2024 年に Google アナリティクス 4 を使用するトップ AI アプリケーション

Google Analytics は、特に人工知能 (AI) 機能に関して大幅なアップグレードを実施しました。

ユニバーサル アナリティクスはすでに強力な基盤を提供していますが、Google アナリティクス 4 (GA4) AI ではさらにレベルが上がります。その予測機能により、顧客を理解して将来の行動を予測できるようになります。

ユニバーサル アナリティクスからのこの新たな移行により、より深い分析と実用的な洞察を得る機会が生まれ、マーケティング戦略をさらに洗練させることができます。

この記事では、オーディエンスのセグメント化からトレンドの予測まで、GA4 AI を活用してデータ分析を強化する方法を説明します。Google アナリティクス プラットフォームを頻繁に使用するユーザーでも、初めて使用するユーザーでも、AI を活用した機能から得られるメリットは数多くあります。

• AIがGA4を増強する方法
• Google 分析における AI の応用 4
  • 異常の検出と問題の解決
  • オーディエンスのセグメント化とパーソナライゼーション
  • コンバージョンを最適化するための予測分析
  • 拡張eコマースインサイト
• GA4でAIを実装する方法
  • 1. データの収集と準備
  • 2. 推奨イベントやカスタムイベント、コンバージョンを監視する
  • 3. クロスチャネルインサイトを融合する
  • 4. AI主導のオーディエンスセグメンテーションを採用する
  • 5. AI Insightsを過去のデータと比較評価する
  • 6. ユーザーパスウェイの調査
• GA4におけるAIの効率的な利用戦略
• AI ツールと Google Analytics 4 の統合
• AI を Google Analytics 4 で使用する場合の FAQ
  • GA4 は機械学習をどのように採用していますか?
  • GA4 の Google アナリティクス インテリジェンスを構成するものは何ですか?
  • AI は GA4 でのコンバージョンの向上に役立ちますか?
  • AI で生成されたインサイトを利用する際に留意すべき点はありますか?

AIがGA4を増強する方法

AIは長い間Google Analyticsに不可欠なものであり、当初はUniversal Analyticsに次のように表示されていました。 分析インテリジェンスこのリソースにより、ユーザーはサイトやアプリのパフォーマンスに関する洞察を得ることができます。

Google Analytics 4 では、機械学習を活用してデータの理解を簡素化することで、この機能がさらに進化しました。さらに、サイトのパフォーマンスに関する自動分析情報も、はるかにユーザーフレンドリーになりました。

さまざまな分析メニューを操作する代わりに、検索バーを使用して、「どの国が最も多くの購入者を獲得したか」などの簡単な質問をすることができます。

これに応じて、アナリティクス インテリジェンスはデータをスキャンし、最も多くのコンバージョンを促進している国のリストを表示します。

GA4には、 洞察と推奨事項 セクションで説明します。このセグメントでは、たとえば特定の商品ページで購入数が異常に多い場合など、注目すべき重要な変更や機会を強調表示できます。

さらに、GA4はアナリティクスインテリジェンスと同じ機械学習アルゴリズムを他の機能にも導入しています。 予測指標このツールは、将来のユーザー行動を予測し、販売重視のキャンペーンを強化することができます。

Google 分析における AI の応用 4

GA4 の AI をデジタル マーケティングでどのように活用するかについて見てみましょう。

異常の検出と問題の解決

GA4 AI は、ユニバーサル アナリティクスの前身と同様に、機械学習を導入して、ウェブサイトのトラフィックとユーザー アクティビティの予期しない傾向 (一般に異常と呼ばれる) を特定します。

たとえば、GA4 の自動分析では、特定の国や地域からのトラフィックの急激な増加や減少を警告できます。購入イベントのコンテキストでは、売上の大幅な急増や減少によっても異常検出システムがトリガーされる可能性があります。

特定の指標やイベントを監視するためにカスタム インサイトを作成して管理することもできます。これにより、問題を正確に特定し、それに応じてマーケティング戦略を調整できます。

