2023年7月1日をもって従来のGoogleアナリティクス（UA）のサポートが終了し、Google Analytics 4（GA4）への移行が必須となりました。
Webサイト運営者であれば、GA4を導入し、Webサイトのアクセス状況を正しく分析できる体制を整えておくことが重要です。

この記事では、GA4の基本的な知識から、設定方法、使い方、そしてアクセス解析に基づいたWebサイト改善方法までを7ステップで解説します。
これからGA4を導入する初心者の方でも、本記事を読めばGA4を使ったWebサイト分析の基本をマスターすることができます。

このページに書いてあること

Google Analytics 4（GA4）とは？

Google Analytics 4（GA4）は、Googleが提供する無料で使えるアクセス解析ツールです。2020年10月にリリースされ、従来のGoogleアナリティクス（UA）に変わる次世代のアクセス解析ツールとして注目されています。

GA4は、ウェブサイトやアプリのアクセス状況を詳細に分析できるだけでなく、ユーザーの行動をより深く理解することに重点を置いています。GA4では、ユーザーがウェブサイトやアプリをどのように利用しているのか、その行動を時系列で把握することができます。

従来のアクセス解析ツールでは、ページビュー数や訪問者数などの指標を重視していました。しかし、GA4では、ユーザーがウェブサイトやアプリをどのように利用しているのか、その行動をより深く理解することに重点を置いています。例えば、ユーザーがどのページを閲覧したのか、どのボタンをクリックしたのか、どのくらいの時間滞在したのかといった情報を追跡することができます。

これらの情報は、ウェブサイトやアプリの改善に役立てることができます。例えば、ユーザーが離脱しやすいページを特定したり、ユーザーが興味を持ちやすいコンテンツを分析したりすることができます。

GA4は、ウェブサイトやアプリの運営者にとって、非常に強力なツールと言えるでしょう。

GA4の基本概要

Google Analytics 4（GA4）は、Googleが提供する最新のWebサイト分析ツールです。従来のGoogle Analytics（UA）と比べて、データの収集・分析方法が大きく進化しています。

GA4は、ウェブサイトやアプリの利用状況をより深く理解するために設計されており、ユーザー行動を詳細に追跡します。ページビュー数やセッション時間といった従来の指標に加えて、ユーザーがウェブサイトやアプリ上でどのように行動したか、どのような経路でコンバージョンに至ったかなど、詳細な行動データを取得できます。

また、GA4は、従来のUAとは異なるデータモデルを採用しています。従来のUAはセッションベースでデータを計測していましたが、GA4はイベントベースでデータを計測します。これは、ウェブサイトやアプリ上で発生するあらゆる行動を「イベント」として捉え、そのイベントに紐づいた情報を収集するということです。これにより、より詳細なユーザー行動分析が可能になります。

例えば、ユーザーがウェブサイト上のボタンをクリックした、動画を再生した、フォームを送信したといった行動を全てイベントとして記録し、分析することができます。

GA4は、進化し続けるデジタルマーケティングのニーズに合わせて開発された、次世代型の分析ツールと言えるでしょう。

旧GAとGA4の違い

Google Analytics 4（GA4）は、従来のGoogleアナリティクス（旧GA、UAと呼ばれることもあります）の後継として開発された、全く新しいアクセス解析ツールです。
そのため、計測方法やデータ構造、インターフェースに至るまで、両者には大きな違いが存在します。

従来のGoogleアナリティクスは、ページビューを重視し、ウェブサイトへのアクセス数を計測することに重点が置かれていました。
一方、GA4は、ユーザーの行動を時系列で捉えるイベントベースの計測を採用しています。
ウェブサイトだけでなく、アプリを含めたクロスプラットフォームでのユーザー行動を分析できる点が特徴です。

また、データの表示方法も大きく異なります。
旧GAでは、セッションごとにデータが分割されていましたが、GA4では、ユーザーライフサイクル全体を通じての行動を分析することに重点が置かれています。
そのため、ユーザー獲得からエンゲージメント、コンバージョンに至るまで、一連の流れを把握しやすくなっています。

さらに、プライバシー保護の観点からも、GA4はCookieを利用しないデータ計測を強化しています。
Cookie規制の強化に対応し、ユーザーのプライバシーを保護しながら、より精度の高いデータ計測が可能となっています。

このように、GA4は旧GAと比較して、計測方法、データ構造、プライバシー保護など、さまざまな面で進化を遂げています。
これらの違いを理解しておくことは、GA4を効果的に活用する上で非常に重要です。

Google Analytics 4（GA4）の特徴

Google Analytics 4（GA4）は、従来のアクセス数やPV数といった指標を中心とした分析から、ユーザー行動をより深く理解し、顧客生涯価値（LTV）の向上を重視した設計へと進化を遂げました。

