しかし、「パラメータって結局何なの？」「どうやって使い分ければいいの？」と感じている方も多いはず。そこで本記事では、初心者にもわかりやすくパラメータの基本を解説しつつ、広告・SEOそれぞれでの活用方法や注意点まで網羅的にご紹介します。

URL構造の理解から、具体的な活用事例、設定上の注意点、幅広い情報を実践的に解説していきます。この記事を読めば、パラメータの本質がわかり、広告・SEOの効果をさらに高める一歩を踏み出せるでしょう。

パラメータとは？初心者にもわかる基礎知識

「パラメータ」という言葉は、日常の中でも「条件」や「変数」といった意味で使われることがありますが、WebやITの分野ではもう少し具体的な役割があります。特にURLにおける「パラメータ」は、ページの内容や動作に影響を与える重要な要素です。

URLパラメータとは？

Webブラウザで表示されるURLの末尾に、「?」から始まる部分を見たことはありませんか？ たとえば以下のような形式です。

https://example.com/item?id=123&type=shoes

このように、「?」以降に続く「id=123」や「type=shoes」といった情報が「URLパラメータ」です。形式としては以下のようなルールがあります。

• ? から始まり、1つ目のパラメータが記述される
• 複数のパラメータは & で区切って追加
• 各パラメータは「キー=値」の形式で記述

このように、パラメータは「どの商品か」「どんな条件か」といった追加情報をURLに埋め込むための手段です。サイト内検索、商品フィルター、トラッキング情報の付加など、目的は多岐にわたります。

IT・広告業界での「パラメータ」の役割

Web業界では、パラメータは「動的なページ生成」や「ユーザー行動の計測」に欠かせません。特に広告分野では「広告から来たユーザーなのか」「どのキャンペーン経由か」などを判断するために使われます。

静的URLと動的URLの違い

WebサイトのURLには「静的URL」と「動的URL」の2種類があります。どちらもSEOに直接的な有利・不利はないものの、構造や管理のしやすさによってSEOへの影響に違いが出るケースがあります。ここでは、それぞれの特徴と注意点を整理します。

静的URLとは？

静的URLは、サーバー上に存在する固定ファイル（HTMLなど）に対応したURL形式で、URLの内容が安定しており、人間にも読みやすいのが特徴です。

例：

https://example.com/about.html  
https://example.com/products/shoes/

このようなURLは、意味が明確でシンプルなため、ユーザーにとっても検索エンジンにとってもわかりやすい傾向があります。ただし、Googleなどの検索エンジンは現在では高度な解析能力を持っており、静的URLの「構造のシンプルさ」自体が直接的なランキング要因になるわけではありません。

とはいえ、以下のような間接的な利点が存在します：

• URLが短く、ユーザーにとってもわかりやすいためシェアや被リンクを得やすい
• URL構造が明快なので、サイト設計や内部リンクの最適化がしやすい
• 動的URLに比べて重複コンテンツのリスクが低い

動的URLとは？

動的URLは、サーバーがパラメータの値に応じてページを生成する形式です。URLの末尾にクエリパラメータが含まれるのが一般的です。

例：

https://example.com/item?id=123&type=shoes

このようなURLはECサイト、ポータル、検索結果ページなどで広く使われています。

広告で使うパラメータ（UTMなど）とは？【広告運用者向け】

広告の効果を正確に測定し、キャンペーンの最適化を図るためには「パラメータの活用」が欠かせません。特にGoogleアナリティクスなどの解析ツールでは、UTMパラメータが主流です。この章では、広告で使われるパラメータの基本と、媒体ごとの実践的な使い方を解説します。

URLパラメータの種類

URLパラメータにはアクティブパラメータとパッシブパラメータの二種類あります。

パッシブパラメータ

パッシブパラメータとは、付与したURLパラメータによって流入情報を正確に測定するものです。アクティブパラメータと違ってサイトの見た目は変わりませんが、このパラメータによりGoogle Analyticsなどで解析することができます。広告の効果計測にはこちらが使われています。

アクティブパラメータ

アクティブパラメータとは、付与したURLパラメータの値に伴ってコンテンツが異なって表示されるパラメータのことです。

図の右側のように、URLの後ろにアクティブパラメータをつけることで絞り込みをした後のコンテンツを表示します。主にECサイトなどで使われ、商品を検索する際のフィルター機能を使って表示されたページに付与されています。

UTMパラメータの構造と役割

UTMとは「Urchin Tracking Module」の略で、Googleが提供するURL計測パラメータです。以下のような形式で使用されます。

https://example.com/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=spring_sale

主な要素は以下の通りです。

参照：カスタム URL でキャンペーン データを収集する – アナリティクス ヘルプ

「utm_source」「utm_medium」「utm_campaign」は設定が必須ですが、「utm_term」、「utm_content」は設定は任意です。

これらを設定することで、「どの広告が」「どの媒体から」「どのキーワードで」効果があったのかを解析ツールで把握できるようになります。

媒体別の活用例

• Google広告 自動タグ設定が基本ですが、必要に応じて手動でUTMを追加するケースもあります。 例：utm_source=google&utm_medium=cpc

• Yahoo広告 トラッキングテンプレートを使用して動的にパラメータを挿入可能。 例：{lpurl}?utm_source=yahoo&utm_medium=cpc

• SNS広告（Facebook, X等） シェア経由と広告経由を区別するためにパラメータ設定は重要。 例：utm_source=facebook&utm_medium=social&utm_campaign=brand_launch

トラッキングと効果測定の仕組み

UTMパラメータが付与されたURLをクリックすると、その情報はGoogleアナリティクスなどに送信され、アクセス元やユーザー行動を分類できます。これにより、広告ごとのCPA（獲得単価）やCVR（コンバージョン率）を詳細に分析可能になります。

設定ミスの例と注意点

• utm_medium が一貫していない（例：”CPC”と”cpc”が混在）
• utm_source を媒体名でなく「キャンペーン名」にしてしまう
• 本来「自然検索」の流入にもUTMが付いてしまい、オーガニックと誤認識される

これらのミスは分析の精度を大きく損ねるため、Googleが提供するUTMビルダーなどを活用し、統一したルールで設計することが重要です。

画像でマークしている箇所に情報を入力するだけで簡単にURLパラメータを付与したURLを作成することができます。

SEOとURLパラメータの関係【Web担当者向け】

URLパラメータの設計や制御は、SEOの成果に直接的な影響を及ぼします。特に、大規模サイトやECサイトなど、ページ数やバリエーションが多いWebサイトでは、パラメータの管理次第で検索順位・クロール効率・インデックス精度が大きく変わります。

この章では、SEO担当者が押さえるべき“URLパラメータ管理の実務的ポイント”を整理して解説します。

URLパラメータがSEOに影響を与える3つの場面

1. コンテンツ評価の分散

パラメータの違いによって、同一ページが複数URLで存在する場合、被リンクやインデックス評価が分散してしまうリスクがあります。

例：

• 正規：https://example.com/blog/article1
• トラッキング付き：https://example.com/blog/article1?utm_source=twitter

この2つのURLが検索結果に別々に現れると、リンク評価が分散し、検索順位が下がる可能性があります。

2. クローラビリティの悪化

パラメータによって大量のURLが生成されると、Googlebotがクロールすべき重要ページにたどり着く前に「クロール予算（クロールバジェット）」を使い果たしてしまう場合があります。

例：

?sort=price_asc  
?sort=price_desc  
?ref=ad  
?ref=mail

同じ商品一覧ページにこれらのパラメータ違いで数十〜数百のURLが存在すると、重要な新着商品ページなどのクロールが後回しにされることがあります。

3. 重複コンテンツの警告や順位変動

Google Search Consoleでは、「重複しています。ユーザーにより優れたページが選択されました」といった表示がされることがあります。これは同一内容のページが複数あると判断されたときの警告です。

パラメータの順番や有無によって、中身が同じなのに異なるURLが生成されてしまうことがあります。たとえば：

• https://example.com/item?id=123&ref=a
• https://example.com/item?ref=a&id=123
• https://example.com/item?id=123

これらはすべて同じ商品ページを表示するにも関わらず、検索エンジンは別ページとして認識する可能性があります。結果として、評価が分散したり、重複コンテンツと見なされることで検索順位に悪影響を及ぼします。

URLパラメータによる細かなバリエーションが原因でこれが起きると、本来評価されるべきページが除外対象になることもあるため、注意が必要です。

SEO観点でのURLパラメータ管理のベストプラクティス

ケース例：URLパラメータのせいでSEO評価が下がったケース

• 症状：商品ページのGoogle検索順位が急落
• 原因：同一商品ページに ?ref=, ?campaign=, ?from=nav など10種類以上のURLが存在し、canonicalタグが未設定
• 対応：canonicalタグで評価を統一
• 結果：1ヶ月後に順位が回復・インデックス数も安定

パラメータ付きURLは便利ですが、検索エンジンがどう解釈するかを考えた設計と制御が必要です。特にSEOでは、「見えないリスク」になりやすいため、意識的な運用が求められます。

よく使われるURLパラメータ一覧と用途【業務別まとめ】

URLパラメータは多岐にわたる用途があり、Webサイトや広告運用の目的によって使われ方が異なります。ここでは、まずパラメータの種類を目的別に分類し、その後に業務ごとの具体的な利用例を表形式で整理します。

パラメータの目的別分類

URLパラメータは主に以下の5つに分類されます。それぞれに対して、SEO・広告・UX面での配慮ポイントが異なります。

 ポイント：それぞれのパラメータが「ページ内容に影響を与えるか／与えないか」によって、SEOでの制御方法が変わります。

業務別によく使われるパラメータとその用途

以下は業務シーンごとの代表的なパラメータ使用例をまとめた一覧です。

URLパラメータ活用のベストプラクティス

URLパラメータは非常に便利な仕組みですが、設計や使い方を誤るとSEO・広告効果の両面で悪影響を及ぼすことがあります。ここでは、広告・SEO双方の視点から見た“パラメータ活用の最適解”を整理し、実務で役立つベストプラクティスをご紹介します。

パラメータの設計ルールを統一する

同じ目的のパラメータでも、表記ゆれや冗長な指定があると、分析・クロール効率ともに悪化します。

悪い例：

• utm_source=Google, utm_source=google, utmSource=GoogleAds

良い例：

• 全て小文字に統一：utm_source=google

パラメータの順番は統一しよう

パラメータの順番が異なるだけで別URLとして認識される可能性があります。URLを正規化するには、順序ルールを設けましょう。

例：

• ?color=red&size=M と ?size=M&color=red は検索エンジンからは別物と見なされることがある

内部リンクではUTMパラメータを使わない

UTMパラメータは、Google蛙也てぃくにおける「参照元のアクセス」を把握するために利用するものです。サイト内で使用してしまうと、セッションが切れてしまう恐れがあります。

SPAやJavaScript環境での注意点

近年では、URLパラメータを使ってJavaScriptで動的に表示内容を切り替えるシングルページアプリケーション（SPA）も増えています。この場合、以下の点に注意が必要です：

• パラメータ変更が画面に反映されるだけで、Googlebotが正しく理解できない場合がある
• pushState()やreplaceState()を使ったURL操作は、ページURLが変わってもHTMLの再取得が発生しないため、検索エンジンが個別のページとして認識しにくく、SSR（サーバーサイドレンダリング）やプリレンダリングの導入が推奨されます

これらの施策は、SEOと広告のどちらか一方ではなく「両立」を目指すための考え方です。 「見えるURLの整理」は、ユーザー体験の向上にもつながります。

よくある質問（FAQ）

ここでは、URLパラメータに関して広告・SEOの現場でよく寄せられる疑問に答えます。実務で悩みがちなポイントを押さえておくことで、トラブルや設定ミスを未然に防ぎましょう。

Q1：SEOに悪影響を与えるのはどんなパラメータ？

A： パラメータそのものが悪いわけではありませんが、以下のような使い方がSEO上の問題を引き起こすことがあります。

• 同一ページに複数のURL（評価分散・重複コンテンツ）
• 内部リンクにトラッキング付きURLを使用（リンク評価の分散）
• パラメータの組み合わせが無限に近くなっている（クロールバジェット浪費）

対応策としては、canonicalの設定、noindexの活用、パラメータ順序の統一などが有効です。

【2025年最新】SEOとは？8つの具体的な対策とやり方、仕組みまでわかりやすく解説！

SEO（検索エンジン最適化）は、「Search Engine Optimization」の略で、検索エンジンでの上位表示を目指し、自然検索からのアクセス増加を図...

