Google アナリティクス 4（GA4）を導入し、日々モニタリングなどしているものの「見てはいるけど使いこなせてないかも…」と感じていませんか？
どの企業でも一定の範囲までは無料で利用できるため、活用しきれていないのは、もったいない状態かもしれません。
この記事では、NTTドコモグループのデジタルマーケティング支援会社であるDearOneが、多くの企業のデータ分析支援の知見にもとづいて、GA4の基本的な分析から、応用的な分析方法までを分かりやすくまとめました。
💡また、無料のダウンロード資料「GA4分析ステップガイド」もご用意しております！レベルに合わせた活用方法や分析手法、弊社アナリストの分析ポイントまでぎゅっとまとめた資料になっておりますので、ぜひご活用ください。
GA4（Googleアナリティクス4）とは？特徴とUAとの違い
GA4は、従来のGoogleアナリティクス（UA）とは仕組み自体が大きく変わった、新しい世代の解析ツールです。UAではページビューやセッション単位での計測が主流でしたが、GA4では「ユーザー行動」に着目し、より柔軟で深い分析が可能になっています。
「これまで通りの使い方が通用しない」「設定の仕方や数値の意味がよく分からない」と戸惑う声も少なくありません。
ここではまず、GA4ならではの特徴と、UAとの大きな違いについて、できるだけわかりやすく整理して解説します。
GA4の特徴
GA4の最大の特徴は、「ユーザー行動をイベントとして記録できる」点にあります。たとえば、ページを閲覧しただけでなく、スクロールした、ボタンをクリックした、動画を再生したなどの動きも、すべてイベントとして把握できます。これにより、ユーザーがどのようにサイトやアプリを使っているのかを、より立体的に捉えることができます。
また、GA4はWebとアプリを一元的に分析できるよう設計されており、異なるデバイスをまたいだユーザーの行動もひとつながりのデータとして扱えます。さらに、Googleの機械学習が組み込まれており、ユーザーが今後コンバージョンする可能性や離脱するリスクを自動で予測する機能もあります。
これまでの「過去のデータをただ見る」だけの解析ではなく、「これから何が起こるか」を示唆できることも、GA4の大きな魅力です。
UA（ユニバーサルアナリティクス）との違い
GA4とUAを比較すると、いくつか根本的な違いがあります。
まず、計測の考え方がまったく異なります。UAではセッションやページビューを中心に分析していましたが、GA4ではすべてのユーザー行動がイベントというひとつの概念で記録されます。GA4ではユーザーの行動そのものを重視しているため、動画の再生やファイルのダウンロード、フォームの送信といった動きも標準で取得できます。UAではカスタマイズが必要だったこうした計測が、GA4では基本機能として扱えるのもポイントです。
また、GA4には機械学習が組み込まれており、今後のユーザー行動を予測することも可能です。たとえば「今後7日以内に購入する可能性が高いユーザー」を特定し、その層だけに広告を出すといった使い方もできます。
最後に大きな違いとして挙げられるのが、データの保持期間です。UAでは過去のデータを無期限に保持できましたが、GA4では最長でも14か月に制限されています。中長期のトレンドを見たい場合には、BigQueryなど外部ツールへの連携が必要となってきます。
このように、GA4は単なるバージョンアップではなく、計測の考え方そのものが進化しています。UAとは使い勝手が大きく異なるため、最初にこの違いをしっかり理解することが、GA4活用の第一歩になります。
GA4分析で覚えておきたい用語
GA4を正しく活用するためには、基本的な用語の理解が欠かせません。GA4では、UAとは異なる考え方でデータが計測・分類されており、これまでの感覚のままではうまく活用できないケースも多く見られます。とくに「イベント」「セッション」「コンバージョン」などの定義は大きく変わっているため、あらためて意味を整理しておくことが重要です。
ここでは、GA4を使いこなすうえで押さえておきたい主要な用語をわかりやすく解説していきます。
イベント
GA4では、ユーザーの行動はすべて「イベント」として記録されます。たとえば、ページを閲覧した、リンクをクリックした、動画を再生した、フォームを送信した、といった行動が該当します。これにより、ユーザーが何をしたのかを細かく追跡できるようになっています。
従来のUAでは、ページビューやトランザクション、ソーシャルアクションなど、行動の種類ごとに異なるデータ形式が用意されていましたが、GA4ではすべてイベントに一本化されており、よりシンプルかつ柔軟にカスタマイズできます。必要なイベントを自分で設計することで、ビジネスごとに最適なデータ収集が可能になります。
セッション
UAでは、セッションは「30分間のユーザー行動のまとまり」と定義されており、一定時間操作がなければ新しいセッションとして扱われていました。GA4でもセッションという概念はありますが、その記録方法や扱い方が異なります。
GA4では、イベントベースでユーザー行動を記録しているため、セッションは「行動のかたまり」としてより柔軟に定義されます。たとえば、ユーザーが途中で別のチャネルから再訪しても、一定条件下では同じセッションとしてカウントされることもあります。これにより、実際のユーザー体験に近い形で行動を分析できるようになっています。
コンバージョン
GA4では、コンバージョンの仕組みもUAとは異なります。UAでは「目標（ゴール）」として、ページ到達やイベント発生をあらかじめ設定する必要がありましたが、GA4では任意のイベントを「コンバージョンとして扱う」と指定するだけで簡単に設定できます。
たとえば、「購入完了」「資料ダウンロード」「お問い合わせ送信」など、成果に直結する行動をイベントとして記録し、それをコンバージョンに設定すれば、以降は自動的に追跡・集計されます。この仕組みにより、柔軟かつスピーディに分析設計が可能です。
