超有益！Google Analyticsのデータを自動でスプレッドシートに出力する方法

「マーケティング戦略を立てるためのデータ分析がめんどくさい…」
「データのコピペを自動化したいよー！」
「Google Analyticsの生データをスプシに入れて他のデータと統合したい！」

本記事ではこのような方を対象に、GAS(Google App Script)を使ってGoogle Analyticsのデータを自動でスプレッドシートに出力する方法をご紹介します。

■本記事の前提事項
Google Analyticsのアカウントで分析しているサイトがあること

■本記事で分かること
GASでGoogle Analyticsのデータを自動でスプレッドシートに出力する方法

■本記事の信頼性
私は、本業でChatGPTなどのAIツールを活用して効率化を実現し、ほぼ毎日定時で帰宅。家族との充実した時間を確保している「なおき」といいます。

AIと全く無縁の体育系で文系出身（数学Ⅱで終わりました）の私でもできる時短術をわかりやすく説明できるよう、Xなどを活用して情報発信しています。

また、note開始３か月で総閲覧回数は約5000回
約5ケタ/月に至る記事の購入をいただきました！

これからも皆様のお役に立てる記事を配信していくのでよろしくお願いします！

今回は、GASでGoogle Analyticsのデータを自動でスプレッドシートに出力する方法を紹介したいと思いますが…

既に「難しそう」と感じている方が多いのではないでしょうか？

でも大丈夫です。

私自身、ChatGPTを始めたのが2023年12月からで、それまではこのようなプログラミングっぽいことは全くできないし、やることもないと思っていました。

なんなら数字をみるのも嫌（今も嫌）

出てくる言葉の意味も分からない中、何度も挫折しそうになりましたがChatGPTに教えてもらいながら１つ１つできるようになってきました。

今回は、そんな体育系で文系かつ非エンジニアの私でもできる方法なので、初心者にもわかりやすいようになっています。

でも、そもそもGoogle Analyticsのデータを自動でスプレッドシートに出力する方法って…

「Google Analyticsでほとんどデータ分析できるから意味なくね？」

と思っていませんか？

実は、GoogleAnalyticsのデータをスプレッドシートに起こすメリットはいくつかあります👇

■GoogleAnalyticsのデータをスプシに起こすメリット

1.ニーズに合わせた柔軟なデータ分析が可能
Google Analytics で提供されるレポートでもカバーできない特定のデータの組み合わせやカスタマイズが必要な場合、そのデータをスプレッドシートに落とすことで、自由にデータを加工できます。

これにより、分析したい情報を分析することができるため、より効果的なターゲット選定やサイトの改善策がうてることにもつながります。

2.データ共有と作業の効率化
分析チームや関係者とデータを共有する場合、Google スプレッドシートはリアルタイムでの共同作業が可能で、アクセスも簡単です。
このため、分析作業の効率化にもつながります。

3.複数のデータソースとの統合
他のツールや内部のデータベースからのデータとGoogle Analyticsのデータを組み合わせたい場合、Google Analytics上では組み合わせることができません。

こんな時、スプレッドシートがデータ統合のハブとして機能することができるので、分析の幅が広がります。

4.自動化とスケジューリング
データ分析を始めると、分析結果を踏まえた結論やレポートの作成が求められます。

会社で言うとほとんどが毎週や毎月の定期的なレポート作成を指示されるのではないでしょうか？

スプレッドシートはGoogle App Script（GAS)とも連携できるため、データを自動的かつ定期的に取り込んで、さらに自動でレポートを生成することもできるので、作業効率がかなり上がります。

このように、スプレッドシートに取り込むことで分析の幅が広がり、作業効率を上げることができるので、データに基づく戦略策定や運用がしたい方には必須のスキルと言えるのではないでしょうか？

ちなみに、実際に出力するとこのようなデータを全て自動で出力できます

実際の出力画面

1. city - ユーザーの都市

2. country - ユーザーの国

3. browser - ユーザーが使用しているブラウザ

4. deviceCategory - ユーザーが使用しているデバイスのカテゴリー（モバイル、デスクトップ、タブレット）

5. operatingSystem - ユーザーが使用しているオペレーティングシステム

6. pagePath - ページのパス

7. eventName - イベント名

8. activeUsers - アクティブユーザー数

9. screenPageViews - スクリーンビューまたはページビューの数

10. eventCount - イベントの数

11. conversions - コンバージョンの数

12. totalUsers - ユニークユーザー数

13. newUsers - 新規ユーザー数

14. userEngagementDuration - ユーザーエンゲージメントの合計時間（秒）

さらに、これらのデータを活用すれば以下のような分析が可能です。

1. アクティブユーザー数と都市の関係

2. 国別のユニークユーザー数

3. ブラウザ別のページビュー数

4. デバイス別（モバイル、デスクトップ、タブレット）のイベント数

5. OS別のコンバージョン数

6. ページパスごとの新規ユーザー数

7. イベントごとのユーザーエンゲージメント時間

このようなデータ分析ができれば、ユーザー行動の理解、ウェブサイトの改善、マーケティング戦略の最適化など、さまざまな側面での効果が期待できます。

そして、これらの分析に基づきPDCAを回転させることで、様々なビジネスの成長や効率化に直結する成果をもたらすでしょう。

それでは、今回はGASでGoogle Analyticsのデータを自動でスプレッドシートに出力する方法をご紹介します！