GA4（Googleアナリティクス4）とは？UAとの違いから使い方にくわえメリット・デメリットなど特徴を解説

2023.09.29 更新

Googleアナリティクス4（GA4）とは、Googleが提供するWebサイトやアプリの分析ツールです。従来のGoogleアナリティクス（UA）とは異なるデータモデルやレポート機能を採用しており、より詳細な分析が可能となっています。

GA4は、2020年にベータ版がリリースされ、2023年7月1日にはUAのデータ収集が終了しました。これまでUAを利用していた多くの企業や店舗が、GA4への移行を実施したことかと思います。ただ、GA4はUAと異なる点が多く、まだまだじゅうぶんに使いこなせていない企業やWeb担当者は多いでしょう。

本記事では、GA4とはどのようなツールなのか、UAとの違いや使い方、メリット・デメリットなど、GA4の特徴について解説します。GA4を導入してみたはいいが、使い方や特徴を正確に把握できていない、UAとの違いを知りたいという方はぜひ参考にしてください。

GA4（Googleアナリティクス4）とは？GA4の概要と特徴を解説
GA4とUA（ユニバーサルアナリティクス）の違いとは？
GA4の使い方は？設置方法や基本的な設定をご紹介
GA4のメリットとデメリットを理解しよう
- GA4のメリット
- GA4のデメリット
まとめ

GA4（Googleアナリティクス4）とは？GA4の概要と特徴を解説

GA4とは、Googleが提供するアクセス解析ツールです。従来のGoogleアナリティクス（UA）の後継サービスとして、2020年10月にリリースされました。

Googleアナリティクス（GA）は、2023年7月1日から、従来のユニバーサルアナリティクス（UA）からGA4への移行が完了しています。

GA4では、ユーザーを軸とした計測を行うことで、より詳細で包括的な分析が可能。また、機械学習の活用やBigQueryとの連携など、さまざまな機能を備えています。

GA4の主な機能は、以下のとおりです。

ユーザーを軸とした計測と分析が可能
アプリとウェブの横断的な計測が可能
機械学習の機能が充実している
BigQueryとの連携が可能

・プライバシーを保護するための機能が強化されている

この項目では、GA4の概要と特徴を解説します。GA4を導入する際に役立つ情報をまとめましたので、ぜひ参考にしてください。

ユーザーを軸とした計測と分析が可能ƒ

GA4は、ユーザーを軸とした計測と分析が可能です。

従来のUAでは、セッションを軸とした計測が中心でしたが、GA4では、ユーザーの行動をより詳細に追跡します。

具体的には、ユーザーのIDを取得して、ユーザーの属性や行動を分析することができるようになったのです。これにより、ユーザーの行動をより深く理解し、効果的なマーケティング施策を実施することができます。

アプリとウェブの横断的な計測が可能

GA4は、アプリとウェブの横断的な計測が可能です。

従来のUAでは、アプリとウェブのデータを別々に計測する必要がありましたが、GA4では、1つのプロパティでアプリとウェブのデータを統合して計測することができます。

これにより、アプリとウェブを連携させたマーケティング施策を実施することが可能となったのです。

機械学習の機能が充実している

GA4は、機械学習の機能が充実しています。従来のUAでは、機械学習の機能は限定的でしたが、GA4では、機械学習を活用した分析が可能です。

具体的には、ユーザーの行動を予測したり、ユーザーの属性を推測したりすることができるため、より精度の高い分析を実施することができます。

BigQueryとの連携が可能

GA4は、BigQueryとの連携が可能です。これにより、GA4で収集したデータをBigQueryにエクスポートして、より高度なデータ分析を行うことができます。

プライバシーを保護するための機能が強化されている

GA4は、プライバシーを保護するための機能が強化されています。従来のUAでは、ユーザーの個人情報を含むデータが収集されていましたが、GA4では、ユーザーの個人情報を収集しないデータモデルを採用しています。