Q2：広告パラメータとGoogleアナリティクスの関係は？

A： UTMパラメータなどの広告パラメータは、Googleアナリティクス（GA4）でキャンペーンの成果や流入元を正確に分析するために必要不可欠です。

正しく設定すれば、以下のような指標を分類できます：

• 媒体（google / facebook など）
• 流入経路（CPC / social / email）
• キャンペーン別の成果（CV、直帰率など）

ただし、一貫した命名ルールを定めていないと、レポートが正しく集計されないので注意しましょう。

GA4（Google Analitics4）とは？特徴と設定方法、UAとのちがいについて

みなさんはもう、UAからGA4への移行は終了しましたか？ UAのサービス終了が2023年7月に迫った今、移行済みの方もまだ済んでいない方も、この記事を読んでGA...

Q3：GSCでURLパラメータを設定する項目が見当たりません…

A： 以前はGoogle Search Consoleに「URLパラメータ設定」という機能がありましたが、2022年4月に廃止されています。

現在はこの設定は使えないため、以下のような対処で代替する必要があります：

• サイト内でのcanonicalタグ設定
• robots.txtでのブロック
• noindexでのインデックス制御
• サーバーサイドでのリダイレクト設計など

詳細はGoogle公式の機能廃止の案内をご確認ください。

以上のようなFAQを元に、日常の運用や設定確認のヒントとしてご活用ください。

まとめ：パラメータを理解して広告・SEOの効果を最大化しよう

URLパラメータは、Webマーケティングにおける“裏方”のような存在ですが、その設計や管理次第で広告の計測精度やSEOパフォーマンスに大きな差が出ることがこの記事からお分かりいただけたかと思います。

パラメータは「つければ終わり」ではなく、「どう活かすか」が重要です。SEOと広告は別々の指標で動いているように見えて、URLという共通言語でつながっています。だからこそ、部門を超えた認識合わせと設計ルールの統一が、成功のカギを握ります。

パラメータを正しく理解し、目的に合わせて活用できれば、広告・SEOの成果は確実に高まります。今こそ、URLの見直しから一歩進めてみましょう。

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GDN(Googleディスプレイネットワーク)とは

GDNとは、Googleディスプレイネットワークの略称であり、Google広告で出稿する事ができるディスプレイ広告のことです。GDN(Googleディスプレイネットワーク)は、Googleと提携する200万以上のウェブサイトや動画、アプリの総称であり、ディスプレイネットワークを通して世界中のインターネットユーザーの90％以上に広告を表示することができます。
引用：ディスプレイ広告とGoogleディスプレイネットワークについて｜Google広告ヘルプ

ディスプレイ広告とは

ディスプレイ広告とは、ウェブサイトやアプリなどに表示される画像、テキスト、動画などの広告のことを指します。様々なウェブサイトやアプリの広告枠に表示することができ、多くのユーザーに広告を配信することができます。検索広告は「キーワードを検索したユーザーに広告を表示する」ため、商品に対するニーズや目的が明確である顕在層がターゲットであることに対し、ディスプレイ広告はユーザー自身が商品に対するニーズや目的が明確になっていない、サービスや商品を知らないユーザーに対しても広告を表示することができるため、潜在層にもアプローチすることができます。

GDNのメリット

幅広い配信面とユーザーにアプローチすることができる

先述したようにGDNはGoogleと提携する200万以上のウェブサイトや動画、アプリに広告を配信することが可能なため、幅広い配信面に対して広告配信が可能です。そしてGoogleは検索エンジン世界シェア85％以上(2022年現在)を誇っており、幅広いユーザーにアプローチすることが可能です。

少ない工数でクリエイティブ作成ができる

レスポンシブディスプレイ広告では、GoogleのAIによりアップロードされたアセット(画像、広告見出し、ロゴ、動画、説明文)を組み合わせて広告が生成され、ウェブサイト、アプリ、YouTube、Gmailに掲載されます。Google広告に様々なアセットをアップロードしてレスポンシブディスプレイ広告を作成すると、掲載結果の履歴から機械学習の予測に基づいて広告スロットごとに最適なアセットの組み合わせが決定されます。広告グループとキャンペーン内の広告ポートフォリオを管理する手間が軽減され、クリエイティブを少ない工数で作成できます。
引用：レスポンシブディスプレイ広告について｜Google広告ヘルプ

GA4の連携によるデータ活用

アクセス解析ツールであるGA4(GoogleAnalytics4)はGoogle広告と同じGoogleのプロダクトであるため、簡単に連携することができます。GA4とGoogle広告を連携する事により、GA4のコンバージョンデータをインポートしたり、Google広告アカウントでGA4の指標を確認することが可能です。Google広告だけでは得ることができない気づきをGA4のデータから取得でき、分析に役立てることができます。

GDNの特徴

次にターゲティング、配信面、クリエイティブフォーマットといったGDNの特徴についてご紹介いたします。

ターゲティング

ターゲティング項目は、大きく分けて「誰に配信するか」「どこに配信するか」の2つに分類されます。

オーディエンスターゲティング：誰に配信するか

コンテンツターゲティング：どこに配信するか

引用：オーディエンスターゲティングについて｜Google広告ヘルプ

プレースメントターゲティングの概念図

配信面

GDNでは、Googleと提携している200万以上のウェブサイトや動画、アプリに対して広告を配信することが可能です。提携サイトであるYouTube、食べログ、ライブドアブログ、教えてgooなどをはじめ、Googleアドセンスを利用している多くのサイトの広告枠に広く配信されます。

例：YouTube

クリエイティブフォーマット

GDNクリエイティブフォーマットは47種類ありますが、ここでは代表的なサイズをご紹介します。詳しいサイズ一覧はこちらをご覧ください。

バナーサイズ

レスポンシブ広告

ファイルサイズの上限が150KBとなっているので容量上限に注意して入稿しましょう。

ファインド広告・カルーセルファインド広告

ファイルサイズの上限が5MB（ロゴは1MB）となっているので容量上限に注意して入稿しましょう。

GDNの入札戦略

GDNの入札戦略は以下のとおりです。

GDNで入稿する際の注意点

広告審査完了まで日数を考慮する

Google広告の広告審査結果はほとんどの場合1営業日かかるとされていますが、入稿数の多い時期の場合、審査に時間がかかる場合があります。そのため審査にはある程度日数がかかる事を考慮し、クリエイティブの準備、入稿、配信スケジュールの管理を行いましょう。

最上級表現を使わない

「No.1」「業界初」「日本一」といったフレーズは誇大広告とみなされ、審査に落ちてしまう可能性が高いです。このような表現は消費者に誤った認識を与えてしまう可能性があることから、最上級表現は景品表示法でも規制されています。根拠のないまま、最上級表現を記載した場合、法令違反になる可能性もあるため十分に注意が必要です。審査に落ちてしまうだけでなく、法令違反による信頼の損失にもなりかねません。

参考：ヘルスケア、医薬品｜Googleポリシーヘルプ

Googleのポリシーをチェックする

もちろん入稿する際の注意点は先述したものだけではありません。入稿する際には上記の注意点に加えしっかりとGoogleのポリシーをチェックしたうえで入稿するよう心がけましょう。

ポリシー：Google広告のポリシー

YDA(Yahoo!ディスプレイ広告)との違い

YDA(Yahoo!ディスプレイ広告)とは、Yahoo!広告ディスプレイ運用型広告のことです。

ウェブサイトに画像で広告表示できるディスプレイ広告の一種で、Yahoo!JAPANの各サービスサイトやYahoo!と提携したパートナーサイトに広告を掲載する事ができます。

配信面

先述したように、GDNはGoogleと提携するウェブサイトや動画、アプリに対して広告を掲載するのに対し、YDAはYahoo!JAPANの各サービスサイトや提携したパートナーサイトに広告を掲載することができます。

フォーマット

GDNの広告サイズが40種類以上あるのに対して、YDAは9種類のみとなっています。
YDAの詳しいサイズ一覧はこちらをご覧ください。

バナーサイズ(画像)

レスポンシブ

ロゴ

GDNでは最小サイズが定められ、それよりも大きければバナーサイズを柔軟に設定できますが、YDAのバナーサイズは各サイズ限定されています。加えて説明文や広告タイトルの文字制限もGDNとは異なっています。

ターゲティング

GDNにしかないターゲティング

GDNでは、比較的YDAよりも詳細にユーザーをターゲティングすることが可能です。

YDAにしかないターゲティング

・検索履歴｜サーチキーワード
GDNにはないターゲティング手法です。
指定したキーワードで検索したユーザーに対し広告を配信するターゲティング機能です。　事前に作成したキーワードのリスト(サーチキーワードリスト)を選択することで、サーチキーワードターゲティングを設定できます。

参考：サーチキーワードターゲティング｜Yahoo!広告ヘルプ

マーケティング担当者必見！サーチキーワードターゲティング完全攻略！

サーチキーワードターゲティングはYahoo!広告独自のターゲティング方法です。本コラムでは、サーチキーワードターゲティングの概要から活用方法まで解説していきます...

