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GA4の正しい見方と使い方

2025年10月22日
20分で読めます
First byte 編集部
GA4の正しい見方と使い方
#GA4#Google Analytics 4#アクセス解析#Web分析#データ分析

この記事の結論

UA終了！GA4って何？これからのWebサイト分析に必須のGA4の基本的な見方、レポートの種類、イベント設定の考え方を初心者向けに解説します。

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Web サイト分析入門：GA4 で見るべき基本指標と活用法

この記事が想定する読者：GA4を導入したが「何を見てどう判断すべきか」決められない担当者。指標の前に、目的・戦略・判断軸を決めてからデータを見たい方。

判断を誤るとどうなるか：指標から見始めると、目的が曖昧なまま数字の羅列になり、改善の方向性がブレる。「目的が一言で言えるか」「どこで勝つか決まっているか」「何を見て良し悪しを判断するか」を先に答えると、GA4のデータを判断に使える状態に近づきます。

この記事の目的：GA4を「指標の紹介」で終わらせず、前提設計（目的・戦略・判断軸）を決めたうえで、何を見てどう判断するか決められる状態にすること。読了後、診断で自社の不足を確認し、基本指標とレポートの見方まで判断できるようにします。

「GA4を導入したが、何を見てどう判断すべきかわからない」とき、多くの人はユーザー数・セッション数・コンバージョン数など「指標」から見始めます。実務では、指標より先に前提（目的・戦略・判断軸）が設計されていないと、何を見ても判断できない状態になりやすいです。何のためにGA4を使うか・どこで勝つか・何を見て良し悪しを判断するかが曖昧だと、データが「数字の羅列」になり、改善の方向性もブレます。この記事では診断の手順と前提設計の型を提示し、自社の状況に当てはめて判断できるようにします。

※この記事は、GA4の基礎知識を学びたい方向けです。即効性を求める方や、すでに前提設計が明確な方には、より具体的な実践記事をおすすめします。

この記事を読む前に

この記事は、GA4の基礎を理解するための入門記事です。特に前提知識は必要ありませんが、以下の記事を事前に読んでおくと、より深く理解できます：

この記事でわかること

  • Web サイト分析の重要性
  • GA4 とは何か、基本的な仕組み
  • GA4 で見るべき基本指標とその意味
  • データから改善点を見つける方法
  • AI×心理学×統計学の統合アプローチによる分析の活用法

よくある誤解とその構造

誤解なぜズレるか
指標を見れば改善できる指標は「事実」を示すが「なぜ」は示さない。前提設計（目的・戦略・判断軸）が先にないと、何を見ても打ち手が決まらない。
GA4のデータがあれば意思決定できるデータは「事実」を示すが「解釈」が必要。分母・分子が曖昧だと判断を誤る（例：CVRは上がったが売上下がる）。

判断の順序：前提設計（目的・戦略・判断軸）→ データの明確化（何の分母・分子か）→ 指標の確認 → 解釈・継続的改善。この順を逆にすると指標が目的化し、改善につながりにくくなります。前提設計が欠けていると、指標を見ても何をすべきかわからない・データがあっても意思決定できない・改善の方向性がブレる、といった事態になりやすいです。

