今、ちまたで噂の”ChatGPT” このトピックについて、このブログでも取り扱って行こうと思います。 現段階ではまだどのようにしてChatGPTを活用していくか方向性が決まっている段階ではないので、模索していきながら何か活用法を見付けられればなと言った感じです。 ということで、まずはChatGPTにこんなことを聞いてみました。 ChatGPTのブログを始めようと思います。 初回用のテキストを1500文字前後で作ってください。 はじめまして、ChatGPTです。この度、自己紹介ブログを始めさせていただきます。 ” 私は、OpenAIが提供する人工知能技術を活用した大規模な自然言語処理モデルであるChatGPTです。 私は、機械学習によって人間の言語データを学習し、自然な対話を行うことができます。 さまざまな種類の言語タスクに利用され、多くの企業や研究者によって利用されています。 私は、自然な会話を行うためには、多くのデータを学習する必要があります。 そのため、私は大量の文書データを学習しています。 この学習データには、ウェブページ、ニュース記事、雑誌、書籍などの大量のテキストデータが含まれています。 また、私は、対話データも学習しています。 これには、チャットボットやバーチャルアシスタントとの対話、コミュニケーションアプリのメッセージなどが含まれます。 私は、多くの分野で利用されています。 たとえば、カスタマーサポートの自動化や、語学学習アプリの開発、コミュニケーションアプリのチャット機能の改善などに利用されています。 私は、人間が自然な言葉で表現したことを理解し、適切な応答を生成することができます。 最近のニュースやトレンド、科学技術、ビジネスなどの話題についても、私は幅広い知識を持っています。 あなたの質問や話題について、私ができる限りの情報を提供することができます。 私を利用するには、Webページ上にあるチャットボックスに入力するだけです。 私は24時間体制で稼働しているため、いつでも気軽に質問することができます。 また、あなたが私に教えてほしいことがあれば、私に教えてください。 あなたのフィードバックによって、より良いサービスを提供することができます。 私は、あなたがお役に立てることを願っています。 今後も、さまざまな話題についてお届けすることをお約束します。 ご愛読いただき、ありがとうございました。 ” これは凄いですね。 ChatGPTを有効に活用する方法を模索していきたいと思います。

2004年にカナダで創業されたECサイト作成サービス、Shopifyをご存知ですか？   世界ではシェアNo.1を誇り、世界175ヶ国で利用されています。 日本では2017年に本格的に参入されましたが、気になっている方も多いのではないでしょうか。   今回は、これからShopifyの活用を検討されている方に向けて、その操作と手順について詳しく説明していきます！   Shopify管理画面の大枠 管理画面は大きく分けて三つのメニューから構成されています。   （ここに管理画面のスクショ）   メニューはサイドバーに並んでいます。 左上「ホーム」から「アプリ管理」まで、ここは日々の業務で一番使うメニューです。 注文発送、新しい商品の追加、お客様の情報の管理などを行うことができます。   次に真ん中、「オンラインストア」というところをクリックすると、 さまざまな項目が出てきますが、ここはストアの表側、 お客様が見る部分を設定するメニューです。   ストアの見た目の変更、ブログ記事の作成などが可能です。   最後三つ目は左下「設定」というところを押すと、 次のような画面が表示されますが、 ここはストアの裏側を設定するメニューです。 （ここに「設定」を押したときの画面をスクショ）   ストアの住所の設定、決済周りの設定、配送周りの設定などをすることができます。   ホーム画面の操作方法 続いてホームについて説明します。   ホームはログインした時に現れる画面です。   （ここにホーム画面のスクショ）   「販売合計」「総セッション」は、何人のお客様がサイトを閲覧しているかを示すところです。   「ライブ」と出ていれば、その時に見ていたお客様の数がわかります。 （まだ決済が完了していないものも現れます。）   右側では期間を指定して、販売合計額や、 よく売れている商品が分かるようになっています。   「今月」というところを押して、そこから「昨日」を押すと、昨日のデータが現れるようになっています。 （ここに「今月」から「昨日」を押したときに出てくる画面のスクショ）   ShopifyPOSを使用して、実店舗とオンラインを連携させる場合などは、 楽天チャネルとの連携開始など右側に三つの点がついているものは閉じてしまって大丈夫です。   最後に いかがでしたでしょうか。 今回は、Shopifyの管理画面とホーム画面について説明しました。   次回は注文管理の操作方法について説明していきます。

