ChatGPT新機能Code InterpreterでGA4データ分析はできるのか？【実例デモ画面付き】

今回はBtoBマーケティングでよく使うアクセスログデータの分析をCode Interpreterでどこまで効率化できるかを実際に画面を操作しながら見ていきます。

【実例1】GA4から取得したWebサイトのデータを月ごとに比較・分析し改善点を見つける

サンプルとしてBeMARKEのアクセスログデータをGA4で出したものを使います。まず、GA4である月のPVや平均エンゲージメント時間、ページタイトルを含むデータをCSV形式でダウンロードします。

CSVをCode Interpreterで読み込む際に文字コードでエラーが出る場合があるためヘッダー情報を編集しています。

（１）GA4で取得したデータをCode Interpreterに読み込ませる

「あるウェブサイトのアクセスデータです。このデータを読み込めますか？」

という指示とともにデータをアップロードすると読み込みを開始し、下図のように「データに含まれる項目」をリストで出し「分析方法」を問いかけてきます。

（２）エンゲージメント率が低い記事を順に並び替える

「平均エンゲージメント時間が短いものから順番に並び替えてください」

という指示を出すと、10記事分をリスト化してくれました。記事タイトルや分数はデータ通りの情報ですね。

ーーこのデータを使いどのような改善施策につなげられますか。

例えばSEO記事を分析する時に、流入はあるものの閲覧時間が短い、離脱が早い場合には内容を改善する必要があるでしょう。

Webサイトの方向性や目的に対して閲覧数を伸ばしたいのに伸びないページをリスト化したり、記事の重要度や役割ごとにエンゲージメント率を精査し可視化したりすることで次に何をすべきか整理できます。

ーーデータを元に指示を出すことで分析結果を自動でリスト化でき、改善につなげられるということが分かりました。

分析の方向性が定まっていればプロンプト次第でさまざまなデータをクロスして出すこともできるでしょう。例えば表示回数が1000回以上だけれどエンゲージメント率が低いページをリスト化する、Webサイトにおける重要な項目や条件を設定し改善リストを出す、など活用の幅を広げることができます。そのためにもGA4をいかに使いこなせるかが重要ですね。

（３）（１）の次月のデータを読み込ませ比較する

次に、Webサイトのデータを月ごとに比較します。まず（１）の次月のデータを読み込ませ「先ほどのデータと比較できますか」と投げかけます。

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