君たちはどう生きるか～中小企業のweb担当者に捧ぐGA4の見方・使い方～

### はじめに
釈迦に説法ですが、webサイトは作って終わりではありませんよね。
webサイトの分析をはじめ、PDCAや健康診断的な用途でよく使用されているツールの一つが、Google Analytics（以下GA）だと思います。GA の詳しい説明は割愛しますが、利用することでサイトの「ページビュー数」や「流入元及び流入数」「どのデバイスからアクセスが多いか」などサイト分析に活用できます。

このGA ですが今年（2023年）7月に従来の仕様（ユニバーサルアナリティクス：以下UA）から GA4（Google Analytics 4）という新しいものとなりました。
2023年8月現在、筆者が管理している各サイトの UA は見ることはできますが計測はされていません。いずれ見ることすら叶わなくなると思います。

他の記事や情報でも見受けられますが、**UAとGA4は仕様や使用感を含めてまるで別物のツール**です。そのため今までGA（UA）を触ってきた人たちからすると扱いづらく感じる面が多々あるかと思います。

それにリソースの少ない中心企業では webマーケティング専任の人材などはおらず、エンジニアや webデザイナー、SNS担当者などが「兼任」させられることもあるでしょう。
そこで、UAから使用してきた筆者の知見が少しでも役に立てばと筆を執りました。

### 対象読者
中小企業の──
・webマーケティング担当者
・webエンジニア（フロントエンド・バックエンド・情シスなど）
・webデザイナー
・SNS担当者
・よく分からないのに上長に業務を振られた悲しき組織人

上記のような受難WEB担当者に捧げたいと思います。

::: note alert
【注意事項】
筆者個人が書籍から学んだり、実務で経験したりして有用だと感じた内容と、必要だと思われる考え方や用語を記載していきます。より専門的または多様な意見・お考えもあるでしょうが悪しからずご了承いただきますと幸いです。

GA4 の設定方法やユニバーサルアナリティクスからの移行方法については言及しておりません。必要な方は別途調べるか、下記を参照にしてください。
・[GA4 アナリティクスで新しいウェブサイトまたはアプリのセットアップを行う](https://support.google.com/analytics/answer/9304153?hl=ja)
・[UAからGA4への移行プロセス](https://www.ga4.guide/what-is-ga4/ua-to-ga4-process/)

最後に、筆者は ECサイトの制作・運用・保守などを経験したことがないので、それらの関連部分（eコマース購入数やトランザクションなど）に対する記載はありません。
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以下よりGAに関する補足説明が続きます。
手っ取り早く必要な見方や使い方を知りたいという方は【[私には仮説出しとかしている暇はない](#私には仮説出しとかしている暇はない)】へ飛んでください。

### サイト解析に臨む姿勢について
2023/10月追記分です。この記事を拝見させていただき感銘を受けました。

https://qiita.com/KanNishida/items/d85d6c0fe84308efe709

海外記事の翻訳部分も含まれており、元記事の海外の記事執筆者の方と翻訳してくださった方にお礼申し上げたいと思います。ありがとうございます！
「サイト解析に臨む姿勢について」なんて偉そうな見出しで恐縮ですが、ほぼ自身の備忘録な部分が大きいです。とはいえ、**そもそもサイトやサービス、商品以外に実は問題・課題が隠されているかも**といった盲点や、**実際分析した後のアクション（施策）をより効果的に行うための大切な工程**といった部分について書きましたので興味のある方はご覧ください。

<details>
<summary>筆者の所感（記事の要点まとめ）</summary>

記事の内容はデータ分析に関するテクニックやTipsなどではなく、スタンス・姿勢の部分にスポットが当たっていて、共感を覚える部分も多い一方、身につまされる部分もあって勉強になりました。
記事では、タイトルにあるように4つのスキルについて述べています。
自身の備忘録を踏まえて筆者が感じた各スキルに対する所感を残したいと思います。

- 1：問題の本質を見極める力
対象（サイトやサービス、商品など）だけでなく関わるモノコト（営業やPR方法、方針など）まで視野を広げて全体を考慮することが重要だと感じました。**局所的ではなく全体を俯瞰して多角的にとらえる**ことで、対象以外に問題・課題がある可能性を見つける（=問題の本質を見極める）ことができる。

- 2：明確に、そして具体的に問題を定義する力
**問題・課題に対する言語化能力**が重要だと感じました。抽象的な質問や提案、懸念を少しでも具体的にして言語化することで、経営層といった上層部だけでなく同僚や周囲の人など上から下までもが問題・課題を意識（イメージ）できるようにする。