おすすめの読み物

トラフィックの増加とユーザーエクスペリエンスの向上のためにウェブサイトのパフォーマンスを評価する方法
直帰率を下げ、コンバージョン、ロイヤルティ、ブランド認知度を高める方法

オーディエンスのセグメント化とパーソナライゼーション

GA4 を使用すると、人口統計やユーザー アクションなどの主要な特性に基づいてオーディエンスをセグメント化できます。これらの自動化された分析情報は、カスタマイズされたコンテンツ配信戦略を効果的に実装するのに役立ちます。

たとえば、eコマースサイトを運営し、マーケティングキャンペーンを計画している場合、Analytics Intelligence は、年齢、性別、地理的な場所、過去の購入、訪問した Web ページに基づいて、最も多くの購入を行っている購入者のタイプを特定するのに役立ちます。

このデータを使用して、特定のオーディエンスを作成し、特定のプロモーションに対する反応を測定できます。このターゲットを絞った戦略により、ターゲット オーディエンスの共感を呼ぶアプローチに重点を置き、予算を賢く配分することが簡単になります。

コンバージョンを最適化するための予測分析

GA4 は予測指標を通じてコンバージョンの最適化を強化します。この機能は、予測収益が高く、売上高の見込みが低いマーケティング活動に集中するのに役立ちます。

これらの指標を活用するツールの1つは、 予測オーディエンスこのツールは機械学習を使用して、今後数日間で購入を完了したり大きな収益を生み出したりする可能性が高いユーザーを特定します。このアプローチにより、マーケティング リソースをより効率的に割り当てることができます。

拡張eコマースインサイト

GA4 は、オンライン ビジネス向けに、コンバージョンの最適化以上のものを提供します。AI を活用した e コマースの分析情報は、在庫管理などの分野で役立ちます。

GA4 は過去の販売データとタイミングを分析することで需要を予測し、過剰在庫や不足在庫のない適切な在庫レベルを維持できるようにします。

価格設定も、GA4 の AI が役立つもう 1 つの領域です。ユーザーの所在地、以前の購入、閲覧習慣に基づいて価格を調整し、購入の可能性を高めることができます。

[

]（/ウェブホスティング）

GA4でAIを活用する方法

Google Analytics Intelligence を活用してユーザーを追跡し、トレンドを分析し、デジタル マーケティングの取り組みに関する追加の洞察を得る方法について、さらに詳しく見ていきましょう。

1. データの収集と準備

GA4 AI を活用するには、データ収集のためにウェブサイトを Google アナリティクスに接続します。GA4 セットアップ アシスタントの使用に関する詳細なガイダンスについては、GA4 チュートリアルをご覧ください。チュートリアルでは、より包括的なレポートを作成するために CSV ファイルから外部データをアップロードする方法についても説明しています。

ユーザーの最初の訪問などの基本的なイベントは、デフォルトのトラッキング コードを使用して GA4 で自動的にキャプチャされるため、お客様側で追加の設定を行う必要はありません。

AIのより広範なトラッキングを有効にするには、 強化された測定 GA4 では、次のようなさまざまなインタラクションを、追加のコーディングなしでキャプチャできます。

• ページビュー。Web ページが完全に読み込まれる各インスタンスをログに記録します。
• スクロールします。 ユーザーが Web ページの下部に到達した最初の瞬間を記録します。
• 外部クリック。 現在のサイトからユーザーをリダイレクトするすべてのクリックを記録します。
• ウェブサイト検索。 ユーザーが検索結果ページにアクセスするたびに監視します。
• ビデオインタラクション。 始まりから、 10% に 75% マーカー、ビデオの完成。
• ダウンロード可能なファイル。 ユーザーがドキュメント、テキスト、またはオーディオ/ビデオ ファイルをダウンロードしたときのインスタンスを追跡します。

