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2026.02.01
Google Analyticsを活用した分析方法や改善策を解説
Google Analyticsは有名なツールであるため、Webサイト運営をしていれば誰しも触ったことくらいはあるでしょう。しかし、このツールを使う際にはしっかりと分析方法を理解して、分析していく必要があります。
Webサイト運営では自社のサイトや競合のサイトを分析して、適切な施策を実行することが重要になります。適切な施策と一言で言っても、何が適切な施策なのかは予想もできないでしょう。
この記事では、そのような方のためにGoogle Analyticsを使った分析方法と改善策を解説していきます。
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目次
Google Analyticsを使ってできることを紹介
Google Analyticsを使うと、Webサイトの運営に必要な情報を網羅的に見ることができます。例えば、以下のような情報を見れます。
- どんなユーザーがサイトに流入しているか
- どこからユーザーが流入しているか
- ユーザーがサイトに訪れた際に一番最初に見ているページはどこか
- ユーザーによく見られているページはどこか
- ユーザーが離脱したページはどこか
- ユーザーがどのくらいCVしたか
このように、Google Analyticsを使うとサイト運営に必要な情報を見ることができます。しかし、これらの情報を掛け合わせて総合的に判断して、サイト運営をしていくことが必要になります。
上手くこれらの情報を活用すれば、仮説を立てることが可能です。たとえば、サイトに訪れるユーザーのほとんどが女性ユーザーで、商品詳細ページで離脱してしまうことが多いため、商品詳細ページに何らかの問題がある…などの仮説が立てられます。
このように仮説を立てた上で、効果検証を行うことで、サイトのアクセス改善も可能です。
Google Analyticsを使って分析する流れ
Google Analyticsで分析するために、まずはそのサイトのゴール・CV（コンバージョン）までの導線を確認しましょう。
実際に自分でそのサイトに入って、CVするまでの流れを確認してください。そうすると、そのサイトで重要となるページが分かるはずです。言い換えると、ユーザーに見てもらいたい(問い合わせや購入に繋がる)ページです。
そのページが分かれば、Google Analyticsの情報を見て、ユーザーが自分の想定通りに動いているか確認しましょう。その際には、俯瞰してサイトに訪れるユーザーを分析することが重要です。
分析する流れを整理すると以下のようになります。
- サイトのゴール・CVまでの導線を確認する
- ユーザーの動きを分析する
- 問題があれば解決策を考える
上記のような流れで分析すると、スムーズに施策を考えることができます。サイトに訪れるユーザーの中には、途中で離脱してしまうユーザーもいることが分かるでしょう。そのような途中で離脱する直帰率を下げるために、ターゲットの想定を見直したり、コンテンツの質を見直したりなどの施策を考えることができます。
Google Analyticsを使って分析する際に見るべきポイント
Google Analyticsはさまざまなサイト運営に必要な情報を見ることができます。しかし、サイト運営を始めたばかりの方には「何を見れば良いのか分からない」という方もいるでしょう。
そのため、以下では、Google Analyticsを使って分析する際に見るべきポイントを紹介していきます。
直帰率
「直帰率」はサイト運営や広告運用をする際にも重視される指標の1つです。
直帰率とは、名前の通り訪問したユーザーがほかのページを見ずに、サイトを離脱した割合を表しています。1枚構成のランディングページでは、そのページから遷移するページがお問い合わせフォームしかないために、直帰率が90%前後になることも多いです。
サイト運営をする際には、この直帰率を下げ、ほかのページにも流入してもらえるような施策を実行する必要があることを理解しておきましょう。
なお、現在のGoogle Analytics（GA4）では、直帰率は「エンゲージメントセッション以外のセッションの割合」として再定義されています。エンゲージメントセッションとは、10秒以上の滞在、コンバージョンイベントの発生、または2ページ以上の閲覧のいずれかを満たしたセッションのことです。
GA4で直帰率を確認するには、「レポート」>「エンゲージメント」>「ページとスクリーン」を開き、レポートのカスタマイズで「直帰率」指標を追加します。
