【5ステップ】GA4の分析方法のコツ！仮説検証から施策立案・効果測定まで

GA4の初期設定や基本レポートの見方はひと通り理解しているが「具体的にどのように分析し、施策へ活かせばよいか」を掴みきれていない方もいるのではないでしょうか？

こうした課題を持つSEO・広告運用担当者に向けて、GA4を使った分析方法の全体像や、典型的な課題を仮説検証するコツを解説します。

具体的には、標準レポートと探索レポートの使い分け方や、どのような考え方で分析を進めていけばいいのかを紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。

GA4で見つけた“課題”を、実際の“成果”につなげるには？

GA4を使って分析してみたものの、以下のような悩みを持つ方も少なくありません。

「課題はわかったけど、どの施策から手を付けるべき？」
「改善の効果が本当にあったのかがわからない……」

そのような場合は、累計11,000件以上の導入実績を誇る広告効果測定ツール「アドエビス」をご活用ください。

「アドエビス」なら、複数の広告チャネルやSNSなどの流入をまとめて1画面で可視化できるため、施策の優先順位が明確になります。施策前後の比較も簡単で、成果を数字で証明可能です。
さらに関係者へのレポートでも根拠を示しやすく、具体的な改善施策へ落とし込みやすくなります。

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この記事でわかること

• GA4で分析するときに最初にやること
• 分析のどの段階でGA4のどのツールを使えばいいか

1. サイトの目的を達成させるためのGA4分析の基本プロセス

GA4を使ってサイトのユーザー行動を分析し、ビジネス成果（売上・問い合わせ数・CVRなど）の向上につなげるには、以下の5つのステップで進めると効果的です。

• ステップ1：目的・KPIを明確化する
• ステップ2：課題に対して仮説を立てる
• ステップ3：探索レポートを活用して仮説を検証する
• ステップ4：施策を立案する
• ステップ5：施策実行後、効果測定する

各ステップでどのような作業をするかを押さえておくことで、単なるデータから「施策を改善させるヒント」に変えていけます。

1-1. ステップ1：目的・KPIを明確化する

GA4で分析する第一歩は、サイトの目的を明確にし、そこに紐づくKPI（重要指標）を設定することです。

例えば、BtoB企業であれば「問い合わせ数」や「資料請求数」、BtoCのECサイトなら「購入金額」や「購入数」が主要なKPIになるでしょう。

KPIを定めておくことで、GA4の膨大なデータに惑わされず、自社がいま最も重視すべき指標は何なのかがハッキリします。目的やKPIが曖昧だと、データを有効に活用できず、アクセス数を確認するだけになってしまいます。

具体的な状況を想定してみましょう。今回の想定状況は「ECサイトで健康食品を販売している企業にて、SNSからの流入は増えているが、新商品Aの購入数増加にはつながっていない」というものです。

この場合は、「商品Aを毎月500個以上を売り上げたい」といった、数値目標に落とし込みましょう。そうすることで、後述するステップ2以降の分析で、どの数値を改善すべきかが明確になり、データを効果的に活かしやすくなります。

【サイトの目的とKPIの例】

GA4で計測できるKPIは、キーイベントとしてGA4に登録しておくといいでしょう。そうすることで、マーケティング担当者が複数いる場合でも、どれがKPIなのかという共通認識を作りやすくなります。

⇒ WebマーケティングのKPIはどう設定すべき？業界別の設定例も紹介

1-2. ステップ2：課題に対して仮説を立てる

サイトを運営していくなかで、KPIと現実の乖離が見えてくるはずです。これを課題として、原因の仮説を立てて検証の方向性を決めていきます。

まずは、GA4の標準レポートを活用し、基本的な指標を全体的にチェックしましょう。KPIとなる指標に対して、以下のような切り口で着目すると、サイトの現状把握が容易になります。

• 流入チャネル（オーガニック検索、SNS、広告など）の内訳
• デバイス（パソコン、モバイル、タブレット）の比率
• コンバージョンに関わるページの閲覧数や滞在時間

ここで大事なのは、数字を漠然と見るだけでなく、課題につながりそうなポイントを洗い出すことです。

例えば、SNS広告経由のユーザー数が増えているのにコンバージョン（商品購入数）が伸び悩んでいる場合は「広告画像とランディングページの整合性に問題があるのではないか」という仮説が立てられます。また、パソコンと比べてモバイルの直帰率やコンバージョン率に大きな差があるなら「モバイル版のUI/UXを見直すべきではないか」という検討が必要です。