GA4を語る上で欠かせないのが、機械学習の力です。膨大なデータを自動的に分析し、将来的な顧客の行動やトレンドを予測することで、従来は見逃していたかもしれない潜在的な問題点や機会を浮き彫りにしてくれます。

従来のGoogleアナリティクスでは、ウェブサイトとアプリのデータは別々に計測されていましたが、GA4では、ウェブサイトとアプリの垣根を超えて、ユーザーの行動を一元的に捉えることができます。これは、顧客が複数のデバイスやプラットフォームを横断してサービスを利用する現代において、非常に重要なポイントです。

また、自動計測機能の強化により、イベントトラッキング設定の手間が大幅に軽減されました。例えば、ページのスクロールや動画の再生といったイベントも、コードを追加することなく自動で計測されます。

さらに、GA4はプライバシー保護にも重点を置いて設計されています。Cookieへの依存度を低減し、データの匿名化を進めることで、ユーザーのプライバシーを尊重しながら、精度の高いデータ分析を実現しています。

機械学習を利用したインサイト取得

Google Analytics 4（GA4）は、従来のアクセス数やPV数といった指標に加えて、機械学習を活用した未来予測のインサイトを提供します。これはGA4の大きな特徴の一つです。

例えば、今後数週間でWebサイトからの離脱率が上昇する可能性や、コンバージョンに至る可能性の高いユーザー層などを予測することができます。これらの予測は、Webサイト運営者が事前に対策を打つためのヒントになります。

従来のWeb分析ツールでは、過去のデータから現状分析を行うのが一般的でしたが、GA4では一歩進んだ「予測分析」が可能になるのです。これにより、潜在的な問題点の早期発見や、より効果的なマーケティング施策の実施が可能になります。

GA4で提供される予測指標の例を以下に示します。

* 購入の可能性: 今後7日間で購入に至る可能性が高いユーザー
* 離脱の可能性: 今後7日間でWebサイトから離脱する可能性が高いユーザー
* 予測収益: 今後28日間の予測収益

これらの予測を活用することで、例えば、購入の可能性が高いユーザーに対しては特典を付けた広告配信を行ったり、離脱の可能性が高いユーザーに対してはサイト内での回遊を促すポップアップを表示したりするなど、よりパーソナライズされたマーケティング施策が可能になります。

ユーザー中心のデータ計測

Google Analytics 4（GA4）は、従来のアクセス数やページビュー数といった指標中心の計測から、ユーザー一人ひとりの行動を時系列で捉える「ユーザー中心のデータ計測」に重点を置いています。

GA4では、ウェブサイトやアプリを横断したユーザー行動を包括的に分析することが可能です。例えば、あるユーザーが最初にスマートフォンでウェブサイトを訪問し、後日パソコンから再訪して商品を購入した場合、GA4ではこれらの行動を同一ユーザーとして記録・分析できます。

従来のアクセス数ベースの計測では、このようなユーザー行動を正確に把握することが困難でした。GA4のユーザー中心のデータ計測は、顧客の行動をより深く理解し、パーソナライズされたマーケティング施策や顧客体験の向上に役立ちます。

具体的な例として、GA4では以下のようなユーザー行動をトラッキングすることができます。

* ウェブサイトへの訪問回数
* ウェブサイトでの滞在時間
* 閲覧したページ
* クリックしたリンク
* 動画の視聴状況
* フォームの送信
* 購入履歴

これらのデータを分析することで、顧客のニーズや行動パターンを把握し、より効果的なマーケティング戦略を立てることができます。

自動計測機能の充実

Google Analytics 4（GA4）は、従来のGoogleアナリティクスと比べ、自動計測機能が大幅に強化されています。

例えば、ページビューだけでなく、ファイルのダウンロード、動画の再生、サイト内検索といったユーザーの行動も自動でトラッキングできるようになりました。従来であれば、個別に設定が必要だったこれらのイベント計測が、GA4ではコードを追加することなく自動的に行われるため、設定の手間が省け、より多くのデータを取得することが可能になっています。

この自動計測機能により、Webサイト上で起きていることをより詳細に把握できるようになり、ユーザーの行動分析やWebサイト改善に役立ちます。例えば、資料ダウンロード数の推移を把握することで、マーケティングキャンペーンの効果測定を行ったり、ユーザーがどこまでスクロールしているかを分析することで、ページのデザインやコンテンツの改善に繋げたりすることができます。

また、GA4では「エンハンスト計測」という機能が用意されており、より詳細なイベントトラッキングを簡単に行うことができます。エンハンスト計測を有効にすることで、ページのスクロール深度、外部リンクのクリック、サイト内検索といったイベントを、追加のコードなしで計測することが可能です。

複数プラットフォームに対応

Google Analytics 4（GA4）は、ウェブサイトだけでなく、アプリやモバイルサイトなど、複数のプラットフォームを横断したデータ分析を可能にします。

従来のアクセス数ベースの指標では、ユーザーの行動を正確に把握することが難しくなっています。GA4では、ユーザー1人ひとりの行動を時系列で追跡できるため、ウェブサイトとアプリを行き来するユーザーの行動を統合的に分析できます。