拡張測定を有効にするには、次の手順に従います。

1. Google Analyticsにアクセスし、 管理者 左下隅のボタンをクリックします。 管理者 タブ。

2. 選択する データストリーム → ウェブデータ ストリームを選択します。

3. 有効にする 強化された測定 必要に応じて設定を調整します。

Google Analytics 4 のデータをもっと収集するには、カスタム イベントの追跡について調べてください。このトピックについては、次のセクションで説明します。

2. 推奨またはカスタムのイベントとコンバージョンを追跡する

GA4 では、データの前処理方法が一部自動化されていますが、よりパーソナライズされた分析情報を得るには、推奨イベントやカスタム イベントを詳しく調べることが有益です。これらの分析情報は、Google アナリティクスの機械学習プロセスに役立ち、包括的なレポートとサイト訪問者に関するより深い理解を提供します。

• 推奨されるインタラクション。 これらは、データ分析を強化するために Google が追跡することを推奨するアクションです。
• カスタムインタラクション。 Google によって自動的に収集または推奨されるイベントが要件を満たさない場合は、カスタム イベント トラッキングが最適です。

推奨イベント トラッキングとカスタム イベント トラッキングを設定するプロセスは、ほとんど同じです。違いは、カスタム インタラクションの場合はイベント名を自分で考案する必要があるのに対し、推奨イベントの場合は Google が提供するイベント名を使用する必要があることです。

GA4 チュートリアルでは、両方のタイプのインタラクションを構成する手順について詳しく説明しています。

Google Analytics で監視するイベントを選択するときは、まずいくつかのイベントから始めて、必要に応じて拡張してください。このアプローチは、効率的なデータ分析に役立ち、圧倒されることを防ぎます。次の質問を検討してください。

• あなたのビジネス目標は何ですか? 売上の向上、ユーザーエンゲージメントの強化、またはその他の目的の達成を目指していますか?
• あなたのサイトの訪問者は誰ですか? 対象ユーザーを理解したら、彼らにとって最も関連性の高いやり取りを特定します。
• 競合他社はどのような追跡方法を利用していますか? 競合他社の戦略は、あなたのウェブサイトの取り組みに刺激を与える可能性があります。

注目すべきもう一つの重要な点は コンバージョンは、サイト上での重要なユーザー アクションを表します。ユニバーサル アナリティクスでは、これらは目標として識別されます。

GA4では、特定の種類のコンバージョンがすでに定義されていますが、アプリまたはウェブのデータストリームを監視しているかどうかによって異なります。 Google アナリティクス管理者 → コンバージョン セクション。

次の手順に従って、イベントを手動でコンバージョンとして指定することもできます。

1. 進む Google アナリティクス管理者 → イベント サイドバーにあります。
2. ビジネス目標に合致するイベントを特定します。または、コンバージョンとして追跡する新しいイベントを設定するには、 イベントを作成.
3. アクティブ化する コンバージョンとしてマーク 選択したイベントの横にあるトグル。

Google Analytics で管理者、編集者、アナリストの権限を持っている場合は、カスタム インサイトを作成して、コンバージョンの異常な変化を監視し、アラートを受信することを検討してください。これにより、変動に迅速に対応し、戦術とユーザー エクスペリエンスの両方を最適化できます。

1. Google Analyticsのホームページで、 洞察と推奨事項 選択して すべてのインサイトを見る。 クリック 作成する.
2. ここでは、ラベルの付いたカスタムインサイトを活用します 日々のコンバージョン数の異常をクリックし、 選択したものを作成.

カスタムインサイトのさらなるカスタマイズと管理については、タップしてください 管理 インサイトダッシュボードでカスタムインサイトを選択し、 3つのドットのボタン → 編集ここでは、評価頻度、セグメント、指標、条件、電子メール通知を設定できます。

3. クロスチャネルインサイトを統合する

クロスチャネル統合では、検索エンジン、広告、電子メール、ソーシャル ネットワークなどのさまざまなプラットフォームからデータを収集し、多面的な分析を行います。このアプローチにより、ブランドの最初の発見から顧客になるまでのユーザーの行動全体を追跡できます。

