GoogleAnalytics Cookie クックブック
-
Upload
- -
Category
Data & Analytics
-
view
1.811 -
download
2
description
Transcript of GoogleAnalytics Cookie クックブック
GoogleAnalytics Cookie クックブック
Web解析のための活用テクニック集
自己紹介
• 須藤 崇志
• 上級Web解析士(2012年末取得)
▫ Web解析横浜 所属
• 株式会社モバイルファクトリー
▫ 人事総務部(GA社内普及)
▫ モバイルコンテンツ事業部(GAサービス適用)
▫ クオリティコントロール室(GA導入)
▫ システム開発部
Web解析横浜のお約束(S.Q.u.are.)
Save : メモを取ろう → 記憶の保存
※”忘却曲線”によると翌日の記憶保持量は1/4
Question : 質問しよう → 理解の確認
※ “あいまい”を残さない。各章毎に質疑応答を設けます。
Output : 発信しよう → 知識の整理
※ “つもり”から“理解”へ。時々皆さんに質問します。
Share : 共有しよう → 活動と責任
※費用対効果を最大化!
本日のメニュー
1. 第1章 GoogleAnalytics の仕組み
2. 第2章 Cookieを理解する
3. Coffee Break
4. 第3章 Cookie を解析に活用する
5. 第4章 Web解析をビジネスチャンスへ
汎用と専門の
イメージ図
GA全体
Cookie
仕様
Cookie
活用
Web解析
GoogleAnalytics と UniversalAnalytics
• GoogleAnalytics(GA)とUniversalAnalytics(UA)
• 今日の内容は基本的にGAが対象
• GA・UA共通/GAのみ/UAのみ
• 各ページの右上のアイコンに注目
G A U A
第1章 GoogleAnalytics の仕組み
1. GoogleAnalytics の解析の流れ
2. ファーストパーティクッキー と サードパーティクッキー
3. GAのCookieがファーストな理由
4. Live HTTP Header で通信の内容を見る
GoogleAnalytics の解析の流れ
• 説明できる人?
▫ 登場するもの(訪問者・Webサイト・Cookie・GA・運営者)
▫ データの流れ
▫ 何が行われているのか
G A U A
GooglaAnalytics の解析の流れ
• GoogleAnalyticsAcademy を見た人はおさらいですが
G A U A
Webサイト
GA講座
<script>
Tracking code
</script>
Google Analytics
Collection
ConfigurationProcessing
Reporting
今日
扱う所
①
(訪問)
②
(Cookie更新)
③(データ送信)
④(分析)
ファーストパーティクッキー と サードパーティクッキー
G A U A
• 説明できる人?
▫ 違い
▫ 利点・欠点(『初級Web解析士検定』にも記載)
ファーストパーティクッキー と サードパーティクッキー
ファーストパーティクッキー サードパーティクッキー
発行者
(所有者)
Webサイト
(サイト管理者)
外部サイト
(第三者・広告業者)
メリット
・ セキュリティで弾かれにくい
・ アクセス(参照・変更)可能
・ ドメインに依存しない
デメリット ・ ドメインに依存する
・ セキュリティで弾かれやすい
・ アクセス不可
使用例
・ 自分が所有するWebサイト
・ Google Analytics
・ 広告配信サーバ
G A U A
• Google Analytics は”ファーストパーティクッキー”
• だからこそ、参照・変更が可能
GAのCookieがファーストな理由
• 説明できる人?
▫ なぜGoogleが用意したクッキーがファーストパーティか?
▫ サイト運営者はクッキーを埋め込む仕組みは入れてない。
▫ Googleのサーバと交信してるし、用意したのGoogleだし。
G A U A
GAのCookieがファーストな理由
G A U A
(参考)Nexal の一期一会
GoogleAnalyticsのCookieは、なぜサードパーティCookieではなく、ファーストパーティCookieなのか?
http://nexal.jp/blogs/2061.html
訪問者Webサイト(www.example.jp) Google
※ Google が Cookie を送り付けているわけでは無い(⑤)
※ Cookie は Webサイトのドメイン内で生成(⑥)
① トラッキングコード設置② 訪問(ページ要求)
③ ページ応答
④ ga.js 要求
⑤ ga.js 応答
⑥ ga.js 実行
(Cookie生成)
⑦ パラメータ付きで画像要求(訪問情報を送信)
実際に確かめてみよう!
