Claude 3にGoogleアナリティクス GA4のデータを分析させてみよう

Claude 3がGoogleアナリティクスGA4のデータをどのように扱うか、実際のデータを使って分析させてみましょう。

なお、今回、分析に使用するモデルはSonnetです。

事前にClaude 3に聞いてみよう!

GA4のデータを分析してもらう前に、まずはどんなデータだと嬉しいかClaude 3に確認してみましょう。

「GoogleアナリティクスGA4のデータを分析してもらいたいんだけど、どんなデータ形式がいいですか?」と聞いてみました。

するとこんな感じに返答が帰ってきました。

Claude 3にGA4のデータを分析させてみよう

日本語にするとこんな感じです。GA4のレポート画面での操作がちゃんと合っていますね。

はい、Google Analytics 4 (GA4)のデータを分析するには、次の手順でデータをCSVまたはExcelファイルにエクスポートし、そのファイルを私と共有していただく必要があります。

GA4で手順は以下の通りです:

1. GA4プロパティにログインする
2. レポートセクションに移動する
3. エクスポートしたいレポートに移動または新規作成する
4. エクスポートボタンをクリックする
5. レポートデータのエクスポートを選択する
6. 期間、メトリクス、ディメンションを選択する
7. データ形式(CSVがシンプルで分かりやすい)を選ぶ
8. エクスポートをクリックする

CSVまたはExcelファイルにGA4データが出力されましたら、そのファイルを直接この対話にアップロードするか、内容をコピー&ペーストしていただけますと幸いです。

構造化データを受け取り次第、統計手法を用いて分析、可視化、パターンや傾向の特定、意味のあるセグメント分けを行い、GA分析データから適切な洞察を導き出します。

データのエクスポートや提供方法で分からない点があれば、ご遠慮なく質問してください。準備が整い次第、分析に着手できます。

GA4のデータの準備

今回はトラフィック獲得:セッションのデフォルト チャネル グループのデータを準備します。

Claude 3の指示通り、CSVファイルでエクスポートしました。

Claude 3にGA4のデータを分析させてみよう

データのアップロード

チャット欄の右側にクリップのマークがあるので、それをクリックしてファイルをアップロードします。

Claude 3にGA4のデータを分析させてみよう

ファイルが無事にアップロードされるとアイコンが表示されます。

どのファイルがアップされたか視覚的にわかりやすくいいですね!

Claude 3にGA4のデータを分析させてみよう

ちなみにファイルのアイコンをクリックすると右側にプレビューが表示されます。

ちょっとしたことですが便利ですね!

※CSVファイル以外でも同じようにプレビューが表示されるかどうか、試してみてください。

Claude 3にGA4のデータを分析させてみよう

分析してもらう

それではデータの中身についてClaude 3に分析してもらいましょう。

Claude 3にGoogleアナリティクス GA4のデータを分析させてみよう

Claude 3に日本語に翻訳してもらいました。

若干修正は必要ですが、かなり自然な感じに表現できていると思います。

エクスポートされたGoogle Analyticsデータから、以下の観察と分析が可能です。

1.トラフィックソース:このデータには、ウェブサイトにセッションを送るさまざまなトラフィックソース/チャネルに関する情報が含まれています。主なソースは、有機検索、ダイレクト、有料検索、リファラルのようです。

2.ユーザーエンゲージメント:このデータには「エンゲージメントあり」のセッション数、「セッションあたりの平均エンゲージメント時間」、「エンゲージメント率」などの指標が含まれています。これにより、トラフィックソース別のユーザーエンゲージメントレベルを分析できます。例えば、「Eメール」チャネルはセッションあたりの平均エンゲージメント時間が111秒と最も高く、「有機検索」はエンゲージメントありのセッション数が最も多いです。

3.ユーザー行動:「セッションあたりのイベント数」や「イベント数」などの指標は、ウェブサイト上でのユーザーの行動やインタラクションについての洞察を提供します。「Eメール」チャネルはセッションあたりのイベント数が7.14と最も高く、このソースからのユーザーが非常に熱心であることを示しています。

4.コンバージョンと収益:このデータには、コンバージョン数と総収益が含まれています。ほとんどのソースで収益がゼロになっていますが、これは事業の性質や選択した期間によるものかもしれません。

5.ユーザー獲得:「ユーザー」列には、チャネル別の獲得ユーザー数が示されています。これにより、ユーザー獲得に最も効果的なチャネルを特定できます。

6.未割り当てトラフィック:「未割り当て」の行は、特定のソースやチャネルに割り当てられなかったトラフィックを表しているようです。エンゲージメント率が比較的低い9.9%なので、さらに調査する価値がある分野かもしれません。

7.有料 vs. 無料:有料チャネル(有料検索、有料その他など)と無料チャネル(有機検索、有機ソーシャルなど)のメトリクスを比較することで、有料マーケティング施策の実績と効果を評価できます。

総じて、このデータはウェブサイトのトラフィックソース、ユーザーエンゲージメント、行動、獲得について貴重な洞察を提供してくれます。ただし、事業目標、マーケティング戦略、ウェブサイトの目的といった追加の文脈を組み合わせると、より包括的な分析が可能になります。

グラフは作成できる?

残念ながらClaude 3はこのままグラフを作成してくれることはありません。

ただし、グラフを描画するためのPythonのコードを提供してくれるので、Pythonでグラフを作成することは可能です。それも別の記事で試してみたいと思います。

以上、Claude 3にGoogleアナリティクス GA4のデータを分析させてみるテストでした。

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