一般的に語られるWebサイト分析の考え方

Webサイト分析について、多くの場合、以下のような考え方が語られます。ただし、これらは一般的な傾向であり、すべてのケースに当てはまるわけではありません。

Web サイト分析の重要性

勘や経験だけに頼ってサイトを運営するのは非効率です。Web サイト分析を行うことで、客観的なデータに基づいた意思決定が可能になる可能性があります。

1. 現状把握

どれくらいの人が、いつ、どこから、どのページを見ているかを客観的なデータで把握できます。

実践例：

例：月間アクセス数の推移

1月：1,000人
2月：1,200人
3月：1,500人

→ アクセス数が増加傾向にあることがわかる
→ どの施策が効果的だったかを分析できる

2. 問題発見

離脱率が高いページや、読まれていないコンテンツなど、改善が必要な箇所を発見できます。

実践例：

例：離脱率の高いページ

ページA：離脱率 80%（高い）
ページB：離脱率 30%（低い）

→ ページAに問題がある可能性がある
→ コンテンツの内容や構成を見直す必要がある

3. 効果測定

SEO 対策やコンテンツ追加、広告出稿などの施策が、アクセス数や目標達成にどれだけ貢献したかを測ることができます。

統計的な根拠：

  • データに基づいた意思決定により、施策の効果を客観的に評価できる
  • A/B テストなどで、統計的に有意な効果を検証できる

4. 意思決定のサポート

データに基づいて、次に何をすべきか、どこに注力すべきかの判断がしやすくなります。

データ分析は、AI×心理学×統計学の統合アプローチで最適化できる可能性があります。

  • AI の視点：データからパターンを発見し、予測モデルを構築する可能性があります。例えば、大量のアクセスデータを分析し、ユーザーの行動パターンを予測することで、マーケティング戦略を最適化できる可能性があります。
  • 心理学の視点：ユーザーの行動パターンを理解し、心理的な要因を分析する可能性があります。例えば、社会的証明や損失回避などの心理的トリガーを活用することで、コンバージョン率を向上させられる可能性があります。
  • 統計学の視点：統計的に有意な効果を検証し、信頼性の高い結論を導く可能性があります。例えば、A/Bテストで統計的に有意な効果を検証することで、施策の効果を客観的に評価できる可能性があります。

ただし、これらは一般的な傾向であり、すべてのケースに当てはまるわけではありません。状況に応じて、複数の視点から検討し、最適な方法を見つけることが重要です。

判断の軸：

  • 自社の目的（何を達成したいか）に照らして、どの視点が重要か
  • 自社のリソース（時間・予算・人材）に照らして、どの視点が現実的か
  • 自社のターゲット顧客に照らして、どの視点が有効か

実務視点で見ると見落とされがちな点

一般的な考え方とは別に、実務では以下の点が見落とされがちです。ただし、これらもすべてのケースに当てはまるわけではありません。

前提設計の欠落

GA4で成果が出ない最大の原因は、指標の見方ではなく、前提設計（目的・戦略・判断軸）の欠落である可能性が高いです。

何が起きるか：

  • 指標を見ても何をすべきかわからない
  • データはあるが活用できない
  • 改善の方向性がブレる

判断の軸：

  • 目的（何を達成したいか）が明確か
  • 戦略（どこで勝つか）が決まっているか
  • 判断軸（何を見て良し悪しを判断するか）が設定されているか

データの「分母」と「分子」の曖昧さ

データは「事実」を示しますが、「分母」と「分子」が曖昧だと、誤った判断につながる可能性があります。

何が起きるか：

  • コンバージョン率が上がっても売上が下がる
  • アクセス数が増えても問い合わせが増えない
  • 改善施策の効果が判断できない

判断の軸：

  • データの「分母」と「分子」が明確か
  • データの背景（なぜその数値になったか）を考えているか
  • データと心理（ユーザーの行動理由）を統合して見ているか

「数値だけ」で判断する誤解

データは「事実」を示しますが、「なぜ」が見えない場合があります。数値だけでは、改善の方向性が定まらない可能性があります。

何が起きるか：

  • データを見ても原因が特定できない
  • 改善施策を打っても効果がわからない
  • データに振り回される

判断の軸：

  • データの「なぜ」を考えているか
  • データと心理（ユーザーの行動理由）を統合して見ているか
  • 小さな検証（A/Bテストなど）で仮説を検証しているか

Google Analytics 4 (GA4) とは？

GA4 の基本的な仕組み

GA4（Google Analytics 4）とは、Google が提供する無料の Web サイト・アプリ分析ツールです。以前のバージョン（ユニバーサルアナリティクス：UA）から大きく進化し、ユーザーの行動をより深く理解できるように設計されています。

ユニバーサルアナリティクス（UA）とは：

GA4 の前身となる分析ツールです。2023 年 7 月にサービス終了し、GA4 に移行されました。

GA4 の主な特徴：

  • イベントベースの分析：すべてのユーザー行動をイベントとして計測
  • クロスプラットフォーム分析：Web サイトとアプリを統合して分析
  • 機械学習による予測：AI を活用した予測分析機能
  • プライバシー重視：Cookie に依存しない分析が可能

GA4 の導入には、指定されたトラッキングコード（gtag.js など）を Web サイトの全ページに設置する必要があります。Next.js などのフレームワークでは、専用のコンポーネントや設定ファイルで管理することが推奨されます。例えば、Next.jsでは、_app.tsxや_document.tsxにトラッキングコードを追加することで、全ページでGA4を利用できます。

トラッキングコードとは：

Web サイトに設置する JavaScript コードで、ユーザーの行動を GA4 に送信するためのコードです。このコードを設置することで、GA4 がユーザーの行動を計測できるようになります。

