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Webサイト分析手法の完全ガイド｜GA4を活用した定量・定性分析の実践方法

Google アナリティクス作成日: 2026/01/24 更新日: 2026/01/09

「Webサイトのアクセス数は増えているのに、なぜコンバージョンにつながらないのだろう…」「GA4を導入したけれど、どこから分析を始めればいいかわからない」こうした悩みを抱えていませんか?

Webサイト分析は、サイトの課題を特定し改善するための重要なプロセスです。本記事では、GA4を中心とした定量分析から、ヒートマップやユーザーテストによる定性分析まで、実務ですぐに使える分析手法を体系的に解説します。

この記事を読めば、データに基づいた改善施策の立案から、PDCAサイクルの回し方まで、Webサイト分析の全体像が理解できます。BtoBサイト、ECサイト、メディアサイトなど、サイトタイプ別の分析ポイントも具体的にご紹介しますので、ぜひ最後までお読みください。

Webサイト分析手法とは?GA4時代の基本フレームワーク
GA4を使った定量分析の実践手法
ヒートマップを活用した定性分析の進め方
その他の重要なWebサイト分析手法
サイトタイプ別の分析フレームワーク
分析結果を改善につなげるPDCAサイクル
Webサイト分析でよくある課題と解決策
おすすめのWebサイト分析ツール比較
- 無料ツール(GA4・Search Console・Looker Studio)
- 有料ツール(ヒートマップ・競合分析・SEOツール)
よくある質問
まとめ:GA4を軸にした実践的なWebサイト分析手法
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Webサイト分析手法とは?GA4時代の基本フレームワーク

Webサイト分析手法とは、アクセス解析ツールやヒートマップなどを活用して、サイトの現状を数値とユーザー行動の両面から把握し、課題を特定して改善につなげるための体系的なアプローチです。GA4時代の分析では、セッション中心からユーザー中心の指標へと視点が変化しています。

Webサイト分析の目的と重要性

Webサイト分析の最大の目的は、データに基づいてサイトのパフォーマンスを継続的に改善し、ビジネス目標を達成することです。感覚や推測ではなく、客観的なデータをもとに意思決定を行うことで、効果的な施策を実行できます。

具体的な目的としては以下が挙げられます。

課題の早期発見: 離脱率が高いページや、CVRが低い導線を特定することで、優先的に改善すべきポイントが明確になります
施策効果の検証: リニューアルやコンテンツ追加などの施策実施前後のデータを比較し、投資対効果を測定できます
ユーザー理解の深化: どのチャネルからどんなユーザーが訪問し、どのように行動しているかを把握することで、ターゲット像が明確化します
競合優位性の確保: 自社サイトと競合サイトのパフォーマンスを比較し、改善の余地や強みを発見できます

Webサイト分析を継続的に実施することで、小さな改善の積み重ねが大きな成果につながります。データドリブンな意思決定により、ROI向上と持続的な成長が実現できるのです。

定量分析と定性分析の違いと使い分け

Webサイト分析は大きく「定量分析」と「定性分析」の2つに分類され、両者を組み合わせることで効果的な改善が可能になります。それぞれの特徴と使い分けを理解しましょう。

定量分析は、数値データを扱う分析手法です。GA4で取得できるPV、セッション数、コンバージョン率、直帰率、滞在時間などの指標を用いて、サイト全体やページごとのパフォーマンスを客観的に測定します。「何が起きているか」を数値で把握し、トレンドやボトルネックを特定するのに適しています。

分析タイプ	主な手法	取得データ	得られる情報
定量分析	GA4、Search Console	PV、セッション、CV率、離脱率	何が起きているか(What)
定性分析	ヒートマップ、ユーザーテスト	クリック位置、スクロール、感想	なぜ起きているか(Why)

定性分析は、ユーザーの行動や心理を扱う分析手法です。ヒートマップによるクリック位置の可視化、ユーザーインタビュー、アンケート、ユーザーテストなどを通じて、「なぜその数値になっているか」という原因を深掘りします。数値だけでは見えない、ユーザーの感情や使い勝手の課題を発見できます。

効果的な分析では、まず定量分析で問題のあるページを特定し、次に定性分析でその原因を探る流れが基本です。たとえば、GA4で「お問い合わせページの直帰率が80%」と判明したら、ヒートマップで「フォーム項目が多すぎて離脱している」という原因を突き止め、改善施策を立案します。

GA4導入による分析手法の変化とポイント

GA4(Googleアナリティクス4)の導入により、従来のユニバーサルアナリティクス(UA)とは異なる分析の考え方とアプローチが必要になりました。最も大きな変化は、セッション中心からユーザー中心の計測モデルへの転換です。

主な変更点は以下の通りです。

イベントベースの計測: すべてのユーザー行動がイベントとして記録されるため、柔軟で詳細な分析が可能になりました
エンゲージメント指標の導入: 直帰率に代わり、エンゲージメント率(10秒以上の滞在、2ページ以上閲覧、またはコンバージョンが発生したセッションの割合)が重要指標となりました
クロスデバイス・クロスプラットフォーム計測: PCとスマホを横断した同一ユーザーの行動を追跡できるようになりました
機械学習による予測機能: 購入見込みや離脱確率などの予測指標が利用できます

GA4時代の分析で押さえるべきポイントは、「何人のユーザーが、どのように関与しているか」という視点です。UAでは「セッション数」を重視していましたが、GA4では「アクティブユーザー数」と「エンゲージメント」を中心に分析します。また、探索レポート機能を活用することで、自由度の高いカスタム分析が可能になりました。

GA4への移行は単なるツールの置き換えではなく、分析の考え方そのものを見直す機会です。新しい指標体系を理解し、ビジネス目標に合った分析設計を行いましょう。

GA4を使った定量分析の実践手法

GA4を活用した定量分析では、全体から詳細へとドリルダウンしながら、サイトのパフォーマンスを多角的に評価します。基本指標の理解からチャネル別分析、コンバージョン導線の特定まで、実務で使える分析手法を段階的に解説します。

GA4の基本指標とディメンション(セッション・エンゲージメント・コンバージョン)

GA4の分析を始める前に、基本となる指標とディメンションを正しく理解することが重要です。UAとは異なる定義の指標も多いため、混乱しないよう整理しましょう。

主要な指標は以下の通りです。

指標	定義	分析での活用方法
ユーザー	サイトを訪問したユニークユーザー数	集客規模の把握
セッション	サイト訪問の回数(30分の非アクティブで区切られる)	訪問頻度の測定
エンゲージメント率	10秒以上滞在、2ページ以上閲覧、CVのいずれかが発生したセッションの割合	コンテンツの質の評価
コンバージョン	設定した目標達成の回数	ビジネス成果の測定
イベント数	ユーザーの行動(クリック、スクロール等)の回数	詳細な行動分析