例えば、ユーザーがスマートフォンで広告を見て、後でパソコンで購入した場合、従来の分析ツールでは別々のユーザーとして認識されます。しかし、GA4では、同一ユーザーとして認識し、顧客の行動をより深く理解することができます。

この機能により、マーケティング担当者は、複数のプラットフォームにおける顧客の行動を包括的に把握し、より効果的なマーケティング戦略を策定することができます。

プライバシー重視の設計

Google Analytics 4（GA4）は、プライバシー保護に重点を置いた設計となっています。

従来のアクセス解析ツールでは、Cookieに頼ったデータ収集が一般的でした。しかし、近年ではユーザーのプライバシー意識が高まり、Cookie規制が強化されています。GA4は、このような状況の変化に対応し、Cookieの利用を最小限に抑えつつ、正確なデータ計測を実現しています。

具体的には、GA4では機械学習を用いることで、Cookieから取得できないデータも補完し、精度の高い分析を可能にしています。また、IPアドレスの匿名化機能も標準で有効化されており、ユーザーのプライバシーを保護します。

さらに、GA4はプライバシーに関する法規制の変化にも柔軟に対応できる設計となっています。たとえば、Cookieの利用に関する同意管理機能が強化されており、ウェブサイト訪問者に対して、Cookieの利用許諾を適切に求めることが可能です。

このように、GA4はプライバシー保護を重視した設計により、ユーザーの信頼を損なうことなく、ウェブサイトの改善に必要なデータを取得することができます。

Google Analytics 4（GA4）の設定方法

Google Analytics 4（GA4）の設定方法を解説します。

GA4を使い始めるには、まずGA4プロパティを作成する必要があります。Googleアカウントにログインし、GA4のセットアップアシスタントにアクセスしましょう。既存のGoogleアナリティクスユーザーであれば、ユニバーサルアナリティクス（UA）プロパティからGA4プロパティへのアップグレードが推奨されます。新規でWebサイトやアプリの計測を行う場合は、プロパティを新規作成します。

GA4プロパティを作成したら、WebサイトにGA4のトラッキングコードを設置する必要があります。トラッキングコードは、Googleタグマネージャー（GTM）を使用して設定することをおすすめします。GTMを使うことで、コードを直接Webサイトに貼り付けることなく、GA4タグやその他のタグを簡単に管理できます。

GA4では、ユーザーの行動をより深く理解するために、コンバージョン（キーイベント）を設定することが重要です。コンバージョンとは、Webサイトでユーザーに達成してもらいたい重要な行動のことです。例えば、商品の購入、フォームの送信、資料請求などが挙げられます。コンバージョンを設定することで、これらの行動をトラッキングし、Webサイトの改善に役立てることができます。

GA4の設定は一見複雑に見えますが、ステップバイステップで進めていけば、初心者の方でも簡単に設定することができます。

GA4プロパティの作成ステップ

Google Analytics 4（GA4）の設定方法のうち「GA4プロパティの作成ステップ」について解説します。GA4プロパティの作成は、WebサイトのアクセスデータをGA4で計測するための最初のステップです。

まず、Google Analyticsのアカウントにログインします。アカウントをまだお持でない場合は、作成する必要があります。次に、管理画面にアクセスし、「アカウント」列にある「+アカウントを作成」をクリックします。

アカウント名を入力し、必要なデータ共有設定を選択したら「次へ」をクリックします。「プロパティ名」を入力します。プロパティ名は、分析するWebサイトやアプリの名前をつけるとわかりやすいでしょう。適切な「レポートのタイムゾーン」「通貨」を選択し、「次へ」をクリックします。

ビジネスの規模を選択し、GA4プロパティで達成したい目標をいくつか選択します。「作成」をクリックすると、Google アナリティクス利用規約が表示されます。内容を確認し、同意できる場合は「同意する」をクリックします。

これでGA4プロパティが作成されました。データ収集のため、WebサイトにGA4のトラッキングコードを設置する必要があります。詳しい設置方法は、次の「Googleタグマネージャー（GTM）でのタグ設定」のセクションで解説します。

Googleタグマネージャー（GTM）でのタグ設定

Google Analytics 4（GA4）の設定方法のうち「Googleタグマネージャー（GTM）でのタグ設定」について解説します。Googleタグマネージャー（GTM）は、Webサイトへのタグ設置をシンプルにするGoogleが提供する無料ツールです。GA4とGTMを連携させることで、GA4のタグをWebサイトに直接埋め込むことなく、GTM上で管理、設定できます。

GA4プロパティを作成後、GTMコンテナ内にGA4設定タグとGA4イベントタグを作成します。GA4設定タグは、Webサイト全体を計測するための基本的なタグです。GA4イベントタグは、ページの閲覧、ボタンのクリックなど、特定のユーザー行動を計測するためのタグです。

