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google-analytics

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github.com/davila7マーケティング・グロース33.0k1.2k 回インストール1 日前に更新
リポジトリ

google-analytics について

Webサイトチーム向けの Google Analytics 分析スキルです。質問に応じて GA4 指標を取得し、トラフィック、ユーザー行動、コンバージョンを分析して、優先度付きの改善案を提示します。

主な機能

  1. 01トラフィックと行動指標の確認
  2. 02好調・不調なページの特定
  3. 03流入元とコンバージョンファネルの分析
  4. 04期間ごとの実績比較
  5. 05優先度付きの改善案と実施手順

活用シーン

  1. 01直近 30 日間のサイト実績を確認
  2. 02主なトラフィック流入元を把握
  3. 03直帰率の高いページを特定
  4. 04今月と先月の指標を比較

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/davila7/claude-code-templates --skill google-analytics

インストール後、Claude Code で/google-analyticsを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

.env.example
EXAMPLES.md
REFERENCE.md
requirements.txt
scripts/
analyze.py
ga_client.py

詳細

Google Analytics 分析

Google Analytics のデータを使ってウェブサイトのパフォーマンスを分析し、実行可能な洞察と改善提案を提供します。

クイックスタート

1. 認証のセットアップ

このスキルには Google Analytics API の認証情報が必要です。環境変数を設定してください:

export GOOGLE_ANALYTICS_PROPERTY_ID="your-property-id"
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/service-account-key.json"

または、プロジェクトのルートに .env ファイルを作成してください:

GOOGLE_ANALYTICS_PROPERTY_ID=123456789
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account-key.json

認証情報をバージョン管理にコミットしないでください。 サービスアカウントの JSON ファイルは、リポジトリの外に安全に保管してください。

2. 必要なパッケージのインストール
# Option 1: Install from requirements file (recommended)
pip install -r cli-tool/components/skills/analytics/google-analytics/requirements.txt

# Option 2: Install individually
pip install google-analytics-data python-dotenv pandas
3. プロジェクトを分析する

設定が完了すると、次のことができます:

  • 現在のトラフィックとユーザー行動の指標を確認する
  • 特にパフォーマンスが高いページと低いページを特定する
  • トラフィックソースとコンバージョンファネルを分析する
  • 期間ごとのパフォーマンスを比較する
  • データに基づく改善策を提案する

使い方

次のような質問をしてください:

  • 「過去 30 日間の Google Analytics のパフォーマンスを確認して」
  • 「主なトラフィックソースは何ですか?」
  • 「直帰率が最も高いページはどれですか?」
  • 「ユーザーエンゲージメントを分析して改善策を提案して」
  • 「今月のパフォーマンスを先月と比較して」

分析ワークフロー

Google Analytics のデータの分析を依頼されると、私は次の手順で進めます:

  1. ヘルパースクリプトを使って API に接続 します
  2. ご質問に基づいて 関連する指標を取得 します
  3. 次の点に注目して データを分析 します:
    • トラフィックの傾向とパターン
    • ユーザー行動の洞察
    • パフォーマンスのボトルネック
    • コンバージョンの機会
  4. 次の内容を含む 推奨事項を提示 します:
    • 具体的な改善提案
    • 優先度(高/中/低)
    • 期待される効果
    • 実装のガイダンス

よく使う指標

詳細な指標の定義とディメンションについては、REFERENCE.md を参照してください。

トラフィック指標
  • セッション数、ユーザー数、新規ユーザー数
  • ページビュー数、セッションあたりの画面数
  • 平均セッション時間
エンゲージメント指標
  • 直帰率、エンゲージメント率
  • イベント数、コンバージョン数
  • スクロール深度、クリック率
集客指標
  • トラフィックソース/メディアム
  • キャンペーンのパフォーマンス
  • チャネルグループ
コンバージョン指標
  • 目標の達成数
  • E コマースの取引
  • ソース別のコンバージョン率

分析の例

分析パターンと利用例の全体については、EXAMPLES.md を参照してください。

スクリプト

このスキルには API 連携用のユーティリティスクリプトが含まれています:

現在のパフォーマンスを取得する
python scripts/ga_client.py --days 30 --metrics sessions,users,bounceRate
分析してレポートを生成する
python scripts/analyze.py --period last-30-days --compare previous-period

スクリプトは API 認証、データ取得、基本的な分析を行います。結果の解釈と実行可能な推奨事項は私が提供します。

トラブルシューティング

認証エラー: 次の点を確認してください:

  • GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS が有効なサービスアカウントの JSON ファイルを指していること
  • サービスアカウントに GA4 プロパティへの「閲覧者」アクセス権があること
  • GOOGLE_ANALYTICS_PROPERTY_ID が GA4 のプロパティ ID と一致していること(測定 ID ではないこと)

データが返されない: 次の点を確認してください:

  • プロパティ ID が正しいこと(GA4 の「管理」>「プロパティの設定」で確認できます)
  • 対象期間にデータがあること
  • サービスアカウントが GA4 でアクセス権を付与されていること

インポートエラー: 必要なパッケージをインストールしてください:

pip install google-analytics-data python-dotenv pandas

セキュリティに関する注意

  • API の認証情報やプロパティ ID を、コードに 直接書き込まない でください
  • サービスアカウントの JSON ファイルは、バージョン管理の 外に 保管してください
  • 設定には環境変数または .env ファイルを使用してください
  • .env と認証情報ファイルを .gitignore に追加してください
  • サービスアカウントのキーは定期的にローテーションしてください
  • 最小権限のアクセスを使用してください(閲覧者ロールのみ)

データプライバシー

このスキルが扱うのは集計された分析データのみです。次のことは行いません:

  • 個人を特定できる情報(PII)へのアクセス
  • 分析データの永続的な保存
  • 外部サービスとのデータ共有
  • Google Analytics の設定の変更

すべてのデータはローカルで処理され、会話中に推奨事項を生成するためだけに使用されます。

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