拝啓   今年も師走を迎え、とりわけご繁忙のことと拝察いたします。 日ごろは弊社に多大なご芳情を頂き、厚くお礼申し上げます。 さて、弊社では年末年始の期間、下記のとおり休業期間とさせて頂きます。 休業期間中はご不便おかけいたしますが、何卒ご容赦ください。 末筆ながら皆様にも良い新年を迎えられますよう、心よりお祈り申し上げます。   記   休業期間 令和4年12月30日(金)～令和5年1月4日（水）   敬具

こんにちは、デルタドライブweb担当です。 皆さまGA4の導入は進んでおりますでしょうか？   GA4とは、Googleアナリティクス4プロパティ（Google Analytics 4）の略で、2020年10月にリリースされたGoogleアナリティクスの最新バージョンのことです。 このGA4を設定してうまく使えば、今まで以上にSEOの強化に役立ちます。   現在多くのWebサイトに導入されている「ユニバーサルアナリティクス（UA）」は2023年7月に計測終了することが発表されているため、今後のサイト分析にはGA4の導入が必須になってきます。    「切り替えをしていなかったので、検索流入やユーザー行動などのデータが計測できず、必要な対策ができませんでした…」なんてことは避けたいです。  こうした良くない状況を回避する為に、GA4の基本を押さえて、適切に設定しましょう。    今回はGA4（Google Analytics 4）とは何か、ユニバーサルアナリティクス（UA）との違いや、GA4対応をどのように進めると良いかを中心に初心者にもわかりやすくポイントをまとめ、現時点での最新情報を踏まえてご紹介します。   GA4の導入時期 GA4はなるべく早く入れておくに越したことはありません。ですが、「いつまでに導入すればいいか？」に対する答えは次の2つがあると思います。   計測されていない空白の期間がなければいい：2023年7月1日まで ユニバーサルアナリティクスとGA4の数値差を確認したい：2023年4月1日まで   空白期間がなければいい場合 まず、GA4へ絶対に移行しておくべき期限は「2023年7月1日まで」です。 2023年7月1日以降のデータはユニバーサルアナリティクスで計測がされないため、GA4で計測できる環境を整えておく必要があります。   ※無料版UAの計測が2023年7月1日に終了すると公式にアナウンスされた2022年3月時点で、UAを継続利用し続ける選択肢はすでになくなってしまいました。   GA4は設定する以前のデータは蓄積されないため、2023年7月1日までに設定できていないと、データがない空白の期間ができてしまいます。   ユニバーサルアナリティクスとGA4の数値差を見たい場合 この場合は「2023年4月1日まで」に導入しておくのがおすすめです。ユニバーサルアナリティクスとGA4では計測の方法が異なるため、数値に乖離（かいり）が生まれます。   一定の期間、並行運用することで「どのくらい数値差が発生するのか」を確認することができます。   数値の乖離度合いがわからない状態でGA4へ移行すると「GA4に移した途端、セッションやコンバージョンが増えた（減った）が、実際の状況はわからない」といった事態が予想されます。   最低3ヶ月程度は並行運用して数値差を確認しておくことで、計測する側もシステムや仕様に慣れていく学習期間を確保することができ、GA4に完全移行してからの分析をより意味のあるものにできます。   注意したいのは、GA4はデータ計測の設定をした後からしかアクセス解析はできません。GA4では計測タグを設置するだけでなく、計測したいデータを細かく設定する必要があるため、それらを加味して判断しましょう。

