未経験から100日後にGTMのプロになる話【Day 42】 〜GTMスキルの発展と応用 〜タグ管理のプロフェッショナルになるには？〜〜

■ GTMスキルの発展とは？

GTMの基本スキルを身につけたら、次に重要なのは 「実務で活かせる高度なタグ管理技術」 です。

例えば、 ✅ 「カスタムJavaScriptを活用して、より柔軟な計測を行う」
✅ 「GTMと他のツールを連携し、データの一元管理を行う」
✅ 「企業のGTM運用ルールを設計し、タグ管理の最適化を図る」

こうしたスキルを身につけることで、「GTMの管理者」から「タグ管理のプロフェッショナル」 へとステップアップできます。

では、具体的な応用テクニックを見ていきましょう！

① カスタムJavaScriptを活用した柔軟な計測

GTMの「カスタムJavaScript変数」を活用すると、計測の自由度が大幅に向上！

1. クリックイベントの詳細情報を取得する

ボタンがクリックされたとき、そのボタンのテキストやIDを取得する方法

javascript function() { var clickedElement = document.activeElement; return clickedElement ? clickedElement.innerText : 'Unknown'; }

✅ これで、クリックされたボタンのテキストを変数として取得できます！

活用例: - 「どのCTAボタンがクリックされたのか？」 - 「フォームの送信ボタンがどれだけ押されたか？」

2. Cookieの値を取得する

ユーザーのセッション情報をCookieから取得し、タグの発火条件に利用する方法

javascript function() { var cookieName = 'user_type'; var match = document.cookie.match(new RegExp('(^| )' + cookieName + '=([^;]+)')); return match ? match[2] : 'guest'; }

✅ これで、ユーザーが「ゲスト」なのか「会員」なのかを判別し、タグの発火を制御できます！

活用例: - 「ログインユーザーにだけ特定のタグを発火」 - 「VIP会員向けの特別広告を表示」

② GTMを使ったデータ統合と連携

GTMを「データハブ」として活用し、複数のツールを連携する！

よくある連携先: ✅ Google BigQuery（高度なデータ分析）
✅ CRM（Salesforce、HubSpot）と連携し、ユーザーデータを活用
✅ Googleスプレッドシートにデータを記録し、リアルタイムでログを管理

実践例：GTMからGoogleスプレッドシートにデータを送信する

1. Googleスプレッドシートを作成し、Apps ScriptでWeb APIを用意
2. GTMのタグで fetch() を使ってデータを送信

```html

```

✅ これで、GTMのデータをGoogleスプレッドシートに記録できます！

活用例: - 「ページビューやクリックイベントをログとして記録し、後から分析」 - 「特定のイベントが発生したときに通知を送信」

③ GTM運用ルールの設計（組織的なタグ管理）

GTMをチームで運用する場合、管理ルールを明確にすることが重要！

GTM運用ルールのポイント: ✅ タグの命名規則を統一する（例：「GA4 - イベント - CTAクリック」）
✅ タグの追加・編集・公開のフローを定める（承認プロセスを導入）
✅ 不要なタグを定期的に削除し、パフォーマンスを維持する

GTMの「ユーザー権限管理」も活用する！ 1. 編集者 → タグを編集できるが、公開はできない 2. 公開者 → タグを編集し、公開できる 3. 閲覧者 → 設定は閲覧できるが、編集は不可

✅ これで、タグの管理ミスを防ぎ、効率的な運用が可能に！

■ まとめ 〜GTMスキルをさらに高める！〜

✅ 「カスタムJavaScript」を活用し、柔軟なデータ取得を実現！
✅ 「GTMをデータハブ化」し、BigQuery・CRM・Googleスプレッドシートと連携！
✅ 「GTMの運用ルール」を明確化し、チームでの管理を効率化！
✅ 「ユーザー権限管理」を適切に設定し、安全なタグ管理を実現！

これを活用すれば、 - 「GTMのプロフェッショナルとしてのスキルをさらに向上！」 - 「データ管理の中心的な役割を担うマーケターになれる！」 - 「企業のデータ戦略に貢献し、キャリアアップを実現！」

という、さらなる成長が可能になります！

■ 明日の予告 〜GTMを活用した高度なデータ分析手法〜

次回は、「GTMを使ってより詳細なデータ分析を行う方法」 を学びます！