エンゲージメント
GA4におけるエンゲージメントは、「ユーザーがサイトやアプリにどれだけ関心を持って積極的に関わったか」を示す概念です。具体的には、一定時間以上の滞在（デフォルトでは10秒以上）、複数のページや画面の閲覧、コンバージョンイベントの発生などがあると、「エンゲージメントあり」としてカウントされます。
UAでよく使われていた「直帰率」とは逆の指標ともいえ、訪問してすぐに離脱したユーザーよりも、実際に関与したユーザーを見極めるのに役立ちます。コンテンツの質やUIの改善効果を測るうえでも注目すべき指標です。
ディメンション
ディメンションとは、データを分類・分析するための「属性情報」です。たとえば、「国」「デバイス」「流入チャネル」「ページタイトル」などが代表的なディメンションです。
GA4では、指標（数値）とディメンション（分類）を組み合わせてデータを深掘りすることが基本になります。たとえば「スマートフォンユーザーのコンバージョン率」「東京からの流入で滞在時間が長いページ」といった具体的な洞察が得られます。
指標
指標は、ディメンションとは対になる「数値データ」を指します。セッション数、平均滞在時間、ユーザー数、コンバージョン数など、実際の成果や行動の量を表す数値が該当します。
GA4では、標準で用意されている指標に加えて、自社独自のカスタム指標を設定することも可能です。KPIに合わせた柔軟な分析を行うことで、より現場に即した意思決定ができるようになります。
探索レポート
GA4の中でも注目度が高いのが「探索レポート（Explore）」機能です。これは、ユーザー行動を自由な軸で可視化し、詳細に分析できる高機能レポートツールです。
たとえば、セグメントごとの行動比較や、ファネル（ステップ分析）、経路分析などを直感的に作成でき、分析者の意図に合わせたレポート設計が可能です。UAでは実現しづらかった柔軟な分析が、GA4ではこの探索レポートによって実現できるようになっています。分析の自由度と深さを求めるマーケターにとって、非常に強力な武器となる機能です。
>>探索レポートでできる応用的なユーザー行動分析の手法を知る（ページ内ジャンプ）
GA4分析で見るべき基本的な指標と手順
GA4は高機能で柔軟な分析が可能な反面、見るべきポイントが明確でないと、かえって使いこなせなくなってしまいます。
そこでここでは、まず押さえておきたい基本レポート機能で見る指標を厳選してご紹介します。それぞれの指標が何を意味しているのか、そこから何が読み取れるのか、そしてどのような施策につながるのかを、シンプルにわかりやすく解説していきます。
ユーザー属性
ユーザー属性は、年齢や性別、地域など、ユーザーの基本的なプロフィール情報を示すデータです。たとえば、自社サービスのターゲットが20〜30代の男性であれば、その層が実際に訪問しているかを確認することで、マーケティング施策が想定通りに届いているかを検証できます。
このデータは、広告配信のターゲティングやコンテンツの内容改善などに直結するため、まず最初に確認しておくべき指標のひとつです。
操作手順
GA4左メニューの「レポート」→「ユーザー」→「ユーザー属性」→「概要」
画面上部では、アクティブユーザーの国やその割合、市町村、性別、下部では、アクティブ ユーザーの年齢、言語などのレポートを見ることができます。
また、「ユーザー属性の詳細」では、表形式で属性ごとのユーザー数、エンゲージメント率など確認できます。
ユーザーのデバイス
ユーザーが使用しているデバイス（スマートフォン、PC、タブレット）や、OS・ブラウザの情報を確認することで、どの環境でアクセスされているかを把握できます。
たとえば、スマートフォンからのアクセスが圧倒的に多い場合、モバイル最適化ができていないページは大きな機会損失になります。また、古いブラウザで表示が崩れていないかなど、UI/UXの検証にも役立つ情報です。
操作手順
GA4左メニューの「レポート」→「テクノロジー」→「概要」
デバイス種別（モバイル／PC／タブレット）やOS・ブラウザの比率を確認できます。
また、「ユーザーの環境の詳細」では、表形式でデバイスごとのユーザー数、エンゲージメント率など見ることができます。
ユーザーの流入経路
自然検索、SNS、メール、リスティング広告など、ユーザーがどのチャネルからサイトに訪れているのかを把握できます。流入経路を知ることで、どの集客施策が成果を出しているかを見極めることができます。
もしSNSからの流入が多いのにコンバージョンが少ない場合は、流入後の導線に課題がある可能性があります。逆に、特定の広告キャンペーンが高いCVRを出しているなら、その構成を他の施策にも展開できます。
操作手順
GA4左メニューの「レポート」→「集客」→「ユーザー獲得」または「トラフィック獲得」
チャネル（Organic Search、Social、Referral、Paid Searchなど）別のユーザー数・エンゲージメント・イベント数などを見ることができます。チャネル別だけではなく、最初の参照元、最初のキャンペーンなど更なる深掘りも可能です。
ランディングページの流入数
ランディングページとは、ユーザーが最初にサイトに入ってきた「入口のページ」を指します。ユーザーが最初にどのページに着地したかを把握することで、サイトへの主要な入口を特定できます。
また、ランディングページ別の流入数を分析することで、どのコンテンツがユーザーの関心を集めているのか、またどのページが検索エンジンやSNSで評価されているのかが明確になります。
流入数の多いページは、サイト全体の第一印象を決める重要な役割を担っているため、コンテンツの質やユーザー体験を最適化することで、その後のコンバージョン率向上にもつながります。
操作手順
GA4左メニューの「レポート」→「エンゲージメント」→「ランディングページ」
セッションの参照元となったページが表示回数の多い順にランキング形式で表示されます。各ランディングページ別のセッション数、ユーザー数、エンゲージメント率などを確認することができます。
