[Looker Studio] GA4コンバージョンを使ったWeb広告レポートの作成方法 | データ統合手順も詳しく解説

[Looker Studio] GA4コンバージョンを使ったWeb広告レポートの作成方法 | データ統合手順も詳しく解説

この記事ではLooker Studioの統合機能を利用して、GA4とWeb広告のデータを組み合わせ、Web広告の成果を重複のない正確なGA4コンバージョンで把握するためのレポート事例を紹介します。Web広告の管理画面上のコンバージョンとGA4コンバージョンの数を比較したい、GA4のコンバージョン数を基準にWeb広告のCPAを自動で算出したいなど、統合機能を利用することで複雑なデータ表現もできるようになります。

実際のGA4とWeb広告データを利用して、Looker Studio上での統合作業や可視化する方法を詳しく解説するので、ぜひ参考にしてください。

Looker Studioの主要な機能「統合」とは?

統合機能は複数のデータソースを組み合わせて一つのデータテーブルを作成することができる機能です。これにより異なるデータソースの指標を一つの表やグラフに表現することができます。また異なるデータソースの指標を計算して新しい指標を作成することもできます。最大で5つのデータソースを結合することができ、結合には同じデータソースを指定することもできます。

複数のデータソースを組み合わせるにはSQLを使用することもできますが、Looker Studioの統合機能を利用することでコードを記述しなくてもデータを組み合わせることができます。

□公式記事:統合の仕組み

統合機能を利用する注意点

統合には後述する5種類の統合演算子があります。見たいデータを作るためにはどの統合演算子を使用すればよいか、さらにはデータソース間をどのような設定で結合すればよいかを正しく理解しなければいけません。設定を誤った場合はデータが表示されない、データが表示されても実際よりも大きな数値が表示されてしまうといったことが起こります。

そのため各演算子の違いや設定内容を正しく理解し、統合した後のデータも正しいデータか十分に確認することが重要です。

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結合演算子の概要

結合演算子とは複数のデータソースをどのようなルールで結合するかを定めたものです。Looker Studioの統合演算子には以下の5種類があり、どの結合演算子を選ぶかによって統合したテーブルデータの内容が変わってきます。Looker Studioで表現したいことにあわせて結合演算子を選びましょう。

Looker Studioの統合機能で使える5つの統合演算子
引用:Looker Studio

それぞれの演算子を使用したときに実際にどのようにデータが統合されるのかをサンプルデータを使って解説します。以下のようなサンプルデータを用意しました。

サンプルデータ1

日付セッション
2024-05-01100
2024-05-0350
2024-05-04200
2024-05-05300

サンプルデータ2

日付広告費用
2024-05-015000
2024-05-022000
2024-05-033000
2024-05-044000

ポイントとしては2024-05-05のデータはサンプルデータ1にしかなく、2024-05-02のデータはサンプルデータ2にしかありません。このどちらかにしかない行の扱いが演算子によって異なってきます。

サンプルデータを以下のように配置し各演算子による挙動を見ていきます。左側にサンプルデータ1、右側にサンプルデータ2を配置しています。結合条件は日付同士で結合します。

サンプルデータを用いて統合演算子の違いを説明するための基本設定
引用:Looker Studio

左外部結合

統合したいデータテーブルを横に並べたときに左側のテーブルデータはすべて残しつつ、右側のテーブルデータのうち結合条件が一致するデータのみが追加されます。サンプルデータで実装すると以下のようになります。

左外部結合をした時のデータ挙動
引用:Looker Studio

左側のサンプルデータ1のデータはすべて表示されていますが右側のサンプルデータ2にしかない2024/5/2のデータは表示されていません。左側のデータをすべて残し、左側の日付と合致する右側のデータのみを追加する挙動になっています。

右外部結合

左外部結合と逆で右側のテーブルデータはすべて残しつつ、左側のテーブルデータのうち結合条件が一致するデータのみが追加されます。サンプルデータで実装すると以下のようになります。

右外部結合をした時のデータ挙動
引用:Looker Studio

左外部結合と逆で右側のサンプルデータ2のデータはすべて表示されていますが左側のサンプルデータ1にしかない2024/5/5のデータは表示されていません。右側のデータをすべて残し、右側の日付と合致する左側のデータのみを追加する挙動になっています。

内部結合

統合したいデータテーブルを横に並べたときに左側と右側のどちらのテーブルデータにも結合条件が一致するデータのみのテーブルが作成されます。サンプルデータで実装すると以下のようになります。

内部結合をした時のデータ挙動
引用:Looker Studio

左側のサンプルデータ1と右側のサンプルデータ2のどちらにも存在する日付のデータがのみが表示されていて、どちらかのデータにしかない2024/5/2と2024/5/5は表示されていません。左右どちらにも条件が合致するデータのみが表示される挙動になっています。

完全外部結合

結合条件に一致しているかどうかにかかわらず両方のテーブルのすべてのデータが反映されたテーブルが作成されます。サンプルデータで実装すると以下のようになります。

完全外部結合をした時のデータ挙動
引用:Looker Studio

サンプルデータ1とサンプルデータ2のそれぞれのでデータがすべて表示されています。結合条件の日付もサンプルデータ1とサンプルデータ2のそれぞれが別のデータ列として作られます。