そのため、GA4では、ユーザーのプライバシーをより保護することができます。

GA4とUA（ユニバーサルアナリティクス）の違いとは？

GA4とUAは、同じGA（Googleアナリティクス）という名称ですが、計測軸や指標、データモデルなど、さまざまな点で違いがあります。

主な相違点は、以下のとおりです。

	GA4	UA
計測軸	ユーザー	セッション
イベント	ユーザーの行動	ページビューやイベント
データ保持期間	18か月	26か月
レポート	ユーザー中心のレポート	セッション中心のレポート
データモデル	データドリブン	ルールベース
機械学習	活用可能	一部の機能で活用可能

ここから、それぞれ詳しく解説いたします。

計測軸の違い

GA4は、ユーザーを軸とした計測を行っています。一方、UAは、セッションを軸とした計測を行っています。

GA4では、ユーザーのIDを割り当てて、ユーザーの行動をより深く理解することができます。例えば、ユーザーが複数のデバイスやプラットフォームで同じコンテンツにアクセスしたかどうかを把握することができます。

UAでは、セッションを軸とした計測を行っているため、ユーザーの行動をセッション単位で把握します。例えば、ユーザーが同じWebサイトを2回訪問した場合、2つのセッションとして計測されます。

イベントの違い

GA4では、ユーザーの行動をイベントとして計測します。イベントとは、ユーザーがWebサイトやアプリで行ったアクションのことです。例えば、ページビューやリンククリック、フォーム送信などがイベントとして計測されます。

UAでは、ページビューやイベントなどの指標を計測します。UAでは、「イベント」という概念がないため、ユーザーの行動をより詳細に計測することができません。

データ保持期間の違い

UAでは、データ保持期間は最大で26ヶ月まで設定でき、これがUAの従来の設定でした。

ですが、GA4は、世界的なデータ規制に準じており、消費者プライバシーの観点から、ユーザー単位のデータ保持期間が2か月、もしくは14 か月となっています。

レポートの違い

GA4のレポートは、ユーザー中心のレポートとなっています。一方、UAのレポートは、セッション中心のレポートとなっています。

GA4とUAのレポートの違いは、以下のとおりです。

	GA4	UA
レポートの種類	標準レポート、カスタムレポート	標準レポート、カスタムレポート
レポートの構成	イベント、ユーザー、セッション	ページビュー、セッション
レポートの指標	ユーザーエンゲージメント、コンバージョン	セッション数、ページビュー数、離脱率
レポートの粒度	細かい	粗い

GA4とUAは、どちらも標準レポートとカスタムレポートを提供しています。

GA4の標準レポートは、ユーザーの行動をイベント単位で分析するためのレポートである一方で、UAの標準レポートは、ページビューで分析するためのレポートです。

GA4のカスタムレポートは、ユーザーの行動を自由に分析するためのレポートであるのに対し、UAのカスタムレポートは、UAの標準レポートをベースにカスタマイズしたレポートとなっています。

また、GA4のレポートは、イベント、ユーザー、セッションの3つの構成要素で構成されています。

イベントとは、ユーザーがウェブサイトやアプリで行ったアクションです。ユーザーとは、ウェブサイトやアプリを訪問した個人です。セッションとは、ユーザーがウェブサイトやアプリを訪問した期間となります。

一方、UAのレポートは、ページビュー、セッションの2つの構成要素で構成されています。ページビューとは、ユーザーがウェブサイトのページを閲覧した回数です。セッションとは、ユーザーがウェブサイトを訪問した期間です。

くわえて、GA4とUAのレポートにおいて、大きな違いのひとつに「レポートの指標」があります。

GA4のレポートでは、ユーザーエンゲージメント、コンバージョンなどの指標を表示することができます。ユーザーエンゲージメント指標は、ユーザーのWebサイトやアプリへの関心度を測るための指標です。コンバージョン指標は、Webサイトやアプリの目標達成を測るための指標となります。