まとめ

いかがでしたか？
GDNのメリットや特徴をよく理解した上で効果的に運用していきましょう。
弊社ではGDNやYDAだけでなく様々なメディアでの運用実績がございますので、何かご不明点がございましたらご気軽にご相談ください。

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この記事では、GA4でのスクロール率の計測方法について解説します。スクロール率を計測することで、ユーザーがページのどこまで閲覧したかを確認でき、コンテンツの評価やユーザー行動分析に役立ちます。GA4では拡張計測機能を使ってスクロール率を取得できます。デフォルトでは90%スクロールのみが記録されるため、より詳細なデータを得たい場合にはGTMを活用してカスタマイズしましょう。

スクロール率とは？

そもそもスクロール率とは、Webサイトのページがスクロールされた割合を表している指標です。
つまり、「ユーザーは表示されたページのうち、どこまで読んだのか」を表していて、Webページの質を把握することに役立ちます。

ページ全体を100%としたときに、何%地点までスクロールしたのかを%で表します。

たとえば、Webページの最後までユーザーが記事を読んでいないことが発覚したとします。
どの部分でユーザーが離脱しているのか確認できれば、サイト構造のうちどこに問題があるか把握できます。

スクロール率と読了率の違い

スクロール率と読了率は、似ていますが「目的」と「計測する内容」が異なります。よって、「対策内容」も変わります。

読了率とは、ページを最後まで見た割合を表します。

また「目的」については、スクロール率は、コンテンツの視認性やユーザーの離脱箇所を確認するために、ページを閲覧したユーザーがどこまでスクロールしたかを測ります。
一方で読了率は、コンテンツが最後までしっかりと読まれているか、ユーザーにとって価値のあるコンテンツであるかを確認するために、コンテンツやページの終了地点に達した割合を計測し、最後まで読んだかどうかを確認します。

「対策内容」に関しては、スクロール率では、離脱が多い箇所に関連するリンクを設置したり、コンテンツの配置を変える等の施策を検討しますが、読了率はコンテンツの内容がユーザーにとって価値のある内容に改善する等の施策を検討します。

GA4のスクロール率

GA4では「scroll」というイベント名でスクロール率を把握できます。

UAでは、このスクロール率を計測しようとすると、Googleタグマネージャー（GTM）を使用する必要がありました。しかし、GA4にアップデートされたことで、GTMを使用せずに設定が可能となりました。

GA4でスクロール率を計測する方法

では、スクロール率の計測をする方法を紹介します。計測方法は大きく2つあります。

1. 拡張計測機能を使用した設定方法
2. GTMを使用した設定方法

それぞれ説明します。

拡張計測機能を使用した設定方法

設定方法は、以下の手順になります。

1. 管理画面のプロパティのなかにある「データストリーム」を選択する。
2. スクロール率を設定したいWebサイトを選択する。
   
3. ウェブストリームの詳細から歯車ボタンをクリックして、スクロール数を有効にする。
   

拡張計測機能イベントを含めた、GA4のイベントについては以下の記事で詳しく紹介しているので、ぜひご覧ください。

GA4のイベントってなに？イベントの種類や設定の仕方と確認方法まで解説！

Googleアナリティクス4（GA4）のイベントは、従来のUA（ユニバーサルアナリティクス）と考え方が大きく異なります。GA4では、ページビューもクリックもフォ...

GTMを使用した設定方法

GTMの「スクロールされた距離」というトリガーを利用することで、計測したい任意の値を設定できます。GTMでの設定方法は、以下の手順になります。

1. 左側のメニューから「タグ」を選択します。
   
2. 「新規」をクリックします。

   

3. 「タグの設定」を選択し、タグタイプのなかから「Googleアナリティクス：GA4イベント」を選択します。

   

4. イベント名を入力します。設定タグでは「GA4設定タグ」を選択します。
5. イベントパラメータにてパラメータ名と組み込み変数を入力します。
   変数には「{{Scroll Depth Threshold}}」を入力します。

   

1. 「タグの設定」の下にある「トリガー」を選択します。
   トリガーの選択の右にある「＋」（プラスボタン）をクリックします。
2. 「トリガーの設定」をクリックして、トリガーのタイプから「スクロール距離」を選択します。

   

3. 今回は、縦方向スクロール距離を選択します。
   割合、もしくはピクセル数に任意の値を入力し、保存します。

   

1. タグの名前を入力後保存をクリックします。

以上でGTMの設定は完了です。その後、設定したGTMタグをGA4でカスタムイベントとして設定します。

GTMでスクロール率を計測する場合、GA4の拡張計測機能にある「スクロール数」は計測をオフにしておきましょう。これは、GA4とGTM両方で重複して計測された結果、データが正しく収集できなくなってしまうことを防ぐためです。

GA4で設定するスクロール率の注意点

ただし、ページのトップを0％として、計測できるスクロール率は90%のみとなります。
ユーザーが、ページのスクロールが90%に満たない割合で離脱してしまった場合、「scroll」というイベントは計測されません。

たとえば、下記のイメージ図のように、ページの途中にサービスの詳細サイトへ誘導するボタンを設置しているとします。この場合、サービスの詳細サイトへ遷移はしているものの、誘導につながったこのページの「scroll」は計測されず、レポート上は「0」と表示されます。

このように、ページの途中までのスクロール率を計測したい場合や、さらに細かくスクロール率を計測したい場合は、UAと同様にGTMを使用する必要があります。

レポートでの確認方法

探索レポートでの確認方法

スクロール率の計測設定ができたら、探索レポートで数値を確認しましょう。

ページ別のスクロールを確認するレポートの作り方は以下です。

1. 「自由形式」のレポートを選択
2. ディメンション（行）に、「ページパスとスクリーンクラス」or「ページタイトル」、「ページパスとクエリ文字列」等を設定
3. ディメンション（列）に、GTMで設定した「percent_scrolled」を設定
4. 指標に、「イベント数」を設定

デバイス別やチャネル別、性別等のデータを見たい場合は、ディメンション（行）の内容を変更することで確認が可能です。

探索レポートでは、スクロール「率」を出すことはできないので、次に紹介するLooker Studioのレポートも合わせてみていくのがおすすめです。

Looker Studioでの確認方法

Looker Studioでも同じようにスクロールイベントを確認できます。また、関数を組めばスクロール率を表にすることも可能です。

指標を追加する際に、「計算フィールドを追加」を選択し、SUM(イベント数)/SUM(表示回数) と計算式を入れます。

イベント数降順にすることで見やすいレポートが作成可能です。

まとめ

スクロール率の計測方法とレポートでの確認方法をご紹介しました。

GA4にアップデートされ、GTMを利用せずとも簡単にスクロール率を計測できるようになりました。しかし、計測されるタイミングのカスタマイズ性にはどうしても欠けてしまいます。

収集したいデータに合わせて、GA4とGTMを活用しましょう。

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UAのサービスが終了した今、GA4でコンバージョンを設定することが必須となりました。
UAとの違いにも触れつつ、GA4でのコンバージョン設定について今回は紹介していきます。

Googleアナリティクス4（GA4）とは？

Googleアナリティクス4（GA4）とは、Googleアナリティクスというアクセス解析ツールの最新バージョンのことです。

GA4の特徴は、全てのユーザー行動をイベントとして計測する点です。
イベントをデータ計測の軸としたことで、Webサイトとアプリを横断するユーザーの行動も計測できます。

さらに詳しくGA4について知りたい方は、こちらをご覧ください。

GA4（Google Analitics4）とは？特徴と設定方法、UAとのちがいについて

みなさんはもう、UAからGA4への移行は終了しましたか？ UAのサービス終了が2023年7月に迫った今、移行済みの方もまだ済んでいない方も、この記事を読んでGA...

GA4とUAの「コンバージョン」の3つの違い

GA4とUAにおける「コンバージョン」には、大きく3つの違いがあります。
以下に順番にご説明します。

1. GA4ではコンバージョンもイベントに含まれる
2. UAと比べてコンバージョン数が多くなる
3. コンバージョンの設定可能数

GA4ではコンバージョンもイベントに含まれる

UAには、目標（コンバージョン）として4つのタイプがありました。

• • 目標URL：特定のページが読み込まれる（「購入完了」ページなど）
  • 滞在時間：一定時間滞在する（3分以上など）
  • ページビュー数／スクリーンビュー数：一定以上のページorスクリーンが表示された（5ページなど）
  • イベント：定義した行動が完了したとき（動画の再生など）

GA4にアップデートされたことで、この4種類のコンバージョンが全て「イベント」に含まれました。
そのためGA4では、UAのようにコンバージョンを独自で設定するのではなく、1つのイベントとして設定したうえで、コンバージョンとして指定するという流れに変更されました。

GA4のイベントについて詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。

GA4のイベントってなに？イベントの種類や設定の仕方と確認方法まで解説！

Googleアナリティクス4（GA4）のイベントは、従来のUA（ユニバーサルアナリティクス）と考え方が大きく異なります。GA4では、ページビューもクリックもフォ...

UAと比べてコンバージョン数が多くなる

UAの場合、1セッションに対してコンバージョンは１件しか計測されません。
しかし、GA4では、セッション単位で区切ってデータを計測するという概念がなくなったため、計測されたイベント（コンバージョン）は全てカウントされるようになりました。

この仕様の変更により、GA4のほうがUAと比べて、コンバージョン数が多くなる傾向にあります。

たとえば、ECサイトで「カートに追加する」をコンバージョンとして設定していたとします。
以下の図のように、UAでは1セッション内で複数回追加されていても、コンバージョン数は1回とされてしまいます。一方GA4では、カートに商品が追加されるごとにコンバージョンがカウントされます。

GA4でのコンバージョンのカウント方法を変更する

前述のように、GA4では、発生した
全てのコンバージョンをカウントします

しかし、UAと同様に「セッションごとに1回」でカウントする設定へ変更することも可能です。

また、UAからGA4への移行方法によっては、デフォルトのカウント方法が「セッションごとに1回」となっています。

この2点どちらかに当てはまる場合、デフォルトのカウント方法が「イベントごと」ではない可能性があるので、念のため確認したほうがよいでしょう。

確認方法は、［GA4］コンバージョンのカウント方法についてをご覧ください。

コンバージョンの設定可能数

UAでは、ビューごとに20個までコンバージョンを設定できました。

一方GA4は、「ビュー」がなくなり、「プロパティ」ごとに30個までとなります。
有料版を利用している場合は、プロパティごとに50個までコンバージョンを設定できます。

GA4でのコンバージョンの設定方法

それでは、実際の設定方法を紹介します。

GA4の管理画面から新しくイベントを作成して使用する場合

1. 管理画面のプロパティから「イベント」を選択し、「イベントを作成」をクリックします。
   
2. 「作成」を順にクリックします。
   
3. イベントの作成画面にて、それぞれ必要事項を入力します。

   ※上記はページの表示でイベント計測する設定例です

4. イベント一覧で「コンバージョンとしてマークを付ける」を有効にする

GTMを使ったコンバージョンの設定方法

イベントの作成はGoogleタグマネージャー（GTM）からも設定できます。
より複雑な設定を行いたい場合や、複数個所で使用する予定がある場合は、GTMを利用してイベントを作成することをおすすめします。

詳しいイベントの設定方法は、こちらからご覧ください。

次に、作成したイベントをコンバージョンとして設定します。
上記の手順で、「問い合わせ完了」というイベント名を付けたと仮定して、紹介します。

1. 管理画面のプロパティから「コンバージョン」を選択します。
2. 「新しいコンバージョンイベント」をクリックします。

   

