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Googleアナリティクス4プロパティ（GA4）とは？UAとの違いや導入方法を解説

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2023.06.12

Googleアナリティクス4プロパティ（GA4）の導入に二の足を踏んでいませんか？

本記事では、次世代アクセス解析ツールとして早期移行が推奨されているGoogleアナリティクス4プロパティの改良点や導入方法、よくある質問などについて解説します。

そもそもアナリティクスって何？という方は、ぜひ参考にしてください。

1 Googleアナリティクス4プロパティ（GA4）とは？
- 1.1 Googleアナリティクスの種類
2 GA4を導入すべきタイミングは？
3 UA とGA4の違い！7つのメリットとは？
4 GA4の導入方法
5 【Q＆A】GA4のよくある質問
6 まとめ

Googleアナリティクス4プロパティ（GA4）とは？

Google Analytics 4プロパティ（GA4）とは、2020年10月14日（米国時間）にリリースされた最新版のGoogleアナリティクスです。

2019年に導入されたベータ版の旧称「App+Web Property」が基礎となっており、今後はGA4がデフォルトになるとGoogleから正式にアナウンスされています。

Googleアナリティクスの種類

現時点（2023年）で使用できるGoogleアナリティクス（GA）は、下記の3種類です。

▼Googleアナリティクスの種類

ユニバーサルアナリティクス（UA）：無料版GA
Googleアナリティクス360（GA360)：有料版GA
Googleアナリティクス4（GA4）：UAのバージョンアップ版（無料）

ただし、GoogleはすでにUAとGA360について、サポート終了のスケジュールを発表しています。

現在UAまたはGA360を使用しており、今後もGoogleアナリティクスによるデータ測定を希望される方は、後述する「GA4を導入すべきタイミング」を参考にしてください。

GA4を導入すべきタイミングは？

「無償版GA」および「有料版GA360」のサポート終了時期は下記の通りです。

どちらもサポート終了後は

「無償版GA」および「有料版GA360」からとでは、サポートが終了する

▼GA4への移行期限（サポート終了時期）

ユニバーサルアナリティクス（UA／無料版GA）：2023年7月1日まで
Googleアナリティクス360（GA360／有料版GA）：2024年7月1日

どちらもサポート終了後に「6ヵ月の閲覧期間」が設けられていますが、GoogleはGA4への早期移行を推奨しています。

当サイトではGA4への移行サポートを実施していますので、ご興味のある方は「お問い合わせフォーム」よりご相談下さい。

また、GA4への移行期限については、下記の記事にてイラスト付きで詳しく解説しております。

Googleアナリティクス4（GA4）への移行期限は2023年7月1日まで！

ユニバーサルアナリティクス（UA）からGA4への移行期限が2023年7月1日に迫っています。 2023年7月1日にUAのサポートが終了すると、従…

UA とGA4の違い！7つのメリットとは？

アップグレードされたGoogleアナリティクス4プロパティ（GA4）は、従来のユニバーサルアナリティクス（UA）と比べて何が進化したのでしょうか？

この段落では、改良されたポイントやメリットについて解説します。

	UA	GA4
コンセプト	単発の「結果」を重視	「ユーザー行動」を重視
複数デバイスの横断計測	「デバイスごと」のデータ計測	複数デバイス間を往来する「ユーザー行動」
データの計測方法	セッション単位	イベント単位
指標の廃止・名称変更・追加	細かく分類されている	一部が廃止・名称変更され、新しい指標が追加
レポートのレイアウト	項目が分類されていないので、分かりにくい	「確認用」と「分析用」に分類され、シンプルで見やすい
BigQueryとの連携	GA360（有料版）のみ対応	無料で利用可能
機械学習による予測指標	なし	あり

コンセプト

最も大きな変更点は、コンセプトの違いです。

これまで重視されていたのは、あくまでコンテンツページに残された単発の「結果」でした。

一方、Googleアナリティクス4プロパティ導入後は、「ユーザーの行動」にスポットを充てた分析が可能になったのです。

▼ユーザー行動ベースで計測するメリット

「ユーザーの行動」が正しく把握できるようになった
「コンバージョン（CV）の要因」が明確になる

複数デバイスの横断計測

「Webサイトでの行動」と「アプリでの行動」を紐づけて統合的に計測できるようになったのも、Googleアナリティクス4プロパティの大きなメリットです。

▼従来の計測方法

Webサイトの計測：「Googleアナリティクス」で計測
アプリの計測：「Firebase Analytics」や「AppsFlyer」などで計測

一方、Googleアナリティクス4プロパティでは、内部に「ウェブストリーム」と「アプリストリーム」の両方が用意されています。

つまり、同一人物が所有するWebサイトとアプリを紐づけることで、「クロスプラットフォーム分析」が可能になったのです。

Youtubeとの連携

従来のユニバーサルアナリティクスとは違い、Googleアナリティクス4プロパティではYoutubeとの連携が可能になりました。

YouTubeのエンゲージメントビューからのコンバージョンは、アプリとウェブそれぞれで発生したデータをレポートに含めることができます。

データの計測方法

ユニバーサルアナリティクスではセッション中心の計測だったのに対し、Googleアナリティクス4プロパティではヒットタイプがイベントに統一されています。

	UA	GA4
ページビュー	ページビューとして計測	イベントとして計測
イベント	イベントとして計測	イベントとして計測
Eコマース	Eコマースとして計測	イベントとして計測
カスタムディメンション	カスタムディメンションとして計測	ヒット単位：イベントとして計測ユーザー単位：ユーザープロパティとして計測

