GA4レポートの活用ガイド！各レポート機能の特徴を分かりやすく解説
この記事では、GA4の各レポート機能の特徴を分かりやすくご紹介します。この記事を読むと、標準レポート、探索レポート、そしてLooker Studio（旧データポータル）、BigQueryといった様々なレポート機能の違いを理解でき、目的別に各レポート機能をどう使い分ければ良いかが明確になります。ぜひ参考にしてみてください。
Contents
GA4とは？
GA4とはGoogleアナリティクスの最新バージョンであり、ユニバーサルアナリティクス（UA）の後継として開発されました。GA4はウェブサイトやアプリのデータを収集し、データを解析してビジネスの成果やユーザー行動を把握するためのツールです。
以下、GA4の特徴的な4つのポイントを解説します。レポートの使い方の前提知識として、重要なポイントとなりますのでしっかりと頭に入れておきましょう。
ユーザー中心の分析
GA4では、ユーザーごとの個別のデータを追跡できます。ユーザーがサイト内でどのような行動を取ったのか、どのページにアクセスしたのか、どのイベントを発生させたのかなど、ユーザーレベルでの詳細な分析が可能です。
例えば、ユニバーサルアナリティクスでは、日付が変わると同一ユーザーの同一セッションも新しいセッションとしてカウントされ、結果として2セッションと記録されていました。しかし、GA4ではこの問題が解消され、連続したセッションは中断されずに1つのセッションとして正確にカウントされます。
複数のデバイス・プラットフォームを横断した分析
GA4はユーザーの複数のデバイス間での行動を追跡することができます。ユーザーがパソコンで商品を検索し、スマートフォンで購入する場合でも、そのデータを統合的に分析することができます。
さらに、新たに追加された「データストリーム」の概念により、ウェブサイトとアプリのデータを統合し、その両方に対する分析が可能になりました。これにより、ユーザー行動のより総合的な理解が可能となっています。
イベント中心のデータモデル
ユニバーサルアナリティクスでは、ページビューやセッションといった概念が中心でしたが、GA4ではイベントが中心となります。ユーザーのクリック、ページの表示、コンバージョンなど、すべてをイベントとしてトラッキングすることが可能です。
ユニバーサルアナリティクスでは、ウェブサイトのデータはページ単位で計測されていたため、アプリや動画といった「ページ」の概念が存在しないコンテンツの計測は困難でした。しかし、GA4では計測の中心が「イベント」に移行したことで、これらのコンテンツも簡単に計測できるようになりました。
AIによる機械学習とBigQuery連携
GA4では機械学習を活用した予測分析が可能です。過去のデータやトレンドを基に将来のデータやユーザー行動を予測し、ビジネスの意思決定をサポートします。
また、ユニバーサルアナリティクスでは有料版のGoogleアナリティクス360でのみ利用可能だったBigQueryとの連携が、GA4では無料で可能になりました（ただし、データの保存・更新が一定量を超えると料金が発生します）。これにより、各種BIツールを使った分析や、より高度なデータ活用が実現できるようになりました。
GA4レポートの種類と使い分け
GA4の管理画面には、主に以下の3種類のレポートが用意されています。
さらに、報告用レポートの作成や高度な分析のためには以下の選択肢も利用可能です。
※2023年8月11日に、Google公式のGA4スプレッドシートアドオンがリリースされました。早速利用してみましたがエラーで更新ができないため、問題なく使えるようになってから後日記事を追加アップデートします。なお、個別のコンバージョンが指標として選択できるようになっていたりと使える部分はありそうです。
それぞれのレポートの機能をまとめると、以下のように整理できます。ただし、「広告レポート」はアトリビューション分析に特化したもので、他のレポートとは異なる特性を持っているため、この比較表からは除外しています。
| 比較表 | 標準レポート | 探索レポート | Looker Studio | BigQuery |
|---|---|---|---|---|
| 主な利用目的 | 全体感を把握 | 詳しい分析 | 報告用レポート KPIモニタリング | SQLを使った高度な分析 |
| 費用 | 無料 | 無料 | 無料 | 有料 |
| 対象ユーザー | 初心者 | 中級者 | 初心者〜中級者 | 上級者（SQL必須） |
| 過去データ | 無制限 | データ保持期間設定 （2ヶ月、または14ヶ月） | 無制限 | 無制限 |
| 項目のカスタマイズ性 | あり | とてもあり | とてもあり | とてもあり |
| デザインの自由度 | 低い | 高い | とても高い | （BIツールに依存） |
| 共有のしやすさ | あり | なし | とてもあり | （BIツールに依存） |
| データの精度 | サンプリングなし しきい値適用あり | サンプリングあり しきい値適用あり | サンプリングなし しきい値適用あり | サンプリングなし しきい値適用なし (direct) / (none)割合増加 |
サンプリングとは？
GA4のサンプリングは、レポートの計算に必要なイベント数が一定の上限を超える場合に行われます。この上限を超えると、代表的なサンプルが取られ、そのサンプルデータに基づいてレポートが生成されます。割り当ての上限は、Google アナリティクス サービスを無料でご利用の場合は 1,000 万イベント、Google アナリティクス 360 をご利用の場合は 10 億イベントとなります。
（関連記事）
【GA4】サンプリングとは？発生するケースや回避方法を解説
しきい値とは？
GA4ではユーザープライバシーを重視しており、特定の個人を識別できる可能性があるデータは報告から除外されることがあります。これを「データのしきい値」と呼びます。データ量が少ない時にこのしきい値が適用されやすくなります。対策として、レポートの対象期間を長くすることで、データの総量が増えるため、しきい値の適用が緩和される可能性があります。
