Google Analyticsデータを活用した機械学習モデルと関連する論文について【論文要約】

AMBL株式会社の鈴木です。この記事は[AMBL株式会社 Advent Calendar 2022](https://qiita.com/advent-calendar/2022/ambl-rd)の18日目の記事です。

今回は『Google Analyticsのデータを使って次回購入予測をする機械学習の論文』を読みました。こちらの論文はECサイトにおいてユーザーのセッションから 次の行動を予測する学習アルゴリズムの構築を目的として書かれています。

この記事では当論文の前半部分に **GAと機械学習における近年の研究** が多数掲載されていたので、まとめて要約しました。

当論文は2019年5月に発表されておりGA4の正式版リリースより前[^1]ではありますが、現在の機械学習を用いた予測に関する内容やその課題、またそれに関連する論文についても言及されています。

※なお、参考論文についているリンクは私が検索して見つけたものです。
[^1]:β版発表は2019年8月、正式版リリースは2020年10月
## 当論文について
論文：[Predicting next shopping stage using Google Analytics data for E-commerce applications](https://arxiv.org/abs/1905.12595)
著者：Mihai Cristian Pîrvu, Alexandra Anghel
（Alogliaの機械学習エンジニアたちによる執筆だと思います）
公開日：2019年５月30日

## 要約

### Introduction
- 対象とするECサイトはアイテムページ、カートページ、チェックアウトページなどを保持するとする
- 目的
    - 最適化されたパーソナライゼーションによるユーザー別の購入率の予測
- 現在の課題
    - パーソナライゼーションの差別化が画一的なアプローチである
    - GAでは現在のユーザーの購入率のみ見ることができるが **見込み客の購入** について予測ができないため広告や割引の予算計画などを適切に立てることができず利益を失っている可能性があるので予測したいよね[^2]
[^2]:GA4では機械学習が導入されていて購入の可能性などを予測することができる
### 現状の分析手法について
#### パーソナライゼーションに関する現状
- データのみから学習する方法
    - 線形回帰、SVM、ニューラルネットワークなどの回帰や分類モデルを使用する
- 強化学習をする方法
    - クリックの最大化や利益の最大化、解約の最小化などを目標とする

#### レコメンドシステムに関する現状
- 教師あり学習を用いた協調フィルタリングやコンテンツベースフィルタリングが主流
    - Matrix Factorization(MF)は協調フィルタリングの代表例ですが、新規ユーザーのデータが少ないことで起こる **コールドスタート問題** がある
MFに関する参考論文：[Yehuda Koren, Robert Bell, and Chris Volinsky. Matrix factorization techniques for recommender systems. Computer, (8):30–37, 2009.](https://ieeexplore.ieee.org/document/5197422)
    - コールドスタート問題は過去のデータを活用できるリカレントニューラルネットワークを使うことで一部解消される
参考論文：[Yong Kiam Tan, Xinxing Xu, and Yong Liu. Improved recurrent neural networks for session-based recommendations. In Proceedings of the 1st Workshop on Deep Learning for Recommender Systems, pages 17–22. ACM, 2016.](https://arxiv.org/abs/1606.08117)

#### セッション内の意図予測に関する現状
- リカレントニューラルネットワークを用いてセッション中に購入するかどうか予測する[手法](https://orca.cardiff.ac.uk/id/eprint/120613/)がある
- 他の方法を使うにはファネルに対応してユーザーの意図を分類する必要がある
    - 検索クエリからユーザーの意図を推測する方法がある
参考論文：[Mihai Cristian Pîrvu, Alexandra Anghel, Ciprian Borodescu, and Alexandru Constantin. Predicting user intent from search queries using both cnns and rnns. arXiv preprint arXiv:1812.07324, 2018.](https://arxiv.org/abs/1812.07324)

当研究では自動化のあとにクエリに注釈をつける半教師アプローチを用いることでより良いモデルを構築した。
#### 他のユースケースとそれぞれの参考論文
1. さまざまな観光サイトのラフィックに基づいて、都市を訪れる人の数を予測する
参考論文：[Ulrich Gunter and Irem Önder. Forecasting city arrivals with google analytics. Annals of Tourism Research, 61:199–212, 2016.](https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0160738316301451)
2. ある時間枠における場所と使用デバイスの変遷を調べることでWebサイトのユーザー属性を特定する
参考論文：[David Durden. Identifying user demographics in digital collections with google analytics. 2016.](https://drum.lib.umd.edu/handle/1903/19158)
3. オンラインライブラリの最も訪問されたページを分類するためにサイトのトラフィックを分析する
参考論文：[Amy Vecchione, Deana Brown, Elizabeth Allen, and Amanda Baschnagel. Tracking user behavior with google analytics events on an academic library web site. Journal of web librarianship, 10(3):161–175, 2016.](https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/19322909.2016.1175330)
4. Google Analyticsが提供する機能の計算された統計を使用して、様々なeコマースサイトのパフォーマンスを分析する
参考論文：[Beatriz Plaza. Google analytics for measuring website performance. Tourism Management, 32(3):477–481, 2011.](https://ideas.repec.org/a/eee/touman/v32y2011i3p477-481.html)

### おわりに
当論文はGA4に機械学習がのる前に発表された内容ではありますが、自らでモデルを構築したい方は読んでみたら面白いのではないかなと思います。Google Analytics Reporting API v4を使っていますがGoogle Analytics 360や BigQuery でも同じ手法を活用可能だそうです。（参考論文についてはこの限りではないので各々ご確認ください）
それでは、よいGAライフを！