UAにおけるレポートでは、セッション数、ページビュー数、離脱率などの指標を表示します。セッション数は、ユーザーがウェブサイトを訪問した回数を測るための指標、ページビュー数は、ユーザーがWebサイトのページを閲覧した回数を測るための指標です。

離脱率は、ユーザーがWebサイトを訪問してすぐに離脱した割合を測るための指標です。GA4では、「離脱数」については計測できない仕様となっています。

このように、GA4のレポートは、UAよりも細かい粒度で分析が可能になっています。

GA4は、Websサイトとアプリを横断し、イベント単位で分析を行うことができるため、ユーザーの行動の詳細な分析ができるのです。

UAは、ページビュー単位で分析を行っているため、ユーザーの行動の全体像を把握するには、複数の指標を組み合わせて分析する必要がありました。

つまり、GA4は、ユーザーを軸とした計測を行うことで、より詳細で包括的なレポートを作成することができるというわけです。

データモデルの違い

GA4のデータモデルは、データドリブンとなっています。一方、UAのデータモデルは、ルールベースとなっています。

GA4のデータモデルは、機械学習モデルを活用することで、データから新たなインサイトを導き出すことができます。

UAのデータモデルは、ルールベースで構築されているため、データから新たなインサイトを導き出すことが難しい場合があります。

機械学習の違い

GA4は、機械学習の機能を活用した分析が可能です。一方、UAは、一部の機能で機械学習を活用できます。

GA4では、機械学習モデルを活用することで、ユーザーの行動を予測したり、マーケティング施策の効果を評価したりすることができます。

UAでは、機械学習モデルを活用した分析機能が一部で提供されています。例えば、ユーザーの行動を予測するためのモデルや、マーケティング施策の効果を評価するためのモデルが提供されています。

このように、GA4とUAの計測軸には、さまざまな違いがあります。GA4は、ユーザーを軸とした計測を行うことで、ユーザーの行動をより深く理解することができます。

また、機械学習の活用やBigQueryとの連携により、新たなインサイトを導き出すことができます。

GA4の使い方は？設置方法や基本的な設定をご紹介

GA4は、UAとは異なるデータモデルや分析方法を採用しています。そのため、UAからGA4への移行には、事前の準備が必要です。

この項目では、GA4の使い方を、設置方法、イベントの設定、レポート分析の3つの項目に分けて解説します。GA4を導入する際に役立つ情報をまとめましたので、ぜひ参考にしてください。

GA4の設置方法

GA4の設置は、以下の手順で行います。

Googleアナリティクスの管理画面にログインします。
左側のメニューから「プロパティ」をクリックします。
「プロパティを作成」をクリックします。
プロパティ名、ウェブサイトまたはアプリのURL、タイムゾーンなどを入力します。
「作成」をクリックします。

プロパティを作成したら、次にトラッキングコードをウェブサイトやアプリに設置します。トラッキングコードは、GA4の管理画面から取得できます。

トラッキングコードの設定方法については、以下の項目を参照してください。

トラッキングコードの設置方法

トラッキングコードを設置するには、まずGoogleアナリティクス上でトラッキングコードを取得する必要があります。

トラッキングコードの取得は、以下の手順で行ってください。

Googleアナリティクスの管理画面にログインします。
左側のメニューから「プロパティ」をクリックします。
対象のプロパティをクリックします。
「トラッキングコード」タブをクリックします。
「グローバルサイトタグ」をクリックします。
「コードをコピー」をクリックします。

