GA4入門｜基礎知識から応用まで

『GA4(Google Analytics 4)』、設定はしたけど見方がよくわからない、と感じてませんか?

株式会社Cameenです。本記事は当社の運用知見をもとに解説します。

では、Webマーケティング界隈の話題を見てると、「GA4の使い方がわからない」「UAのほうがよかった」「数字がUAと合わない」、こういう声を本当によく見かけるのです。そもそもGA4って、UAの後継ツールというより、設計思想がまったく違う別物です。ここを理解しないまま「UA時代と同じ感覚」で触ると、ほぼ100%詰まります。

なんとなくのイメージはあると思います。Googleが出してる無料のアクセス解析ツールでしょう?と。でも「UAと何が違うんですか?」「キーイベントって何ですか?」「データストリームって?」と聞かれると、意外と詰まる方が多いのです。こうした課題は、多くの事業者に共通します。

当社は事業として、自社で運営してるWordPressサイト全6サイト+各種LPに、すべてGA4を設置してモニタリングしてます。コーポレートサイト・コンテンツメディア・販売LP・教材ページ、全部GA4で計測中。2023年7月にUAが完全廃止されて、強制的にGA4へ移行してから2年以上、毎日のように管理画面を見てきた経験から、GA4の本当の使い方と「ここでみんなハマる」というポイントが見えてきました。

もう1つ当社で強烈に実感してるのは、「GA4は設定が9割、見るのは1割」だということ。設定をきちんと組まないと、見るときに数字の意味がわからないし、判断にも使えません。逆に最初の設定で正しい計測設計を組めば、毎日の運用は超ラクになります。今回はその設定の核心を含めて、GA4を実務で使える形まで整理します。

今回はその「今さら聞けないGA4」を、表面的な解説ではなく、設計思想の核心と、当社で実際に運用して見えてきた本音まで一気に深掘りしていきます。読み終わる頃には、自分のサイトのGA4を「数字を眺める場所」から「事業判断に使える計測基盤」に変える具体イメージが、紙に書き出せるレベルになっているはずです。

結論:GA4の核心は「PV計測」ではなく「イベント単位でのユーザー行動可視化」

GA4の本当の正体は、「Webサイト・アプリ上で発生するすべてのユーザー行動を「イベント」という単位で蓄積し、コンバージョンに至るまでの行動経路を可視化して事業判断に使うための計測基盤」のことです。単なるアクセス解析ツールではなく、ユーザーの行動データを構造化して貯める「データ基盤」と捉えるのが正しい理解です。

当社で運用してる体感として、GA4をPV/UU/直帰率を眺めるだけのツールとして使うと、ほぼ100%「で、これ何の役に立つの?」状態になります。逆に「キーイベント(=コンバージョン)を中心に、その手前のユーザー行動を遡って見る」発想に切り替えると、急に数字が事業判断に使える形になるのです。

UA(ユニバーサルアナリティクス)時代との最大の違いは、データモデルが「セッション単位」から「イベント単位」に変わったこと。UAでは「セッション=1人のサイト滞在期間」を単位として、その中のPV数や滞在時間を集計してました。GA4は違って、ページビュー・スクロール・クリック・動画再生・購入、これらすべてを並列の「イベント」として記録します。だからイベントごとに細かい行動分析が可能です。

GA4の真の価値はPV数や直帰率を眺めることではなく、「コンバージョン(キーイベント)から逆算したユーザー行動の可視化」にあります。どのページから来て、何をクリックして、どこで離脱して、どこから再訪して、最終的にどの導線で申し込みに至ったか。これがすべてイベント単位で追えるのがGA4です。

なぜGA4は「ユニバーサルアナリティクス(UA)」を置き換えたのか

もう少し深く掘ります。なぜGoogleはUAを完全廃止してまでGA4に切り替えたのか。背景を整理します。

GA4(Google Analytics 4)は、2020年10月にGoogleが発表した次世代のアクセス解析ツール。前身のUAは2023年7月1日にデータ収集が停止され、2024年7月1日にすべての過去データもアクセス不可になりました。約20年使われてきたUAから強制的な完全移行が行われたわけです。

移行の理由は3つあります。1つ目はプライバシー規制の強化。EUのGDPR、米カリフォルニアのCCPA、こういう個人情報保護規制が世界的に厳しくなり、Cookieベースの計測が困難になってきました。GA4はCookieに過度に依存しない「機械学習による行動予測」を組み込んで、プライバシー対応を強化しています。

2つ目はWeb/アプリ横断計測の必要性。スマートフォン普及で、ユーザーはWebサイトとアプリを行き来する行動を取るようになりました。UAはWebサイト前提の設計だったので、Firebase Analytics(アプリ向け)と別管理になってました。GA4は両者を統合して、Web/アプリ横断のユーザー行動を1つのプロパティで追えるように再設計されたのです。

3つ目はBigQuery連携の標準化。UAでBigQuery連携を使うには有料版GA360(年額1,500万円〜)が必須でしたが、GA4は無料版でBigQueryに生データをエクスポートできるようになりました。これによって、企業のデータ基盤に組み込んでBI(ビジネスインテリジェンス)で活用する流れが一般化しています。

業界の体感として、GA4移行のタイミングで「UA時代と同じ感覚で使おうとして詰まる」企業が大量発生しました。直帰率の計算方法が変わった、コンバージョン定義が違う、レポート画面の構造が刷新された、こういう変更点が山ほどあるのです。GA4を「UAの後継」ではなく「別物の計測基盤」として学び直す姿勢が必要です。