GTMでのタグ設定は、Webサイトに直接コードを記述するよりも、視覚的に操作できるため、比較的容易に設定できます。また、GTM上でタグを一括管理できるため、タグの設置ミスや設定変更時の作業負担を軽減できます。さらに、GTMにはプレビュー機能があるため、タグが正しく設定されているかを事前に確認できます。

コンバージョン（キーイベント）設定

Google Analytics 4（GA4）の設定において、ビジネス目標達成の成否を握る重要な工程が「コンバージョン（キーイベント）設定」です。GA4では、ウェブサイト上でユーザーがとった価値ある行動を「イベント」として捉え、その中でも特に重要なイベントを「コンバージョン」として設定します。

ECサイトにおける購入完了、お問い合わせフォームの送信、資料請求ボタンのクリックなどがコンバージョンの典型例です。これらの行動をコンバージョンとして設定することで、ウェブサイトのパフォーマンスを分析し、改善するための具体的な指標を得られます。

コンバージョンを設定するには、GA4の管理画面から「イベント」を選択し、「コンバージョンを作成」をクリックします。そして、コンバージョンとして設定したいイベントを選択します。例えば、「purchase」というイベントをコンバージョンとして設定したい場合は、イベント名「purchase」を選択して保存します。

コンバージョン設定のポイントは、ウェブサイトの目標達成に繋がる行動を網羅的に設定することです。例えば、ECサイトであれば、商品ページの閲覧、カートへの追加なども重要な指標となるため、コンバージョンとして設定する必要があります。

コンバージョン設定を適切に行うことで、ウェブサイトの改善に役立つデータを得ることができ、ビジネス目標達成に大きく貢献します。

Google Analytics 4（GA4）の基本概念

Google Analytics 4（GA4）の基本概念を解説します。

GA4は、従来のアクセス数やページビュー数といった指標を中心とした計測から、ユーザーの行動をイベントとして捉え、その流れをデータストリームとして把握することに重点を置いています。

ウェブサイトやアプリにおけるユーザーの行動は、「ページの閲覧」「ボタンのクリック」「動画の再生」など、様々なイベントとして記録されます。GA4では、これらのイベントを詳細なパラメータと共に記録することで、ユーザーの行動をより深く理解することができます。

例えば、「動画の再生」というイベント一つとっても、「どの動画を」「どのページで」「どのくらいの時間再生したのか」といった情報は、改善に役立つ重要なデータとなります。GA4では、これらの情報をイベントパラメータとして取得することで、より詳細な分析を可能にしています。

また、GA4では、ユーザーに関する属性情報も「ユーザープロパティ」として記録されます。ユーザープロパティには、「新規ユーザーかリピーターか」「興味関心のあるカテゴリ」「地域」といった情報が含まれ、ユーザーをセグメント化して分析する際に役立ちます。

これらのデータは、GA4のレポート機能を使って自由に分析することができます。ユーザーの行動フローを可視化する「パス分析」、特定のイベントを起点としたユーザー行動を分析する「ファネル分析」など、様々な分析手法を用いることで、ウェブサイトやアプリの改善に繋げることができます。

データストリームの概念

Google Analytics 4（GA4）では、Webサイトやアプリにおけるユーザーの行動は「イベント」という単位で捉えられ、そのイベントの発生源が「データストリーム」です。ウェブサイトであれば、ユーザーがページを閲覧するたびにページビューイベントが発生し、それがデータストリームに記録されます。

GA4では、ウェブサイト、Androidアプリ、iOSアプリなど、異なるプラットフォームからのデータを一元的に管理できます。それぞれのプラットフォームが個別のデータストリームとなり、GA4プロパティに紐付けられます。

例えば、ECサイトを運営している場合、「ウェブサイト」と「iOSアプリ」の2つのデータストリームを持つことができます。ユーザーはウェブサイトとアプリの両方を利用する可能性があり、それぞれのデータストリームからユーザー行動を総合的に把握することが重要になります。

データストリームは、GA4でデータを分析する上での基盤となる概念です。それぞれのデータストリームから得られる情報を分析することで、ユーザーの行動をより深く理解し、Webサイトやアプリの改善に繋げることができます。

イベントとイベントパラメータ

Google Analytics 4（GA4）では、ウェブサイトやアプリで発生するユーザーの行動を「イベント」として捉え、分析に活用します。例えば、ユーザーがページを閲覧する、ボタンをクリックする、商品を購入するといった行動はすべてイベントとして記録されます。

イベントには、より詳細な情報を付加するために「イベントパラメータ」を設定できます。イベントパラメータは、イベントに関する追加情報をキーバリューペアの形で記録するものです。

例えば、「商品購入」というイベントに対して、「購入商品名」「価格」「数量」といった情報をイベントパラメータとして付加できます。これにより、どの商品がどれだけ売れているのか、といった詳細な分析が可能になります。