関連記事：直帰率と離脱率の明確な違いと改善するために見るべきページ
離脱率
直帰率と同じように重視される指標が「離脱率」です。
離脱率とは、ユーザーがいくつかのページを閲覧した後に、そのページを最後にして離脱した割合を表しています。
要するに、訪れたユーザーが1つのページしか見ずに離脱した場合には「直帰」となり、いくつかのページを見てから離脱した場合には「離脱」となります。
ページ滞在時間
「ページ滞在時間」も重視される指標の1つです。
ページ滞在時間とは、ユーザーが最初に閲覧したページから、次に遷移したページに遷移するまでにかかった時間を表す数値です。
例えば、サイト内に「ページA・ページB」があった場合に、ユーザーがページAを最初に閲覧して、30秒後にページBに遷移した場合にはページ滞在時間が30秒となります。
その際に理解しておきたいのが、ほかのページに遷移しないとページ滞在時間にカウントされないことです。
詳しく説明すると、ユーザーが最初にページAを60秒閲覧し、そのまま離脱してしまうと、ページ滞在時間は0秒になってしまいます。そのため、2つ目以降のページまでに、ユーザーが遷移しないとページ滞在時間は計測されないと理解しておきましょう。
GA4のイベントベース計測とは
GA4は、従来のユニバーサルアナリティクス（UA）とは異なり、イベントベースの計測モデルを採用しています。UAではページビューを中心にデータを計測していましたが、GA4ではページビューを含むすべてのユーザー行動を「イベント」として記録します。
GA4では以下のイベントが自動的に計測されます。
- page_view：ページの表示
- scroll：ページの90%までのスクロール
- click：外部リンクのクリック
- file_download：ファイルのダウンロード
- first_visit：初回訪問
- session_start：セッションの開始
これらの自動計測イベントに加えて、カスタムイベントを設定することで、ボタンクリックやフォーム送信など、サイト独自のユーザー行動も計測できます。
また、GA4の「探索」レポートでは、自由にディメンションや指標を組み合わせて独自のレポートを作成できます。ファネル分析やパス分析など、従来は有料版でしか利用できなかった高度な分析も、GA4では無料で利用可能です。
Google Analyticsを使って分析する主な目的
サイト運営者の多くがGoogle Analyticsを使っていることはご存知だと思います。
しかし、サイト運営を始めたばかりの方だと、どうしてGoogle Analyticsを使って分析しているのか理解できていない方も多いのではないでしょうか。
そのため、以下では、Google Analyticsを使って分析する主な目的を紹介していきます。
ここではGoogle Analyticsを使って分析する主な目的を紹介しますが、Google Analytics以外のツールを使っても分析できることもあることは理解しておいてください。
ユーザーの導線を分析する
まずは、上記で説明したように、ユーザーの導線を分析するために多くの方がGoogle Analyticsを使用しています。
また、Google Analyticsを使ってみることのできるランディングページの直帰率を確認することが多いです。直帰率が高くなっている場合には、どうしてこのページでの直帰率が高いのかを考えて、適切な施策を実行していきます。
さらに、ナビゲーションサマリーを確認するとユーザーがどのページからどのページに遷移したのかを確認できます。それを確認して、ユーザーを流入させたいページに遷移させられるようにサイト構造を見直したり、ページの訴求方法を変えることもできるでしょう。
集客効果を分析する
広告を出稿している場合には、出稿している媒体の管理画面で集客効果を分析することも多いでしょう。しかし、広告の管理画面ではCTR・CVRなどしか分からないため、Google Analyticsを使うことも多いです。
集客効果が悪い場合に、広告から流入してきたユーザーがサイト上でどのような動きをしているかを知り、集客効果が悪くなっている原因を探すのに効果的です。
ユーザーの満足度を分析する
ユーザーの満足度を分析するのにもGoogle Analyticsはよく使われます。
サイトで複数の商品を販売している場合、ユーザーが欲していた商品のページまで辿り着けないとユーザーの満足度は低くなると予想できますよね。
そのため、目的のページまでの導線を分かりやすくする必要があるでしょう。その場合には、目的のページにどれだけのユーザーが辿り着いているのかをGoogle Analyticsで確認します。