エンゲージメント率
エンゲージメント率は、単なる訪問ではなく、ユーザーがどれだけ「関わってくれたか」を示す指標です。具体的には、一定時間以上の滞在や複数ページの閲覧などがあった場合に「エンゲージメントあり」と判断されます。
アクセス数が多くても、エンゲージメント率が低ければ実質的な成果にはつながりにくいと言えます。この指標を使って、質の高いユーザーが集まっているかどうかを評価し、集客やコンテンツの改善につなげていくことができます。
操作手順
GA4では獲得したトラフィックに対するエンゲージメント率を見ることができます。
GA4左メニューの「レポート」→「集客」→「トラフィック獲得」
トラフィック獲得チャネルがPaid Search（有料広告経由）やReferral（他サイト経由）の場合、エンゲージメント率が高い傾向にあることが読み取れます。
閲覧数の多いページや滞在時間
どのページがよく見られているのか、またユーザーがどれくらいの時間滞在しているのかは、コンテンツのパフォーマンスを測るうえで非常に重要です。
人気ページが分かれば、そこから他のページへどう誘導するかを考えるヒントになりますし、滞在時間が極端に短いページがあれば、コンテンツが期待に応えていない可能性もあります。閲覧数と滞在時間の両方を見ることで、より的確にコンテンツ改善の方針を立てることができます。
操作手順
GA4左メニューの「レポート」→「エンゲージメント」→「ページとスクリーン」
表示回数（PV）が多いページからランキング形式に表示され、それぞれのページ別の、表示回数、ユーザー数、平均エンゲージメント時間などを見ることができます。
コンバージョン経路
コンバージョン経路では、ユーザーが成果地点に至るまでに、どのページやチャネルを経由したのかを把握することができます。たとえば、流入からすぐ購入するユーザーと、一度離脱して再訪してから購入するユーザーでは、必要なアプローチが変わってきます。
この経路を知ることで、どこに改善の余地があるのか、どのタッチポイントに注力すべきかが見えてきます。リマーケティングやチャネルごとのメッセージ最適化にもつながる重要な視点です。
操作手順
GA4左メニューの「広告」→「アトリビューション」→「アトリビューションパス」
画面上部では、コンバージョンに関与した流入チャネルがグラフで直感的に把握でき、下部では実際にコンバージョンにつながった経路がコンバージョン数の多い順に一覧で表示されています。
コンバージョン経路は、「探索レポート」の「経路データ探索」からでも詳しく確認できます。
>>経路データ探索を使ったユーザージャーニー分析の方法を見る（ページ内ジャンプ）
キーイベントの数や内訳
GA4では、自社にとって重要な行動（イベント）を自由に定義できます。たとえば、会員登録、資料請求、カートへの追加など、KPIに直結する行動の発生数やその割合を確認することで、サイトの目的とユーザーの動きが合っているかをチェックできます。
意図したイベントが発生していない場合、導線の設計やコンテンツの配置、CTAの表現などに問題があるかもしれません。こうした気づきが、改善の第一歩になります。
操作手順
GA4左メニュー「レポート」→「エンゲージメント」→「イベント」
イベント数の発生回数でランキング形式に表示され、それぞれのイベント別の、イベント数、ユーザー数などを見ることができます。
GA4でできる応用的なユーザー行動分析と分析手順
GA4の最大の強みは、単なるアクセス数やページビューの把握にとどまらず、ユーザーがサイト内で「どのように動いているか」を細かく追跡できる点にあります。ユーザーはどこで興味を持ち、どこで離脱し、どんな経路をたどってコンバージョンに至ったのか。そうした一連の行動を可視化し、改善に結びつけることがGA4では可能です。
ここでは、サービスやサイトのグロースに直結する応用的な分析手法として、ファネル分析、ユーザージャーニー分析、セグメント分析、ライフタイム分析の4つを取り上げ、それぞれの活用ポイントをわかりやすく解説します。(あくまでも一例をご紹介しています。)
- ファネル分析
- ユーザージャーニー分析
- セグメント分析
- ライフタイム分析
ファネル分析
ファネル分析は、ユーザーがゴールに向かってどのように進み、どの段階で離脱しているかを明らかにするための手法です。たとえば、ECサイトであれば「商品ページ閲覧 → カート投入 → 購入完了」といったステップごとの通過率を可視化することで、どこに改善すべきポイントがあるのかが一目でわかります。
離脱が多いステップを特定できれば、フォームの改善や説明文の追加、価格表示の工夫など、具体的な施策につなげやすくなります。数字に基づいた改善がしやすいのがこの分析の大きなメリットです。
ファネル分析の手順
💡ECサイト分析で、商品をカートに入れたユーザーが購入完了するまでの離脱率を分析する
- 探索→ 「ファネルデータ探索」を選択
- 「ステップの追加」でイベント名やページパスを指定（例：カートに入れる「add_to_cart」→購入手続き開始「begin_checkout」→購入完了「purchase」
ユーザージャーニー分析
ユーザージャーニー分析では、ユーザーが最初に訪れたページから、どのようなページを経由してコンバージョンあるいは離脱に至ったのかを時系列で追跡します。1人のユーザーがどんな順番でサイト内を移動しているかを知ることで、導線の問題点やコンテンツの課題が見えてきます。
たとえば、多くのユーザーが途中で特定のページを経由して離脱している場合、そのページに何らかの障壁があると考えられます。コンテンツの配置を見直したり、リンクの設計を変えることで、回遊率やCVRを改善できる可能性があります。
ユーザージャーニー分析の手順
💡商品を閲覧したユーザーのその後の行動を分析する
- 探索→ 「経路データ探索」を選択