ディメンションは、データを分類・グループ化するための属性です。主なディメンションには、参照元(流入チャネル)、デバイスカテゴリ、ページパス、地域、年齢などがあります。指標とディメンションを組み合わせることで、「スマホからの訪問者のコンバージョン率」など、セグメント別の詳細分析が可能になります。

GA4では「探索」機能を使うことで、自由にディメンションと指標を組み合わせたカスタムレポートを作成できます。標準レポートで全体像を把握し、気になる部分を探索レポートで深掘りする流れがおすすめです。

全体トラフィック分析|サイト全体のパフォーマンス把握

全体トラフィック分析は、Webサイト分析の出発点です。サイト全体のパフォーマンスを俯瞰することで、優先的に改善すべき領域や好調な要素を特定できます。

GA4の「レポート」→「ライフサイクル」→「集客」→「トラフィック獲得」で、サイト全体の訪問状況を確認します。チェックすべき主要指標は以下の通りです。

ユーザー数の推移: 週次・月次で増減トレンドを確認し、季節要因やキャンペーン効果を評価します
新規ユーザー率: 新規とリピーターの比率から、サイトの成長段階や顧客育成状況を判断します
エンゲージメント率: 質の高い訪問がどれくらいあるかを示す重要指標です。30%以下なら改善の余地があります
平均エンゲージメント時間: ユーザーがコンテンツにどれだけ時間を使っているかを測定します

期間比較を行う際は、前月比・前年同月比の両方を確認しましょう。前月比では短期的な変動を、前年同月比では季節性を除いた成長を評価できます。急激な変動があった場合は、サイト改修やマーケティング施策、検索エンジンのアルゴリズム変更などの外部要因を確認します。

全体トラフィック分析で異常値や改善機会を発見したら、次のステップとしてチャネル別やページ別の詳細分析に進みます。

チャネル別分析|流入元ごとの効果測定

チャネル別分析では、オーガニック検索、有料広告、SNS、メールなど、流入元ごとのパフォーマンスを比較します。どのチャネルが効率的に成果を生んでいるかを把握し、マーケティング投資の最適化につなげましょう。

GA4では以下のチャネルグループで流入を分類します。

Organic Search(自然検索): GoogleやYahooなどの検索エンジンからの流入
Direct(直接): URLを直接入力、ブックマーク、メールアプリからの流入
Referral(参照元): 他サイトのリンクからの流入
Paid Search(有料検索): リスティング広告からの流入
Organic Social(SNS): Facebook、X(Twitter)、InstagramなどSNSからの自然流入
Paid Social(SNS広告): SNS上の有料広告からの流入
Email(メール): メールマガジンからの流入

各チャネルを評価する際は、「量(ユーザー数)」と「質(エンゲージメント率、コンバージョン率)」の両面から見ることが重要です。訪問数は多いがコンバージョンに至らないチャネルは、ターゲティングやメッセージの見直しが必要かもしれません。逆に、訪問数は少なくても高いコンバージョン率を持つチャネルは、投資を増やす価値があります。

チャネル別の分析結果から、集客施策の優先順位を判断し、予算配分を最適化していきましょう。

ページ別分析|ランディングページとコンテンツ評価

ページ別分析では、サイト内の各ページのパフォーマンスを評価し、改善が必要なページや成果に貢献しているページを特定します。特に重要なのは、ユーザーが最初に訪問するランディングページの分析です。

GA4の「エンゲージメント」→「ページとスクリーン」レポートで、ページごとの表示回数、ユーザー数、平均エンゲージメント時間を確認できます。また、探索レポートで「ランディングページ」をディメンションに設定すれば、流入後の行動も追跡できます。

ランディングページで確認すべき指標は以下の通りです。

エンゲージメント率: 低い場合、ページの第一印象や期待値とのギャップが問題かもしれません
平均エンゲージメント時間: コンテンツが読まれているか、すぐに離脱されているかを判断します
コンバージョン率: 流入からの成果創出効率を測定します
次のアクションへの遷移率: サイト内の他ページへ誘導できているかを確認します

ランディングページの分析で注目したいのは、SEO経由の流入が多いページです。検索キーワードとページ内容の関連性、ユーザーの検索意図に応えているか、CTAが適切に配置されているかを評価しましょう。エンゲージメント率が低いページは、ヒートマップ分析で詳細な原因を探ります。

また、コンバージョンに至る経路で重要な役割を果たす「アシストページ」も見逃せません。直接コンバージョンしなくても、ユーザーの意思決定を後押ししているページは、コンテンツの質を維持・向上させる価値があります。

コンバージョン導線分析|経路とボトルネック特定

コンバージョン導線分析は、ユーザーがサイト訪問からコンバージョンに至るまでの経路を可視化し、どこで離脱しているかを特定するための分析です。ボトルネックを改善することで、コンバージョン率の向上が期待できます。

GA4の「探索」機能で「経路データ探索」を選択すると、ユーザーの行動フローを視覚的に確認できます。分析の手順は以下の通りです。

起点の設定: ランディングページや特定のページから分析を開始します
ステップの確認: ユーザーがどのページを経由しているかを追跡します
離脱ポイントの特定: どのステップで多くのユーザーが離脱しているかを確認します
完了率の算出: 起点からコンバージョンまでの到達率を計算します

特に重要なのは、フォームページの分析です。入力フォームに到達したユーザーのうち、実際に送信完了するユーザーの割合(フォーム完了率)を測定します。この数値が低い場合、フォームの項目数、必須項目の多さ、入力エラーメッセージの不親切さなどが原因の可能性があります。

また、「目標到達プロセス」レポートを活用すれば、事前に定義した理想的な導線と実際のユーザー行動を比較できます。想定外のページから多くのコンバージョンが発生している場合、そのページの要素を他ページにも展開する価値があるかもしれません。

コンバージョン導線分析は、サイト改善の優先順位を決める重要な材料です。最も離脱が多いステップから順に改善施策を実施しましょう。

期間比較とトレンド分析|週次・月次・年次データの活用

期間比較とトレンド分析は、サイトパフォーマンスの変化を時系列で追跡し、施策の効果検証や季節性の把握に活用します。データを正しく解釈するためには、適切な比較期間の設定が重要です。