3. 先ほど作成したイベントの名前（問い合わせ完了）を入力して、保存を押します。
   この時、イベント名に間違いがないかしっかりと確認しましょう。

   

正しくイベントが設定されていると、「コンバージョンイベント」の一覧に表示されます。

新しく作成したイベントは一定時間経過しないと、レポートに反映されません。
レポートに反映されてから、コンバージョンとして設定してしまうと、それまでに計測されていたイベントは、さかのぼってコンバージョンとして計測できません。
そのため、新規でイベントを作成したい場合は上記ステップで設定しましょう。

GA4でのコンバージョンの確認方法

次に、設定したコンバージョンの確認方法を紹介します。

コンバージョン数

レポート画面のエンゲージメントから「コンバージョン」を選択します。
ここで、コンバージョン数を確認できます。

コンバージョンしたページ

レポート画面のエンゲージメントから「ページとスクリーン」を選択します。

ここで、どのページでコンバージョンが発生したか確認できます。
特定のコンバージョンに絞り込んで数値を確認することもできます。

流入経路別のコンバージョン数

レポート画面の集客から「トラフィック獲得」を選択します。
ここで、流入経路別でコンバージョンの獲得数が確認できます。
こちらも、特定のコンバージョンに絞り込んで数値を確認できます。

ファネルデータ探索を見る

※2023年6月に「目標到達プロセス」から「ファネルデータ探索」に名称が変更されました。

1. 探索画面から「ファネルデータ探索」を選択します。

   

2. ステップの左にある編集マークをクリックします。

   

3. ファネルのステップの編集で各ステップを入力します。

   

ここで、指定した経路をたどったコンバージョンへの遷移数を確認できます。

GA4でコンバージョンが計測されない時の対処方法

コンバージョンの設定が完了しても、レポート上で確認できない場合は、次の内容を確認してみてください。

時間をおいてみる

コンバージョンを設定してすぐは、レポート上に反映されません。
最大でも48時間は処理に時間がかかる場合もあるため、1日程度待ってみましょう。

イベントの設定を確認

イベントが正しく設定されているか、GA4やGTMで確認してみましょう。

GA4でイベントを設定した場合、一致条件やパラメータ値などが間違っていないか、管理画面から確認します。
GTMでイベントを設定した場合は、イベント名やトリガー条件などの設定が正しいか確認します。

除外フィルタの確認

特定のIPアドレスや、特定の参照元からのアクセス除外設定を行っていることがあります。

除外フィルタがかかっていると、そこから発生したコンバージョンは計測されません。

管理画面のプロパティにある「データストリーム」から「タグの設定を行う」を選びます。設定の横にある「すべて表示」をクリックして、「内部トラフィックの定義」と「除外する参照のリスト」を確認してみましょう。

まとめ

いかがでしたか。
弊社では、GA4を使った様々な分析を行い、Webサイトの改善につなげています。
Webサイトのパフォーマンスにお困りの方がいましたらお気軽にお問い合わせください。

GA4で正しくコンバージョンを設定して、今後も適切なデータをGoogleアナリティクスで収集していきましょう。

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GA4におけるイベントとは

まず、GA4でのイベントの意味やUAとの違いを簡単に紹介します。

GA4でのイベントの定義

GA4の「イベント」とは、ウェブサイトやアプリでユーザーが起こした行動のことを指します。

イベントは「イベント名」と「イベントパラメータ」で構成されています。
それぞれ、イベント名で「どのようなイベントか」を表し、イベントパラメータで「どのような、どのくらいの」といったイベントに紐づいた付加情報を設定します。

たとえば、ECサイトで購入が完了したタイミングでイベントを計測するとします。「購入」というイベントに対して、「item_id」（商品固有のID）や「price」（価格）などのパラメータを付け加えることで、ユーザーが何をどのくらい買ったのか把握することが可能になります。

GA4とUAのイベントの違い

UAにも「イベント」と呼ばれるものはありましたが、GA4とは異なります。

UAではページビューを軸にデータを計測していました。
そのなかで、スクロール率やファイルのダウンロードなど、ページビュー軸では計測のできないデータを計測したい場合に、イベントとして設定する必要がありました。

一方、GA4ではイベント（つまり“ユーザーの行動”）をデータの計測単位として使用しており、ページビューを含め、全てがイベントとして記録されるようになりました。

つまり、UAでは把握できなかったユーザーのサイト内での行動がGA4では把握できるようになりました。ユーザーの具体的な行動をより詳しく分析できるようになったということです。

GA4の「キーイベント」

キーイベントとは、イベントの中でも重要な指標を指します。いわゆる、「コンバージョン」です。問い合わせや資料ダウンロード、購入などのコンバージョンポイントについてはイベント作成時に以下のようにチェックを付けることで「キーイベント」として計測がされます。

 

キーイベントの設定方法の詳細については以下の記事を参考にしてください。

【画像付き】GA4のコンバージョン設定方法や確認の仕方、計測されない時の対処法について紹介

アクセス解析をおこなううえで、コンバージョンの計測はとても重要です。 UAのサービスが終了した今、GA4でコンバージョンを設定することが必須となりました。 UA...

GA4におけるイベントの種類

GA4のイベントには、大きく分けて4種類あります。

自動収集イベント

自動収集イベントとは、設定をせずとも、Googleがデフォルトで収集するイベントのことです。

計測したいイベントがまず自動収集イベントにあるか、確認することで設定作業の効率が上がります。
自動収集イベントの計測の停止はできないので、必要なもののみをレポートや探索レポートで確認するという形になります。

具体例として、次のようなものがあります。

参照元：［GA4］自動収集イベント（Googleアナリティクスヘルプ）

拡張計測機能イベント

拡張計測機能イベントとは、自動収集イベントの一部です。手動で有効・無効の切り替え設定をするだけで計測が可能です。

計測できるイベントはウェブサイトのみですが、UAではGTMの活用やイベントの設定をする必要があった指標を簡易的に計測できるようになりました。

拡張計測機能イベントには、次のものがあります。

参照元：［GA4］拡張イベント計測機能（Googleアナリティクスヘルプ）

推奨イベント

推奨イベントは、Googleから推奨されているイベントのことを指します。

イベント名とパラメータが事前に定義されており、目的に合わせて手動で設定する必要があります。
Googleアナリティクスヘルプに、業種別に推奨されるイベントが記載されています。業種はそれぞれ、「すべてのプロパティ向け」、「オンライン販売向け」、「ゲーム向け」があります。
推奨イベントを設定することで、使用できる専用のレポートもあるため、新しいイベントの作成時は、まず推奨イベントにないか確認しましょう。

参照元：［GA4］推奨イベント（Googleアナリティクスヘルプ）

たとえば、次のようなものになります。

すべてのプロパティ

業種に関係なく、Googleが推奨しているイベントです。

オンライン販売向け

小売、Eコマース、教育、不動産、旅行の分野における販売の測定時に推奨されているイベントです。

見込み顧客の発掘

見込み顧客の発掘時にファネル全体を測定する際の推奨されているイベントです。これらは、企業間販売、自動車販売、保険販売、またはコンバージョンがオフラインで発生するケース全般で役立ちます。

ゲーム向け

ゲームプロパティの測定時に推奨されているイベントです。

カスタムイベント

カスタムイベントは、今までに紹介した3種類のイベント以外のデータを計測するために作成するイベントです。

イベント名やパラメータなど全てを設定するため、独自でイベントを定義することができます。
より複雑な計測指標の設定が必要になる場合は、Googleタグマネージャー（GTM）などの外部ツールの活用も必要になります。

GA4のイベント設定方法

ではここからは、GA4でのイベントの設定方法を紹介します。

拡張計測機能イベントの設定方法

拡張計測機能イベントを使用する場合は、次の手順で設定します。

1. 管理画面のプロパティにある「データストリーム」→「ウェブ」を選びます。
2. ウェブストリームの詳細から拡張計測機能の右にある歯車をクリックします。
3. 計測したいイベントを有効にして、「保存」をクリックします。

推奨イベントとカスタムイベントの設定方法

推奨イベントとカスタムイベントの設定方法を紹介します。この2つは同じ方法で設定できます。

1. 管理画面のプロパティにある「イベント」を選びます。
2. イベントのなかの「イベントの作成」を選びます。
   「作成」をクリックします。
   
3. イベントの作成画面にて、カスタムイベント名、一致する条件、パラメータ、パラメータ値をそれぞれ入力します。
   

GTMを使用したカスタムイベントの設定方法

推奨イベントとカスタムイベントは、GTMでも設定できます。

1. ワークスペースから「タグ」を選びます。
   「新規」をクリックします。
2. 「タグの設定」を選ぶと、タグタイプが選べます。
   「Google アナリティクス：GA4イベント」を選びます。
3. イベント名を入力します。
   
4. 「タグの設定」の下にある「トリガー」をクリックします。
   右上にあるプラスボタン（+）をクリックします。
5. トリガーの設定をクリックして、トリガーのタイプを選びます。
6. 任意のタイプを選び、それぞれ必要事項を記入します。
   最後に保存をクリックします。

設定したイベントの計測がされているかの確認方法

イベントを設定したあとは、きちんと計測されているか確認しておきましょう。
確認方法は3つあります。

イベントメニューから確認

管理画面のプロパティにある「イベント」から確認できます。

「既存のイベント」欄に反映されていれば、問題ありません。
ただし、イベントレポート画面に設定後すぐにデータが反映されない場合もあります。確認できない場合は、少し時間をおいてみましょう。

GTMから確認

GTMを使用してイベントの設定をしている場合はGTMのプレビューモードからも確認できます。

「Tags Fired」の項目に、設定したイベントタグが表示されていれば、正常にタグが発火している状態です。

DebugViewから確認

まとめ

GA4でデータの計測環境を整えて必要なデータを収集することで、より詳細な分析や多角的な分析が可能になります。関係者の計測を除外したい場合は、以下の記事を参考に内部トラフィックの除外をすることもおすすめです。

GA4でIPアドレスを使ってアクセス（内部トラフィック）を除外する方法

Googleアナリティクス4（GA4）では、社内や関係者によるアクセスを除外することで、より正確なユーザーデータの分析が可能になります。この記事では、IPアドレ...

より効率的に必要なユーザーの行動データを収集して活用することに、この記事が少しでも役立てばと思います。

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GA4についての概要は下記記事をご覧ください。

GA4（Google Analitics4）とは？特徴と設定方法、UAとのちがいについて

みなさんはもう、UAからGA4への移行は終了しましたか？ UAのサービス終了が2023年7月に迫った今、移行済みの方もまだ済んでいない方も、この記事を読んでGA...

