GA4の基本と導入の重要性

現代のデジタルマーケティングにおいて、データ分析は不可欠な要素です。特に、Google Analytics（以下、GA）は、Webサイトのアクセス状況を把握し、改善策を講じるための強力なツールとして広く利用されています。しかし、従来のGoogleアナリティクス（UA）は、標準プロパティが2023年7月1日以降「新規データの処理（計測）」を停止しました（UA 360は2024年7月1日まで延長）。そのため、今後の継続的な計測と改善を行うには、GA4への移行・設定が必須です。

本セクションでは、GA4の基本と導入の重要性について解説します。GA4とは何か、UAとの違い、GA4を導入するメリット、そして導入しないことのデメリットについて、初心者にもわかりやすく説明します。

GA4を正しく理解し、導入することで、Webサイトのデータ分析を効果的に行い、ビジネスの成長につなげることができます。

GA4とは何か？従来のGoogleアナリティクス（UA）との違い

GA4は、Googleが提供する最新のWebサイトおよびアプリのアクセス解析ツールです。従来のUAとは異なり、GA4は「イベント」という概念を中心にデータを収集・分析します。UAでは、ページビューやセッションといった指標が中心でしたが、GA4では、ユーザーがWebサイトやアプリ上でどのような行動をしたか（例：ボタンのクリック、動画の視聴、フォームの送信など）を「イベント」として捉え、より詳細な分析を可能にします。

また、UAはWebサイトのアクセス解析に特化していましたが、GA4はWebサイトとアプリのデータを統合的に分析できるクロスプラットフォーム分析に対応しています。これにより、ユーザーがWebサイトとアプリをどのように利用しているかを包括的に把握し、より効果的なマーケティング戦略を立てることができます。

GA4導入のメリット

GA4を導入することで、企業は以下のようなメリットを享受できます。

• プライバシー保護への対応: GA4は、Cookieに依存しないデータ計測方法を採用しており、GDPRなどのプライバシー規制に対応しやすくなっています。Cookieレスの時代においても、ユーザーの行動を分析し、マーケティング戦略に役立てることができます。

• クロスプラットフォーム分析: Webサイトとアプリのデータを統合的に分析することで、ユーザーの行動をより深く理解し、最適なユーザー体験を提供することができます。

• 機械学習の活用: GA4は、機械学習を活用して、将来のユーザー行動を予測したり、異常な行動を検知したりすることができます。これにより、ビジネス機会の発見やリスクの軽減に役立てることができます。

プライバシー保護への対応：Cookieレス時代のデータ計測

GA4は、Cookieに依存しないデータ計測を重視しています。これは、プライバシー保護の意識が高まる現代において、非常に重要なポイントです。Cookie規制が強化される中で、GA4は機械学習を活用して、Cookieが利用できないユーザーの行動も推定し、データ分析に活用します。これにより、プライバシーを尊重しながらも、十分なデータに基づいたマーケティング活動が可能になります。

クロスプラットフォーム分析：ウェブサイトとアプリのデータを統合

GA4の大きな特徴の一つは、Webサイトとアプリのデータを統合して分析できる点です。従来のUAでは、Webサイトとアプリのデータを別々に管理する必要がありましたが、GA4では、同一のユーザーがWebサイトとアプリをどのように利用しているかを一元的に把握できます。これにより、より包括的な視点からユーザー行動を分析し、最適なマーケティング施策を立案することができます。

機械学習の活用：将来予測や異常検知によるビジネス機会の発見

GA4は、機械学習を活用して、将来のユーザー行動を予測したり、異常な行動を検知したりすることができます。例えば、特定の商品を購入する可能性が高いユーザーを予測したり、不正アクセスを検知したりすることができます。これらの機能を活用することで、ビジネス機会の発見やリスクの軽減に役立てることができます。

