アナリティクス コンバージョン 設定。 目標を作成、編集、共有する

【解説】Google Analyticsでコンバージョン!設定方法から分析までを紹介

アナリティクス コンバージョン 設定

広告からの流入が目標の成果に繋がったかを確認するためにはコンバージョンのトラッキング設定が必要となります。 計測タグをサイトに設置し、目標となるページを表示した時に数値がカウントされるような仕組みを作ることで、1件の成果に対して広告費をいくら使ったかを確認することができ、ビジネスの正確な利益を計ることができるようになります。 作業自体はコピペでできますが、設定にはHTMLやJavaScriptの知識が必要になります。 この記事では「考え方」に重点を置いて説明しているので、詳しい設置方法についてはGoogle広告のヘルプも参考にして分析体制を整えるのにお役立てください。 コンバージョンとは コンバージョンはKPI(重要業績評価指標)の中の一つで、会社のホームページでお問い合わせが完了した時や、通販で商品が購入され時など、成果が発生した数をコンバージョンと呼びます。 基本的には最終目標に到達した時点を成果とすることが多いですが、成果が発生した場合だけでなく、目標のページに到達した時点や、電話発信のボタンがクリックされた時点などをゴールとし、目標に達成した地点をコンバージョンに設定することもあります。 なので、日本語に置き換えるならば「成果」というよりも「目標達成数」という表現が適切かと思います。 コンバージョンは「CV」と略されることもあります。 ホームページの訪問数に対してコンバージョンに至った割合をコンバージョンレート(CVR)と呼びます。 通販では、CVRは「転換率」と呼ばれることもあります。 コンバージョン トラッキングの設定 コンバージョン数を計測するためには、まずは目標となる地点を設定し、それに合わせて計測の仕組みを整える必要があります。 Google広告の管理画面にコンバージョンを反映させるためには、Googleアナリティクスと連携させるか、コンバージョントラッキングのためのコードをサイトに設置しなければなりません。 Googleアナリティクスと連動する Google広告の管理画面の上部にある「ツール」のメニューから、「リンク アカウント」を開き、同じGoogleアカウントで設置しているGoogleアナリティクスのプロパティとリンクすることができます。 目標の設定はGoogleアナリティクスから行い、Google広告の「コンバージョン」の設定ページから、「インポート」で「Googleアナリティクス」を選択すると、設定済みの目標をコンバージョンとして扱うことができます。 Googleアナリティクスで目標の到達ベージやクリックイベントの設定方法を知っていて、すでに目標の設定を行なっている場合は、新たにコンバージョンタグを設置する必要がないので、リンク設定を行う方が簡単です。 アナリティクスと連動したコンバージョン数は、Google広告の管理画面に反映されるまで、数時間から半日程度かかるので、動作チェックや実績の確認を行う際はタイムラグも考慮しなければなりません。 コンバージョンタグを設置する Google広告の管理画面の上部にある「ツール」のメニューから、コンバージョンを開きコンバージョンの設定を行います。 よく使うのは「ウェブサイト」で特定のページが読み込まれた時点をコンバージョンとする方法と、「電話件数」で「モバイルサイトに掲載した電話番号のクリック」を計測する方法の2つになるかと思います。 それぞれ管理画面で設定したのちに取得できるコードをサイトに設置する必要があります。 設置にはGoogleタグマネージャを使用する方法もありますが、「自分でタグをインストールする」を選ぶ方が簡単な場合が多いです。 自分でタグをインストールする場合は、「グローバルサイトタグ」をすべてのページに設置し、「イベント スニペット」を成果地点のページに設置します。 コンバージョンが計測されない場合 ユーザーがJavaScriptやCookieをオフにしていたり、コンバージョントラッキングコードが正常に読み込まれていない場合は、正確に計測できないことがあります。 Google Chromeの「Google Tag Assistant」という機能拡張を利用してトラッキングコードが正常に読み込まれているかを確認したり、場合によっては自分で広告をクリックして実際にコンバージョン到達までの作業を行いテストすることもあります。 Intelligent Tracking Prevention対応 インターネットでの個人情報の取り扱いは年々厳しくなっていて、近年ではユーザーの行動履歴(ページの閲覧)の情報についても、その是非が問われています。 