- 3：進捗を共有し、管理する力
**関係各所との密な連携・コミュニケーション**が重要だと感じました。筆者的にここが一番共感を覚えた部分でした。筆者の実体験として、データ集計しレポートまで作って提案するのは決裁権を持つ上層部に行うことが一般的でした。うまく提案が通って施策を開始した際、現場の方々（例：営業マン）に「どんな施策を、何故、いつからいつまで行うのか」を共有できていなかったため、どこか歯車が嚙み合わず想定したような効果的な取り組みにはつながりませんでした。当時は自分の施策内容がまずかった（そうだったのかもしれませんが）と思っていましたが、コミュニケーション不足は確かにあったと思います。

- 4：解決案とその根拠を伝える力
2ページ程度の簡易メモのレベルで報告書または施策提案書を作成することが重要だと感じました。これも実体験でありますが、こちらが極力丁寧に伝えようと配慮して数ページのレポートを出しても、忙しい相手からすると**読むこと自体が億劫**になってしまいます。施策は実行されなければ意味がありませんので、**読み手を配慮した簡潔なメモレベルの提案**が大切なのでしょう。
</details>

### UAとGA4の大きな違い
旧来のGA であるユニバーサルアナリティクス（UA）は「ユーザー（サイト訪問者）の**セッション（訪問）」ベース**で計測されていました。
他方、GA4は「ユーザーの**イベント（クリックやスクロールなどユーザーの行動に準拠した現象）」ベース**で計測されます。

自動的に計測してくれるページビュー数などと違って、UAではクリックやスクロールといったイベント機能はそれぞれ別途設定しないと計測できませんでした。イベントとセッションは、それぞれ独立した別枠で扱われているイメージです。そのため、セッションに基づくページビュー数を主軸にコンバージョン（ユーザーにサイトで達成してほしい行動。例：資料ダウンロードや問い合わせ等）や各種分析が行われていました。

しかし GA4 では ページビューもイベントに含まれるようになったため、UAのようにそれぞれ独立した別枠ではなく、**イベント**を主軸にサイト分析を行うようになったのです（しかもスクロールやファイルダウンロードなど各種イベントがデフォルトで搭載されている）。つまり、ページビューは従来のイベントであったクリックやスクロールと同列で評価・計測されるようになります。

今まで「△△サイトなら〇〇ページビュー数が目安」というような価値観が見られましたが、厳密には現在（GA4）ではページビュー数に今までのような価値が無くなったことになります。
ただし、あくまで一つの参考値としては従来通りの価値観もまだ有用だとも感じています。

<details>
<summary>ページビュー数の価値・地位が下がった理由</summary>
<p>昨今、YouTube 動画を埋め込んだサイトをよく見かけるように動画視聴は商品・サービスPRやユーザーの理解促進に大きく寄与してくれます。</p>
<p>しかしページビュー数を主軸に計測すると、あるサイトで20分の紹介動画を見てページを去ったユーザーと、同じく訪問して数秒後に去ったユーザーでは「等しく1ページビュー数」という計測結果になってしまい、ユーザー価値の比較からは正しい評価と言えなくなってしまいます。</p>
<p>また、Twiiter（X）や Instagramなどページ送り機能が無くてスクロールでコンテンツが随時表示される仕様に慣れている人が多いため、ページ送りをあえて設けない考え方も出てきているようです。この場合でも、上記と同様に長く見てくれているユーザーとそうでないユーザーの比較においてページビュー数を主軸にすると正しい評価とはならないでしょう。</p>
<p>前者の動画視聴では「視聴時間の計測」が評価の比較基準となり、後者では「スクロール率」が比較基準として適切です。ちなみに、GA4 では YouTube動画の視聴時間に関するイベントで短時間・中時間・長時間ごとの計測区別が可能となっていますし、スクロール率もデフォルトで計測機能が備わっています。</p>
</details>

画面遷移（ページ移動）が存在しないwebアプリや YouTube動画を埋め込んだ webサイトなど昨今の在り方に合わせて、セッションベース（ページビュー数）よりもイベントベースで計測したほうが正しい評価・サイト分析が行えるでしょうし、そういった観点からUA → GA4となったのかもしれません。

