2014年5月31日に2時間の講座の講師を務めた際に使用したスライドです。 □ 講演内容 Google Analyticsの仕組み上重要な技術でCookieにスポットを当て、Cookieがどんな事をしているのか、どんなデータを遣り取りしているのかをご紹介します。 また、Cookieをサービス側でいろいろ遊んだりする方法やビジネスに活かすアイデアをお話しします。 なお、軽くですが Universal Analytics にも触れます。

1. GoogleAnalytics Cookie クックブック
Web解析のための活用テクニック集

2. 自己紹介
• 須藤 崇志
• 上級Web解析士（2012年末取得）
▫ Web解析横浜 所属
• 株式会社モバイルファクトリー
▫ 人事総務部（GA社内普及）
▫ モバイルコンテンツ事業部（GAサービス適用）
▫ クオリティコントロール室（GA導入）
▫ システム開発部

3. Web解析横浜のお約束（S.Q.u.are.)
Save ： メモを取ろう → 記憶の保存
※”忘却曲線”によると翌日の記憶保持量は1/4
Question ： 質問しよう → 理解の確認
※ “あいまい”を残さない。各章毎に質疑応答を設けます。
Output ： 発信しよう → 知識の整理
※ “つもり”から“理解”へ。時々皆さんに質問します。
Share ： 共有しよう → 活動と責任
※費用対効果を最大化！

4. 本日のメニュー
1. 第1章 GoogleAnalytics の仕組み
2. 第2章 Cookieを理解する
3. Coffee Break
4. 第3章 Cookie を解析に活用する
5. 第4章 Web解析をビジネスチャンスへ
汎用と専門の
イメージ図
GA全体
Cookie
仕様
Cookie
活用
Web解析

5. GoogleAnalytics と UniversalAnalytics
• GoogleAnalytics（GA）とUniversalAnalytics（UA）
• 今日の内容は基本的にGAが対象
• GA・UA共通／GAのみ／UAのみ
• 各ページの右上のアイコンに注目
G A U A

6. 第1章 GoogleAnalytics の仕組み
1. GoogleAnalytics の解析の流れ
2. ﾌｧｰｽﾄﾊﾟｰﾃｨｸｯｷｰ と ｻｰﾄﾞﾊﾟｰﾃｨｸｯｷｰ
3. GAのCookieがファーストな理由
4. Live HTTP Header で通信の内容を見る

7. GoogleAnalytics の解析の流れ
• 説明できる人？
▫ 登場するもの（訪問者・Webサイト・Cookie・GA・運営者）
▫ データの流れ
▫ 何が行われているのか
G A U A

8. GooglaAnalytics の解析の流れ
• GoogleAnalyticsAcademy を見た人はおさらいですが
G A U A
Webサイト
GA講座
<script>
Tracking code
</script>
Google Analytics
Collection
ConfigurationProcessing
Reporting
今日
扱う所
①
（訪問）
②
（Cookie更新）
③（データ送信）
④（分析）

9. ﾌｧｰｽﾄﾊﾟｰﾃｨｸｯｷｰ と ｻｰﾄﾞﾊﾟｰﾃｨｸｯｷｰ
G A U A
• 説明できる人？
▫ 違い
▫ 利点・欠点（『初級Web解析士検定』にも記載）

10. ﾌｧｰｽﾄﾊﾟｰﾃｨｸｯｷｰ と ｻｰﾄﾞﾊﾟｰﾃｨｸｯｷｰ
ファーストパーティクッキー サードパーティクッキー
発行者
（所有者）
Webサイト
（サイト管理者）
外部サイト
（第三者・広告業者）
メリット
・ セキュリティで弾かれにくい
・ アクセス（参照・変更）可能
・ ドメインに依存しない
デメリット ・ ドメインに依存する
・ セキュリティで弾かれやすい
・ アクセス不可
使用例
・ 自分が所有するWebサイト
・ Google Analytics
・ 広告配信サーバ
G A U A
• Google Analytics は”ファーストパーティクッキー”
• だからこそ、参照・変更が可能

11. GAのCookieがファーストな理由
• 説明できる人？
▫ なぜGoogleが用意したｸｯｷｰがﾌｧｰｽﾄﾊﾟｰﾃｨか？
▫ サイト運営者はｸｯｷｰを埋め込む仕組みは入れてない。
▫ Googleのサーバと交信してるし、用意したのGoogleだし。
G A U A

