ベスト プラクティス
ユーザー ID は、カスタム ディメンションとして登録しないことが推奨されています。
ユーザー ID のように基数が高いカスタム ディメンションを不必要に作成すると、レポートに悪影響が及び、「(other)」行にデータが集約されるようになります。
このような場合は、User-ID 機能を使用してください。
ユーザーベースのデータの分析
ユーザーベースのデータを操作したり分析したりする際には、以下の機能を使用できます。
使用例 |
機能 |
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ユーザー セグメントを探索し、個々のユーザーの利用状況を詳しく確認したい。 |
ユーザーデータ探索 |
ユーザー プロパティを収集してモニタリングし、問題の発生時にはトラブルシューティングを行いたい。また、ウェブサイトやアプリでのユーザーの行動を把握したい。 |
DebugView |
ユーザー ID に基づいて、レポートから重複を除去したい。 ログインしているユーザーとログインしていないユーザーを比較したい。 |
ユニバーサル アナリティクスでは、ユーザー ID は特定のユーザー ID レポートでのみ使用されます。したがって、ユーザー ID 非対応のビューで使用する場合や、トラフィックを比較する場合は、ユーザー ID をカスタム ディメンションとして登録します。 一方 GA4 では、レポート用識別子に User-ID が含まれているため、すべてのレポートでユーザー ID の重複除去が可能です。 |
ユーザー ID に基づいて、リマーケティング オーディエンスを作成したい。 |
User-ID データに基づいてリマーケティング オーディエンスを作成する |
ユーザー ID に基づいて、ユーザー単位のデータを確認したい。 |
GA4 の BigQuery Export では、スキーマにクライアント ID(user_pseudo_id)とユーザー ID(user_id)の両方が含まれます。 |
アナリティクスのデータを自社データ(CRM のデータなど)と統合して、オフライン コンバージョンを測定できるようにしたい。 | BigQuery Export |
GA4 のデータで詳細な分析(ML モデルの実行など)を行い、その結果を Google アナリティクスにインポートしたい。 | BigQuery Export とオフライン イベントデータのインポート |