求めている正確なデータを取得するために、複雑なセグメントを作成する必要があることがよくあります。これらの複雑なセグメントを使用する場合、取得するデータは必然的に長くなります。このようなレポートは、複雑さとデータ量によってはタイムアウトする可能性もあります。次の資料を参照して、セグメントの複雑さを最小化することを検討してください。

機能する演算子がない場合に「次を含む」のみを使用する

各値のコンテンツ全体を分析する必要がある場合、「次を含む」演算子は、最も目的に即したものの 1 つです。「ホーム」で始まるすべての値を求めている場合、「次で始まる」または「次を含む」演算子は確実に機能します。ただし、「次で始まる」演算子は、各値の最初のみを調べるので、より効率的です。

大量の結果を返す「次を含む」演算子の使用は、多くのレポートでタイムアウトすることがほぼ確実です。例えば、リファラーが「.」を含むセグメントを作成する場合、Adobe Analytics は、ピリオドについてすべてのリファラーの値を検索し、すべての参照トラフィックを返します。このデータを引き出すより効率的な方法は、「存在する」演算子を使用することです。同じデータが返されますが、より一層タイムリーで効率的な方法で処理します。

分類を使用して大きなセグメントを単一の項目にグループ化する

多くの条件がある場合(例えば、PageName が「x」に等しいまたは PageName が「y」に等しいまたは PageName が「z」に等しいなど)、このタイプのセグメントは、すぐにセグメントのパフォーマンスが下がる可能性があります。何十、何百と条件を書き出す代わりに、それらを分類して次のようにセグメント化します。

  1. 使用している変数の分類を作成します。
  2. 分類テンプレートをダウンロードし、Excel で開きます。
  3. セグメントに含めたい各値に同じ値を付与します。
  4. Adobe Analytics にスプレッドシートをインポートして戻します。
  5. 処理が終わったら、割り当てた分類値に基づいてセグメントを作成します。
この方法を使用することで、パフォーマンスが大幅に向上すると同時に、セグメント条件を簡単に変更する手段が提供されます。セグメントを手動で編集および保存する代わりに、変更した分類ファイルをアップロードできます。セグメントは分類に基づいているので、該当するすべてのレポートおよびダッシュボードが更新されます。

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