この記事では、GA4でIPアドレスを除外する方法や注意点などを紹介します。

IPアドレスとは

IPアドレスとは「Internet Protocol Address」の略で、ネットワーク通信のために、パソコンやスマートフォンなどに割り振られる番号のことです。

たとえば、私たちは日々、インターネットを活用し、情報収集や友人と連絡を取り合うなど、さまざまなことを行っています。これらの行動をするためには、データの受信元や送信先を識別しなければなりません。この識別に使われるのが、IPアドレスです。荷物を届けるために書く家の住所や、連絡を取り合うために使う電話番号のようなイメージになります。

形式としては、「IPv4」と「IPv6」の2種類があります。「IPv4」は192.168.0.1のように数字で構成されるもの、「IPv6」は2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7334のように、英数字で構成されるものです。

IPアドレス除外の必要性

GA4でのIPアドレス除外設定を紹介する前に、アクセス解析ツールにおけるIPアドレス除外の必要性について簡単に説明します。

GA4でIPアドレスを除外する理由

そもそも、なぜアクセス解析ツールにおいて、IPアドレスを除外する必要があるのでしょうか。
答えとしては、ウェブサイトへのアクセス情報を分析するときに、自社や代理店、制作会社など、ユーザーではない人物のアクセス数といった、分析意図にそぐわないデータが含まれないようにするためです。

自社や関係会社の社員は、業務上実際の画面でのデザインの見え方やシステムが想定通りに作動しているかなどで、ウェブサイトを確認する場面が多くあります。
たとえば、サイトを開設してすぐの場合は、計測データのうち、自社や関係者によるアクセスの割合が多くなりがちです。これでは、求めているデータが収集できているとは言えません。

より正しい数値でアクセス解析を行うためにも、IPアドレスの除外設定は必要になります。

GA4でIPアドレスを除外する方法

それでは、GA4でIPアドレスを除外する方法を紹介します。

「内部トラフィックの定義」を作る

1. 「管理」を開いて、プロパティのなかにある「データストリーム」を選びます。
   対象のデータストリームを選びます。

   

2. ウェブストリームの詳細の下部にある「タグ設定を行う」をクリックします。
   
3. 設定の右にある「すべて表示」をクリックします。
   「内部トラフィックの定義」をクリックします。
   
4. 「作成」をクリックします。
   
5. ルール名とIPアドレスのマッチタイプ、IPアドレスを入力します。除外したいIPアドレスが複数ある場合は、「条件を追加」を選択することで、複数の条件を設定できます。条件はAND条件ではなく、OR条件となります。
   パラメータ値はデフォルトで「internal」となっています。特に変更する必要はありませんが、除外対象を分けて管理したい場合は、任意で値を変更してください。
   全て入力したら、右上にある「作成」をクリックして完了です。

   

IPアドレスのマッチタイプ

選択できるIPアドレスのマッチタイプは以下になります。

• IPアドレスが次と等しい
• IPアドレスが次から始まる
• IPアドレスが次で終わる
• IPアドレスが次を含む
• IPアドレスが範囲内（CIDR表記で指定）
• IPアドレスが正規表現に一致

正規表現に一致させるマッチタイプは、最近のアップデートにより追加されました。
ただし、UAとはデフォルトの一致条件が異なるため注意が必要です。

参考：正規表現（regex）について（Googleアナリティクスヘルプ）

IPv4とIPv6アドレスの設定方法

現在の形式がIPv4とIPv6のどちらかわからない場合は、次の方法で確認してみてください。

「内部トラフィックの定義」の作成画面で、IPアドレスの右側にある「IPアドレスを確認」をクリックします。
遷移先で、任意のサイトを開いて、現在使用しているIPアドレスのバージョンを確認します。

IPv6アドレスを設定したい場合、値にはIPアドレスの最初から4つ目のコロン（：）までを入力します。

データフィルタを作る

内部トラフィックの定義を作成しただけでは、IPアドレスの除外設定は完了していません。作成したら、データフィルタを有効にする必要があります。

1. 「管理」からプロパティ列の「データ設定」→「データフィルタ」を選びます。
   「フィルタを作成」をクリックします。
   
2. 「内部トラフィック」をクリックします。
3. データフィルタ名を入力します。
4. フィルタの状態で「有効」を選びます。
   
5. 「作成」をクリックします。

データフィルタ名の設定条件

データフィルタの名前は、以下の条件を満たす必要があります。

• 同じプロパティ内の他のデータフィルタと重複しないこと
• 先頭がUnicode文字であること
• Unicode文字、数字、アンダースコア、スペース以外の文字を使用していないこと
• 40文字であること

引用元：［GA4］内部トラフィックの除外（Googleアナリティクスヘルプ）

それぞれのフィルタの状態

フィルタの状態で選択できる3つは、以下の状態を意味します。

引用元：［GA4］内部トラフィックの除外（Googleアナリティクスヘルプ）

それぞれについて補足すると、以下のような状態を指します。

テスト状態だと、ディメンションとしてtraffic_typeのパラメータ値（internal）をレポートで確認できます。つまり、内部（関係者）からのアクセス数やページビュー数と分かったうえでデータを把握できます。
有効状態だと、内部データが除外され、レポートで確認できません。
無効状態だと、内部データは除外されず、レポートにそのまま含まれます。テスト状態と異なり、ディメンションとして設定できません。

そのため、関係者からのアクセスを除外したくはないが、どれだけいるかということを把握したい場合にはテスト状態、関係者からのアクセス情報が必要ない場合は有効状態に設定するとよいでしょう。

GA4でIPアドレスの除外設定を確認する方法

IPアドレスの除外設定が正しく反映されているか、確認しておきましょう。

1. レポートの「リアルタイム」を選びます。
2. 除外設定したIPアドレスから対象のサイトへアクセスします。
3. GA4のリアルタイムレポートで、該当のIPアドレスが計測されなければ、除外設定はきちんと反映されています。

GA4でIPアドレス除外ができない時の対処法

仮に、IPアドレスの除外設定がうまく反映されておらず、計測されてしまっていた場合は次の2点を確認してみてください。

設定内容の再確認

まずは、除外設定の際に正しいIPアドレスを入力できているのか、再度確認してみましょう。

除外設定で必要なIPアドレスは、グローバルIPアドレスになります。会社の組織内で割り振られるプライベートIPアドレスではないので、注意しましょう。

利用しているIPアドレスのバージョンを確認

それぞれ通信方法が変わるため、現在使用しているタイプを確認したうえで、IPアドレスの除外設定をする必要があります。
異なるバージョンで除外設定を行っていても反映されず計測されてしまうため、注意が必要です。

IPv4アドレスからIPv6アドレス、もしくはIPv6アドレスからIPv4アドレスへ設定内容を変更したい場合は、「データストリーム」から選んでいき、「内部トラフィックの定義」から変更できます。

GA4でIPアドレスを除外するときの注意点

IPアドレスの除外設定をするときに気を付けるべき点があります。

動的IPアドレスを使用している場合

IPアドレスには、動的IPアドレスと固定IPアドレスの2種類があります。

動的IPアドレスとは、接続するたびに違うIPアドレスを割り当てる方法です。一度接続が切れたあと、再接続すると、最初に与えられたIPアドレスとは異なるIPアドレスが、デバイスに割り当てられます。
一方で、固定IPアドレスは、それぞれに専用のIPアドレスを割り当てる方法です。何度接続をしても、最初に与えられたIPアドレスから変わることはありません。

そのため、動的IPアドレスを社内で使用している場合は、注意が必要になります。固定IPアドレスを導入すれば、解決しますが、Googleアナリティクスのオプトアウトアドオンという拡張機能を活用して、自身のアクセスデータがレポートに表示されないように設定しましょう。

IPアドレスの除外設定が反映されるタイミング

データフィルタの適用には 24〜36 時間かかることがあります。値が割り当てられていない場合は、しばらくしてからもう一度ご確認ください。
引用元：［GA4］内部トラフィックの除外（Googleアナリティクスヘルプ）

Googleのヘルプにもあるように、GA4では反映までにある程度の時間がかかるため、余裕をもって設定を行いましょう。

また、設定後すぐにテストで確認を行っても、まだ反映されていない可能性があるため、少し時間をおくとよいでしょう。

まとめ

IPアドレスを適切に除外しておくことで、ユーザーのアクセスデータをより正しく分析できます。
UAのサービス終了が目前となった今、GA4での設定をきちんと完了しておくことで、移行後も精度の高い情報を収集しましょう。

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コンバージョン（Conversion／略してCV）とは、Webサイト上でユーザーがとる「成果につながる行動」のことです。たとえば商品の購入、資料請求、会員登録など、サイトの目的によって内容は異なります。

もともと「Conversion」は「変換」や「転換」を意味する言葉で、「訪問者が“ただの閲覧者”から“見込み顧客”や“購入者”へ変わること」を表しています。
つまり、ユーザーの行動が“成果”に転換された瞬間、それがコンバージョンなのです。

CVは、Webマーケティングにおいて非常に重要な指標です。なぜなら、サイトの成果や広告の効果を評価するための“ゴール地点”になるからです。自社サイトで何をコンバージョンと定めるかによって、集客戦略やLPの設計も大きく変わってきます。

コンバージョンの具体例：業種別に見るCVのパターン

コンバージョン（CV）とは、Webサイトでユーザーに達成してほしい目的のことです。しかしその内容は、どの業種でも一律ではありません。自社サイトに合ったCVを正しく設計することが、Webマーケティング成功のカギになります。

以下は、代表的な業種ごとのコンバージョン例です。

コンバージョンの種類を明確に設定することは、成果の可視化や施策改善につながります。たとえばECなら「購入」、採用サイトなら「エントリー」が最重要CVとなるため、自社にとっての“ゴール”を正確に定義することが重要です。

コンバージョン値について

コンバージョンに関連してコンバージョン値という指標があります。コンバージョン値とはコンバージョンの価値の事です。

各コンバージョンごとに、値を割り当てることでコンバージョンの発生数だけでなく、それぞれのコンバージョンの価値まで把握できます。

たとえば、ECサイトにおいて購入コンバージョンの計測時に、購入商品の金額を値として取得することが可能です。値の大きい（＝価値の大きい）コンバージョンの獲得に注力することで、マーケティング施策の費用対効果を向上させることができます。

CV・CVR・CPAの関係性とは？計算方法もわかりやすく解説

Webマーケティングにおいて、「CV（コンバージョン）」「CVR（コンバージョン率）」「CPA（顧客獲得単価）」は、成果を測る3大指標といえます。

それぞれの意味と関係性を以下にまとめました。

CVが「ゴール」だとすれば、CVRは「効率」、CPAは「コスト」の視点から施策を評価する指標です。この3つをセットで把握することで、施策の改善ポイントが明確になります。

CVR（コンバージョン率）とは

CVRは「Conversion Rate」の略で、Webサイトに訪問したユーザーのうち、どれだけの割合がCV（成果）に至ったかを示します。

CVRの計算式は以下の通りです。

たとえば、100人がサイトを訪れ、5人が商品を購入した場合、CVRは5％です。CVRが高いほど、同じ流入数でもより多くの成果を得られていることを意味します。

コンバージョン率は業界や業種、扱っている商品、サービスによって異なりますが一般的には1〜3%が目安と言われています。
コンバージョン数が多くても、コンバージョン率が低い場合、Webサイトに流入したユーザーの多くが、コンバージョンせずに離脱してしまっていることになります。

出典： Google Ads Benchmarks for YOUR Industry [Updated!]