- 起点を「イベント名」または「ページタイトル／スクリーンクラス」で指定（例：「session_start」「page_view」など）※終点からさかのぼることも可能
セグメント分析
セグメント分析は、ユーザーを属性や行動、流入経路などで分類し、それぞれのグループごとに動きを比較する手法です。たとえば、新規ユーザーとリピーターでCVRがどう違うのか、モバイルユーザーとPCユーザーで滞在時間に差があるのかといった観点で分析します。
こうした違いを把握することで、施策の精度が大きく向上します。リピーターにはクーポンを提示、新規ユーザーにはチュートリアルページを優先表示するなど、ユーザー特性に合わせた体験設計やパーソナライズのベースになる情報が得られます。
セグメント分析の手順
💡商品を閲覧したユーザーのその後の行動を分析する
- 「探索」メニュー → 任意の分析タイプを選択（例：自由形式）
- 左メニューの「セグメント」→「新しいセグメントを作成」
- セグメントの種類を選ぶ
- 条件を設定する
ライフタイム分析
ライフタイム分析では、ユーザーの利用頻度やリピート状況、アクセスタイミングなどをもとに、ユーザーとの関係性の深さや定着度を分析します。単発訪問で終わるのか、週に何度も訪れるリピーターなのか、それとも購入後に離脱してしまっているのかといった違いが見えてきます。
こうした分析は、LTV（顧客生涯価値）を最大化するために欠かせません。たとえば、離脱が目立つユーザー群に対しては、再訪を促すリマーケティングやCRM施策を展開することで、ユーザーとの接点を再構築できます。
ライフタイム分析の手順
💡どのチャネル経由のユーザーが、LTVの高いユーザーに繋がっているか分析
- 「探索」メニュー → 「ユーザーのライフタイム」を選択
- 条件を設定する
コホート分析
コホート分析は、特定の期間に同じ行動をとったユーザーグループ(コホート)を追跡し、その後の行動パターンや定着率を可視化する分析手法です。
たとえば、特定の週に初めて訪問したユーザーが、その後どの程度の頻度でサイトに戻ってきているかを確認することで、ユーザーのエンゲージメントの変化や離脱のタイミングを把握できます。
この分析を活用することで、リテンション施策の効果検証や、ユーザーのライフサイクル全体における課題の特定が可能になります。新規獲得したユーザーが定着しているか、それとも早期に離脱しているかを数値で確認し、改善ポイントを見極めることができます。
操作手順
- 「探索」メニュー→「コホートデータ探索」を選択
- コホート(ユーザーグループ)の条件を設定する
・コホートの登録： ユーザーを抽出する基準（例：初回訪問日、初購入日など）を選びます。
・リターン： 再訪と判定する条件（例：任意イベント、購入など）を選びます。
・コホートの粒度： 「毎日」「毎週」「毎月」から時間軸を選択します。
このキャプチャは、新規ユーザーが、その後どのくらいの割合で再訪（リピート）しているかを示しています。
例： 2025年12月30日の週に獲得した 3,708人 のうち、翌週に戻ってきたのはわずか 107人（約2.8%）です。
右に行くほど時間が経過、色が濃いほど定着率が高いのですが、多くのユーザーが初回訪問だけで離脱しており、「継続利用」に繋げるための施策に課題がある可能性が高いことがわかります。
単に全体を見るだけでなく、『広告経由 vs 自然検索経由』などのセグメントを適用することで、どの流入経路が最も質の高い（＝定着しやすい）ユーザーを連れてきているかを比較することもできます。
💡関連記事：ユーザー行動分析とは？フレームワークや分析手法と利用ツールを解説
【保存版】GA4分析ステップガイドを無料DL
「実際に分析したい！」と感じた方に向けて、GA4で行うユーザー行動分析の手法や手順、分析のポイントをまとめた資料を作成いたしました。
GA4の活用レベルを上げたいと感じている、全てのマーケティング担当者の役に立つ内容になっているかと思います、無料でダウンロードできますのでよろしければぜひご覧くださいませ。
>>「GA4分析ステップガイド」をダウンロードする
GA4分析の基本的なステップ
GA4は自由度が高い分、目的が定まらないままデータを見ても、意味のある分析につながりにくいという側面があります。そこでここでは、GA4を使って実際に成果を出すための分析手順を4つのステップに分けてご紹介します。
単にデータを見るのではなく、課題発見から仮説構築、施策立案、改善につなげていく一連の流れを意識することで、分析がより実践的なものになります。
- 分析課題を見つける
- .GA4でデータを見る
- .分析示唆を出し施策につなげる
- 再計測と改善（PDCA）
1.分析課題を見つける
まず最初に取り組むべきなのは、「なにを分析するのか」を明確にすることです。GA4には多くのデータがあるため、やみくもに眺めていても答えは見えてきません。
たとえば「広告経由のCVRが落ちている」「新規ユーザーの離脱率が高い」といったように、何を改善したいのか、何がボトルネックなのかを具体的に言語化することがスタート地点です。
2.GA4でデータを見る
分析のテーマが定まったら、次にGA4で該当するデータを確認していきます。必要なデータは、標準レポートで確認できることもあれば、自分でカスタムレポートや探索レポートを使って可視化する必要があるケースもあります。
たとえば「スマートフォンユーザーの離脱が多い」という課題に対しては、デバイス別にエンゲージメント率やコンバージョン率を比較しながら確認します。また、必要に応じて新たなイベントを設計したり、コンバージョン設定を見直したりすることもあるでしょう。
GA4の柔軟性を活かして、自分が知りたい情報を的確に取り出せる設計が、分析の深さを左右します。
3.分析示唆を出し施策につなげる
データを見たら、それをもとに「なぜこうなっているのか？」という仮説を立て、具体的な改善施策につなげていきます。たとえば、「スマホユーザーのCVRが低い」というデータが見えたら、次に考えるのは「UIが見づらい」「操作が複雑」「読み込みが遅い」といった可能性です。