主な比較パターンは以下の通りです。

比較タイプ	目的	注意点
前週比・前月比	短期的な変動の確認	曜日や営業日数の違いを考慮
前年同月比	季節性を除いた成長率の評価	祝日の移動や外部環境の変化を確認
施策実施前後	キャンペーンや改修の効果測定	実施期間の十分な長さを確保
四半期比較	中期的な事業トレンドの把握	事業の季節性を理解した上で評価

GA4では、日付範囲の選択時に「比較」オプションをオンにすることで、任意の期間と比較できます。また、「前の期間」を選択すれば、自動的に同じ日数の前期間と比較されます。

トレンド分析で重要なのは、単なる増減だけでなく「なぜその変化が起きたか」を考察することです。たとえば、オーガニック流入が前月比で30%増加した場合、新しいコンテンツの公開、検索順位の上昇、検索需要の季節変動などの要因を調査します。

また、移動平均を使うことで、日々の変動を平滑化し、長期的なトレンドを把握しやすくなります。7日移動平均や30日移動平均をLooker Studioなどの可視化ツールで作成すれば、データの傾向がより明確になります。

定期的なトレンド分析により、早期に問題を発見し、機会を逃さず施策を実行できる体制を構築しましょう。

ヒートマップを活用した定性分析の進め方

ヒートマップは、ユーザーのページ上での行動を色の濃淡で可視化するツールです。GA4などの定量データでは見えない、「なぜユーザーがそこでクリックしたのか」「どこで読むのをやめたのか」といった行動の理由を探る手がかりが得られます。

ヒートマップ分析とは?3つの可視化手法

ヒートマップ分析とは、Webページ上のユーザー行動を熱分布図のように視覚化し、どこが注目されているか、どこが無視されているかを直感的に把握できる分析手法です。定量分析が「数値」で現状を示すのに対し、ヒートマップは「視覚」で課題を浮き彫りにします。

主な3つのヒートマップをご紹介します。

クリックヒートマップ: ユーザーがクリックした箇所を色の濃さで表示します。リンクでない箇所が多くクリックされている場合、ユーザーの期待に応えていない可能性があります。また、重要なCTAボタンのクリック率が低ければ、デザインや配置の改善が必要です。
スクロールヒートマップ: ページのどこまでスクロールされたかを可視化します。ページ下部まで到達するユーザーの割合が低い場合、コンテンツが長すぎるか、途中で興味を失わせる要素があるかもしれません。重要な情報は、多くのユーザーが到達する位置に配置しましょう。
アテンションヒートマップ(熟読エリア): ユーザーがページ上で時間を費やした箇所を表示します。滞在時間が長いエリアは、ユーザーが興味を持っている、または理解に時間がかかっている可能性があります。意図的に読ませたい箇所と実際の熟読エリアがずれている場合、コンテンツ構成の見直しが必要です。

代表的なヒートマップツールには、Mouseflow、Microsoft Clarity、Ptengine、User Heatなどがあります。無料プランでも基本機能は利用できるため、まずは主要ページから分析を始めてみましょう。

スクロール率分析|ファーストビュー最適化のポイント

スクロール率分析は、ページのどの位置までユーザーがスクロールしたかを測定し、コンテンツの配置や長さを最適化するための手法です。特に重要なのは、ページを開いた直後に表示される「ファーストビュー」の改善です。

一般的に、ページ下部まで到達するユーザーは全体の30〜50%程度です。つまり、半数以上のユーザーはページの途中で離脱します。スクロール率が極端に低い場合、以下の原因が考えられます。

ファーストビューで期待値とのギャップが発生: 検索結果やリンク元の情報と、実際のページ内容が一致していない
コンテンツが長すぎる: スクロールが必要だと感じた時点で離脱される
視覚的に読む気を失わせる: テキストばかりで読みづらい、デザインが古い
モバイル対応が不十分: スマホでの表示や操作性に問題がある

ファーストビュー最適化のポイントは以下の通りです。

ページの目的を3秒以内に伝える明確なヘッドラインを配置する
主要なCTAボタンはファーストビュー内に設置し、スクロールなしでアクションできるようにする
画像や動画を活用して、テキストだけにならないようバランスを取る
ページの全体像を示す目次や進捗バーを設置し、どこまで読めば良いか明示する

スクロール率が50%未満になるポイントより下に重要な情報を配置している場合、レイアウトの見直しが必要です。コンバージョンに直結する情報は、より上部へ移動させましょう。

クリック分析|CTA配置とUI改善

クリック分析では、ユーザーがページ内のどこをクリックしているかを可視化し、CTA(Call To Action)の効果やUIの使いやすさを評価します。意図した場所がクリックされているか、逆に意図しない場所が誤ってクリックされていないかを確認します。

クリック分析で発見できる主な課題は以下の通りです。

リンクでない箇所がクリックされている: 画像やテキストがリンクに見えてしまい、ユーザーが混乱している
重要なCTAがクリックされていない: ボタンのデザインが目立たない、配置が適切でない、コピーが魅力的でない
予想外の箇所がクリックされている: ユーザーの関心や期待が、制作者の意図とずれている
デバイス別でクリック傾向が異なる: PCでは問題ないが、スマホではタップしづらいボタン配置になっている

CTA配置の最適化では、以下のポイントを意識しましょう。

視覚的な優位性: CTAボタンは周囲の要素より目立つ色・サイズ・デザインにする
配置の妥当性: ユーザーが行動を起こしたくなるタイミング(情報を十分に得た後)に配置する
複数配置: 長いページでは、適切な間隔で複数のCTAを設置する
明確な文言: 「詳しくはこちら」ではなく、「無料で資料をダウンロード」など具体的なアクションを示す

クリックヒートマップと併せて、GA4のイベントトラッキングでボタンごとのクリック率を定量的に測定すると、より精度の高い改善が可能です。ABテストで複数のCTA配置やデザインを比較し、最も効果的なパターンを見つけましょう。

アテンション分析|ユーザーの関心エリア特定

アテンション分析(熟読エリア分析)は、ユーザーがページ上のどこで時間を費やしているかを測定し、コンテンツへの関心度や理解度を評価する手法です。滞在時間が長いエリアは、ユーザーが興味を持っている、または理解に時間がかかっている可能性があります。

アテンション分析で確認すべきポイントは以下の通りです。

意図したコンテンツが読まれているか: 重要な情報や説明文章に十分な滞在時間があるかを確認します。滞在時間が短い場合、コンテンツが魅力的でないか、文章が難しすぎる可能性があります。
画像や図解への注目度: ビジュアル要素がユーザーの理解を助けているかを評価します。テキストより画像のほうが長く見られている場合、より視覚的な説明が効果的です。
フォーム入力箇所での滞在: フォーム入力に異常に時間がかかっている場合、項目の意味が不明確、入力例がない、エラーメッセージがわかりにくいなどの問題が考えられます。
想定外のエリアへの注目: 制作者が重要と考えていない箇所に長時間の滞在がある場合、ユーザーの関心や疑問点を反映している可能性があります。そこから新たなコンテンツアイデアが生まれることもあります。