コンバージョントラッキングと密接な関係がある「Cookieデータ」の取り扱いにも及んでいて、一部のブラウザでは設定によって正しく計測されなくなる場合があります。 現在はAppleのSafariが、このトラッキング防止機能(ITP)を標準で搭載していて、今後のバージョンアップでGoogle広告のトラッキングにも影響する可能性があります。 こうした流れに反発する声もありますが、おそらくGoogle Chromeなどのブラウザにもこのような機能が搭載されるのは時間の問題かと思うので、正確な数値を計りたい場合は注意が必要です。 今の所、グローバルサイトタグ gtag. js を利用するか、タグマネージャーでコンバージョンリンカータグをすべてのページで発火させるか、Googleアナリティクスのリンクするか、3つの方法でトラッキング防止を回避することができます。 詳しい手順についてはGoogle社から頂いた資料が手元にあるので、お問い合わせいただければお送りいたします。 コンバージョンのデータを活用する コンバージョン数を計測することにより、広告文や検索キーワード、ユーザー属性など、どの経路から購入やお問い合わせに至ったかを様々な角度から特定することができます。 成果に繋がりやすいキーワードに入稿を絞ったり、よりクリック率やコンバージョン率の高い広告を選定することにより、広告の費用対効果を上げるために役立てることができます。 また、Google広告からの流入が安定してコンバージョンに繋がっている場合は、コンバージョン単価制などの自動入札を活用することもできます。 1件のコンバージョン獲得に許容できる金額に設定することで、Google広告が自動的に入札単価を調整し、コンバージョンに至りやすいユーザーに適切なタイミングで広告を表示してくれます。 マイクロコンバージョンの活用方法 広告費の予算規模が小さくて、月間のコンバージョン数が少なかったり、高額商品で購入に繋がりにくい場合は、成果に繋がる途中経過を中間コンバージョンとして設定し、効果測定や自動入札に活用することがあります。 例えば、「お問い合わせ完了」をコンバージョンとするならば、「お問い合わせフォームを開いた時」をマイクロコンバージョンとして計測しておくと、「関心はあるけどお問い合わせに繋がっていないユーザー」が、どれくらい居るか把握することができます。 フォームまで到達するユーザーが多いキーワードやターゲット設定を強化することで、お問い合わせ完了に繋がる可能性のあるユーザーを集めやすくなります。 高額商品ならば、資料請求やお問い合わせなど、購入の一歩手前を計測しておくなど、様々な考え方をすることができます。 マイクロコンバージョンを自動入札に活用する場合は、中間地点までの到達のハードルが低すぎると、ターゲットの絞り込みが甘くなって、自動入札のメリットを活かすことができなくなるので注意が必要です。 スマートゴールを利用する Google広告とアナリティクスを連携していて、広告からの流入が月間 500クリック以上がある場合は、スマートゴールという仕組みを利用することができます。 平均ページビューや滞在時間など、アナリティクスの実績で有効なアクセスと判断された場合にマイクロコンバージョンとして計上することができます。 色々と設定が難しいと感じる場合は、スマートゴールと最終的な成果に繋がるコンバージョンの2つを活用すると、簡単に分析できるようになります。 アトビリューションモデルとは 広告から流入するユーザーは一回の訪問でコンバージョンに達するとは限りません。 Google広告でコンバージョンを計測する際は、どの地点のクリックが成果に繋がっているかによってコンバージョンの貢献度を振り分けるような仕組みがあります。 この他にも、ユーザーが成果に至る前にいくつかの広告からサイトを閲覧した場合に、均等に評価を振り分けたり、より後半のクリックの評価を高くするなど、様々なアトビリューションモデルがあります。 Google広告の運用代行について Google広告は、誰でも簡単に始めることができます。 しかし、この記事で紹介した内容以外にも、Google広告を使いこなすには、管理画面の使い方はもちろんのこと、入札の仕組みや広告を表示させるための知識、配信を最適化したり効率よく作業を行うノウハウなど、様々なことを学ばなければなりません。 ご自身で運用したいと思う方も多いですが、「餅は餅屋」と言われるように、代理店に任せるという選択肢を考えても良いかと思います。 コンバージョンのトラッキングや分析は意外と奥が深いので、お困りの際はご相談いただければ幸いです。 Google広告の運用のコツを知りたい 当ブログでは、この他にもたくさんのGoogle広告に関するテクニックを紹介しています。 全ての記事は無料で公開しておりますので、下記のリンクよりご確認ください。 basseyboost.