GA4では、あらかじめ定義されたイベント（ページビュー、スクロールなど）と、カスタムイベントを作成できます。カスタムイベントを設定することで、ビジネスに特化したイベントを柔軟に定義し、詳細な分析を行うことができます。

イベントとイベントパラメータを効果的に活用することで、ユーザー行動をより深く理解し、ウェブサイトやアプリの改善に役立てることができます。

ユーザープロパティ

Google Analytics 4（GA4）を理解する上で欠かせない「ユーザープロパティ」は、ウェブサイトやアプリの利用者を表すデータであり、訪問者の行動や属性を把握するために役立ちます。

ウェブサイトを例に挙げると、訪問者がサイトにアクセスした際に、そのユーザーがどんなデバイスを使っているのか（スマホ、パソコン、タブレットなど）、どのブラウザを利用しているのか（Chrome、Safariなど）、地域はどこなのかといった情報が取得できます。

これらの情報は自動的に収集されるものと、任意で設定が必要なものがあります。自動的に収集される情報は「デフォルトユーザープロパティ」と呼ばれ、設定が必要なものは「カスタムディメンション」「カスタム指標」などと呼ばれます。

例えば、ECサイトを運営している場合、「会員ステータス」や「好きなブランド」といった情報はデフォルトでは取得できません。そこで、カスタムディメンションを設定することで、会員ステータスや好きなブランドといったユーザー情報を取得し、分析に役立てることができます。

これらのユーザープロパティを活用することで、特定の属性のユーザーがどのような行動パターンを示すのか、どのページに長く滞在しているのかなどを分析することが可能になります。

Google Analytics 4（GA4）の使い方

Google Analytics 4（GA4）の使い方を解説します。

GA4は、従来のGoogleアナリティクスとは全く異なる新しい分析プラットフォームです。そのため、GA4を使いこなすには、基本的な使い方を理解しておく必要があります。

GA4では、「データの取得期間」を柔軟に選択できます。これは、特定の期間のデータだけを分析したい場合に役立ちます。例えば、ウェブサイトのデザインをリニューアルした場合、リニューアル前後の期間でデータを比較することで、リニューアルの効果を測定することができます。

分析結果を共有したり、さらに詳細な分析を行うために、レポートをエクスポートする機能も備わっています。GA4では、様々な形式でのエクスポートが可能です。CSV形式でエクスポートすれば、Excelなどの表計算ソフトで開いて自由に加工できます。

GA4では、ユーザーがウェブサイト上でどのように行動したのかを詳細に把握できます。例えば、「ユーザーがどのページからサイトに訪問し、どのページを閲覧したのか」といった経路を分析することができます。これにより、ユーザーの行動パターンを理解し、ウェブサイトの改善に役立てることができます。

GA4の使い方をマスターすれば、ウェブサイトのアクセス状況をより深く理解し、効果的な改善策を打ち出すことができるようになります。

データの取得期間を選ぶ方法

Google Analytics 4（GA4）では、分析したいデータの取得期間を自由に選択できます。

これは、特定のキャンペーンの効果測定や、過去のトレンドとの比較などに役立ちます。

データの取得期間を変更するには、GA4のレポート画面右上にあるカレンダーアイコンをクリックします。

すると、日付範囲を指定するパネルが表示されます。

デフォルトでは「過去7日間」などのように、直近の期間が表示されていますが、「カスタム」を選択すれば、開始日と終了日を自由に設定できます。

例えば、先月のウェブサイトのパフォーマンスを分析したい場合は、開始日を先月の1日、終了日を先月の末日に設定します。

期間を設定したら「適用」をクリックすることで、選択した期間のデータが表示されます。

GA4では、このように分析したい期間を自由に選択できるため、目的に合わせた柔軟な分析が可能です。

レポートをエクスポートする方法

Google Analytics 4（GA4）では、分析結果を他の人と共有したり、さらに詳細な分析を行ったりするために、レポートをエクスポートする機能が用意されています。エクスポート形式は、CSV、TSV、PDF、Google スプレッドシートから選択可能です。

レポートをエクスポートするには、まずエクスポートしたいレポートを表示します。画面右上にあるエクスポートボタンをクリックし、希望の形式を選択します。各形式の特徴は以下の通りです。

* CSV（カンマ区切り値）: データをカンマで区切って出力します。Excelなどの表計算ソフトで開くのに適しています。
* TSV（タブ区切り値）: データをタブで区切って出力します。CSVと同様に表計算ソフトで開くことができます。
* PDF（Portable Document Format）: レポートをそのままの形で出力します。印刷したり、他の人と共有したりするのに便利です。
* Google スプレッドシート: データをGoogle スプレッドシートにエクスポートします。スプレッドシート上でデータの編集や分析を行うことができます。