まずはここから！GA4 で見るべき基本指標

GA4 には多くの指標がありますが、まずは以下の基本的な指標の意味を理解しましょう。

1. ユーザー（Users）

ユーザーとは：

特定の期間内にあなたのサイトを訪れた固有の人数です。同じ人が何度訪れても「1」とカウントされます。

実践例：

例：1月のユーザー数

1月1日：100人訪問
1月2日：同じ100人が再訪問
1月3日：新しい50人が訪問

→ ユーザー数：150人（重複を除いた人数）

なぜ重要なのか：

サイトの人気度や規模感を知る基本指標です。ユーザー数が増加しているかどうかを確認することで、サイトの成長を把握できます。

2. セッション（Sessions）

セッションとは：

ユーザーがサイトを訪れてから離脱するまでの一連の操作（訪問）のことです。一人のユーザーが複数回訪問すれば、その都度カウントされます。

実践例：

例：1人のユーザーのセッション

午前10時：サイトに訪問（セッション1）
午後2時：同じサイトに再訪問（セッション2）

→ ユーザー数：1人
→ セッション数：2回

重要性：

サイトへの訪問頻度や、どのくらいの活動があったかを示します。セッション数が多いほど、ユーザーが頻繁にサイトを訪れていることを意味します。例えば、1人のユーザーが月に5回訪問した場合、そのユーザーはサイトに高い関心を持っていると判断できます。

3. 表示回数（Views）

表示回数とは：

ページが表示された合計回数です。以前の「ページビュー数」に相当します。同じユーザーが同じページを複数回見ても、その都度カウントされます。

実践例：

例：ページの表示回数

ページA：100回表示
ページB：50回表示

→ ページAの方が人気がある
→ ページAの情報を充実させることで、さらに効果を高められる

重要性：

どのページがよく見られているかを知る指標です。表示回数が多いページは、ユーザーにとって価値のあるコンテンツである可能性が高いです。例えば、特定のページの表示回数が他のページの10倍ある場合、そのページのコンテンツを充実させることで、さらに効果を高められます。

4. イベント（Events）

イベントとは：

ユーザーがサイト内で行った特定の操作のことです。ページの表示（page_view）、クリック（click）、スクロール（scroll）、ファイルのダウンロード（file_download）などが自動で計測されるほか、自分で設定することも可能です。

GA4 分析の中心となる考え方：

GA4 では、すべてのユーザー行動をイベントとして計測します。これにより、より詳細なユーザー行動の分析が可能になります。

実践例：

例：イベントの種類

自動計測イベント：
- page_view：ページが表示された
- scroll：ページがスクロールされた
- click：リンクがクリックされた

カスタムイベント：
- button_click：特定のボタンがクリックされた
- form_submit：フォームが送信された
- video_play：動画が再生された

カスタムイベントの設定：

特定のボタンクリックやフォーム送信などを計測するには、カスタムイベントの設定が必要です。HTML 属性や JavaScript を使って実装します。

カスタムイベントとは：

自分で定義したイベントで、特定のユーザー行動を計測するために使用します。例えば、「お問い合わせフォーム送信」や「資料ダウンロード」などの行動を計測できます。

5. エンゲージメント率（Engagement Rate）

エンゲージメント率とは：

全セッションのうち、「エンゲージメントのあったセッション」の割合です。エンゲージメントとは、ユーザーがサイトに対して関心を示した行動（例：10 秒以上の滞在、コンバージョンイベントの発生、2 ページ以上の閲覧）を指します。

実践例：

例：エンゲージメント率

全セッション：1,000回
エンゲージメントのあったセッション：600回

→ エンゲージメント率：60%

→ 60%のユーザーがサイトに関心を示している
→ 40%のユーザーはすぐに離脱している可能性がある

なぜ重要なのか：

サイトコンテンツへの関心の高さを示します。低い場合は、コンテンツやナビゲーションに問題がある可能性があります。

6. コンバージョン（Conversions）

コンバージョンとは：

サイト運営者がユーザーに達成してほしい行動（例：問い合わせ完了、資料ダウンロード、商品購入）のことです。GA4 では、特定のイベントを「コンバージョン」として設定します。