こんにちは、デルタドライブweb担当です。   今回はGoogleアナリティクス4でデータを計測するときに大変重要な、「データストリーム」と「イベント設計」についてお伝えしていきます。   なぜこんなお話をするのかというと、GA4では、コンバージョンの設定をするためには、イベントを新たに作成する必要があるからです。   以前のユニバーサルアナリティクス（UA）は、コンバージョンの目標設定からURLを指定するだけで、コンバージョンの設定できました。    そのため、イベントやイベントパラメータについて理解しておく必要があります。   Google アナリティクス4 プロパティの「データストリーム」とイベント計測 GA4に移行する際には、データストリームやイベント設計について正しく理解しておく必要があります。   特にイベントに関しては正しく設計を行わないと、従来のGoogle アナリティクスと同等のデータ分析を行うことが難しくなるので注意が必要です。   データストリーム ユニバーサルアナリティクスとGA4では、アカウント構造に違いがあります。これまでのビューに相当する階層がなくなり、データストリームに置き換わっています。   ユニバーサルアナリティクス：アカウント>プロパティ>ビュー GA4：アカウント>プロパティ>データストリーム   データストリームとは、データが計測されたデータベースのことを指し、ひとつのプロパティ内に複数の異なる形式のデータストリームが存在します。   これによりタグで計測されたWebサイト用のデータと、Firebase経由で計測されたアプリ経由のデータを統合して計測し、ウェブとアプリをまたぐようなユーザー行動でも、同一ユーザーとして認識することが可能になっています。   イベント ユニバーサルアナリティクスでは、「ページビュー」や「イベント」「トランザクション」といった異なるヒットタイプのデータを、「セッション」で包括したレポーティングが行われていました。   GA4では、従来の「ページビュー」や「トランザクション」といった概念がなくなり、全てイベントとしてデータを計測します。    従来のイベントトラッキングと同レベルの計測を担保するためには、自ら「イベントパラメータ」を設定する必要があります。イベントパラメータは、計測する個々のイベントをより具体的に判別するために使用します。   例えば、Google アナリティクスで計測される情報が「イベント名：page_view」だけでは、イベントが発生したことはわかっても、どこのページが見られたのか、どこのサイトから流入してきたのかといった情報までは分かりません。   そこでイベントパラメータに「page_location」「page_referrer」といった個別のパラメータを付与することで、場所や参照サイトといった付加情報を取得することができます。   なお、自動収集されるイベントや測定機能の強化に指定されているイベントに関しては、新たにイベントを作成する必要はありません。   イベントに関して、どのように設計すべきか分からない方のために、GoogleがGA4で設定すべき「推奨イベント」と関連づける「イベントパラメータ」を紹介していますので、そちらも参考にしてみてください。   ユーザープロパティ ユーザープロパティとは、顧客情報に基づく性年代や顧客ランクといったユーザーの分類情報を計測できる機能です。   ユニバーサルアナリティクスのカスタムディメンションの「ユーザースコープ」に相当します。イベントパラメータと同様に、イベントに付随するユーザーに関するパラメータと考えれば大丈夫です。   例えば、ECサイトにおいて「会員」「非会員」のユーザープロパティの値を作成し、登録することによって、会員と非会員のサイト内での行動や購入履歴の違いを分析することが可能になります。   なお、イベントトラッキング（クリック計測）やカスタムディメンションの設計・設定は実装難易度が高いため、専門家への相談をおすすめします。  

こんにちは、デルタドライブweb担当です！ 今回は、GA4を設置したら、絶対に見直して欲しいことをお伝えします。 これをするかしないかで、導入の効果が大きく変わりますので、ぜひ最後までご覧ください！ GA4設置後にやるべきたった1つのこと 計測タグを設置すると汎用的な各種データの計測が開始されたUAとは異なり、 GA4では計測したいデータに応じた設定が必要です。 そこで重要になるのが、自社で計測が必要なデータは何かを整理する工程。   GA4は出来ることが増えたと同時に、”必要な設定作業”も増えました。 だからこそ検討したいのが「自社に必要なデータは何で、不要なデータは何か？」ということ。   不要なデータの計測に工数を割くのは本末転倒のため、 UAからGA4へ移行するタイミングで 不要なデータ計測をやめる検討をおこなうことを推奨します。   GA4でむやみにあれこれ設定作業をおこなっていては非効率で、キリがありません。   GA4の計測データはイベント単位、「点」を収集するようなもの。 その後「点」と「点」をつないで どのような「線」や「図形」を見たいのかを事前に整理し、 計測に必要なデータを明確にしましょう。 最後に、GA導入のメリットとデメリットをご紹介します。   GA4導入のメリット 学習機能で予測が立てやすい データ計測の設定がしやすい イベント同士の分析がしやすい BigQueryとの連携が無料でできる   GA4導入のデメリット UA（ユニバーサルアナリティクス）のデータを移行できない 学習コストがかかる   GA4の分析機能をフル活用して、より魅力的なWEBサイトを運用できるといいですね！

