Google Analyticsでカテゴリー別にアクセス分析をする方法

ブログのアクセス分析に必須のGoogle Analytics(アナリティクス)。実に多彩な分析が可能で、全ての機能を使いこなすのは困難です。ですが、あまりにも高機能すぎて、意外と「かゆいところに手が届かない」こともあります。

例えば、「カテゴリー別にページビュー数や平均ページ滞在時間を集計したい」時にはGoogle Analyticsのデフォルト設定ではお手上げです。

そこで今回は、任意のカテゴリー別に様々なアクセス分析ができるようにGoogle Analyticsをカスタマイズする方法として、

1.Google Analyticsのコンテンツグループを使う方法

2.アクセス分析に必要なデータをエクセルにエクスポートし、エクセルのピボットテーブルやピボットグラフを使う方法

をご紹介したいと思います。

1 Google Analyticsのコンテンツグループを使う方法
2 アクセス分析に必要なデータをエクセルにエクスポートし、エクセルのピボットテーブルやピボットグラフを使う方法

Google Analyticsのコンテンツグループを使う方法

まずは、最もお手軽な「Analyticsにコンテンツグループを設定する方法」です。

★メリット
・設定が簡単
・Analyticsのレポート画面から参照できるためお手軽

★デメリット
・過去のデータにさかのぼって分析できない
・設定したカテゴリーが適用されるビューが限られる

コンテンツグループを作成する

まずは、コンテンツグループを新規作成しましょう。設定箇所は、

「アナリティクス設定」→「コンテンツグループ」→「新しいコンテンツグループ」

名前のフィールドは適当な名前を入力してください。ここでは「カテゴリー」としました。

次にグループ化の設定ですが、Analyticsのコンテンツグループには、

・トラッキングコード別にグループ化
・抽出を利用するグループ
・ルールの定義を使用するグループ

の３種類の方法が用意されていて、いずれかもしくは複数の方法でルールを設定できます。

ここでは、最もお手軽な「ルールの定義を使用するグループ」を使って、カテゴリーを設定していきます。

ルールを設定する

「ルールの定義を使用するグループ」の下部、「ルールセットを作成」をクリックしてください。

最上部にカテゴリーの名前を入力し、具体的にルールを定義していきます。

対象となる項目は、

・スクリーン名
・ページ
・ページタイトル

の３種類、抽出条件は

・完全一致
・含む
・先頭が一致
・最後が一致

などの12種類です。正規条件も使用可能です。また、複数条件の定義も可能で、ANDもしくはORで繋いでいきます。

ここでは、分類したいカテゴリーに含まれるページのURLを列挙し、ORで繋いでみました。

これを、分類が必要なカテゴリーの数だけ繰り返して保存すればOKです。

しばらく待つ、１～２日ぐらいは待つ

設定が完了するとすぐに反映してくれるといいのですが…、残念ながら１～２日ぐらいは待つ必要があります。

設定が反映されると、「行動」→「サイトコンテンツ」→「すべてのページ」などのレポートで、プライマリディメンションの「コンテンツグループ」をクリックすると、設定したカテゴリー別の指標が表示されるようになります。

アクセス分析に必要なデータをエクセルにエクスポートし、エクセルのピボットテーブルやピボットグラフを使う方法

次に、Google Analyticsのカスタムレポートを作成して、分析に必要な指標をExcelにエクスポートし、エクセル上のピボットテーブルやピボットグラフでアクセス分析をする方法をご紹介します。

★メリット
・分析に必要な任意の指標を取り込める。
・過去にさかのぼって分析ができる。
・カテゴリーの割り振りをExcel上で行うため、複数のカテゴリーセットを使った試行錯誤が可能。
・データさえ取り込んでしまえば、加工や分析は慣れ親しんだ（？）Excelの高度な機能が使える。

★デメリット
・Excelデータへのエクスポート作業が面倒
・生データをそのまま使えないので、Excel上でデータ加工が必要で面倒

Google Analyticsのカスタムレポートを作成する

既存のビューをそのままエクスポートしてもいいのですが、せっかくですので分析に必要な指標を選んで、Excel出力用のカスタムレポートを作成しましょう。

カスタムレポートの作成は、

カスタム→新しいカスタムレポート

です。

「タイトル」に適当な名前を入力しましょう。ここでは、「エクセル分析用」としました。

次に「指標グループ」に分析に必要な指標を追加します。10件まで追加可能です。

ここでは、

ページビュー数・セッション・ユーザー・ページ/セッション・平均ページ滞在時間・直帰率・AdSenseの収益・クリックされたAdSense広告・AdSenseクリック率・AdSense有効CPM

の10個の指標を追加しました。

更に、「ディメンション」に分析対象となるデータを追加していきます。

最後に、保存すればOKです。

これで新しいカスタムレポートができましたので、早速開きます。更に「セカンダリーディメンション」に「時刻」→「日付」を追加し、デイリーの情報を収集できるようにします。

最後に抽出したいデータの期間を設定すれば、エクセル分析用のカスタムレポートの完成です。

Excel形式にエクスポートする

次に、ビュー上のデータをエクセル形式のファイルにエクスポートしましょう。

Google Analyticsの仕様で、一度に表示されるデータの件数である最大5000行ごとに、データをエクスポートする必要があります。まずは、ビューの最下部でデータの総行数を確認しましょう。