アテンション分析の結果を活かすには、ユーザーが関心を持つ箇所を強化し、逆に読まれていない重要情報は配置や表現方法を変更します。たとえば、料金表が熟読されているなら、より詳細なプラン比較表を追加する価値があります。技術仕様の説明が読み飛ばされているなら、箇条書きや図解に変更して理解しやすくします。

ヒートマップの3つの分析を組み合わせることで、ユーザー行動の全体像が把握でき、効果的なUI/UX改善につながります。

その他の重要なWebサイト分析手法

GA4とヒートマップ以外にも、Webサイトのパフォーマンス向上に欠かせない分析手法があります。検索パフォーマンス、競合比較、ユーザーの声、フォーム最適化など、多角的なアプローチで課題を発見しましょう。

Search Consoleを使った検索パフォーマンス分析

Google Search Console(サーチコンソール)は、Google検索結果でのサイトのパフォーマンスを分析できる無料ツールです。GA4が「サイトに訪問した後」の行動を分析するのに対し、Search Consoleは「訪問前」の検索行動を可視化します。

Search Consoleで確認すべき主要指標は以下の通りです。

クリック数: 検索結果からサイトへのクリック数です。SEO施策の成果を直接測定できます
表示回数: 検索結果にサイトが表示された回数です。表示されているのにクリックされない場合、タイトルやディスクリプションの改善が必要です
CTR(クリック率): 表示回数に対するクリック数の割合です。検索順位が同じでも、魅力的なタイトルならCTRが向上します
平均掲載順位: 検索結果での平均的な順位です。1ページ目(10位以内)に入ることが重要です

特に重要なのは、「クエリ」タブでの分析です。どのキーワードで表示され、クリックされているかを確認することで、以下の改善施策が見えてきます。

表示回数は多いがクリック数が少ないキーワード→タイトル・メタディスクリプションの最適化
掲載順位は高いがCTRが低いキーワード→検索意図とページ内容のミスマッチ
11〜20位に表示されているキーワード→少しの改善で1ページ目に入る可能性がある

また、「ページ」タブでページ別のパフォーマンスを確認し、GA4のページ別分析と組み合わせることで、SEO流入からコンバージョンまでの全体像を把握できます。

競合サイト分析|流入キーワードとコンテンツ戦略の比較

競合サイト分析は、同じ市場やキーワードで競合する他社サイトのパフォーマンスを調査し、自社の強みや改善機会を発見するための手法です。競合と比較することで、自社だけでは気づかない課題や戦略のヒントが得られます。

競合分析で確認すべき項目は以下の通りです。

分析項目	確認内容	活用方法
流入キーワード	競合がどのキーワードで流入を獲得しているか	自社が狙うべき新しいキーワードの発見
トラフィック規模	競合の月間訪問数、ページビュー数	市場でのポジション把握
被リンク状況	どのサイトから被リンクを獲得しているか	リンク獲得戦略の参考
コンテンツ構成	どんなカテゴリやテーマでコンテンツを作成しているか	自社のコンテンツ戦略の見直し
ユーザー行動	直帰率、滞在時間などのエンゲージメント指標	UI/UXの改善ヒント

競合分析に使える代表的なツールには、SimilarWeb、Ahrefs、SEMrush、Ubersuggestなどがあります。無料版でも基本的な情報は取得できます。

競合分析の結果から、以下のような施策を検討できます。

競合が獲得しているが自社が弱いキーワードへのコンテンツ作成
競合サイトで人気のコンテンツテーマを参考にした記事企画
競合がリンクを獲得しているメディアへの掲載交渉
競合より優れたUI/UXやコンテンツの質で差別化

ただし、競合の真似だけでは差別化できません。競合分析はあくまで参考情報として活用し、自社の強みや独自性を活かした戦略を構築しましょう。

ユーザーテストとアンケート|定性データの収集方法

ユーザーテストとアンケートは、実際のユーザーから直接フィードバックを得る定性分析の手法です。数値データやヒートマップでは見えない、ユーザーの本音や感情、潜在的なニーズを発見できます。

ユーザーテストは、実際のユーザー(またはターゲット層に近い人)にサイトを使ってもらい、その様子を観察・記録する手法です。実施方法には以下のタイプがあります。

モデレート型: テスト実施者が同席し、質問しながら進める方法です。なぜそう思ったか、何に迷ったかを深掘りできます
アンモデレート型: ユーザーが単独でタスクを実行し、その様子を録画する方法です。自然な行動を観察できます
リモート型: オンラインツールを使い、遠隔地のユーザーにテストしてもらう方法です。コストを抑えて多くのユーザーから意見を集められます

ユーザーテストで発見できる課題には、「ボタンの位置がわかりにくい」「専門用語が理解できない」「次に何をすればいいかわからない」など、制作者が想定していない使いづらさがあります。

アンケートは、多くのユーザーから定量的・定性的なフィードバックを収集する手法です。効果的なアンケート設計のポイントは以下の通りです。

質問数は5〜10問程度に絞り、回答負担を減らす
選択式と自由記述式を組み合わせる
NPS(Net Promoter Score)で推奨度を測定する
サイト訪問の目的、満足度、改善してほしい点を聞く

アンケートツールには、Googleフォーム、Typeform、SurveyMonkey、Hotjar Feedbackなどがあります。サイト内にポップアップ形式で表示したり、メールで送付したりして回答を集めます。

ユーザーテストとアンケートで得られた生の声は、数値データでは見えない改善のヒントに満ちています。定期的に実施し、ユーザー視点を取り入れた改善を続けましょう。

フォーム分析|EFO(入力フォーム最適化)の実践

フォーム分析は、問い合わせフォームや会員登録フォームなど、ユーザーが情報を入力するページのパフォーマンスを測定し、離脱を防ぐための分析手法です。EFO(Entry Form Optimization)とも呼ばれます。

フォームはコンバージョン直前の重要なページです。せっかくフォームまで到達しても、入力途中で離脱されては成果になりません。フォーム完了率(フォーム到達者のうち送信完了した割合)を向上させることが、サイト全体のコンバージョン率改善に直結します。

