【GA4】年齢・性別が確認できない理由

Googleアナリティクスの従来のバージョン「UA」では、年齢や性別の情報を含む「ユーザー属性データ」が自動で集計されていたので、デフォルトで確認することが可能でした。

しかし「GA4」にアップデートされてからは、集計すら自動では行われません。GA4で年齢・性別データを見られないのは、デフォルト設定では表示されないためだったのです。

ユーザー属性を確認するためには、Googleシグナルを有効化しなければなりません。詳しい方法はのちほどご紹介します。

ユーザー属性データについて

そもそも「ユーザー属性データ」とは、年齢・性別・地域などの「どのようなユーザーがサイトに訪れているのか」を示すデータです。

収集できるユーザー属性データ

• 年齢
• 性別
• 地理的位置
• 言語
• 興味・関心
• 購入履歴
• デバイスやブラウザ情報

以上のようなデータを収集し、分析を繰り返すことでWebサイトのコンテンツ改善や、動線設計などの改善策を考えられます。

広告の情報を分析すれば、ターゲティングやセグメンテーションにも役立つでしょう。

ユーザーの年齢・性別を確認する方法

では、Googleアナリティクス上での設定方法・データ確認方法をご紹介します。

Googleシグナルを有効化する

ユーザー属性データを取得するためには、Google シグナルを有効化する必要があります。

Googleシグナルの設定方法

1. 「管理」画面の「データ設定」より「データ収集」を選択
2. 「Googleシグナルのデータ収集」の画面で「設定」を選択
3. 別画面に遷移
4. 「Google シグナルを有効にする」の画面で「続行」「有効にする」をクリック
5. 元の画面に戻り「Googleシグナルのデータ収集」に表示されているトグルがONになっていることを確認

以上の手順で、Googleシグナル有効化の設定が完了します。

※前提条件として、「Googleにログインしているユーザー」の情報をGoogle アナリティクスに紐付けるものなので、すべてのユーザーのデータを取得できるわけではないことを覚えておきましょう。

レポートを確認する

Googleシグナル有効化のあと、年齢・性別データを確認するための手順をご紹介します。

【レポートの確認方法】

1. 左メニューの「レポート」より「ユーザー属性」の「ユーザー属性サマリー」を選択
2. MALE（男性）・FEMALE（女性）の大まかなデータが表示される
3. 詳細なデータを調べたいときは「ユーザー属性の詳細」を選択

以上の手順で年齢・性別データを詳細に確認できます。

設定しても年齢・性別データが見られないときは

なかには、Googleシグナルを有効化してもデータが見られないケースがあります。

下記では、すぐに試せる対策と、データが表示されない原因をご紹介します。

翌日まで待ってみる

Googleシグナルを有効化したあと、データを確認できるようになるまでには24時間程度かかることが多いです。

なかなか表示されないと心配せずに、翌日まで待ってみましょう。

PV数を増やす対策をとる

翌日まで待ってみてもデータが表示されないときは、データ不足の可能性があります。早くデータ不足を解消してユーザー属性データをチェックするためには、ユーザーのPV数を増やしてデータをためるしかありません。

上記のような現象が起きるのは、各属性データには「しきい値」という最低ラインが定められていることが理由です。集計データが「しきい値」を下回るときには「データがありません」の表示が出てしまい、データの確認はできません。

集客力があるWebサイトにするうえでも、ユーザー属性のデータを収集するためにも、PV数を増やす対策をとることは重要です。

それでもダメなら｜プライバシー制限がかかっているかも

上記の対策をとってもユーザー属性データをチェックできないときは、プライバシー設定による制限がかかっている可能性があります。

GA4では訪問ユーザーのプライバシーを守るため、収集されたデータが一定の基準を満たさない場合はレポートにデータを表示しないケースがあります。

Googleアナリティクスの利用者が、エンドユーザーの身元を推測できないようにするものです。

取得した年齢・性別データの活用方法

取得したユーザー属性データの情報は、どのように活用するのが効果的なのでしょうか。

今日から使えるデータの活用方法をご紹介します。

狙うべきターゲットとのズレを確認する

自社サイトがターゲットとしているユーザーと、実際に訪問しているユーザーの間にずれがないかを確認しましょう。

ずれが起きているケース

• ターゲット：30代の女性
• 実際に多いユーザー層：40〜50代女性

この場合、狙っているターゲットが訪問していないことがわかります。コンテンツ・デザインの再考が必要でしょう。

反対に、狙っている通りのターゲットが訪問していると分かれば、運営の方向性が明確になり、コンテンツの深掘りが可能になるでしょう。

コンバージョンが高い層を確認する

コンバージョンが高い層を確認することで、どういう人に自社のサービスや商品が刺さっているのかが分かります。

さらに、各属性のボリュームやコンバージョン数をチェックすると

• アクセス数が多く、コンバージョン数が少ない層があれば「コンバージョン率がボトルネックになっている」と仮説を立てられる
•  アクセス数が少なく、コンバージョン数が多い場合「その属性に対して広告を出すことが有効だ」と仮説を立てられる

上記のように、今後の施策を考えるために役立てられます。

新しいターゲットを開拓する

ユーザー属性データを見て、運営側が予期していない層からの流入が多い場合、新しい ターゲットとして開拓を進められるかもしれません。

工夫によっては、集客の増加やコンバージョン数の増加も見込めます。 ゴールから逆算した施策立案にも役立つでしょう。

まとめ

Googleアナリティクスを有効的に活用し、年齢や性別などのユーザー属性データを分析すれば、Webサイトの改善につながります。デフォルト設定では年齢・性別データは表示されないので、GA4にアップデートしたタイミングで Googleシグナルの有効化設定も実施しておきましょう。

データが見られるようになったら、

• 狙うべきターゲットとのズレを確認する
• コンバージョンが高い層を確認する
• 新しいターゲットを開拓する

以上のデータ活用方法を念頭において、Webサイトの改善に役立ててください。

GA4で入手できるデータをうまく活用して、より効果的なWebサイト運用を目指しましょう。