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公開：2024-05-09

Looker StudioでGoogle広告とアナリティクス、サーチコンソールのデータを統合・分析する方法

text: XEXEQ編集部

Looker Studioでデータ統合する際の注意点

Looker Studioでデータ統合する際の注意点に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

• データ統合の際に発生する日別・週別・月別の数値の不整合への対処法
• データ統合後のデータソースの再利用方法
• データ統合時の結合条件の設定方法

データ統合の際に発生する日別・週別・月別の数値の不整合への対処法

Looker Studioでデータ統合を行う際、日別のデータのみを統合すると週別や月別の数値が正しく集計されない場合があります。この問題を解決するためには、統合前のデータソースに週や月の項目を追加し、日単位だけでなく週単位や月単位でもデータを結合する必要があります。これにより、週別や月別の数値も正しく表示されるようになります。

具体的には、統合前のデータソースに「月（タイプは[年、月]）」と「週（タイプは[ISO の年と週]）」を追加します。追加する際は、すでに存在する「日付」項目を複製し、フィールド名とタイプを修正すると効率的です。そして、データ統合の設定画面で、日単位の結合に加えて「月」と「週」の項目でも結合を行います。

最後に、レポートの編集画面でディメンションに「月」と「週」を設定すれば、週別や月別の集計値も正しく表示されるようになります。Looker Studioでデータ統合を行う際は、このような日別・週別・月別の数値の不整合に注意し、適切に対処することが重要です。

データ統合後のデータソースの再利用方法

Looker Studioでデータ統合を行った後、統合したデータソースを別のレポートでも再利用したい場合があります。その際は、データ統合の設定画面で作成したデータソースを保存し、他のレポートからもそのデータソースを選択して利用することができます。これにより、一度統合したデータを複数のレポートで活用できるようになります。

データソースを保存する際は、わかりやすいデータソース名を付けることが重要です。データソース名は、データの内容や用途が一目でわかるような名前にしましょう。また、データソースを編集する際は、「繰り返しフィールドを非表示にする」オプションにチェックを入れておくと、結合条件に使用したフィールドが重複して表示されなくなるので便利です。

統合したデータソースを再利用することで、同じデータを複数のレポートで一貫して使用できるようになります。これにより、レポート間のデータの整合性が保たれ、データ分析の効率も向上します。Looker Studioでデータ統合を行う際は、データソースの再利用性も考慮に入れて設定を行うことが重要です。

データ統合時の結合条件の設定方法

Looker Studioでデータ統合を行う際、結合条件の設定は非常に重要です。結合条件とは、統合するデータソース間で一致させるフィールドのことを指します。適切な結合条件を設定しないと、データが正しく統合されない可能性があります。結合条件は、データソースの内容をよく理解した上で慎重に選択する必要があります。

結合条件の設定は、データ統合の設定画面で行います。まず、統合するデータソースを選択し、各データソースから結合に使用するフィールドを指定します。次に、結合演算子を選択します。Looker Studioでは、内部結合、左外部結合、右外部結合、完全外部結合の4種類の結合演算子が利用可能です。

結合演算子の選択は、統合するデータの特性に応じて行います。例えば、すべてのデータを残したい場合は外部結合を、一方のデータのみを残したい場合は内部結合を使用します。結合条件の設定が完了したら、プレビューでデータが正しく統合されているか確認しましょう。データ統合時の結合条件の設定は、データ分析の精度に直結する重要な作業です。

Looker Studioのデータ統合でSearch ConsoleとGAのデータを連携する方法

Looker StudioのSearch Consoleデータ統合に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

• Search ConsoleとGAのデータソースの追加方法
• Search ConsoleとGAのデータの結合方法
• Search ConsoleとGAのデータを使った分析事例

Search ConsoleとGAのデータソースの追加方法

Looker StudioでSearch ConsoleとGoogleアナリティクス（GA）のデータを統合するには、まず両方のデータソースを追加する必要があります。Search Consoleの場合は、データソースの追加画面でSearch Consoleを選択し、対象のウェブサイトを指定します。GAの場合は、GAを選択し、対象のビューを指定します。

データソースの追加が完了したら、各データソースから必要なディメンションとメトリクスを選択します。Search Consoleの主なディメンションは、クエリ、ページ、国、デバイスなどがあります。主なメトリクスは、クリック数、表示回数、平均掲載順位などがあります。GAの主なディメンションは、ページパス、ランディングページ、流入元、国などがあります。主なメトリクスは、ページビュー数、直帰率、平均ページ滞在時間などがあります。

選択したディメンションとメトリクスは、レポートの編集画面で自由に組み合わせて使用できます。ただし、Search ConsoleとGAでは、ディメンションやメトリクスの名称が異なる場合があるので注意が必要です。データソースの追加と設定が完了したら、いよいよSearch ConsoleとGAのデータを結合します。

Search ConsoleとGAのデータの結合方法

Search ConsoleとGAのデータを結合するには、データ統合の設定画面で両方のデータソースを選択し、結合条件を指定する必要があります。結合条件には、URLやページパスなどの共通のディメンションを使用します。例えば、Search ConsoleのランディングページとGAのページパスを結合条件に指定することで、検索流入したユーザーの行動をページ単位で分析できるようになります。

結合方法は、内部結合、左外部結合、右外部結合、完全外部結合の4種類から選択できます。Search ConsoleとGAのデータを結合する場合は、通常、左外部結合を使用します。これにより、Search Consoleのデータを主軸としつつ、GAのデータを追加で結合できます。結合が完了したら、プレビューでデータが正しく統合されているか確認しましょう。