このステップでは、現場の感覚やユーザーの声と照らし合わせながら、仮説の精度を高めていくことが大切です。
4.再計測と改善（PDCA）
施策を実行したあとは、再びGA4でその効果を検証し、PDCAを回していきます。改善がうまくいったのか、他に影響が出ていないか、予期せぬ副作用が起きていないかなど、複数の視点からモニタリングします。
たとえば、UIを改善してCVRが上がったとしても、同時に離脱率が上がっているなら、別の問題が発生している可能性があります。再計測の結果を見て、さらに分析・改善を繰り返すことが、長期的な成果につながっていきます。
分析のサイクルを回し続けることで、精度もスピードも高まり、成果を上げられる組織へと成長していくことができます。
【応用】GA4の探索機能の使い方5ステップ
GA4の探索機能は、標準レポートでは得られない詳細なユーザー行動の分析を可能にする強力なツールです。
ファネル分析やユーザージャーニー分析など、目的に応じた柔軟なレポート設計ができるため、データドリブンな意思決定を支援します。
しかし、自由度が高い分、何をどう設定すればよいのか迷うケースも少なくありません。ここでは、探索機能を効果的に使いこなすための基本的な5つのステップを解説します。
このステップに沿って進めることで、初めての方でも目的に合った分析レポートを作成できるようになります。
- 分析の目的とゴールを明確にする
- 探索レポートのテンプレートを選択する
- ディメンションと指標を設定する
- セグメント・フィルタで条件を絞り込む
- 表やグラフを作成してレポートを保存する
1．分析の目的とゴールを明確にする
探索レポートを作成する前に、まず「何を明らかにしたいのか」「どのような意思決定に活かすのか」という分析の目的とゴールを明確にすることが重要です。目的が曖昧なままレポートを作成すると、必要なデータが取得できなかったり、逆に不要な情報が含まれて分析効率が低下したりします。
たとえば、「ECサイトでカート投入後の離脱率を改善したい」という目的であれば、ファネル分析を使ってステップごとの離脱ポイントを可視化する必要があります。
一方、「リピーターの行動パターンを知りたい」という目的であれば、セグメント分析や経路データ探索が適しています。
このように、分析の目的に応じて最適な手法とレポート形式を選択することで、効率的かつ実践的なデータ活用が可能になります。分析を始める前に、関係者と目的を共有し、ゴールを明文化しておくことをおすすめします。
2．探索レポートのテンプレートを選択する
GA4の探索機能には、分析目的に応じた複数のテンプレートが用意されています。主なテンプレートには、自由形式、ファネルデータ探索、経路データ探索、セグメントの重複、ユーザーのライフタイム、コホートデータ探索などがあります。
それぞれのテンプレートには特定の分析シーンに最適化された機能が備わっているため、目的に合ったものを選ぶことで、設定の手間を大幅に削減できます。
たとえば、購入までのステップごとの離脱率を見たい場合は「ファネルデータ探索」を、ユーザーがどのページを経由してコンバージョンに至ったかを知りたい場合は「経路データ探索」を選択します。
テンプレートを選択した後は、ディメンションや指標を追加してカスタマイズすることで、より詳細な分析が可能になります。最初から自由形式で作成するよりも、テンプレートをベースにした方が効率的に分析を進められます。
3．ディメンションと指標を設定する
探索レポートでは、ディメンション(分類軸)と指標(数値データ)を組み合わせることで、多角的な分析が可能になります。
ディメンションには、デバイスカテゴリ、国、流入チャネル、ページタイトルなどがあり、指標には、セッション数、ユーザー数、コンバージョン数、エンゲージメント率などがあります。
たとえば、「デバイス別のコンバージョン率を比較したい」という場合は、ディメンションに「デバイスカテゴリ」を設定し、指標に「コンバージョン数」と「セッション数」を追加します。この組み合わせにより、スマートフォン、PC、タブレットごとの成果を可視化できます。
ディメンションと指標は自由に追加・削除できるため、分析の途中で視点を変えることも容易です。目的に応じて最適な組み合わせを選び、必要なデータを的確に抽出することが、探索機能を使いこなすポイントとなります。
4．セグメント・フィルタで条件を絞り込む
セグメントとフィルタを活用することで、特定の条件に該当するユーザーやセッションだけを抽出し、より詳細な分析が可能になります。セグメントは、ユーザー全体の中から特定のグループを切り出す機能で、フィルタは表示するデータの範囲を限定する機能です。
たとえば、「新規ユーザー」と「リピーター」でエンゲージメント率を比較したい場合は、それぞれをセグメントとして設定します。また、「特定のキャンペーン経由のユーザーのみを分析したい」という場合は、フィルタ機能を使って流入元を絞り込みます。
セグメントとフィルタを組み合わせることで、ノイズを排除し、本質的な課題や成果を浮き彫りにすることができます。分析対象を明確にすることで、施策の精度が高まり、改善効果の検証もスムーズに進められます。
5．表やグラフを作成してレポートを保存する
ディメンション、指標、セグメントの設定が完了したら、データを表やグラフで可視化します。GA4の探索機能では、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、散布図など、さまざまな表示形式が用意されており、データの特性に応じて最適な形式を選択できます。
たとえば、時系列でのトレンドを見たい場合は折れ線グラフが適しており、カテゴリ別の構成比を確認したい場合は円グラフが効果的です。作成したレポートは保存しておくことで、定期的なモニタリングや他のメンバーとの共有が可能になります。