こうした気付きを得るためにも、数字の上下だけでなく「なぜこうなっているのか」「どこに違いがあるか」を意識して俯瞰することが重要です。

1-3. ステップ3：探索レポートを活用して仮説を検証する

主要指標をチェックして「SNS経由ユーザーがコンバージョンにつながっていない」「モバイルユーザーの離脱率が高い」などの仮説を立てたら、GA4の探索レポートで深掘りしましょう。

「自由形式」を使ってデバイス別×ページ別の離脱率をクロス集計したり、「経路データ探索」でサイト回遊のツリー構造を可視化したりすることで、どこでユーザーがつまずいているのかを細かく把握できます。

例えば「SNS経由ユーザーはランディングページまでは到達するのに、そこから先の詳細ページにほとんど遷移していない」という実態がわかれば、ランディングページのリンク設計や訴求メッセージに問題があるのかもしれません。あるいは、特定のページでモバイルユーザーの離脱率が極端に高いなら、そのページのレイアウトがモバイル画面に最適化されていない可能性も考えられます。

こうして課題の原因を具体的に特定し、次のステップである「施策立案」に活かしていきましょう。

⇒ GA4の探索レポートはこう使う！ニーズ別の使い方や注意点を徹底解説
⇒ GA4の経路データ探索とは？使い方と探索結果に応じた施策例も解説

1-4. ステップ4：施策を立案する

探索レポートで具体的な課題や原因が見えてきたら、それを踏まえて施策を立案します。例えば、SNS経由のユーザーが途中で離脱しているなら、「ページ内容に不足がある」「導線がわかりづらい」「SNS側のクリエイティブとサイトの内容が合っていない」など考えられる原因に対して、一つひとつ解決策を検討します。

このとき大切なのは、どの課題を優先して取り組むべきかを明確にすることです。サイト全体の状況に応じた優先順位を設定しましょう。優先順位を決める基準として、以下のようなものが挙げられます。

• 改善効果の影響が大きいか
• 改善コストが小さいか
• 短期間で成果が出るか

施策の内容が決まったら、事前に実施スケジュールや担当者、評価指標を明確にしておきましょう。そうすることで、改善効果を測りやすくなります。

例えば「ランディングページのUI改善はAさんが翌月にABテストを実行し、直帰率が5%改善されるかを検証する」など具体的なプランを立て、次のステップで成果を確認する仕組みを整えてください。

1-5. ステップ5：施策実行後、効果測定する

仮説に基づく施策を実行したあと、再びGA4上のデータを見て、数値がどのように変化したかを測定します。

例えば、SNSからの離脱ポイントだったページを改善したなら、その後の離脱率は下がったのか、コンバージョン率は上がったのかを、具体的な数値で評価するのが理想です。

ただし、施策の種類によっては成果が出るまでに時間がかかることもあるため「数日経って数値が変わらないから失敗だ」と早計に判断しないよう注意しましょう。UIの抜本的な変更や新しい広告施策の場合は、1〜2ヶ月かけて傾向を見極めることも珍しくありません。

成果に応じて追加の修正を加えたり、さらに新しい仮説を立てたりとPDCAサイクルを何度も回すことで、サイトの成果を徐々に高めていけるのがGA4分析の大きなメリットです。

2. GA4を使った分析の流れの具体例

GA4を使った分析の流れをイメージしやすくするため、先ほどの商品Aの分析の流れを具体的な数値の例とともに紹介します。

今回の想定状況は「ECサイトで健康食品を販売している企業にて、SNSからの流入は増えているが、購入などの目標コンバージョンにはつながっていない」というものです。以下のようなステップで課題を洗い出し、仮説を立てて検証・施策につなげてみましょう。