もう一つ重要な変化は、「ユーザー中心」の設計思想への転換。UAは「セッション中心」で、1回の訪問を単位に集計してました。GA4は「ユーザー中心」で、同じ人が複数回訪問しても1人として追跡し、その人の行動履歴を時系列で蓄積します。だから「リピーターがどれだけCVに貢献してるか」が見やすくなったのです。

GA4の現場で何が起きているか

GA4の現場で、具体的にユーザー1人が訪問してから計測されるまで何が起きているか。5段階で整理します。

ステージ1:ユーザーがサイトに訪問する

ユーザーがブラウザでWebサイトにアクセスした瞬間、ページに埋め込まれたGoogle タグ(gtag.js)またはGoogle Tag Manager(GTM)経由のタグが発火。session_start イベントとfirst_visit イベント(新規訪問の場合)が自動で計測されます。同時にuser_idまたはclient_idという識別子が発行され、このユーザーを追跡するキーになるのです。

GA4の特徴的な点は、ユーザーがログインしてる場合のuser_id計測。たとえば会員サイトで、ユーザーがログインした状態でアクセスすると、デバイスを跨いで「同一ユーザー」として識別できます。スマホで見て、PCで購入、というクロスデバイス行動を1人として捉えられるのがGA4の強みです。

ステージ2:ページ遷移とイベント収集

ユーザーがサイト内のページを移動すると、page_view イベントが自動発火。さらに「90%スクロール」「外部リンククリック」「ファイルダウンロード」「サイト内検索」「動画再生」、これらは「拡張計測機能」をオンにしておけば自動でイベントとして記録されます。GA4の標準機能だけで、UA時代の手動設定の8割が自動化されたイメージです。

各イベントには、付随情報(パラメータ)が紐づきます。たとえばpage_viewなら「page_title」「page_location」「page_referrer」、scrollなら「percent_scrolled」、video_startなら「video_title」「video_provider」。このパラメータの設計がGA4運用の決定打になるのです。

ステージ3:カスタムイベントとキーイベント設定

標準イベントだけでは事業判断に必要な情報が足りないので、自分のサイトに合わせた「カスタムイベント」を追加します。たとえば「資料請求ボタンクリック」「メルマガ登録完了」「商品購入完了」、こういうコンバージョンに直結する行動をカスタムイベントとして定義するのです。

定義したカスタムイベントの中から、特に重要なものを「キーイベント(旧:コンバージョン)」として指定します。2024年3月にGoogleが「Conversions」を「Key events」に名称変更しました。キーイベントに指定すると、レポートで強調表示されたり、Googleアプリ広告などのキャンペーン最適化に使えるようになります。

ステージ4:データ蓄積とレポート反映

収集されたイベントデータは、Googleのサーバに送信されてプロパティ単位で蓄積されます。標準レポートへの反映は24〜48時間遅延がデフォルト(リアルタイムレポートは即時表示)。データの保持期間は標準2ヶ月、設定で14ヶ月まで延長可能です。

BigQueryエクスポートを有効にしておけば、生イベントデータが日次でBigQueryに転送され、SQL でクエリ実行できるようになります。これによってGA4管理画面で集計できないカスタム分析も可能になり、企業のデータ基盤の中核として活用できるのです。

ステージ5:レポート閲覧と事業判断への反映

蓄積されたデータは、「標準レポート」と「探索(Exploration)」の2つの形で見ます。標準レポートは「リアルタイム」「集客」「エンゲージメント」「収益化」「維持率」などの定型ダッシュボード。日常的な状況把握に使うイメージ。

探索は、カスタム条件で深掘り分析するための柔軟な分析ツール。「経路データ探索」でユーザーがどの順番でページを移動したか、「ファネルデータ探索」で各ステップでどれだけ離脱したか、「セグメント重複」で属性別の重なり、こういう分析がドラッグ&ドロップで作れます。事業判断に使える分析は、ほぼこの探索機能で組みます。

身近な話で全体像をつかむ

ちょっと身近な話で、全体像を掴み直しましょう。

カフェの店内に防犯カメラを設置してる、という状況を想像してみてください。お客さんが入店して、メニューを見て、注文して、席に着いて、ドリンクを受け取って、退店する。すべての動きをカメラが録画してます。

UA(ユニバーサルアナリティクス)時代の計測は、このカフェで「1日に何人来た?」「平均滞在時間は?」「リピート率は?」、こういう「お客さんの塊」を集計するイメージでした。お客さん全体の人数や時間を眺める発想です。

GA4の計測は違います。カフェに来た1人1人について、「入店→メニュー閲覧→注文→受け取り→退店」、それぞれの動作を時系列でイベントとして記録するのです。さらに「メニューのどこを長く見たか」「注文する前に何分迷ったか」「退店する前にスタンプカードを取り出したか」、こういう細かい行動まで全部追跡します。

これ、まんまGA4です。だからGA4を使うと「カフェに何人来たか」より「注文するお客さんは入店してから何分でメニューを決めたか」「メニューのどこで迷うと注文に至らないか」、こういうコンバージョン(注文)に至るまでの行動経路が分析できるのです。

当社の事業に置き換えると、自社LPに来たユーザーが、(1)冒頭フックを読んで、(2)中盤の証言を見て、(3)CTA直前のお客様の声を読んで、(4)フォーム入力を始めて、(5)送信完了に至る。この一連の行動を1人1人のイベント列として記録できるのです。途中で離脱した人は「どこで離脱したか」、最後まで完走した人は「どんな経路を辿ったか」、すべて見える。これが事業判断に非常に強いのです。

逆に、GA4を「カフェに何人来たか」だけ見るツールとして使うのは、防犯カメラを「1日の来客数カウンター」としてしか使ってない状態。せっかく高機能な録画があるのに、その価値の5%も使ってない。これがGA4の現状最大のもったいない使われ方です。

GA4を支える4要素と運用上の役割