みなさんこんにちは。
副業ブログのaksyaです。
本日は
『Google アナリティクスとは？GA4の機能を徹底解説』
について解説していきます。サイトを管理するなら絶対に（絶対にと言っていいでしょう！）使用することになるGoogle Analytics（Google アナリティクス）の詳細とGA4とUAの違いを詳しく解説します。
※長い記事になりますので必要な箇所のみ、つまみ食いすることをお勧めします。
Table of Contents
Google Analytics（Googleアナリティクス）とは
Google Analytics（Googleアナリティクス）は、Webサイトやモバイルアプリのトラフィックやユーザー行動を追跡し、分析するための無料のデジタルアナリティクスサービスです。
一般には「GA（ジーエー）」、「アナリティクス」、「Google Analytics」などと表記、呼称されます。
Google Analyticsを使用すると、Webサイトやアプリの訪問者数、ユーザーの行動、トラフィック源、コンバージョン率などの重要な情報を把握することができます。 Google Analyticsを導入することで、Webサイトやアプリの改善点を見つけることができ、マーケティング戦略の改善やビジネスの成長に役立てることができます。また、Google Analyticsは、カスタムレポートの作成や、異なるデバイスからのトラフィックの分析、広告キャンペーンの評価など、多岐にわたる機能を提供しています。
Universal Analytics（UA）とは
Universal Analytics（ユニバーサル アナリティクス,UA）は、Google Analyticsのバージョンのひとつです。 従来のGoogle Analyticsよりも高度な分析が可能で、より多くのデータを収集・分析できるようになっています。UAは、ユーザーIDを用いたクロスデバイス分析や、カスタムディメンションやカスタムメトリックの設定が容易になるなど、多くの新機能を持っています。 2025年2月時点で、多くのサイトが依然、データ分析の方法としてこのUA版のGoogle Analyticsを使用していますが、2023年7月1日をもって、新しいバージョンであるGoogle Analytics4（GA4）へ完全移行し、UA版でのデータの抽出ができなくなりました。
Google Analytics4（GA4）とは
Google Analytics4（Googleアナリティクス4）は、Webサイトやモバイルアプリのアクティビティを追跡、分析するためのGoogleの最新のアナリティクスプラットフォームで、Googleが提供するWeb解析サービスの最新バージョンです。
以前のGoogle Analyticsと比較して、新しい機能が追加されており、ユーザーの行動とコンバージョンに関するより深い洞察を提供することができます。
以下は、Google Analytics4の主な機能についての説明です。
イベント中心のデータモデル
GA4は、イベントに基づいたデータモデルを採用しており、ユーザーのアクション（クリック、ページビュー、コンバージョンなど）を追跡し、分析できます。
Google Analytics 4（GA4）では、従来のページビューモデルからイベント中心のデータモデルに移行しています。イベントとは、ユーザーがWebサイトやモバイルアプリ上で行ったアクションのことを指します。
例えば、ページビュー、クリック、フォーム送信、ビデオ再生などが該当します。
GA4のイベント中心のデータモデルでは、各イベントは「パラメーター」と呼ばれる情報を持っています。これらのパラメーターは、イベントの詳細を提供するために使用されます。
例えば、クリックイベントの場合、クリックされた要素やクリックした場所などの情報がパラメーターとして提供されます。
このようなイベント中心のデータモデルは、ユーザーがWebサイトやモバイルアプリ上で行ったアクションの詳細な分析が可能になります。また、GA4では、イベントを簡単にカスタマイズできるようになっており、必要に応じて新しいイベントを作成することもできます。
イベント中心のデータモデルを活用することで、従来のページビューモデルでは見つけることができなかった重要な洞察を得ることができます。例えば、Webサイトの特定の機能がユーザーにとってどのような価値があるか、また、どのような問題があるかを詳細に分析することができます。
AIによる分析
GA4は、機械学習アルゴリズムを使用して、ユーザーの動向やトレンドを分析し、予測分析や顧客セグメンテーションを自動化できます。
AIによる分析は、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、画像処理などの技術を利用して、大量のデータからパターンや傾向を自動的に抽出し、予測や意思決定の支援を行う分析手法です。AIによる分析を利用することで、従来の手動分析に比べて、より高度で正確な分析が可能となります。
AIによる分析には、以下のような利点があります。
大量のデータを効率的に処理できること