エクスポート機能を活用することで、GA4の分析結果をより深く活用することができます。例えば、CSVでエクスポートしたデータを元に、BIツールでより詳細な分析を行ったり、PDFでエクスポートしたレポートをクライアントに報告資料として提出したりすることが可能になります。

経路データの解析

Google Analytics 4（GA4）の使い方の内容のうち「経路データの解析」について解説します。

GA4では、ユーザーがウェブサイト上でどのように行動したかという経路を分析することができます。従来のGoogleアナリティクスでは、「ユーザーフロー」レポートで確認していましたが、GA4では「探索」レポートを使用します。

「探索」レポートでは、より柔軟で詳細な分析が可能になっています。例えば、特定のページに到達したユーザーが、その後どのようなページを閲覧したのか、どのページから離脱したのかなどを分析することができます。

具体的な分析方法としては、まず「探索」レポートで「自由形式」のテンプレートを選択します。次に、分析したい指標とディメンションを設定します。例えば、「ページパス」をディメンションに設定することで、ユーザーが訪問したページの順番を確認できます。

さらに、「セグメント」機能を使用することで、特定の条件を満たすユーザーに絞り込んで分析することも可能です。例えば、「新規ユーザー」セグメントを作成することで、初めてウェブサイトに訪問したユーザーの行動パターンを分析することができます。

このように、GA4の「探索」レポートを活用することで、ユーザーの行動経路を詳細に分析し、ウェブサイトの改善に役立てることができます。

Google Analytics 4（GA4）と他ツールの連携方法

Google Analytics 4（GA4）と他ツールの連携方法を解説します。

GA4は単体でも強力な分析ツールですが、他のツールと連携させることで、さらに深い分析や効率的なサイト運営が可能になります。ここでは、特に重要な連携先であるGoogle Search ConsoleとBigQueryとの連携について詳しく見ていきましょう。

まず、Google Search Consoleとの連携は、SEO対策に欠かせません。Search Consoleは、Google検索におけるWebサイトのパフォーマンスを把握するためのツールです。GA4と連携することで、検索キーワードごとの流入数や、ページごとのクリック率などをGA4上で確認できるようになります。これにより、ユーザーがどのようなキーワードでサイトに訪れているのか、どのページが検索エンジンからの流入が多いのかを把握し、コンテンツ改善やSEO戦略に活かすことができます。

次に、BigQueryとの連携は、より高度な分析や大規模データの処理に役立ちます。BigQueryは、Googleが提供するデータウェアハウスサービスです。GA4のデータをBigQueryにエクスポートすることで、SQLを使った詳細なデータ分析や、他のデータソースとの結合分析が可能になります。例えば、GA4のアクセスログと顧客データベースを組み合わせることで、顧客セグメントごとのWebサイト利用状況を分析するといったことも可能です。

これらの連携以外にも、GA4は様々なツールと連携可能です。連携によって得られる情報は多岐に渡り、より深い分析や効率的なWebサイト運営に繋がります。ぜひ積極的に活用していきましょう。

Google Search Consoleとの連携方法

Google Analytics 4（GA4）とGoogle Search Consoleを連携させることで、ウェブサイトへのアクセス状況をより深く分析することができます。Search Consoleは、Google検索結果におけるウェブサイトのパフォーマンスに関する情報を提供してくれる無料ツールです。

連携はGA4のプロパティ設定画面から簡単に行えます。Search Consoleと連携することで、GA4のレポート上で、検索クエリやランディングページ、平均掲載順位といったSearch Consoleのデータを確認できるようになります。

例えば、特定のページへの流入経路をGA4で確認する際に、Search Consoleのデータが統合されていれば、自然検索、参照元、ソーシャルメディアなど、様々な流入源と比較しながら分析することが可能になります。

また、Search Consoleで発見された、検索パフォーマンスの高いキーワードをGA4の分析に活用することで、ウェブサイトコンテンツの改善やSEO戦略に役立てることができます。

BigQueryとの連携

Google Analytics 4（GA4）とBigQueryを連携させると、GA4の豊富なデータをBigQueryの強力な分析機能を使って深く掘り下げて分析できるようになります。

GA4の標準機能では得られない詳細な分析が可能になるため、より的確で効果的なWebサイト改善に繋げられます。例えば、ユーザーセグメントを細かく分けて行動分析を行ったり、複雑な条件でデータを抽出したりできます。

連携はGA4の管理画面から比較的簡単に設定できます。BigQuery側の設定とGA4のプロパティの設定を数ステップ行うだけで、GA4のデータが自動的にBigQueryに蓄積されるようになります。

BigQueryは大量データを高速に処理できるため、サンプリングされることなく全データ分析が可能になる点も大きなメリットです。GA4の標準レポートではサンプリングが発生する場合があり、データの精度が低下する可能性がありますが、BigQueryとの連携によってこの問題を解消できます。