Search ConsoleとGAのデータ結合では、データの粒度の違いに注意が必要です。Search Consoleのデータは基本的にページ単位ですが、GAのデータはセッション単位やユーザー単位で集計されています。そのため、結合後のデータを解釈する際は、データの粒度を考慮する必要があります。適切な結合条件とデータの解釈により、Search ConsoleとGAのデータを効果的に統合できます。

Search ConsoleとGAのデータを使った分析事例

Search ConsoleとGAのデータを統合することで、多角的なWebサイト分析が可能になります。例えば、Search Consoleのクリック数とGAのページビュー数を組み合わせることで、検索流入したユーザーのエンゲージメントを評価できます。クリック数が多いキーワードやページを特定し、そのページのエンゲージメント指標を確認することで、コンテンツの改善点を見つけられます。

また、Search Consoleの平均掲載順位とGAの直帰率を組み合わせることで、検索順位と直帰率の関係を分析できます。検索順位が高いにもかかわらず直帰率が高いページを特定し、ユーザーのニーズに合ったコンテンツに改善することで、直帰率を下げられる可能性があります。このように、Search ConsoleとGAのデータを組み合わせることで、検索パフォーマンスとユーザーエンゲージメントの関係性を多面的に分析できます。

さらに、Search ConsoleとGAのデータを経時的に分析することで、SEO施策の効果測定も可能です。例えば、特定のページのコンテンツを最適化した前後でSearch Consoleのクリック数とGAのページビュー数がどのように変化したかを確認できます。データの変化を定量的に把握することで、施策の効果を客観的に評価できるようになります。Search ConsoleとGAのデータ統合は、Webサイトのパフォーマンス改善に役立つ重要な分析手法です。

Looker Studioのデータ統合でGoogle広告とアナリティクスのデータを連携する方法

Looker StudioのGoogle広告データ統合に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

• Google広告データをLooker Studioに取り込む方法
• Google広告データとアナリティクスデータの結合方法
• Google広告データとアナリティクスデータを組み合わせた分析事例

Google広告データをLooker Studioに取り込む方法

Looker StudioでGoogle広告のデータを利用するには、まずデータソースとしてGoogle広告を追加する必要があります。データソースの追加画面でGoogle広告を選択し、対象のアカウントを指定します。次に、レポートの種類を選択します。Google広告には、キャンペーン、広告グループ、広告、キーワードなどのレポートがあります。

レポートの種類を選択したら、必要なディメンションとメトリクスを選択します。Google広告の主なディメンションは、キャンペーン、広告グループ、広告、キーワードなどがあります。主なメトリクスは、クリック数、インプレッション数、コンバージョン数、コストなどがあります。選択が完了したら、データソースに名前を付けて保存します。

Google広告データの取り込みが完了したら、レポートの編集画面でデータを確認しましょう。ディメンションとメトリクスを組み合わせてテーブルやグラフを作成し、データが正しく取り込まれているか確認します。Google広告データは日次や月次で更新されるので、定期的にデータを更新する必要があります。Looker Studioのデータソースでデータの更新スケジュールを設定しておくと便利です。

Google広告データとアナリティクスデータの結合方法

Google広告データとGoogleアナリティクス（GA）データを結合するには、両方のデータソースをLooker Studioに追加した上で、データ統合の設定を行う必要があります。結合条件には、キャンペーンやサイトURLなどの共通のディメンションを使用します。Google広告とGAの結合では、通常、左外部結合を使用します。

ただし、Google広告とGAではデータの粒度が異なるため、結合時に注意が必要です。Google広告のデータはクリックやコストなどの広告イベントが主体ですが、GAのデータはセッションやユーザー単位で集計されています。そのため、結合後のデータを解釈する際は、データの粒度を考慮する必要があります。

また、Google広告とGAでは、ディメンションやメトリクスの名称が異なる場合があります。例えば、Google広告のコンバージョンとGAのコンバージョンでは、カウント方法が異なることがあります。データの定義を確認し、適切なディメンションとメトリクスを選択することが重要です。結合が完了したら、プレビューでデータが正しく統合されているか確認しましょう。

Google広告データとアナリティクスデータを組み合わせた分析事例

Google広告データとGAデータを組み合わせることで、広告の効果を多角的に分析できます。例えば、Google広告のクリック数とGAのセッション数を組み合わせることで、広告経由のセッション数を把握できます。広告のクリック数が多くてもセッション数が伸びていない場合は、広告とランディングページの関連性が低い可能性があります。広告とランディングページの内容を見直すことで、広告の質を高められるかもしれません。

また、Google広告のコストデータとGAのコンバージョンデータを組み合わせることで、広告の投資対効果（ROI）を算出できます。キャンペーンやキーワードごとにROIを比較し、ROIの高い広告に予算を集中させることで、広告の効果を最大化できる可能性があります。ただし、コンバージョンの定義がGoogle広告とGAで異なる場合は、データの解釈に注意が必要です。

さらに、Google広告のインプレッション数とGAの直帰率を組み合わせることで、広告の質を評価できます。インプレッション数が多いにもかかわらず直帰率が高い広告は、ユーザーのニーズに合っていない可能性があります。広告文や見出しを改善することで、直帰率を下げられるかもしれません。Google広告とGAのデータを組み合わせることで、広告のパフォーマンスを多面的に評価し、改善策を立てられます。

タイトル：Looker StudioでGoogle広告とアナリティクス、サーチコンソールのデータを統合・分析する方法 ディスクリプション：本記事では、Looker Studioを使ってGoogle広告、Googleアナリティクス、Google サーチコンソールのデータを統合し、マーケティング施策を多角的に分析する方法を解説します。データソースの連携方法から、データを組み合わせた分析事例まで、実践的な活用方法をご紹介します。

参考サイト

1. Google. https://blog.google/intl/ja-jp/

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