上記の方法で取得したトラッキングコードは、ウェブサイトまたはアプリのHTMLのヘッダー部分に貼り付けます。

具体的には、以下の方法で行います。

■Webサイトへのトラッキングコードの貼り付け方法

WebサイトのHTMLファイルを開きます。
<head>タグと</head>タグの間に、トラッキングコードを貼り付けます。
Webサイトを更新して完了です。

■アプリへのトラッキングコードの貼り付け方法

アプリの開発ツールを開きます。
アプリのHTMLのヘッダー部分に、トラッキングコードを貼り付けます。
アプリをビルドして、リリースして完了です。

以上がトラッキングコードの主な設置方法となりますが、設置する際には、以下3つのポイントに注意しましょう。

トラッキングコードは、Webサイトまたはアプリのすべてのページに設置する必要があります。
トラッキングコードは、Webサイトまたはアプリのヘッダーに設置してください。
トラッキングコードは、他のタグと重複しないように注意しましょう。

また、トラッキングコードが正しく設置されているかを確認するには、Googleアナリティクスの管理画面で確認することができます。

トラッキングコードが正しく設置されているかは、以下の手順で確認可能です。

Googleアナリティクスの管理画面にログインします。
左側のメニューから「プロパティ」をクリックします。
対象のプロパティをクリックします。
「データストリーム」タブをクリックします。
対象のデータストリームをクリックします。
「トラッキングコード」タブをクリックします。

トラッキングコードを設置した後は、以上の方法で正しく設置できているか確認しておきましょう。

Googleタグマネージャー（GTM）でGA4を設定する方法

GA4は、Googleタグマネージャー（GTM）を使って設定する方法もあります。

Googleタグマネージャーとは、Webサイトやモバイルアプリに埋め込むタグを管理するためのツールです。

従来は、Webサイトやモバイルアプリにタグを埋め込むためには、HTMLを直接編集する必要がありました。しかし、GTMを導入することで、タグの設定や変更を、HTMLの編集をせずに、Webブラウザから行うことができます。

GoogleタグマネージャーでGA4を設定する手順は、以下のとおりです。

Googleタグマネージャーのアカウントとコンテナを作成します。
Googleアナリティクスでプロパティを作成します。
GoogleタグマネージャーにGA4の測定IDを設定します。
GA4で計測したいイベントを設定します。

Googleタグマネージャーのアカウントとコンテナは、Googleタグマネージャーの公式サイトから作成できます。

Googleアナリティクスでプロパティを作成するには、これまでにお伝えした通り、Googleアナリティクスの公式サイトにアクセスし作成します。プロパティの作成時に、プロパティタイプを「GA4プロパティ」を選択してください。

GoogleタグマネージャーでGA4の測定IDを設定するには、まずGoogleタグマネージャーで、コンテナを開きます。

その後、左側のメニューから「タグ」をクリックし、「新しいタグ」をクリックします。

タグのタイプとして「Googleアナリティクス：GA4設定」を選択してください。

GA4の測定IDを入力したら、タグの設定を保存して完了となります。

GA4で「イベント」を設定する

GA4では、イベントを設定することで、Webサイトやアプリのユーザーの行動を計測することができます。イベントとは、ユーザーがWebサイトやアプリで行った特定のアクションのことです。

イベントを設定する手順は、以下のとおりです。

左側のメニューから「イベント」をクリックします。
「イベントを作成」をクリックします。
イベント名、カテゴリ、アクション、ラベルなどを入力します。
「作成」をクリックします。

ただ、イベントを設定する際には、以下の点に注意する必要があります。

イベント名は、わかりやすい名前を付けるようにしましょう。
カテゴリは、イベントの種類を分類するタグです。
アクションは、イベントの具体的な内容です。
ラベルは、イベントの詳細情報を追加するタグです。

Googleタグマネージャー（GTM）でGA4のイベントを設定する方法

GA4の設置方法の項目で、Googleタグマネージャーを用いた設定をお伝えしましたが、イベントもこのGoogleタグマネージャーで設定することが可能です。

GoogleタグマネージャーでGA4のイベントを設定する方法は、以下のとおりです。

Googleタグマネージャーでコンテナを開き、左側のメニューから「タグ」をクリック。

「新しいタグ」を選択し、タグのタイプとして「Googleアナリティクス：GA4イベント」を選んでください。

その後、イベントの名称を入力し、イベントの種類、イベントの属性といったタグの設定がすべて完了したら、保存して完了となります。

イベントの種類には、ページビュー（ページの閲覧を計測するイベント）、カスタムイベント（ユーザーの特定のアクションを計測するイベント）、トランザクション（商品の購入やサービス申し込みなどの取引を計測するイベント）などがあります。