GA4導入しないことのデメリット

GA4を導入しない場合、企業は以下のようなデメリットを被る可能性があります。

• UAサポート終了後のデータ計測停止: UAのサポートは既に終了しているため、GA4を導入しない場合、Webサイトのデータ計測が停止してしまいます。

• 最新のデータ分析手法への対応遅れ: GA4は、最新のデータ分析手法に対応しており、導入しない場合、競合他社に比べてデータ分析の面で遅れをとる可能性があります。

• 競合他社とのデータ活用格差: GA4を導入している競合他社は、より詳細なデータに基づいてマーケティング戦略を立てることができます。GA4を導入しない場合、データ活用において競合他社に差をつけられる可能性があります。

GA4導入がビジネス成長に不可欠な理由：データドリブンな意思決定の重要性

GA4の導入は、単なるツールの移行ではありません。データドリブンな意思決定を実現するための基盤を構築することに他なりません。データドリブンな意思決定とは、勘や経験に頼るのではなく、客観的なデータに基づいて意思決定を行うことです。

GA4を導入することで、Webサイトやアプリのデータを詳細に分析し、ユーザーの行動パターンやニーズを把握することができます。これらの情報を活用することで、より効果的なマーケティング戦略を立て、キーイベント（旧：コンバージョン）率の向上や顧客満足度の向上につなげることができます。

専門用語：イベント、キーイベント（旧：コンバージョン）、エンゲージメント、セッションなどの定義

GA4を理解するためには、いくつかの専門用語を理解しておく必要があります。

• イベント: ユーザーがWebサイトやアプリ上で行う行動のこと（例:ページビュー、ボタンのクリック、フォームの送信など）。

• キーイベント（旧：コンバージョン）の設定:資料請求、問い合わせ、購入など、成果に直結するイベントを「キーイベント」としてマークします。管理画面の「イベント」から対象イベントをキーイベントとして設定し、計測名とGTM側のイベント名を一致させます。

• エンゲージメント: エンゲージメント率は「エンゲージメントのあったセッション（Engaged session）の割合」です。Engaged sessionは、一定時間以上の滞在、2ページ以上の閲覧、またはキーイベント発生など、意味のある関与があった訪問として判定されます。

• セッション: ユーザーがWebサイトやアプリを訪問してから離脱するまでの一連の行動のこと。

GA4初期設定のステップバイステップガイド

GA4の初期設定は、Webサイトやアプリのデータを収集し、分析するための最初のステップです。本セクションでは、GA4アカウントの作成から、データストリームの設定、必須イベントやキーイベント（旧：コンバージョン）の設定まで、具体的な手順を解説します。

• GA4アカウントの作成方法:Google Analyticsにアクセスし、Googleアカウントでログインします。「管理」画面から「アカウントを作成」をクリックし、アカウント名を入力します。次に、データ共有設定を行い、「次へ」をクリックしてプロパティを設定します。プロパティ名、レポートのタイムゾーン、通貨を設定し、ビジネスの規模や目的を選択して「作成」をクリックします。

• データストリームの設定:GA4では、Webサイト、アプリ（iOS、Android）ごとにデータストリームを設定する必要があります。「データストリーム」を選択し、プラットフォームを選択します。Webサイトの場合は、WebサイトのURLを入力し、ストリーム名を設定します。アプリの場合は、Firebaseプロジェクトとの連携が必要です。データストリームを作成すると、計測IDが発行されます。

• 必須イベントの設定:GA4では、自動的に計測されるイベントに加えて、ビジネスに必要なイベントを設定する必要があります。ページビューは自動的に計測されますが、スクロール、クリック、動画視聴などのイベントは、Google Tag Manager（GTM）を使って設定することを推奨します。GTMでトリガーとタグを設定し、GA4にイベントデータを送信します。

• コンバージョンの設定:コンバージョンは、Webサイトやアプリの目標達成を示す重要な指標です。資料請求、問い合わせ、商品購入などをコンバージョンとして設定します。「コンバージョン」メニューから「新しいコンバージョンイベント」を作成し、イベント名を入力します。GTMを使ってコンバージョンイベントを送信する場合は、GTMの設定とGA4の設定を一致させる必要があります。

