キャンペーントラッキング: Google アナリティクス 4 (GA4) の制限

公開: 2023-10-13

ペースの速いデジタルマーケティングの世界では、広告キャンペーンの真の効果を理解することが競争力を維持するために重要です。ただし、Google Analytics (GA) のみに依存すると、キャンペーンの成功について不完全な全体像が得られる可能性があります。すべてのクリック、インプレッション、コンバージョンが貴重な洞察を明らかにし、成長を促進する可能性を秘めている状況では、そのリスクはかつてないほど高くなります。広告キャンペーンは単なる目的達成の手段ではありません。これらはオンラインプレゼンスの生命線であり、ブランドの認知度を高め、エンゲージメントを促進し、収益源を強化する力で脈動しています。 GA の限界を超えて、マーケティング活動の可能性を最大限に引き出し、その影響を包括的に理解する時期が来ています。

合理化されたレポートツールを入力すると、マーケティングデータの複雑な迷路を案内する標識として機能します。これらのツールは、キャンペーンについてより明確で全体的な視点を提供し、成功の秘訣を解読できるようにします。そこで、自問してみてください。広告キャンペーンの能力を本当に最大限に活用しているのでしょうか、それともその可能性を垣間見ることに落ち着いていますか?

Google アナリティクスの限界

Google Analytics は間違いなくデジタルマーケティングと Web サイト分析の基礎です。ただし、この貴重なツールには制限があり、広告キャンペーンの効果を正確に評価する際に課題が生じる場合があることを認識することが不可欠です。

ユニバーサルアナリティクスによる移行サポートの欠如

ユニバーサルアナリティクス (UA) から Google アナリティクス 4 (GA4) への移行サポートがないことは、特に UA が 2023 年 7 月以降に新しいデータの収集を停止したことを考慮すると、企業や Web サイト所有者にとって依然として顕著な課題です。履歴データの流れが重要であるため、この制限は重大な影響を及ぼします。 UA から GA4 への移行はオプションではなくなりました。その結果、UA の既存データに埋め込まれた洞察やパターンは GA4 から永久に切り離され、デジタル運用の統一されたビューを求める際に組織にとって大きな障害となります。

この移行の欠如により、両方のデータセットにまたがる可能性のあるユーザー行動の傾向、相関関係、または変化を特定して分析することが困難になります。視聴者とユーザーインタラクションの進化を包括的に理解するには、別々の分析のために両方のシステムからデータをエクスポートする必要がある場合があります。この面倒で時間のかかるプロセスにより運用が複雑になり、過去のデータストリームと新しいデータストリームが分離されるため、リアルタイムの意思決定機能が妨げられ、進化する市場力学やユーザーの好みに迅速に対応する能力が制限されます。

一貫性のないユーザーインターフェイス

GA4 での異なるユーザーインターフェイスの導入は、多くのユーザーのワークフローを混乱させる可能性がある重要な変更です。新しいインターフェイスは応答性が高く、さまざまな画面サイズに適応できますが、古いバージョンの使いやすさとは異なり、特に以前のレイアウトに慣れているマーケティング担当者にとっては課題となる可能性があります。形式、メニューの配置、全体的なデザインの変更により学習曲線が生じ、新しいシステムに慣れるために時間を費やす必要が生じる可能性があります。この移行期間では、ブランドが変更されたインターフェイスに適応して日常的なタスクを実行し、必要な洞察にアクセスするため、一時的な中断が発生し、生産性に影響を与える可能性があります。

新しい GA4 インターフェイスから省略された注目すべき機能の 1 つは、サイズ変更可能な列です。古いバージョンでは、特定の設定に合わせて列幅を柔軟に調整でき、データビューをカスタマイズできました。ただし、GA4 にはこのオプションが存在しないため、これまでこの機能に依存して分析ワークスペースを特定のニーズに合わせて調整していた場合はイライラする可能性があります。

レポートビューの欠如

GA4 のもう 1 つの注目すべき制限は、UA の定番であったビュー機能からの離脱であり、ビジネスでのデータのセグメント化と分析の方法に影響を与えます。特定のセグメントやディメンションを分離するためにデータのさまざまなビューを作成できる UA とは異なり、GA4 は異なるアプローチを採用しています。 GA4 では、ビューの代わりに追加のルールを作成するか、BigQuery 統合を利用して同様のセグメンテーションおよび分析機能を実現することがユーザーに推奨されています。

