GA4(GoogleAnalytics4)とBigQueryを連携する手順をすべて解説

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GA4(GoogleAnalytics4)とBigQueryを連携することで、WEBのアクセス解析の幅が非常に広がることはご存じでしょうか。

これからGA4が主流になっていく中で、GA4から取得できるデータを最大限活用するためには、GA4から入手できるデータと、その他のソースコードから入手できるデータを一元化して分析を行う必要があります。そこで便利なのがBigQueryです。

本記事では、GA4とBigQueryの連携方法や、連携した際のメリットなどについて解説します。アクセス解析に力を入れている方や、BigQueryの導入を検討している方はぜひ参考にしてください。

この記事の執筆者

田中雄太

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アダムテクノロジーズ執行役員
SEOコンサルタント

株式会社アダムテクノロジーズ 執行役員。
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BigQueryとは?

BigQueryとは、Googleが提供しているデータウェアハウス製品であり、ビッグデータを高速解析できるツールのことです。

BigQueryでは、TB(テラバイト)やPB(ペタバイト)といった、非常に大きな容量のデータでも数秒〜数十秒で処理を行い、ユーザーに解析結果を返してくれます。

元々は、有料版のGoogleアナリティクス360でのみ利用可能なツールでした。しかし、GA4では無料版のGoogleアナリティクスでも利用可能となっており、2023年のUA(ユニバーサルアナリティクス)の提供停止が近づくにつれて、非常に注目を浴びています。

BigQueryそのものは有償のツールであるものの、ビッグデータの処理速度などのスペックを考慮すると、非常にコストパフォーマンスが高いです。

そのため、Googleアナリティクスから入手されたデータを含む、ビッグデータを扱う方は特に利用するべきツールと言えるでしょう。

GA4(GoogleAnalytics4)とBigQueryを連携するメリット

GA4とBigQueryを連携することで得られるメリットは、下記の通りです。

  • GA4のデータをレポート化できるようになる
  • SQLで分析できるようになる
  • 既存データの統合が可能

それぞれ順番に解説します。

GA4のデータをレポート化できる

BigQueryでは、Googleデータポータルをはじめとする、多くのBI(ビジネスインテリジェンス)ツールと連携が可能です。

そのため、GA4をBigQueryと連携することで、GA4のデータを可視化でき、そのままレポートとして利用できます。

BIツールによっては、非常に多くのデータ可視化フォーマットが用意されているため、レポートや報告のための資料制作が容易になるでしょう。

また、GA4から得られたデータをそのままグラフにして可視化するだけでなく、その他のデータソースから得られたデータとともに、クロス集計を行ったり、同時にグラフ化したりできます。

そのため、複雑なデータ同士の関連を明確で分かりやすく示すことが可能です。

SQLで分析できるようになる

GA4とBigQueryを連携することで、GA4から得られたローデータをSQLで分析できます。UA(ユニバーサルアナリティクス)では、Googleアナリティクスの有償オプションを使わなければ、BigQueryとの連携が不可能であり、Googleアナリティクスによるローデータの分析をSQLで行えませんでした。

GA4ではBigQueryとの連携は無料で行えるため、GA4から入手したローデータを幅広く分析にかけられます

GA4で得られるWebサイトのパフォーマンスのデータは非常に膨大であるため、本来であれば、分析は非常に手間と時間がかかるものです。

BigQueryと連携することで、膨大なデータの分析を短時間で完了させられるため、分析の効率が非常に高くなるでしょう。

既存データの統合が可能

GA4で取得したデータ分析をGA4上で行う場合、GA4で得られたデータのみを用いて分析する他ありません。そのため、分析の幅が狭まってしまい、十分な分析ができないケースも多く見られます。

GA4とBigQueryを連携することで、GA4で得られたローデータと、BigQuery内にあるその他のデータソースから収集したデータを統合できます。

たとえば、GA4から得られたWebサイトへの訪問数のデータと、実店舗のPOSによる販売額などのデータを掛け合わせて、関係性を測るといった分析も可能です。

つまり、GA4とBigQueryを連携することで、GA4から得られたデータを、より多くのデータと統合させて分析を行えるのです。

これによって、よりデータ分析の幅が広がり、従来のデータ分析では発見されなかった相関関係などが分かるようになります。

GA4(GoogleAnalytics4)とBigQueryを連携する手順

GA4(GoogleAnalytics4)とBigQueryを連携する手順

GA4とBigQueryを連携する手順は、大きく下記の3ステップです。

  • プロジェクトでBigQueryを作成する
  • BigQueryでAPIを有効化する
  • GA4と連携する

それぞれ順番に解説します。

プロジェクトをBigQueryで作成する

BigQureryは、Google Cloudから使用できます。まずはGoogle Cloudにログインし、管理画面を開きましょう。

その後、Google Cloud上部にある「My First Project」を選択し、遷移先のページの右上にある、「新しいプロジェクト」を選択します。

新しいプロジェクトでは、プロジェクト名、プロジェクトID、場所を任意で入力できます。それぞれを入力したのちに、「作成」をクリックするだけで、プロジェクトの作成は完了します。

BigQueryでAPIを有効化する

GoogleCloudから、BigQueryでのAPIを有効にする必要があります。上部の「My Project」を選択し、先ほど作成したプロジェクトを選択します。その後、左サイドバーのメニューから、「APIとサービス」を選択し、派生して出てくるメニューから「ライブラリ」を選択しましょう。

