データ分析

GTM (Googleタグマネージャー)でページ滞在時間を計測する方法

    WEB解析では、ユーザーのページ内の動きを分析し、それをもとに改善活動を行っていきます。「サイト内でのユーザーの動き」を表す指標の1つが「滞在時間」です。 ・ユーザーが何秒間サイトに滞在していたのか? ・何秒でサイトから離脱したのか? 滞在時間が分かれば、改善活動もスムーズに進むことでしょう。 今回は、Googleタグマネージャーを使用して「真のページ滞在時間」を計測する方法をご紹介していきます。

    『平均ページ滞在時間』で滞在時間が分かるのでは?

    滞在時間を計測したいなら、「Googleアナリティクスの『平均ページ滞在時間』の指標でも分かるのでは?」と思われるかもしれません。
    しかしGoogleアナリティクスの『平均ページ滞在時間』は、ユーザーが訪問した最後のページの滞在時間が0秒と計測されます。

    例えばユーザーが、
    ①Aページ 滞在時間10分  
        ⇓
    ②Bページ 滞在時間10分
        ⇓
    ③Cぺージ 滞在時間10分
        ⇓
    ④Cページから遷移せず離脱

    という場合、Cページの滞在時間は0秒と計測されてしまいます。
    もし仮に、すべてのユーザーがCページで離脱していた場合、Googleアナリティクスの『平均ページ滞在時間』の指標は0秒となり、これでは正しく計測できていないと言えます。

    Googleタグマネージャーで滞在時間を計測するメリット

    Googleタグマネージャーで滞在時間を計測するメリットを、使用例をふまえて紹介していきます。

    メリット

    Googleアナリティクスでは、すべてのユーザーの滞在時間が計測できるわけではありません。しかし、Googleタグマネージャーのタイマータグを使用し、滞在時間を計測することによって、すべてのユーザーの滞在時間を知ることができます。

    また、〇秒まで滞在したユーザーが何名か?ということが計測できるので改善の指標に役立ちます。他にもサイト内のユーザーの行動を計測する方法として、「スクロール率」を計測する方法もあります。

    Googleタグマネージャーでスクロール率を計測する方法 >

    使用例

    たとえば、ランディングページ全体の訪問数から、1秒間滞在していたユーザー数を引くと、1秒以内で離脱したユーザー数がわかります。「ファーストビューに何か問題があるのでは?」という仮説が立てられます。

    Googleタグマネージャーのタイマータグを使用して、滞在時間を計測することは、改善活動の「仮説立て」に役立てることができます。

    設定方法を紹介

    それでは、Googleタグマネージャーでのタイマー設定の方法をご紹介します。

    step1.Googleタグマネージャーのワークスペースから、変数を選択し、ユーザー定義変数の新規作成ボタンをクリックする

    step2.変数の設定から、データレイヤーの変数を選択

    step3.変数名とデータレイヤーの変数名を記入

    ~記入する変数名及びデータレイヤーの変数名~
    変数名:gtmTimer
    データレイヤーの変数名:gtm.timerElapsedTime

    gtm.timerElapsedTimeの変数にて、Googleタグマネージャーがミリ秒でデータを取得しています。変数の設定が完了したら保存してください。

    step4.もう1つユーザー定義変数を作成する

    step5.変数の設定からカスタムjavaScriptを選択

    step6.変数名とJavaScriptを記入する

    変数名:gtmTimerJS
    カスタムjavaScript ※推奨:下記をコピペ

    function() {
    return Math.floor({{gtmTimer}} / 1000);
    }


    こちらも変数の設定が完了したら保存してください。この変数で先ほど作成した、『gtmTimer』の”ミリ秒”のデータを”秒”に変換しています。

    step7.『トリガー』を選択し、『新規』をクリック

    step8.トリガーの設定から、トリガータイプ『タイマー』を選択する

    step9.トリガーの条件等を設定する

    ~記入項目~
    トリガー名:gtmTimerトリガー
    イベント名:gtm.timer
    間隔:1000    
    制限:20
    トリガー有効化条件:①Page URL ②正規表現に一致 ③.*

