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はじめに Adobe Analytics計測の実装支援を行うときにはAdobe Analyticsのワークスペースで計測確認がまずセットで発生します。 このとき、問題が生じた際はその切り分けや意図したアクションでデータが取れているかといった検証を行いますが、それらの調査に役立つデータが計測されているかいないかでその精度や効率が変わってきます。   テクニカルコンサルタントとしてこういった業務を対応する上で、これらは欲しいなと思った計測データを上げていきます。 なお、デバッグ用途のみでなく、セグメントやドリルダウン用途でも役立つものもあるかと思います。 もし、計測していなかったり、ページビュー計測以外では取っていないデータ項目があれば、計測追加を検討してみてはいかがでしょうか？   なお、以降の説明では、アクション計測はカスタムリンク計測、離脱リンク計測、ダウンロードリンク計測を総称するものとして呼称します。 ドメイン（FQDN） 「www.implementdigital.com」「www.digitalstacks.net」など、閲覧しているページURLのドメインを計測しておくと、特に複数サイトの計測を1つのレポートスイートで運用しているようなケースでの分析・調査に有用です。 Adobe Analyticsではs.serverという変数があり計測するとサーバーレポートで確認ができるようになりますので、通常はこれを利用するとよいかと思います。 なお、このデータ項目はページビューだけでなくアクション計測でも計測をおすすめします。 そうしておくと、セグメントや仮想レポートスイートを利用した際に、アクション関連のデータもそのセグメントや仮想レポートスイートに紐付けることができるからです。 ページURL（URLパラメーターなし） URLパラメーターありだとワークスペースでのデータ行数が極めて多いケースがあり、そうなると分析や調査がしづらいケースがあります。そのため、URLパラメーターを除去したURLも計測しておくことをおすすめします。   なお、このデータ項目もアクション計測でも計測することを推奨します。 そうしておくと、前出のセグメント、仮想レポートスイートの他、クリックなどを計測している際のアクションが発生したページ情報として利用できるからです。   もちろん、リンククリック計測ではActivity Mapページで対応できるケースも多くあります。ただし、ページスクロールや滞在時間計測（一定時間経過でビーコンを送信）といった、リンククリックを介さない計測だとケアできないこともあります。 よって、これも別途に取っておくと特殊なアクション計測でも発生ページを示すものとして代用ができるようになります。   URLは長くなることがあるのでeVar（最大255バイト）を利用するとよいでしょう。 ページURL（URLパラメーターあり） 昨今だとサイトの機能にURLパラメータを利用するケースは減っているかもしれませんが、流入分析などURLパラメーターを利用した分析を深堀りしたり調査する際にあると便利です。 このデータ項目もページURL（URLパラメーターなし）と同じ理由でアクション計測でも計測することを推奨します。   URLは長くなることがあるのでeVar（最大255バイト）を利用するとよいでしょう。 レポートスイートID 昨今では利用例が減ってきていますが、MST（マルチスイートタギング）をご利用の場合で、特にドメインやURLで動的にそれを変えているケースだとデータの調査やケース分けで役立つことがあります。 ・MSTに関するHELP：複数のスイートタグ付けの実装 | Adobe Analytics   レポートスイートIDは最大40バイトと制約がありますのでpropでも問題ありません。 どちらかというと分析よりデバッグ用途に近い利用が考えられるため、これも計測するのであればアクション計測でも計測することを推奨します。 Adobe Launchプロパティ名 こちらはデバッグ用途の情報です。   複数サイト・複数ページで、異なる複数のAdobe Launchタグを使い分けているケースだと活用できます。 こういった利用形態だとどのプロパティを調整するとこのページの計測を調整できるかがわからなくなることが多々あります。 本来はそうなることは極力避けた方がよいのですが、実際には運用やチーム、導入時期などの理由でこうなってしまうケースもありますし、他人事ではない、というのがテクニカルコンサル業務を対応していると常々思います。   脱線してしまいましたが、これを取るようにしておくと、Adobe Analytics上でどのプロパティで使われているかが把握しやすくなるので、計測調整の一助になります。 また、上のような状況を改善する取り組みの際にも、いきなり戦うのでなくまず現状整理や分析として、計測追加を検討するとよいかと思います。  …

