BigQuery 連携による YouTube 動画トラッキングデータの高度な分析

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Google Analytics 4 (GA4) で収集した YouTube 動画トラッキングデータは、BigQuery と連携することで、より詳細かつ柔軟な分析が可能になります。BigQuery は、Google Cloud Platform が提供するフルマネージド型のデータウェアハウスであり、大量のデータを高速かつ効率的に処理できます。

Youtube動画トラッキングデータをGTMで計測する方法も別記事で紹介しておりますので併せてご確認ください。



BigQuery 連携のメリット

データの保持期間無制限: GA4 の無料版ではデータ保持期間が制限されますが、BigQuery では無制限にデータを保存できます。

柔軟なクエリ実行: SQL を使用して自由にクエリを実行できるため、GA4 の標準レポートでは得られない詳細な分析が可能です。

他のデータとの連携: BigQuery には、広告データや CRM データなど、他のデータソースとの連携機能が豊富に用意されています。これにより、動画視聴データと他のデータを組み合わせて分析し、より深いインサイトを得ることができます。

機械学習モデルの構築: BigQuery ML を使用して、動画視聴データに基づく機械学習モデルを構築できます。例えば、視聴完了率を予測するモデルを作成し、動画コンテンツの改善に役立てることができます。

BigQuery 連携による分析例

ユーザーセグメント別の視聴傾向分析:

特定の属性(年齢、性別、地域など)を持つユーザーが、どのような動画を視聴しているのかを分析します。

SQL クエリ例:
SELECT
  user_pseudo_id,
  (SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'age') AS age,
  (SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'gender') AS gender,
  (SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'video_title') AS video_title,
  COUNT(*) AS view_count
FROM
  `your_project_id.your_dataset_id.events_*`
WHERE
  event_name = 'video_start'
GROUP BY
  user_pseudo_id, age, gender, video_title

動画ごとの詳細な視聴状況分析:

各動画の再生時間、一時停止回数、スキップ回数などを詳細に分析します。
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