オーガニック検索指標に関する詳細な分析情報を得るには、Google Search Console を GA4 プロファイルにリンクします。この統合により、検索結果におけるサイトの位置付けや、最もクリックされたクエリを観察できるようになります。

推奨読書

ウェブサイトを検索エンジンに送信してランキングを開始する方法

Google Search Console と GA4 間の接続を確立するには、次の手順に従ってください。

1. Google Analytics内では、 管理者 → 製品リンク → 検索コンソールのリンク.
2. クリック リンク ボタンをクリックします。 アカウントを選択 既存のSearch Consoleアカウントを指定するには、 確認する 上部のボタンをクリックします。
3. を進めます 次 Web データ ストリームを選択します。
4. 情報を確認してクリック 提出する.

もう 1 つのオプションは、Google 広告アカウントを GA4 にリンクして、広告投資とターゲティング手法を改善することです。

Google 広告関連データを GA4 にインポートするには、次の手順に従います。

1. 訪問 管理者 → 製品リンク → Google 広告リンク.
2. クリック リンク ボタンをクリックしてGoogle広告アカウントを選択します。次に、 確認する ボタンを押して 次.
3. あなたは今遭遇する 自動タグ付けを有効にする このオプションは、アナリティクスのコンバージョンをGoogle広告に自動的にインポートします。有効にするかスキップして続行します。 次.
4. 設定を確認して選択する 提出する.

GA4 でソーシャル メディアやメール キャンペーンから AI の分析情報を得るには、次の推奨プラクティスに従うことが効果的です。

• UTMパラメータを採用します。 追跡を簡素化するために、これらをソーシャル メディアまたは電子メール キャンペーン リンクに追加します。
• GA4 イベントを設定します。 Google は、サードパーティのプラットフォームでのユーザー コンテンツ共有を監視することを提案しています。ソーシャル メディアのクリックスルー率とメールの開封率のカスタム イベントを作成することを検討してください。
• GA4 カスタム オーディエンスを開発します。 これにより、ソーシャル メディアやメール キャンペーンがトラフィックやコンバージョンに与える影響を追跡しやすくなります。オーディエンスのセグメンテーションについては、次のセクションでさらに詳しく説明します。

推奨読書

AIをPPCに活用する方法：AIを活用してコンバージョン率の高いパーソナライズされたPPCキャンペーンを構築する
8+ プレミアソーシャルメディア AI ツールとソーシャルメディアにおける人工知能の実装

4. AIを活用したオーディエンスセグメンテーションを採用

ターゲット ユーザーに対する理解が深まるほど、マーケティング戦略の効果が高まります。Google アナリティクス インテリジェンスの機能を活用して、AI を活用し、ユーザー エンゲージメント パターンから購入意向に至るまで、潜在顧客に関する貴重な洞察を明らかにします。

たとえば、「年齢層別の最高収益」というクエリを実行すると、どの年齢層が売上高に最も貢献しているかがわかります。この知識を基に、さらに深く掘り下げて、顧客が好むさまざまなデバイス、顧客にリーチするチャネル、好む製品カテゴリなどを特定します。

この知識は、Google Analytics 内で一般的な傾向を特定し、ビジネス目標に共鳴する個人を監視できるカスタマイズされたオーディエンスを作成するために活用できます。

このプロセスを開始するには、 管理者 → 観客 → 新しい視聴者 Google Analytics内。選択に進む カスタムオーディエンスを作成する.

次に、ターゲットの人口統計や行動パターンを反映する条件を設定または削除し、それに応じてオーディエンスにタイトルを付けて説明します。

これは、米国の18～24歳の女性モバイルユーザーを対象としたカスタムオーディエンスの例です。 $500 過去 30 日間の収益。

AIによるターゲティングを強化するには、 予測オーディエンスこれらは、Google の予測指標を活用して、今後 1 週間の購買傾向など、将来のユーザー行動を予測します。

