Adobe Analytics から Google Analytics 4 に移行する際の考慮事項

公開: 2023-03-07

ある分析プラットフォームから別の分析プラットフォームへの移行は、家から家への移動に例えることができます。引っ越し前に持ち物を慎重に計画して梱包するのと同じように、Adobe Analytics から Google Analytics 4 (GA4) に移行する前に、すべての要因を慎重に検討することが重要です。スムーズな移行を確保し、潜在的な合併症を回避するには、慎重な計画、準備、および実行が必要です。いくつかの重要な考慮事項を心に留めておくことで、GA4 への移行を成功させ、データが引き続きビジネスに貴重な洞察を提供できるようにすることができます。この投稿では、データのサンプリング、操作、レポート作成など、Adobe Analytics から GA4 に移行する際に留意する必要がある主な考慮事項について説明します。

データサンプリング

データサンプリングは、特に大規模なデータセットを操作する場合に、処理されるデータ量を管理するために使用される一般的な方法です。デジタルマーケティングでは、データサンプリングは、アナリストやマーケターがキャンペーンについて十分な情報に基づいた意思決定を行ううえで非常に重要です。

Adobe Analytics は、デフォルトではデータサンプリングを実行しません。これは、収集されたすべてのデータが完全に処理されることを意味します。このアプローチの利点は、ユーザーにデータの最も正確な表現を提供することです。ただし、これは、特に大規模なデータセットを操作している場合、データの処理に時間がかかり、ユーザーにとってボトルネックになる可能性があることも意味します。

一方、GA4 はデフォルトで選択的サンプリングを実行します。これは、ツールが収集されたデータのサブセットのみを処理することを意味します。このアプローチの利点は、ユーザーインターフェイスでのデータ処理が高速になることです。これは、大規模なデータセットを扱うユーザーにとって大きな利点です。ただし、このアプローチの欠点は、データ表現が 100% 正確ではない可能性があることです。これにより、データから誤った結論が引き出される可能性があります。

GA4 では、標準レポートでは集計テーブルが使用されますが、データ探索では未加工のテーブルまたはユーザーレベルのテーブルが使用されます。このアプローチにより、GA4 は高レベルの精度を維持しながら、より高速なデータ処理を提供できます。 GA4 360 のお客様は、データをより正確に表す非サンプリングレポートにアクセスできます。 GA4 360 のユーザーは、「(その他の)」行を最大 200 万行のデータに拡張するために使用できる「拡張データセット」と呼ばれる機能にもアクセスできます。さらに、GA4 ユーザーは、大量のデータを処理できる強力なデータウェアハウジングソリューションである BigQuery にデータを接続することもできます。これにより、GA4 ユーザーは効率的かつスケーラブルな方法でデータを操作できます。

変数の永続性と割り当て

Adobe Analytics の主要な機能の 1 つは、eVar とも呼ばれる変数を追跡し、さまざまな基準に基づいてこれらの変数にクレジットを割り当てる機能です。 Adobe Analytics eVar は、セッションまたはページ全体で持続するように設定できます。つまり、ユーザーが Web サイトにアクセスしている間、eVar の値が引き続き記録されます。 eVar の永続性は、1 日、1 週間、1 か月、または 1 年などの特定の期間後に期限切れになるように設定することもできます。これにより、組織はコンバージョンなどの重要なメトリックを特定の期間追跡し、その期間の終わりに eVar の値をリセットできます。 eVar は、特定の期間が経過すると期限切れになるだけでなく、visitorID Cookie が損なわれていない限り、「期限切れにならない」ように設定することもできます。これにより、組織は Web サイトへの繰り返しアクセスなどの指標を長期間にわたって追跡できます。ただし、visitorID Cookie が削除されると、eVar は保持されなくなり、eVar の値が失われることに注意することが重要です。

割り当てに関しては、Adobe Analytics eVar は、最新、元の値、または線形に基づいてクレジットを割り当てることができます。「最新」割り当て方法では、eVar の最新の値にクレジットが与えられますが、「元の値」方法では、セッション中に eVar に割り当てられた最初の値にクレジットが与えられます。線形割り当て方法では、セッション中に eVar に割り当てられたすべての値に比例してクレジットが分配されます。