CPA（顧客獲得単価）とは

CPAは「Cost Per Acquisition」の略で、1件のコンバージョンを獲得するためにかかったコストを表します。

CPAの計算式は以下の通りです。

たとえば、広告費が10万円で50件のCVを獲得できた場合、CPAは2,000円です。CPAが低いほど、費用対効果の高い集客や運用ができていることになります。

出典： Google Ads Benchmarks for YOUR Industry [Updated!]

CVRとCPAは、施策のパフォーマンスを評価する重要な指標です。「成果数（CV）」だけでなく、「どれだけ効率よく成果を出せているか」「いくらかかっているのか」といった多面的な視点で分析することが、Webマーケティングの最適化には不可欠です。

コンバージョンの種類

コンバージョンにはいくつかの種類があります。それぞれの定義や使い方を理解してWebマーケティングの改善に活用しましょう。

総コンバージョン・ユニークコンバージョン

総コンバージョンとはコンバージョンした回数の総数、ユニークコンバージョンはユーザー単位のコンバージョンの数です。

例えば、ECサイトでユーザーAが商品を3回購入した場合、総コンバージョンは3、ユニークコンバージョンは1となります。この場合、売上視点でWebサイトを評価したい場合は総コンバージョン、購入者数視点の場合はユニークコンバージョンの指標を使用します。

また、ユニークコンバージョンに対して総コンバージョンが多い場合はリピーターが多く、逆に少ない場合はリピーターが少ないと判断できます。

直接コンバージョン・間接コンバージョン

直接コンバージョンとは、ユーザーが広告などからWebサイトに訪問し、そのまま離脱せずにコンバージョンすることです。

対して、間接コンバージョンとは、ユーザーがWebサイトに訪問したにもかかわらずコンバージョンせずに離脱し、再びサイトに訪問した際にコンバージョンすることです。アシストコンバージョンとも呼ばれます。

直接コンバージョンのみを評価していた場合、潜在ユーザーの獲得が減少してしまいます。コンバージョンの獲得に間接的に寄与した施策やチャネルも評価することで潜在層を含めたマーケティング戦略を取ることができるため、間接コンバージョンも確認するようにしましょう。

ビュースルーコンバージョン・クリックスルーコンバージョン

ビュースルーコンバージョンとは、ユーザーが表示された広告をクリックしなかったものの、後から自然検索など別チャネルからWebサイトに訪問しコンバージョンすることです。主にディスプレイ広告やSNS広告で用いられ、広告の間接効果を測る指標として用いられます。

クリックスルーコンバージョンとは、広告をクリックしたユーザーが、コンバージョンした回数です。

マイクロコンバージョンとは？

マイクロコンバージョンとは、最終的なコンバージョンまでの過程に設定するコンバージョンのことです。サイトの中間目標のことを指します。

例えば、ECサイトで「購入」が最終的なコンバージョンの場合、「フォーム到達」や「カート追加」をマイクロコンバージョンとして設定します。

マイクロコンバージョンを設定するメリット

マイクロコンバージョンを設定することにより以下のメリットがあります。

コンバージョンのデータ量の補完的役割を果たしつつ、仮のコンバージョンとして分析や改善指標としても活用が出来ます。

マイクロコンバージョンを活用するときの注意点

マイクロコンバージョンを設定する際の注意点は下記です。

本来の目的は「コンバージョン数を増やすこと」です。マイクロコンバージョンを増やすことが目的になってしまわないように注意しましょう。また、コンバージョン数とマイクロコンバージョン数は分けて管理・計測するようにしましょう。　

マイクロコンバージョンに設定する指標例

マイクロコンバージョンを設定する際の指標には以下のようなものがあります。

実際にコンバージョンを計測するには

コンバージョンはサイトの最終目標であるため、Webサイトの成果判断をするために計測が必要です。

コンバージョンタグ

コンバージョンを計測するためにコンバージョンタグを設定する必要があります。

コンバージョンタグは各アクセス解析ツールや広告媒体上から発行できます。リマーケティングタグが基本的に全ぺージに対して設定しなければならないのに対し、コンバージョンタグは計測したいコンバージョンアクションのサンクスページにのみ設定します。

設定方法はページのHTML内に直に貼り付けるか、Google Tag Managerなどのタグ管理ツールを活用します。Google Tag Managerを活用することにより、複数のタグを一元管理することができます。　　

コンバージョン数を増やすための方法

コンバージョン数を増やすには、クリック数とコンバージョン率を高めることが重要です。各指標を改善するための具体的なアクションについてまとめました。

クリック数を増やす方法

クリック数を増やすには、広告・Webサイトの表示回数を増やし、クリック率を上げる必要があります。

コンバージョン率を高める方法

獲得したいユーザーに上手くターゲティング出来ているかを確認しましょう。また、LP、Webサイトの動線、フォームの改善を行い流入したユーザーを離脱させないようにしましょう。

上記はあくまで一例で、自社の広告、Webサイトの状況にあった対策が必要です。「自分がサイト利用者ならどういうサイトがいいか」というユーザー視点を持ってコンバージョン数を改善していきましょう。

CTAの改善方法については以下の記事で細かく紹介しています。あわせてご覧ください。

CTAボタンとは？ユーザーの目を引くデザインや設置方法、種類まで解説！

デジタルマーケティングにおいて、「ユーザーを行動に導く」ことは、最終的な成果を左右する重要なポイントです。そこでカギとなるのが「CTA（Call to Acti...

まとめ

コンバージョンはWebマーケティングにおいて重要な指標です。それぞれの指標の意味を理解・分析できるようにし、Webマーケティングの改善につなげられるようにしましょう。

弊社のSEOコンサルティングでは、CVR改善における対策支援も行っています。Webサイトにおけるコンバージョン数の増加・コンバージョン率の改善に課題を感じている方はぜひ一度、お問い合わせください。

The post コンバージョン(CV)とは？意味や種類、CVRやCPAとの違い、CVを増やす方法まで！ first appeared on ブルースクレイ・ジャパン.

UAのサービス終了が2023年7月に迫った今、移行済みの方もまだ済んでいない方も、この記事を読んでGA4の知識を再確認してみましょう。

GA4とは

GA4とは、「Googleアナリティクス4プロパティ」の略称です。2020年10月にリリースされた、最新バージョンのGoogleアナリティクスになります。

そもそもGoogleアナリティクスとは、2005年にGoogleがリリースした無料のアクセス解析ツールです。

現在のGoogleアナリティクスはUA（ユニバーサルアナリティクス）と呼ばれているバージョンで、ウェブサイトのページ単位で分析が行われていました。
しかし、これだけではインターネットとのつながり方が増えた現代のユーザー行動を正確に把握することは、難しくなりました。

そこで、2019年に「アプリ+ウェブ プロパティ」という名前でベータ版として、アプリとウェブサイトどちらも計測できるGoogleアナリティクスがリリースされました。これが現在のGA4です。

GA4とUAの違い

GA4とUAには、いくつかの違いがあります。

データの計測単位

大きな違いとして、データを計測する際の軸が異なります。

UAではウェブサイトへのヒットを単位として、ページビューを中心にデータを計測します。
そのため、ある1人のユーザーがパソコンとスマートフォンからそれぞれ同じサイトに訪問した場合、別々のユーザーとしてカウントされる可能性があります。

一方GA4では、イベントを単位としてユーザーを中心にデータを計測します。
Cookie以外の識別情報でも判定するため、アプリやウェブサイトを横断して行われたユーザーの経路を把握できます。そのため、ある1人のユーザーの行動を一連の流れで把握したうえで分析ができます。

指標の定義

GA4とUAでは、指標の名称が変更されたり、なくなった指標もあります。

また、名称は変わらないのですが、定義が変わった指標もあり、そのなかのいくつかを紹介します。

「ユーザー」

ユニバーサル アナリティクスでは、ほとんどのレポートで「合計ユーザー数」（「ユーザー」と表示されます）に焦点が当てられ、GA4 では「アクティブ ユーザー」（「ユーザー」とも表示されます）に焦点が当てられます。
引用元：[UA→GA4] 指標の比較：Google アナリティクス 4 とユニバーサル アナリティクス（Googleアナリティクス）

つまり、同じ「ユーザー」という指標でも定義が異なります。

UAの「合計ユーザー数」とは、ユニークユーザーの合計数という意味です。ユニークユーザーとは、特定の期間内にサイトを訪れたユーザーの数です。

一方で、GA4で「ユーザー」として扱われるアクティブユーザーは、エンゲージメントしたセッションがあったユーザー数、またはfirst_visitイベント発生、またはpage_view、scroll、user_engagemetのengagement_time_mescが発生したユーザー数のことをいいます。

加えて、デバイスが異なっても、同じユーザーとして分析ができるGA4のほうが「ユーザー」の数は少なくなる傾向にあります。

「セッション」

ユーザーが30分以上操作しなかった場合にセッションが終了するという定義はUAでもGA4でも変わりません。

しかし、ユーザーが午前0時をまたいでサイトを閲覧した場合と、流入元が変わった場合はそれぞれが新しいセッションとしてUAではカウントされていましたが、GA4は同じセッションとしてカウントされるように変更されました。
つまり、GA4のほうがUAよりもセッション数が少なくなる可能性があります。

さらに、GA4では新しく「エンゲージメントのあったセッション数」と、その割合を表す「エンゲージメント率」という指標が追加されました。

これは、ユーザーがエンゲージメントしたセッションの回数を計測します。この指標を活用すると、それぞれのセッションの質を見ることができます。
以下の3つの条件があり、これらのいずれかに当てはまった場合に計測されます。

• • 10秒以上継続して滞在する
  • コンバージョンイベントが発生する
  • ページビューまたはスクリーンビュー2件以上発生する

「セッション時間」

UAでは、最初に訪れたページを表示した時間と最後に訪問したページを表示した時間との差がセッション時間として定義されます。

一方GA4では、「session＿start」のイベントが発生した時間の差と最後に発生したイベントの時間がセッション時間となります。

つまり、UAでは最後に訪れたページの閲覧時間は含まれません。GA4の場合、最後に表示したページ内で何かしらのイベントが発生した場合、その時間を最後として扱います。
そのため、GA4のほうがセッション時間が長くなる可能性があります。

「直帰率」

UAではページ上でユーザーが1ページで離脱したセッションの割合を表します。

一方でGA4ではエンゲージメントしなかったセッションの割合を表します。つまり計算式は「100％−エンゲージメント率」となります。

今までの直帰率の計算方法から算出される値が必ずしも正しいエンゲージメントの評価につながるとは限らないことから、直帰率の概念が変わり、計算方法が変わりました。

　仮にユーザーが「訪れたサイトの1ページ目」で離脱した場合、UAでは直帰率として計算されていました。しかしGA4では、10秒以上そのページに滞在した場合は「エンゲージメントのあったセッション」として計算されるため、直帰率には含まれません。