この先見性により、顧客の要件を予測し、それに応じてマーケティング戦略を変更して、エンゲージメントとコンバージョン率を高めることができます。

この機能を最大限に活用するには、相当量のデータが必要であることに留意することが重要です。過去 28 日間に購入などの特定の条件をトリガーするリピーターが最低 1,000 人、非購入者が最低 1,000 人必要であることが推奨されます。

予測オーディエンスと関わるには、次の手順に従います。

1. あなた自身を向けてください 管理者 → 観客 → 新しい視聴者。 下 参照を使用する categoryにアクセス 予測的 タブ。

2. すぐに使用できる予測オーディエンス テンプレートがいくつか用意されています。

3. 必要に応じて、条件をさらに絞り込みます。たとえば、解約確率が最も高い、または最も低いユーザーのパーセンタイル値を微調整します。

4. 最後に、 保存.

推奨読書

中小企業に最適な顧客プロファイルを作成する

5. AI Insightsを過去のデータと比較する

GA4 AI は、データに基づくさまざまな洞察を提供する機能を備えていますが、絶対確実というわけではありません。AI を活用したキャンペーンを実行する場合、予測を実際の結果と照合することが重要です。そうすることで、AI を活用した意思決定が強化され、実用的なパフォーマンス ベンチマークの設定に役立ちます。

GA4では、AIの洞察と現実を並置する一つの方法として、 レポートページの比較機能.

シナリオ例を考えてみましょう。あなたがオンライン ストアの所有者で、過去 1 週間の実際のコンバージョン数と比較して、AI が予測した購入を行う人の数を確認したいとします。

この評価では、すべての 購入者 を策定し、その後に 7日間の購入者の見込み 前のステップからの予測オーディエンス。

次に、 レポート ページにアクセスするには、次の手順に従ってください。

1. ページの右側で日付範囲を調整します（たとえば、8 月 1 日から 8 月 8 日まで）。
2. 進む 編集比較 オプションの下にある 3つのドットのアイコン に関する すべてのユーザー そして選択する 編集比較.
3. 変更する 価値 に 7日間の購入者の見込み クリックして確認します 適用する.
4. 同じインターフェースで、「+新しい比較を追加」を選択します。その後、後続の条件を指定して、選択してプロセスを終了します。 適用する:
   • 寸法。 「オーディエンス名」
   • 一致タイプ。 「完全に一致します。」
   • 価値。 「購入者」
5. 結果として レポートのスナップショット 次のようなものになります。

比較設定は、無効にするまでレポートのさまざまなセクションに保持されます。たとえば、 トラフィック獲得 さまざまなユーザー クラスター間でのチャネルの好みを評価するページ。

さらに、2 つ以上の要素を同時に並べるオプションも用意されています。以下は、以前のデータとショッピング カートを放棄した個人を比較し、AI の予測精度に関する明確さを高めるデモンストレーションです。

もう一つの方法は、 GA4の探究Google Analytics レポートを視覚的に表現するために利用されます。これにより、さまざまな形式でデータを表示できるようになります。

• コホート探索。 共通の属性セットに反応する、選択されたコホートの注目すべき特性とパフォーマンスを明らかにします。
• ファネル探索。 サイトまたはアプリケーションでのユーザー ジャーニーの完了を示します。
• セグメントの重複。 異なるユーザー サブセット間の相互関係を識別します。
• パス探索。 サイトまたはアプリケーションに対するユーザーのインタラクションを把握します。
• ユーザーの有効期間。 顧客の全ジャーニーにわたってユーザーの行動を精査します。
• フリーフォーム。 提供されているツールを使用してデータを柔軟に表現します。

探索を開始するには、 探検する Google Analytics の左側のサイドバーで、希望する探索形式を選択します。

探索キャンバスに移動し、次の 2 つの主要なタブが表示されます。

• 変数。キャンバスで利用できるディメンション、メトリック、セグメントのリストを有効にします。
• 視覚化のための構成ツールを備えた設定。

前述のシナリオを利用して、 セグメントの重複 テンプレート。 変数日付範囲を設定し、2つのセグメントを追加します。 7日間の購入者の見込み そして 購入者必要に応じて、さらにセグメント、ディメンション、指標を追加します。