これから、各レポートの詳細について解説していきます。それぞれのレポートにはメリットとデメリットがありますので、あなたの目的に最も合うものを選び、活用しましょう。
標準レポート
※管理画面上では「レポート」ですが、他と区別するために本記事では「標準レポート」とします。
GA4の「標準レポート」は、ウェブサイトやアプリの全体感を把握するためのレポートです。
サイト全体のユーザー数や流入経路などの概要を掴むことができますが、レポート項目（ディメンションや指標）のカスタマイズ方法が複雑なことやセグメントが使えないため、あくまでも担当者が全体の状況を理解することに特化したレポートになります。より詳細に分析を行いたい場合は「探索レポート」、社内外にGA4のデータを報告・共有するためのレポートが必要な場合は、「Looker Studio」を利用しましょう。
「標準レポート」の使い方の詳細は「【GA4】標準レポートの使い方 | カスタマイズ方法も詳しく解説」で詳しく説明します。
探索レポート
GA4の「探索レポート」は、項目（ディメンションや指標）のカスタマイズがしやすく、セグメントを使った高度な分析を行うことができます。データをより詳しく分析したい時に利用しましょう。
なお、「探索レポート」は、
といった制約があり、あくまでも個人の分析用レポートとなるため、社内外にGA4のデータを報告・共有するためのレポートが必要な場合は、後ほど説明する「Looker Studio」を利用しましょう。
「探索レポート」の使い方の詳細は「【GA4】探索レポートの使い方 | おすすめテンプレートもご紹介」で詳しく説明します。
広告レポート
GA4の「広告レポート」は、簡単にアトリビューション分析ができるレポートです。広告という名称ですが、広告だけに限らず全てのチャネルを通じたアトリビューション分析が可能です。
アトリビューションとは、ユーザーが最終的なコンバージョン（購入や問い合わせなど）に至るまでの、各チャネルの貢献度を測る方法です。
コンバージョンの成果は、直前にクリックされたチャネル（ラストクリック）だけで判断するべきではありません。認知を高めるための戦略など、直接的なコンバージョンにつながらない施策もあります。そのため、コンバージョンに至るまでのすべての接触チャネル（間接的な効果）を評価することが重要となります。
アトリビューション分析を行うことで、間接的にコンバージョンに貢献しているチャネルが明らかになり、各チャネルの成果をより正確に把握することができます。
（関連記事）
アトリビューション モデル「ファースト クリック」、「線形」、「減衰」、「接点ベース」のサポート終了
Looker Studio（旧データポータル）
「Looker Studio」は、さまざまなデータソースと接続し、分かりやすい全自動のレポートが作成できるGoogleが提供する無料のレポート作成ツールです。共有方法もスプレッドシートと同じように様々な方法が用意されています。
報告用レポートやKPIモニタリングのためのGA4レポートなら、サンプリングがかからず、過去データも無制限、またデザインの自由度も高い「Looker Studio」が便利で、Google自身もGA4レポート作成において、「Looker Studio」の使用を推奨しています。
「Looker Studio」の使い方の詳細は「GA4×Looker Studio（旧データポータル）の使い方完全ガイド｜連携方法やレポート作成方法を解説」で詳しく説明します。
※「Looker Studio」の公式GA4コネクタを使えば、以下のような非常に分かりやすいGA4レポートを作成することができます。
BigQuery
BigQueryはGoogle Cloud Platform（GCP）の一部であり、大規模なデータウェアハウスサービスです。大量のデータを保存や分析するためのツールで、企業はこれを使うと大量の情報を簡単に、そして早く分析することができます。
ただし、GA4のデータをBigQueryで利用する際、
- SQLの知識が必要
- 設定を正しく行わないと費用が高額になる場合がある
- GA4の管理画面で設定した内部トラフィック（IPアドレス）の除外や参照元の除外が反映されない
といったデメリットがあります。
また、GA4とBigQueryでは、「ノーリファラー」の扱いが異なるため、GA4よりもBigQueryの方が「(direct) / (none)」の割合が増えることがあります。これは分析において非常に重要な側面で、こういったデータ処理の違いをどう捉えるか、利用者には高いデータ解析能力が求められることになります。
したがってBigQueryは、大規模なサイトを運営している、かつ社内にGA4の仕様を深く理解した優秀なデータエンジニアがいる企業向けの選択肢となります。
ノーリファラーの扱い
GA4の場合
セッションの流入経路がノーリファラーだった場合、その１つ前の流入経路を持ってくる。同一ユーザーのすべての訪問の流入経路がノーリファラーだった場合にのみ「参照元 / メディア」が「 (direct) / (none) 」となる。
BigQueryの場合
セッションの流入経路がノーリファラーだった場合、そのまま「参照元 / メディア」が「 (direct) / (none) 」として記録され、その１つ前の流入経路を持ってくるという仕様にはなっていない。
報告用レポートやKPIモニタリングのためのGA4レポート作成ならLooker Studio
ここまでGA4の各レポート機能の特徴を説明してきましたが、報告用レポートやKPIモニタリングのためのレポートをお探しの方が多いのではないでしょうか。報告用レポートやKPIモニタリングのためのGA4レポートなら、サンプリングがかからず、過去データも無制限、またデザインの自由度も高いLooker Studioがおすすめです。
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DeNAのデジタルマーケティング責任者として年間450億円を超えるECプラットフォームのマーケティングを担当。2014年に独立し、上場企業から資金調達後のスタートアップまで様々な企業のデジタルマーケティングのプロジェクトに関わり見識を広げた後、2018年3月に株式会社CALLOSUMを創業。