12. GAのCookieがファーストな理由
G A U A
（参考）Nexal の一期一会
GoogleAnalyticsのCookieは、なぜサードパーティCookieではなく、ファーストパーティCookieなのか？
http://nexal.jp/blogs/2061.html
訪問者 Webサイト(www.example.jp) Google
※ Google が Cookie を送り付けているわけでは無い（⑤）
※ Cookie は Webサイトのドメイン内で生成（⑥）
① ﾄﾗｯｷﾝｸﾞｺｰﾄﾞ設置② 訪問（ページ要求）
③ ページ応答
④ ga.js 要求
⑤ ga.js 応答
⑥ ga.js 実行
（Cookie生成） ⑦ パラメータ付きで画像要求（訪問情報を送信）

13. 実際に確かめてみよう！
• 訪問者・Webサイト・Google の通信の流れを確認
• Live HTTP Header で通信の内容を見る
G A U A
【Live HTTP Header】
・Firefox のアドオン
・ブラウザ視点で通信先・要求内容を確認
・先ほどの
② 訪問（ページ要求）
④ ga.js 要求
⑦ パラメータ付きで画像要求
を確認する

14. Live HTTP Header で通信の内容を見る
G A U A
※ テストページへアクセスします。

15. Live HTTP Header で通信の内容を見る
G A U A
※ Live HTTP headers を実行します。

16. Live HTTP Header で通信の内容を見る
G A U A
※ Live HTTP headers 初期画面です。

17. Live HTTP Header で通信の内容を見る
G A U A
※ 再読み込みします。
※ 1Hit分の通信内容です。

18. Live HTTP Header で通信の実体を見る
G A U A
※ 拡大します。
※ 通信先
※ 通信先が所有者のCookie が渡っている
（Cookie食べ済み／同ドメイン）

19. Live HTTP Header で通信の実体を見る
G A U A
※ 他にはどこにアクセスしているか？ => 実演

20. 実演タイム①（Live HTTP Header）
1. Live HTTP Header をインストールする
2. テストページにアクセスする
▫ http://sudo-libra.ddo.jp/
3. Live HTTP Header を準備
4. ページリロードで通信実態を確認
G A U A

21. 質疑応答タイム
• 気になったことがあれば何でもどうぞ。
次は【第2章 Cookieを理解する】

22. 第2章 Cookieを理解する
1. Cookieの基本構造
2. 実際にCookieを見てみよう
3. Cookieの値が持つ意味の解説（GA版）
4. Cookieの値が持つ意味の解説（UA版）
5. GAが仕込んだCookieを取得する

23. Cookieの基本構造
• “名前（Name）”と“値（Value）”のペアを大量に記録
G A U A
分類 名前 値
GA _utma 90098267.1186966980.1399317752.1399317752.1399317752.1
GA _utmb 90098267.2.10.1401297167
GA _utmc 90098267
GA _utmz 90098267. 1399317752.1.1.utmcsr=(direct)|utmccn=(direct)|...etc
GA _utmv 108333831|1=member=%E9%9D%9E%E4%BC%9A%E5%93%A1=1
UA _ga GA 1.2.394020651.1400239500

24. 実際にCookieを見てみよう
• Advanced Cookie Manager で Cookie の中身を見る。
G A U A
【Advanced Cookie Manager】
・ Firefox のアドオン
・ 全Cookieを確認可能
・ Cookie の参照・修正・削除
・ ドメイン・名前・値で検索

25. 実際にCookieを見てみよう
• Advanced Cookie Manager の ウィンドウ全景
G A U A

26. 実際にCookieを見てみよう
• Google Analytics の Cookie（5種類）
G A

27. 実際にCookieを見てみよう
• Universal Analytics の Cookie（1種類）
U A

28. ビジターID Cookie (_utma)
• _utma はユーザの訪問履歴を記録（6項目）
G A
分類 名前 値
GA _utma
90098267.1186966980.1399317752.1399317752.1399317752.1
90098267.1186966980.1399317752.1399317752.1401297167.2
場所 値 意味
1番目 90098267 ドメインのhash値（※アルゴリズム不明：md5?/sha1?）
2番目 1186966980 ランダム・ユニークなID（ユーザ識別用ID）
3番目 1399317752 初回訪問時（エポック秒） => 2014/5/6 04:22:32
4番目 1399317752 前回の訪問時刻（エポック秒）
5番目 1401297167 今回の訪問時刻（エポック秒） => 2014/5/29 02:12:47
6番目 2 同一ブラウザでのトータル訪問回数

