【2025年最新】GA4で絶対に見るべき12の重要指標：初心者でもわかる完全ガイド
「GA4のどのレポートを見ればいいのかわからない…」
「何十もある指標の中で本当に重要なものは？」
「Universal Analyticsとの違いがよくわからない…」
2023年7月のUniversal Analytics終了から1年以上が経過しましたが、多くのマーケティング担当者がGA4の使い方や重要指標の見極めに苦戦しています。Google社の調査によると、GA4ユーザーの約68%が「必要な情報を見つけるのに時間がかかる」と回答しているほどです。
GA4は単なる新バージョンではなく、根本的に設計思想が異なる完全新規のプラットフォームです。クロスプラットフォーム分析や機械学習を活用した予測分析など、従来のGAにはなかった革新的な機能が多数搭載されています。これらを使いこなせば、顧客行動の先読みやマーケティングROIの飛躍的向上も可能です。
本記事では、GA4に日々向き合うマーケティング担当者が「本当に見るべき12の重要指標」を、画面キャプチャとわかりやすい解説付きで紹介します。これらを押さえるだけで、GA4分析の効率が格段に向上し、より価値のあるインサイトを得ることができるようになります。
2025年最新のGA4アップデートにも対応した内容となっていますので、ぜひ最後までお読みください。
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目次
GA4の基本画面構成と見るべきポイント
「どこから見ていいかわからない」というのは、多くのGA4初心者が感じる共通の悩みです。まずはGA4の基本的な画面構成を理解することで、必要な情報にすばやくアクセスできるようになります。
GA4レポートナビゲーションの主要セクション
GA4のレポート構成は、ユーザージャーニーに沿った論理的な構造になっています。以下の主要セクションを覚えておけば、分析したい内容に応じて適切なレポートにすぐアクセスできます。
1. ホーム画面
役割: 全体概況の把握
主な指標: アクティブユーザー、イベント数、コンバージョン数などの概要
2. リアルタイム
役割: 現在のサイト状況をリアルタイムで監視
主な指標:
- 現在のアクティブユーザー数 (過去30分間)
- ユーザーの現在の行動パターン
- リアルタイムコンバージョン発生状況
3. ライフサイクル
役割: ユーザーの獲得からコンバージョンまでの全体像を把握
含まれるレポート:
- 獲得: トラフィックソース、キャンペーン効果測定
- エンゲージメント: ページ・画面分析、イベント分析
- マネタイズ: 収益性分析、eコマース分析
- リテンション: ユーザー維持率分析
4. ユーザー
役割: 訪問者の属性とセグメント分析
主な指標:
- 人口統計学的情報（年齢、性別）
- 地理的情報
- 興味・関心カテゴリ
- 新規/リピーターの比率
5. イベント
役割: ユーザーのアクション分析
主な機能:
- カスタムイベントの設定と分析
- イベントトリガーの管理
- コンバージョンイベントの設定
6. 探索
役割: 自由形式の詳細分析
主な機能:
- 詳細なセグメントフィルタリング
- カスタムレポートの作成
- 複数の変数を組み合わせた分析
サイトタイプによる違い
レポート項目はサイトの設定によって異なります。本記事では一般的なコーポレートサイトを想定していますが、以下のようなサイトタイプ別の特徴も覚えておくと便利です：
- ECサイト: マネタイズセクションが拡張され、商品パフォーマンス、購入行動分析などの項目が追加
- メディアサイト: コンテンツエンゲージメント分析が充実
- アプリ連携サイト: アプリ固有の指標（クラッシュレート、アップデート率など）が表示
初めてGA4を操作する際は、まず「ホーム」と「ライフサイクル」セクションから確認することをおすすめします。これらのセクションで全体像を把握した後、詳細分析のためのセクションに進むのが効率的です。
ここでは一般的なコーポレートサイトとして設定されているサイトを基準に解説します。
- リアルタイム
- 現在のアクティブユーザー数
- 直近の行動パターン
- リアルタイムコンバージョン
- ライフサイクル
- ユーザーの獲得状況
- エンゲージメント指標
- マネタイズ状況
- リテンション分析
サイトの設定によってレポートの項目が違うためコーポレートサイトを前提にしております。
ECなどの販売を目的としているサイトでは項目が若干違います。
初心者がまず見るべき重要指標TOP5
GA4初心者でも迷わず確認すべき最重要指標は以下の5つです。
- ユーザー獲得チャネル – どの流入経路からユーザーが来ているか
- エンゲージメント率 – サイトでの積極的な関与度合い（10秒以上滞在または2ページ以上閲覧）
- コンバージョン率 – 目標達成の割合（お問い合わせや購入など）
