セグメント、フィルタ、オーディエンス、ユーザーの取り扱い

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この記事の内容:

セグメントとフィルタを使用すると、特定の選択基準に従ってビジュアル表示に含まれるデータを制限できます。フィルタの適用対象は、使用中のビジュアル表示のみです。セグメントはアナリティクスとの間でインポートやエクスポートができるため、他のレポートやデータ探索でも使用できます。セグメントは他のユーザーと共有することもできますが、フィルタは共有できません。

オーディエンスは Cookie またはモバイル広告 ID のリストであり、コンバージョンを見込めるため再アプローチしたいユーザーのグループを表しています。ユーザーのグループはセグメントやフィルタを使って簡単に定義でき、そのグループに基づいて、アナリティクスの他の領域で使用できるオーディエンスを作成できます。

詳しくは、アナリティクスのリマーケティング ユーザーリストについてをご覧ください。

フィルタを作成する

  1. [変数] パネルから [タブの設定] のフィルタ オプションに、ディメンションと指標をドラッグします。または、フィルタ オプションをクリックして、ポップアップ リストから項目を選択します。
  2. リストからフィルタ条件を選択します。選択できる条件は、フィルタの適用対象となる項目の種類(ディメンションまたは指標)によって異なります。
  3. 条件を入力して、フィルタ条件の設定を完了します。

[タブの設定] に追加できるフィルタは最大 10 個までです。フィルタを複数追加すると、AND 扱いとなります(全フィルタ条件を満たす場合のみ一致と判定)。

セグメントを適用する

[変数] パネルから [タブの設定] のセグメント セクションまでセグメントをドラッグします。または、セグメント セクションをクリックして、ポップアップ リストからセグメントを選択します。

[タブの設定] には複数のセグメントを追加できます。複数のセグメントの関係をビジュアル表示するには、分析手法としてセグメントの重複を使用します。

セグメントをインポートする

アナリティクスの既存のセグメントは 10 個までインポートできます。

  1. [変数] パネルの [セグメント] セクションで 新しいアイテムの追加アイコン。 をクリックします。
  2. データ探索で使用するセグメントを選択します。
  3. [インポート] をクリックします。

新しいセグメントまたはオーディエンスをデータから作成する

データ探索により興味深いデータポイントを見つけた場合は、セグメントやオーディエンスとして保存できます。

  1. キャンバスでデータを右クリックします。
  2. ポップアップ メニューで、[ユーザーからセグメントを作成] または [ユーザーからオーディエンスを作成] をクリックします。
  3. 必要に応じて、セグメント名を編集し [保存] をクリックします。
    1. 該当するデータ探索の [変数] パネルに新しいセグメントが表示されます。
  4. オーディエンスの作成を選択した場合は、アナリティクスで専用の定義ツールが表示されます。

セグメントを公開する

分析で使用しているセグメントはエクスポートできるため、アナリティクスの他のどの領域でも使用できます。

  1. [変数] パネルの [セグメント] セクションで その他のオプション。 をクリックします。
  2. [アップロード アイコン 公開] をクリックします。
  3. 公開するセグメントを選択します。
  4. セグメントへのアクセス方法を選択します。
    1. [すべてのビューで自分がセグメントを適用 / 編集できる] - アクセス権のあるアカウントのすべてのビューで、ご自身のみセグメントにアクセスできます。
    2. [このビューで自分がセグメントを適用 / 編集できる] - 現在選択されているビューに限って、ご自身のみセグメントにアクセスできます。
    3. [このビューで共同編集者がセグメントを適用 / 編集できる] - 現在選択されているビューのアクセス権があれば、誰でもセグメントにアクセスできます。
  5. [公開] をクリックします。

ユーザー単位のデータを参照する

ユーザーデータ探索レポートを使うと、集計されたユーザーの行動ではなく、個別のユーザーの行動を分析できます。このレポートを使用して、データ探索のデータポイントに該当するユーザーを表示する方法は次のとおりです。

  1. キャンバスでデータを右クリックします。
  2. ポップアップ メニューで、[ユーザーを表示] をクリックします。
  3. そのデータポイントに該当するユーザーが含まれるユーザーデータ探索レポートが表示されます。

詳しくは、ユーザーデータ探索レポートをご覧ください。

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