29. キャンペーン Cookie (_utmz)
• _utmz はユーザの訪問経路を記録（11項目)
G A
場所 値 意味
1番目 90098267 ドメインのhash値
2番目 1399317752 前回の訪問時刻（エポック秒）
3番目 1 同一ブラウザでのトータル訪問回数
4番目 1 異なる訪問経路経由で訪問した回数
5番目 utmcsr=(direct) 訪問元／ソース情報（URL）
6番目 utmccn=(direct) 経由キャンペーン情報（広告計測用のID）
分類 名前 値
GA _utmz
90098267.1399317752.1.1.utmcsr=(direct)|utmccn=(direct)|utmcmd
=(none)|utmctr=(none)|utmcct=(none)|utmgclid=(none)|

30. キャンペーン Cookie (_utmz) （続）
• _utmz はユーザの訪問経路を記録（11項目)
G A
場所 値 意味
7番目 utmcmd=(none) メディア情報（経路の種類）
8番目 utmctr=(none) 検索ワード情報
9番目 utmcct=(none) 広告の種類
10番目 utmgclid=(none) Adwords広告情報（Adwordsで出稿した広告に付与）
11番目 utmcid= Null
分類 名前 値
GA _utmz
90098267.1399317752.1.1.utmcsr=(direct)|utmccn=(direct)|utmcmd
=(none)|utmctr=(none)|utmcct=(none)|utmgclid=(none)|utmcid=

31. セッションID Cookie (_utmb)
• _utmb はセッション判定に使用
G A
分類 名前 値
GA _utmb 90098267.2.10.1401297167
場所 値 意味
1番目 90098267 ドメインのhash値
2番目 2 同一ブラウザでのトータル訪問回数
3番目 10 外部リンクをクリックした回数をカウントダウン（制限）
4番目 1401297167 今回の訪問時刻

32. 旧・セッションID Cookie (_utmc)
• 従来は_utmc と _utmb を併用しセッション判定に使用
▫ 2011/8/12 のセッション判定ルール変更後不使用へ
G A
分類 名前 値
GA _utmc 90098267
場所 値 意味
1番目 90098267 ドメインのhash値（アルゴリズム不明）

33. ビジターセグメンテーションCookie(_utmv)
• _utmv はカスタム変数を記録
▫ _setCustomVar() を使うと記録される
▫ _utmv だけ構造が変則的。
G A
分類 名前 値
GA _utmv 108333831|1=member=%E9%9D%9E%E4%BC%9A%E5%93%A1=1
場所 値 意味
1番目 108333831 ドメインのhash値（アルゴリズム不明）
2番目 1 カスタム変数番号（1～5）
3番目 member 名前（key）
4番目 非会員 値（Value） ※URLエンコード状態で記録
5番目 1 カスタム変数レベル（1～3）

34. _ga が持つ意味
• _ga は サービスサイドとサーバサイドを繋ぐ役割
▫ GAでCookieが記録していた情報は、Analytics の
サーバ側で記録・保管
分類 名前 値
UA _ga GA 1.2.394020651.1400239500
U A
場所 値 意味
1番目 1 Cookie Varsion
2番目 2 ドメインの深さ（ddo.jp）
3番目 394020651.1400239500 ClientID（ユーザ識別用ID）

35. ﾌｧｰｽﾄﾊﾟｰﾃｨｸｯｷｰ と ｻｰﾄﾞﾊﾟｰﾃｨｸｯｷｰ
ファーストパーティクッキー サードパーティクッキー
発行者
（所有者）
Webサイト
（サイト管理者）
外部サイト
（第三者・広告業者）
メリット
・ セキュリティで弾かれにくい
・ アクセス（参照・変更）可能
・ ドメインに依存しない
デメリット ・ ドメインに依存する
・ セキュリティで弾かれやすい
・ アクセス不可
使用例
・ 自分が所有するWebサイト
・ Google Analytics
・ 広告配信サーバ
• Google Analytics は”ファーストパーティクッキー”
• だからこそ、参照・変更が可能
【再掲】