一方、 GA4 イベントパラメータには永続性や有効期限がありません。つまり、関連付けられている特定のイベントについてのみ記録されます。これらのイベントパラメータは、UI 内での分析とレポートのために、イベントスコープのカスタムディメンションにリンクできます。 GA4 には、ユーザープロファイル、ユーザータイプ、その他のユーザー固有のメタデータなどのユーザー属性を収集するために使用できるユーザープロパティもあります。これらのユーザープロパティは、ユーザースコープでカスタムディメンションにリンクできます。イベントスコープのカスタムディメンションはイベントに関連付けられており、保持されません。一方、ユーザースコープのカスタムディメンションはユーザーに関連付けられていますが (Cookie が完全なままになるまで)、これは遡及的ではありません。さらに、BigQuery (BQ) との統合により、user_id、user_pseudo_id、session_id、event_timestamp、および GA4 リンケージを介して BQ にインポートされるその他のディメンションなどの生データフィールドに基づいて、パラメーターの永続性とクレジット割り当てをカスタマイズする可能性も開かれます。

結論として、Adobe Analytics と GA4 では、変数の永続性と割り当てに対するアプローチが異なります。 Adobe Analytics では、eVar の永続性と有効期限を設定する際の柔軟性が向上し、さまざまな基準に基づいてクレジットを割り当てることができます。 GA4 イベントパラメータには永続性や有効期限はありませんが、ユーザープロパティはユーザーレベルで永続性と有効期限があるユーザースコープのカスタムディメンションにリンクできます。 GA4 -> BQ は、カスタム割り当て方法と複数の可変永続化方法の定義にも役立ちます。 BQ は、データのクエリに多くの時間と専用のリソースを必要としますが、ビジネスユーザーに提供できるカスタマイズのレベルはかなり高度です。

データ操作とレポート

データ分析は、現代のビジネスオペレーションの重要な要素です。組織が情報に基づいた意思決定を行い、顧客、製品、および運用をよりよく理解するのに役立ちます。ここでは、Adobe Analytics と GA4 のデータ操作とレポート機能を調べ、それらの長所と短所を比較します。

Adobe Analytics は、大量のデータ操作とレポート作成を可能にする強力なデータ分析ツールです。 Adobe Analytics の Analysis Workspace 機能は、データ分析のための柔軟で直感的なインターフェイスを提供します。このワークスペースにより、アナリストは、データに意味のある洞察を提供するセグメント、計算された指標、およびレポートを作成できます。セグメントはデータのカスタムサブセットであり、特定の条件に基づいて作成し、レポートで使用できます。一方、計算指標は、パフォーマンスを測定するためにレポートで作成および使用できるカスタム指標です。

一方、GA4 は、UI で作成および公開できるカスタムレポート、スコアカード、およびコレクションを提供します。 GA4 UI は動的であり、アナリストはカスタムコレクションを作成して拡張できます。カスタムコレクションには、カスタムディメンションとカスタム指標がプライマリディメンションと指標として含まれる場合があります。 GA4 の Explorations 機能は、生のイベントとユーザーレベルのテーブルへのアクセスを提供し、アナリストに分析用の豊富なデータを提供します。

Adobe Analytics に対する GA4 の利点の 1 つは、 BQ と接続できることです。これにより、高度な分析、オンラインとオフラインのデータスティッチング、およびデータモデリングの可能性が開かれます。 GA4 と Looker Studio コネクタは、データ分析と視覚化のための統合プラットフォームを組織に提供するもう 1 つの強力な機能です。

Adobe Analytics と GA4 はどちらも、組織が十分な情報に基づいて意思決定を行い、データをよりよく理解できるようにする強力なデータ操作およびレポート機能を提供します。ただし、Adobe Analytics はより堅牢なデータ操作とレポート機能を備えていますが、GA4 は動的 UI と高度な分析のために BQ に接続する機能を提供します。

データのインポート

データのインポートは、分析の重要な側面です。 Adobe Analytics と GA4 は、ユーザーが複数のソースからデータをインポートできるように、さまざまなデータインポート方法を提供します。両方の分析ツールでのデータインポートのさまざまな方法を詳しく見てみましょう。