こんにちは、デルタドライブweb担当です！ 「Googleアナリティクスが新しくなったのは知っているけど、結局何ができるの？」 そんな疑問をお持ちではないでしょうか。   「こんな機能があったなんて、もっと早く知っておけばよかった！」 「資料作成の前に分かっていたら、もっと時間が短縮できたのに！」   ということ、解析ツールを使っていると、よくあるのではないでしょうか？   今回は、Googleアナリティクス4のバージョンアップで、 今までと根本的に変わった4つの考え方について具体的にお伝えしていきます。   Google アナリティクス4 プロパティで根本的に変わった4つの概念 GA4では、名称や機能でもさまざまな変更点があります。   例えば、PV数が「表示回数」。直帰率・離脱率は「エンゲージメント」と呼ばれるようになりました。   そして、今回の改変は企業のデータ戦略にも関わる根本的な部分で起きています。 ここからは、具体的な名称や機能ではなく、 ユニバーサルアナリティクス（UA）から抜本的に変わったGA4の考え方についてお伝えします。   1．機械学習の導入、データで未来を予測する UAでは、実際のユーザー行動を元にした過去データの分析ができました。 一方でGA4では、機械学習を導入し、 過去データから将来の予測がGoogle アナリティクス上で行えるようになっています。   具体的に使用できる予測機能は、以下の2種類です。 購入の可能性 離脱の可能性   購入の可能性とは、アプリまたはサイトを訪問したユーザーが、 今後7日以内に商品購入に至る可能性を予測する指標です。   また離脱の可能性とは、最近アクティビティのあったユーザーが、 アプリまたはサイトを今後7日以内に利用しなくなる可能性を予測する指標です。   これらの予測機能により、今後1週間の売上を推定することや、 購入に至る可能性が高いユーザーにGoogle 広告でアプローチする といったマーケティング施策を打つことが可能になりました。   2．ユーザーを中心とした測定が可能になった GA4では、クロスデバイス・クロスプラットフォームを実現し、 ユーザーがデバイスやプラットフォーム（ウェブ・アプリ）に関わらず、 どのように行動したのかを明らかにできます。   これにより、 マーケティング担当者が提供する「ユーザーID」 広告のパーソナライズを選択したユーザーからの一意の「Googleシグナル」 ユーザーが使用する「デバイス情報（Cookie）」 といった複数のIDを総合して、 ユーザーのクロスデバイス行動（複数のデバイスをまたがった行動） を把握できるようになります。   例えば、顧客が最初にウェブ上の広告からあなたのビジネスを発見し、 後にそれが起因してアプリをインストールし購入に至ったか否かを データで確認できるようになるということです。   ユニバーサルアナリティクスでは、 スマホやPC・タブレットといったデバイスごとにユーザーを判別していたため、 同一のユーザーでも別ユーザーとして判別される可能性を孕んでいました。   デバイスやプラットフォームごとに断片化された測定ではなく、 ユーザー中心の測定を提供できるGA4はアナリティクスにおいて新しい概念と言えます。   3．自動計測の充実、イベント同士の分析がしやすい 「スクロール数」「離脱クリック」「サイト内検索」「動画エンゲージメント」 といったイベントが自動で計測できるようになりました。   各データを収集するか否かを、 それぞれ手動によるON/OFFのスイッチの切り替えだけで簡単に設定できます。   ユニバーサルアナリティクス上では個別でタグの設定が必要であったため、 アナリティクスの設定に慣れていない方でも、これらのイベント計測が容易になりました。   設定したイベントのデータを分析するには、GAにログイン後、 メニューの「レポート」から「エンゲージメント」＞「イベント」をクリックします。   クリックして表示される「page_view」や「session_start」などのイベント名ごとに パフォーマンスが確認できて、イベントとイベントのパフォーマンスも比較できますよ！   ※自動計測を利用するには、データストリーム>ウェブ>測定強化のイベントのオプションをオンにする必要があります。 ※任意の条件（タイミング）でイベントを計測したい場合には、GTM（Google タグマネージャー）やgtag.js上での個別設定が必要になります。   4．より深いデータの活用、BigQueryとの連携が無料でできる BigQueryとは、Googleが提供する分析用に収集した膨大なデータを蓄積しておく倉庫のようなシステムのことです。   GA4の場合、有償版「GA360」のみに搭載されていたデータエクスポート機能が標準搭載されたため、無料で生のログデータを取得できます。   GA4で計測したイベントのローデータとBigQueryを連携することで、より深いデータの分析＆活用が可能になるので便利ですね！   【Google アナリティクスとBigQueryの連携でできることの一例】 BIツールのデータ可視化 複数データソースを掛け合わせた高度な分析 AI / MLによるデータモデリングと広告・MAツールへの活用 Web行動データを用いたセールス・顧客サポートへの活用   いかがでしたでしょうか。 Googleアナリティクス4の導入は必須であり急務になりました。   移行に伴う作業は簡単ではありません。 余裕を持ったスケジュールを立て、スムーズに移行できるように備えましょう！  

平素は格別のお引き立てをいただき厚くお礼申し上げます。 弊社では、誠に勝手ながら下記日程を夏季休業とさせていただきます。 ■夏季休業期間 2022年8月11日(木)　～　8月14日(日) 休業期間中にいただいたお問合せについては、営業開始日以降に順次回答させていただきます。 皆様には大変ご不便をおかけいたしますが、何卒ご理解の程お願い申し上げます。