ビジネスシーンにおいてデータの活用が重要視されている昨今、Webメディアのデータを収集するGoogle Analytics4と、大容量のデータを保存できるBigQueryを連携して運用する方法が注目を集めています。
Google Analytics4とBigQueryを連携することで、大容量のデータを高速で分析したりプレゼンで活用できるように視覚化したりできるのが特徴です。
そこで今回は、Webメディアの運用で欠かせない存在になるであろうGoogle Analytics4とBigQueryの連携方法について解説します。
Google Analytics4とBigQueryの概要
Google Analytics4はGoogleから提供される無料のWeb解析ツール。Webサイトへの訪問者数やページビュー数、訪問者の滞在時間などさまざまな情報を詳細に把握できるのが特徴です。
訪問者の属性なども分析できるため、Webサイトの運営やマーケティング戦略の策定に役立ちます。
一方BigQueryはGoogle Cloudが提供するビッグデータ解析サービスであり、完全管理型のデータウェアハウスとして機能します。
データウェアハウスはビジネス関連の情報を集約して保管するためのデータベースシステムで、ビッグデータの取り扱いには欠かせない要素です。
BigQueryはテラバイトからペタバイト規模のデータに対して迅速にクエリを実行できる点で優れているのが特徴。クラウドベースのデータ分析プラットフォームとして広く利用されています。
Google Analytics4とBigQueryを連携するメリット
SQLで直接分析できる
Google Analytics4とBigQueryを連携することで、Google Analytics4の生データをSQLで直接分析できます。この機能を利用することでページビュー数や離脱数、滞在時間などの指標を多角的に分析できるのがメリットです。
ほかのデータを統合して分析できる
既存のBigQueryデータとGoogle Analytics4のデータを統合し、より包括的な分析を行うことが可能です。たとえばオンラインの閲覧履歴とオフラインの購買履歴を組み合わせることにより、顧客の行動パターンをより深く理解できます。
これはデジタルとリアルの両面からのカスタマージャーニーの分析に役立ちます。
データを視覚化できる
BigQuery上のデータはLooker StudioやTableau、Power BIなどのBI（Business Intelligence）ツールを使用して視覚化できます。視覚化したデータのドラッグ＆ドロップ操作による直感的な分析が可能となり、簡単にグラフや表でのデータ表示が実現します。
また、多くのBIツールにはレポートのテンプレートが用意されており、設定後にすぐに分析結果をレポート化することも可能です。
Google Analytics4とBigQueryの連携に必要な料金
Google Analytics4とBigQueryの連携は無料で実施可能。連携されたデータを一定数以上保存したり処理を実行することで料金が発生します。
料金形態はSQLなどデータ処理を実行した容量に合わせて換算される「コンピューティング料金」と、保存するデータ量によって換算される「ストレージ料金」の2種類あります。[1]
コンピューティング料金
| 料金タイプ | 説明 | 料金 |
|---|---|---|
| オンデマンド料金 | クエリで処理されたバイト数に基づく課金。毎月1TBまで無料。 | 6.25ドル/TB（1TBまで無料） |
| 容量の料金 | スロット時間単位での課金。時間の経過とともにスロット（仮想CPU）単位で測定。 | 0.04ドル/1時間のスロットあたり |
ストレージ料金
| アクティブ ストレージ | 過去90日間で変更されたテーブルまたはテーブルパーティション。 | 0.02ドル/GB/月（最初の10GBは無料） |
|---|---|---|
| 長期 ストレージ | 90日間連続して変更されていないテーブルまたはテーブルパーティション。値引きされた料金。 | 0.01ドル/GB/月（最初の10GiBは無料） |
Google Analytics4からインポートするデータ容量は10GBまで無料。SQLなどのデータ処理は1TBまで無料で利用可能です。
Google Analytics4とBigQueryを連携する方法
プロジェクトを作成する
はじめにGoogle Cloudの公式ページへアクセスします。
https://console.cloud.google.com/
Google Cloudより
上記の画面が表示されるので、画面左上にあるプロジェクト名をクリックします。
BigQueryより
プロジェクト一覧が表示されるので、画面右上にある「新しいプロジェクト」というリンクをクリックしてください。
BigQueryより
「プロジェクト名」に任意の名前を記載して「作成」ボタンをクリックするとプロジェクトが作成されます。
API連携の有無を確認する
BigQueryより
画面左上のハンバーガーメニュー（3本線のアイコン）をクリックし、表示内容から「APIとサービス」へマウスカーソルを合わせます。表示された内容から「ライブラリ」をクリックしましょう。
BigQueryより
APIライブラリの一覧画面が表示されます。中央にある検索欄へ「BigQuery API」と入力して実行してください。
BigQueryより
上記のように虫眼鏡のようなアイコンがBigQuery APIなのでこちらをクリックします。
BigQueryより
画面のように「APIが有効です」と記載されていることを確認してください。ここでBigQuery側の作業は一旦終了です。
3.Google Analytics4のデータとBigQueryのプロジェクトを連携する
Google Analytics4より
Google Analytics4を開き、画面左下にある「管理」欄をクリックします。
Google Analytics4より
表示内容の右下にある「BigQueryのリンク」をクリックしてください。
Google Analytics4より
表示画面の右側にある「リンク」ボタンをクリックしましょう。
Google Analytics4より
表示内容から「BigQueryプロジェクトを選択」というリンクをクリックします。
BigQueryより
Google Cloudで作成したプロジェクト一覧が表示されます。先ほど作成したプロジェクトにチェックを入れ、画面右上の「確認」ボタンをクリックしましょう。
BigQueryより
すると上記のようにリンクの設定画面が表示されます。データのロケーションを「東京」へ設定して「次へ」ボタンをクリックします。
BigQueryより
エクスポートタイプは名前の通り、Google Analytics4のデータをBigQueryへエクスポートする頻度を設定します。
日々のデータを取得したい場合は「毎日」、対象のイベントが発生するごとに取得したいときは「ストリーミング」にチェックを入れてください。
BigQueryより
最後に画面下にある「送信」ボタンを押して完了です。
BigQueryで連携できているのか確認する
Google Analytics4のデータがBigQueryへ反映されるのは、設定後24時間以内です。
BigQueryより
Google Analytics4とBigQueryが連携すると、BigQueryのプロジェクト欄に「analytics」というデータセットが表示されます。その中にある「events」というテーブルにGoogle Analytics4のデータが保存されています。
数日経ってもプロジェクト内にデータセットが表示されない場合、連携されていない可能性があるので連携方法を見直してみてください。
References
- ^ Google Cloud. 「BigQuery の料金」. https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja, (参照 2024-03-05).