ここで説明している目的のページとは、サイトや業種・ターゲットによっても異なりますが、主に商品詳細ページであることが多いです。
目的にあわせたGoogle Analyticsの分析方法
上記で説明したようなことを分析するために、Google Analyticsは活用されます。そのことは理解できても、実際にどのように分析するのかは知らない方も多いでしょう。
そのため、以下では、それらの目的にあわせたGoogle Analyticsの分析方法を紹介していきます。
ユーザー属性の分析方法を解説
サイト運営をしていく中で、ユーザー属性を分析することも重要になることは既に理解できているでしょう。しかし、Google Analyticsでユーザー属性を分析するには、どの画面を確認すればよいかを知っておく必要があります。
GA4でユーザー属性を確認するには、左メニューから「レポート」>「ユーザー属性」>「概要」を開きます。ここでは、国・地域、性別、年齢、言語、インタレスト（興味関心カテゴリ）などの情報を確認できます。
より詳細な分析を行いたい場合は、「ユーザー属性」>「ユーザー属性の詳細」から、ディメンション（年齢・性別・地域など）を切り替えて確認できます。ユーザーが好むコンテンツや購買意欲の高いセグメントを把握することで、より効果的なマーケティング施策を立てられます。
サイト運営では、上記のようにユーザー属性を分析して、ターゲットとして想定しているユーザーがきちんとサイトに訪れているのか、今後どのようなユーザーにアプローチしていくのかの戦略を立てていくことが重要になります。
ユーザーの導線の分析方法を解説
ユーザーの導線を分析する場合には、ランディングページの直帰率を分析しましょう。
GA4でランディングページを分析するには、「レポート」>「エンゲージメント」>「ランディングページ」を開きます。
ランディングページの項目では「セッション数・ユーザー数・平均エンゲージメント時間・コンバージョン」などを確認できます。レポートをカスタマイズして「直帰率」を追加すると、各ページの直帰率も確認できます。
ランディングページの直帰率を改善できると、ほかのページへの流入数が増加するため、CVに繋がりやすくなると言えるでしょう。そのため、まずはある程度の目安を把握して、自社のランディングページの直帰率と比較しましょう。
オーガニック検索経由の場合の直帰率は30%くらいに抑えられることが理想です。ランディングページとの関連性の低いキーワードからの流入が多い場合には、50%以下を目指すと良いでしょう。
リスティング広告の場合の直帰率は30%~50%が目安となります。しかし、広告運用のパフォーマンスが上がるほど、直帰率は下がっていくため、上手く改善していきましょう。
また、ディスプレイ広告の場合の直帰率は80%~90%が目安です。ディスプレイ広告の仕様上、広く浅くユーザーを流入させるため、どうしても直帰率は高くなりがちです。そのため、80%を下回れば広告のパフォーマンスは十分でしょう。
直帰率を下げる方法
直帰率が高いとほかの下層ページへとユーザーが流入しなくなり、CVに繋がらなくなります。
そのため、直帰率を下げる必要があります。直帰率を下げるには、ユーザーが一番最初に目にするページに、ユーザーが求める情報を分かりやすく伝えることが効果的です。
そのページに流入するユーザーがどのような問題を抱えていて、その問題を解決するための策を提案できるのかを意識しながらランディングページを作成することが重要です。
ほかにも、スマホユーザーに対応していないページであったり、ページ表示速度が遅いと直帰率が高くなります。直帰率を下げるには、Google Analyticsを使いながら、考えられる可能性を潰していくと良いでしょう。
集客効果を分析する場合
上記で説明したように、広告を出稿した際に集客効果を分析する場合は、広告の管理画面では分からないことをGoogle Analyticsで分析します。
例えば、GDN(Googleディスプレイネットワーク)とYDA(Yahoo!広告 ディスプレイ広告)を比較して、GDNの方が直帰率が高く、CVさせるためのページ以前での離脱が多い場合には、そもそも商品やサービスに興味のない人を誘導している可能性があり、広告のセグメントに問題があると予想できます。
広告のセグメントに問題がないか確認する
広告のセグメントに問題があると言われても分かりづらいかと思いますので、具体例を出して説明していきます。
| 直帰率 | ページ滞在時間 | PV/セッション | |
| GDN | 89% | 0:55 | 2.2 |