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【Googleアナリティクス】目標設定とイベントトラッキングを設定しよう!

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リスティング広告を運用している大半の方が、リスティング管理画面の数値のみでその効果を判断し、改善・運用されていると思います。 集客露出とコンバージョン値は管理画面でも把握できるものの、ランディングページに着地したユーザーの動きまでは測ることはできません。 アクセス解析 Google Analytics ではコンバージョン測定機能も搭載されています。 この機能を利用すれば、コンバージョンしたユーザーのサイト内アクセスデータを収集し、広告側の改善とサイト内の改善の両方を実施し、よりリスティングの効果を高めることができるようになります。 今回はGoogle Analyticsでのコンバージョン設定から、 簡単な分析方法まで紹介したいと思うのですが、その前に、コンバージョンや設定することのメリットについてざっと説明していきます。 言い換えれば、Webサイトの運営側がユーザーに起こしてほしいと考える最終的なアクションのことをコンバージョンといいます。 Conversionは「変換・転換」を意味する英単語であり、そこから顧客のポジティブな転換、つまりビジネス側の望むアクションを顧客が起こすという意味で現在は用いられています。 当然ですが、扱う商品やサービスによってコンバージョンの定義はそれぞれ異なり、それゆえにWebサイトを運営する際はビジネスゴールを念頭に置きながら、 何をコンバージョンにするか突き詰めて決定することが大変重要になってきます。 なおコンバージョンは、たどるルートから次の2つに分けられます。 代表的な例として、検索結果に表示されるリスティング広告をクリック、サイトを経由してコンバージョンに至るというものがあります。 しかし再度Webサイトを訪れてコンバージョンすることを、間接コンバージョンと言います。 コンバージョンにいたる経路は様々で、直接コンバージョンだけではその全体像を押さえることはできません。 はじめから購買意欲のあるユーザーは、広告をクリックしてダイレクトにコンバージョンに至るでしょう。 しかし、そのような直接コンバージョンだけに焦点を当てていると、 見込み客や潜在的な顧客層、つまり商品やサービスを知らない層へのアプローチがおろそかになってしまいます。 間接コンバージョンはそういった 機会損失を減らし、ニーズを喚起させる施策(たとえばコンテンツマーケティング)への指標として大きな役割を持ちます。 (広告を見た相手に、どれだけ印象を与えられたか図る指標になる) CVR(コンバージョン率) Webサイト上へのアクセスに対し、どれだけコンバージョンしたかという割合をCVR、コンバージョン率として計測することができます。 言い換えれば、ある一定の時間内にコンバージョンに至った訪問者の数が、そのままユニークコンバージョンになるということです。 CVRは、施している対策が効果的にコンバージョンへとつながっているか計るための大切な指標です。 そして、 コンバージョン獲得をWebマーケティングのひとつのビジネスゴールにしている場合、CVRを高めていくことが非常に重要になってきます。 Google Analyticsのコンバージョン設定 リスティング広告では、「コンバージョンタグ」と呼ばれるタグをサンクスページ(商品やサービスの取引が完了した際に表示されるページ)に設置し、コンバージョン測定を行っています。 このタグは正確にコンバージョンを測定できる一方、ユーザーの行動回遊までは分析できないことから、ランディングページを改善するために必要なユーザーのアクセスデータまでは取得することはできません。 リスティング管理画面から取得できるキーワードデータ(クリエイティブデータ)と、Google Analyticsから取得できるユーザー行動データの2つデータを元に、より良い広告運用とユーザー体験を阻害せず行動喚起を誘発するランディングページの構築を図りましょう。 (「Google Analyticsのコンバージョン設定」における補足画像は一部を除いてGoogleアナリティクス旧バージョンのものです。 ご了承ください。 リスティング広告はビーコンタグのアクセス数がベースになりますのでサンクスページにタグを設置すれば設定完了ですが、AnalyticsはサンクスページのURLを設定する必要があります。 対象となるGoogle Analyticsアカウントにアクセスします。 「 管理」をクリックします。 ビューの「 目的」をクリックします。 「 新しい目標」をクリックします。 予めGoogle Analytics側で用意されている設定フォーマット「 テンプレート」か、自分自身で設定する「カスタム」の2種類が選択できます。 