Adobe Analytics では、データインポートの最も一般的な方法は、データソースを使用することです。ユーザーは、指定されたアドビの FTP サイトにファイルをアップロードできます。アドビはファイルを取得し、レポートスイートにデータを含めます。この方法は、インターネット接続が断続的なデバイスなどのオフラインソースからデータをインポートする場合や、クライアント側の Javascript ライブラリを使用できない内部分析システムからデータをインポートする場合に適しています。

Adobe Analytics でデータをインポートするもう 1 つの方法は、Bulk Data Insertion API を使用することです。この方法により、ユーザーは、クライアント側のライブラリを使用する代わりに、オフライン/サーバーデータをファイルのバッチでアップロードできます。 Bulk Data Insertion API は、イベントデータを含む CSV ファイルを受け入れるため、大量のデータをレポートスイートに簡単にインポートできます。

Adobe Analytics でデータをインポートする 3 つ目の方法は、Data Insertion API を使用する方法です。この方法により、ユーザーは API を介してアドビにプログラムでデータポイントを送信できます。 Bulk Data Insertion API とは異なり、Data Insertion API の API 呼び出しは一度に 1 つずつ行われます。

同様に、GA4 にはいくつかのデータインポート方法が用意されています。 1 つの方法は、ユーザーが直感的なユーザーインターフェイスを使用して CSV ファイルをインポートできる UI ベースのデータインポートを使用することです。 GA4 UI は、費用データ、アイテムデータ、ユーザーデータ、オフラインイベントなど、インポートできるさまざまな種類のメタデータを提供します。

GA4 でのデータインポートのもう 1 つの方法は、SFTP ベースのデータインポートによるものです。このプログラムによるアプローチにより、ユーザーは安全な FTP 宛先にファイルをアップロードし、インポートの頻度を選択できます。 Google はインポートするファイルを自動的に取得するため、オフラインソースからデータを簡単にインポートできます。

最後に、GA4 は Measurement Protocol も提供します。これは、Adobe Analytics の Bulk Data Insertion API に似ています。 Measurement Protocol を使用すると、サーバー間およびオフラインで発生するインタラクションを簡単に測定できます。 Google は Measurement Protocol をデータインポート方法として定義していませんが、Adobe が Bulk Data Insertion API を通じて提供するものと同等です。

一括データエクスポート

Adobe Analytics には、日単位または時間単位でデータをエクスポートできるデータフィードを設定するオプションがあります。これらの自動データフィードは、データをバッチで FTP の場所に送信するように構成でき、そこで ETL ジョブを実行してデータを構造化できます。さらに、Adobe Analytics は、データをリアルタイムでエクスポートするために使用できる API も提供します。

一方、GA4 はBQ との直接統合を提供し、 GA4 標準ユーザーが生データを BQ にエクスポートできるようにします。この統合により、BQ 内のデータを分析するための便利で直感的な SQL インターフェイスが提供され、データを別のデータウェアハウスに送信する必要がない限り、ETL プロセスが不要になります。 GA4 は、データにアクセスしてエクスポートするために使用できるデータ API も提供します。バッチで、リアルタイムで。

Adobe Analytics と GA4 はどちらも一括データエクスポートのさまざまなオプションを提供します。Adobe Analytics はデータフィードと API の従来のアプローチを提供しますが、GA4 は BQ との直接統合とリアルタイムデータアクセス用のデータ API を提供します。 2 つのツールのどちらを選択するかは、最終的には組織の特定のニーズと要件によって異なります。

結論

結論として、Adobe Analytics から GA4 への移行は重要な変更であり、いくつかの重要な要素を慎重に検討する必要があります。データのサンプリング、変数の永続化と割り当て、データの操作とレポート、およびデータのインポートとエクスポートの意味を理解することで、移行をスムーズかつ成功させることができます。 GA4 を使用すると、ウェブサイトや顧客の行動をより深く理解するのに役立つ豊富な新機能にアクセスできます。分析機能を強化したい場合でも、単に業界の最新トレンドを利用したい場合でも、GA4 への切り替えは間違いなく正しい方向への一歩です。

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