このような定義の違いから、GA4のほうがUAよりも直帰率が低くなる可能性があります。

GA4では、エンゲージメントという指標を取り入れることで、同じ「1ページ目での離脱」でも誤タップによるクリック（直帰）なのか、ページを熟読したうえでの離脱（エンゲージメントのあったセッション）なのか判別することが可能になっています。

また、GA4では直帰率が「レポート」で確認できないため、必要な場合にはデータ探索から確認する必要があります。

アプリの計測手段

UAとGA4でデータを計測するときの軸が違うことはすでに紹介したとおりです。
それにより、計測できる範囲がGA4ではUAに比べて広がりました。

UAではWebサイトのみの計測をおこなっていました。仮にアプリ計測をおこないたい場合、Firebaseを利用してGoogleアナリティクス上でデータを統合して計測できるようにしていました。

これがGA4にアップデートされたことにより、Googleアナリティクス上でWebサイトとアプリを同時に計測できるようになりました。

データ計測の設定工数

UAではGTMなどを活用して計測する必要のあった指標が、GA4では事前に用意されているため、複雑な設定をせずとも計測が可能となりました。

たとえば、以下のような指標です。

• • スクロール（scroll）：各ページの90％まで初めてスクロールしたとき
  • ファイルのダウンロード（file_download）：ドキュメントやテキストなどのファイルに移動するリンクをクリックしたとき
  • 動画エンゲージメント（video_start/video_progress/video_complete）：動画の再生開始や動画が終了したとき、設定した再生時間を超えたとき

UIが変わった

UAからGA4へのアップデートにともない、GoogleアナリティクスのUIが大きく変わりました。

基本レポートの項目

UAのレポートの項目は「リアルタイム」「ユーザー」「集客」「行動」「コンバージョン」の5つでした。

一方GA4では、UAの「集客」「行動」「コンバージョン」が「ライフサイクル」という項目に集約されました。また、データの計測がユーザーを中心におこなわれるようになったことから、「維持率」など新しく追加された項目もあります。

探索画面

GA4では、新しく「データ探索」が追加されました。

探索画面ではユーザーが独自にレポートを作成できます。

また、デフォルトで7つのテンプレートが用意されています。

• • 自由形式
  • ファネルデータ形式
  • 経路データ形式
  • セグメントの重複
  • ユーザーエクスプローラ
  • コホートデータ探索
  • ユーザーのライフタイム

「データ探索」の活用により、サイトの状況をより細かく分析できます。

GA4の特徴

GA4には、UAと比べて次のような特徴があります。

機械学習を利用した分析ができる　

GA4では、機械学習が導入されたことにより、ユーザーの将来的な行動の予測が専門的な知識を持たずとも、Googleアナリティクス上でおこなえるようになりました。

予測指標

予測指標は、Googleの独自のアルゴリズムを使用して、ユーザーの今後の行動を予測します。
現在利用できる指標は3つあります。

引用元：［GA4］予測指標（Googleアナリティクスヘルプ）

これらの予測指標を利用するには、3つの条件を満たしている必要があります。

1. 1. 過去28日間のうち7日間で、予測条件に当てはまるリピーターが1,000人以上、当てはまらないリピーターが1,000人以上いる。
   2. モデルの品質が一定期間維持されている。
   3. 購入の可能性と予測収益の両方の指標を利用する場合は、「purchase」と「in_app_purchase」の両方、またはどちらかを設定する必要がある。「purchase」のイベントを設定する場合、「value」と「currency」のパラメーターも収集する必要がある。

予測使用はオーディエンス作成ツールとデータ探索ツールから利用できます。

予測オーディエンス

予測オーディエンスは、予測指標をもとに作成されたオーディエンスのことです。これを利用するためには、上記で説明した予測指標が条件を満たしている必要があります。

引用元：[GA4]予測オーディエンス（Googleアナリティクスヘルプ）

推定コンバージョン

推定コンバージョンとは、直接測定できないオンラインコンバージョンを推定する機能です。プライバシーの観点やデバイスの変更などにより、正確に確認できないコンバージョンを推定してくれるため、より実数に近いコンバージョン数を把握できます。

推定コンバージョンは、イベントレポートやコンバージョンレポート、アトリビューションレポートなどの主要なレポートとデータ探索ツールに含まれており、適用の選択はできません。

BigQueryと無料で連携できる

GA4では、BigQueryと無料で連携できます。
UAの場合は、有償版のGoogle Analythics 360を使用している必要がありました。

BigQueryとは、Googleが提供しているさまざまなデータソースや外部ツールと連携し、大量のデータを格納・整理できるツールです。

BigQueryとGA4を連携することで、生データや、BigQueryで管理しているユーザーの行動履歴情報といったデータを活用してより深い分析ができます。
さらに、BigQueryとBIツールの連携が可能なため、GA4からエクスポートしたデータから表やグラフの作成も可能です。

プライバシー規制に対応したデータ収集

プライバシー保護の意識が世界中でますます強まっています。それにより、GoogleでもサードパーティーCookie廃止の発表がありました。

そのようななかで、GA4はCookie以外のレポート用識別子（ユーザーID、Googleシグナル、モデリング、デバイスID）も活用しアクセス解析がおこなえるようになりました。

また、プライバシー保護が重要視されている動きから、データの保存期間がUAと比べて短くなっています。

GA4を導入するときの注意点

UAからGA4へ移行するにあたり、いくつかの注意点があります。

UAでの計測値や実数値との差異

指標の定義がUAとGA4では異なるものもあるため、同じ指標でも数値に差が生じる場合があります。

また、GA4ではしきい値が適応されているため、レポートや探索において、実数の数値よりも少なく表示されている場合があります。
特に探索レポートでは、しきい値だけでなくデータサンプリングも適応される可能性があります。

実際に適用される場面としては、Googleシグナルが有効で期間内のユーザー数が少ない場合などです。詳しい条件は下記のURLよりご確認ください。

参照：［GA4］データのしきい値

UAからのデータ移行ができない

UAで蓄積してきた過去のデータは、GA4に引き継ぐことはできません。
そのため、過去のデータを保管しておきたい場合、UAが利用できなくなる前にエクスポートしておきましょう。

データの保持期間が短い

GA4ではUAと比べてデータの保持期間が短くなりました。

UAは初期設定では14ヵ月の保持期間で、最大50ヵ月まで設定を変更できました。しかし、GA4は初期設定では2ヵ月の保持期間で、最大でも14ヵ月（有料版では最大50ヵ月）までしか保持できません。そのため、アカウント移行のタイミングで14ヵ月に変更しておきましょう。
ただし、年齢、性別、インタレストカテゴリのデータに関しては、設定に関係なく2ヵ月間の保持となることには注意が必要です。

GA4のプロパティ開設と初期設定

ここからは、GA4の設定方法を紹介します。

1.プロパティを作成する

Googleアナリティクスの管理画面を開きます。
プロパティ列でGA4に移行するプロパティを選択し、「GA4設定アシスタント」をクリックします。

「はじめに」をクリックして、「作成して続行」でプロパティを作成します。

「GA4プロパティに移動」を選ぶと、新しいGA4 プロパティで、GA4設定アシスタントが開きます。

2.タグを設定する

GA4の計測タグを対象ページに設定します。設定方法はいくつかありますが、今回はGTMを使用します。

プロパティの「データストリーム」から任意のデータストリームを選びます。

ウェブストリームの詳細にある測定ID（「G-」で始まる）をコピーして、Googleタグマネージャーを開きます。

Googleタグマネージャーでタグの設定から「Googleアナリティクス：GA4」を選びます。測定IDに先ほどコピーしたIDを貼り付ければ設定は完了です。

Googleタグマネージャーの設定トリガーはAll Pagesではなく、Initialization – All Pages（初期化）がおすすめです。
初期化トリガーは他のタグよりも早いタイミングで発火させるタイプのため、計測精度が高まります。

3.データ保持期間の変更

プロパティから「データ設定」の「データ保持」を選びます。
そこからデータ保持期間を変更します。

イベントデータの保持期間は初期設定で2ヵ月となっています。このままでは、過去2ヵ月分のレポート結果しか表示されません。そのため、2ヵ月から14ヵ月に変更します。

4.Googleシグナルの有効化

プロパティから「データ設定」の「データ収集」を選びます。
そこからGoogleシグナルのデータ収集を有効にします。

Googleシグナルを有効にすることで、Googleアカウントにログインしているユーザーの情報が関連付けられます。そのため、デバイスをまたいだユーザー行動をより的確に把握できます。

以上でGA4の初期設定は完了です。
これ以降の設定方法についても知りたい方は、こちらの画像をクリックして、ページ先からダウロードください。

まとめ

いかがでしたか？

GA4を適切に活用することで、多様化しているユーザー行動をより詳しく把握できます。
UAからの移行がまだ完了していない方は、UAのサービスが終了する前にGA4の設定を完了させ、ビジネスに活かしましょう。

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Looker Studioとは、Googleが無料で提供しているBI（ビジネスインテリジェンス）ツールで、リアルタイムにさまざまなデータをレポーティングできます。

BIツールとは

BIツールとは、企業が蓄積しているさまざまなデータ（＝Business Intelligence）を、分析・可視化するためのツールです。
BIツールを使えばデータをより正確に把握できるので、ビジネスにおける判断を的確でスピーディーに行えるようになります。

Looker Studioの主な機能

Looker Studioにてレポーティングを効率よく行うための主要機能4つを紹介いたします。

800以上の各種データソースとの連携

GoogleアナリティクスやGoogle広告といったGoogleが提供するサービスだけでなく、Yahoo!広告やTwitter、MySQLなど、他社の提供するサービスとも連携することができます。
そして、連携したデータは自動で更新・出力されるため、リアルタイムで確認できます。

表やグラフの作成

さまざまなデータを表やグラフに変換し、可視化することができます。可視化されることで、データの確認がスムーズで容易に行えるようになります。

複数データの統合

複数のデータを1つのグラフなどに統合することができます。データを統合することにより、データの全体像を視覚的に把握できるようになります。

作成したデータの共有

Googleアカウントを持っているユーザーに権限を付与したり、URLでの共有も可能です。共有できる権限は、レポートの閲覧のみができる「閲覧者」と、共同で編集ができる「編集者」の2種類です。

また、レポートをダウンロードし、PDFで共有することもできます。

Looker Studioを利用するメリット

無料で利用できる

Googleアカウントさえ持っていれば誰でも無料で利用できます。

通常、BIツールは有料なものが多く、データマイニング機能やシミュレーション機能が搭載されています。

LookerStudioにはそのような機能はありませんが、その分レポーティング業務に特化した作りとなっています。また、複雑な機能が少ない分、インターフェースが洗練されておりストレスなくレポーティング業務を行えるようになっています。

多くのデータソースと連携できる

800以上のデータソースと連携できるので、企業が保有する異なるデータソースからデータを一元化し、統合的な分析が可能です。
例えば、データベース、クラウドストレージ、ウェブアプリケーションなどからデータを取り込んで、包括的な分析を行うことができます。