コンバージョン内容に合うテンプレートもしくはカスタムを選択し、「 次のステップ」をクリックします。 「 名前」には分かりやすい様に、コンバージョンの内容を説明する一文を入力しておきましょう。 「 タイプ」は、どの時点でコンバージョンと認識させるかを設定します。 リスティング広告でコンバージョンと扱われている大半がこのタイプ上では「 目標」に該当します。 コンバージョン地点(サンクスページ)のURLを設定します。 広告効果測定ツール等で追跡パラメーターが付与される場合などは、「先頭が一致」や「正規表現」を選択します。 上図は該当する例の一覧です。 続いて目標達成プロセスです。 この設定は必須ではありませんが、ランディングページやコンバージョン遷移を改善する上では設定しておくと良いでしょう。 ランディングページに着地してからコンバージョンにいたるまで、ユーザーは複数のページを遷移すると思います。 申し込みをしようと入力したユーザーが途中で離脱してしまうか否かを解析し、遷移改善のヒントを探します。 サンクスページ(目標達成のURLとして設定したページ)の直前の遷移までを設定します。 最後に「目標を作成」をクリックして完了です。 Google Analyticsの「 コンバージョン」から設定した目標の値を閲覧できます。 Google Analyticsのコンバージョン分析 十分なデータが貯まったところで、分析をしてみましょう。 様々な分析方法がありますが、今回はその一部を紹介したいと思います。 遷移分析 どの遷移段階で見込み顧客が途中で止めてしまうか分析し、改善箇所を探します。 コンバージョン>目標達成プロセス を順にクリックします。 上図の例を見てみましょう。 入力フォームには1000人のみ込み顧客がアクセスしていますが、入力を終え次のステップに進んでいるのは10%しかいません。 しかし、一度入力フォームのステップを越えたユーザーの90%はコンバージョンしているということが分かります。 この状況からコンバージョンの阻害要因は入力フォームであり、ここの突破率を高めることがコンバージョン数の向上であるという仮説を立てることができます。 入力フォームにはできる限り顧客像を明確にするため、営業マンが欲しいと思われる情報項目を多数盛り込んでいました。 しかし、実際にはWebからの問い合わせを受けた直後に営業マンが電話でヒアリングをするため、Webからの詳細情報は利活用されていませんでした。 コンバージョンの目的はあくまでも見込み客、リード獲得であり、顧客の情報収集は営業マンが電話で行うのが営業フローであったことに気づき、入力フォームの項目を必要最低限にしました。 新しい入力フォームで実際に運用し、遷移率がどう変化するか見てみましょう。 コンバージョン経路 コンバージョン経路では、コンバージョンしたユーザーがどの経路を遷移しコンバージョンに至ったか分析することが出来ます。 今でこそアトリビューションという考えがリスティング広告でも浸透してきましたが、リスティング管理画面上で真っ先に見られるのが直接コンバージョン値です。 しかし、潜在顧客層などを対象とし、顧客の育成を図る段階での集客は直接コンバージョンに寄与しないため、「予算の浪費」として見られる場合があります。 Google Analyticsのコンバージョン経路を使えば、コンバージョン数が多いユーザー経路を解析でき、最も良いプロモーション経路を分析することができます。 上図の例の場合、最も多くもコンバージョンを生み出している経路は有料検索(リスティング広告)を2~3回通して遷移している事が分かります。 直近のコンバージョンワードと、その手前で集客しているリスティングキーワードの組み合わせて、最も多くコンバージョンを生み出しています。 GoogleのAnalyticsとAdwordsを連携すると、経路別のAdwordsキーワードを閲覧できます。 コンバージョンを最も生む経路キーワードを割り出し、この経路キーワードパターンの露出量を増やしたり、CPC調整による掲載順位の上昇させ、コンバージョンの拡大を図ります。 ユーザー環境 スマートフォンやPC、ブラウザ、インターネット回線によってもランディングページの見え方や、入力フォームの操作性は大きく異なります。 ユーザー環境ごとにコンバージョン率や直帰率、滞在時間などを解析し、効果が乏しい環境を見つけ出します。 行動>サイトコンテンツ>ランディングページ を順にクリックします。 設定したコンバージョン数が他のアクセス解析値と共に表示されます。 上図はスマートフォンの画面解像度別のコンバージョン比較です。 大画面のスマートフォンが次々登場し、これまでよりも大きな画面でランディングページが閲覧される様になり、以前のスマホ向けランディングページが必ずしも適切ではない可能性が生まれました。 したがって、これらの値を用いて分析していくことにしましょう。 セカンドディメンションで様々な項目を選択できます。 上図はアクセスしたユーザーの携帯電話モデル名です。 