### GA4 を見る・使う前に確認・用意しておくこと
改善を目的とした webサイトの分析では、初めに「仮説（例：サイトのここを改善するとこうなって、ああなって良くなるのでは？）」を立てておく必要があります。
筆者の分析手順として簡潔に述べると、まずサイトを使ってみて「使いづらい点」や「分かりづらい点」を見つけたり、逆に「このページ（コンテンツ内容やレイアウトなど）はGood！」というポイントを探したりします。
その次に実際に GAを見て各ページの状態（各種数値）やサイト回遊率など具体的な数値を確認。
上記の使用感に基づいて確認したページでの気づきを得たり（+ 改善点を考えたり）、良いと感じたページならコンテンツ内容やレイアウトなどを模倣できるか検討・試行（優良ページの量産）したり、という流れです。
クライアントへ改善点をまとめた施策を提案する場合は最後に施策提案用のレポートを作成します。

が……

### 私には仮説出しとかしている暇はない

という方もおられるでしょう。
特に冒頭で挙げた**対象読者の方は他の業務と並行されているなど多忙**かと存じます。
そのため、サイト分析に必要な「仮説出し」すらも厳しいかもしれませんが「サイトの分析結果ってどうなってる？」と上長より突かれる可能性もあるかと思います。

そういった可能性（もといリスク）を潰すために、下記ポイントをもとに所感をまとめたり、伝えたりされれば良いかと思います。下記ポイントは筆者もデータの集計及び評価基準によく使っています。

::: note info
データの集計及び評価基準として活用するポイント
・**集客力**：そのページがどれだけ人を集めているか（pv数：ページビュー数やセッション数、閲覧開始(LP)数などを確認）

・**閲覧力（ページ基礎力）**：そのページがどれだけ人に見られているか、高いエンゲージメントを計測しているか（ページ滞在時間や各種エンゲージメント数・率などを確認）
※ エンゲージメント：10秒以上の滞在／2ページ以上の閲覧／1つ以上のコンバージョンの達成

・**誘導力**：そのページから他のページへ人がどれだけ遷移しているか（探索レポートを使用して確認）

・**成果力**：そのページがどれだけコンバージョンに貢献しているか（コンバージョン数を確認／【[アトリビューション分析](https://www.ebis.ne.jp/column/ga4-attribution/)】を行う）

サイト分析として総合的に評価する上では、これら全てに関わる部分を見ていくのですが一部では設定が必要となるため、データの集計という観点で自分や自社の事情に合わせてチェックしても良いかと思います（例：集客力と閲覧力にしぼって確認し、どのページが比較的優良ページなのかを簡潔に知るなど）。
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### GA4 のここを見て！
前項のポイント（集客力／閲覧力／誘導力／成果力）をもとにレポートを見ていきます。

まず、GA4 には多様な機能が搭載されているためそのUI（操作画面）も独特です（UAから項目内容など大きく変わっています）。

ホーム画面にアクセスすると左端に各種アイコンが表示されていると思います。そちらにマウスをかぶせると上から順に[ホーム][レポート][探索][広告]（一番下に[管理]）が表示されます。

![スクリーンショット 2023-08-01 170041.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3368730/3e49695c-6efe-5543-9b88-5000710fdc67.png)


対象読者を想定して誤解を恐れず申すと、この中で使用するとしたら **[レポート]項目** だけでも結構かもしれません。
※[ホーム]画面でもデフォルトで過去28日間の「ユーザー」や「表示回数（pv数）」などが表示されているので忙しい時はパッと見の確認程度なら使用できると思います。

ではポイント別に紹介していきます
以下より紹介するレポート画面はどれも共通のレイアウトで、右側に計測結果画面（上部は計測結果のグラフなどイメージ図、下部に具体的な項目や関連数値）が表示されます。下部に表示される内容（項目や関連数値）に関する一部を以下に記載しておきますので必要に応じて確認してください。

::: note info
【計測結果画面の下部に表示される項目内容の一部抜粋と説明】
・**表示回数**：表示されたアプリのスクリーン（画面）またはウェブページの数です。同じページまたはスクリーンが繰り返し表示された場合も集計されます。

・**ユーザーあたりのビュー**：ユーザー1人あたりが閲覧したアプリのスクリーンまたはウェブページの平均数（ユーザーの平均閲覧数）。

・**平均エンゲージメント時間**：アプリの場合はフォアグラウンド表示されていた時間の平均値、ウェブサイトの場合はブラウザ上でフォーカス状態にあった時間の平均値（ページの平均滞在時間）。

・**セッション**：サイトまたはアプリで開始したセッションの数。

・**新規ユーザー数**：サイトと初めて接触した、またはアプリを初めて起動したユーザーの数。

・**セッションあたりの平均エンゲージメント時間**：セッションあたりのユーザーエンゲージメント時間。

・**エンゲージメントのあったセッション数**：10 秒を超えて継続したセッション、コンバージョンイベントが発生したセッション、または 2 回以上のスクリーンビューもしくはページビューが発生したセッションの数。