実践例：

例：コンバージョンの設定

目標：お問い合わせフォームの送信

設定方法：
1. 「お問い合わせフォーム送信」イベントを設定
2. このイベントを「コンバージョン」としてマーク
3. コンバージョン数を計測

結果：
- コンバージョン数：50回
- コンバージョン率：5%（1,000人の訪問者のうち50人がコンバージョン）

なぜ重要なのか：

サイトの最終的な目標達成度を測る重要な指標です。コンバージョン数やコンバージョン率を確認することで、サイトの成果を把握できます。

GA4 の基本的なレポートの見方

GA4 の管理画面左側のメニューから、様々なレポートを確認できます。

主要なレポート

1. レポートのスナップショット

スナップショットとは：

主要な指標をダッシュボード形式で確認できるレポートです。まずはここから全体像を掴みましょう。

確認すべき指標：

  • ユーザー数
  • セッション数
  • エンゲージメント率
  • コンバージョン数

2. リアルタイム

リアルタイムレポートとは：

今現在、サイトに誰がアクセスしているかをリアルタイムで確認できるレポートです。

活用方法：

  • 新しい施策を実施した直後に、リアルタイムで効果を確認
  • イベントの設定が正しく動作しているかを確認

3. 集客（Acquisition）

集客レポートとは：

ユーザーがどこから（検索、SNS、広告、他のサイトなど）来たのかが分かるレポートです。

確認すべき情報：

  • Organic Search：検索エンジンからの自然流入
  • Paid Search：広告からの流入
  • Social：SNS からの流入
  • Referral：他のサイトからの流入

実践例：

例：流入元の分析

Organic Search：60%
Paid Search：20%
Social：15%
Referral：5%

→ 検索エンジンからの流入が多い
→ SEO対策が効果的である可能性が高い

4. エンゲージメント（Engagement）

エンゲージメントレポートとは：

どのページがよく見られているか、ユーザーがどのような行動（イベント）をとったかなどが分かるレポートです。

ページとスクリーンレポート：

特に重要なレポートで、各ページの表示回数、エンゲージメント時間、離脱率などを確認できます。

確認すべき情報：

  • 表示回数が多いページ
  • エンゲージメント時間が長いページ
  • 離脱率が高いページ

5. 収益化（Monetization）

収益化レポートとは：

EC サイトなどで、商品の表示・購入に関するデータを確認できるレポートです（要設定）。

活用方法：

  • 商品の表示回数と購入数の関係を分析
  • 購入に至るまでの導線を分析

6. 維持率（Retention）

維持率レポートとは：

ユーザーが再訪問しているかなど、リピーターに関するデータを確認できるレポートです。

確認すべき情報：

  • リピート率（再訪問しているユーザーの割合）
  • ユーザーの定着率

データから改善点を見つけるヒント

よく見られているページは？

分析方法：

エンゲージメント > ページとスクリーンレポートで表示回数が多いページを確認し、そのページの情報を充実させたり、関連ページへのリンクを強化したりします。

実践例：

例：人気ページの分析

ページA：表示回数 1,000回（最も多い）
ページB：表示回数 500回
ページC：表示回数 200回

→ ページAが人気がある
→ ページAの情報を充実させる
→ ページAから関連ページへのリンクを強化

どこから来ている人が多い？

分析方法：

集客 > トラフィック獲得レポートで、どの流入元（Organic Search, Paid Search, Social, Referral など）からのアクセスが多いか、成果に繋がっているかを確認し、注力すべきチャネルを判断します。

実践例：

___

例：離脱率の高いページ

ページA：離脱率 80%（高い）
ページB：離脱率 30%（低い）

→ ページAに問題がある可能性がある
→ コンテンツの内容や構成を見直す必要がある
0___

ユーザーはすぐ離脱していないか？

分析方法：

エンゲージメント > ページとスクリーンレポートで、平均エンゲージメント時間が短いページや、エンゲージメント率が低いページがないか確認します。コンテンツの内容や構成、ページ表示速度などに問題がないか見直します。

ページの表示速度が遅いとエンゲージメント率は低下する傾向があります。Core Web Vitals の改善が間接的に貢献します。例えば、LCP（Largest Contentful Paint）を改善することで、エンゲージメント率を向上させられます。

Core Web Vitals とは：

Google が定義する、Web ページのユーザー体験を評価する指標です。ページの読み込み速度、インタラクティブ性、視覚的な安定性を測定します。

実践例：

___

例：離脱率の高いページ

ページA：離脱率 80%（高い）
ページB：離脱率 30%（低い）

→ ページAに問題がある可能性がある
→ コンテンツの内容や構成を見直す必要がある
1___

目標（コンバージョン）は達成されているか？

分析方法：

____document.tsx0___レポートで、設定した目標が達成されているかを確認します。達成率が低い場合は、目標達成までの導線（ボタンの位置や文言など）を見直します。

実践例：

___

例：離脱率の高いページ

ページA：離脱率 80%（高い）
ページB：離脱率 30%（低い）

→ ページAに問題がある可能性がある
→ コンテンツの内容や構成を見直す必要がある
2___

First byte の統合アプローチによる分析の活用法

First byte では、AI×心理学×統計学の統合アプローチで Web サイト分析を行います。

AI の視点

AI を活用した分析：

  • パターンの発見：AI を活用して、データから重要なパターンを発見
  • 予測分析：AI を活用して、将来のアクセス数やコンバージョン数を予測
  • 異常検知：AI を活用して、異常なアクセスパターンを検知