Adobe Analyticsでビデオ計測を行なっている方で、同時視聴者数を集計したい場合があると思います。メディア同時視聴者パネルを使用すると、同時に何ユーザが視聴しているか把握をすることができます。今回は、同時視聴数を集計するための「メディア同時視聴者パネル」の操作方法について紹介をします。 ■「メディアの同時視聴者数」パネルの操作方法 「メディア同時視聴者パネル」は、Adobe Analyticsのワークスペースからアクセスします。 プロジェクトの左パネルから「メディアの同時視聴者数」をドラッグ＆ドロップします。 「シリーズ分類」に、集計をしたい動画についての、ディメンション、ディメンション項目、セグメント、日付範囲等を指定します。 精度とパネルの要約数値を選択します。 精度は分、5分、15分、30分、時間、日、週、月、四半期、年から選択できます。 また、パネルの要約数値は、「最大」「最小」を選択でき、集計結果に最大同時視聴者数と最小同時視聴者数を視覚的に出すことができます。 「作成」ボタンで、同時視聴者数を集計します。実行結果は以下のようになります。 ■「分」ディメンションとの違い Adobe Analyticsには「分」ディメンションがありますが、「分」ディメンションの場合は再生開始時と再生終了時のみしか視聴者数を集計しませんので、続けて視聴しているユーザを集計したい場合でもその間はカウントがされません。 その点、メディアの同時視聴者数パネルを使用すると、継続して視聴しているユーザをカウントすることができます。 ■「メディアの同時視聴者数」の使用例  ピーク時だけでなく継続的にどれくらい視聴しているか見てみたい 定常的に配信している動画で、特定日付で比較して見てみたい デバイス別に同時視聴の傾向を見てみたい 流入元別に同時視聴の傾向を見てみたい などに使用できます。 ■その他制限事項  精度は、分、5分、15分、30分、時間、日、週、月、四半期、年から選択できますが、視覚化できる範囲は1,440行までの制限があります。精度が「分」の場合は、24時間までとなります。 メディアの同時視聴者数パネルを使用した集計では、集計単位はセッション数ではなくユニークな訪問者数となります。 シリーズの分類は最大10までとなります。 動画計測はハートビート計測である必要があります。 ■まとめ 動画計測はしているが、同時視聴数は集計できないと思っていた方も多いと思います。一度試してみてください。 Implement DigitalではAdobe Analyticsの分析を支援するサービスを提供しています。ご興味がありましたらお問い合わせください。

はじめに 以前はサイトごとにレポートスイート、計測ファイル（AppMesurement.jsやVisitor API.js）あるいは計測タグ（DTM/Adobe Launch）が用意され、個別に運用するパターンが見られました。 ただし、Adobe Analyitcsの機能の充実に伴い、昨今では１つのレポートスイートと１つの計測ファイルあるいは１つの計測タグで複数サイトのAdobe Analytics計測を運用とするケースも増えつつあると感じています。 この運用では、新しいドメインのサイトでのAdobe Analytics計測を始めるときに、既存レポートスイートやタグを利用するため事前作業は個別に準備するよりも少ない労力で対応できます。 反面、既存設定に新しいドメインの情報を盛り込む必要があり、これらが意外と気づきにくいポイントだとも思われました。よって、このような対応下での確認ポイントを本記事にて紹介したいと思います。 なお、本記事で取り上げる内容はお客様独自／個別計測要件は対象外となります。もし、他にもドメイン情報を用いた計測要件がある場合には、合わせてご確認されることをおすすめいたします。 Adobe Analyticsの設定確認 まず、Adobe Analyticsの管理画面での確認ポイントは以下があります。 1. 内部URLフィルター 「あえて登録せず運用する」理由がなければ計測対象ドメインを追加しておくことがほとんどです。 ただし、それに反して設定漏れがおきやすく、設定漏れがあると問題が生じ得ます。 一例として、影響が生じるレポートは以下となります。 リファラー 参照ドメイン等のリファラーを利用するレポート マーケティングチャネル（内部URLフィルターを参照するチャネル） これらの流入分析系のレポートにて 未追加のドメインやそのURLが出てしまい数字が増える 意図しないチャネル割り当てが生じる というような影響が出てきます。 よって、追加ドメインが判明次第、対象レポートスイートの本設定を確認し設定する、と早めに対応しておくとよいでしょう。 参考HELP： 内部URLフィルター https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics/admin/admin-tools/internal-url-filter-admin.html?lang=ja 2. マーケティングチャネル 特に自社サイト群や関連企業のグループサイトからの相互流入を定義するチャネルがある場合には要確認です。 新ドメインのサイトからの流入あるいはそこからの送客が意図したチャネルに適切に割り当てられる（あるいは意図しないチャネルに割り当られないか）を確認しておくことをおすすめします。 こちらも追加ドメインが判明次第、早めに対象レポートスイートの該当設定を確認しておくとよいでしょう。 参考HELP： Marketing Channel https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics/components/marketing-channels/c-getting-started-mchannel.html?lang=ja Adobe Analyticsの計測実装確認 この章では、実際のAdobe Analytics計測を設定しているタグやコード側での確認ポイントを取り上げています。 