• 訪問者・Webサイト・Google の通信の流れを確認
• Live HTTP Header で通信の内容を見る
G A U A
【Live HTTP Header】
・Firefox のアドオン
・ブラウザ視点で通信先・要求内容を確認
・先ほどの
② 訪問(ページ要求)
④ ga.js 要求
⑦ パラメータ付きで画像要求
を確認する
Live HTTP Header で通信の内容を見る
G A U A
※ テストページへアクセスします。
Live HTTP Header で通信の内容を見る
G A U A
※ Live HTTP headers を実行します。
Live HTTP Header で通信の内容を見る
G A U A
※ Live HTTP headers 初期画面です。
Live HTTP Header で通信の内容を見る
G A U A
※ 再読み込みします。
※ 1Hit分の通信内容です。
Live HTTP Header で通信の実体を見る
G A U A
※ 拡大します。
※ 通信先
※ 通信先が所有者のCookie が渡っている
(Cookie食べ済み/同ドメイン)
Live HTTP Header で通信の実体を見る
G A U A
※ 他にはどこにアクセスしているか? => 実演
実演タイム①(Live HTTP Header)
1. Live HTTP Header をインストールする
2. テストページにアクセスする
▫ http://sudo-libra.ddo.jp/
3. Live HTTP Header を準備
4. ページリロードで通信実態を確認
G A U A
質疑応答タイム
• 気になったことがあれば何でもどうぞ。
次は【第2章 Cookieを理解する】
第2章 Cookieを理解する
1. Cookieの基本構造
2. 実際にCookieを見てみよう
3. Cookieの値が持つ意味の解説(GA版)
4. Cookieの値が持つ意味の解説(UA版)
5. GAが仕込んだCookieを取得する
Cookieの基本構造
• “名前(Name)”と“値(Value)”のペアを大量に記録
G A U A
分類 名前 値
GA _utma 90098267.1186966980.1399317752.1399317752.1399317752.1
GA _utmb 90098267.2.10.1401297167
GA _utmc 90098267
GA _utmz 90098267. 1399317752.1.1.utmcsr=(direct)|utmccn=(direct)|...etc
GA _utmv 108333831|1=member=%E9%9D%9E%E4%BC%9A%E5%93%A1=1
UA _ga GA 1.2.394020651.1400239500
実際にCookieを見てみよう
• Advanced Cookie Manager で Cookie の中身を見る。
G A U A
【Advanced Cookie Manager】
・ Firefox のアドオン
・ 全Cookieを確認可能
・ Cookie の参照・修正・削除
・ ドメイン・名前・値で検索
実際にCookieを見てみよう
• Advanced Cookie Manager の ウィンドウ全景
G A U A
実際にCookieを見てみよう
• Google Analytics の Cookie(5種類)
G A
実際にCookieを見てみよう
• Universal Analytics の Cookie(1種類)
U A
ビジターID Cookie (_utma)
• _utma はユーザの訪問履歴を記録(6項目)
G A
分類 名前 値
GA _utma
90098267.1186966980.1399317752.1399317752.1399317752.1
90098267.1186966980.1399317752.1399317752.1401297167.2
場所 値 意味
1番目 90098267 ドメインのhash値(※アルゴリズム不明:md5?/sha1?)
