Google AnalyticsとData Studio
個人ブログを見つけて、読んで、シェアするアプリ こぶりー がどれぐらい使われているか知りたいです。
今までは、Google Analytics (以降、GA） を導入するだけだったので、アクセス数や直帰率といったざっくりとした数値しか分かりません。
これはこれで良いのですが、もう少し細かく分析したくなりました。
そこで完全無料で GA と Data Studio を使って よくある分析グラフを用意しました。
BigQuery は使わない
イベントデータを集める場所を無料枠内の BigQuery に入れるのがよく見るのですが、
下手したら課金してしまうため避けたかったのです。
クレジットカードへの紐付けをしたくなかったのと、Sandbox環境というのもできることが制限されるので、
避けました。
データは、GA に送信するようにして集めるようにしました。
設計とE2E
基本的には、GAの自動・拡張計測のイベントを頼りたいのですが、
それに加えてアプリ独自のイベント計測をGAに送信する、というのが原則です。
独自とは、「記事を読む」や「記事をシェアする」、「Webプッシュで開いたか」などのイベントです。
これらを AI に設計書を書かせて私がレビューします。
不明点を全て潰した後は、それを満たすE2Eテストコードの設計書を書かせます。
私は、TestContainers + Playwright + Cucumber.js による受け入れテストしか書いていなくて、単体テストは書いていません。
その受け入れテストに、全てのイベントを経由する1本のシナリオを作って、最終的にGAへ送信するデータをまとめてチェックする、
というテスト設計にしました。
ゴールは、過不足なくイベントが期待通り送信されたことになります。
後はプロダクションコードを実装させてレビューができたら、
受け入れテストを書かせます。
この受け入れテストをPASSさせるのがとても大変で、1日かかりました。
たまにプロダクションコードの不具合を検知するので、良い体験でした。
これを通せたら、そのままデプロイして コード修正は終了です。
GA側の設定
Codex App では ブラウザ操作をやってくれるため、
先ほど書いた設計書を読んで GA 側の設定をして貰いました。
なんだか、先輩マーケターに代わりにやってもらっている感じの気分 になりました。
GA のどこに標準・拡張機能イベントの設定やカスタム定義の設定、エンゲージメント設定があるのか、
先輩に教えてもらいながら設定して貰いました。
Data Studio側の設定
Codex 先輩に、GAと同様に Data Studioの設定もお願いしました。
といっても、データソースとしてGAを登録して、いくつかグラフを追加して貰いました。
ただグラフは、私が欲しいと思ったものを入れないと意味がないので、何が欲しいのかよく考えました。
元々気になっていたことがどうなっているのかをわかるようなグラフを用意しました。
- 時間帯と曜日のクロスでのイベントヒートマップ
- 流入元はどこが多くて、新規・リピータの割合はどれぐらいか
- どの機能がどれぐらい使われているか
あと、イベント数の中で私のイベントを除去するようにしました。
検証のためにWebプッシュの動作を見たり、購読を繰り返したりしていたので...笑
除去のロジックは、私の住んでいる地域を除外という荒技です。
田舎民の特権ですね。
準備OK
Data Studio の準備ができたので、とりあえず今は見た目無視で分析したいグラフを作っては捨てたりしています。
私の中で知識が浅いところは、Codex 先輩にブラウザ操作して見てもらって分析してもらってフィードバックをもらって、
改善を色々やっています。
昔勤めていた職場で、GAやLookerをバリバリ使われているところがあったのですが、
その完成された分析ページを見て 微調整などをやったことはあるのですが、
やはりゼロから作るのは難しいですね。
何を見るのか、分析のどういうデータを作れば良いのか、
手探りな感じです。
わからないことがあるのは楽しくて、
少しずつ形になっていくのがさらに楽しいです。
終わり
こぶりーは、日曜日の夜9時ぐらいが一番アクセスが多い ようです。
逆に少ないのは、土曜日と水曜日で午前中のようです。
アイデアとして、週末向けに"今週よく読まれた記事"みたいなページがあると良いかもですね。
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