AIによる分析は、大量のデータを自動的に処理できるため、手動分析に比べて効率的です。
Google Analytics4のAIによる分析において、大量のデータを効率的に処理するメリットは次のようになります。
リアルタイムデータ分析
Google Analytics4のAIによる分析はリアルタイムにデータを処理し、分析することができます。これにより、プロダクトの状況を常に把握し、即座に改善策を打ち出すことができます。
自動化された分析
Google Analytics4のAIは、自動的にデータを分析し、重要なトピックを抽出することができます。これにより、分析に必要な時間や人的リソースを削減し、生産性を向上させることができます。
パーソナライズされたレポート
Google Analytics4のAIは、ユーザーの行動パターンを分析し、パーソナライズされたレポートを作成することができます。これにより、プロダクトの改善策を打ち出すための洞察を得ることができます。
予測分析
Google Analytics4のAIは、過去のデータを分析し、将来の傾向や予測を行うことができます。これにより、プロダクトの将来の成長戦略を立てるための洞察を得ることができます。
以上のように、Google Analytics4のAIによる分析は、大量のデータを効率的に処理し、プロダクトの改善に役立てることができます。
高度な予測が可能であること
AIによる分析は、膨大なデータから傾向やパターンを抽出するため、高度な予測が可能となります。
Google Analytics4のAIによる分析において、高度な予測が可能であるメリットは次のようになります。
顧客の行動予測
Google Analytics4のAIは、顧客の行動パターンを分析し、将来の行動予測を行うことができます。たとえば、どの製品が最も需要が高いか、どの顧客が最も価値が高いかを予測することができます。
コンバージョン率の予測
Google Analytics4のAIは、コンバージョン率を予測することができます。これにより、どの製品に対して注力すべきか、どの広告戦略が最も効果的かを判断することができます。
プロダクトの改善予測
Google Analytics4のAIは、プロダクトの改善につながる予測を行うことができます。たとえば、どの機能が最も需要が高いか、どのデザインが最もユーザーに受け入れられるかを予測することができます。
マーケットトレンドの予測
Google Analytics4のAIは、市場トレンドを分析し、将来の市場予測を行うことができます。これにより、プロダクトの将来的な戦略立案や開発に役立てることができます。
以上のように、Google Analytics4のAIによる分析は、高度な予測が可能であるため、ビジネス戦略やプロダクト開発に役立てることができます。
人の認知に及ばないデータ分析ができること
AIによる分析は、人の認知に及ばない複雑なデータ分析が可能です。
Google Analytics4のAIによる分析において、人の認知に及ばないデータ分析ができるメリットは以下のようになります。
大量のデータ処理
Google Analytics4のAIは、膨大な量のデータを瞬時に処理できます。人間が手作業で処理するのには時間がかかるデータの解析や分析を、効率的に行うことができます。
非構造化データの分析
Google Analytics4のAIは、非構造化データの分析も可能です。たとえば、ツイートや投稿などのソーシャルメディアの情報を収集して、顧客のニーズや嗜好を把握することができます。
パターン認識
Google Analytics4のAIは、パターン認識に優れています。データから傾向やパターンを自動的に抽出することができるため、潜在的な課題や機会を発見しやすくなります。
市場分析
Google Analytics4のAIは、市場分析にも活用することができます。顧客の行動や嗜好を分析し、製品やサービスの開発やマーケティング戦略の改善に役立てることができます。
以上のように、Google Analytics4のAIによる分析は、人の認知に及ばないデータ分析が可能であるため、より高度な分析や洞察が得られます。これにより、より戦略的なビジネス決定を下すことができます。
複数のデータソースからの情報の統合ができること
AIによる分析は、複数のデータソースからの情報を自動的に統合することができます。
Google Analytics4のAIによる分析において、複数のデータソースからの情報が統合できるメリットは以下のようになります。
統合データの一元化
Google Analytics4のAIは、複数のデータソースから収集した情報を一元化することができます。たとえば、顧客がWebサイトやモバイルアプリ、SNSなどからアクセスした場合でも、全てのデータを一元化することができます。
複数のデータソースからの洞察
Google Analytics4のAIは、複数のデータソースからの情報を統合することで、より豊富な洞察を得ることができます。たとえば、WebサイトのアクセスログとCRMシステムからの情報を統合することで、特定の顧客セグメントの購入パターンや嗜好を把握することができます。