2番目 1186966980 ランダム・ユニークなID(ユーザ識別用ID)
3番目 1399317752 初回訪問時(エポック秒) => 2014/5/6 04:22:32
4番目 1399317752 前回の訪問時刻(エポック秒)
5番目 1401297167 今回の訪問時刻(エポック秒) => 2014/5/29 02:12:47
6番目 2 同一ブラウザでのトータル訪問回数
キャンペーン Cookie (_utmz)
• _utmz はユーザの訪問経路を記録(11項目)
G A
場所 値 意味
1番目 90098267 ドメインのhash値
2番目 1399317752 前回の訪問時刻(エポック秒)
3番目 1 同一ブラウザでのトータル訪問回数
4番目 1 異なる訪問経路経由で訪問した回数
5番目 utmcsr=(direct) 訪問元/ソース情報(URL)
6番目 utmccn=(direct) 経由キャンペーン情報(広告計測用のID)
分類 名前 値
GA _utmz
90098267.1399317752.1.1.utmcsr=(direct)|utmccn=(direct)|utmcmd
=(none)|utmctr=(none)|utmcct=(none)|utmgclid=(none)|
キャンペーン Cookie (_utmz) (続)
• _utmz はユーザの訪問経路を記録(11項目)
G A
場所 値 意味
7番目 utmcmd=(none) メディア情報(経路の種類)
8番目 utmctr=(none) 検索ワード情報
9番目 utmcct=(none) 広告の種類
10番目 utmgclid=(none) Adwords広告情報(Adwordsで出稿した広告に付与)
11番目 utmcid= Null
分類 名前 値
GA _utmz
90098267.1399317752.1.1.utmcsr=(direct)|utmccn=(direct)|utmcmd
=(none)|utmctr=(none)|utmcct=(none)|utmgclid=(none)|utmcid=
セッションID Cookie (_utmb)
• _utmb はセッション判定に使用
G A
分類 名前 値
GA _utmb 90098267.2.10.1401297167
場所 値 意味
1番目 90098267 ドメインのhash値
2番目 2 同一ブラウザでのトータル訪問回数
3番目 10 外部リンクをクリックした回数をカウントダウン(制限)
4番目 1401297167 今回の訪問時刻
旧・セッションID Cookie (_utmc)
• 従来は_utmc と _utmb を併用しセッション判定に使用
▫ 2011/8/12 のセッション判定ルール変更後不使用へ
G A
分類 名前 値
GA _utmc 90098267
場所 値 意味
1番目 90098267 ドメインのhash値(アルゴリズム不明)
ビジターセグメンテーションCookie(_utmv)
• _utmv はカスタム変数を記録
▫ _setCustomVar() を使うと記録される
▫ _utmv だけ構造が変則的。
G A
分類 名前 値
GA _utmv 108333831|1=member=%E9%9D%9E%E4%BC%9A%E5%93%A1=1
場所 値 意味
1番目 108333831 ドメインのhash値(アルゴリズム不明)
2番目 1 カスタム変数番号(1~5)
3番目 member 名前(key)
4番目 非会員 値(Value) ※URLエンコード状態で記録
5番目 1 カスタム変数レベル(1~3)
_ga が持つ意味
• _ga は サービスサイドとサーバサイドを繋ぐ役割
▫ GAでCookieが記録していた情報は、Analytics の
サーバ側で記録・保管
分類 名前 値
UA _ga GA 1.2.394020651.1400239500
U A
場所 値 意味
1番目 1 Cookie Varsion
2番目 2 ドメインの深さ(ddo.jp)
3番目 394020651.1400239500 ClientID(ユーザ識別用ID)
ファーストパーティクッキー と サードパーティクッキー
ファーストパーティクッキー サードパーティクッキー
発行者
(所有者)
Webサイト
(サイト管理者)
外部サイト
(第三者・広告業者)
メリット
・ セキュリティで弾かれにくい
・ アクセス(参照・変更)可能
・ ドメインに依存しない
デメリット ・ ドメインに依存する
・ セキュリティで弾かれやすい
・ アクセス不可
使用例
・ 自分が所有するWebサイト
・ Google Analytics
・ 広告配信サーバ
• Google Analytics は”ファーストパーティクッキー”
• だからこそ、参照・変更が可能
【再掲】
GAが仕込んだCookieを取得する
• Cookie 情報は JavaScript で取得できる。
▫ Cookie 情報を取得して、訪問回数を表示したり、訪問
経路の違いに応じて表示を変えたりできる。
• “改変”はあまり機会無いかも。
G A U A
※ 実演した方が理解が早いので => 実演
(参考)Web Analytics Latte
GAのクッキー情報を手軽にJS変数として使う「ga.utils.js」
http://analytics.ryow.net/2010/10/11-120034.php
実演タイム②(Cookieを取得する)
1. テストページにアクセスする
▫ http://sudo-libra.ddo.jp/
2. どのように表示されるか確認しよう
3. HTMLソースを覗いてみよう
4. JavaScript が何をしているか考えてみよう
G A U A
質疑応答タイム
• 気になったことがあれば何でもどうぞ。
次は【第3章 Cookie を解析に活用する】
Coffee Break
10分間休憩です。
第3章 Cookie を解析に活用する
1. カスタム変数の反映を確認する
2. ログイン前の客にアピールする
カスタム変数の反映を確認する
• カスタム変数にお世話になった・使い込んだ人
• カスタム変数で困るのは反映までの時間
• なかなか反映されないと設定を疑ってしまう
• Cookie を使えば反映前に設定の成否を確認できる
G A
GooglaAnalytics の解析の流れ
• 反映前に設定の成否を確認するには?分かる人?