カスタムディメンションとカスタム指標の制限

カスタムディメンションとカスタム指標は、Google アナリティクスをビジネスの特定のニーズに合わせて調整する上で極めて重要な役割を果たします。 GA4 はカスタムディメンションとカスタム指標を定義する機能を提供しますが、厳格な制約が適用されます。 GA4 では、ユーザーは、プロパティごとに 25 個のユーザースコープのカスタムディメンション、50 個のイベントスコープのカスタムディメンション、および最大 50 個のカスタム指標に制限されています。

こうした制限により、企業は複雑な追跡要件と多面的なデータニーズに直面しています。多くの組織は、詳細な洞察を収集し、幅広いユーザーインタラクションと属性を取得しようとしていますが、これらの制約は制限的であり、ビジネスで特定のデータ要素を他のデータ要素よりも優先することを余儀なくされる可能性があります。包括的なデータ追跡が不可欠な場合、これらの制限により、ユーザーの行動とエンゲージメントのどの側面を測定するか、どの側面を省略するかについて難しい選択が必要になる場合があります。

アトリビューションモデルの変更

GA4 のアトリビューションモデルのオプションも、UA で提供されているものから限定されているように見え、コンバージョンにつながるパスをビジネスで分析する方法が再構築されます。 GA4 では、コンバージョン前の最後のタッチポイントにコンバージョンクレジット全体を割り当てる従来の「ラストクリック」アトリビューションモデルが、高度な機械学習アルゴリズムに依存する「データドリブンアトリビューション」モデルに置き換えられました。

GA4 のデータドリブンアトリビューションモデルがキャンペーンに及ぼす影響を調査し、その効果を今後の戦略に効果的に導く方法についての洞察を得ることができます。

データドリブンアトリビューションは、コンバージョンに寄与するさまざまなタッチポイントをより正確に表現できるように設計されていますが、この変化はマーケティング担当者にとって顕著な影響を及ぼします。重要な調整の 1 つは、GA4 では、ファーストクリックやラストクリックなど、さまざまなアトリビューションモデルを使用してコンバージョンを即座に表示するオプションが提供されなくなったことです。ユニバーサルアナリティクスで利用できるこの機能により、組織はユーザーがコンバージョンに至るまでにたどったさまざまな経路について洞察を得ることができ、広告戦略の微調整が容易になります。

GA4 にこの機能がないことは、特にマーケティングチームが複数のレンズを通してアトリビューションデータを分析することに慣れている場合に影響を与える可能性があります。さまざまなアトリビューションモデルは、さまざまなマーケティングチャネルの有効性を評価するためによく使用され、予算の割り当てやキャンペーンの最適化について情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。データドリブンアトリビューションへの移行は、より正確な洞察を約束する一方で、アプローチをアトリビューション分析に適応させる必要があります。 GA4 が提供する機械生成のアトリビューションインサイトにさらに依存する必要がある場合がありますが、これは以前のモデルや方法論と一致していない可能性があります。

データクォータとサンプリング歪み

プライバシーへの懸念の高まりと業界標準の進化により、サードパーティ Cookie が削除されたため、GA4 はユーザーの行動に関する洞察を収集するためにデータサンプリングと機械学習の技術にさらに依存するようになりました。これらのアプローチには利点もありますが、収集されるデータの精度と粒度に影響を与える可能性がある課題も生じます。

データサンプリングへの依存度が高まることで生じる重要な問題の 1 つは、特に Web サイトのトラフィック量が多い場合に、データの精度が低下する可能性があることです。 GA4 はデータサンプリングを採用して、膨大な量のデータを効率的に処理します。ただし、Web サイトのセッションが 500,000 を超えると、GA4 はすべてのデータポイントを分析するのではなく、データの一部をサンプリングすることに頼る可能性があり、一部のユーザーインタラクションやパターンが欠落している可能性があるため、データの精度が低下します。その結果、組織で Web サイトのトラフィックが大量に発生すると、データの洞察の粒度が低くなり、実際のユーザーエクスペリエンスを反映しにくくなります。

