigBigQueryで管理しているオフラインのデータと、Webサイト上での閲覧履歴や行動履歴を組み合わせて分析することができます。リアルとインターネットの顧客行動がどのように関連しているのか、といった情報が見えてくるかもしれません。
GA4とBigQueryを連携する方法
GA4とBigQueryを連携する場合は、一般的に以下のような手順を踏みます。上述したようなデータ分析を行いたい場合は参考にしてください。
1．BigQueryのアカウント登録をする
まずは、BigQueryのアカウントが必要です。専用ページの「BigQuery無料トライアル」をクリックしてください。
遷移後の画面で、アカウントの情報を入力します。以下の情報を入力し、登録してください。
- 国
- 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
クレジットカード情報は、課金が発生したときのために入力が必要です。ただし、無料期間が終了したとしても、ユーザーが意図しないタイミングで請求されることはありません。
2．新しいプロジェクトを作成する
続いて、新しいプロジェクトを作成します。Google Cloudへのログイン後、「新しいプロジェクト」を選択してください。
以下の情報を入力し、プロジェクトを作成しましょう。
- プロジェクト名
- 請求先アカウント
- 組織名
- 場所
BigQuery APIが有効化されていることを確認してください。プロジェクト名は、分析対象のサイトを判別できるように設定するのがポイントです。
3．GA4からBigQueryのリンク設定を行う
GA4からBigQueryのリンク設定を行い連携します。GA4を開き、「管理」から「BigQueryのリンク」をクリックしてください。
遷移後の画面で「リンク」をクリック。続いて、先程設定したプロジェクトを選択しましょう。
続いて、以下のような要素を選択します。
- データロケーション
- データストリーム
- 頻度
頻度は「毎日」と「ストリーム」の2種があります。「ストリーミング」はリアルタイムでの分析が可能ですが、コストが高くなってしまうため、基本的には「毎日」がおすすめです。各情報を入力後、送信しましょう。一覧を確認し、プロジェクト名が表示されていることをチェックしてください。この時点で、GA4とBigQueryの連携が完了となります。
BigQureyと連携したGA4データを確認する方法
連携したGA4データは、BigQuery側からのアクセスによって確認できます。以下では、具体的な確認手順について解説します。
1．Google Cloudの画面から対象のプロジェクトを開く
Google Cloudの管理画面にて、対象のプロジェクトを選択し、開いてください。
2．メニューからBigQueryをクリックしてデータを確認する
メニューからBigQueryをクリックすると、「エクスプローラ」の下部にプロジェクトが表示されます。連携したプロジェクト名が表示されていることを確認してください。
GA4とBigQueryを連携させるには最低限のSQL知識が必要
上述のとおり、BigQueryは学習コストの低さが魅力のサービスです。利用にあたって、高度な専門的な知識は求められません。しかし、GA4とBigQueryを連携させ、満足に分析を行うためには、SQLに関する基本的な知識は理解しておかなければなりません。分析やty湧出の対象によっては、基本的なSQLが理解できていないと設定ができないケースがあります。
SQLは、データベースを利用するための必須の言語です。BigQuery以外のデータベースを使用する際にも役立ちます。近年は、マーケターにとっても必要だと考えられている言語です。SQLを習得しておけばさまざまな場面で役立つでしょう。少なくとも、SQLの基本は勉強しておくことをおすすめします。
参考動画｜サイト改善】GA4を活用したWebサイト分析【実践】
以下の動画で、データ探索と変数の設定方法、データの見方やコンバージョンと指標の相関関係を解説しています。
GA4とBigQueryを活用して効率よくデータ解析をしましょう
BigQueryと連携可能になったことは、GA4のリリースによる重要な変更点です。超高速処理ができる性能は、さまざまなデータ解析に活用できます。特に、Webサイトやアプリの分析業務に従事している方にとっては活用の幅が広いサービスです。マーケターの方をはじめ、オンライン情報の解析を行っている方は、ぜひBigQueryとGA4の連携による恩恵を体験してみてください。
サイトの成果改善でお困りではないですか？
「サイトからの問い合わせを増やしたいが、どこを改善すべきか分からない…」そんなお悩みをお抱えの方、ニュートラルワークスにご相談ください。
弊社のサイト改善コンサルティングでは、サイトのどこに課題があるかを実績豊富なプロが診断し、ビジネスに直結する改善策をご提案します。