1. s.linkInternalFilters 離脱リンククリック時に自動的に離脱リンク計測を発生させる設定（s.trackExternalLinks=true）が有効なときに要確認で、この設定値と新しいドメインがマッチしない場合には追加が必要です。 もし追加されていないと、新しいドメインのページにて内部リンクをクリックして次ページに遷移するときに離脱リンク計測が発生してしまう問題が生じます。 参考HELP： s.linkInternalFilters https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics/implementation/vars/config-vars/linkinternalfilters.html?lang=ja-JP Analytics の cookie https://experienceleague.adobe.com/docs/core-services/interface/administration/ec-cookies/cookies-analytics.html?lang=ja-JP…

Adobe Analyticsでセグメント間の違いを見るけるには非常に時間がかかったり、見逃したりすることがあると思います。今回は、そのセグメント間の違いを自動的に分析するセグメント比較について紹介をします。 セグメント比較とは セグメント比較は、Adobe Analyticsのワークスペースに存在する機能で、セグメント間での違いを、自身がアクセス可能なすべてのディメンション、指標、セグメントを対象に、統計的にかつ自動的に見つけ出してくれる機能です。 セグメント同士を比較してスコアリングし、特性を見つけ出すことを全自動で行いますので、非常に便利な機能です。 セグメント比較の使用方法 では、どのように使用するか説明します。 セグメント比較は、Adobe Analyticsのワークスペースからアクセスします。 プロジェクトの左パネルから「セグメント比較」から行います。 比較したいセグメントをパネルにドラッグ＆ドロップします。 2の操作をすると自動的に「他の全員」というセグメントが比較側に設定されます。このセグメントを削除して別のセグメントを設定することもできます。 「作成」ボタンで開始をしますが、事前に比較対象から除外したい不要な指標、ディメンション、セグメントを、除外設定することをおすすめします。自身がアクセス可能な全ての指標、ディメンション、セグメントを対象に比較を行いますので、比較に不要なものまで含まれてきます。 除外設定は、「詳細設定を表示」から行います。除外したい指標、ディメンション、セグメントをドラッグ＆ドロップすることで 設定できます。「デフォルトとして設定」をしておくと次回以降この設定がデフォルトになります。 「作成」で自動分析を開始します。実行には数分かかる場合があります。 比較できる項目 セグメント比較では、以下の分析結果を自動的に表示します。 上位指標、上位ディメンション、上位セグメントには差異スコアがあり、差異スコアは0から1の間の値で、0は差異がないことを表し、1は大きな差異があることを意味します。 サイズと重複 母集団の概要 上位指標 セグメント別の経時的な指標 上位ディメンション セグメント別のディメンション項目 上位セグメント セグメントの重複 上位指標、上位ディメンション、上位セグメントには差異スコアがあり、差異スコアは0から1の間の値で、0は差異がないことを表し、1は大きな差異があることを意味します。 以下のような分析結果が自動表示されます。 セグメント比較の使用例 使用例として、以下のようなことができます。 比較セグメント使用例（１） セグメント1：リファラータイプ=検索エンジンのヒット セグメント2：他の全員 検索エンジンからの流入と他の流入との比較によるサイト回遊の違いを分析 比較セグメント使用例（２） セグメント1：Aサイトの訪問者 セグメント2：Bサイトの訪問者 異なるサイトでの流入／回遊／離脱の違いを分析 比較セグメント使用例（３） セグメント1：PCの訪問者 セグメント2：スマホの訪問者 異なるデバイスでの行動の違いを分析 まとめ 実はかなり前にリリースされた機能ですが、使われていない方も多いと思います。一度試してみてください。 Implement DigitalではAdobe Analyticsの分析を支援するサービスを提供しています。 ご興味がありましたらお問い合わせください。

こんにちは。Adobe Analytics Workspaceの知っておくべき便利な機能、ビジュアライゼーション（グラフ）について解説します。 Workspaceには複数のグラフが準備されていて、レポートを文字通り視覚化し直感的に状況を把握することができます。しかし、種類が豊富なためどのグラフを選ぶべきか迷ってしまうと思います。 グラフの特徴と選ぶポイントを下記の分析の目的別にご紹介します。（今回は全てのビジュアライゼーションを網羅していません。） 時系列で比較したい 数量を比較したい 構成比を知りたい 分布・関係を知りたい 1.時系列で比較したい グラフ名 説明 棒グラフ 1軸の時系列比較に適しています。例：月別コンバージョン数 積み重ね棒グラフ 2軸の時系列比較に適しています。例：月別PC/スマホのコンバージョン数 折れ線グラフ 複数軸の時系列比較に適しています。例：月別カテゴリー別のコンバージョン数 面グラフ 複数軸の時系列比較に適しています。例：月別カテゴリー別のコンバージョン数折れ線グラフに似ていますが、より数量を強調できます。 2.