ステップ1：目的・KPIを明確化する	目的：商品Aの購入数を増やすこと。 KPI目標： ・商品Aの購入数：月間200件→300件に増加 ・SNS流入の購入数：月間100件→150件に増加 ・CVR：現状2%→3%に改善 ・離脱率：SNS流入ユーザーの離脱率を60%→50%以下に削減
ステップ2：課題に対して仮説を立てる	課題： GA4の標準レポートを見たところ、SNS経由の流入が最も多いとわかった。しかし、このユーザーのコンバージョン（購入）等の数が他チャネルと比較して少なく、CVRが低い。 仮説： SNSからアクセスしてきたユーザーは情報収集段階であり、ランディングページから詳細ページへの誘導が不十分かもしれない。その結果、サービス内容を十分に理解できずに離脱してしまう可能性が高い。
ステップ3：探索レポートを活用して仮説を検証する	GA4の探索レポートでSNS流入ユーザーの経路を分析した。40%がランディングページで離脱し、さらに20%が詳細ページから離脱している。このことから、商品への理解不足とUI/UX面の課題が浮上した。仮説どおり、詳細ページでの情報不足が主因と判明した。
ステップ4：施策を立案する	ランディングページと詳細ページの改修を中心に施策を立案。商品写真や動画での訴求を強化するとともに、CTAボタンの配置とデザインを見直す。SNS投稿の改善も継続し、改善効果の高い順に実行していく。 翌月にABテストを実行する。
ステップ5：施策実行後、効果測定する	施策後1ヶ月で、商品Aの購入数：月間200件→300件に増加。SNS流入の購入数月間100件→150件に。 SNS経由のCVRは2%→3%に改善。離脱率も60%→50%となり、KPIを達成した。 なお、未達成の場合は、継続的にPDCAを回し、追加施策を検討する。

これらのステップの中で特に重要なのは、ステップ1です。目的とKPIが定まっていないと、データを見る切り口も決まりませんし、施策も立てられません。GA4を使って分析する際は、目的とKPIを再確認するところから始めてみてください。

3. GA4とヒートマップツールの併用で検証をスムーズに

先ほどの具体例では、GA4でSNS経由ユーザーの離脱ポイントを洗い出し、施策立案へつなぐ流れをご紹介しました。しかし「ページ内のどこが具体的な原因か」は、数値データだけでは把握しづらいものです。

そういう場合は検証フェーズでヒートマップツールを併用すると、ユーザーがどの箇所までスクロールし、どこで行動を止めているのかを視覚的に確認でき、より的確な改善策を立案しやすくなります。

例えば、CTAボタンの位置や主要コンテンツの配置が原因でクリックされていない場合、その詳細をピンポイントで特定できます。改修後は再度GA4で離脱率やコンバージョン率の変化を測定し、ヒートマップの分析結果と照合することで、施策の効果を効率的に検証できます。

こうした「ユーザー行動の可視化」によって、PDCAサイクルを加速させ、最終的なコンバージョン率向上につなげられる点がヒートマップの魅力です。

4. GA4分析のよくある失敗

GA4は、使いこなせれば数値の分析において強力なツールとなりますが、初めて運用するときは以下のような落とし穴にはまる可能性があります。

• 目的指標が曖昧
• チャネル・デバイス別の比較不足
• しきい値やサンプリングの見落とし

上記のような失敗を事前に把握しておけば、分析や施策改善をスムーズに進めやすくなるでしょう。

4-1. 目的指標が曖昧

GA4を導入し、とりあえず画面を眺めていても、目的指標が曖昧なままだと分析が目的化してしまいがちです。例えば「アクセス数は増えているけれど、問い合わせ数は増えていない」「直帰率は下がったのに売上が伸びない」といった状況に気付いても、何を基準に改善策を決めればいいかがわからなくなります。

そこで必要なのが、ステップ1で述べたように「自社サイトの目的」「具体的なKPI」の明確化です。ECサイトなら売上・購入率、BtoBサイトなら問い合わせ数や資料請求率など、改善したい指標の優先順位を決めておくことで、データに対する判断軸がぶれにくくなります。

さらに、それらの目標をGA4のキーイベントとして設定し、標準レポートや探索でモニタリングすると「なぜ目標が達成できていないのか」を具体的に掘り下げられるでしょう。データを適切に活かすためにも、まずは何をゴールとするかを明確にするのが大切です。

4-2. チャネル・デバイス別の比較不足

GA4の標準レポートや探索レポートでは、簡単に「流入チャネル」「デバイス」などの区分けを切り替えられます。しかし、全体の数値ばかりに目がいき、チャネル別・デバイス別の比較がおろそかになるケースは少なくありません。

その結果、SNS経由のユーザーが圧倒的に多いのにコンバージョン率が低いことや、モバイルユーザーが離脱しやすいといった事実に気付けず、改善の機会を逃してしまう恐れがあります。