iPhoneによるアクセスが圧倒的に多く、コンバージョン率も最も高いことが分かります。 アクセス元の地域 ユーザーのアクセス元別のデータ(地域データ)を閲覧できます。 Google Adwordsでも地域名毎にデータを閲覧できますが、Adwordsはコンバージョンベースであり、Webサイト内のユーザーの動きまでは追えません。 一方で、サイト内の動きが追えるAnalyticsでも同じように地域ごとにデータを解析が可能です。 さらにコンバージョンデータをAdwordsから抽出することで、Analyticsデータと突き合わせ、地域ごとの詳細な分析も可能です。 もちろんここで紹介しただけなく、そのほか様々な調査・分析ができます。 まずはコンバージョン設定を済ませ、データを見ることからはじめてみましょう。

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初心者必見!Googleアナリティクスのコンバージョン 活用法

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方法 1: テンプレートから目標を作成する の後に次を行います。 リストから テンプレートを選びます。 [ 続行] をクリックして、目標の設定を続けます。 目標テンプレートは、標準的なビジネス目標を参考に具体的な目標を設定するのに便利です。 テンプレートの欄は自由に編集できます。 編集が完了したら目標を保存します。 目標のカテゴリ([収益]、[集客]、[問い合わせ]、[ユーザーのロイヤリティ])は、目標テンプレートの達成によって実現される、さらに大きなビジネス目標です。 こうしたツールを利用すると、具体的な目標を立てることができます。 できればカテゴリごとに少なくとも 1 つの目標を設定して、コンテンツに対するユーザーの関わり方をより的確に分析するようにしましょう。 なお、こうしたカテゴリがデータやレポートに影響することはありません。 方法 3: スマートゴール アカウントが条件を満たしている場合、スマートゴールを選択することもできます。 の後に次を行います。 [ スマートゴール] を選択します(利用可能な場合)。 [ 続行] をクリックして、目標の設定を続けます。 詳しくは、をご覧ください。 目標の設定オプション 目標タイプ で説明されているとおり、目標として測定するユーザー行動の種類に応じてさまざまな目標タイプがあります。 テンプレートをご利用の場合は、最適なタイプが提示されます。 カスタムの目標を設定する場合は、トラッキングするユーザー行動に最もよく当てはまる目標タイプを選択してください。 下記のセクションを展開して、各目標タイプの詳細をご覧ください。 「イベント」タイプの目標値の 2 つの設定方法:• 目標値としてイベント値を使用する。 イベント トラッキング コードで定義した値であれば目標値として使用できます。 設定によっては、金額以外の値になる場合もあります。 イベント値を定義していない場合は、目標値は空白になります。 目標値としてイベント値を使用する場合は、設定の [コンバージョンの目標値としてイベント値を使用] オプションで [ はい] を選択します。 目標値を使用する。 他の目標タイプで目標値を設定する場合とほぼ同じになります。 [コンバージョンの目標値としてイベント値を使用] オプションで [ いいえ] を選択して、値を入力します。 目標のコンバージョンはデータ処理中にカウントされ適用されるので、目標を削除することはできません。 目標が適切でなくなり使用しなくなった場合は、削除する代わりに記録ステータスをオフにします。 目標に移動します。 変更する目標を見つけます。 [ 記録中] を [ オン] または [ オフ] にします。 目標を共有、インポートする 目標を作成して保存したら、マイレポート一覧、セグメント、チャネル グループなどのアセットと同様、別のアナリティクス ユーザーと共有できます。 アセットを共有すると設定だけが共有され、データは共有されません。 ソリューション ギャラリーから目標をインポートする 自分で目標を作成する代わりに、からインポートすることもできます。 ソリューション ギャラリーからアカウントにインポートされるのは、目標のテンプレートだけです。 この目標はインポート先のアナリティクス アカウントのコンバージョンをトラッキングするのであって、目標の作成者のデータのコンバージョンをトラッキングするわけではありません。 目標に関する問題のトラブルシューティング 目標をうまく設定できない場合は、を利用して問題を特定し、適切に解決してください。 目標、トランザクション、Google 広告のコンバージョンのデータが一致しない場合は、を利用して問題を特定し、適切に解決してください。 関連資料•

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