次に、2つのセグメントを セグメント比較 セクションは 設定その結果、AI の予測と一致する実際の購入者数を示すベン図が実現します。

微妙な分析を行うために追加のディメンションとメトリックを含めることも可能で、次のように表現されます。

6. ユーザー経路を精査する

ユーザー ジャーニーを理解し、改善することは、あらゆる企業にとって基礎となります。このプロセスは、エンゲージメント ファネル内で改善が必要な領域を特定し、シームレスな顧客移動を保証するのに役立ちます。

たとえば、新規ユーザーが e コマース プラットフォームでショッピング カートを放棄することが多い場合、Web ページのレイアウトやチェックアウト プロセスなど、弱点を正確に特定できます。

GA4 の一部の機能では、同意モードに AI 駆動の行動モデリングを活用しています。データ共有をオプトアウトしたユーザーの行動を機械学習で分析することで、データ プライバシー標準を維持しながら、より深い洞察を得ることができます。これにより、GA4 はユーザー ジャーニーを強化する強力な分析プラットフォームとしての地位を確立します。

オンラインストアを運営する起業家は、 レポート → ライフサイクル → 収益化 → ユーザーの購入プロセス レポートを使用して、顧客経路を綿密に評価します。この特定のレポート ビューでは、ファネルのさまざまなステージにわたる離脱ポイントが明らかになり、改善が必要な問題のある領域に集中する機会が得られます。

このレポートではクローズド ファネル コンセプトを使用しているため、関連するステップを変更することはできません。ただし、比較のために追加のディメンションを使用してビューを拡張することは可能です。

ユーザージャーニーを分析するもう一つの方法は、 漏斗 そして パス探索.

ファネルの調査を詳しく見ると、ユーザー購入ジャーニーレポートに似ていますが、このシナリオでは、手順を調整する余地があります。たとえば、特定の時点でファネルから離脱する顧客の数を評価するために、支払い情報ステージを含めることができます。

一方、パス探索では、ユーザーが Web サイトやアプリで実行する一連のアクションを示すという独特の視点が採用されています。

これにより、ウェブサイトのトラフィックのパターンと傾向を理解する機会が得られます。この調査により、新規ユーザーがホームページにアクセスした直後にどのページに移動するかが明らかになります。また、ユーザーが障害に遭遇していることを示す繰り返し発生するパターンを特定するのにも役立ちます。

さらに、パス探索は、Google 広告やソーシャル メディアなどの特定のチャネルからアクセスするユーザーなど、特定のユーザー セクターを特定するのに特に役立ちます。これにより、マーケティング戦略に組み込むより正確な洞察が得られます。

GA4 における AI の効率的な利用に関するヒント

メリットを最大化し、デメリットを減らすには、Google Analytics 4 で AI データを解釈して活用するための堅牢な戦略が不可欠です。以下は、GA4 内でまさにそれを実現するための推奨事項です。

戦略的意思決定のための予測指標の活用

キャンペーンを考案したり、四半期の目標を定義したりするときに、GA4 の予測指標を統合します。これらの分析情報は、予想される将来のユーザー行動に合わせて戦略をカスタマイズするのに役立ち、成功の可能性を高めます。

例えば、AI分析で 20% 来月、特定の製品 category への関心が急増すると予想される場合は、積極的にマーケティング予算を増強し、関連するランディング ページを最適化し、その category の在庫レベルを増強することを検討してください。

AI出力を理解する

GA4 の AI によって生成された洞察は貴重な視点を提供しますが、そのレポートを額面通りに受け入れることは控えることが重要です。これらの洞察の基盤となる基礎アルゴリズムとデータを把握するために努力してください。

たとえば、Google Analytics の予測指標は、既存のデータを活用して、潜在的な購入やサイトの放棄などのユーザー行動を予測する自動分析情報を生成します。その有効性は、適切かつ適切なデータに基づいているかどうかにかかっています。