心理学の視点

ユーザーの心理を理解した分析：

  • 行動パターンの理解：ユーザーの行動パターンを心理学的に分析
  • 認知プロセスの考慮：ユーザーが情報をどう理解するかを考慮
  • 意思決定プロセスの理解：ユーザーがどう意思決定するかを理解

実践例：

___

例：離脱率の高いページ

ページA：離脱率 80%（高い）
ページB：離脱率 30%（低い）

→ ページAに問題がある可能性がある
→ コンテンツの内容や構成を見直す必要がある
3___

統計学の視点

統計学的な検証：

  • 統計的有意性の検証：効果が統計的に有意かどうかを検証
  • 信頼区間の計算：結果の信頼性を評価
  • 効果サイズの計算：効果の大きさを評価

実践例：

___

例：離脱率の高いページ

ページA：離脱率 80%（高い）
ページB：離脱率 30%（低い）

→ ページAに問題がある可能性がある
→ コンテンツの内容や構成を見直す必要がある
4___

実践的なワークフロー

ステップ 1：GA4 の設定

  1. GA4 アカウントを作成：Google アカウントで GA4 に登録
  2. トラッキングコードを設置：Web サイトの全ページにトラッキングコードを設置
  3. 基本設定を確認：データの保持期間、タイムゾーンなどの基本設定を確認

ステップ 2：基本指標の確認

  1. ユーザー数とセッション数を確認：サイトの規模感を把握
  2. 表示回数を確認：人気ページを特定
  3. エンゲージメント率を確認：サイトへの関心度を把握

ステップ 3：流入元の分析

  1. 集客レポートを確認：どこから来ている人が多いか確認
  2. チャネル別のコンバージョン率を確認：どのチャネルが効果的か確認
  3. 注力すべきチャネルを決定：データに基づいて判断

ステップ 4：改善点の特定と改善

  1. 問題のあるページを特定：離脱率が高いページ、エンゲージメント率が低いページを特定
  2. 改善策を実施：コンテンツの改善、ページ表示速度の改善など
  3. 効果を測定：改善後のデータを確認し、効果を測定

5分診断：GA4を始める前に確認すべきこと

GA4を始める前に、以下の診断で自社の状況を確認することが有効な場合があります。

Q1：目的（何を達成したいか）が明確か？

  • Yes → Q2へ
  • No → 目的を明確にする（問い合わせ数？認知度？売上？）

Q2：戦略（どこで勝つか）が決まっているか？

  • Yes → Q3へ
  • No → 戦略を決める（どのチャネル？どのページ？どのターゲット？）

Q3：判断軸（何を見て良し悪しを判断するか）が設定されているか？

  • Yes → 次のステップへ
  • No → 判断軸を設定する（KPI、目標値、監視指標）

診断結果に基づく次のアクション：

  • Q1がNoの場合：目的を明確にする（問い合わせ数、認知度、売上など）
  • Q2がNoの場合：戦略を決める（どのチャネル、どのページ、どのターゲット）
  • Q3がNoの場合：判断軸を設定する（KPI、目標値、監視指標）

本記事はGA4の入門（基本指標・レポートの見方・目的設定の型）に特化しています。実際の計測設計やKPIの選び方は目的・サイトにより異なるため、GA4アトリビューション入門・観測バイアスとGA4指標・統計で判断を壊さないとあわせて自社の前提に合わせた判断をおすすめします。

まとめ｜判断の軸とこの記事の目的の達成

判断の軸：①目的（何を達成したいか）が明確か ②戦略（どこで勝つか）が決まっているか ③判断軸（何を見て良し悪しを判断するか）が設定されているか。冒頭の5分診断で No のところから埋め、GA4の基本指標とレポートの見方を前提設計に紐づけて見ると、データを判断に使える状態に近づきます。

この記事の目的は、GA4を指標の紹介で終わらせず、前提設計を決めたうえで何を見てどう判断するか決められる状態にすることです。目的→判断軸→小さな検証を一度回せれば達成です。

判断の土台として押さえておくこと

  • 指標より先に前提設計：目的（何を達成したいか）・戦略（どこで勝つか）・判断軸（何を見て良し悪しを判断するか）。5分診断でNoの項目から埋め、GA4の基本指標を前提に紐づけて見る。
  • データは「なぜ」を説明しない：仮説と検証のサイクルと組み合わせて判断する。
  • 次の一手：CVの定義はコンバージョン率とは、指標の設計はデータドリブンマーケティング、全体像はWebマーケティング完全ガイドを参照する。

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