レポートには分かりやすい名前をつけ、分析の目的や対象期間を明記しておくと、後から見返す際にも迷わず活用できます。定期的に同じレポートを確認することで、施策の効果や変化の兆候を早期に察知できるようになります。
探索機能を使いこなすことで、GA4の分析精度は飛躍的に向上します。
しかし、「実際の業務にどう活用してよいかイメージがつかない」という方もいるでしょう。
そこで、GA4の活用レベルを段階的に高めていくための「GA4分析ステップガイド」をご用意しました。GA4を使った行動データ分析の基本から、マーケターが施策につなげるための考え方とステップを体系的にまとめた資料となっています。
まずは基本をマスターしたいという方はぜひ以下から無料でダウンロードしてみてください。
【応用】GA4のイベント設定方法4ステップ
GA4では、ユーザーの行動をイベントとして記録し、分析に活用することが基本となります。標準で計測されるイベントもありますが、ビジネスの目的に応じて独自のイベントを設定することで、より詳細かつ実践的なデータ収集が可能になります。
イベント設定は一見複雑に思えますが、基本的なステップを押さえれば誰でも実施できます。ここでは、以下の4つのステップをわかりやすく解説します。
- 計測したいイベント（ユーザー行動）を洗い出す
- イベントを設定する
- 設定できたか動作確認する
- 計測を開始する
1．計測したいイベント（ユーザー行動）を洗い出す
イベント設定の第一歩は、ビジネス目標やKPIに基づいて、計測すべきユーザー行動を明確にすることです。
たとえば、ECサイトであれば以下などが該当します。
- 商品詳細ページの閲覧
- カートへの追加
- クーポンの利用
BtoBサイトであれば、以下などが重要な行動となります。
- 資料ダウンロード
- お問い合わせフォームの送信
- 動画の視聴完了
この段階では、関係部署と連携しながら、どの行動が成果につながるのか、どのタイミングでユーザーの意欲が高まるのかを整理することが重要です。洗い出した行動は優先順位をつけ、まずは重要度の高いものから設定していくことで、効率的にデータ活用を進められます。
また、イベント名は後から見ても分かりやすいように、一貫性のある命名ルールを決めておくことをおすすめします。たとえば「download_whitepaper」「click_cta_button」など、動詞と対象を組み合わせた形式にすると管理しやすくなります。
2．イベントを設定する
計測したいイベントが明確になったら、GA4の管理画面またはGoogleタグマネージャー(GTM)を使ってイベントを設定します。GA4の管理画面から設定する場合は、「設定」→「イベント」→「イベントを作成」の順に進み、条件を指定してカスタムイベントを作成できます。
一方、GTMを使用する場合は、より柔軟な条件設定やトリガー管理が可能になります。たとえば、特定のボタンがクリックされたときにイベントを発火させたり、スクロール深度に応じてイベントを記録したりすることができます。
設定の際には、イベント名、パラメータ(追加情報)、発火条件を正確に定義することが重要です。パラメータを活用することで、イベントの詳細情報(たとえば、どのボタンがクリックされたか、どのファイルがダウンロードされたかなど)を記録でき、より詳細な分析が可能になります。
3．設定できたか動作確認する
イベントを設定した後は、必ず動作確認を行います。GA4のリアルタイムレポートやGTMのプレビューモードを使用することで、イベントが意図した通りに発火しているかを確認できます。
リアルタイムレポートでは、実際にサイト上で該当する行動をとり、イベントが記録されているかをその場で確認できます。GTMのプレビューモードでは、タグの発火状況や変数の値を詳細に確認でき、設定ミスや条件の不備を早期に発見できます。
動作確認では、複数のデバイスやブラウザでテストすることも重要です。
スマートフォンとPCで動作が異なる場合や、特定のブラウザでのみ問題が発生するケースもあるため、主要な環境で網羅的に確認することをおすすめします。
4．計測を開始する
動作確認が完了し、問題がないことを確認できたら、本番環境で計測を開始します。イベントが正常に記録され始めたら、GA4のレポートや探索機能を使って、データが適切に蓄積されているかを定期的にチェックします。
計測開始後は、一定期間データを収集してから分析を行うことが重要です。データ量が少ない段階での分析は、信頼性の低い示唆につながる可能性があります。少なくとも1週間〜1か月程度のデータを蓄積してから、本格的な分析に移ることをおすすめします。
また、計測を開始した後も、ビジネス環境の変化や新しい施策に応じて、イベント設定を見直すことが大切です。PDCAサイクルを回しながら、常に最適なデータ収集の仕組みを維持していくことで、継続的な改善が可能になります。
イベント設定が完了したら、次はそのデータをどう読み解き、施策に活かすかが鍵となります。そこで、GA4の活用レベルを段階的に高めていくための「GA4分析ステップガイド」をご用意しました。
GA4を使った行動データ分析の基本から、マーケターが施策につなげるための考え方とステップを体系的にまとめた資料となっています。まずは基本をマスターしたいという方はぜひ以下から無料でダウンロードしてみてください
GA4分析を効率化するためのツール・サービス
ここまでご紹介したようにGA4は高度な分析も行うことができるツールですが、単体で使っていると「もっと視覚的に見たい」「もっと深く掘り下げたい」と感じる場面も出てきます。そんなときに有効なのが、他の外部ツールと連携して活用することです。
特に、レポート作成や定性分析、データの蓄積と高度な分析に強いツールを組み合わせることで、分析の幅が一気に広がり、意思決定のスピードと精度が大きく向上します。
ここでは、GA4の活用をさらにレベルアップさせる代表的なツールと、その使いどころについて解説します。
