Googleアナリティクス4で、Webサイト・アプリを利用しているユーザーの行動をより詳細に把握できるようになりました。ただし、 従来のユニバーサルアナリティクスと比較して扱うデータ量が多くなった分、データの管理・保存に苦戦されている方も少なくありません。
そこでぜひ活用して欲しいのが「BigQuery」と呼ばれるデータウェアハウスシステムです。GA4をこのBigQueryと連携可能になっています。
今回はこのGA4とBigQueryについて、基礎知識や連携するメリットなどを詳しく解説していきます。GA4を活用していてデータ管理に困っている方、GA4の分析の幅を広げたい方はぜひ最後まで読んでみてください。
GA4などで利用できるBigQueryとは
BigQueryとはデータウェアハウス製品の一種です。データウェアハウスとは、各種分析ツールで収集したデータを保存できるシステムになります。BigQueryはGoogleが有償で提供しており、多くのリサーチャー・Webマーケターに利用されているデータウェアハウスです。
BigQueryの強みは、TB（テラバイト）以上の膨大なデータ量を高速で処理できる点です。扱うデータ量が膨大でも、BigQueryを活用することで数秒～数分でデータ処理を実現することが可能です。
GA4とBigQueryを連携するメリット
Googleアナリティクス4（GA4）はBigQueryと連携することが可能です。GA4とBigQueryを連携することで下記のメリットを得ることができます。
- 他ツールで取得したデータと合わせて分析できる
- GA4で取得したデータをSQLで分析可能
- データを視覚的に把握できる
それぞれ詳細を確認していきましょう。
他ツールで取得したデータと合わせて分析できる
GA4とBigQueryを連携することで、BigQueryに保存している他ツールから取得したデータと合わせて分析することができます。様々なツール、尺度から集めたデータを総合的に分析できるので、ユーザーの購買行動などをより立体的に把握可能です。
また店舗の売上データなどオフラインのデータをBigQueryに保存しておけば、GA4で取得したオンラインのデータと合わせてより幅広いユーザーのデータを分析可能です。これまで思いもしなかったような着眼点や分析結果が得られるケースも少なくありません。分析の幅を広げていく上で、GA4とBigQueryの連携は非常に有効といえるでしょう。
GA4で取得したデータをSQLで分析可能
GA4で取得したデータをSQLで分析できる点も、GA4とBigQueryを連携するメリットです。SQLとはデータベースのシステムを操作するためのプログラミング言語です。データベース上でデータを検索したり、データを組み込む際に利用します。
GA4に保存されているデータはSQLで分析することはできません。これはGA4自体がSQLで構築されていないためです。大量のデータを抽出・分析する場合は、画面上のデフォルト操作のみでは効率が悪くなってしまうケースもあります。
GA4で取得したデータをBigQueryで連携すれば、GA4のデータをSQLを使って抽出・分析することが可能です。SQLの知識やSQLに精通したエンジニアは必要になりますが、ビッグデータの管理・分析面で他社に差を付けることができると考えて良いでしょう。
データを視覚的に把握できる
GA4とBigQueryを連携することで、BigQueryに移したデータを視覚的に把握可能です。グラフや表といった形でデータを表示できるので、データ把握の効率を高めることができます。
またプレゼンや企画、レポート用の資料としてもGA4のデータを活用しやすくなります。GA4で収集したデータ量が少なければ、エクセルなどを使って手動でグラフ・表を作成することも可能ですが、データ量が膨大になってくると手動でグラフ・表を作るのはあまり効率的とはいえません。人為的な入力ミスなどが生じて、誤ったグラフ・表を作成してしまう可能性もあります。
この点、BigQueryをGA4と連携させれば膨大なデータを高速で処理でき、グラフ・表を作成可能です。GA4の運用者の負担削減にも繋げやすくなります。
GA4とBigQueryの連携で生じる費用
GA4の利用は無料ですが、BigQueryは有料のシステムとなっています。このため、GA4とBigQueryを連携することで費用が発生してきますので注意してください。
BigQueryの料金は、保存できるデータ容量やオペレーションの種類によって異なってきます。下記、BigQueryのオペレーションごとの料金一覧です。
| オペレーション名 | 料金 | 留意事項 |
| クエリ（オンデマンド） | 1TBあたり$6.0 | 毎月1TBまで無料 |
| クエリ（月額） | 100スロットあたり$2,400 | 100スロット単位で追加可能 |
| クエリ（年額） | 100スロットあたり$2,040（1カ月の換算金額） | 100スロット単位で追加可能 |
| アクティブストレージ | 1GBあたり$0.023 | 毎月10GBまで無料 |
| 長期保存 | 1GBあたり$0.016 | 毎月10GBまで無料 |
| ストリーミング挿入 | 200MBあたり$0.0012 | ー |
| BigQuery Storage Write API | 1GBあたり$0.030 | 毎月2TBまで無料 |
クエリの処理による費用がかさんでしまうと、BigQueryのトータルの利用料金が膨れてしまうので注意が必要です。BigQueryとGA4の連携を長期的に行うことを決めている場合は、年額での契約の方が費用を抑えやすいです。
GA4とBigQueryの連携で移動できるデータの種類
GA4とBigQueryの連携で移動できるデータの種類として、下記のデータが挙げられます。
- サイト内検索
- サイトのスクロール数
- サイト内での離脱クリック数
- ファイルのダウンロード数
- サイト内に設置した動画の視聴回数 など
GA4ではサイトのPV数ではなく上記に挙げたようなサイト内での「イベント数」がデータとして保存されます。
たとえば、従来のユニバーサルアナリティクスではサイト内でいくらスクロールを行っても、同じ「1PV」としてカウントされましたが、GA4では1PVという単位ではなくスクロール数自体がイベント数として集計されます。このため、1回のサイトへのアクセスでも複数のイベントがデータとして収集される形です。
GA4ではイベント数をベースにして細かくユーザーの行動データを収集できますが、扱うデータ量が増えてしまう点が難点です。BigQueryと連携してGA4のイベントデータを管理・分析すれば、データ量が膨大でも効率よくデータを処理することが可能です。
下記の記事にてGA4のイベントについて詳細を解説しています。こちらもぜひ参考にしてみてください。
まとめ
GA4とBigQueryを連携させることで、GA4で収集したユーザーデータをBigQueryで分析・管理することができます。GA4のみでのデータ分析だと、データ量が多くなった際にどうしてもデータ分析の効率が落ちやすいです。データを探す時間やデータを整理するのに時間を要してしまい、分析担当者の負担を重くしてしまうケースも多くなります。
この点、BigQueryと連携すればSQLなどを活用して効率よくデータ分析・整理を進められます。またデータをもとにしたグラフ・表作成も容易に行うことが可能です。
BigQueryが有料のデータウェアハウスシステムであるため、連携によって利用料金は発生していまいます。ただ、データ分析・管理の効率面を考慮すると、費用が生じてもGA4とBigQueryを連携させる価値は十分あるといってよいでしょう。本記事を参考にして頂き、GA4とBigQueryの連携をぜひ進めてみてください。
