AdSenseとGoogle アナリティクスを連携（リンク）すると、AdSenseの収益パフォーマンスデータの詳細をサイトやページ単位で詳しく見ることができます。これらのデータのレポートを見ることで、サイトのページの収益性向上のヒントなどが見つかったりします。アナリティクスのレポートと組み合わせてみることで、サイトのアクセス動向と収益の関わりなども把握できます。
目次 - Table of Contents
AdSenseとアナリティクスをリンクさせる手順
アナリティクスにログインして、AdSenseとリンクさせるアカウントのプロパティのレポートを表示します。画面左下のギアアイコン［管理］をクリックします。
管理画面中央に表示されるプロパティの設定項目の中から［AdSenseのリンク設定］をクリックします。
AdSense リンクの設定画面が表示されます。アナリティクスとAdSenseのログインメールアドレスが同じであれば、① AdSense プロパティの選択の下にAdSense 運営者IDが予め表示されます。
運営者IDの下に表示される［コンテンツ向け AdSense］の左のボタンを選択し、［続行］ボタンを押します。
② リンクの設定を行います。ここで、AdSense プロパティとリンクするアナリティクスビューを選択します。”0個のビューが選択済み”と表示されている部分をクリックすると、アナリティクスプロパティで設定しているビューが表示されます。デフォルトでは、”All Web Site Data”一つのみになります。リンクするビューにチェックをいれます。
プロパティに複数のビューが設定されている場合は、以下の様な画面になります。
リンクするビューにチェックを入れた後、ドロップダウンメニューを閉じます。（小ウインドウの外をクリックすると閉じます。）選択したビューの数が、表示されます。下の画面では、”1個のビューが選択済み”と表示されています。（All Web Site Dataのみ選択しているため）
画面下の青色の［リンクを有効化］ボタンを押します。
以上でリンク設定の作業は完了です。”次のステップ”のタイトルが表示されます。AdSense のリンクデータが表示されるようになるまでに、24時間程度かかる場合があります。
完了ボタンを押します。AdSense リンク設定の画面に戻ります。リンク設定されたAdSense アカウントの運営者ID、AdSense ウェッブ プロパティの種類、リンクされたアナリティクスビューの数が表示されます。
以上でアナリティクスとAdSenseのリンクの手続きは完了です。
アナリティクスでAdSenseのレポートを表示する手順
アナリティクスレポートの左に表示されるメニューから［行動］をクリックすると以下の様なサブメニューが表示されます。サブメニューの項目の［サイト運営者］をクリックします。
サイト運営者の下に、”概要”、”サイト運営者のページ”、”サイト運営者の参照 URL”、”テスト”の項目が表示されます。これらがアナリティクスでのAdSenseのレポート項目です。
各レポートの例を次に紹介します。
アナリティクスとAdSense連携レポート
アナリティクスでのAdSenseとの連携データのレポートは大きく分けて、以下の3種類があります。
概要
サイト全体のAdSenseとアナリティクスの統合レポートです。
以下の10項目が主要データとして表示されます。グラフは、以下の10の指標データから選んで表示することができます。デフォルトはインプレッション数です。主要データの下に収益トップ10のページのURLとページ毎の収益額、収益比率が表示されます。
- サイト運営者のインプレッション数
- サイト運営者の一致率（アドリクエストに対するインプレッション数：カバレージを意味します。）
- サイト運営者の収益化ページビュー数
- サイト運営者のインプレッション数 / セッション
- サイト運営者の視認範囲のインプレッション率
- サイト運営者のクリック数
- サイト運営者のクリック率
- サイト運営者の収益
- サイト運営者の収益/ 1000 セッション
- サイト運営者の eCPM
サイト運営者のページ
上で紹介した10の主要データをページ単位で表示します。デフォルトで表示されるのは、インプレッション数が多い上位10ページのデータです。
サイト運営者の参照URL
サイトの参照・紹介元のURL別に10の主要データが表示されます。
参照・紹介元は、紹介サイト、ソーシャル・ネットワーク、ブログランキングなどです。
AdSenseのパフォーマンスレポートでも詳細なデータを見ることができますが、アナリティクスと組み合わせたデータは、サイトやページ単位で主要な指針を見ることができます。これらのデータを分析することで、収益率のアップとなるヒントが見つかる可能性もあります。
データ分析例の事例なども、別途、投稿予定です。
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