GA4の新機能である探索レポートは、以前のバージョンであるユニバーサルアナリティクス（UA）のカスタムレポートとは多くの点で異なります。

「GA4の探索レポートで詳細な分析を行いたいが、使い方が分からない！」とお悩みの方も多いのではないでしょうか？

そこで本記事では、以下の内容について解説していきます。
・GA4の探索レポートの基本概念
・探索レポートの7つの手法と使い方
・探索レポートの作成方法と分析テンプレート

分析テンプレートでは、現場のWebコンサルタントが頻繁に利用している探索レポートを中心に解説しています。
ぜひ、本記事を通じて探索レポートの使い方をマスターし、サイト分析に活用してみてください！

■こんな方におすすめの記事です！
「探索レポートについてざっくりと知りたい」
「探索レポートに手法の使い方や使い分けを知りたい」
「分析結果の読み解き方を知りたい」

それでは、さっそく解説していきます。

GA4の探索レポートの基本

まず最初に、GA4の探索レポートの基本について解説していきます。

基本レポートと探索レポートの違い

GA4では「基本レポート」と「探索レポート」が存在しています。
それぞれの特徴について解説します。

基本レポートは、GA4に標準で搭載されているレポートです。

GA4を導入すると、複雑な設定は不要で、いつでも簡単にレポートを確認できるようになります。
ただし、レポート設定の自由度は低く、細かいデータまでの分析は困難です。
そのため、サイトの大枠のデータを確認したい場合に活用しましょう。

一方、探索レポートは、表やグラフを手動でカスタマイズできるレポートです。

セグメントやフィルタを活用することで、基本レポートでは確認できないデータの分析が可能となります。
探索レポートのデメリットとしては、「レポート作成に一定の知識が必要」であることや、「データの修習期間が14か月に限定される」ことなどが挙げられます。

サイトの大枠を分析したい場合は、「基本レポート」を利用し、より詳細なデータ分析を行いたい場合は「探索レポート」を利用するのはおすすめです。

探索レポートの画面構成

探索レポートの画面構成は以下のようになっています。

• 変数
  ┗レポートで利用する「ディメンション」「指標」などの設定などを行うエリア
• タブの設定
  ┗「変数」で設定した項目をレポートに反映するエリア
• レポートデータ
  ┗設定したデータが表示されるエリア

「変数」で設定した項目を「タブの設定」に反映するには項目を「ドラッグ&ドロップ」または「ダブルクリック」することで反映できます。

探索レポートのセグメントとフィルタについて

GA4の探索レポートで使える「セグメント」と「フィルタ」について解説していきます。

セグメント

セグメントは「特定の条件に当てはまるデータを抽出」する機能です。

セグメントの種類

GAのセグメントには2種類存在します。

①カスタムセグメント
　┗自分で設定するセグメント

②おすすめのセグメント
　┗GA4でデフォルトで用意されているセグメント

本記事では、分析の際によく使われる「カスタムセグメント」について解説していきます。

カスタムセグメントのタイプ

カスタムセグメントには3つのタイプがあります。
下記の表にて、それぞれ名前と計測対象を解説しています。

実際の例を用いて、それぞれの計測データ対象の違いを見ていきましょう。

上記の図は、1人のユーザーの行動をセグメントタイプごとに分けた際のデータの計測対象を示しています。

※セグメント条件：「資料1のダウンロード」

下記に、それぞれのタイプごとのデータの計測対象を記載します。

①ユーザーセグメント
　・資料1をダウンロードしたユーザーの期間内の全てのデータが計測対象となります。

②セッションセグメント
　・資料1をダウンロードしたセッションのみが計測対象となります。
　　※図にある2回目のセッションは計測対象となりません。

③イベントセグメント
　・資料1をダウンロードしたイベントのみが計測対象となります。
　　※1回目のセッションの「ページ閲覧」などはデータとして計測されません。

このように、同じ条件であってもセグメントタイプが異なると収集されるデータが変わります。
分析の目的に合わせて、正しくセグメントを設定することが重要です。

フィルタ

フィルタは、「表示されたデータの中から特定のデータを抽出」する機能です。
フィルタは探索レポートの「タブの設定」の一番下で設定が可能です。

GA4の探索レポートの7つの手法

GA4の探索レポートには7つの手法があります。
各手法について具体的な使い方を解説していきます。

自由形式

自由形式レポートは、その名の通り、レポートの見た目やディメンション・指標を自由に設定して作成できるレポートです。
「とりあえずデータを見たいとき」や「表形式でデータを見たいとき」におすすめのレポートです。

データの表現方法は「円グラフ」「折れ線グラフ」など、自由に設定できるため、見たいデータに合わせた表現方法を設定することができます。

ファネルデータ探索

ファネルデータ探索レポートはコンバージョンや特定のイベントに至るまでのステップをファネル形式で可視化するレポートです。

サイト訪問からコンバージョンまでの遷移率・離脱率を確認する場合や、特定のイベント間での遷移率・離脱率を分析する場合に活用します。

経路データ探索

経路データ探索レポートは、イベントの発生順序やページの閲覧順序を樹形図の形で表現するレポートです。  
・特定のページからサイト内をどのように行動しているか
・特定のページにたどり着くまでにどのようなページを辿ったか
などが分析可能です。