フォーム分析で確認すべき指標は以下の通りです。

フォーム到達率: サイト訪問者のうち、どれくらいがフォームページまで到達したか
フォーム完了率: フォームページに到達したユーザーのうち、送信完了した割合(目安は50%以上)
項目別離脱率: どの入力項目で離脱が多いか
エラー発生率: 入力エラーがどの項目で多く発生しているか
入力時間: フォーム全体、または各項目の入力にかかった時間

フォーム完了率を向上させるための具体的な施策は以下の通りです。

項目数を減らす: 必須項目は最小限にし、任意項目は別ページに移す
入力例を表示: 各項目にプレースホルダーで入力例を示す
リアルタイムバリデーション: 入力中にエラーチェックし、送信前に修正できるようにする
進捗表示: ステップ形式のフォームでは、現在何ステップ目かを明示する
自動入力機能: 住所の自動入力、郵便番号から住所を補完するなど、入力負担を軽減する
モバイル最適化: スマホでの入力しやすさを重視したデザインにする

フォーム分析専用ツールとしては、Googleオプティマイズ(サービス終了)の後継として、VWO、Formisimo、Zuko Analyticsなどがあります。GA4でもイベントトラッキングを設定すれば、項目別の離脱を測定できます。

フォームの小さな改善が、大きくコンバージョン率を変えることがあります。定期的に分析し、継続的に最適化していきましょう。

サイトタイプ別の分析フレームワーク

Webサイトの目的や業種によって、重視すべき指標や分析の視点は異なります。BtoBリード獲得、EC、メディアの3つのサイトタイプ別に、効果的な分析フレームワークをご紹介します。

BtoBリード獲得サイトの分析KPIと重点指標

BtoBリード獲得サイトは、問い合わせや資料請求などのリード(見込み顧客)を獲得することが主目的です。訪問数よりもリードの質と量に焦点を当てた分析が重要になります。

BtoBサイトで重視すべきKPIは以下の通りです。

KPI	定義	目標値の目安
リード獲得数	問い合わせ・資料請求・ホワイトペーパーDL等の件数	月次で目標を設定
リード獲得単価(CPL)	広告費÷リード獲得数	業界平均と比較
リード獲得率	リード獲得数÷サイト訪問数	1〜5%
MQL(Marketing Qualified Lead)率	質の高いリードの割合	営業部門と定義を共有
リードソース別CV率	チャネル別のリード獲得効率	高効率チャネルに注力

BtoBサイトの分析で特に重要なのは、「リードの質」を評価することです。件数が多くても、ターゲット外の業種・規模の企業からの問い合わせばかりでは、営業効率が下がります。GA4のユーザープロパティに業種や企業規模の情報を記録し、質の高いリードを生み出すコンテンツやチャネルを特定しましょう。

また、BtoBの購買プロセスは長期化する傾向があるため、「初回訪問から即コンバージョン」は少なく、複数回の接触を経てリードになるケースが多いです。GA4の経路分析で、リードになるまでの接触回数やコンテンツ閲覧パターンを把握し、ナーチャリングコンテンツを充実させましょう。

さらに、ホワイトペーパーや事例資料などのコンテンツダウンロードを「マイクロコンバージョン」として設定し、最終的な問い合わせに至るまでの中間指標を追跡することも効果的です。

ECサイトの購買導線とカゴ落ち分析

ECサイトは商品の販売が目的であり、売上・購入数・客単価などの収益指標が最重要KPIとなります。また、カート追加から購入完了までの導線分析が、コンバージョン率向上の鍵を握ります。

ECサイトで重視すべきKPIは以下の通りです。

売上高: サイトで発生した総売上金額
購入数(トランザクション数): 完了した購入件数
購入率(コンバージョン率): 訪問者のうち購入した割合(目安は1〜3%)
客単価(AOV): 1回の購入あたりの平均金額
カート追加率: 商品詳細ページからカートに追加された割合
カート放棄率: カートに商品を入れたが購入しなかった割合(平均70%前後)

特に重要なのがカゴ落ち(カート放棄)分析です。カートに商品を追加したにもかかわらず購入に至らないユーザーは、購入意欲が高かったのに何らかの障壁があって離脱しています。カゴ落ちの主な原因は以下の通りです。

送料が高い、または後から判明する
会員登録が必須で面倒
決済方法の選択肢が少ない
配送日数が長い、または不明確
入力フォームが複雑
セキュリティへの不安

GA4の「e コマース購入」レポートと経路分析を組み合わせて、どのステップで離脱が多いかを特定します。商品詳細ページ→カート→購入情報入力→決済→完了という各ステップの遷移率を測定し、最も離脱率が高いステップから改善しましょう。

また、商品カテゴリ別、価格帯別の購入率を分析することで、売れ筋商品の特徴や顧客ニーズを把握できます。これを在庫戦略やマーケティング施策に活かしましょう。

メディアサイトのエンゲージメント分析

メディアサイト(ブログ、ニュースサイト、情報サイト)は、コンテンツを読んでもらうことが主目的です。PV数や滞在時間、記事の回遊率などのエンゲージメント指標が重要になります。

メディアサイトで重視すべきKPIは以下の通りです。

KPI	定義	目標値の目安
PV(ページビュー)	ページが表示された回数	月次で成長を追跡
UU(ユニークユーザー)	サイトを訪問したユーザー数	PVと合わせて評価
セッションあたりPV	1訪問で何ページ見られたか(回遊率)	2〜3ページ以上が理想
平均セッション時間	1訪問あたりの平均滞在時間	2〜3分以上が理想
エンゲージメント率	質の高い訪問の割合	50%以上を目指す
リピート率	再訪問したユーザーの割合	固定読者の獲得を示す

メディアサイトでは、記事単位のパフォーマンス分析が重要です。どの記事が多く読まれているか、どの記事が他のページへの誘導に成功しているかを評価します。GA4のページ別レポートで、以下の観点から記事を分類しましょう。

集客記事: 検索流入が多く、サイトへの入口となる記事
回遊記事: 内部リンクから多く読まれ、滞在時間を延ばす記事
コンバージョン記事: 問い合わせや会員登録など、成果に直結する記事

また、関連記事やカテゴリページへの導線設計を評価し、ユーザーが興味のあるテーマを深掘りできる構造になっているかを確認します。セッションあたりPVが1に近い場合、記事同士の連携が弱く、読者が1記事で離脱している可能性があります。

メディアサイトでは、SEO流入が主要な集客源になることが多いため、Search Consoleと連携した分析も欠かせません。検索キーワードとコンテンツのマッチング、検索順位の推移、CTRの最適化を継続的に行いましょう。