統合分析の自動化
Google Analytics4のAIは、複数のデータソースからの情報を統合して分析することができます。AIが自動的に分析を行うため、手動で複数のデータソースを分析する手間を省くことができます。
業務の効率化
複数のデータソースからの情報を統合することで、ビジネスの業務プロセスを効率化することができます。たとえば、顧客データを一元化することで、顧客の購入履歴や問い合わせ履歴をよりスムーズに参照することができます。
以上のように、Google Analytics4のAIによる分析は、複数のデータソースからの情報を統合することで、より豊富な洞察やビジネスの効率化を実現することができます。また、AIが自動的に分析を行うことで、分析にかかる時間や手間を削減することができます。
人為的なバイアスの排除ができること
AIによる分析は、人為的なバイアスを排除することができます。
AIによる分析は、ビジネス分析、マーケティング分析、医療分析、金融分析、製造業などの分野で利用されています。例えば、ビジネス分析では、顧客の傾向や需要予測、リスク管理などに利用されています。また、医療分析では、患者の病気の診断や治療法の決定などに利用されています。
Google Analytics4のAIによる分析において、人為的なバイアスの排除ができるメリットがあります。
従来のGoogle Analyticsでは、分析者の個人的な見解や経験、あるいは社会的な偏りや刷り込みなどによって、分析結果に偏りが生じることがありました。しかし、Google Analytics4ではAIによって自動的にデータ分析が行われるため、人間の主観的な影響を受けることがなくなります。
たとえば、Webサイトの訪問者が異なる国や地域から来ている場合、彼らが異なる言語や文化背景を持っていることがあります。このような場合、従来のGoogle Analyticsのバージョンでは、分析者の国や地域の偏りによって、異なる結果が出る可能性がありました。しかし、Google Analytics4のAIによる分析では、データがオブジェクティブに評価され、国や地域に関係なく、客観的な分析が行われます。
このように、Google Analytics4のAIによる分析は、人間のバイアスを排除することで、より正確で客観的な結果を得ることができます。
クロスプラットフォーム分析
Google Analytics 4では、Webサイトやモバイルアプリ、オフラインのデータを統合的に分析できるようになっており、クロスプラットフォームの分析を実現しています。具体的には、GA4は以下のような機能を提供しています。
ユーザーIDによるデータ結合
Google Analytics4では、ユーザーIDを使用して、Webサイトやモバイルアプリのデータを結合することができます。これにより、同じユーザーがWebサイトやモバイルアプリでどのような行動をとったかというより完全なユーザー行動の洞察を得ることができます。
ユーザーIDを使用すると、同じユーザーが異なるデバイスやプラットフォームで行ったアクションを識別し、個別に追跡することができます。例えば、あるユーザーがスマートフォンでWebサイトを訪問し、その後タブレットで同じサイトを訪問し、最後にデスクトップでアプリを使用してサイトを訪問した場合、これらの行動をユーザーIDで結合することができます。結果として、1人のユーザーの行動全体が把握でき、より正確な分析が可能になります。
ユーザーIDは、Google Analytics4で自動的に生成されます。また、カスタムのユーザーIDを設定することもできます。ただし、ユーザーIDを使用してデータを結合する場合は、ユーザーに対するプライバシーに十分配慮する必要があります。GDPRやCCPAなどの法的規制に準拠する必要があります。
ユーザーIDによるデータ結合を活用することで、クロスプラットフォームでのユーザー行動を正確に把握し、より優れた分析や効果的なマーケティング戦略を策定することができます。
イベントの自動収集
Google Analytics4は、Webサイトやモバイルアプリで発生するイベントを自動的に収集することができます。これにより、アプリ内でのユーザー行動やWebサイト内でのユーザー行動を網羅的に把握することができます。
Google Analytics4は、イベントの自動収集にも対応しています。これにより、開発者が特定のイベントをトラッキングするためにコードを書く必要がなくなります。代わりに、Google Analytics4が自動的にイベントを検出して、関連するデータを収集します。これにより、イベントの追加や変更が簡単になり、開発者はより重要なタスクに時間を割くことができます。
オフラインのデータ収集
GA4は、オフラインのデータをGoogle Cloudと統合することができます。例えば、店舗での購入履歴や、オフラインのマーケティング活動のデータを収集することができます。
Google Analytics4では、オフラインのデータも収集・分析できるようになっています。オフラインで発生するイベントデータや、オンラインとは別のシステムで管理されているデータも、Google Analytics4で取り扱うことができます。