さらに、BigQueryにはSQLを使ったデータ抽出や分析、可視化ツールとの連携など、高度な分析に役立つ機能が豊富に用意されています。これらの機能を活用すれば、GA4のデータの可能性を最大限に引き出すことができます。

例えば、以下のような分析をより詳細に行うことが可能になります。

* ユーザー属性や行動に基づいた詳細なセグメント分析
* 複数チャネルを跨いでのコンバージョン経路分析
* 機械学習モデルを用いた将来予測や異常検知

BigQueryとの連携は、Webサイトのデータ分析を次のレベルに進めたいと考えているマーケターやアナリストにとって非常に有効な手段と言えるでしょう。

Google Analytics 4（GA4）のよくある失敗と対策

Google Analytics 4（GA4）は、従来のアクセス数ベースの分析とは異なり、ユーザー行動を包括的に捉え、ウェブサイト改善に活用するためのツールです。しかし、その豊富な機能と新しい概念ゆえに、使いこなせていない、あるいは思わぬ設定ミスによって正確なデータ計測ができていないケースも少なくありません。

例えば、GA4では、ウェブサイトやアプリを問わず、ユーザーとのあらゆる接点をイベントとして捉え、その計測設定を行う必要があります。しかし、このイベント設定が曖昧であったり、漏れが発生したりすると、重要なユーザー行動をデータとして取得できず、分析の精度が低下してしまいます。
具体的には、フォーム送信やボタンクリックといったコンバージョンに繋がる行動をイベントとして定義し、適切に計測する必要があります。

また、GA4では、計測したデータを分析するための多様なレポート機能が用意されています。しかし、その膨大な情報の中から、本当に必要なデータを見つけ出すことができなければ、GA4を導入するメリットは半減してしまいます。
ウェブサイト改善という目的を明確にし、アクセス数、コンバージョン率、離脱率といった主要な指標に加え、自社の課題解決に繋がる具体的なデータはどのようなものかを事前に洗い出しておくことが重要です。

さらに、GA4は常に進化しており、新しい機能が追加されたり、既存の機能が変更されたりすることがあります。そのため、一度設定した内容をそのまま放置しておくのではなく、定期的に見直しを行い、最新の仕様に対応しておく必要があります。特に、Googleによるプライバシーポリシーの変更や、GA4のアップデート情報はこまめに確認し、設定への影響がないかをチェックすることが大切です。

GA4を使いこなすためには、日々の学習と試行錯誤が不可欠です。失敗を恐れず、積極的に使い込むことで、ウェブサイト改善に繋がる有益なインサイトを得られるようになるでしょう。

正確なデータ計測ができていない

Google Analytics 4（GA4）を導入したにも関わらず、アクセス数やコンバージョン数などのデータが実際とは異なっていたり、データが抜けていたりするケースは少なくありません。

GA4では、Webサイトやアプリに正しくタグが設置されていない場合、正確なデータ計測ができません。タグは、ユーザーの行動をGA4に伝える重要な役割を担っています。

例えば、ECサイトで商品購入完了ページにタグが設置されていない場合、コンバージョン数としてカウントされません。

また、ページの読み込み速度が遅く、ユーザーがページを離脱した場合も、データが正確に計測されない可能性があります。

さらに、クロスドメイン計測が正しく設定されていない場合、異なるドメイン間を移動するユーザーの行動が追跡できないため、正確なデータ分析が難しくなります。

GA4で正確なデータ計測を行うためには、タグの設置状況を定期的に確認し、問題があれば修正することが重要です。

必要なデータを洗い出せていない

Google Analytics 4（GA4）は多岐にわたるデータを取得できる反面、分析の目的を明確にせず闇雲にデータを見ても、成果につながらないケースが多いです。

例えば、Webサイトの目標が「資料請求数の増加」だとします。この場合、目標達成に必要なデータは、資料請求ページへのアクセス数だけではありません。

* どのようなキーワードで検索したユーザーが資料請求ページにアクセスしているのか？（検索キーワード）
* どのページから資料請求ページに移動したのか？（参照元ページ）
* 資料請求ページにアクセスしたユーザーは、実際にどれくらい資料を請求したのか？（コンバージョン率）

など、様々な角度からの分析が必要です。

GA4で取得できるデータは多岐にわたるため、闇雲にデータを見ても意味がありません。「何のためにデータを取得するのか」「どんなデータがあれば目標達成のための改善策を考えられるのか」という点を明確にした上で、必要なデータを洗い出すことが重要です。

目標達成に必要なデータが明確になったら、GA4でカスタムレポートを作成したり、特定の指標に絞って分析するなど、効率的なデータ活用を行いましょう。

設定内容を忘れてしまう

Google Analytics 4（GA4）は多機能であるがゆえに、設定項目も多岐に渡ります。そのため、設定した内容を忘れてしまい、後々に解析作業で困ってしまうケースも少なくありません。