36. GAが仕込んだCookieを取得する
• Cookie 情報は JavaScript で取得できる。
▫ Cookie 情報を取得して、訪問回数を表示したり、訪問
経路の違いに応じて表示を変えたりできる。
• “改変”はあまり機会無いかも。
G A U A
※ 実演した方が理解が早いので => 実演
（参考）Web Analytics Latte
GAのクッキー情報を手軽にJS変数として使う「ga.utils.js」
http://analytics.ryow.net/2010/10/11-120034.php

37. 実演タイム②（Cookieを取得する）
1. テストページにアクセスする
▫ http://sudo-libra.ddo.jp/
2. どのように表示されるか確認しよう
3. HTMLソースを覗いてみよう
4. JavaScript が何をしているか考えてみよう
G A U A

38. 質疑応答タイム
• 気になったことがあれば何でもどうぞ。
次は【第3章 Cookie を解析に活用する】

39. Coffee Break
10分間休憩です。

40. 第3章 Cookie を解析に活用する
1. カスタム変数の反映を確認する
2. ログイン前の客にアピールする

41. カスタム変数の反映を確認する
• カスタム変数にお世話になった・使い込んだ人
• カスタム変数で困るのは反映までの時間
• なかなか反映されないと設定を疑ってしまう
• Cookie を使えば反映前に設定の成否を確認できる
G A

42. GooglaAnalytics の解析の流れ
• 反映前に設定の成否を確認するには？分かる人？
Webサイト
GA講座
<script>
Tracking code
</script>
Google Analytics
Collection
ConfigurationProcessing
Reporting
①
（訪問）
②
（Cookie更新）
③（データ送信）
④（分析）
【再掲】

43. GooglaAnalytics の解析の流れ
• 更新されたCookieを確認すれば分かります！
Webサイト
GA講座
<script>
Tracking code
</script>
Google Analytics
Collection
ConfigurationProcessing
Reporting
①
（訪問）
②
（Cookie更新）
③（データ送信）
④（分析）
【再掲】
ここで
分かる！

44. ビジターセグメンテーションCookie(_utmv)
• _utmv はカスタム変数を記録
▫ _setCustomVar() を使うと記録される
▫ 記録される => Cookie が更新される
▫ Cookie が意図通りに更新されていれば設定は正しい
分類 名前 値
GA _utmv 108333831|1=member=%E9%9D%9E%E4%BC%9A%E5%93%A1=1
※ 設定に不安を覚えたら Cookie を見よう！

45. ログイン前の客にアピールする
• ECサイトでログイン前後は情報量が大違い
• 大多数の中の一人 or 顔の見えるお客
G A
大多数の潜在会員
氏名・年齢・性別・頻度・興味 => 不明
特定個人を追えない
=> One to One マーケができない？
登録済の会員
氏名・年齢・性別・頻度・興味 => 把握
特定個人が追える
=> One to One マーケ が可能
ログイン・会員登録前の客
（潜在会員）にアピールし
1人でも多く会員化するには？
特定個人を追跡するには？

46. ログイン前の客にアピールする
• Cookie であれば全員持ってる！個人特定できる！
• 訪問履歴から訪問回数や滞在時間を把握。
• 訪問ページをカスタム変数で記録。
• 一定の閾値を超えた訪問者（潜在顧客）にアピール
G A

47. ビジターID Cookie (_utma)
• _utma はユーザの訪問履歴を記録（6項目）
分類 名前 値
GA _utma 90098267.1186966980.1399317752.1399317752.1399317752.1
場所 値 意味
1番目 90098267 ドメインのhash値（※アルゴリズム不明：md5?/sha1?）
2番目 1186966980 ランダム・ユニークなID（ユーザ識別用ID）
3番目 1399317752 初回訪問時（エポック秒） => 2014/5/6 04:22:32
4番目 1399317752 前回の訪問時刻（エポック秒）
5番目 1401297167 今回の訪問時刻（エポック秒） => 2014/5/29 02:12:47
6番目 2 同一ブラウザでのトータル訪問回数
※ Cookie を駆使して非会員ユーザを追跡しよう！

48. 質疑応答タイム
• 気になったことがあれば何でもどうぞ。
次は【第4章 Web解析をビジネスチャンスへ】

49. 第4章 Web解析をビジネスチャンスへ
1. とあるECサイトのWeb解析（例え話）
2. Web解析者が真にみるべきKPIとは
3. CEDEC2013 井澤正志 氏の講演
4. 井澤流：訪問者のセグメント分類
5. ECサイトを例に上客を特定するアイデア

