重複したキーを含むファイルはアップロードしないでください（例: user_id という名前の 2 つのフィールド）。
アナリティクス以外に保存されているユーザーのメタデータ（CRM システムから抽出したリピート率、最後の購入日、顧客のライフタイム バリューなど）をインポートすることで、ユーザー セグメントやリマーケティング オーディエンスを拡張することができます。
ユーザーデータのインポートの仕組み
ユーザーデータを正常にインポートするには、次のいずれかのキーを使ってデータをアナリティクス データと結合できる必要があります。
- ストリーム ID と、アナリティクスで生成されたクライアント ID（ウェブの場合）またはアプリ インスタンス ID（アプリの場合）。
- ユーザーごとに生成する固有識別子。たとえば、ウェブサイトやアプリの認証サービスからユーザー ID を取得するか、CRM システムから抽出します。得られた固有 ID（エンドユーザーのプライバシー保護のためハッシュ化したもの）を測定コードに追加し、イベントとともにアナリティクスに送信します。
アナリティクスでは、1）ストリーム ID と、クライアント ID またはアプリ インスタンス ID、あるいは 2）固有 ID をキーとして使用して、アップロードしたデータにユーザーがマッピングされます。
データをインポートする場合は、次のいずれかの方法を選択します。
アップロードしたデータはユーザー ディメンションに保存され、アップロード以降、このプロセスによって識別されたユーザーが発生させるすべてのイベントと関連付けられます。
アナリティクスでユーザー ID を保存する
アナリティクスでユーザーの ID を保存する方法には次の 2 種類があります。
- ユーザー ID ディメンションを使用
詳しくは、ユーザー ID を設定する方法をご覧ください - カスタム ディメンションを使用（スコープをユーザーに設定し、ユーザー プロパティでユーザー識別子を取得）
詳しくは、アナリティクスへの個人情報の送信を避けるためのおすすめの方法をご覧ください
カスタム ディメンションを作成する
データをアップロードする前に、カスタム ディメンションを作成する必要があります。
インポートする値向けにユーザー スコープのカスタム ディメンションを作成します。たとえば、「loyalty_tier」のユーザー プロパティを含む「User loyalty tier」カスタム ディメンションを作成できます。
カスタム ディメンションの作成後、インポートするデータを認識できるようになるまでには、最大で 4 時間ほどかかります（カスタム ディメンションが処理されていることを確認するには、データ探索を開き、ディメンション選択ツールでユーザー プロパティが表示されるかどうかを確認します）。
CSV ファイルを作成する
ユーザー識別子とユーザー プロパティの値の CSV ファイルを作成します。次に例を示します。
| user_id | loyalty_tier |
|---|---|
| A1234 | ゴールド |
| J1234 | ブロンズ |
| K1234 | 銀 |
| R1234 | 銀 |
データをアップロードする
アップロードの一般的な手順については、データ インポートについてに記載されています。
データソースを作成する際は、ユーザーを識別するために使用している方法（ユーザー ID またはクライアント ID / アプリ インスタンス ID +ストリーム ID）に応じて、[ユーザー ID 別のユーザーデータ] または [クライアント ID 別のユーザーデータ] を選択します。
アナリティクスのフィールドをインポートしたフィールドにマッピングすると、次のように表示されます。
最初の列には次の情報が表示されます。
- データの結合先となるアナリティクス フィールド（この場合はユーザー ID）。「スキーマキー」とも呼ばれます。
- CSV のフィールドと一致する、アナリティクスで作成したカスタム ディメンションのユーザー プロパティ（上記の例では、「loyalty_tier」ユーザー プロパティを含む「User loyalty tier」カスタム ディメンション）。
2 番目の列では、CSV で一致するフィールドを選択します。
データをアップロードしてから、レポート、オーディエンス、データ探索でそのデータを使用できるようになるまでには、最大 24 時間ほどかかります。
- 識別するユーザーのユーザー プロパティをレポートでユーザー アクションに関連付けるためには、データのアップロード後に、そのユーザーがサイトやアプリを利用する必要があります。
- インポートしたユーザーデータは、ユーザーが既存の GA4 オーディエンスの対象となるか精査するための条件としてすぐに利用できます。ユーザー側での対応は不要です。
ユーザー ディメンション値を上書きするには、新しい値をアップロードするか、測定コードから新しい値を収集します。
データ アップロード サービスからユーザー データソースを削除しても、関係するユーザーのユーザー ディメンションに保存された値は削除されません。データ インポートでアップロードしたデータを完全に削除するためには、他の収集手法の場合と同様に、ユーザー削除やデータ削除が必要となることもあります。
データソースの詳細
凡例
- スコープ: インポート ディメンション値に関連付けるイベントを指定します。カスタム ディメンションには、次の 3 つのスコープのいずれかを指定できます。
- イベント: イベントに関する説明情報（例: イベント名）
- ユーザー: イベントをトリガーしたユーザーに関する説明情報（ポイント階層など）
- アイテム: e コマース イベント内の items 配列で収集する情報の説明情報
- スキーマキー: キーとなるディメンションや指標を指定します。キーは、このデータソース タイプにおいて、イベントに含まれる既存データとアップロードしたデータを紐付けるために使用されます。
- インポートしたデータ: アナリティクスにアップロードしたデータで使用できるディメンションと指標です。
スキーマとして示しているディメンションと指標はあくまで参考用で、すべてが網羅されていない可能性があります。実際に使用できるディメンションと指標は、データソースの作成時に管理画面に表示されます。
| スコープ | ユーザー |
|---|---|
| スキーマキー |
次のいずれかです。
|
| インポートしたデータ |
ユーザー プロパティ |
| 備考 |
ユーザーデータのインポートで、個人情報をアップロードしたり統合したりすることは許可されません。詳細 |
テンプレート
以下は、クライアント ID データと User-ID データの CSV テンプレートのサンプルです。アップロード用のファイルを手作業で作成する際の参考にお使いください。
クライアント ID
| client_id | stream_id | user_property1 | user_property2 | user_property3 |
|---|---|---|---|---|
| 1234567890.1234567890 | 1234567 | user value 1 | user value 2 | user value 3 |
| 2345678901.2345678901 | 1234567 | user value 1 | user value 2 | user value 3 |
| 3456789012.3456789012 | 1234567 | user value 1 | user value 2 | user value 3 |
User-ID
| user_id | user_property1 | user_property2 | user_property3 |
|---|---|---|---|
| 123abc | user value 1 | user value 2 | user value 3 |
| 456def | user value 1 | user value 2 | user value 3 |
| 789ghi | user value 1 | user value 2 | user value 3 |
ストリーム ID を確認する
[上部の詳細情報の左側にストリーム ID が表示されています。
ユーザーデータのインポートに関する制限事項
ユーザーデータ用のデータソースは最大 10 個作成できます。