- ページ・スクリーン別分析 – どのページが最も閲覧され、どのページで離脱が多いか
- ユーザーの地理的・デモグラフィック情報 – 訪問者の属性と特性
これらを定期的に確認するだけでも、サイトの基本的なパフォーマンスと改善点を把握できます。
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重要な分析指標とその見方
GA4における重要な分析指標について、セクションごとに詳しく解説します。まずはユーザー分析になります。ユーザー分析は、誰がどこから流入してきてどのような情報を見ているかを分析します。
ユーザーの分析をすることでサイトのコンテンツで見られているか、ニーズがあるなどを判断しコンテンツ作成やページ構成の改修などに役立ちます。
ユーザー獲得分析
ユーザー獲得に関する重要指標
- トラフィックソース
- オーガニック検索：自然検索（Google検索など）からの流入
- 有料広告：Google広告などの流入
- 参照サイト：ポータルサイトなどからの流入
- ソーシャルメディア：インスタグラムやXなどのメディアからの流入
流入先を分析することによって得られるデータ
流入先を分析することで、どのメディアが伸びているか。どのメディアからのコンバージョンが良いかを判断してどこに今予算を投下するべきか判断することができ、費用対効果を改善することができます。
- ユーザー属性
- デモグラフィック情報：年齢や性別などの情報
- 地理的分布：どこの地域からのアクセス
- デバイス情報：スマホなのかPCなど端末の種類
- 興味・関心：Googleが収集した興味関心のデータとの付き合わせ
ユーザー属性を分析することによって得られるデータ
サイトに対してどのようなユーザー層が多いかを分析して、広告のターゲティングに活かすことができます。例えば20代の女性が多いサイトであれば、広告の配信媒体をMetaに予算を増加させてクリエイティブも合わせて修正することでターゲティングの精度が向上します。
これらの指標を見ることでユーザーの行動を分析してユーザーが欲しい情報を提供してサイトの価値を上げることができます。また現在進行形の施策に対しても、分析した結果を流用して施策に活かすことも可能です。
オーガニック検索より広告からの流入が多い場合は、広告費を下げるため広告で出稿している内容に近いものをコンテンツとして用意して広告費を下げるような工夫などを実施することができます。
エンゲージメント分析
そもそもエンゲージメントとは、自社のサイトに興味関心の高いユーザーかどうかを判断するための指標になります。
Googleの公式では、ウェブページがフォーカス状態にあった時間、またはアプリの画面がフォアグラウンド表示されていた時間の長さを指します。と記載されております。
つまりWEBサイトに対して何かしらの行動または閲覧している状態が長いか短いを判断します。
エンゲージメントの公式サイト
- 滞在時間
- 平均セッション時間：セッションを開始・終了までの平均時間
- ページ別滞在時間：ページに滞在した時間
- スクロール深度：スクロールの度合い
- インタラクション
- クリック率：どこをどのくらいクリックしたか
- イベント発生率：スクロールやクリックなどをどの割合で発生したか
- 離脱率：流入に対してどのくらいの割合で離脱したか
- コンテンツ分析
- 人気ページ：アクセスやセッション数・滞在時間がないページ
- 離脱ページ：離脱が多いページ
- サイト内検索キーワード：サイト内の検索を行われたか
コンバージョン分析
コンバージョンはビジネスにおいてもっとも重要な目標（ゴール地点）になります。
コーポレートサイトではお問い合わせや見積もりなどがCVにあたります。ECサイトでは購入がCVにあたります。つまり売上に直結する部分のことを指します。
- コンバージョン率
- 全体のCV率
- チャネル別CV率
- デバイス別CV率
- ランディングページ別CV率
- コンバージョンパス
- ファーストクリック分析
- ラストクリック分析
- 線形モデル分析
- タイムディケイ分析
- 収益分析：ECサイトは特に重要な指標
- 総収益
- 平均注文額
- 商品別収益
- キャンペーン別ROAS
コンバージョンを分析することによって得られるデータ
コンバージョン率に対しての施策のアプローチを行うことができます。コンバージョン率が低い場合は、早急に改善が必要になります。
各施策や広告媒体などでコンバージョン率をメディアごとに比較を行い、どのメディアのコンバージョンが低いかを比較して、改善箇所を見つけ出すことができます。
またGA4ではGoogle広告とも連携ができるため、Google広告とGA4の自然流入とも比較することも可能です。特に費用対効果があっているか重要です。
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業種別の重要指標とケーススタディ