• 専門用語:

  • データストリーム:WebサイトやアプリからGA4にデータを送信するための接続
  • イベント:ユーザーの行動（ページビュー、クリックなど）
  • コンバージョン:ビジネス目標の達成（資料請求、購入など）
  • 目標:コンバージョンを計測するための設定

ウェブサイトのGA4設定手順

• Google Tag Manager（GTM）を使った設定方法:GTMアカウントを作成し、Webサイトのコンテナを作成します。GA4の設定タグを追加し、トリガーを設定して、GA4にデータを送信します。GTMを使うことで、GA4の設定変更をWebサイトのコードを修正せずに簡単に行うことができます。

• GTMを使わない場合のGA4タグ直接埋め込み方法:GA4の計測IDをWebサイトの<head>内に設置します。この方法はシンプルですが、設定変更のたびにWebサイト側の修正が必要です。

• 設定後の動作確認：リアルタイムレポートでの確認:GA4のリアルタイムレポートで、データが正しく計測されているか確認します。ページビュー、イベント、コンバージョンなどがリアルタイムで表示されることを確認します。

アプリのGA4設定手順

• Firebaseとの連携方法:Firebaseプロジェクトを作成し、アプリを登録します。Firebase SDKをアプリに組み込み、GA4との連携を有効にします。

• アプリ内イベントの計測設定:Firebaseコンソールで、アプリ内イベントを設定します。カスタムイベントを設定することで、アプリの利用状況を詳細に分析することができます。

• 設定後の動作確認：Firebaseコンソールでの確認:Firebaseコンソールで、アプリのデータが正しく計測されているか確認します。イベント、コンバージョン、ユーザー属性などが表示されることを確認します。

GA4設定をさらに便利にする機能

GA4は初期設定だけでも多くのデータ収集が可能ですが、さらに機能を拡張することで、より深い分析や効率的なデータ活用が実現できます。ここでは、GA4の設定をさらに便利にするための機能として、探索レポート、BigQuery連携、Googleシグナルの有効化について解説します。

GA4探索レポートの種類と活用例

GA4の探索レポートは、自由度の高いデータ分析を可能にする機能です。標準レポートでは見られない詳細なデータや、特定の目的に合わせたカスタムレポートを作成できます。探索レポートを活用することで、新たな発見やビジネス機会の創出につながる可能性があります。

• 自由形式レポート:ドラッグ＆ドロップで自由にディメンション（分析軸）と指標を選択し、表やグラフを作成できます。カスタム分析に最適で、特定のセグメントの行動分析やコンバージョン経路の分析などに活用できます。

• コホート分析:特定の期間にウェブサイトやアプリを訪れたユーザーグループ（コホート）の行動パターンを分析できます。例えば、特定キャンペーン経由で流入したユーザーの継続率や、初回購入後のリピート率などを分析し、マーケティング施策の効果測定や改善に役立てることができます。

• ファネル分析:コンバージョンに至るまでのユーザー行動を可視化し、ボトルネックとなっている箇所を特定できます。例えば、商品購入までのステップをファネルとして設定し、どの段階でユーザーが離脱しているかを分析することで、サイト改善のヒントを得ることができます。

GA4とBigQuery連携のメリット

BigQueryは、Google Cloudが提供するフルマネージドのデータウェアハウスです。GA4とBigQueryを連携することで、GA4で収集した大量のローデータをBigQueryに取り込み、より詳細な分析や高度なデータ活用が可能になります。

• ローデータの活用:GA4の標準レポートでは集計されたデータしか見ることができませんが、BigQuery連携によって、ユーザー一人ひとりの行動履歴を含むローデータを分析できます。これにより、より深いインサイトを得たり、詳細なセグメントを作成したりすることができます。

• データウェアハウス構築:GA4のデータだけでなく、他のデータソース（CRM、広告データなど）もBigQueryに統合することで、包括的なデータウェアハウスを構築できます。これにより、様々なデータを組み合わせて分析し、より高度なマーケティング戦略を立案できます。

