Google Analytics 4 ── イベント駆動計測の世界
この章では、GA4(Google Analytics 4)の仕組みと実践的な活用方法を解説する。2023年7月にUA(ユニバーサルアナリティクス)が終了し、GA4への完全移行が完了した今、GA4を正しく理解することは計測の基礎スキルだ。
UAとGA4の根本的な違い
UA(ユニバーサルアナリティクス)とGA4は、計測の「単位」が根本から違う。
| 観点 | UA | GA4 |
|---|---|---|
| 計測の基本単位 | セッション | イベント |
| データモデル | セッションベース | イベントベース |
| バウンス率 | あり(1ページのみ訪問) | なし(エンゲージメント率に変更) |
| ビュー | あり(フィルタリング単位) | なし(データストリームで管理) |
| 計測方法 | Cookie依存 | Cookieレス対応 |
最大の変化はセッションの概念の解体だ。
UAでは「セッション」(訪問)が中心で、1セッション中の行動を集約していた。GA4では、ユーザーのすべてのインタラクションが独立した「イベント」として記録される。
UAの視点:
1セッション = {ページビュー, クリック, フォーム送信...}をひとまとめ
GA4の視点:
page_view(イベント)
scroll(イベント)
click(イベント)
form_submit(イベント)
← それぞれが独立して記録・分析可能
graph TD
subgraph UA["UA(旧): セッションが「容器」"]
US["セッション(Visit)"]
US --> UP["ページビュー"]
US --> UC["クリック"]
US --> UF["フォーム送信"]
US --> UT["トランザクション"]
end
subgraph GA4["GA4(新): すべてがフラットなイベント"]
GP["page_view"]
GC["click"]
GF["form_submit"]
GS["scroll"]
GCV["purchase"]
GP & GC & GF & GS & GCV --> GM["各イベントが独立して\n記録・分析・コンバージョン設定可能"]
end
GA4の4種類のイベント
GA4のイベントは4種類に分類される。
自動収集イベント
設定なしで自動計測されるイベント。代表例:
page_view ページビュー
session_start セッション開始
first_visit 初回訪問
scroll スクロール(90%到達時)
click 外部リンクのクリック
file_download ファイルダウンロード
測定の強化イベント
GA4管理画面で有効化すると計測されるイベント:
video_start 動画再生開始
video_progress 動画再生25%/50%/75%
video_complete 動画再生完了
site_search サイト内検索
推奨イベント
Googleが特定の業種向けに定義しているイベント。ECサイト例:
// 商品をカートに追加
gtag('event', 'add_to_cart', {
currency: 'JPY',
value: 2980,
items: [{
item_id: 'PROD001',
item_name: 'ワイヤレスイヤホン',
price: 2980,
quantity: 1
}]
});
カスタムイベント
独自に定義するイベント。ビジネス固有の行動を計測する:
// ドキュメントのダウンロード
gtag('event', 'download_document', {
document_name: 'SEO_guide_2026.pdf',
category: 'guide'
});
コンバージョンの設定
GA4では、重要なイベントを「コンバージョン」としてマークする。
管理 → プロパティ → コンバージョン → 新しいコンバージョンイベント
設定例:
- purchase(購入完了)
- lead_form_submit(リード獲得)
- sign_up(会員登録)
注意点:GA4のコンバージョンはUAと異なり、イベントベースのため「ゴール到達ページ」という概念がない。page_viewイベントに条件を付けるより、明示的なコンバージョンイベントを実装する方が精度が高い。
エンゲージメント指標の理解
GA4にはバウンス率がない。代わりに「エンゲージメント率」が使われる。
エンゲージメントセッションの条件(どれか1つを満たす):
1. 10秒以上の滞在
2. 2ページ以上の閲覧
3. コンバージョンが発生
エンゲージメント率 = エンゲージメントセッション ÷ 全セッション
(目安:50%以上が良好とされる)
探索(Exploration)レポートの活用
GA4の「探索」は、UAの標準レポートでは見えなかった洞察を掘り下げるためのカスタム分析ツールだ。
ファネル探索
購入・登録など、複数ステップを経るコンバージョンの離脱ポイントを可視化する。
例:会員登録ファネル
LP訪問(100人)
↓ 60%
登録フォーム表示(60人)
↓ 40%
メール入力(24人)
↓ 75%
登録完了(18人)
→ 「LP訪問→登録フォーム」の離脱が最大 → CTAの改善が最優先
コホート探索
特定の期間に初訪問したユーザー群が、その後どれだけ継続して訪問するかを追跡する。
例:2026年1月に初訪問したユーザーの翌月リテンション率
Week 0: 100%
Week 1: 32%
Week 2: 18%
Week 3: 12%
Week 4: 10%
セグメントの重複
複数のセグメント(例:「有料会員」「メルマガ登録者」)の重複状況をベン図で確認する。
2026年のGA4新機能
AI生成インサイト(Generative Insights)
GA4ダッシュボードに自動挿入されるAI分析サマリー。
自動で検出・通知されるもの:
- 「先週、特定ページのエンゲージメント率が+45%」
- 「モバイルユーザーのコンバージョン率が低下傾向」
- 「新規ユーザーの急増(イベント起因の可能性)」
データの「変化」を人間が見つける前にAIが通知する。見逃しを防ぐ。
予測メトリクス
機械学習で将来のユーザー行動を予測する指標:
| 予測指標 | 内容 |
|---|---|
| 購入可能性 | 次の7日間に購入する確率 |
| チャーン可能性 | 次の7日間に離脱する確率 |
| 予測収益 | 次の28日間の期待収益 |
これを使ったオーディエンス設定(例:「チャーン可能性が高いユーザー」にリターゲティング広告)が可能になった。
GA4データフローの全体像
graph LR
W[Webサイト] -->|gtag.js / GTM| GA4[Google Analytics 4]
A[アプリ] -->|Firebase SDK| GA4
GA4 --> R1[リアルタイム\nレポート]
GA4 --> R2[標準レポート\n集客・エンゲージ・収益化]
GA4 --> R3[探索\nファネル・コホートなど]
GA4 --> BQ[BigQuery\n生データSQL分析]
GA4 --> LS[Looker Studio\nカスタムダッシュボード]
GA4 --> ADS[Google Ads\nオーディエンス連携]
Looker Studio連携
GA4のデータをLooker Studio(旧Data Studio)と連携することで、カスタムダッシュボードを作成できる。
典型的なSEO/AEOダッシュボードの構成:
1. オーガニックセッション推移(GA4)
2. 検索クエリ別CTR(GSC)
3. ページ別エンゲージメント率(GA4)
4. コンバージョン率(GA4)
5. Core Web Vitals(GSC)
GA4とGSCをLooker Studioで統合すると、「どの検索クエリからの流入がコンバージョンにつながっているか」を一画面で把握できる。
BigQueryエクスポート
GA4はBigQueryへのエクスポートが可能(無料)。生のイベントデータを直接SQLで分析できる。
-- 例:特定ページへの流入元を分析
SELECT
traffic_source.source,
traffic_source.medium,
COUNT(*) as sessions
FROM `your_project.analytics_XXXXXXXX.events_*`
WHERE
event_name = 'session_start'
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20260401' AND '20260430'
AND (SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'page_location')
LIKE '%/blog/seo-guide%'
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 3 DESC
次の章では、GA4とセットで使うGoogle Tag Managerの仕組みと、2026年のプライバシー対応を解説する。