ユーザーのユーザー 属性 サマリーレポートでユーザー数が最も多かったのはどの年齢層ですか

• 投稿日 2021年10月20日
• 更新日 2022年2月9日

「ユーザー属性」概要

関連公式ヘルプ

ユーザー属性サマリー

ユーザー属性に関する基本情報を確認することが出来ます。確認出来る内容は以下のとおりです。「★」がついている項目はGoogle Signalをオンにする必要があります。

• 国別のユーザー・新規ユーザー・リピーター
• 過去30分間の国別ユーザー数
• 市区町村別のユーザー・新規ユーザー・リピーター
• 性別のユーザー・新規ユーザー・リピーター★
• インタレストカテゴリ（興味関心）別のユーザー・新規ユーザー・リピーター★
• 年齢別のユーザー・新規ユーザー・リピーター★
• 言語別のユーザー・新規ユーザー・リピーター

それぞれリンクをクリックすると「ユーザー属性の詳細」レポートに移動します

性別・年齢・インタレストカテゴリのデータは、集計対象期間のユーザー数が少ない場合は表示されません。何件なら表示されるなどのしきい値は公開されていません。

ユーザー属性別の詳細

上記サマリーから「表示」のリンクをクリックする、あるいはメニューから「ユーザー属性別の詳細」をクリックすることでアクセスが出来るレポートです。

以下のデータが表示されます。

• 属性の値別のユーザー数（棒グラフ）
• 属性の値別のユーザーと新しいユーザー（散布図）
• 属性の値別の各指標
  • ユーザー（＝アクティブユーザー数）
  • 新しいユーザー
  • エンゲージのあったセッション
  • エンゲージメント率
  • ユーザーあたりのエンゲージ数
  • 平均エンゲージメント時間
  • イベント数
  • コンバージョン数
  • 合計収益

地域（都道府県別）は「ユーザー属性サマリー」では表示されませんが、「ユーザー属性の詳細」では選択項目として選ぶことが可能です。こちらを利用すると都道府県別の表を確認することが出来ます。

レポートで見るべきポイント

ユーザー属性サマリーはサイトを初めて分析する時、全体像把握するために利用するのが良いでしょう。

詳細に関しては各指標の表を見て、属性の値別で傾向が無いかをチェックすると良いでしょう。わかりやすい例では、年代や性別ごとのコンバージョンが違うか、どの都道府県が収益に繋がっているかなどを把握します。また表の中では他の属性との掛け合わせを行うことが出来ます。年代✕性別で掛け合わせを行うことでより細かいユーザー像の把握が可能です。

小川

利用頻度はそれほど高くありませんが、分析をする際にはチェックしておきたいレポートです。ただ属性別の閲覧コンテンツなど深堀りをしたい場合は本レポートでは出せませんので、探索レポートを利用する形になります。

【この連載について】 この連載では、「1週間でGoogleアナリティクス4の基礎が学べる本」を執筆されているウェブ解析士のみなさん（GA4アベンジャーズ）を中心に、「Googleアナリティクス4プロパティ」（Googleアナリティクス4：GA4）について、初心者が引っかかりがちな疑問・トラブル解決の基礎知識から、知っておきたい役立ちノウハウ、解析の設定事例、個々の機能解説、最新のホットな話題までをお届けします。 今回は、ウェブ解析士マスター、UI/UXコンサルタント、アドプランナーと多彩な顔を持つ阿部大和さんによる解説です。 ┌────────── □ 【今回のポイント】 まずはGA4の基本機能として備わっているレポートを、ダッシュボードから見ていきましょう。 1. ユーザーの種類や属性を見つける 2. トラフィックからアクセス元を見つける 3. コンバージョンの発生経路の分析をする 4. イベントから計測しているイベントを確認する 5. ページとスクリーンからアクセスしているページを見つける └────────── ユーザーの種類や属性を把握するデモグラフィック分析、アクセス元を見つけるチャンネル分析、コンバージョンの発生経路の分析をするコンバージョン分析、ページの表示回数からアクセスの多いページを把握するページ分析など、順序立てて分析を行って行くことが大切です。1つのレポートだけでは知りえないことも、複数の視点をかけ合わせて分析すれば、見えてくるでしょう。

レポート（1）ユーザーの種類や属性を見つける

ダッシュボードの「レポート＞ユーザー属性サマリー・ユーザー属性」の詳細から閲覧可能です。このレポートではサイトやアプリに訪問しているユーザーの地域や属性情報を把握できます。 ユーザーの属性では、国別でのアクセス数ユーザー・新規ユーザー数・リピーター数のサマリーがわかります。グローバル向けサービス以外はあまり使えないため、ユーザー属性の詳細が利用しやすい機能となっています。ユーザー属性の詳細は、折れ線グラフ、棒グラフ、表の3つで表示され、分析できるディメンションは下記のとおりです。 ディメンション |説明 国 |アクセスがあった全世界の国名 地域 |アクセスがあった地域名 |日本では県名が該当 市区町村 |アクセスのあった言語 年齢 |アクセスのあった年齢 |年齢のカテゴライズはユニバーサルアナリティクス同様、18～24、25～34、35～44、45～54、55～64、65+、unknownにわかれる 性別 |アクセスのあった性別 |性別のカテゴライズはユニバーサルアナリティクス同様、male,female,unknownにわかれる インタレストカテゴリ |購買意欲の強いセグメントなど ■ 折れ線グラフ：ユーザー数×日別 ウェブサイトやアプリにユーザーのアクセス数が日別で確認できます。縦軸がユーザー数、横軸が日付です。 ■ 棒グラフ：ユーザー数（国や地域） ウェブサイトやアプリにアクセスした上位のデータが表示されます。横軸がユーザー数、縦軸が国や地域です。 ■ 表：ディメンション×指標 国や地域、年齢等のディメンションを選び、指標が確認できます。表示される指標は以下のとおりです。 指標 |説明 ユーザー |集計期間内の全ユーザー数 新規ユーザー数 |集計期間内の新規ユーザー数 エンゲージのあったセッション |10秒以上滞在した1件以上のコンバージョン イベント |2回以上のページビュー |いずれかが発生したセッションの数 エンゲージメント率 |エンゲージのあったセッション率 （エンゲージセッション/セッション） エンゲージのあったセッション率 |ユーザーあたりのエンゲージセッション率 （エンゲージセッション/ユーザー） 平均エンゲージメント時間 |アプリの場合は前面（フォアグラウンド）に表示されていた時間の平均、Webサイトの場合はブラウザでフォーカス状態にあった時間の平均 イベント数 |ユーザーがイベントを発生させた回数 コンバージョン |ユーザーがコンバージョンイベントを発生させた回数 合計収益 |購入による収益 ■ 事前設定ポイント デフォルトでは対象がすべての国となっていますので、フィルタに「Japan」を設定して、絞り込むことを推奨します。フィルタは以下の手順で設定します。