分析結果を改善につなげるPDCAサイクル

Webサイト分析は、データを見るだけでは意味がありません。分析結果をもとに改善仮説を立て、施策を実行し、効果を検証する「PDCAサイクル」を回すことで、継続的な成長が実現します。

目的設定→KPI定義→仮説立案の流れ

効果的なWebサイト改善には、明確な目的設定と、それを測定するKPIの定義が不可欠です。目的が曖昧なまま分析しても、何を改善すべきかわからず、施策の効果も評価できません。

目的設定→KPI定義→仮説立案の流れは以下の通りです。

ビジネス目標の明確化: 「売上を20%向上」「リード獲得数を月50件に増加」など、達成したい最終目標を設定します。
Webサイトの役割の定義: ビジネス目標に対して、サイトがどう貢献するかを明確にします。「オーガニック流入を30%増やす」「問い合わせフォームの完了率を50%から60%に改善」など。
KPIの設定: サイトの役割を測定できる指標をKPIとして設定します。KPIは具体的な数値目標を持ち、定期的に測定できる必要があります。
現状分析: GA4やヒートマップで現在のKPI値を測定し、目標とのギャップを確認します。
課題の特定: データから「どこに問題があるか」を特定します。たとえば、「問い合わせページのエンゲージメント率が10%しかない」など。
仮説立案: 課題の原因について仮説を立てます。「フォーム項目が多すぎて入力を諦めている」「フォーム送信ボタンが目立たない」など。

仮説立案では、複数の仮説を列挙し、実施の容易さと期待効果から優先順位をつけます。すぐに実施できて効果が大きい「クイックウィン」施策から着手するのがおすすめです。

ABテストとスプリットテストの実施方法

ABテストは、異なる2つのパターン(AとB)をユーザーにランダムに表示し、どちらのパフォーマンスが高いかを統計的に検証する手法です。仮説に基づく改善施策が本当に効果があるかを、感覚ではなくデータで判断できます。

ABテストの基本的な流れは以下の通りです。

テスト対象と仮説の決定: どのページのどの要素をテストするか、何を改善したいかを明確にします。たとえば、「CTAボタンの色を赤から緑に変更すると、クリック率が向上する」など。
パターンの作成: オリジナル(パターンA)と変更版(パターンB)を用意します。テストする要素は1つに絞るのが基本です(色だけ、文言だけ、など)。
トラフィックの分割: 訪問者を50:50でランダムに振り分け、パターンAとパターンBを表示します。
データ収集: 統計的に有意な結果が得られるまでテストを継続します。最低でも数百件以上のサンプル数と、2週間程度の期間が必要です。
結果の分析: パターンAとパターンBの成果指標(クリック率、コンバージョン率など)を比較し、統計的有意差があるかを確認します。
勝者の実装: 優れたパフォーマンスを示したパターンを本番環境に実装します。

ABテストツールには、Google Optimize(2023年9月終了)の後継として、VWO、Optimizely、Adobe Target、AB Tasty、Kaizen Platformなどがあります。GA4と連携して結果を分析できるツールを選びましょう。

ABテストを成功させるポイントは、テストする要素を1つに絞ること、十分なサンプル数を確保すること、そして結果から学びを得て次のテストに活かすことです。小さな改善を積み重ねることで、サイト全体のパフォーマンスが向上します。

レポート作成と関係者への共有テクニック

分析結果や改善施策の効果を関係者に共有し、理解と協力を得ることは、Webサイト改善を組織的に推進するために不可欠です。効果的なレポート作成と共有のテクニックをご紹介します。

効果的なレポートの要素は以下の通りです。

エグゼクティブサマリー: 最初に結論と重要なポイントを簡潔にまとめます。忙しい経営層や意思決定者は、詳細より結論を求めます。
ビジュアル化されたデータ: 数字の羅列ではなく、グラフや図表で視覚的に理解しやすくします。Looker Studio、Tableau、Power BIなどのツールが有効です。
前期比較と目標達成率: 数値の良し悪しを判断するため、前月・前年との比較や目標値に対する達成率を示します。
インサイトと解釈: データが何を意味するかを解説します。「CVが10%減少した」だけでなく、「競合の新商品発表により検索シェアが奪われた」など、原因と背景を説明します。
アクションプラン: 分析結果を踏まえて、次に何をすべきかを具体的に提示します。「誰が」「いつまでに」「何をするか」を明確にします。

関係者への共有方法としては、以下のアプローチがあります。

定期レポート: 週次・月次で定型レポートを共有し、トレンドを継続的に追跡します
ダッシュボード: Looker Studioなどで常に最新データを確認できるダッシュボードを構築します
プレゼンテーション: 四半期ごとなど、重要なタイミングで対面またはオンラインで詳細を説明します
Slack/Teams通知: 重要な数値変動や目標達成時に、チャットツールで即座に共有します

部署によって関心のあるデータは異なるため、受け手に合わせたレポートのカスタマイズも重要です。営業部門にはリード関連の指標を、マーケティング部門には流入チャネルの詳細を、経営層にはビジネスインパクトを中心に報告しましょう。

Webサイト分析でよくある課題と解決策

Webサイト分析を実践する中で、多くの担当者が直面する共通の課題があります。データが多すぎて何を見ればいいかわからない、GA4の指標が理解できない、分析しても改善につながらない——これらの課題への具体的な解決策をご紹介します。

データが多すぎて何を見ればいいかわからない

GA4には膨大な指標とディメンションがあり、どこから手をつければいいか迷うのは当然です。すべてのデータを見ようとすると、時間ばかりかかって重要なインサイトを見逃してしまいます。

この課題の解決策は、分析の優先順位を明確にすることです。以下のステップで進めましょう。

ビジネスゴールから逆算する: 最終的に達成したい目標(売上、リード獲得、認知拡大など)を明確にし、それに直結する指標を3〜5つ選びます。これを「ノーススターメトリクス」として常に注視します。
マクロからミクロへ: いきなり細かいページ単位で見るのではなく、「サイト全体→チャネル別→ページ別→要素別」という順序で、段階的に絞り込みます。
異常値に注目する: すべての数値を均等に見るのではなく、急激な増減や目標から大きく乖離している指標に注目します。
定期確認する指標を固定する: 週次レポートで見る指標、月次レポートで見る指標を決めてルーチン化し、それ以外は必要に応じて確認します。