※ その他の項目を含めて、計測結果画面で**各項目にマウスをかぶせると説明文が表示**されます。
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#### 【集客力】
・**[レポート]-[エンゲージメント]-[ページとスクリーン]**
サイト内にある全ページの表示回数別順位を把握できます。各ページは「表示回数」や「ユーザーあたりのビュー」から集客力を評価。
※画面右側の計測画面下部にある『ページパスとスクリーン クラス』をクリックして『ページタイトルとスクリーン名』に変更するとページURLからページタイトルに表記変更が可能。

・**[レポート]-[エンゲージメント]-[ランディングページ]**
サイト内にある全ページの閲覧開始（ランディング）ページになった回数別順位を把握できます。各ページは「セッション」や「新規ユーザー数」から集客力を評価。
※[ページとスクリーン]と異なってページURLから表記の変更は不可能。

・**[レポート]-[集客]-[ユーザー獲得]**
《初回ユーザー》の流入元別順位を把握できます。各流入元は「新規ユーザー数」や「エンゲージメントのあったセッション数」から集客力を評価。
※流入元別の項目内容についてはこちらの【[GA4 デフォルト チャネル グループ](https://support.google.com/analytics/answer/9756891?hl=ja)】ページにあるデフォルトチャネルの説明から確認できます。

・**[レポート]-[集客]-[トラフィック獲得]**
《ユーザー》の流入元別順位を把握できます。各流入元は「ユーザー」や「セッション」「エンゲージメントのあったセッション数」から集客力を評価。

::: note info
[集客]レポートではページ主軸の観点ではなく、**サイトにどうやって流入して来ているか**という流入元を主軸とした観点でチェックしてみてください。
このレポートでどのくらい「別のサイトから訪問しているか」「SNSから入ってきているか」「自然検索でユーザーを獲得できているか」などを把握できます。
:::


#### 【閲覧力（ページ基礎力）】
・**[レポート]-[エンゲージメント]-[ページとスクリーン]**
サイト内にある全ページの表示回数別順位を把握できます。各ページは「平均エンゲージメント時間」から閲覧力を評価。
※画面右側の計測画面下部にある『ページパスとスクリーン クラス』をクリックして『ページタイトルとスクリーン名』に変更するとページURLからページタイトルに表記変更が可能。

・**[レポート]-[エンゲージメント]-[ランディングページ]**
サイト内にある全ページの閲覧開始（ランディング）ページになった回数別順位を把握できます。各ページは「セッションあたりの平均エンゲージメント時間」から閲覧力を評価。

・**[レポート]-[集客]-[トラフィック獲得]**
《ユーザー》の流入元別順位を把握できます。各流入元は「セッションあたりの平均エンゲージメント時間」から閲覧力を評価。

::: note info 
ページ基礎力を計測するには、サイト運営者が**そのページに希望するエンゲージメントの数値**が大切になってくると思います（エンゲージメント例：ファイルダウンロードや独自に設定したイベントなど）。
[レポート]-[エンゲージメント]-[イベント]内でイベント名をクリックして確認（*1）や、[レポート]-[エンゲージメント]-[コンバージョン]内でイベント名をクリックして確認（*2）する形でも簡易な数値はチェックできますが、より詳細な状態（数値）や複数項目を一挙に把握したい場合は[探索レポート]で独自のレポートを作成して計測する必要があるでしょう。

*1：右側の計測結果画面の上部にある[比較対象を追加]から[含む][ディメンション]-[ページ/スクリーン]-[ページパスとスクリーン クラス] or [ランディングページ + クエリ文字列]を選んで[ディメンションの値]に、リスト形式で表示されたサイト内の確認したいページパス（URL）をチェック。

*2：計測結果画面の下部にある「+マークをクリック」して表示されるセカンダリディメンション欄で[ページ/スクリーン]-[ページパスとスクリーン クラス] or [ランディングページ + クエリ文字列]を選択。
:::

#### 【誘導力】
・**[探索レポート]の「経路データ探索」機能を活用して独自のレポートを作成して確認**する。
![スクリーンショット 2023-08-01 170017.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3368730/628f7749-1a38-fae2-2e94-be9e9abd4536.png)

[探索レポート]をクリックして表示された上部にある『データ探索　新しいデータ探索を開始する』欄にある **[経路データ探索]** を選択してください（参考用のスクリーンショットでは一番右側に表示されています）。
![スクリーンショット 2023-08-01 165958.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3368730/9e960c47-0327-202b-fab5-b5f39d13ea42.png)
![スクリーンショット 2023-08-01 170354.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3368730/f94230f2-cdb9-83d8-c4b7-7744d002e693.png)
右側に表示される遷移図にあるステップ1の[イベント名]をクリックして **[ページタイトルとスクリーン名]に変更したら表示される内容がイベント名からページタイトルに変わります。**

