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. ﾌｧｰｽﾄﾊﾟｰﾃｨｸｯｷｰ と ｻｰﾄﾞﾊﾟｰﾃｨｸｯｷｰ

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）

ﾌｧｰｽﾄﾊﾟｰﾃｨｸｯｷｰ と ｻｰﾄﾞﾊﾟｰﾃｨｸｯｷｰ

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）

ﾌｧｰｽﾄﾊﾟｰﾃｨｸｯｷｰ と ｻｰﾄﾞﾊﾟｰﾃｨｸｯｷｰ

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ﾊﾟｰﾃｨか？

▫ 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 ﾄﾗｯｷﾝｸﾞｺｰﾄﾞ設置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）

ﾌｧｰｽﾄﾊﾟｰﾃｨｸｯｷｰ と ｻｰﾄﾞﾊﾟｰﾃｨｸｯｷｰ

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）

ｾｸﾞﾒﾝﾄ 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