例えば、コンバージョン設定を例に考えてみましょう。設定時は「資料ダウンロード」をコンバージョンとして設定したことを覚えていても、数ヶ月後に「いつから資料ダウンロードを計測しているんだっけ？」と疑問に思うかもしれません。

このような事態を避けるためには、設定内容を記録しておくことが重要です。設定内容をスプレッドシートなどにまとめておくことをおすすめします。

具体的には、

* 設定日時
* 設定項目名
* 設定内容
* 設定理由
* 担当者

などを記録しておくと、後から確認する際に役立ちます。

さらに、Google Analyticsには注釈を追加する機能があります。
注釈機能を使えば、GA4のレポート上に直接メモを残せるため、設定変更のタイミングとその理由を後から見返すことができます。

設定内容を記録しておくことで、後々の解析作業をスムーズに進めることができます。また、チームでGA4を運用する場合は、情報共有を徹底するためにも設定内容の記録は必須と言えるでしょう。

Google Analytics 4を使ったWebサイト改善方法

Google Analytics 4 (GA4)は、ウェブサイトのアクセス状況を詳細に分析し、データに基づいた改善策を講じるための強力なツールです。GA4を使ってウェブサイトを改善するには、まず「データ分析を活用した課題発見」が重要となります。

GA4では、ユーザーの行動を「ページの閲覧」「ファイルのダウンロード」「動画の再生」といったイベントとして捉え、多角的に分析できます。例えば、ウェブサイトの目標が「商品の購入」だとします。GA4では、ユーザーが商品購入に至るまでのページ遷移や行動を分析し、離脱率の高いページや、購入に至らなかった原因を特定できます。

例えば、「カートに追加」ボタンをクリックしたユーザーの数が多くても、最終的な購入完了率が低い場合は、購入手続きの複雑さや、サイトの表示速度の遅延などが考えられます。GA4で各ステップでの離脱率を分析することで、改善すべきポイントを明確化できます。

課題が明確になったら、「データに基づく改善策の立案と実行」に移ります。例えば、離脱率の高いページに改善を加え、ユーザーの行動変化をGA4で追跡します。ページのデザイン変更や、コンテンツの追加など、具体的な改善策を実行し、その効果をGA4で検証することで、ウェブサイトの改善を継続的に行うことができます。

データ分析を活用した課題発見

Google Analytics 4（GA4）でアクセス状況などのデータが集まり始めたら、次はそのデータを使ってWebサイトの課題を見つけ出す作業に入ります。GA4は従来のアクセス解析ツールよりも、ユーザー行動を詳細に分析できる点が大きな特徴です。

例えば、GA4の「ユーザー」セクションでは、新規ユーザーとリピートユーザーの比率や、ユーザーの属性、興味関心などを分析できます。これらのデータから、現状のWebサイトへ訪れるユーザーを把握し、ターゲットとしているユーザー層と乖離がないかなどを確認します。

「エンゲージメント」セクションでは、ユーザーがどのページにどれくらい滞在しているのか、どのページから離脱しているのかなどを分析できます。「ページ別訪問数」や「平均エンゲージメント時間」などの指標を見ることで、ユーザーの関心を集めているコンテンツとそうでないコンテンツを把握することができます。

もし、特定のページの直帰率や離脱率が高い場合は、ユーザーにとって分かりにくい、または興味を引かないコンテンツである可能性があります。デザインや文章、ページ構成などを改善する必要があるかもしれません。

GA4で得られたデータは、あくまでもユーザーの行動の結果です。重要なのは、その背景や理由を推測し、Webサイトの改善に繋げられる仮説を立てることです。「なぜこのような結果になっているのか？」と深く掘り下げて考えることでより的確なWebサイト改善に繋がるでしょう。

データに基づく改善策の立案と実行

Google Analytics 4（GA4）で収集したデータは、サイト改善のための宝の山です。しかし、ただ漠然と眺めているだけでは意味がありません。重要なのは、データからサイトの課題を見つけ出し、具体的な改善策を立案し、実行することです。

例えば、GA4で特定のページの直帰率が高いことがわかったとします。これは、ユーザーがそのページの内容に興味を持てなかった、あるいは求めていた情報と異なっていた可能性を示唆しています。そこで、ページのタイトルや見出し、コンテンツを見直し、ユーザーの検索意図とニーズに合致したものへと改善する必要があります。

また、コンバージョン率の低いページが見つかったとします。この場合、ユーザーが商品購入や資料請求などの行動を起こしにくい要因が考えられます。フォームの入力項目が多すぎる、ボタンが見つけにくい、ページの読み込み速度が遅いなど、ユーザー体験を阻害する要素がないか洗い出し、改善策を検討する必要があります。

GA4で得られたデータは、あくまでも現状を把握するための材料です。重要なのは、そのデータから「なぜ？」という疑問を持ち、仮説を立て、具体的な改善策を実行し、その効果を検証することです。このサイクルを回すことで、Webサイトはよりユーザーにとって価値の高いものへと成長していくことができます。