    上記の設定で「1000ミリ秒(1秒)ごとに20回までタイマーが起動する」という設定です。
    つまり、1秒ごとに20回まで計測が行われ、20秒までの滞在時間が計測できる設定になっています。

    設定が完了したら保存してください。

    step10.タグを選択し、新規をクリック

    step11.トリガーをクリックし、先ほど作成したgtmTimerトリガーを選択

    step12.タグの設定を選択し、タグタイプのGoogleアナリティクス:ユニバーサルアナリティクスを選択

    step13. タグの種類『GoogleアナリティクスGA4イベント』を選択し、タグの設定を行なっていく。

    ~タグの設定項目まとめ~

    タグ名・・・タイマー(推奨:分かりやすいもの)

    測定ID・・・計測したいGoogle アナリティクスのIDを記入する

    イベント名・・・Timer (推奨:半角文字で分かりやすいもの、デフォルト名のものと区別できるように)

    イベントパラメータ・・・Timer_1seconds (推奨:半角文字で先頭に数字がこないもので、分かりやすいもの)

    値・・・gtmTimerJS

    step14. 作成したタイマータグが、プレビューモードで正しく発火しているか、確認してから公開する

    プレビューモードの詳しい使い方は、
    【完全ガイド】Googleタグマネージャーの使い方や導入方法を紹介」をご覧ください

    測定されたタイマーを確認

    測定したタイマーの結果をGoogleアナリティクスで確認していきます。
    設定したタイマータグの結果は『『レポート』の『エンゲージメント』『イベント』で確認できます。


    しかし、デフォルトで設定されているディメンションだけでは、自社サイトにおけるデータ分析やインサイト発見に限界がある場合があります。


    そこで、先ほどタグマネージャーで設定した『イベントパラメータ』をGA4の『カスタムディメンション』に設定し、より詳細な情報を入手することができます。

    ※『カスタムディメンション』とは、

    Googleアナリティクスで、ユーザーが独自に設定できるカスタムのディメンションのことです。

    『カスタムディメンション』により、より詳細かつ実態に即したデータセグメンテーションが可能となり、サイトパフォーマンスの分析精度が向上します。

    設定方法の紹介

    step1. 『設定』の『データの表示』の『カスタム定義』を選択

    step2. 『カスタムディメンションを作成』を選択

    step3.  先ほどタグマネージャーで設定したイベントパラメータを下記の箇所に反映していきます。

    ~カスタムディメンションの設定項目まとめ~

    ディメンション名・・・例Timer(推奨:分かりやすいもの) 

    範囲・・・イベント

    イベントパラメータ・・・Timer_1seconds(タグマネージャーで設定した名前を使用)

    step4. 設定したカスタムディメンションを『データ探索』で確認

    『データ探索』の新しいデータ探索を選択し、変数の『ディメンション』を選択


    step5 『ディメンションの選択』で『カスタム』を選択し、先ほど作成したディメンションを選択し、インポートする


    step6. 先ほどインポートした変数のディメンションを下記の対象部分にドラッグする

    すると何秒に何回イベントが発生しているかを確認でき、”真の滞在時間”を知ることができます。

    ※補足

    タグマネージャーの設定の『step9』で設定した、間隔と制限を
    間隔:60000
    制限:1と設定すると、60秒のみのタイマー設定が可能です。

    この時、合わせて
    トリガー名:「タイマー60秒」
    トリガー設定のイベント名:「gtm.timer60」
    タグ名:「60秒滞在」
    イベントトパラメータ:「60s」
    と設定しておくと管理も見やすくなります。

    まとめ

    このようにGoogleタグマネージャーでは、タグを作成してタグの発火を計測することにより、Web解析に役立てられます。

    この記事では、滞在時間の計測方法を紹介しましたが、他にも『スクロール率』『ボタンのクリック数』なども、Googleタグマネージャーを使用して計測可能です。

    ユーザーの行動を分析し、より改善活動を活発にするため、この真のページ滞在時間の計測以外にも、タグを作成することをオススメします。

    この記事を読んで、日々の解析・改善業務に役立てていただけたら幸いです。

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