クロス結合

左右両方のテーブルから考えられるすべての行の組み合わせのテーブルが作成されます。サンプルデータで実装すると以下のようになります。

クロス結合をした時のデータ挙動
引用:Looker Studio

サンプルデータ1の1行に対してサンプルデータ2のすべての行が組み合わされたデータが作成されています。

以上が各演算子の解説です。ここからはGA4のデータとweb広告データ統合の実践的な利用例を紹介します。

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GA4とweb広告データを統合するための事前設定

GA4のデータとweb広告データの統合はGA4のデータを公式コネクタから作成するデータソースを利用し、web広告データはインハウスプラスのサブスクリプションプランで作成するデータソースを利用して実現できます。

G4とweb広告データを統合して広告種類ごとのCPAや広告費用対効果(ROI)を表現するための事前設定を行います。

統合をするためにはデータ同士をどの項目で結合するかを決める必要があります。先ほどの結合演算子の解説では日付で結合しました。GA4とweb広告データでは広告種類ごとに数値を見たいため広告の種類(Google広告やYahoo広告など)とキャンペーンで結合します。具体的には以下の表の項目同士を対応させて結合していきます。

GA4広告
セッションの参照元/メディアServiceNameJA(広告種類)
セッションのキャンペーンCampaignName(広告キャンペーン名)

ただしデータソースの初期状態ではそれぞれの対応項目は以下のようになっており名称が一致していません。このままでは結合ができないためGA4データの名称を変更して結合できるようにしていきます。

GA4と広告データを統合するための結合項目の名称が初期状態では一致していない
引用:Looker Studio

名称の変更にはLooker Studioの計算フィールドでCASE関数を使います。CASE関数については[Looker Studio] CASE関数の使い方と活用例 | 計算フィールドの記事を詳しくは参照ください。

まずGA4のセッションの参照元/メディアを広告データに対応させるフィールドを以下のように作成します。

GA4のセッションの参照元/メディアを広告名と一致させるように新しいフィールドを作成する
引用:Looker Studio

広告データに対応するようにセッションの参照元/メディアが”google / cpc”の時は”Google 広告”に、”yahoo / cpc”の時は”Yahoo!広告 検索広告”などと表示するフィールドを作成します。

同じくGA4のセッションのキャンペーンと広告データのキャンペーンを一致させるフィールドを続いて作成します。

異なる広告で同じキャンペーン名が使われるケースを想定してセッションの参照元_メディアとセッションのキャンペーンがどちらも一致した場合という条件指定にしています。

GA4のセッションのキャンペーンを広告キャンペーン名と一致させるように新しいフィールドを作成する
引用:Looker Studio

これで広告データに対応させたフィールドを作成することができました。実際に作成したフィールドを表示すると以下のようになります。

GA4データを広告データに対応するために作成したフィールドの表示確認
引用:Looker Studio

作成したフィールドのテキストが広告データと一致していることが確認できます。これでGA4とweb広告データを統合するための事前設定が完了しました。

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利用例:GA4とweb広告データを統合してそれぞれのCVとCPAを可視化する

GA4とweb広告データを見る際にコンバージョン数の不一致がよくあります。媒体のコンバージョン数よりもGA4のコンバージョン数の方が実際のコンバージョン数との乖離が少ないのであれば、GA4のコンバージョン数やそのコンバージョン数をもとにしたCPAで広告を評価する方がより適していると考えられます。実際の統合方法を詳しく解説していきます。

データ統合の設定方法

データソースの統合を設定していきます。以下のようにリソースメニューから統合を管理を選択し、統合を追加をクリックします。

統合データを作成する
引用:Looker Studio

続いて統合したいデータソースを追加します。今回はGA4とweb広告データなので以下のようにデータソースを追加します。

統合したいweb広告とGA4のデータソースを選択して追加する
引用:Looker Studio

次にそれぞれのデータソースで利用するディメンションと指標を以下のように追加していきます。

統合データで利用するディメンションと指標を選択する
引用:Looker Studio

ディメンションにはGA4と広告データを結合するためのフィールドを選択し、指標には利用したいフィールドを選択しています。最後にそれぞれのデータソースをどのように結合するかを設定していきます。データソース間の統合を設定をクリックし以下のように設定します。

GA4と広告データの統合詳細設定を行う
引用:Looker Studio

事前設定で設定したフィールド同士を結合条件に指定しています。また結合演算子は左外部結合を利用しています。設定ができたら保存をクリックします。

Looker Studioで可視化する

作成した統合データソースを利用して表を作成します。データソースには先ほど作成した統合データを指定し、ディメンションと指標を追加します。

ディメンションや指標の名称はそれぞれの名称の左側のマークをクリックすると任意に変更ができます。わかりやすい名称に必要があれば編集してください。

作成した統合データソースを利用して可視化した表
引用:Looker Studio

このように統合データソースを利用することで同じ表に媒体コンバージョンとGA4コンバージョンといった異なるデータソースの数値を可視化することができました。

ここからは統合データソースの数値を計算して媒体コンバージョンを利用した媒体CPA、GA4コンバージョンを利用したGA4CPAを表現していきます。CPAは指標としては統合データソースには存在しないので作成していきます。以下のように指標の追加からフィールドを追加を選択します。