さらに、サードパーティ Cookie の損失を補うために機械学習アルゴリズムへの依存度が高まると、分析に潜在的なバイアスの要素が導入されます。機械学習は、ユーザーの行動の隠れたパターンや相関関係を明らかにするのに役立ちますが、精度と関連性を確保するために継続的な改良と検証も必要になります。サードパーティ Cookie のようにデータの収集と分析を手動で制御できないということは、企業が GA4 の機械学習機能を信頼する必要があることを意味し、特定のビジネス目標や目的と完全に一致する場合があるだけです。

専用のカスタマーサポートはありません

Google Analytics のもう 1 つの重大な制限は、直接的な個別のカスタマーサポートチャネルの欠如にあり、特に組織が分析の複雑な問題に取り組んでいる場合には、課題が生じる可能性があります。

生活のあらゆる側面と同様に、デジタルマーケティング分析も間違いやエラーを免れないわけではなく、問題や疑問が生じた場合、効果的な解決のためにタイムリーで専門的な支援が必要になることがよくあります。ただし、専用のカスタマーサポートが存在しないということは、固有の課題をすぐに解決できる専門家に直接アクセスできない可能性があることを意味します。代わりに、広範なオンラインドキュメントを参照し、コミュニティフォーラムで回答を探す必要がありますが、これには時間がかかり、問題に対する正確な解決策が常に得られるとは限りません。

カスタマージャーニートラッキングの重要性

今日のデータドリブンのマーケティング環境では、完全なカスタマージャーニーを理解することが最も重要です。最初のエンゲージメントから最終的な購入決定、その後の購入後のやり取りまで、顧客とブランドとのあらゆるやり取りは、貴重な洞察の宝庫です。この包括的な視点は、ビジネスの戦略的な羅針盤として機能し、重要な問題点、顧客の好み、取り組みのあらゆる段階での未開拓の機会を識別します。

顧客の行動とエンゲージメントの複雑なニュアンスを明らかにするその能力は、総合的なビューを際立たせます。このような深い理解があれば、戦略とキャンペーンを正確に調整し、個々の顧客の心にさらに深く響くエクスペリエンスを作り出すことができます。また、パーソナライズされた適切なインタラクションを提供することで、より強力な顧客関係を築き、ブランドロイヤルティを促進することもできます。

さまざまなソースからのデータを統合する

顧客は、Web サイトやソーシャルメディアから電子メールでのコミュニケーションや実店舗に至るまで、さまざまなタッチポイントを通じてブランドと関わります。各タッチポイントは、顧客のジャーニーと行動を知るための独自の窓を提供し、パズルの貴重なピースを提供します。全体像を真に把握するには、データサイロの打破や情報の統合など、これらすべての異なるソースからの情報を統合することで、データの断片化という課題を克服する必要があります。

さまざまなソースからのデータがシームレスに統合されると、顧客の行動や好みを総合的に理解するための道が開かれます。チャネル間でカスタマージャーニーを流動的に追跡できるようになり、分離されたデータセットの制限を超えてチャネル間の傾向やパターンを明らかにし、あるプラットフォームでの顧客とのやり取りが別のプラットフォームでのアクションにどのような影響を与えるかを明らかにできるようになります。

データの統合により、ビジネスはリソースをより効果的に割り当てることができます。顧客エンゲージメントとコンバージョンの促進に最も影響を与えるタッチポイントとチャネルを正確に特定することで、本当に重要なことに焦点を当てるようにマーケティング戦略を調整できます。

統合データの役割

何よりもまず、統合されたデータにより、組織は詳細な分析を実行できるようになります。単にデータの量だけではなく、そこに含まれる情報の質と関連性も重要です。堅牢なデータセットにより、顧客の行動を深く掘り下げ、パターン、好み、問題点を特定できます。この理解は、ターゲットユーザーの共感を呼ぶキャンペーンや戦略を立てるための強力なツールとなります。