具体的には、オフラインでの店舗内での販売データやPOSシステムのデータ、電話注文やFAX注文のデータ、アプリでのオフラインでのイベントやゲームの進捗データ、物流情報などが対象になります。
これらのデータをGoogle Analytics4に取り込むには、オフラインでのデータ収集のためのAPIやフォーマットが用意されています。また、Google Analytics4では、オンラインとオフラインのデータを関連付けるために、顧客IDやトランザクションIDなどを使用することができます。
これにより、オンラインでの顧客の行動データとオフラインでの顧客の購買データを紐づけることができ、より総合的な顧客分析が可能になります。また、オフラインでのデータをGoogle Analytics4に統合することで、マーケティング施策の改善や、商品の改良などの意思決定に役立てることができます。
レポートのカスタマイズ
GA4では、Webサイトやモバイルアプリ、オフラインのデータを統合したレポートを作成することができます。また、必要に応じてカスタムレポートを作成することもできます。
これらの機能を活用することで、複数のプラットフォームでユーザー行動を一元的に分析することができます。例えば、ユーザーがWebサイトで商品を見た後、アプリで購入した場合でも、GA4ではそのデータを一元的に分析することができます。また、オフラインのデータも統合することで、店舗での購買行動とWebサイトやアプリでの行動を関連付けることができます。
ユーザー中心（ユーザーエンゲージメント）の分析
Google Analytics4は、ユーザーの複数のセッションやデバイスでのアクティビティを追跡し、個々のユーザーの行動を把握できます。
ユーザーエンゲージメントとは、ユーザーがWebサイトやアプリケーションなどのデジタルプロダクトに対してどれだけ関心を持ち、どの程度の時間を費やし、どのような活動を行っているかを示す指標です。ユーザーエンゲージメントは、Webサイトやアプリケーションのパフォーマンスやユーザーエクスペリエンスの向上に役立ちます。
ユーザーエンゲージメントを測定するためには、以下のような指標を使用することが一般的です。
セッション時間
セッション時間とは、ユーザーがサイトやアプリ上でアクティブに過ごした時間のことを指します。具体的には、ユーザーが最初にページを読み込んでから、閲覧や操作をせずに一定時間が経過した場合、セッションは自動的に終了します。また、ユーザーがページを閉じたり、別のサイトに移動した場合もセッションは終了します。
セッション時間は、ユーザーエンゲージメントを測定する上で重要な指標の1つです。セッション時間が長い場合、ユーザーはサイトやアプリに興味を持っている可能性が高く、コンテンツや機能が魅力的であることを示唆しています。一方、セッション時間が短い場合、ユーザーはサイトやアプリに十分な興味を持っていない可能性が高く、改善の余地があることを示唆しています。
Google Analytics4では、セッション時間をユーザーごとに分析することができます。また、セッション時間の長さによってセグメンテーションすることもできます。これにより、ユーザーの興味やニーズに合わせた改善を行うことができます。
ページビュー数
Google Analytics4におけるページビュー数とは、Webサイトの各ページがユーザーによって何回表示されたかを表す指標です。ページビュー数は、Webサイトのトラフィックを測定する上で重要な役割を担っています。
Google Analytics4では、ページビュー数の他に、ページあたりの平均セッション時間、直帰率、ページ深度などの指標も提供されます。これらの指標を組み合わせることで、Webサイトのユーザーエンゲージメントの状況をより詳しく分析することができます。
例えば、ページビュー数が多くても、平均セッション時間が短かったり、直帰率が高かったりする場合は、ユーザーがWebサイトに興味を持っていなかったり、Webサイトの使い勝手が悪かったりする可能性があります。逆に、ページビュー数が少なくても、平均セッション時間が長かったり、ページ深度が深かったりする場合は、Webサイトのコンテンツやデザインが魅力的であったり、ユーザーがWebサイト内で興味深い情報を見つけたりした可能性があります。
Google Analytics4では、これらの指標を組み合わせて、より正確なユーザーエンゲージメントの評価を行うことができます。
ユーザーのアクティビティ
ユーザーがWebサイトやアプリケーション内で実行したアクションを測定します。例えば、コンテンツの共有やコメント投稿、ショッピングカートに商品を追加するなどのアクションがあります。
Google Analytics4では、イベントトラッキングを使って、ユーザーがアプリやサイト内で実行したアクションを測定することができます。イベントトラッキングは、特定のアクションに関する情報を収集するために使用される方法であり、アプリやサイトの開発者が任意のアクションにトラッキングコードを追加することで実現されます。