数量を比較したい グラフ名 説明 横棒グラフ 1軸の数量比較に適しています。例：ページビューランキング 積み重ね横棒グラフ 2軸の数量比較に適しています。例：流入元別のコンバージョン数 3.構成比を知りたい グラフ名 説明 ツリーマップ 1軸の構成確認に適しています。例：サイト内検索ワードの構成 100%積み重ね横棒グラフ 複数軸の構成確認に適しています。例：流入元別新規/リピーター比率 ドーナツグラフ 全体に対する一部の構成確認に適しています。例：新規/リピーター比率 4.分布・関係を知りたい グラフ名 説明 ヒストグラム 1軸の分布確認に適しています。例：訪問回数の分布 散布図 2軸の分布・関係確認に適しています。例：訪問回数とコンバージョンの分布・関係 バブルチャート 3軸の分布・関係確認に適しています。例：コンテンツのページビュー貢献度 レポートする目的を明確にすることが、グラフを選ぶ重要なポイントになります。Adobe Analytics Workspaceにはまだまだ沢山の便利な機能が用意されています。また別のポストで解説していきますね。

こんにちは。Adobe Analytics Data Warehouse（以下DWH）は、400行を超える大量のデータをエクスポートする際にとても便利な機能ですが、いくつか注意が必要なポイントがありますのでご紹介します。 一度作成したリクエストは、停止することはできますが、削除することはできません。 設定した対象日付が完了するまでデータは配信されません。（例えば、「今月」を選んだ場合、翌月まで配信されません） メールでの配信は最大10MBです。それ以上の場合はFTP配信を利用しましょう。 月初や月末など配信が集中するタイミングでは、スケジュール設定した配信時刻がずれる可能性があります。（最大で 72 時間かかります。クエリーの複雑さとリクエストされたデータの量に応じて異なります。） データ量が膨大なリクエストを作成すると他のリクエストにも影響があります。 セグメントビルダーで作成した全セグメントがDWHで利用できるわけではありません。 ※セグメントの互換性はセグメントビルダーのサンプルデータの下の「製品の互換性」で確認できます。下記の図のようにData Warehouseが表示されないセグメントは互換性がありません。 セグメントビルダーで作成したセグメントでも、DWHではサポートされないものがあるとご存知でしたか？ 筆者はとても驚いたので、備忘録としてセグメントの互換性の詳細についてこちらに書いておきます。基本的には、Analysis Workspace、Reports & Analytics、Ad Hoc Analysisは同じ、Data Warehouseは異なるようです。 Analysis Workspace Reports & Analytics Ad Hoc Analysis Data Warehouse 除外 あらゆるレベルでサポート トップレベルの特殊なケースでのみサポート 順次セグメント サポート サポートなし AND と OR の無制限の結合 サポート 一部制限あり（A AND NOT B ，として書き直すことのできる​またはこの特性を含みこの特性を除外するセグメントのみがサポートされます） 「コンテナ」のネスト サポート 一部制限あり（スコープを狭くする必要があります。例えば、訪問者はヒットを含めることができますが、その逆はできません） セグメントの積み重ね サポート サポートなし ディメンションは少し複雑です。…

Adobe Analyticsの訪問（Visit） 閲覧者がサイトにアクセスすることを訪問（Visit）といいます。セッションとも呼ばれ、一連のアクセスを1回の訪問とします。カウントされる訪問には期間が設定されており、30分間以上サイトへの再アクセスがないと訪問が終了したことになります。つまり、ユーザーが最初のアクセスから31分後にリンクをクリックすると、2回の訪問にカウントされます。反対に、30分未満の間に何度アクセスが繰り返されても、1回の訪問になります。また、30分未満でのアクセスが継続していても、12時間を過ぎると1回の訪問は終了とされ、次のアクセスは2回目の訪問とされます。 同一ブラウザの別のタブでアクセスしても、訪問は１回とされますが、別のブラウザを開いてアクセスすると、それは別の訪問としてカウントされます。また、サイト外から戻ってきたときも、それが30分未満に行われれば１回の訪問となります。 Adobe Analyticsの訪問者（Visitor） Adobe Analyticsは訪問回数やユニークユーザー数、滞在時間などをCookieを使って判断します。もし閲覧者が最初はChrome、次はFirefoxでアクセスした場合は、それぞれ別のCookieが記録されるため、同一人物のアクセスとは見なされません。Adobe AnalyticsはCookieだけでなくIPアドレスとブラウザーのユーザーエージェントを使ってユーザーを判別することもできますが、ファイアウォール越しのアクセスの場合、1回の訪問で複数のIPアドレスが使われることもあるので、ユニークユーザー数はあまり正確ではない可能性があります。訪問者がCookieを削除すると、次回のアクセスでは訪問者は新たなユニークユーザーと見なされます。 ユニークユーザーの数が訪問数より多くなることがあります。これは、Cookieを無効にしているユーザーからのアクセスがあった場合、訪問数にはカウントされませんが、1回1回のアクセスがユニークユーザーとしてカウントされるためです。