おすすめの基本指標セットは以下の通りです。

ユーザー数(集客規模)
エンゲージメント率(訪問の質)
コンバージョン数(成果)
主要流入チャネルの内訳
重要ページのパフォーマンス

この5つを定期的に確認するだけでも、サイトの健全性と課題を把握できます。詳細分析が必要になったときに、探索レポートで深掘りすればよいのです。

GA4の指標がUAと違って混乱する

ユニバーサルアナリティクス(UA)からGA4への移行で、多くの指標が変更・廃止されました。特に混乱しやすいのが、直帰率の廃止とエンゲージメント率の導入、セッションの定義変更などです。

主な指標の変更点を理解しましょう。

UA	GA4	違いと注意点
直帰率	エンゲージメント率	GA4は「質の高い訪問」を測定。UAの直帰率とは逆の概念
ページビュー	表示回数(ビュー)	基本的には同じだが、SPAでの計測方法が異なる
セッション	セッション	30分のルールは同じだが、キャンペーンパラメータでの区切り方が変更
ユーザー	アクティブユーザー	GA4はより正確に実際のアクティブユーザーを測定
目標	コンバージョン	すべての目標がイベントベースで管理される

混乱を避けるための対策は以下の通りです。

UAとの比較をやめる: 過去データとの比較はGA4の基準で統一し、UAの数値に引きずられないようにします。
GA4の新しい考え方を学ぶ: UAは「セッション中心」、GA4は「ユーザー中心」という根本的な違いを理解します。
エンゲージメント率を活用する: 直帰率の代わりに、エンゲージメント率が高いページを評価します(高いほど良い)。
探索レポートで自由に分析: 標準レポートで見つからない指標は、探索レポートで自由に組み合わせて確認できます。
GA4の学習リソースを活用: Googleの公式ヘルプ、SkillshopのGA4講座、DataVistaのようなGA4専門メディアで継続的に学習します。

GA4はUAより柔軟で強力な分析が可能です。最初は戸惑うかもしれませんが、新しい指標体系に慣れれば、より深いインサイトが得られます。

分析しても改善施策が思いつかない

データを見て課題は分かったものの、具体的にどう改善すればいいかわからないという悩みも多く聞かれます。これは、分析と施策立案の間に「解釈」というステップが抜けているために起こります。

改善施策を導くための思考プロセスは以下の通りです。

「なぜ?」を5回繰り返す: 問題の根本原因を探るトヨタ式の手法です。「直帰率が高い」→「なぜ?」→「ファーストビューで離脱」→「なぜ?」→「期待した内容と違う」→「なぜ?」…と掘り下げます。
定性データを組み合わせる: GA4の数値だけでなく、ヒートマップ、ユーザーテスト、アンケートなどから「ユーザーの声」を聞きます。数値が「何が起きているか」を示し、定性データが「なぜそうなるか」を教えてくれます。
他社事例を参考にする: 同じ課題を抱えていた他社がどう解決したかを調べます。ただし、丸パクリではなく、自社の状況に合わせてアレンジします。
小さく試す: 完璧な改善案を考えようとせず、「とりあえずこれを試してみる」という実験精神で進めます。ABテストで効果を検証し、うまくいかなければ別の方法を試します。
チームでブレストする: 一人で考え込まず、デザイナー、エンジニア、営業など、異なる視点を持つメンバーと議論します。

具体的な改善施策の引き出しを増やすには、以下のリソースが役立ちます。

Webサイト改善事例集(KAIZEN Platform、Sprocket、DLPOなど)
UX/UI改善のベストプラクティス(NN/g、Baymard Instituteなど)
ABテスト事例データベース
競合サイトのUI/UX分析

分析から改善までをスムーズにつなげるには、「課題→仮説→施策→検証」のサイクルを高速で回すことが重要です。完璧な分析や施策を追求するより、小さく早く試すことを優先しましょう。

ツール名	特徴	料金目安
Mouseflow	クリック・スクロール・アテンションの3種類、セッションリプレイも可能	月額$31〜
Microsoft Clarity	完全無料でセッションリプレイも利用可能(ただし詳細分析は弱い)	無料
Ptengine	日本企業、UI日本語対応、ヒートマップ+簡易アクセス解析	月額14,800円〜
User Heat	日本企業、無料プランあり、シンプルで初心者向け	無料〜

ツール名	特徴	料金目安
Ahrefs	被リンク分析・キーワード調査・競合分析の業界標準ツール	月額$129〜
SEMrush	SEO・広告・SNSの総合マーケティングツール	月額$139.95〜
SimilarWeb	競合サイトのトラフィック推定、流入チャネル分析	月額$125〜
Ubersuggest	Neil Patel提供、キーワード調査と競合分析が低価格	月額$29〜

よくある質問

Q1: GA4とユニバーサルアナリティクス(UA)の最も大きな違いは何ですか?

最も大きな違いは、計測の基本構造が「セッション中心」から「ユーザー中心」に変わった点です。UAではセッション(訪問)を基本単位として測定していましたが、GA4ではユーザーの行動すべてを「イベント」として記録し、ユーザー単位で長期的な行動を追跡できるようになりました。

具体的な変更点としては、以下が挙げられます。

イベントベースの計測: ページビュー、クリック、スクロール、動画再生など、すべてがイベントとして統一的に扱われます
直帰率の廃止とエンゲージメント率の導入: UAの直帰率は「1ページだけ見て離脱」を測定していましたが、GA4は「10秒以上滞在、2ページ以上閲覧、またはコンバージョンが発生」をエンゲージメントとして測定します
クロスデバイス・クロスプラットフォーム追跡: 同じユーザーがPCとスマホを使った場合も、一人のユーザーとして追跡できます
機械学習による予測機能: 購入見込みユーザーの識別、離脱確率の予測などが可能です
プライバシー重視の設計: Cookie規制に対応し、よりプライバシーを保護する仕組みになっています

UAは2023年7月1日に計測を停止しており、GA4への移行は必須です。過去データとの比較は難しくなりますが、GA4の新しい機能を活用することで、より深いユーザー理解が可能になります。

Q2: 定量分析と定性分析はどう使い分ければいいですか?