エクセル形式へのエクスポートは、

「エクスポート」→「Excel(XLSX)」

です。

ほどなくダウンロードが始まりますので、これを必要回数分繰り返してください。

これで、エクセル形式へのエクスポート作業はOKです。

日付データを年・月・日に分解する

ダウンロードしたエクセルファイルを開きましょう。
ここから先は、エクセル上での作業になります。
３つのシートの内、必要なのは「データシート1」のみですので、残りのシートは削除してOKです。

また、データ行数が5000件を超えて、複数ファイルに分割してダウンロードされた方は、一つのシートに統合しておきましょう。

まずは、「日付」列のデータ形式が文字形式になってしまっていますので、これを数値に変換します。

・日付の先頭セルB2をアクティブにして、「Ctrl」＋「Shift」＋「↓」でデータ列を全選択します。
・スクロールバーでB2セルまで戻って、「びっくりマーク」のメニューから「数値に変換する」

これで、「日付」列の文字データが数値データに変換されました。

次に、日付列の数値データをシリアル値に変換しましょう。

・B列の右に新たな列を挿入し、１行目に「シリアル値」と入力
・C2セルに「=DATE(LEFT(B2,4),MID(B2,5,2),RIGHT(B2,2))」と入力
・C2セルの表示が正しければ、データ行最後までC2セルを一気にコピーします

C2を選択してコピー、C3を選択した状態で「Ctrl」＋「Shift」＋「↓」でデータ行を全選択後、「Ctrl」＋「V」が便利です！

★date関数
数値データをシリアル値に変換する関数です。ちなみにシリアル値とは、1900年1月1日を1とした時の通算日数です。書式は、
=day(年,月,日)
になります。
B2セルの書式がYYYYMMDD形式になっていますので、B2セルの左から4番目までが「年」、左から5番目・6番目が「月」、右から2番目までが「日」のデータになります。それぞれLEFT・MID・RIGHT関数を使って、年・月・日に分離しています。

★LEFT・MID・RIGHT関数
参照セル内の文字列を分割して取り出す関数です。書式は、
=LEFT(参照セル,左端からの文字数)
=MID(参照セル,左端からの開始位置,文字数)
=RIGHT(参照セル,右端からの文字数)

実はすぐ後で、シリアル値に変換した日付データを年・月・日に分解していますので、年・月・日の分類だけが欲しい場合は、
=LEFT(B2,4)
=MID(B2,5,2)
=RIGHT(B2,2)
でもいいかと思いますが、後々の分析の利便性を考えここでは一旦シリアル値に変換した後に各要素に分解しています。

更に、シリアル値に変換した日付データを年・月・日に分解しましょう。

・C列の右側に新たに３列追加して、１行目にそれぞれ年・月・日と入力します。
・年は「=year」、月は「=month」、日は「=day」、参照セルはC2です。
・２行目が正しく入力できたら、データ行最後まで一気にペーストします。

★year・month・day関数
日付のシリアル値から年・月・日を取り出す関数です。書式は、
=year(シリアル値)
=month(シリアル値)
=day(シリアル値)

これで、文字形式でエクスポートされた日付データが、シリアル値を経由して、年・月・日のデータに変換されました。

カテゴリー分け

いよいよ、カテゴリー分けを行っていきましょう。

まずは、エクスポート時に設定した期間内に登場するページの一覧を取得します。

・「行動」→「サイトコンテンツ」→「すべてのページ」
・取得する期間を、上記エクセル分析用で設定した期間と同じにします
・データ件数を確認して、エクセルファイルにエクスポートします

エクスポートされたエクセルファイルを開き、「データセット1」のA列「ページ」列のみを残し他の列は削除します。

次に、B1セルに適当な名前をつけます。ここでは、cate1という名前をつけました。

更に、A列のページごとに適切なカテゴリー名を手動で入力していきます。

先ほど作成した「エクセル分析用」のエクセルファイルに新しいシート「cate1」を作成し、上記A列・B列をそのままコピーします。

次に、「データセット1」シート上の任意の場所に新しい列を作成し、名前をcate1とします。

cate1列にVLOOKUP関数を適用し、A列に対応するcate1シートの２列目を引っ張ります。

★VLOOKUP関数
指定した範囲の中から検索条件に一致したデータを取り出してくれる関数です。書式は、
=VLOOKUP(検索値,範囲,列番号,検索方法の指定)
範囲は絶対参照にしてくださいね。

３行目以降もB2セルの内容をペーストすれば完成です。

ピボットテーブルの設定

最後に「データセット1」をデータソースとするピボットテーブルを作成します。

「データセット1」の任意のセルを選択した状態で
挿入→ピボットテーブル→ピボットテーブル
テーブル/範囲はおそらく自動的に選択されていると思いますので、新規ワークシートにピボットテーブルを作成してください。

ここでは、列ラベルに「cate1」、行ラベルに「年」と「月」、値に「ページビュー数」を設定してみました。

ここまでくると、グラフ化するのも簡単です。例えば、「積み上げ縦棒グラフ」でグラフ化すると、

とても分かりやすいグラフができました！

任意に設定したカテゴリー別に可視化されますので、カテゴリー別の数値変化・全体に占める割合などが一目瞭然です。

また、上記エクスポート時に設定した、ページビュー数・セッション・ユーザー・ページ/セッション・平均ページ滞在時間・直帰率・AdSenseの収益・クリックされたAdSense広告・AdSenseクリック率・AdSense有効CPMをピボットテーブルの「値」に設定することによって、ページビュー数以外にも様々な分析を簡単に行うことができます。