APIライブラリのページに遷移したら、左側にあるメニューから、「ビッグデータ」をクリックします。これにより、ビッグデータに関連するAPIのみを表示するようになります。

BigQuery APIが絞り込みの結果として出てくるので、それをクリックして有効化しましょう。「APIが有効です」といった表記がされていれば問題ありません。

GA4と連携する

最後に、BigQueryとGA4を連携しましょう。まずはGA4を開き、連携するWEBサイトのアナリティクスのページを開きます。GA4の管理画面を開き、「BigQueryのリンク設定」をクリックします。

「リンク」を選択したのちに、「リンクの設定」のページに遷移するため、そこで「BigQueryプロジェクトを選択」を選択しましょう。すると、BigQueryプロジェクトが出てくるので、先ほど作成したBigQueryプロジェクトを選択します。

日本でデータを収集する場合は、データロケーションは「東京」に設定しておけば問題ありません。また、「頻度」の設定は「毎日」と「ストリーミング」を選択できます。「ストリーミング」は、リアルタイムでのデータ獲得と分析が可能になる手法です。

リアルタイムでのデータを取得し、分析することがない場合は、「毎日」を選択すれば問題ありません。

これまでの設定を完了した上で「送信」をクリックすると、GA4とBigQueryの連携が完了します。

GA4(GoogleAnalytics4)とBigQueryを連携して得られるデータ

GA4とBigQueryを連携することで、非常に多くのデータを獲得できます。特に、GA4からはWEBサイトにおけるログ計測の精度が高まったため、WEBサイトをユーザーのニーズや行動に対して最適化しやすくなりました。

GA4では、UAで計測ができた指標のデータの他に、下記の指標に関するデータを容易に分析できます。

  • スクロール数:ページの最後までスクロールされた回数
  • 離脱数:Webページを訪れたユーザーが、そのドメインを離脱する際にカウントされる回数
  • サイト内検索:Webサイト内の検索機能を使用し、その検索結果を表示された回数をカウントする
  • 動画再生イベント:Webサイト内に埋め込まれた動画が再生された際にカウントされる。
  • ファイルのダウンロード:WebサイトからダウンロードできるPDFファイルや、圧縮ファイル、音声ファイルがダウンロードされるたびに計測される。

上記のようなデータをBigQueryと連携することで、別指標と合わせて分析を行ったり、容易に可視化したりできます。これにより、今まで以上にユーザーニーズを捉えたWEBサイトの最適化を行えるでしょう。

BigQueryの料金プラン

BigQueryの課金形態には「オンデマンド」と「定額プラン」の2種類があり、オペレーションによって、異なる課金形態が採用されています。

ここからは、それぞれの課金形態が採用されているオペレーションと、そのオペレーションの具体的な内容について解説します。

オンデマンド

オンデマンド課金とは、処理が行われた分だけ課金される課金形態のことです。オンデマンド課金が採用されているオペレーションは、下記の通りです。

  • クエリ:毎月1TBまでは無料。それ以降は1TBあたり6ドルが課金される。
  • アクティブストレージ:毎月10GBまでは無料。それ以降は1GBあたり0.023ドルが課金される。
  • 長期保存:毎月10GBまでは無料。それ以降は1GBあたり0.016ドルが課金される。
  • ストリーミング挿入:ストリーミング挿入が成功した場合にのみ課金が行われ、200MGあたり0.012ドルが課金される。
  • BigQuery Storage Write API:毎月最初の2TBまでは無料。それ以降は1GBあたり0.030ドルが課金される。

上記でわかる通り、BigQueryではストレージにかかる費用は抑えられます。そのため、クエリをできるだけ減らし、クエリのデータ量を抑えることがコストパフォーマンスを高める要因になるでしょう。

定額プラン

定額プランとは、毎月料金を支払うことで、一定の利用権を得られる課金形態のことです。

定額プランの課金形態はクエリで導入されており、クエリにおける定額プランは下記の2種類があります。

  • 月定額:100スロット単位で購入可能であり、100スロットあたり2,400ドルが課金される。
  • 年定額:100スロット単位で購入可能であり、100スロットあたり2,040ドルが課金される。

ある程度のスロットが必要であると分かっている場合は、年定額プランを購入することで、比較的お得にクエリを実行できます

GoogleデータポータルでGA4のデータを確認可能

先述した通り、GoogleデータポータルでもGA4のデータを確認できます。Googleデータポータルとは、Googleが提供しているBIツールのことです。

複数のデータソースからデータを取得し、一元管理できるほか、様々なデータを可視化した状態でダッシュボードにまとめられます。そのため、日々の数値確認やレポートの作成が容易になります。

また、情報共有もリンク1つで行えるため、チームでのデータ分析に非常に向いているBIツールだと言えるでしょう。

GA4を利用するにあたって、Googleデータポータルを活用することは、よりデータ分析の幅を広げることに有用なので積極的に活用しましょう。

まとめ

まとめ

本記事では、GA4とBigQueryを連携するメリットや方法について解説しました。BigQueryは高速でビッグデータを処理できる上に、比較的低価格であるため、リーズナブルにビッグデータの処理を行えます。

さらに、GA4をはじめとした、複数のデータソースから情報を取得した上で分析を行える点も非常に魅力的です。

GA4でのアクセス解析に力を入れている方や、GA4以外のデータソースからのデータとGA4のデータの関係を分析したい方は、ぜひGA4とBigQueryを連携して活用してみてください。

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