セグメントの重複

セグメントの重複レポートは、セグメント間の重なりや相互関係をベン図で表現するレポートです。

例えば、「Aページ」と「Bページ」をそれぞれ閲覧したユーザーのセグメント同士を比較したり、デバイス別に比較したりなど、セグメント別に行動特性を分析する際におすすめのレポートです。

コホートデータ探索

コホートデータ探索レポートは、同じ属性を持つユーザー行動に焦点をあてた分析方法です。

例えば、自然検索経由と広告経由でサイトに入ってきたセグメントをコホートデータで分析することで、再訪問に貢献した集客経路の分析や、どのタイミングで再訪問が減少するのか、などを分析することが可能です。

ユーザーのエクスプローラレポート

ユーザーエクスプローラレポートは、サイトに訪問したユーザー1人1人の行動をイベント単位で分析することができるレポートです。

具体的な訪問時間やページ閲覧、クリック、コンバージョンなどの詳細なデータが分析可能です。

ユーザーのライフタイムレポート

ユーザーのライフタイムレポートは、サイトに訪問したユーザーの来訪回数や平均売上など、長期間にわたるユーザー行動を分析することができるレポートです。

特にECサイトでは、参照元別にこのレポートを分析することで、どの集客経路がLTV（Life Time Value）が高いのかなどを分析することができます。

探索レポートの作成方法と分析テンプレ

ここからは、GA4のデモアカウント（計測対象：https://shop.googlemerchandisestore.com/）を元に、GA4の探索レポートの作成方法と、分析のテンプレを解説していきます。

実務ですぐに使える、アクシスのコンサルタントが現場で使っている分析方法を紹介します。

それでは解説していきます。

【自由形式】CVユーザーが閲覧したページを確認する

上記のレポートでは、ECサイトの購入イベントである「purchase」というアクションをコンバージョンとして扱い、それに基づいてユーザーのセグメントを作成しています。

また、今回の例では記載していませんが、同様に「コンバージョンしていないユーザー」のセグメントを作成することで、「コンバージョンしているユーザー」と「コンバージョンしていないユーザー」の行動の違いを分析することが可能となります。

セグメントの条件を自社のコンバージョンイベントに変更するだけで、上記のような分析が可能ですので、ぜひ確認してみてください。

【ファネルデータ探索】CVまでの離脱率を確認する

このレポートでは先ほどと同様に、ECサイトの購入イベントである「purchase」をコンバージョンとして設定し、そこに至るまでの離脱率を分析しています。

例のようなECサイトの場合は、「カートに追加」→「決済画面」→「購入」のステップを設定することで、コンバージョンまでのどの段階で離脱しているのかが分かります。

BtoBサイトの場合は、「TOPページ」→「お問い合わせフォーム」→「お問い合わせ完了」のように設定することで、
・TOPページからフォームへの導線に問題があるのか？
・フォームの項目に問題があるか？
などが分析できます。

自社のサイトに合わせたステップを設定し、コンバージョンまでの課題を見つけていきましょう。

【経路データ探索】CVまでの主要な集客経路を確認する

こちらのレポートでは、購入の一歩手前であるカート追加「add_to_cart」までにユーザーがどんな行動をしたのかを確認できます。

ECサイトなどの場合は、ほとんどのページにカート追加があるため分析が難しいですが、一般的なサービスページなどの場合は、終点を「問い合わせフォーム」などに設定することで、どのページが「問い合わせフォーム」の集客につながっているのかを確認することができます。

自社が目標とする地点を終点に設定することで、どの集客経路が効果的なのかを分析可能です。

【セグメントの重複】セグメント同士の行動特性を分析する

上記のレポートでは、「sale」ページと「new」ページを閲覧したユーザーセグメントの行動を比較しています。

このレポートを利用することで、セグメント間の重なりや相互関係を可視化し、ユーザーの興味や行動特性を簡単に分析することが可能になります。

BtoBの企業であれば、「Aサービス」対「Bサービス」、住宅メーカーであれば、「注文住宅」対「リフォーム」といった形で、ユーザーの興味別にセグメントを分けて分析することが多いです。

特定の行動をとったユーザー同士の比較をしたい場合は、こちらのレポートで分析することがおすすめです。

GA4探索レポートの注意点

ここからは、GA4の探索レポートを活用する際の注意点について解説していきます。

データの保持期限

探索レポートはデータの保持期間が最大で14か月となっています。
そのため、14か月より前のデータは分析することができませんので注意が必要です。

長期的にデータを保存するにはBigQueryなどのツールを活用し、GA4以外のツールにデータを保存しておくことが必要です。

しきい値が適用されることがある

しきい値とは、個別のユーザーを特定できないようにするために、レポートから自動で一部のデータを除外する仕組みです。

しきい値が適用されている場合、レポートの画面右上に「△!マーク」が表示されます。

しきい値によって、一部のデータが確認できなくなることがありますので、分析の際には注意が必要です。

作成したセグメントを別レポートで流用できない

探索レポートで作成したセグメントは、そのレポート内でしか利用できません。
他のレポートでセグメントを設定する際には、再度セグメントを作成する必要があります。

頻繁に使用するセグメントがある場合は、テンプレートとしてメモなどに残しておくことがおすすめです。

まとめ

本記事では、「探索レポートの基本」「探索レポートの使い方」「探索レポートの設定方法と分析テンプレート」を紹介しました。

探索レポートには細かい仕様が多く、実際に触ってみないと理解が難しいこともあります。
本記事で紹介した使い方を参考に、さまざまな分析を行ってみてください！