例えば、パソコンユーザーはコンバージョンしているのにモバイルユーザーはそうではない場合、モバイル表示のレイアウトやフォーム入力の使いにくさが原因のケースも考えられるでしょう。

こうした課題は、全体の数値だけでは見えにくい一方で、チャネルやデバイスの切り口で比較すればすぐに顕在化します。特に、探索レポートを活用すれば、さらに細かい動向を把握できるため「どのページがどのデバイスで特に問題になっているか」を早期に特定できるでしょう。

4-3. しきい値やサンプリングの見落とし

GA4ではユーザー行動を詳細にトラッキングできる反面、プライバシー保護や機密性の観点からしきい値（個別ユーザーの身元が推測できないようにする仕組み）が設けられています。

一定の条件下では、このしきい値によりデータが非表示になったり、イベントが「0」扱いになったりすることがあります。特定のセグメントに絞りすぎたときや、ユーザー数が少ない状態で分析を試みたときなどが該当しやすいでしょう。

また、データ量が膨大な場合にはサンプリングが行われ、レポートが実際の数値とは若干異なる推定値で表示されることもあります。こうした仕様を知らずに数値の変動をすべて正確なものと捉えてしまうと、誤った結論に至ってしまうかもしれません。

「普段は見られるデータが表示されない」「データ量が多いものを分析する」といった状況では、探索レポートの右上にある通知アイコンをクリックして「しきい値やサンプリングが適用されていないか」を確認してみてください。

通知アイコンが「！」や「三角形の中に！」が入っている場合は、いずれかが適用されている目印です。通知アイコンが緑のチェックマークになっている場合は、サンプリングもしきい値も適用されていません。

しきい値の詳細は、以下で解説しています。
⇒ GA4のしきい値とは？適用される条件や回避する4つの方法を解説

5. GA4データをチームで共有するためのLooker Studio活用

GA4で得られたデータを現場だけで見ていても、チーム全体で意思決定をする際に認識のズレが生じることがあります。また、週次報告のたびにGA4からデータをエクスポートして資料をつくるのも工数がかかります。そこで役立つのが、Google提供のBIツール「Looker Studio（旧データポータル）」です。

GA4の指標やグラフをダッシュボード化すれば、社内や代理店など関係者全員がリアルタイムで数値を確認でき、認識を合わせることができます。例えば、流入チャネル別のコンバージョン率やセッションをわかりやすいグラフに変換すれば「どのデバイス・チャネルを優先的に改善すべきか」を一目で確認できるでしょう。

日々のデータは自動で更新されるため、担当者は資料作成の時間を短縮可能です。そのため、PDCAを早く回し、改善ポイントをすばやく発見できます。

なお、Looker Studioはサーチコンソールのデータとも連携可能なため、GA4とサーチコンソールを行き来する必要はありません。

⇒ GA4のデータをLooker Studioで可視化する方法【キャプチャ付き】

6. 複数広告の効果測定も含めて最適化したいならアドエビスがおすすめ

本記事では、GA4を使った分析方法や施策改善の流れを解説してきました。しかし、GA4はあくまで「サイト内の行動分析」に特化しているため、複数の広告チャネルを横断した費用対効果の把握には限界があります。そのほかにも、以下のような点が課題といえます。

• 複数の広告チャネルを一元化して分析しにくい
• 改善すべき指標を探すのに時間がかかる
• 正確な計測ができているかわからない
• Looker Studioと連携するには手間がかかる

そこでおすすめなのが、導入件数No.1(※)の広告効果測定ツール「アドエビス」です。
※2024年8月期_指定領域における市場調査　調査機関：日本マーケティングリサーチ機構

各媒体のデータを一画面に集約しているので、進捗管理や意思決定の工数を大幅に削減できます。また、「アドエビス」はファーストパーティCookieを活用した計測ツールであるため、サードパーティCookie規制の影響がなく、正確なコンバージョン数の計測が可能です。

ダッシュボード機能も備えており、関係者間での指標共有など、運用体制の効率化にも効果を発揮します。GA4だけでは見えにくいマーケティングの課題を明確にし、成果をより一層高めたい方は、ぜひ「アドエビス」の導入をご検討ください。「アドエビス」の無料資料は、以下からダウンロードできます。