GA4のイベントは大きく4種類に分かれており、Webとアプリの横断解析も可能です。

カスタムイベントを除く3種類については、Google アナリティクス 4プロパティのヘルプページにて対象イベントの種類が掲載されています。

▼イベントの種類と特徴

自動的に収集されるイベント：GT4のタグ（js）またはFirebase SDKの設置が必要
測定機能の強化：Webデータストリームのみが対象
推奨イベント：Webサイトやアプリに自身で実装が必要
カスタムイベント：管理画面からイベントを作成・編集する、またはGTMを利用

なお、GA4ではイベントごとに「複数のパラメータ」が付与できるようになりました。

ビューの廃止とデータストリームの追加

Googleアナリティクス4プロパティでは「ビュー」が廃止され、新たに「データストリーム」が追加されました。

▼データストリームの種類とデータ収集の方法

Web：「GTM」または「js」で、新計測IDをWebサイトへ追加
iOS：Firebase SDKと連携
Android：iOSと同じ

これにより、わざわざGoogle タグマネージャーでタグ設定を行わなくても、Webとアプリの両方に対して「スクロール数」などのイベントが自動計測されるようになりました。

指標の廃止・名称変更・追加

ユーザー行動にフォーカスしているGA4と従来のUAとでは、根本的なデータ測定の方法が異なります。

これに伴い、UAにあった指標の大半が廃止され、名称も変更されました。

UA	GA
セッション	廃止
直帰率	廃止
離脱率	廃止
コンバージョン率	廃止
ランディングページ	リンク先ページ
PV	表示回数
新規ユーザー	新しいユーザー
平均ページ滞在時間	平均エンゲージメント時間
目標完了数	コンバージョン

加えて、GA4では新たに次の指標が追加されています。

追加された指標	詳細
エンゲージメントされたセッション数	下記の1つでも満たした場合にカウント（デフォルト）・10秒以上、サイトに滞在したセッション・コンバージョンが発生したセッション・2回以上のスクリーンビュー、またはページビューが発生したセッション
エンゲージメント率	エンゲージメント総数 ÷ インプレッション総数×100
scfoll	ページが90％までスクロールされた回数
click	対象外のリンクがクリックされた回数

なお、エンゲージメントとは「閲覧者が行ったアクション」、つまり「サイトにとって有益なユーザー行動」を指しています。

レポートのレイアウト

レポートの様式がUAよりもシンプルで見やすくなったのも、GA4の大きなメリットです。

UAではサイドメニューが10項目もあったうえ、分類されていないのが難点でした。

一方、GA4ではニーズの高い6項目に簡略化され、レポートが「集計用」と「分析用」に分類されているなど、使い勝手の良い仕様に改良されています。

BigQueryとの連携

GA360（有料版）のみが対象だった「BigQuery」が、Googleアナリティクス4プロパティでは無料で利用できるようになりました。

GA4に標準搭載されたBigQueryによって、下記のようなメリットが得られます。

▼BigQueryのメリット

BIツールでの分析やデータの可視化
セールスや顧客サポートへの活用
広告配信へのデータ活用
ダッシュボードでの共有

機械学習による予測指標

GA4に導入された「機械学習」とは、「AI学習」とも呼ばれている通りAI（人工知能）の働きの1つです。

GoogleはGA4に導入した機械学習の効果について下記のように解説しています。

Googleの高度な機械学習モデルを適用することで、新しいアナリティクスは、データの重要な傾向を自動的に警告できます。たとえば、新しい顧客のニーズのために需要が高まっている製品などです。それはあなたがあなたの顧客がとるかもしれない将来の行動を予測するのを助けさえします。たとえば、解約確率を計算するため、マーケティング予算が圧迫されているときに顧客を維持するためにより効率的に投資できます。特定の顧客グループから得られる可能性のある収益など、新しい予測指標を追加し続けています。これにより、オーディエンスを作成してより価値の高い顧客にリーチし、分析を実行して、一部の顧客が他の顧客よりも多くを費やす可能性がある理由をよりよく理解できるため、結果を改善するためのアクションを実行できます。

出典：Google Marketing Platform

つまり、収集したデータを機械学習で分析することで、「将来、顧客が起こすであろう行動」を予測できるようになったのです。

▼予測指標の一例

今後7日以内にサービスを利用する確率
今後7日以内で離脱する確率
購買する確率が高いユーザーの傾向

機械学習の予測指標を利用するための条件

Googleアナリティクス4プロパティに導入された機械学習の予測指標を利用するには、3つの条件を満たしていなければなりません。

・購入ユーザーまたは離脱ユーザーのポジティブサンプルとネガティブサンプルの最小数。要件として、関連する予測条件をトリガーしているユーザーが 1,000 人、トリガーしていないユーザーが 1,000 人いることが必要になります。

・モデルの品質が一定期間維持されていることが要件になります。

・購入の可能性と離脱の可能性の両方を対象とするには、プロパティは purchase と in_app_purchase の少なくともどちらか一方のイベント（自動的に収集される）を送信する必要があります。

出典：Google アナリティクス 4プロパティのヘルプページ