• 機械学習モデルの構築:BigQueryに蓄積されたデータを用いて、機械学習モデルを構築し、将来予測や異常検知を行うことができます。例えば、顧客の購買予測モデルを構築し、ターゲットを絞ったマーケティング施策を実施したり、不正アクセスを検知したりすることができます。

Googleシグナルの有効化

Googleシグナルとは、Googleにログインしているユーザーのデータを、GA4のデータと組み合わせて利用できる機能です。Googleシグナルを有効化することで、ユーザーのデモグラフィック情報（年齢、性別など）や興味関心などの情報を把握し、より詳細な分析やターゲティングが可能になります。ただし、GDPRなどのプライバシー規制を遵守する必要があります。

専門用語：

• 探索レポート:GA4の自由度の高い分析機能。
• BigQuery:Google Cloudのデータウェアハウス。
• Googleシグナル:Googleログインユーザーのデータを利用する機能。

GA4設定でつまずきやすいポイントと解決策

GA4の設定は、Webサイトやアプリのデータを正確に把握し、改善につなげるための第一歩ですが、設定中に様々な問題に直面することがあります。ここでは、GA4設定でつまずきやすいポイントと、その解決策について解説します。

• データ計測が開始されない:タグ設置ミス、フィルタ設定ミス、サンプリングの影響
• コンバージョンが計測されない:コンバージョン設定ミス、イベント設定ミス
• データが反映されない:設定反映の遅延、Cookie同意設定の影響

これらの問題は、設定の不備や理解不足によって発生することが多いです。それぞれの原因と具体的な解決策を理解し、スムーズなGA4運用を目指しましょう。

GA4データ計測トラブルシューティング

GA4の設定で問題が発生した場合、以下のツールや設定を確認することで解決の糸口が見つかることがあります。

• タグ設置確認ツール:Tag Assistant

Google Tag Assistantは、Googleが提供するChrome拡張機能で、Webサイトに設置されたGoogleの各種タグが正しく動作しているかを確認できます。GA4のタグが正しく設置されているか、発火しているかなどを確認し、設置ミスがないかを確認しましょう。

• フィルタ設定の確認:不要なフィルタの削除

GA4では、IPアドレスによる内部トラフィックの除外や、特定のサブドメインのみを計測対象とするなど、様々なフィルタを設定できます。しかし、フィルタ設定が誤っていると、データが正しく計測されないことがあります。不要なフィルタを削除したり、設定を見直したりすることで、データ計測の問題が解決することがあります。

• サンプリングの影響軽減:データサイズの縮小

GA4では、一定以上のデータ量を超えると、レポート作成時にサンプリングが行われることがあります。サンプリングとは、データの一部を抽出して分析することで、分析結果の精度が低下する可能性があります。サンプリングの影響を軽減するためには、データサイズを縮小することが有効です。例えば、不要なディメンションを削除したり、期間を短くしたりすることで、サンプリングを回避できる場合があります。

専門用語解説

• サンプリング:データ量が多すぎる場合に、一部のデータのみを抽出して分析すること。分析速度は向上するが、精度が低下する可能性がある。

• Cookie同意設定:Webサイト訪問者の行動を追跡するためにCookieを使用する際、事前に同意を得る必要がある設定。GDPRなどのプライバシー規制に対応するために重要。Cookie同意設定が適切でない場合、データ計測に影響が出る可能性がある。

GA4の設定は、一見複雑に見えますが、一つずつ丁寧に確認していくことで、必ず解決できます。焦らず、根気強く取り組んでいきましょう。

よくある質問（FAQ）

Q. GA4の設定は難しいですか？

A. GA4の初期設定は、従来のGoogleアナリティクス（UA）と比較すると、やや複雑に感じるかもしれません。特に、イベント設定やコンバージョンの設定など、新しい概念を理解する必要があるため、最初は戸惑うこともあるでしょう。しかし、本記事で解説している手順に沿って、一つずつ丁寧に設定を進めていくことで、初心者の方でも十分に設定可能です。焦らず、各ステップの確認を怠らないようにしましょう。もし途中で不明な点があれば、Google Search ConsoleやGoogle Analyticsのヘルプドキュメントを参照したり、Web上で情報を検索したりするのも有効です。