Webサイト
GA講座
<script>
Tracking code
</script>
Google Analytics
Collection
ConfigurationProcessing
Reporting
①
(訪問)
②
(Cookie更新)
③(データ送信)
④(分析)
【再掲】
GooglaAnalytics の解析の流れ
• 更新されたCookieを確認すれば分かります!
Webサイト
GA講座
<script>
Tracking code
</script>
Google Analytics
Collection
ConfigurationProcessing
Reporting
①
(訪問)
②
(Cookie更新)
③(データ送信)
④(分析)
【再掲】
ここで
分かる!
ビジターセグメンテーションCookie(_utmv)
• _utmv はカスタム変数を記録
▫ _setCustomVar() を使うと記録される
▫ 記録される => Cookie が更新される
▫ Cookie が意図通りに更新されていれば設定は正しい
分類 名前 値
GA _utmv 108333831|1=member=%E9%9D%9E%E4%BC%9A%E5%93%A1=1
※ 設定に不安を覚えたら Cookie を見よう!
ログイン前の客にアピールする
• ECサイトでログイン前後は情報量が大違い
• 大多数の中の一人 or 顔の見えるお客
G A
大多数の潜在会員
氏名・年齢・性別・頻度・興味 => 不明
特定個人を追えない
=> One to One マーケができない?
登録済の会員
氏名・年齢・性別・頻度・興味 => 把握
特定個人が追える
=> One to One マーケ が可能
ログイン・会員登録前の客
(潜在会員)にアピールし
1人でも多く会員化するには?
特定個人を追跡するには?
ログイン前の客にアピールする
• Cookie であれば全員持ってる!個人特定できる!
• 訪問履歴から訪問回数や滞在時間を把握。
• 訪問ページをカスタム変数で記録。
• 一定の閾値を超えた訪問者(潜在顧客)にアピール
G A
ビジターID Cookie (_utma)
• _utma はユーザの訪問履歴を記録(6項目)
分類 名前 値
GA _utma 90098267.1186966980.1399317752.1399317752.1399317752.1
場所 値 意味
1番目 90098267 ドメインのhash値(※アルゴリズム不明:md5?/sha1?)
2番目 1186966980 ランダム・ユニークなID(ユーザ識別用ID)
3番目 1399317752 初回訪問時(エポック秒) => 2014/5/6 04:22:32
4番目 1399317752 前回の訪問時刻(エポック秒)
5番目 1401297167 今回の訪問時刻(エポック秒) => 2014/5/29 02:12:47
6番目 2 同一ブラウザでのトータル訪問回数
※ Cookie を駆使して非会員ユーザを追跡しよう!
