自社サイトのアクセス解析でGA4を使用していると、「もっと便利な機能はないだろうか」と感じるのではないでしょうか。
GA4はユニバーサルアナリティクスからアップデートされた、最新のGAです。便利機能を活用することで、より効率的にアクセス解析ができるようになります。
この記事では、
- GA4の便利な機能
- アクセス解析における主な指標
- アクセス解析のメリット
について解説していきます。この記事を読むことで、IP除外などのGA4の便利な機能について知ることができます。ぜひ参考にしてください。
GA4の便利な機能
GA4には、以下のような便利な機能があります。
- IPアドレスの除外
- 計測指標を統一できる
- 機械学習機能がある
- オーディエンス機能でグルーピングできる
- BigQueryと連携できる
- 計測制限がない
これらの機能を利用することで、より精度の高いアクセス解析を期待できるでしょう。ここからは、それぞれの機能について紹介していきます。
IPアドレスの除外
IPアドレスの除外とは、ある特定のIPアドレスのデータを排除するために除外する機能です。そもそもIPアドレスとは、各パソコンに割り当てられている番号のことを意味します。
自社サイトを運営していると、確認するために会社のパソコンからアクセスすることがあるでしょう。ただ、何も設定していないとこうしたアクセスもPV数としてカウントされてしまうのです。すると外部ユーザーのみのPV数をカウントできなくなります。
本当の意味でのPV数を算出するためには、IPアドレスの除外が必要です。GA4におけるIPアドレスの除外方法は以下の通りです。
- GA4からデータストリームを選択する
- 詳細から「タグ設定を行う」をクリックする
- 「すべてを表示」をクリックして「内部トラフィックの定義」を選択する
- 部トラフィックルールを「作成」で必要事項を入力する
- GA4のプロパティの「データ設定」から「データフィルタ」を選択する
- 「フィルタを作成」して「内部トラフィック」を選択し必要事項を入力する
上記で設定が完了です。
計測指標を統一できる
計測指標を統一できるのもGA4の優れている点です。計測指標とは測定標準のことで、この指標が統一されていないとユーザーの行動が追いにくいのです。
従来のGA「ユニバーサルアナリティクス」では、PVが計測の基本とされていました。そのため、クリックやスクロールといったPV以外の計測が面倒だったのです。
しかし最新のGA4では、こうした計測が全て「イベント」というかたちでデータを取得できるようになっています。そのため、各指標に対して実装方法をいちいち覚える必要がなくなったのです。
機械学習機能がある
GA4には、機械学習機能があります。これは、これまで収集したデータをもとに、今後ユーザーがどのような行動を取るのか予測するものです。
こうした機能を活用することで、購入のチャンスを伺ったり、収益の変化を予想したりできます。また、ユーザーが離脱する可能性も分かるので、事前に離脱を抑えたコンテンツに仕上げられるのです。
オーディエンス機能でグルーピングできる
GA4では、オーディエンス機能でグルーピングできるようになりました。グルーピングを行うことで、自社ごとの基準や指標に合わせて解析が行えるのです。
例えば、「ある商品を10回以上購入したユーザー」や「月に15回以上アクセスしたユーザー」など、任意の基準でグループを作成できます。
こうしたユーザーの動きを追うことで、各ユーザーへのリーチが簡単になり、具体的な施策も行えるようになるのです。
BigQueryと連携できる
BigQueryと連携できるのもGA4の優秀な点です。BigQueryとは、膨大なデータを解析できるツールのことです。データ処理も高速で、データ解析が効率的になります。
BigQueryと連携することで、GA4で集計する前のデータを格納できます。するとWEBサイト以外で発生した成約など、GA4の画面上ではできない分析にも対応できるのです。
計測制限がない
GA4には、計測制限がありません。例えば従来のGoogle Analyticsでは、PV数は1000万までと制限がかかっていました。1000万以上あっても計測はできたのですが、エラーが発生するなどによって扱いにくかったのです。
一方、GA4なら計測制限がないため、WEBサイトが成長しても安心して利用できます。人気のサイトになっても使い続けられ、ストレスを感じることもないでしょう。
アクセス解析における主な指標
アクセス解析には、以下のような指標があります。
| PV数 | 一定期間あるページが表示された数 |
| セッション数 | ユーザーがWEBサイトにアクセスした回数 |
| ユニークユーザー数 | ユーザーがWEBサイトにアクセスした回数 |
| コンバージョン率 | コンバージョンに達成したユーザーはどれくらいか |
| 離脱率 | WEBサイトを離脱したユーザーがどれくらいいるのか |
| 直帰率 | 直帰したユーザーがどれくらいいるのか |
| 回遊率 | ユーザーがどれくらいサイトを見回っているか |
これらの指標を正しく理解することで、より正確な解析ができるようになります。ここからは、それぞれの指標について解説していきます。
PV数
PV数とは「Page View数」の略で、一定期間あるページが表示された数を示しています。PV数では、「ユーザーが何回アクセスしたか」を基準にカウントされます。
例えば、あるユーザーがA・B・C・Dというページにアクセスしたとします。その場合、PV数は4となります。また、あるユーザーがAというページに4回アクセスした場合も、PV数は4となります。
このようにPV数ではアクセスした回数を基準にカウントするのです。
セッション数
