Google がユニバーサル アナリティクス (UA) から Google アナリティクス 4 (GA4) に移行する中、多くの企業がデータの移行と新しいプラットフォームへの適応という課題に直面しています。 31 年 2024 月 XNUMX 日以降、ユニバーサル アナリティクスのプロパティは完全に削除されます。 この重要な瞬間に備える準備はできていますか?
以前 (おそらく 10 年前) にフォローしたサイトがあり、訪問数を失って再度調べたい場合は、必ず UA のどこかにデータをバックアップする必要があります。この記事ではバックアップ方法をまとめました。
ユニバーサル アナリティクスからデータをエクスポート(バックアップ)する方法
1. Google Analytics公式拡張機能を利用する
Google は、データを Google スプレッドシートにエクスポートすることで移行プロセスを簡素化する公式拡張機能を提供しています。公式拡張機能を使用する手順:
拡張機能をインストールする
Google Analytics 拡張機能ページにアクセスする Google Workspace Marketplace で。
[インストール] をクリックし、画面の指示に従って拡張機能を Google スプレッドシートに追加します。
Google スプレッドシートにデータをエクスポート
- 新規または既存の Google スプレッドシートを開きます。
- [拡張機能] > [Google Analytics] > [新しいレポートの作成] に移動します。
- ユニバーサル アナリティクス アカウント、プロパティ、および必要な指標を選択してレポートを構成します。
- [レポートを作成] をクリックして、Google スプレッドシートにデータを生成します。
2.ユニバーサル アナリティクスから手動でエクスポートする
実践的なアプローチを希望する場合は、ユニバーサル アナリティクスからデータを手動でエクスポートすることもできます。データを手動でエクスポートする手順:
ユニバーサル アナリティクスにアクセスする
Google アナリティクス アカウントにログインし、データのエクスポート元のユニバーサル アナリティクス プロパティに移動します。
データを選択してください
エクスポートしたい特定のレポート (視聴者、獲得、行動など) に移動します。
エクスポートするすべてのデータが含まれるように日付範囲を調整します。
データをエクスポートする
レポートの上部にある [エクスポート] ボタンをクリックし、希望の形式 (CSV、Excel、Google スプレッドシートなど) を選択します。
エクスポートしたファイルをローカル ストレージに保存します。
3.サードパーティツールを使用する
いくつかのサードパーティ ツールは、ユニバーサル アナリティクスから GA4 へのデータの移行を支援し、プロセスを合理化するための追加機能と自動化を提供します。そのようなツールの XNUMX つが Databloo です。 Databloo を使用する手順:
データブローにアクセス
に行く データブルーのウェブサイト 移行サービスを調べてください。
サインアップして設定する
アカウントにサインアップし、設定手順に従ってユニバーサル アナリティクス アカウントと GA4 アカウントを接続します。
移行を自動化する
Databloo の自動ツールを使用して、移行するデータを選択します。
ガイド付きの手順に従って、移行プロセスを完了します。
その他のツール
また、UA からデータをエクスポートして別のプラットフォームに転送できる他の ETL ソリューションとして、Supermetrics、Fivetran、Stitch Data、Hevo Data、Blendo、Airbyte、Xplenty などの製品の恩恵を受けることもできます。
4. BigQuery を使用した Google アナリティクス ユニバーサルからのデータのエクスポート
BigQuery は、Google のフルマネージド データ ウェアハウスであり、Google インフラストラクチャの処理能力を使用して高速 SQL クエリを実行できます。 Google Analytics Universal (UA) は、Google のフルマネージド データ ウェアハウスである BigQuery にデータをエクスポートでき、そこで高速 SQL クエリを実行して大量のデータを処理できます。 Google アナリティクス ユニバーサルから BigQuery にデータをエクスポートするためのステップバイステップ ガイドは次のとおりです。
BigQuery プロジェクトのセットアップ
- Google Cloud プロジェクトを作成します。
- に行きます Google クラウド コンソール.
- プロジェクトのドロップダウン メニューをクリックし、「新しいプロジェクト」を選択します。
- プロジェクト名を入力し、組織と場所を選択して、「作成」をクリックします。
- BigQuery API を有効にします。
- Google Cloud Console で、[API とサービス] セクションに移動します。
- 「ライブラリ」をクリックし、「BigQuery API」を検索します。
- 「BigQuery API」の結果をクリックし、「有効にする」をクリックします。
Google アナリティクス ユニバーサルを BigQuery にリンクする
- Google アナリティクス管理者にアクセスします。
- あなたにログインする GoogleAnalyticsアカウント.
- 左下隅にある歯車アイコンをクリックして、「管理者」セクションに移動します。
- BigQuery リンクに移動します。
- 「プロパティ」列で「すべての製品」をクリックします。
- [BigQuery] セクションまで下にスクロールし、[BigQuery をリンク] をクリックします。
- リンクを設定します。
- 「続行」をクリックしてリンクプロセスを開始します。
- 前に作成した Google Cloud プロジェクトを選択します。
- エクスポートするデータを設定します (日次エクスポート、日内エクスポートなど)。
- [リンク] をクリックして、Google アナリティクス ユニバーサルと BigQuery の間の接続を完了します。
データのエクスポート設定を構成する
- エクスポートするデータを選択してください:
- BigQuery にエクスポートするデータビューを選択します。必要に応じて、複数のビューを選択できます。
- エクスポートの頻度を構成します (毎日または日中)。
- エクスポート構成を確認します。
- エクスポート設定を確認して、すべてが正しく構成されていることを確認します。
- BigQuery のデータの宛先を確認し、正しいデータセットが選択されていることを確認します。
BigQuery でデータを監視および管理する
- BigQuery にアクセスします。
- に行きます BigQuery コンソール.
- Google Analytics にリンクしたプロジェクトを選択します。
- データのインポートを確認します。
- BigQuery コンソールで、Google アナリティクス データを含むデータセットに移動します。
- 設定されたエクスポート スケジュールに従って、データ テーブルに Google Analytics データが設定されていることを確認します。
まとめ：
Google の公式拡張機能を使用するか、手動でデータをエクスポートするか、Databloo などのサードパーティ ツールを利用するかにかかわらず、適切なアプローチとリソースを使用してプロセスを合理化できます。 どちらの道を選択する場合でも、31 月 XNUMX 日までに行動を起こすことを忘れないでください。