定量分析と定性分析は、それぞれ異なる役割を持っており、両方を組み合わせることで効果的なサイト改善が可能になります。基本的な使い分けの考え方は、「定量分析で課題を発見し、定性分析で原因を探る」というアプローチです。

定量分析を使うべき場面は以下の通りです。

サイト全体のパフォーマンストレンドを把握したいとき
複数のページやチャネルを比較して優先順位をつけたいとき
改善施策の効果を客観的に測定したいとき
大量のユーザー行動から統計的な傾向を見つけたいとき

定量分析では「何が起きているか(What)」がわかります。たとえば、「問い合わせフォームのコンバージョン率が20%」「スマホからの訪問が60%」などの事実を数値で把握できます。

定性分析を使うべき場面は以下の通りです。

定量分析で見つかった数値の悪化の原因を探りたいとき
ユーザーがどう感じているか、何に困っているかを知りたいとき
新機能やデザイン変更の前にユーザーの反応を確認したいとき
数値には表れない潜在的なニーズや課題を発見したいとき

定性分析では「なぜそうなるか(Why)」がわかります。たとえば、ヒートマップで「フォームの途中で離脱が多い」という事実から、「入力項目が多すぎて諦めている」という原因を発見できます。

実務での組み合わせ例としては、「GA4で直帰率が高いページを特定→ヒートマップでファーストビューの注目度を確認→ユーザーテストで期待値とのギャップを発見→改善施策実施→GA4で効果検証」という流れが効果的です。

Q3: 小規模サイトでもWebサイト分析は必要ですか?

はい、サイトの規模に関わらず、Webサイト分析は重要です。むしろ小規模サイトこそ、限られたリソースを最大限活用するために、データに基づく意思決定が不可欠です。

小規模サイトでも分析が必要な理由は以下の通りです。

無駄な投資を避けられる: 感覚ではなくデータに基づいて施策を決めることで、効果の低い施策への投資を避け、確実に成果が出る領域に集中できます
競合優位性の確保: 同規模の競合サイトと差別化するには、ユーザー行動を深く理解し、最適化されたUXを提供する必要があります
早期の課題発見: サイトが小さいうちに課題を発見・改善しておけば、成長時に致命的な問題になるのを防げます

ただし、小規模サイトでは訪問数が少ないため、統計的に有意な分析ができない場合もあります。そのような場合の対策としては以下があります。

月間1,000セッション未満の場合は、期間を長めに取って分析する(3ヶ月分、半年分など)
全体のトレンドではなく、特定のページやイベントに絞って分析する
ABテストのような詳細な検証は後回しにし、まずは明らかな課題から改善する
定量データが少ない分、ヒートマップやユーザーテストなど定性分析を重視する

また、小規模サイトでは高度な有料ツールは不要です。GA4、Search Console、Looker Studioの無料ツールと、Microsoft Clarityなどの無料ヒートマップツールでも十分な分析が可能です。重要なのはツールではなく、データから課題を見つけ、改善し続ける姿勢です。

Q4: Webサイト分析の頻度はどれくらいが適切ですか?

Webサイト分析の適切な頻度は、サイトの規模・トラフィック量・ビジネスのペースによって異なりますが、一般的な目安としては以下の通りです。

日次確認(毎日5〜10分)

主要KPI(訪問数、コンバージョン数など)の速報値チェック
急激な変動や異常値の有無を確認
実施中のキャンペーンや広告の簡易モニタリング
対象: 運用担当者

週次分析(毎週30分〜1時間)

前週との比較で短期的なトレンドを確認
チャネル別、デバイス別のパフォーマンス比較
主要ページのエンゲージメント状況確認
対象: 運用担当者、マーケティングチーム

月次分析(月1回2〜3時間)

月間KPIの達成状況評価
前月・前年同月との詳細比較
改善施策の効果検証
課題ページの深掘り分析
レポート作成と関係者への共有
対象: 運用担当者、マーケティングチーム、関連部署

四半期分析(3ヶ月に1回、半日〜1日)

中長期的なトレンド分析
事業戦略との整合性確認
競合分析との比較
年間計画の見直し
対象: マーケティング責任者、経営層

必要に応じた分析(随時)

サイトリニューアルやキャンペーン実施時の効果測定
問題発生時の原因調査
新機能追加時のユーザー反応確認

重要なのは、頻度を増やすことよりも、分析結果を実際の改善アクションにつなげることです。毎日データを見ていても何もしなければ意味がありません。逆に、月1回の分析でも確実に改善施策を実行していれば、十分な効果が得られます。

また、分析業務をルーチン化し、Looker Studioなどでダッシュボードを作成しておけば、日次・週次の確認時間を大幅に短縮できます。

まとめ:GA4を軸にした実践的なWebサイト分析手法

Webサイト分析は、サイトの現状を正しく理解し、データに基づいて継続的に改善していくための不可欠なプロセスです。本記事では、GA4を中心とした定量分析から、ヒートマップやユーザーテストによる定性分析まで、実務で使える分析手法を体系的に解説しました。

本記事の重要ポイントをまとめます。

Webサイト分析は「定量分析」と「定性分析」を組み合わせて行います。定量分析では「何が起きているか」を数値で把握し、定性分析では「なぜそうなるか」の原因を探ります。GA4では、ユーザー中心の新しい指標体系を理解し、全体トラフィックからチャネル別、ページ別へとドリルダウンしながら分析を進めます。

ヒートマップを活用すれば、クリック位置、スクロール到達率、熟読エリアが可視化され、GA4の数値だけでは見えないUI/UXの課題を発見できます。また、Search Consoleでの検索パフォーマンス分析、競合サイトとの比較、ユーザーテストやアンケートによる生の声の収集も重要です。

BtoBサイト、ECサイト、メディアサイトなど、サイトタイプによって重視すべきKPIは異なります。自社サイトの目的に合った指標を設定し、それを改善するための分析を行いましょう。

最も重要なのは、分析で終わらず、「目的設定→KPI定義→現状分析→仮説立案→施策実行→効果検証」というPDCAサイクルを回し続けることです。ABテストで施策の効果を検証し、レポートで関係者と情報を共有しながら、組織全体でサイト改善に取り組む体制を構築しましょう。

Webサイト分析は一朝一夕で完璧になるものではありません。まずはGA4、Search Console、Looker Studioの無料ツールから始め、少しずつ分析の幅と深さを広げていきましょう。データに基づく小さな改善の積み重ねが、サイトの大きな成長につながります。

外部参考記事

Webサイトの分析方法はこれ！項目とポイント、分析ツールも紹介

実例から学ぶWebサイト分析法。見るべき指標や視点も解説

Webサイトのデータ分析とは？抑えておくべき手法と無料ツールも解説

サイト分析におすすめのツール3つと分析項目や指標を徹底解説

Webサイトの定量・定性分析とは？見るべき項目と便利な無料分析ツールを紹介

サイト分析で見るべき指標や項目とは？おすすめツールも紹介

公式ドキュメント

Google Analytics 4公式ヘルプ: https://support.google.com/analytics
Google Search Console公式ヘルプ: https://support.google.com/webmasters
Looker Studio公式サイト: https://lookerstudio.google.com

Webサイト分析をさらに深めたい方は、以下の関連記事もご覧ください。

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