セッション数とは、「ユーザーがWEBサイトにアクセスした回数」を示す指標です。PV数と少し似ていますが、3つのルールがある点が大きく異なっています。
- 最後の訪問から30分経過すると新規セッションとしてカウントされる
- 午前0時をまたぐと新規セッションとしてカウントされる
- 参照元が異なると新規セッションとしてカウントされる
最後に訪問してから30分経過すると、セッションが更新されて新規扱いされます。例えば、あるユーザーが15時にWEBサイトにアクセスしたとします。15時15分に再訪してもセッション数は1ですが、15時30分以降に再訪するとセッション数は2とカウントされるのです。
また、午前0時をまたぐと新規セッションとしてカウントされます。そのため、23時59分にアクセスし、0時にもう一度アクセスするとセッション数はそれぞれ1回としてカウントされます。
そして参照元が異なる場合もセッションは更新されます。例えば、1というページをAサイトから閲覧した場合と、Bサイトから閲覧した場合はセッションがそれぞれ1回としてカウントされます。
ユニークユーザー数
ユニークユーザー数とは、「ある期間にWEBサイトにアクセスしたユーザーの数」を示す指標です。ユニークユーザー数は「UU数」と呼ばれることもあります。
セッション数と類似していますが、同一ユーザーのアクセスは1回としてカウントする点がセッション数との違いです。
Aユーザーが1日に3回同じWEBサイトにアクセスしても、ユニークユーザー数は1回となります。また、AというユーザーとBというユーザーがそれぞれ1回WEBサイトにアクセスすると、ユニークユーザー数は2回になります。
コンバージョン率
コンバージョン率は、「WEBサイトにアクセスしたユーザーのうち、コンバージョンに達成したユーザーはどれくらいか」を示す指標です。英語では「Conversion Rate」と呼ぶことから、「CVR」と略すこともあります。
コンバージョンとは「お問い合わせ」や「お申込み」など、サイトによって内容は異なります。コンバージョン率は以下の式から算出可能です。
コンバージョン数（CV数）÷セッション数×100
例えば、あるページのセッション数が100であり、そのうちコンバージョンに至ったのが30だとします。すると、この場合のコンバージョン率は30％となります。
離脱率
離脱率とは、「WEBサイトを離脱したユーザーがどれくらいいるのか」を示す指標です。WEBサイトにおける離脱とは、ページを閉じたり、他のサイトに遷移したりなど、ページから離れた状態を示しています。
離脱率は以下の式から算出可能です。
離脱したセッション数÷すべてのPV数×100
離脱率が高いと、サイトへの興味も薄いと考えられます。ユーザーにアクションを起こしてもらうためにも、訴求力のあるテキストに変更する必要がありそうです。
直帰率
直帰率とは、「直帰したユーザーがどれくらいいるのか」を示す指標です。WEBサイトにおける直帰とは、あるページにアクセスしてそのまま離脱してしまう状態を意味します。
直帰率は以下の式から算出可能です。
直帰したセッション数÷全セッション数×100
直帰率が高いと、そのページに何か問題があると考えられます。コンテンツを書き換えたり、構成を変更したりなど改善の余地があるでしょう。
回遊率
回遊率とは、「ユーザーがどれくらいサイトを見回っているか」を示す指標です。WEBサイトにおける回遊とは、あるページから別のページへと推移している状態のことを意味します。
回遊率は以下の式から算出可能です。
PV数÷セッション数×100
回遊率が高いと、それだけユーザーから利用されていると考えられます。回遊率が向上すると検索エンジンからの評価も高まるので、回遊率が低い場合はコンテンツやサイトの改善が必要です。
アクセス解析のメリット
アクセス解析を行うことで、以下のようなメリットを得られます。
- ユーザーの情報を得られる
- 自社サイトの現状を把握できる
- 施策の効果検証ができる
これらのメリットについて知ることで、より効率的にアクセス解析ができるようになるでしょう。ここからは、それぞれのメリットについて紹介していきます。
ユーザーの情報を得られる
アクセス解析を行うことで、ユーザーの様々な情報を得られます。実際にアクセスしているユーザーが、必ずしもターゲットとは限りません。
「ユーザーはどこからアクセスしたのか」「どれくらいの年齢層なのか」などユーザーの属性を知ることで、自社サイトの立ち位置や役割を見直すことができるのです。
こうした情報を収集してユーザーを把握すると、より刺さるコンテンツを発信していけるでしょう。
自社サイトの現状を把握できる
自社サイトの現状を把握するには、アクセス解析が重要です。
WEBサイトはユーザーによって反応が異なり、「どうして購入してくれたのか」「なぜ離脱したのか」など、それぞれの行動に対して原因を追及することが大切です。原因を推測して改善策を立てることで、より効果的なサイトに成長させることができます。
施策の効果検証ができる
アクセス解析によって、施策の効果検証を行えます。
マーケティングは施策を行って終わりではありません。施策を行い、実際にどうなったのかを確認して改善することで、PDCAサイクルに落とし込めます。するとその後の施策の精度が高くなり、マーケティングのパフォーマンスも向上します。
まとめ
この記事では、GA4の便利な機能について紹介していきました。最新版であるGA4には、社内アドレスを排除する機能があります。これにより、より正しいデータを収集できるのです。
さらに、機械学習機能がついたり、グルーピングができたりと機能も追加されました。こうした機能を駆使することで、より精密な施策を練ることができるようになるでしょう。
アクセス解析の担当者の方は、ぜひこの記事でご紹介した機能を参考にしてみてください。