さらに、最も確かな洞察を得るために、AI と併せて専門知識も考慮してください。必要に応じて、より効果的な分析のために、業界に特化した AI の教育とトレーニングに投資してください。

AIの洞察とユーザーフィードバックを統合

GA4 AI は、大量の定量的データを生成できますが、顧客から収集した微妙なフィードバックを再現することはできません。多数のデータ ポイントに取り組む代わりに、ユーザー フィードバックによって、ターゲットを絞ったソリューションを必要とする問題を迅速に特定できます。

AI 分析によって、特定の製品ページでのエンゲージメントは高いがコンバージョン率が低いという洞察が明らかになったと想像してください。顧客からのフィードバックにより、ユーザーがチェックアウト プロセス中に困難に遭遇していることが明らかになる場合があります。

テスト AI 生成仮説

AI の洞察に基づいて大幅な変更を実施する前に、A/B テストまたは類似の方法論を通じてその正確性を検証します。

例えば、AIが次のように予測した場合 30% 来月にはユーザーの 100% が解約する可能性があると予測される場合は、リテンション メール、ロイヤルティ プログラム、またはパーソナライズされたオファーに関する A/B テストの実行を検討してください。ユーザー ベース全体に展開する前に、どの戦略が一部のユーザーの間で最も効果的に解約を減らすかを測定します。

この手順により、リスクが最小限に抑えられ、AI から得られた洞察が具体的なメリットに変換されることが保証されます。

AIモデルの反復と強化

AI モデルは静的なエンティティではありません。ビジネスやデータ環境の変化に合わせて進化する必要があります。したがって、AI 構成を再検討するための適切な評価頻度を設定することが重要です。

たとえば、新しい製品ラインを立ち上げる際には、この新しい取り組みのデータを取り込むように AI モデルを更新します。これにより、モデルがビジネスに適応し、タイムリーで適切な洞察を提供できるようになります。

この反復的な進行により、AI の精度も高まり、時間の経過とともに予測能力が向上します。

カスタムアラートを定期的に確認して改善する

GA4 でメールアラートを使用してカスタム インサイトを構成する場合は、これらの設定を定期的に確認するようにしてください。

ウェブサイトのトラフィックが急激に減少したことに対するアラートがあるとします。通知を受信し続けても、定期的な変動がトリガーであることがわかった場合は、アラートの基準を絞り込む必要があります。

定期的な評価は、誤検知によるリソースの浪費を回避し、行動が本当に正当であることを確認するのに役立ちます。

AIソリューションとGoogle Analytics 4の統合

AI 統合戦略の一環として、サードパーティの AI マーケティング ツールを統合することを検討してください。この戦術により、マーケティングの最適化の取り組みが強化されます。

HostingerのAIウェブサイトビルダーはGA4統合を提供します。次のような機能で分析を補完できます。 AI ヒートマップユーザーの行動をより詳細に分析します。

たとえば、ユーザーが頻繁にクリックするホットスポットを特定できます。その後、このデータを GA4 と相互参照して、それらの領域を強化し、エンゲージメントやコンバージョンを向上できます。

ビルダーには以下のものも含まれています AI ライターは、自然言語処理を利用して SEO に適したコンテンツを作成するコンテンツ作成ツールです。

GA4 でパフォーマンスの低いページが見つかった場合は、このツールを使用してコンテンツをすぐに改良または最適化し、検索エンジンでの可視性とユーザー エンゲージメントを向上させます。

WordPressユーザー向けに、HostingerのマネージドWordPressホスティングでは、プリインストールされた モンスターインサイト オンボーディング プロセス中に構成およびアクティブ化できるプラグイン。

この拡張機能は、GA4 を WordPress サイトに接続しやすくし、個々の Web ページのパフォーマンスの分析などのその他の便利な機能を組み込んでいます。

ホットジャー AI 駆動型分析を強化できる別のツールを紹介します。ユーザー フィードバック機能で有名です。

GA4 との統合後、Hotjar の AI を活用して、定量的データをさらに深く掘り下げるためのターゲット調査を考案します。このアプローチにより、特にデータ内で異常が発生した場合に、ユーザー行動のより包括的なビューを提供できます。