| YDA | 82% | 1:32 | 3.6 |
上記の図のような場合には、GDNから流入してきたユーザーの方が直帰率・ページ滞在時間・閲覧したページ数も低いことが分かりますよね。つまり、GDNのターゲットが狙っているターゲットとズレている可能性があると言えます。
同じランディングページでも、GDNとYDAで差が出るのはランディングページの質に問題があるのではなく、ターゲットに問題があると言えますよね。そのため、このような分析結果になった場合にはYDAの配信を優先的におこなっていけば、集客効果を改善できるでしょう。
このように、数値を分析して仮説を立て、改善していくことが重要になるのです。
関連記事：CVR（コンバージョン率）の計算方法と平均値の目安、改善策まで
人気のコンテンツを分析する場合
サイト内のどのページが人気のページなのかを具体的な数字を確認して分析することは大切です。
GA4で各ページのパフォーマンスを確認するには、「レポート」>「エンゲージメント」>「ページとスクリーン」を開きます。ここでは、ページごとの表示回数やユーザー数、平均エンゲージメント時間を確認できます。
また、ページ別の詳細を見たい場合には、「ページとスクリーン」レポートで表示回数やエンゲージメント時間の高い順にソートすることで、人気ページの特定や改善すべきページの発見に活用できます。
また、商品詳細ページのPV数が高くならない場合には、SEO対策による自然検索からの流入以外にも、商品一覧ページでの商品の見せ方を改善するなどの導線改善が必要な場合も考えられます。
人気のコンテンツを分析する場合には、ページ滞在時間も確認し、商品を探す上で必要な時間なのかどうかを判断し、施策を実行することも必要です。ページ滞在時間が短い場合には、求めていた商品が見つからずに離脱している可能性があります。
自社で分析や運用をするのが難しい場合には
自社で上記のように分析して、施策を立てながら運用することが難しいこともありますよね。社内でできる人材がいなかったり、リソースが足りなかったりと要因はさまざまだと思います。
しかし、サイト運営は事業を伸ばすために、今や必要不可欠な要素となっています。そのため、自社で分析や運用するのが難しい場合には外注することを検討しましょう。
数多くの改善実績のあるデジマケに依頼すれば、自社のリソースをかけずにサイト運営をできます。
関連記事：サーチコンソールに権限を付与する方法
Google Analyticsに関するよくある質問
Q
Google Analyticsを使って分析する目的は、大きく3つあります。
- ユーザー行動を分析する
- 集客効果を確認する
- ユーザーの満足度を可視化する
ユーザーがサイト内でどのような行動をしているのかをデータや数値として可視化するために活用します。
Q
Google Analyticsでできること
- サイト流入をしているユーザーの属性
- サイト流入の経路
- 一番最初にアクセスしたページ
- ユーザーによく見られるページ
- 離脱率が多いページ
- CV数
Google Analyticsでは、上記のデータを可視化し、分析に役立てられます。
Q
Google Analyticsは、Googleが提供している無料のツールです。サイト内でユーザーが行ったアクセス状況を分析できます。
Q
UA（ユニバーサルアナリティクス）はセッションとページビューを中心に計測していましたが、GA4はイベントベースの計測モデルを採用しています。GA4ではページビュー、スクロール、クリックなどすべてのユーザー行動を「イベント」として記録します。また、GA4はWebとアプリのデータを統合して分析でき、「探索」レポートで高度なカスタム分析が可能です。なお、UAは2023年7月にサービスを終了しています。
Q
はい、GA4でも直帰率を確認できます。GA4の直帰率は「エンゲージメントセッション以外のセッションの割合」として定義されており、UAの直帰率とは計算方法が異なります。「レポート」>「エンゲージメント」>「ページとスクリーン」でレポートをカスタマイズし、指標に「直帰率」を追加することで確認できます。
まとめ
この記事を読んで、Google Analyticsを使って分析する方法は理解できたでしょう。しかし、分析するだけが重要なのではなく、分析して仮説を立てて施策を実行することを繰り返すことが必要になります。
最初の頃は、上手く仮説を立てられずに良い結果を得られないこともありますが、何が原因だったのかを分析して、徐々に精度を上げていきましょう。
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