Q. UAからGA4への移行は必須ですか？

A. はい、UA（ユニバーサルアナリティクス）のサポートはすでに終了しているため、GA4（Google Analytics 4）への移行は必須となります。UAで計測していたデータは、GA4に移行しない限り、過去のデータとして参照することしかできません。GA4は、UAの後継として登場した新しいバージョンのGoogleアナリティクスであり、より高度なデータ分析やプライバシー保護に対応しています。まだGA4への移行が済んでいない場合は、早急に移行することをおすすめします。移行作業を行うことで、継続的なデータ計測が可能となり、ビジネスの成長に不可欠な情報を得ることができます。

Q. GA4の設定代行サービスはありますか？

A. はい、GA4の設定代行サービスは、多くのWebマーケティング会社やコンサルティング会社で提供されています。GA4の設定は、専門的な知識やスキルが必要となる場合もあり、自社での設定が難しいと感じる場合は、代行サービスの利用を検討するのも一つの方法です。代行サービスを利用する際には、費用やサービス内容を比較検討し、自社のニーズに合ったサービスを選ぶことが重要です。また、設定代行だけでなく、GA4の活用方法やデータ分析に関するコンサルティングも提供している会社もありますので、必要に応じて相談してみると良いでしょう。

Q. GA4の学習におすすめの書籍やオンラインコースはありますか？

A. GA4を学習するためのリソースは豊富に存在します。まず、Google Analytics公式のヘルプドキュメントは、GA4の基本的な概念や設定方法を理解する上で非常に役立ちます。また、Udemyなどのオンライン学習プラットフォームでは、GA4の入門から応用までを網羅したコースが多数提供されています。これらのコースでは、動画や実践的な演習を通して、GA4の操作方法やデータ分析のスキルを効率的に習得することができます。さらに、Web上にはGA4に関するブログ記事や解説動画も多数存在しますので、これらの情報を活用することで、より深くGA4を理解することができるでしょう。

Q. GA4のデータ分析で重要な指標は何ですか？

A. GA4でデータ分析を行う際に重要となる指標は、ビジネスの目的やWebサイトの特性によって異なりますが、一般的には、ページビュー、セッション数、コンバージョン率、エンゲージメント率などが挙げられます。ページビューは、Webサイトの特定のページが閲覧された回数を示す指標であり、Webサイトの人気度やコンテンツの魅力を測る上で重要です。セッション数は、Webサイトへの訪問回数を示す指標であり、Webサイトの集客力を評価する上で役立ちます。コンバージョン率は、Webサイトの目標達成率を示す指標であり、Webサイトの成果を測る上で最も重要な指標の一つです。エンゲージメント率は、ユーザーがWebサイトにどれだけ関わっているかを示す指標であり、Webサイトのユーザビリティやコンテンツの質を評価する上で重要です。これらの指標を定期的に分析し、改善を繰り返すことで、Webサイトの成果を最大化することができます。

まとめ

GA4は、現代のデータドリブンなマーケティング戦略において不可欠なツールです。従来のGoogleアナリティクス（UA）からの移行は、単なるアップデートではなく、ビジネスの成長を加速させるための重要なステップとなります。プライバシー保護への対応、クロスプラットフォーム分析、機械学習の活用といったGA4のメリットを最大限に活かすことで、より精度の高いデータ分析と、それに基づいた効果的な意思決定が可能になります。

本記事で解説した初期設定の手順を参考に、GA4の導入を完了させ、データ分析の第一歩を踏み出しましょう。設定後も継続的にデータを分析し、改善を繰り返すことが重要です。

さらに、GA4の探索レポートやBigQuery連携といった高度な分析機能にも挑戦し、データ活用の幅を広げていきましょう。