質疑応答タイム
• 気になったことがあれば何でもどうぞ。
次は【第4章 Web解析をビジネスチャンスへ】
第4章 Web解析をビジネスチャンスへ
1. とあるECサイトのWeb解析(例え話)
2. Web解析者が真にみるべきKPIとは
3. CEDEC2013 井澤正志 氏の講演
4. 井澤流:訪問者のセグメント分類
5. ECサイトを例に上客を特定するアイデア
とあるECサイトのWeb解析(例え話)
G A U A
• とあるECサイトを運営する企業の上司と部下
• 過去施策はECサイト全体を賑わす物
• セオリーは”DAUと売上は比例する”・“KPI=DAU”
とあるECサイトのWeb解析(例え話)
G A U A
• ある四半期末、売上予実がショートしそう。
• 上司は“新規呼込施策でDAUを増加・売上も増加”
• 部下は“既存顧客には嬉しくない”と懐疑的
とあるECサイトのWeb解析(例え話)
G A U A
• イベント実施の結果
• DAUは伸びた!しかし売上は伸びずにショート!
• DAUに売上が比例しなかった!何故か!?
売上
DAU
施策投入
Web解析者が真にみるべきKPIとは
• 問題提起
▫ DAUは,良く買う客も”1”あまり買わない客も”1”
▫ 100万円購入する客と100円購入する客は同じか?
▫ 施策でDAUが上がったとして、内訳見なくて良いか?
▫ DAU自体は上がったが、購買層が下がってないか?
▫ DAUと売上は本当に比例か?
▫ こんな状態で KPI=DAU は正しいのか?
Web解析者が真にみるべきKPIとは
• 提案
▫ 顧客の特性に合わせて”1”の解釈を変える
▫ 顧客をセグメントに分ける
▫ セグメント毎にKPIを計測・分析する
▫ セグメントに分けることで、顧客特性をより把握する
▫ “良客”セグメントの動向には特に注視
CEDEC2013 井澤正志 氏の講演
• CEDEC・井澤正志さん 知っている人?
G A U A
CEDEC2013 井澤正志 氏の講演
• CEDEC(Computer Entertainment Developers Conference)
• IT業界の研究発表会&お祭り
• 元・株式会社gloops の データマイニングアナリスト
• 『ソーシャルゲーム運営者が真にみるべきKPIとは』
• “お客様を一定の定義でセグメント化してKPIを分析”
G A U A
井澤流:ユーザのセグメント分類
1. ユーザを“BU”と“FU”に分類
▫ BU(BaseUser):ヘビーユーザ
▫ FU(FollowUser):ライトユーザ
2. BU と FU をさらに分類
▫ H-BU, M-BU, L-BU, L-FU, M-FU, H-FU
3. 運営継続で重要な“H-BU”“M-BU”に注視
4. セグメント間の遷移確立を求め3ヶ月後を分析
G A U A
• 過去7日間での訪問日数(アクティブ度)で分類
• 5/5に幅広く広告を出稿するDAU向上施策実施
井澤流:ユーザのセグメント分類(例)
セグメント 5/1 5/2 5/3 5/4 5/5 5/6 5/7
H-FU 4000 4000 4000 4000 4000 4000
M-FU **** **** **** **** **** **** ****
L-FU **** **** **** **** **** **** ****
L-BU **** **** **** **** **** **** ****
M-BU 20000 20000 20000 20000 20000 20000
H-BU 20000 20000 20000 20000 20000 20000
DAU 44000 44000 44000 44000 44000 44000
G A U A
良
客
新
規
DAUは向上したが、良客を逃したので施策として失敗
8000
46000
19000
19000
内訳大事!
ECサイトを例に上客を特定するアイデア
1. 訪問者を個別で漏らさず追跡できるようにする
▫ 顧客データベース(UserID) ※非ログイン・未登録
▫ GA Cookie + バックアップ ※揮発性注意
▫ アクセスログ ※確実だけど手間
2. 良客を定義する
▫ 期間別購買額(年・月・日)
▫ 期間別購入回数(年・月・日) ※伸び代が多いのは?
3. セグメント分類で分析
▫ GA組み込み(カスタム変数), Excel最強説
G A U A
質疑応答タイム
• 気になったことがあれば何でもどうぞ。
最後は【本日のまとめ】
本日のまとめ
1. GA/UAはCookieを介して訪問を記録・管理
2. Cookie 情報を取得し訪問者を深く理解すべし
3. Cookie を活用し設定確認や個人追跡を行うべし
4. 訪問者をセグメント分類してビジネスに繋ぐべし
ご静聴ありがとうございました