補足として、GA4では、イベントの計測に「イベントトラッキング」と「カスタムイベント」の2つの方法があります。

イベントトラッキング：Googleタグマネージャーで設定したタグによって、自動的にイベントが計測される方法であり、カスタムイベント：Googleアナリティクスの管理画面で設定したイベントを、Googleタグマネージャーで計測する方法です。

イベントトラッキングは、設定が比較的簡単にできるためよく使用される方法で、カスタムイベントは、Googleタグマネージャーで自由にイベントを設定できるため、より詳細なデータを計測したい場合に使用できます。

GA4のレポート分析について

GA4のレポートは、Webサイトやアプリのユーザーの行動を分析するためのものです。

レポートには、さまざまな種類があり、ユーザーの訪問数やセッション数、ページビュー数、平均ページ滞在時間などの指標を表示することができます。

レポートを分析することで、ユーザーの行動を把握し、効果的なマーケティング施策を実施することができます。

GA4のレポート分析を行う際には、以下の手順で行います。

左側のメニューから「レポート」をクリックします。
レポートの種類を選択します。
レポートの表示期間や条件を指定します。
レポートを分析します。

レポートの分析をおこなう際は、以下の点に注意しましょう。

レポートの目的を明確にする。
必要な指標を把握する。
レポートの傾向を分析する。

大切なのは、レポート分析を行う前にレポートの目的を明確にすることです。目的を明確にすることで、必要な指標を絞り込むことができます。

GA4のレポートは、さまざまな種類に分類されており、目的に応じて適切なレポートを閲覧可能。

また、CSV形式でダウンロードすることができます。ダウンロードすることで、レポートをExcelなどの表計算ソフトで分析することもできます。

さらに、GA4のレポートは、カスタマイズすることができ、レポートの期間や指標を変更することで、より詳細な分析を行うこともできるのです。

GA4のレポート分析を効果的に行うためには、レポートの閲覧やダウンロード、カスタマイズなどの方法を活用しましょう。

GA4のメリットとデメリットを理解しよう

ここまで、GA4についての概要やUAとの違い、GA4の具体的な設置方法や活用方法についてお伝えしました。

GA4はメリットの多いツールですが、リリースからそれほど時間が経過しているわけではなく、まだ開発中のツールであるといえるため、デメリットと捉えられる要素も持ち合わせています。

そこでこの項目では、GA4のメリットとデメリットをお伝えします。

GA4のメリット

GA4の主なメリットは、ユーザーを軸とした計測が可能なところです。

すでにお伝えしましたが、UAは、セッションを軸とした計測を行っています。一方、GA4は、ユーザーを軸とした計測を行っています。

例えば、UAでは、セッション単位でユーザーの行動を分析していました。しかし、GA4では、ユーザー単位でユーザーの行動を分析することができます。そのため、ユーザーの行動の変化や、複数のセッションにわたるユーザーの行動を把握することができます。

また、これもすでに解説していますが、アプリとウェブの横断的な計測が可能な面と、機械学習の活用が可能も、GA4の大きなメリットです。

UAは、Webサイトとアプリの計測を別々に行う必要がありました。一方、GA4は、アプリとウェブを横断的に計測することができます。これにより、ユーザーの行動をより包括的に把握することができます。

UAでは、Webサイトとアプリでそれぞれデータを収集して、別々に分析する必要がありました。しかし、GA4では、Webサイトとアプリで収集したデータを統合して分析することができます。そのため、ユーザーの行動をより正確に把握することができるのです。