表やグラフの豊富なテンプレートが用意されている

Looker Studioには、表やグラフのテンプレートが豊富に用意されています。これにより、誰でも簡単にデータを効果的に可視化し、視覚的に理解しやすくすることができます。
多数のテンプレートが存在するので、各データをそれぞれわかりやすくビジュアライズすることができ、レイアウトやデザインもカスタマイズすることができるので、自分の好みにビジュアライズしてレポート作成が可能です。

リアルタイムなデータ分析の統合が可能

リアルタイムなデータ分析にも特化しており、常に最新のデータを取得し、データを反映します。分析において負担になってしまいがちなデータの精査や分析作業を簡単に一元化して可視化できるのは魅力の一つです。

定期的なアップデート

定期的に新しい機能をリリースしている点も長く使い続けるのに嬉しいポイントです。

参考：リリースノート（2024 年） – Looker Studioのヘルプ

Looker Studioの始め方・基本操作

Looker Studioの始め方と基本的な操作方法について説明します。

始め方

ログイン

Looker Studioを使用するには、Googleアカウントの登録が必要です。
Googleアカウントをお持ちでない方は、Googleアカウント作成ページから登録してください。

登録ができましたら、Googleアカウントにログインした状態でLooker Studioのページにアクセスしてください。

アクセスしたら、「使ってみる」をクリックし、Looker Studioを使うにあたっての登録事項の入力、規約への同意を行ってください。

作成

登録事項等の入力が完了するとLooker Studioのホーム画面がでてきます。

画面左上の[作成]か画面中央の[空のレポート]をクリックすると、[レポート]、[データソース]、[エクスプローラ]の3つの項目がでてきます。

目的にあった項目を選択し、ページを作成してください。

項目ごとの説明は以下の通りです。

• レポート：データソースを視覚化する機能です。
• データソース：外部からインポートしてきたデータを扱いやすいように加工する機能です。（詳しくはこちら）
• エクスプローラ：レポート機能よりもデータの分析をしやすくした機能です。（詳しくはこちら）

基本操作

ここではオーソドックスなものとして、ページ作成時に[レポート]を選択したうえでの基本操作の説明を行います。

データソースと連携する

新規レポートを作成すると下記のような画面が表示されるので、連携したいデータソースを選択してください。

その後、連携したいデータを選択して、右下の[追加]をクリックしてください。

もしくは、リボンメニューにある[データを追加]をクリックすると先ほどの画面がでてきますので、同じ手順でデータソースを追加してください。

表やグラフを作成する

1. 表やグラフを作成する前に、データソースとの連携を行っておいてください。
2. データソースと連携したうえで、リボンメニューにある[グラフを追加]をクリックし、使いたい表やグラフの形態を選択してください。

   

作成したグラフの形態を変更したい場合は、まず変更したいグラフを選択してください。選択後、画面右側のグラフのメニューをクリックして使いたいものを選んでください。

複数のデータを結合する

1. 結合したいデータソースを追加してください。
   データソースが追加できているかどうかは、[リソース]メニューから[追加済みのデータソースの管理]を選択すると確認できます。
2. [リソース]メニューから[統合を管理]を選択してください。

   

3.  開かれた画面の[統合を追加]をクリックしてください。

   

4.  [別のテーブルを結合する]をクリックして、結合したいデータソースを選択してください。

   

   データソースは下の赤枠部分から変更が可能です。

   

5. 「ディメンション」では、結合させたいデータソースで共通して基準となるものを左右ともに選択してください。
   「指標」では、可視化したい項目を追加してください。
   「期間」の項目では、カスタム期間を選択することで、任意の期間内のデータを抽出したグラフを作成することも可能です。（Looker Studioのヘルプ）

   

6. [結合を設定]をクリックすると下の画面がでてきますので、この中から扱いたい結合演算子を選択してください。
   その後、[フィールドを追加]に左右のデータソースに共通する項目を追加し、右下から保存してください。

   

7.  右上の「データソース名」のところを入力してください。
   そして、画面右下の保存をクリックし、右上の閉じるで元の画面に戻ってください。
8. 「表やグラフを作成する」の手順でグラフを作成し、右側のグラフ設定の「データソース」から先ほど作成した結合したデータを選択するとグラフに反映されます。

作成したレポートを共有する

画面右上[共有]からユーザーを追加するかリンクを送ることで共有ができます。
リンクの設定や歯車マークなどから閲覧設定などが可能です。

おすすめの使い方「スプレッドシートとの連携」

Looker Studioとスプレッドシートを連携するのがおすすめな理由

Looker Studioとスプレッドシートとの連携をおすすめする理由を3つお伝えします。

1. Looker Studioのコネクタに対応していないデータソースを利用できる
   Looker Studioとは連携できないデータソースでも、スプレッドシートに変換することで、Looker Studio上でも扱うことができるようになります。
2. 複数のスプレッドシートを一元管理できる
   スプレッドシートをLooker Studioと連携させることで、複数のスプレッドシートで管理しているデータを、Looker Studio上で1枚のレポートとして確認できるようになります。
3. スプレッドシートのデータ共有がより容易になる
   Looker Studioで作成したレポートはGoogleドライブ上に保存されます。レポートは、Googleドライブ上で共有や編集ができ、編集や閲覧の制限もできるので、簡易に扱うことができます。

スプレッドシートとの連携方法

「データソースと連携する」でGoogleスプレッドシートを選択すると連携可能です。

連携時の注意点

スプレッドシートと連携する際は下記の5つに注意しましょう。

1. 共有フォルダ内のスプレッドシートは連携できない
   Looker Studioでは、共有フォルダ内にあるスプレッドシートにアクセスができません。連携させたいスプレッドシートはプライベートフォルダ内に用意しておきましょう。
2.  横に長いスプレッドシートはうまく反映できないおそれがある
   スプレッドシートが横に長すぎるとLooker Studioにうまく反映できない可能性があります。連携したいスプレッドシートは縦形式で作成するようにしましょう。
3. セル結合しているスプレッドシートのデータは正しく取り込めない
   スプレッドシートのセルが結合されていると、セル結合をしている部分のデータを正しく読み取れないことがあります。連携したいスプレッドシートではセル結合をしないようにしましょう。
4.  スプレッドシート内のフィールド名が重複しているとうまく集計されない
   スプレッドシート上部に設定した「日付」「売上」などのフィールドに同じ名前のものがあると、正しく集計されないことがあります。フィールド名の重複には気を付けましょう。
5. スプレッドシートに総計行があると集計データが正しく表示されない
   連携するスプレッドシートに総計などの行があった場合、Looker Studioでは総計データも通常データとして集計されてしまいます。連携したいスプレッドシートには総計行などを入れないようにしましょう。

まとめ

Looker Studioの使い方はご理解いただけましたでしょうか。
Looker Studioはレポーティングに特化している分、シンプルで扱いやすいものとなっていますので、直感的に操作できると思います。
データの管理・分析の効率が上がりますので、ぜひ業務にも活かしてみてください。

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この記事では、Googleアナリティクスの権限付与の方法と注意点を合わせて解説します。権限付与の方法が分からない方は、ぜひ参考にしてください。

Googleアナリティクス権限の種類

Googleアナリティクス権限には、3つの階層と6つの役割があります。権限を付与する際は、それぞれ指定することで操作可能な範囲を管理できます。階層と役割について解説します。

階層

Googleアナリティクスは、以下3つの階層があります。サイト管理者は、これらを設定することで、権限を付与するユーザーの業務に応じて、アクセスできる階層を制限できます。

階層の高い順にアカウント、プロパティ、ビューとなります。
※GA4の場合は、アカウントとプロパティのみ

権限を付与する際は、この階層を指定することで、権限を付与するユーザーの操作可能な範囲を管理できます。どの範囲まで付与するべきか事前に確認しましょう。
※階層について詳しくはこちらを参考にしてください「Google アナリティクスの階層」

役割（ロール）の種類

Googleアナリティクスは、以下6種類の役割があります。

※引用元：アナリティクスヘルプ「アクセス権とデータ制限の管理」

対象ユーザーへ付与する役割により、編集や閲覧など操作可能な権限を管理できます。権限を付与する際は、どの範囲まで許可するかを確認しましょう。

権限付与：ケース別のおすすめ設定

権限を付与するケースとして多いのが、広告代理店や制作会社から権限付与を依頼されるケースだと思います。外部ユーザーへアナリティクスの権限を付与する際は、依頼する内容に合わせて適切な権限を付与しましょう。よくあるケースとおすすめの権限の例を以下で紹介します。

• 広告代理店に自社サイトの分析をお願いしたい
  →階層「プロパティ」、役割「アナリスト」権限を付与
• 制作会社にアナリティクス（GA4など）の設定を一からお願いしたい
  →階層「アカウント」、役割「編集者」権限を付与
• 特定のビュー情報を社内のメンバーに共有したい
  →階層「ビュー」、役割「閲覧者」権限を付与

Googleアナリティクスの権限付与の手順

それでは、具体的にGoogleアナリティクスの権限付与の手順について、7ステップで解説します。作業自体は2分程度で完了しますので、確認しながら進めていきましょう。

 ０．権限を付与するメールアドレスを用意

実際に権限を付与する前に、権限を付与したいユーザーのメールアドレスを用意します。

 １．Googleアナリティクスにログイン

対象のGoogleアナリティクスに、管理者権限のアカウントでログインします。

 ２．「管理」を選択

画面左下の「管理」を選択します。

 ３．アクセス管理を選択

権限付与する階層（アカウント、プロパティ、ビュー）内の「アクセス管理」を選択します。
※画像は「アカウントのアクセス管理」

 ４．「ユーザーを追加」を選択

画面右上の+を選択し、「ユーザーを追加」を選択します。

 ５．メールアドレスを入力

メールアドレスの入力欄へ、対象ユーザーのメールアドレスを入力します。

 ６．役割とデータ制限を選択

ユーザーへ付与する役割とデータの制限（GA4プロパティのみ）を選択します。

 ７．「追加」を選択

画面右上の「追加」を選択します。これでGoogleアナリティクスの権限付与は完了です。

Googleアナリティクスの権限付与を行う際の注意点

Googleアナリティクスの権限を付与する場合、権限付与するユーザーのGoogleアカウントのメールアドレスが必要となります。Googleアカウントに登録しているメールアドレスがない場合は、Googleアカウントを作成しなければいけません。

また、無料版のGoogleアナリティクスでは、階層ごとに登録できるアカウントの上限数が決まっています。無料版の場合は、上限の範囲内で追加しましょう。

まとめ：権限付与を正しくスムーズに！

Googleアナリティクスの権限付与を行うことで、社内外の複数ユーザーへ情報を共有することができます。多くのユーザーにアナリティクスを確認してもらうことで、新たな発見やそこから成果の改善にも繋がります。権限を付与する際は、上記手順に沿って正しく、スムーズに情報を共有しましょう。

▼その他ツールの権限付与方法についてはこちらをご覧ください。
画像でわかる！Googleサーチコンソールの権限付与の手順
Yahoo!広告でのアカウント権限の種類と紐づけ方法をご紹介！

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