ステップ1に表示されているページタイトルで**気になるページ（または数値が大きいページ）をクリックすると、そのページからの遷移先が表示**されていきます。**ステップ2で数値が大きく減っていた場合はそれだけ離脱されている（＝誘導できていない）** ことになります。

**各ページタイトルをクリックしていって「誘導力のあるページ（ステップ2以降でも数値の高いページ）」を見つけましょう。**

#### 【成果力】
・**[レポート]-[集客エンゲージメント]-[コンバージョン]**
サイト内のコンバージョンイベントを計測できます。コンバージョンは[管理]-[プロパティ]-[コンバージョン]から追加・削除できますし、独自のコンバージョン（イベント）を作成することも可能です。
Google が事前に用意してくれている推奨イベントというものがあるので、独自のコンバージョン（イベント）を作成する場合は一度こちらの【[推奨イベント](https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/ga4/reference/events?hl=ja&client_type=gtag)】ページを確認していても良いかと思います。

### 慣れてくると「セカンダリディメンション：第二の分析軸」を使ってみる
ここまで紹介してきたレポート（探索レポート以外）では、右側の計測結果画面の下部に + マークがあることを確認できるかと思います。
例として **[レポート]-[エンゲージメント]-[ページとスクリーン]** の画面で、こちらでは[ページパスとスクリーン クラス]の横にあります。
![スクリーンショット 2023-08-01 173309.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3368730/54257cc2-1e9d-0715-5484-a34627a26b75.png)

この例で説明すると[ページパスとスクリーン クラス]がファーストディメンション（ディメンション：分析軸）で、+マークをクリックすると下記のような別画面が表示されます。
![スクリーンショット 2023-08-01 173659.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3368730/90f81bcb-d69b-39ef-a314-b3452f2068ff.png)
例えば、この中の[トラフィックソース]-[ユーザーの最初の参照元/メディア]を選択すると、**各ページにおける（ユーザーが初めて訪問した際の）流入元も合わせて一挙に確認できる**ようになるのです。
・ファーストディメンション：ページ
・セカンダリディメンション：流入元
というようにディメンション（分析軸）を掛け合わせるとより掘り下げた結果が出るので試してみてください。

### まとめ
正直、ここまで紹介してきた内容はサイト分析のレベルではなく、その手前のデータ集計の程度に留まります。
実際、サイト分析まで手を出そうと思えば[探索レポート]を使いこなしたり、セグメント（条件適用）の種類（ユーザーセグメント／イベントセグメント／セッションセグメント）による計測仕様の違いを理解したり、アトリビューション分析や Google Search Console の連携方法・使い方を学んだりなど、しなければならないことが多い他、GA4 以外のキーワード分析やSEO、アクセシビリティなど関連領域に対する知識も大事になってきます。

とはいえ、それらのスキルは一朝一夕で身につくものではありませんし、リソースの少ない中心企業では最初からサイト分析用のツールを導入したり、専門のコンサルティングを受けたりといったものを積極的に取り入れられないかと思います。
その結果「兼任」という現実的な形に落ち着くケースがあるのだと思いますが、そのせいでプライベートな時間を犠牲にしてまで働いている方も少なくないはずです。

**数字を提示できれば上長（または同僚やクライアントなど）も理解（納得）しやすくなる**でしょうし、そのステップを経た上で必要だと感じれば上記のようなツールやコンサルティングを導入するという次のステップにスムーズに移れると思います。

兼任させられてつらい思いをされることも多いかと思いますが、データの集計を通じてサイト分析などまで関心を持ちスキルアップできれば、昨今のIT時勢に鑑みても有益なポータブルスキルになると考えられます。

昔の筆者のように兼任となって数字を追う仕事に忙殺される方が少しでも減るように、この記事がお役に立てれば嬉しい限りです。

ここまで読んでいただきまして、ありがとうございました！

### 最後に
途中で気づいた方もおられるかもしれませんが、筆者はUAの頃からウェブアナリストとして著名な小川卓さんの書籍や情報などから主にインプットしてきました。小川卓さん、昔からありがとうございます。現在、GA4 に関する情報発信サイトを運営されていて、筆者も参考にさせていただくこともあるので参考例として載せておきます。より詳しいことを知りたい場合などにご活用ください。
・[Google Analytics 4 ガイド](https://www.ga4.guide/)