- LookerStudio（旧Googleデータポータル）を活用したレポート作成
- ヒートマップツールで定性観点で分析
- BigQueryやAmplitudeとの連携で分析の高度化
LookerStudio（旧Googleデータポータル）を活用したレポート作成
LookerStudioを使えば、GA4のデータを自由にビジュアル化し、誰にでも見やすく理解しやすいレポートにまとめることができます。
社内のマーケティング担当者や経営層に対して定例報告を行う際にも、必要な指標を自動更新で反映し、視覚的に整理された状態で共有できます。
また、リアルタイムで数字を追いかけられるようなダッシュボードを作成しておけば、施策の進捗や効果を日々確認することも可能になります。
ヒートマップツールで定性観点で分析
GA4では「どのページがどれだけ見られたか」「どこで離脱したか」といった数値データは取得できますが、ユーザーがページの中でどこを注視していたのか、どこをクリックしようとしていたのかといった「感覚的な動き」はわかりません。
そこで有効なのが、ヒートマップツールの活用です。スクロールの深さ、クリック位置、マウスの動きなどを可視化することで、ユーザーの関心ポイントや離脱の原因を直感的に把握することができます。
たとえば、「想定していたCTAがまったくクリックされていない」「注目されているのに情報が足りないエリアがある」といった気づきが得られれば、UIやコンテンツの設計を見直す大きなヒントになります。
BigQueryやAmplitudeとの連携で分析の高度化
GA4の標準的な分析機能だけでは物足りない、もっと深くデータを掘り下げたい、という場合には、BigQueryやAmplitudeとの連携が効果的です。GA4で取得したデータをBigQueryにエクスポートすれば、SQLを使って自由な分析ができ、ユーザー単位での動きやセグメント間の比較など、より高度な処理が可能になります。
また、もっと高度な分析を得意とするユーザー行動分析ツールAmplitudeを活用すれば、ユーザーのライフサイクルやリテンション、行動フローを視覚的に追いやすくなり、プロダクト改善やLTV最大化のための判断材料がより豊富になります。
このように、データ活用のレベルに応じて他のツールと組み合わせながらGA4の活用を進めていくと、違った角度からの示唆出しや分析レベルの高度化など、データ活用に深みを持たせることができます。
ChatGPT等の生成AIでGA4のデータを分析するための3ステップ
GA4で収集したデータを最大限に活用するためには、生成AIを組み合わせた分析が有効です。ChatGPTをはじめとする生成AIツールを活用することで、データの解釈や示唆の抽出、レポート作成の効率化が可能になります。
専門的な分析スキルがなくても、適切な形でデータを用意し、AIに分析を依頼することで、有益な洞察を得られるケースが増えています。
ここでは、GA4のデータをChatGPTで分析するための基本的な3つのステップを解説します。
- GA4のデータ探索でデータを出力する
- 出力データを分析しやすい形式に加工する
- データと分析依頼のプロンプトをChatGPTに送信する
GA4のデータ探索でデータを出力する
まず、GA4の探索機能を使って分析したいデータを抽出し、CSVやGoogleスプレッドシート形式でエクスポートします。たとえば、「デバイス別のコンバージョン率」や「流入チャネル別のエンゲージメント率」など、明確な分析テーマに基づいてレポートを作成し、データを出力します。
データをエクスポートする際には、分析に必要な期間やディメンション、指標を適切に設定することが重要です。データ量が多すぎると分析が複雑になり、少なすぎると十分な示唆が得られない可能性があるため、目的に応じた適切な範囲でデータを抽出します。
また、エクスポートしたデータには、GA4特有の用語や略語が含まれている場合があるため、後の工程で分析しやすいように、列名を分かりやすく変更しておくことも効果的です。
出力データを分析しやすい形式に加工する
エクスポートしたデータをそのままChatGPTに送信しても、十分な分析結果が得られないケースがあります。そのため、データを分析しやすい形式に加工することが重要です。具体的には、不要な列の削除、欠損値の処理、データ型の統一などを行います。
たとえば、日付形式が統一されていない場合は修正し、パーセンテージ表記が混在している場合は統一します。また、分析の目的に応じて、データを集計したり、カテゴリごとにまとめたりすることで、AIが解釈しやすい状態に整えます。
データの前処理を丁寧に行うことで、ChatGPTが正確かつ的確な分析を提供できるようになります。手間はかかりますが、この工程を省略すると、誤った示唆や不完全な分析結果につながる可能性があるため、慎重に進めることをおすすめします。
データと分析依頼のプロンプトをChatGPTに送信する
データの準備が整ったら、ChatGPTにデータと分析依頼のプロンプトを送信します。プロンプトには、「何を明らかにしたいのか」「どのような視点で分析してほしいのか」を具体的に記載することが重要です。
たとえば、「このデータから、デバイス別のコンバージョン率の違いを分析し、改善施策を提案してください」といった形で依頼します。プロンプトが具体的であればあるほど、ChatGPTはより的確で実用的な分析結果を返してくれます。
分析結果が返ってきたら、内容を確認し、必要に応じて追加の質問や深掘りを依頼します。対話を重ねることで、より詳細な洞察や具体的なアクションプランを引き出すことが可能になります。
社内でGAの運用を成功させるためのポイント
GA4を導入しても、組織全体で活用されなければ、その価値は十分に発揮されません。
社内でGA4の運用を成功させるためには、管理体制の整備と関係者へのナレッジ共有が不可欠です。
ここでは、組織規模やサイト数に応じた運用体制の構築と、GA4の見方を社内に浸透させるための具体的なポイントを解説します。