くわえて、GA4は機械学習を利用して過去のデータを基にモデルを構築して、ユーザーが将来どのような行動をとるかを予測するなどといったことも可能となります。

さらに、BigQueryとの連携が可能な点についても、メリットといえるでしょう。

BigQueryとは、Google Cloud Platformが提供するビックデータ機能のひとつ。UAでは、「Googleアナリティクス360」という名称のもと、有償版として提供されていました。ですが、GA4では、このBigQueryとの連携が無償でおこなわれているのです。

BigQueryでGA4のデータを分析することで、ユーザーの行動の傾向や変化を把握することができます。例えば、ユーザーのコンバージョン率の推移を分析することで、マーケティング施策の効果をより正確に評価することができます。

GA4のデメリット

GA4のデメリットとしてまず挙げられるのが、機械学習に時間を要するということでしょう。

GA4は、機械学習の機能を活用した分析が可能です。しかし、機械学習を効果的に活用するためには、データの準備やモデルの構築など、一定の学習時間が必要です。

例えば、機械学習を利用してユーザーの行動を予測する場合、過去のデータを基にモデルを構築する必要があります。また、モデルの精度を向上させるためには、継続的にデータを収集してモデルを更新する必要があります。

そのため、機械学習を活用した分析を実施する場合、ある程度の学習時間と労力が必要となります。

また、GA4では、UAとは異なるデータモデルや分析方法を採用しています。そのため、データ設定に慣れるまで苦労する場合があります。

具体的な例を挙げると、UAではセッション単位でデータが収集されていましたが、GA4ではユーザー単位でデータが収集されます。そのため、UAで慣れ親しんだデータ設定方法が使えなくなる可能性があるのです。

くわえて、GA4では、機械学習の機能を活用した分析を行うために、さまざまなデータ設定を行う必要があります。そのため、GA4のデータ設定を理解するためには、ある程度の時間を要します。

さらに、UAからGA4への移行には、データ移行やレポートの設定など、手間がかかるというのもデメリットのひとつといえるでしょう。

データ移行では、UAで収集したデータをGA4に移行することが必須。移行ツールを利用することで、自動的に移行することも可能ですが、データ量によっては手作業で移行する必要がある場合もあります。

レポートの設定においても、UAで利用していたレポートを、また新たにGA4で再設定する必要があるでしょう。GA4では、UAとは異なるレポートの設定方法を採用しているため、慣れるまで時間がかかるかもしれません。

そのため、UAからGA4へ移行する際は、データ移行やレポートの設定など、事前に準備しておくことが重要です。

まとめ

Googleアナリティクス4（GA4）は、Googleが提供するWebサイトやアプリの分析ツールであり、従来のユニバーサルアナリティクス（UA）の後継ツール。

ユーザーを軸とした計測が可能であり、アプリとウェブの横断的な計測や機械学習の機能の充実、BigQueryとの連携、プライバシー保護の機能が強化されているなど、メリットの多いツールとなっています。

メリットの多いツールではありますが、記事内でもお伝えしたように、機械学習に時間を要したり、データ設定や理解に時間と手間がかかったり、UAで利用していたレポートを再設定する必要があるなど、デメリットとなる要素も存在します。

そのため、GA4を設定したり、レポーティングをして分析をしたりするといったことが、なかなか難しいという方も少なくないでしょう。

GA4の設定や分析が上手くいかないという方は、Webの専門家に依頼して、設定やレポート作成をしてもらうというのもひとつの手段です。

SEOコンサルティングをおこなっている「コンセント」では、GA4の設定やレポートの作成、分析までご対応が可能。また、SEO対策やコンテンツマーケティングなどにも対応しており、Webマーケティング総括的にお手伝いしております。

GA4についてのお悩みや、Webサイト運用やSEO対策についてご相談がある場合は、ぜひ一度コンセントまでお問い合わせください。