例えば、ユーザーがボタンをクリックしたり、フォームを送信したり、動画を再生したりすると、イベントトラッキングを使用してそれらのアクションがどのように行われたか、どのような特性を持つユーザーがそれらのアクションを行ったかなどの情報を収集することができます。
イベントトラッキングを実装するためには、Google Analytics4のタグマネージャーを使用すると便利です。タグマネージャーは、コードの変更を必要とせずに、アプリやサイトのトラッキングを管理するためのツールであり、複数のタグを管理することができます。また、Google Analytics4は、事前に定義されたイベントのライブラリを提供しており、開発者がカスタムイベントを定義することもできます。
リピート率
Google Analytics4では、ユーザーのリピート率を測定することができます。リピート率とは、特定の期間内に再訪問したユーザーの割合を表す指標です。具体的には、ユーザーが2回以上サイトにアクセスした回数を、全体のユーザー数で割ったものに100を掛けて表します。
リピート率は、Webサイトやアプリのユーザーエンゲージメントを測定するために重要な指標です。高いリピート率は、サイトやアプリに忠実なユーザーが多く存在することを示し、そのサイトやアプリが魅力的で有用であることを示唆します。一方、低いリピート率は、ユーザーが一度来訪しただけで離脱してしまうことを示し、改善が必要であることを示唆します。
Google Analytics4では、ユーザーがWebサイトやアプリにどのような頻度でアクセスしているかを追跡し、リピート率を計算することができます。具体的には、Google Analytics4が自動的に追跡する「セッション」と呼ばれる単位で、ユーザーのアクティビティを追跡し、同じユーザーが2回目以降にサイトやアプリにアクセスした場合に、それを判別することができます。この情報をもとに、Google Analytics4はリピート率を計算します。
ユーザーからのフィードバック
Google Analytics4には、ユーザーからのフィードバックを収集するための機能があります。この機能は、アプリやWebサイトのユーザーからのフィードバックを収集して、問題を特定し、改善を行うことができます。
この機能は、以下の2つの方法でフィードバックを収集します。
ユーザーが提供するフィードバックの収集
Google Analytics4では、ユーザーが提供するフィードバックを収集するために、簡単に使えるAPIを提供しています。このAPIを使用すると、アプリやWebサイト上にフィードバックボタンを配置し、ユーザーがクリックすると、フィードバックフォームが表示されます。ユーザーは、このフォームに入力し、送信することができます。
自動的に生成されるフィードバックの収集
Google Analytics4は、自動的に生成されるフィードバックを収集することもできます。たとえば、アプリやWebサイトでエラーが発生した場合、Google Analytics4は、エラーの発生した場所、デバイスの種類、ブラウザの種類などの情報を収集します。この情報を使用して、開発者は問題を特定し、修正することができます。
Google Analytics4では、これらの2つの方法を使用して、アプリやWebサイトの品質を向上させるために、ユーザーからのフィードバックを収集することができます。
プライバシーに配慮した設計
GA4は、データの収集、処理、保管において、ユーザーのプライバシーを尊重する設計になっています。
プライバシーに配慮した設計は、ユーザーの個人情報を保護し、個人情報の収集、処理、保管、共有に関する法的要件を遵守するために重要なプロセスです。以下に、プライバシー対応の設計について詳しく説明します。
データの最小化
個人情報を収集する際には、必要な情報だけを収集し、余分な情報を収集しないようにします。また、収集する情報は、収集目的に必要な範囲内で限定します。
データの正確性と正当性の確認
収集した個人情報が正確かつ正当であることを確認し、適切な方法で収集されたことを保証します。
データの保護
個人情報を適切に保護し、不正アクセス、紛失、破壊、改ざん、漏洩などのリスクから保護します。セキュリティ対策としては、暗号化やアクセス制限などがあります。
データの利用目的の制限
収集した個人情報を、事前に明示された目的以外には使用しないようにします。また、収集した個人情報を第三者と共有する場合には、ユーザーの同意を得る必要があります。
データの削除
個人情報は、収集目的が達成された時点で削除するか、必要な期間だけ保管するようにします。
トランスペアレンシー
個人情報の収集、処理、保管、共有について、明確な情報提供を行います。また、ユーザーは、自分の個人情報がどのように収集され、処理され、保管され、共有されているかについて、理解できるようになっている必要があります。
ユーザーの権利の保護
個人情報保護法に基づき、ユーザーには、自分の個人情報にアクセスする権利、収集された個人情報を訂正する権利、個人情報の削除を求める権利、個人情報の処理に対するオブジェクションの権利があります。