- 組織規模・サイト数に応じた管理体制を整える
- 関係者にGA4の見方を浸透させる
組織規模・サイト数に応じた管理体制を整える
GA4の運用体制は、組織の規模や管理するサイト数に応じて柔軟に設計する必要があります。小規模な組織であれば、マーケティング担当者が一人でGA4を管理するケースもありますが、複数のサイトや事業部を抱える企業では、役割分担と権限管理が重要になります。
たとえば、全社的なデータガバナンスを担う責任者を設置し、各事業部やサイトごとに分析担当者を配置する体制が考えられます。また、GA4のプロパティやデータストリームを適切に分けることで、部署ごとに必要なデータだけを閲覧できる環境を整えられます。
さらに、定期的なミーティングや報告の場を設けることで、データに基づいた意思決定の文化を醸成できます。組織の実情に合わせた運用ルールを策定し、持続可能な管理体制を構築することが、GA4活用の成功につながります。
チーム全体でGA4を活用できる体制を作る
GA4を組織全体で活用するためには、関係者がGA4の基本的な見方を理解し、自ら必要なデータを確認できる状態を作ることが重要です。マーケティング担当者だけでなく、営業部門や経営層も含めて、GA4の価値と使い方を共有することで、データドリブンな組織文化が育ちます。
具体的には、社内勉強会やワークショップを定期的に開催し、GA4の基本操作や主要な指標の読み方を伝えます。また、各部門が日常的に確認すべきレポートをテンプレート化し、LookerStudioなどでダッシュボードを作成することで、専門知識がなくても重要な数値を把握できる環境を整えられます。
さらに、分析結果を施策に反映した成功事例を社内で共有することで、GA4活用の意義を実感してもらうことができます。関係者がデータを見る習慣を身につけることで、組織全体のマーケティング力が底上げされます。
GA4分析のよくある失敗
GA4は強力な分析ツールですが、使い方を誤ると正確な示唆が得られなかったり、分析に多大な時間を費やしたりするケースがあります。多くの企業が陥りがちな失敗パターンを事前に知っておくことで、無駄な試行錯誤を避け、効率的にデータ活用を進められます。
ここでは、GA4分析でよくある3つの失敗例と、それぞれの対処法について解説します。これらのポイントを押さえることで、分析の精度と効率を大きく向上させることができます。
- 目的指標が曖昧で分析の方向性が定まらない
- チャネル・デバイス別の比較分析が不十分
- データのしきい値制限やサンプリングを見落とす
目的指標が曖昧で分析の方向性が定まらない
GA4分析でもっとも多い失敗は、何を明らかにしたいのかが曖昧なまま、データを漠然と眺めてしまうことです。目的指標が明確でないと、どの数値に注目すべきか分からず、分析が迷走してしまいます。
たとえば、「サイトの成果を改善したい」という漠然とした目標では、コンバージョン率を見るべきなのか、エンゲージメント率を見るべきなのか、それとも流入数を増やすべきなのかが判断できません。まずは「購入完了数を20%増やす」「お問い合わせフォームの到達率を改善する」といった具体的なKPIを設定することが重要です。
目的が明確になれば、必要なレポートや分析手法も自ずと決まります。分析を始める前に、関係者と目的を共有し、達成すべき指標を明文化しておくことで、無駄な分析を避けられます。
チャネル・デバイス別の比較分析が不十分
全体の数値だけを見て判断してしまい、チャネルやデバイスごとの違いを見落とすことも、よくある失敗のひとつです。たとえば、全体のコンバージョン率が高くても、スマートフォンユーザーだけを見ると極端に低い場合があります。
このような違いを見逃すと、改善すべきポイントを正しく特定できず、施策の効果が限定的になってしまいます。GA4では、デバイスカテゴリ、流入チャネル、地域、年齢などのディメンションで簡単にデータを分解できるため、常に複数の視点から数値を確認することが重要です。
特に、広告予算を投下しているチャネルや、主要なターゲット層のデバイスについては、定期的にセグメント別の分析を行い、パフォーマンスの偏りがないかをチェックする習慣をつけることをおすすめします。
データのしきい値制限やサンプリングを見落とす
GA4には、プライバシー保護の観点から「しきい値」という仕組みが導入されており、ユーザー数が少ない場合にデータが表示されないことがあります。また、大量のデータを扱う場合には「サンプリング」が適用され、全データではなく一部のデータに基づいて集計される場合があります。
これらの仕組みを知らずに分析を進めると、「データが出ない」「数値がおかしい」といった誤解を招いたり、不正確な分析結果をもとに施策を立ててしまったりするリスクがあります。しきい値が適用されている場合は、画面上にアイコンが表示されるため、常に確認する習慣をつけることが大切です。
また、サンプリングが適用されている場合は、分析期間を短くしたり、探索レポートでフィルタを活用したりすることで、サンプリングを回避できるケースもあります。データの正確性を担保するために、これらの仕様を理解したうえで分析を進めることが重要です。
さいごに
本記事でご紹介したように、GA4は「基本レポート」だけでなく、「探索レポート」を使いこなしユーザー分析を行うことができれば、データ活用の幅がぐんと広がります。せっかく無料でここまで使えるツール、擦り切れるくらい使い倒してみませんか？
まずは第一歩として、無料でダウンロードいただけます「GA4分析ステップガイド」の内容からぜひ始めてみてください。
またDearOneでは、GA4の初期設定からイベント設計、データ分析、そしてその先の施策実行までを一貫して支援しています。分析に手が回らない、どこから手をつけて良いかわからない、と感じている方も、ぜひお気軽にご相談ください。
>>GA4分析支援の詳細資料をダウンロードする
>>GA4活用について相談する