50. とあるECサイトのWeb解析（例え話）
G A U A
• とあるECサイトを運営する企業の上司と部下
• 過去施策はECサイト全体を賑わす物
• セオリーは”DAUと売上は比例する”・“KPI=DAU”

51. とあるECサイトのWeb解析（例え話）
G A U A
• ある四半期末、売上予実がショートしそう。
• 上司は“新規呼込施策でDAUを増加・売上も増加”
• 部下は“既存顧客には嬉しくない”と懐疑的

52. とあるECサイトのWeb解析（例え話）
G A U A
• イベント実施の結果
• DAUは伸びた！しかし売上は伸びずにショート！
• DAUに売上が比例しなかった！何故か！？
売上
DAU
施策投入

53. Web解析者が真にみるべきKPIとは
• 問題提起
▫ DAUは,良く買う客も”1”あまり買わない客も”1”
▫ 100万円購入する客と100円購入する客は同じか？
▫ 施策でDAUが上がったとして、内訳見なくて良いか？
▫ DAU自体は上がったが、購買層が下がってないか？
▫ DAUと売上は本当に比例か？
▫ こんな状態で KPI=DAU は正しいのか？

54. Web解析者が真にみるべきKPIとは
• 提案
▫ 顧客の特性に合わせて”1”の解釈を変える
▫ 顧客をセグメントに分ける
▫ セグメント毎にKPIを計測・分析する
▫ セグメントに分けることで、顧客特性をより把握する
▫ “良客”セグメントの動向には特に注視

55. CEDEC2013 井澤正志 氏の講演
• CEDEC・井澤正志さん 知っている人？
G A U A

56. CEDEC2013 井澤正志 氏の講演
• CEDEC（Computer Entertainment Developers Conference）
• IT業界の研究発表会＆お祭り
• 元・株式会社gloops の データマイニングアナリスト
• 『ソーシャルゲーム運営者が真にみるべきKPIとは』
• “お客様を一定の定義でセグメント化してKPIを分析”
G A U A

57. 井澤流：ユーザのセグメント分類
1. ユーザを“BU”と“FU”に分類
▫ BU（BaseUser）：ヘビーユーザ
▫ FU（FollowUser）：ライトユーザ
2. BU と FU をさらに分類
▫ H-BU, M-BU, L-BU, L-FU, M-FU, H-FU
3. 運営継続で重要な“H-BU”“M-BU”に注視
4. セグメント間の遷移確立を求め3ヶ月後を分析
G A U A

58. • 過去7日間での訪問日数（アクティブ度）で分類
• 5/5に幅広く広告を出稿するDAU向上施策実施
井澤流：ユーザのセグメント分類（例）
ｾｸﾞﾒﾝﾄ 5/1 5/2 5/3 5/4 5/5 5/6 5/7
H-FU 4000 4000 4000 4000 4000 4000
M-FU **** **** **** **** **** **** ****
L-FU **** **** **** **** **** **** ****
L-BU **** **** **** **** **** **** ****
M-BU 20000 20000 20000 20000 20000 20000
H-BU 20000 20000 20000 20000 20000 20000
DAU 44000 44000 44000 44000 44000 44000
G A U A
良
客
新
規
DAUは向上したが、良客を逃したので施策として失敗
8000
46000
19000
19000
内訳大事！

59. ECサイトを例に上客を特定するアイデア
1. 訪問者を個別で漏らさず追跡できるようにする
▫ 顧客データベース（UserID） ※非ログイン・未登録
▫ GA Cookie + バックアップ ※揮発性注意
▫ アクセスログ ※確実だけど手間
2. 良客を定義する
▫ 期間別購買額（年・月・日）
▫ 期間別購入回数（年・月・日） ※伸び代が多いのは？
3. セグメント分類で分析
▫ GA組み込み（カスタム変数）, Excel最強説
G A U A

60. 質疑応答タイム
• 気になったことがあれば何でもどうぞ。
最後は【本日のまとめ】

61. 本日のまとめ
1. GA/UAはCookieを介して訪問を記録・管理
2. Cookie 情報を取得し訪問者を深く理解すべし
3. Cookie を活用し設定確認や個人追跡を行うべし
4. 訪問者をセグメント分類してビジネスに繋ぐべし

62. ご静聴ありがとうございました