UAのサポート終了が2023年7月1日ということで、残り半年をきってきました。
そろそろGA4への移行に向けて本格的に動き出す必要がありそうですね。
とりあえずプロパティは作成したけど、あまり活用できていないという方も多いのではないでしょうか?
GA4はGoogle広告の運用で活用できる機能も強化されている印象です。
そこで今回はGoogle広告とGA4を連携する手順と、連携のメリットを簡単にご紹介します。
コンテンツ
GA4とGoogle広告連携の手順
連携の手順自体はそこまで複雑ではありません。
GA4からリンクするパターンとGoogle広告アカウントからリンクする2種類の方法があります。
GA4からリンクする方法
GA4の管理画面から「サービスとのリンク>Google広告とのリンク」を選択します。
その後は「Google広告アカウントを選択」をクリックすると、現状ログインしているGoogleアカウントに紐づいているGoogle広告のアカウントが一覧で表示されるので、リンクしたいものを選択していくだけです。
Google広告アカウントからリンクする
GA4からだけではなく、Googleアカウント側からリンクすることも可能です。
「ツールと設定」から「リンクアカウント」を選択します。
その後は様々なサービスが表示されるので、「Google Analytics(GA4) & FireBase」をクリックしてリンクしたいアカウントを選択していくだけです。
無事にリンクされると「リンク済み」と表示されます。
次にGoogle広告とGA4を連携することで得られるメリットを簡単にご紹介します。
①GA4のオーディエンスを活用できる
オーディエンスは、サイトやアプリ上で、ある特定の条件を満たす行動をしたユーザーをセグメントすることができる機能です。
様々な条件やシーケンスなど、Google広告では作成できない細かな条件でオーディエンスを作成することができます。
地域や年齢などの属性や、特定のページを閲覧した、ボタンをクリックした、サイト内検索を行ったなど、様々な条件をかけ合わせられます。
その他にも特定のページからフォームへ遷移したなど、ユーザーの一連の動きを条件としてオーディエンスを作成することも可能です。
またGA4の場合、「予測オーディエンス」というものが追加になっています。
機械学習を利用して、今後購入しそうなユーザーや利用学が上位になりそうなユーザーを予測してリスト化してくれます。
※ただしこちらはある程度データの母数がないと使用することができません。
これらのオーディエンスをGoogle広告にインポートして活用することで、より確度の高いユーザーに対して広告を配信することもできるため、積極的に活用したい機能になります。
②GA4のコンバージョンデータをインポートできる
GA4で設定したコンバージョンをGoogle広告にインポートして各キャンペーンの最適化の指標として活用することができます。
こちらはUAの頃から既にコンバージョンのインポート可能なのでご存じの方も多いかもしれません。
一方でGA4は「オーディエンス」をコンバージョンに設定することが可能になっています。
細かな条件指定や、シーケンスを設定したオーディエンスをコンバージョンに登録し、Google広告にインポートすることで柔軟なコンバージョンの設定にも活用することができます。
商材によってはコンバージョン件数が貯まりにくいものもあるかと思います。
そういった場合は、マイクロコンバージョンとしてインポートしたコンバージョンを使用して効果が改善するか検証する方法もありそうです。
Google広告のコンバージョンとGA4のコンバージョンは同じポイントに設定をしていても、計測の方法が異なるため数値に乖離が起きることが多いです。
広告効果を計測する際に媒体のコンバージョンよりも、GAのCVを正として運用をしているケースもあるかと思います。
媒体のCVとGAのCVの数値にかなり大きな乖離がある場合、媒体CVに最適化するように設定していると、媒体CVは伸びても実際の成果指標であるGAのCVがあまり伸びていない…ということも起こり得ます。
そのため、両者の乖離が大きく計測の修正が難しい場合はGAのコンバージョンをインポートして、最適化の指標に使うことも可能です。
もし使わない場合でもサブの指標としてインポートしておくことで、媒体上で確認もできるようになるので、いつでも使用できるようにインポートされることをオススメします。
GA4と連携して広告配信に有効活用
Google広告とGA4を連携することで得られるメリットをご紹介しました。
連携自体は簡単なので、まだ実施されていない方は1度試してみてはいかがでしょうか。
GA4のオーディエンスやコンバージョンデータを活用することで、広告改善のアイディアが広がるかと思います。
特に新しく追加になった「予測オーディエンス」は今後広告配信に積極的に取り入れていきたいですね。
Keisuke Asou
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