GA4で絶対に見るべき12のポイント：押さえておきたい重要指標

GA4（Google Analytics 4）の基本的な見方

GA4は、より詳細なユーザー行動の分析が可能になっています。特に、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、新しい機能が多数追加されました。

マーケティング担当者にとって、GA4のダッシュボードを効果的に活用することは、データドリブンな意思決定を行う上で非常に重要です。本記事では、GA4で特に注目すべきポイントと、その分析方法について詳しく解説していきます。

GAの画面の基本構成

前提のGA4のレポート構成に関して関しても少し解説します。レポートの項目としては多くないので、簡単に理解しておくことで見るべき点の情報をすぐに参照できるかと思います。
GA4のレポートナビゲーションは、以下の主要セクションで構成されています。

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。

1. 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

2. 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。

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

1. 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

2. 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

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。

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

1. 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

2. 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

3. 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。

1. 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

2. 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

3. 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

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。

1. 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。
2. 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）。
3. 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。

1. 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

2. 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

3. 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

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。

1. ユーザー獲得指標
2. エンゲージメント指標
3. コンバージョン指標
4. 予測分析データ
5. クロスプラットフォーム分析
6. ユーザーセグメント分析
7. イベントトラッキング
8. 収益分析
9. コホート分析
10. ファネル分析
11. アトリビューション分析
12. 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。

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