さらに、統合されたデータにより、視聴者の正確なセグメンテーションが容易になります。効果的なマーケティングは、適切なメッセージを適切なタイミングで人々に届けることにかかっています。データに基づいた洞察に基づいてオーディエンスを正確にセグメント化することで、マーケティング活動をカスタマイズして、異なる顧客グループのニーズや関心に応えることができます。このパーソナライゼーションにより、顧客エクスペリエンスが向上し、コンバージョンの可能性とブランドロイヤルティが高まります。

データを統合することで、マーケティングへの影響を測定することもできます。ビジネスの主要業績評価指標 (KPI) を追跡し、投資収益率 (ROI) を評価し、現実世界のデータに基づいて戦略を洗練することができます。

マルチチャネルキャンペーントラッキングツールと Google アナリティクスの比較

AdRoll のデジタルマーケティングダッシュボードなどのマルチチャネルキャンペーン追跡ツールは、より包括的で柔軟なデータ追跡および分析ソリューションを求める企業にとって、GA4 への魅力的な追加機能を提供します。これらのツールは、次のような多くの機能と利点をもたらし、競争力を獲得したい場合に注目に値する考慮事項です。

マルチチャネルトラッキング: AdRoll のような合理化されたレポートツールの際立った利点の 1 つは、マルチチャネルトラッキング機能です。 GA4 とは異なり、これらのツールはさまざまなマーケティングチャネルからのデータをシームレスに統合し、Web サイト、アプリ、広告プラットフォームにわたるユーザーインタラクションの統一されたビューを提供します。この総合的なアプローチにより、視聴者のジャーニーをより完全に理解した上で、データに基づいた意思決定を行うことができます。
高度なアトリビューションモデル:高度なアトリビューションモデルは、合理化されたレポートツールのもう 1 つの強みです。 GA4 は主にデータドリブンアトリビューションに依存していますが、AdRoll はファーストクリック、ラストクリック、マルチタッチオプションを含む複数のアトリビューションモデルを提供します。この柔軟性により、独自のビジネス目標や顧客の行動に合わせてアトリビューション戦略を微調整することができます。
リアルタイムのデータ更新:今日のペースの速いデジタル領域で効果的な意思決定を行うには、リアルタイムのデータ更新が不可欠です。合理化されたレポートツールは、多くの場合、ほぼリアルタイムのデータ更新を提供し、ビジネスがトレンドの変化に迅速に対応できるようにします。
強化されたオーディエンスセグメンテーション:これらのツールを使用すると、人口統計からユーザーの行動に至るまで、さまざまな基準に基づいてオーディエンスをセグメンテーションできるため、エンゲージメント率やコンバージョン率を向上させるためにメッセージングを調整することができます。
シンプル化されたレポートと視覚化:合理化されたレポートツールは、使いやすいマーケティングダッシュボード、直感的なデータ視覚化オプション、カスタマイズ可能なレポートテンプレートを提供し、GA4 のインターフェイス変更に伴う複雑さを伴うことなく、マーケティングチームがデータから実用的な洞察を簡単に抽出できるようにします。

AdRoll がキャンペーントラッキングをどのように改善できるか

データが意思決定のあらゆる側面を促進する世界において、AdRoll は、デジタル広告の複雑な状況をナビゲートしようとしている企業にとって、信頼できる強力な味方として浮上します。 Google Analytics では不十分ですが、AdRoll はこれらの制約を超越する堅牢なデジタルマーケティングダッシュボードを提供する強力なソリューションです。

この一元化されたハブにより、企業はさまざまなチャネルにわたるキャンペーンのパフォーマンスを監視および分析できるようになり、チャネル間の傾向の特定と最適化された戦略のためのリソースの効果的な割り当てが容易になります。 AdRoll の高度なアトリビューションモデルは、カスタマージャーニーのより深い理解を提供します。 AdRoll は複数のアトリビューションモデルから柔軟に選択できるため、コンバージョンに大きく貢献するタッチポイントを正確に評価し、よりインテリジェントな予算配分と戦略の洗練を可能にします。

キャンペーンの真の可能性を引き出すチャンスをお見逃しなく! 今すぐ AdRoll のデジタルマーケティングダッシュボードを探索し、進化し続けるデジタルエコシステムでの成功に向けたデータ主導の旅に乗り出しましょう。

キャンペーン トラッキング: Google アナリティクス 4 (GA4) の制限