GA4をリンクすることもできます 最適化A/B テストと実験を通じてユーザー エクスペリエンスを改良するためにカスタマイズされたプラットフォームです。

この統合により、Optimizely から Google Analytics に Web 実験イベントとオーディエンス バリアントをエクスポートできるようになります。その後、Optimizely の AI 機能を活用してマーケティング戦略を微調整します。

終わりに

ユニバーサル アナリティクスから GA4 への移行により、Google のデータ分析機能が強化されました。GA4 の人工知能機能により、ウェブサイトの所有者はユーザーを理解するためのより直感的で強力なツールキットを利用できるようになります。

GA4 AI を使用すると、ターゲット ユーザーをセグメント化してカスタマイズされたマーケティングを行ったり、ユーザーの行動を予測してプロアクティブな戦略を立てたり、注意が必要な異常を特定したりできます。これらの機能により、オンライン ビジネスの所有者にとって欠かせないツールとなっています。

GA4 AI を初めて使用する場合は、その可能性を活用するための方法を次に示します。

• データを収集して準備します。 必要なデータを収集するには、Web サイトを Google Analytics と統合します。Google Analytics によって自動的に取得される指標について理解を深めます。
• 推奨またはカスタマイズされたイベントとコンバージョンを監視します。 イベントとコンバージョンのトラッキングを確立して、ビジネスにとって最も重要な傾向とアクティビティを監視します。
• クロスチャネルの洞察を統合します。 Google 広告、Google 検索コンソール、ソーシャル メディア プラットフォーム、電子メール キャンペーンからデータを取得して、オーディエンスのより総合的な視点を獲得します。
• AI 主導のオーディエンス セグメンテーションを活用します。 GA4 の分析インテリジェンスを活用して、将来のユーザー行動を予測する予測オーディエンス セグメントを作成します。
• AI の洞察を履歴データと比較します。 レポート ビューの比較機能と探索を活用して、AI によって生成された分析情報の精度を評価します。
• ユーザージャーニーを調査します。 ユーザーの購入経路や探索などの GA4 の機能を活用して、最初の接触からコンバージョンまでのユーザー エクスペリエンスに関する分析情報を取得します。

GA4 AI に関するご意見やご質問をお待ちしております。ご多幸をお祈りいたします。

推奨読書

プロンプトエンジニアリング: 効果的な AI プロンプトの定義と 15 の戦略 + 提案
大規模言語モデルをプライミングし、Web サイトに適したものを選択する
AI の主要数値と現在の傾向

AI を Google Analytics 4 で使用する FAQ

Google Analytics 4 に人工知能を統合することに関してよくある質問をいくつか詳しく見てみましょう。

GA4 は機械学習をどのように活用しますか?

Google Analytics の機械学習により、Analytics Intelligence が強化され、Web サイトやアプリに関する洞察、異常検出、自動推奨事項が提供されます。このテクノロジーは、将来のユーザー行動を予測する予測分析にも役立ちます。

GA4 の Google アナリティクス インテリジェンスを構成するものは何ですか?

GA4 では、Google Analytics Intelligence は、機械学習を利用してウェブサイトやアプリに関する分析情報や提案を提供するツールキットとして機能します。ビジネス パフォーマンスに影響を与える異常や傾向があれば警告します。

AI は GA4 でのコンバージョン最適化に役立ちますか?

はい、GA4 AI は、予測指標やオーディエンスなど、コンバージョンの最適化をサポートする機能を提供します。これにより、既存のデータに基づいて顧客の潜在的な行動を特定し、売上やリードを増やすことができます。

AI で生成されたインサイトを使用する際に留意すべき安全対策は何ですか?

AI によって生成された洞察は非常に貴重ですが、意思決定の唯一の根拠とすべきではありません。これらの洞察をテスト方法を通じて検証し、業界の専門知識と知識の範囲内で文脈化することが重要です。