引用:Looker Studio

以下のように媒体CPAという新しいフィールドを作成します。

媒体CPAを表現する計算フィールドを作成する
引用:Looker Studio
  1. 作成する計算フィールドの名前を指定します。
  2. CPAの表示形式に通貨(日本円)を指定します。
  3. 計算式を入力します。
  4. 適用をクリックします。

すると以下のように作成した媒体CPAが表に反映できました。

作成した計算フィールドが表に反映され媒体CPAを可視化できた
引用:Looker Studio

同じ方法でGA4CPAを表に追加していきます。計算フィールドは以下のように設定します。

GA4CPAを表現する計算フィールドを作成する
引用 :Looker Studio

フィールドを作成すると以下のようにGA4CPAが表に追加されました。

作成した計算フィールドが表に反映されGA4CPAを可視化できた
引用:Looker Studio

これでGA4とweb広告データを統合してそれぞれのコンバージョンとCPAを可視化することができました。

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利用例:GA4のEコマースデータとweb広告データを統合してROIを可視化する

続いてGA4でEコマース計測をしているサイトの売上とweb広告データの費用から広告種類やキャンペーンごとに広告費用対効果(ROI)を算出します。

データ統合の設定方法

先ほど作成した統合データソースの設定を変更します。CPAを可視化した表を選択してデータソースの編集をクリックします。

統合データソースの設定を変更する
引用:Looker Studio

GA4のデータソースに購入による収益の指標を追加して保存をクリックします。

統合データソースに購入による収益を追加する
引用:Looker Studio

これで統合データソースに購入による収益が追加されました。統合の設定ができたら実際に表を作成していきます。

Looker Studioで可視化する

ROIの指標もCPAと同様に計算フィールドを使って作成する必要があります。以下のように計算フィールドを設定します。

ROIを計算フィールドで作成
引用:Looker Studio
  1. 作成する計算フィールドの名前を指定します。
  2. ROIの表示形式を%で指定します。
  3. 計算式を入力します。
  4. 適用をクリックします。

すると以下のように作成したROIが表に反映できました。

ROIが表に追加された
引用:Looker Studio

以上のように広告キャンペーン別のROIを可視化することができました。

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応用事例の紹介

複数のデータを統合してデータを加工・可視化することでこれまで見れなかった指標を見ることができたり、別々のデータを都度計算していたものを自動計算化できたりします。ここまでに紹介した事例以外を簡単に紹介します。

GA4とCRM(salesforceなど)のデータを統合して受注CVRを可視化する

GA4のデータ

流入経路ごとのセッション数

CRMのデータ

リードごとのステータス

GA4のデータだけではweb経由のリード獲得数とそのCVRしかわからないですが、CRMのデータと統合することで商談CVRや受注CVRを可視化することができ、リード獲得CVRは低くても受注につながりやすい流入経路を明らかにすることができます。

このようにLooker Studioではさまざまな種類のデータソースを統合することでデータ分析の幅を大きく拡げることができます、ぜひ統合機能を活用してみてください。

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導入社数2,000社突破!Looker Studioをフル活用するならインハウスプラス

インハウスプラスでは、さまざまなニーズに応えるカスタマイズ可能なLooker Studioレポートテンプレートを提供しています。これらのテンプレートを活用することで、既製のテンプレートをベースに必要な部分のみをカスタマイズするだけで、ゼロからレポートを作成するよりもはるかに短時間で高品質なレポートが作成できます。

GA4・サーチコンソール・Google広告レポートは買い切りプラン

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GA4レポート(61ページ)

【買い切り版】GA4 月次レポートテンプレート for Looker Studio(4007)

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SEOレポート(19ページ)

【買い切り版】SEO月次レポートテンプレート for Looker Studio(4011)

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Google広告レポート(20ページ)

【買い切り版】Google広告レポートテンプレート for Looker Studio(4003)

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Web広告・SNSレポートはサブスクリプションプラン

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※通常Web広告やSNSレポートをLooker Studioで自動化するには、データ取得・更新のためのシステム開発(媒体APIを利用したデータ取得やBigQueryなどのデータベースの保守運用)が必要です

Web広告レポート(33媒体)

【サブスク版】Web広告レポート for Looker Studio(0009)

Web広告レポート for Looker Studio(0009)

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Web広告×GA4レポート

【サブスク版】Web広告×GA4レポート for Looker Studio(0013)

Web広告×GA4レポート for Looker Studio(0013)

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Instagramレポート(32ページ)

【サブスク版】Instagramインサイトレポート(横型) for Looker Studio(0010)

Instagramインサイトレポート for Looker Studio(0010)

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