ECサイトのための重要指標
- コンバージョン率（購入率）
- 平均注文単価
- カート放棄率
- リピート購入率
- 商品別パフォーマンス
ケーススタディ：ECサイトのコンバージョン率改善
課題: アパレルECサイトのカート放棄率が高く、コンバージョン率が業界平均を下回っていました。
GA4による分析:
- 「パス分析」でユーザーの離脱ポイントを特定
- 「セグメント比較」で優良顧客の行動パターンを分析
- 「イベント分析」でカート追加後の行動を詳細調査
メディアサイトのための重要指標
- PV数とセッション数
- 平均滞在時間
- 読了率
- 広告収益
- 記事別エンゲージメント
BtoBサイトのための重要指標
- リード獲得数と獲得単価
- 資料ダウンロード率
- お問い合わせ完了率
- ユーザーの企業属性
- サービスページのエンゲージメント
GA4に関するよくある質問
Q: GA4で最も重要な指標は何ですか？
A: ビジネス目標によって異なりますが、一般的には「エンゲージメント率」「コンバージョン率」「ユーザー獲得経路」の3つが多くのサイトで重要視されています。特にコンバージョンにつながるユーザー行動を把握することが重要です。
Q: Universal Analyticsから移行して特に注意すべき点は？
A: GA4ではセッション概念が変更され、イベントベースの測定モデルになっています。そのため、直帰率などの指標がなくなり、代わりにエンゲージメント率などの新指標が導入されています。データの比較分析を行う際はこの違いを考慮する必要があります。
GA4のデータ保持期間は？
A: 標準設定では最大14ヶ月間のデータが保持されます。長期的なデータ分析を行いたい場合は、BigQueryへのエクスポート設定を行うことをお勧めします（無料版でも利用可能）。
Q: エンゲージメント率とは何ですか？
A: GA4では従来の直帰率に代わる指標として「エンゲージメント率」が導入されました。これはユーザーが①10秒以上滞在、②2ページ以上閲覧、③コンバージョン達成、のいずれかを満たしたセッションの割合を示します。
予測分析とAIインサイト
GA4の特徴的な機能である予測分析とAIインサイトの活用方法について解説します。
名前の通りGA4側が予測データとして算出することができる機能になります。この機能を使うには一定量のデータが必要になりますので立ち上げたばかりのサイトなどでは使用することができません。
購入予測データの条件は下記になります。
- 購入ユーザーおよび離脱ユーザーのポジティブ サンプルとネガティブ サンプルの最小数。関連する予測条件をトリガーしたリピーターが過去 28 日の間の 7 日間で 1,000 人以上、トリガーしていないリピーターが 1,000 人以上必要です。
- モデルの品質が一定期間維持されていることが要件になります（プロパティが予測指標の対象となる可能性を最大限に高める方法については、こちらをご覧ください）。
- 購入の可能性と予測収益の各指標の両方を対象とするには、プロパティは
purchase（収集が推奨されるイベント）とin_app_purchase（自動的に収集されるイベント）、またはそのどちらかを送信する必要があります。purchaseイベントを収集する場合、そのイベントのvalueとcurrencyパラメータも収集する必要があります。詳しくは、購入イベントについての記事をご覧ください。
予測指標の活用
GA4の予測分析機能で注目すべきポイントとしては下記になります。このGAのデータをさらにLooker Studioなどのレポート化すれば将来のデータと現状のデータをみてより詳細の分析をすることができます。
- 購入予測
- 今後7日間の購入確率
- 購入可能性の高いセグメント
- 離脱リスクの高いユーザー
- LTV予測
- 離脱予測
- チャーン率予測
- 離脱リスク要因
- リテンション施策の効果予測
- セグメント別離脱傾向
- レベニュー予測
- 売上予測
- トレンド分析
- 季節変動要因
- 異常値検知
GA4で見るべきポイントまとめ
GA4で見るべきポイントは、以下の12項目に集約されます。
- ユーザー獲得指標
- エンゲージメント指標
- コンバージョン指標
- 予測分析データ
- クロスプラットフォーム分析
- ユーザーセグメント分析
- イベントトラッキング
- 収益分析
- コホート分析
- ファネル分析
- アトリビューション分析
- AIインサイト
これらの指標を総合的に分析することで、より効果的なマーケティング施策の立案と実行が可能になります。マーケティングの施策の実施や既存サイトへの改修などのデータとしてGA4のデータが非常に有効なデータになるため分析してみてください。
GA4の分析でお困りでしたら最適な分析設計をサポートいたします。
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