ランディングページを分析・改善・最適化するためのGoogleアナリティクス利用方法

この記事を読めば、Googleアナリティクス（GA4とUAに対応！）を使って、あなたのサイトの「顔」であるランディングページをどう分析し、改善していけばいいのか、その具体的な手順がスッキリ分かります。実は、Googleアナリティクスを使いこなせば、なぜ訪問者が離脱するのか、どうすればコンバージョンが増えるのか、といった課題の答えが見えてくるんです。データに基づいた的確な改善で、ランディングページの成果をグッと引き上げましょう！

はじめに Googleアナリティクスとランディングページの重要性

ウェブサイトで成果を上げるためには、お客さまが最初に訪れる「LP(ランディングページ)」をしっかり分析して、より良くしていくことがとっても大切です。そして、その強力な味方になってくれるのが「Googleアナリティクス」。この最初の章では、Googleアナリティクスとランディングページが、あなたのビジネスにとってどうしてそんなに重要なのか、基本から分かりやすくお伝えしますね。

Googleアナリティクスとは

Googleアナリティクスっていうのは、Googleが提供している、ウェブサイトの健康診断をしてくれるお医者さんのようなツールです。あなたのサイトに「どれくらいの人が来てくれたの？」「どこから来てくれたの？」「サイトの中でどんなページを見て、どんな行動をしたの？」といった、お客さまの動きをまるっと記録して、分かりやすく教えてくれるんです。

最近では「GA4（Google Analytics 4プロパティ）」という新しいバージョンが主流になっていて、より詳しく、そして柔軟にお客さまの行動を分析できるようになりました。これを使うことで、ただ数字を眺めるだけじゃなくて、「このページ、もっとこうしたら喜んでもらえるかも！」といった改善のヒントをたくさん見つけ出すことができるんですよ。

ランディングページとは何か なぜ重要なのか

ランディングページ（LPとも呼ばれます）とは、お客さまが検索エンジンの検索結果や、インターネット広告、SNSの投稿などをクリックしたときに、一番最初に「着地」する、いわばウェブサイトの「顔」となるページのことです。お店で例えるなら、お客さまが最初に入る「入り口」や、一番目立つところに置かれた「おすすめ商品が並ぶ特設コーナー」みたいなイメージですね。

このランディングページがどうしてそんなに重要かというと、お客さまの第一印象を決定づけ、その後の行動に大きな影響を与えるからです。もしランディングページが分かりにくかったり、魅力がなかったりすると、せっかく興味を持って訪れてくれたお客さまも、「うーん、ちょっと思ってたのと違うかも…」と、すぐに帰ってしまうかもしれません。これを「直帰」と言います。

逆に、ランディングページがお客さまの知りたい情報にしっかり応えていて、デザインも魅力的だったらどうでしょう？お客さまは「おっ、これは良さそう！」と興味を持ってくれて、商品購入やお問い合わせ、資料請求といった、あなたが設定した「ゴール（コンバージョン）」までスムーズに進んでくれる可能性がグッと高まります。だから、ランディングページはウェブサイトで成果を出すための、とっても重要なカギになるんです。

Googleアナリティクスでランディングページを分析するメリット

Googleアナリティクスを使ってランディングページをじっくり分析すると、たくさんのいいことがあります。具体的にどんなメリットがあるのか、見ていきましょう。

まず、どのランディングページがお客さまから人気があって、逆にどのページがあまり見られていないのか、といった現状を数字で正確に把握できます。それから、お客さまがどこから（例えば、検索エンジンからなのか、広告からなのか、SNSからなのか）やってきたのかも分かります。

さらに、「お客さまがすぐに帰ってしまうページ（直帰率が高いページ）」や、「なかなか商品購入やお問い合わせにつながらないページ（コンバージョン率が低いページ）」といった問題点も見つけやすくなります。問題点が見つかれば、その原因を探って改善策を考えることができますよね。

そして、改善策を実行した後には、本当に効果があったのかどうかを、Googleアナリティクスのデータでしっかり確認できるんです。勘や経験だけに頼らず、データに基づいて判断できるので、より的確にランディングページを良くしていくことができます。主なメリットをまとめると、次のようになります。

メリット	具体的な内容
現状の正確な把握	どのランディングページにどれくらいのアクセスがあり、ユーザーはどの流入経路（チャネル）から訪れているかなどを具体的に把握できます。
課題点の明確化	直帰率が高い、平均エンゲージメント時間（滞在時間）が短い、コンバージョン率が低いなど、改善が必要なランディングページとその問題点を特定できます。
改善施策の効果測定	コンテンツの修正、デザインの変更、CTAボタンの改善といった施策が、実際にユーザー行動やコンバージョンにどのような影響を与えたかをデータで検証できます。
ユーザー理解の深化	ランディングページに訪れたユーザーがどのような情報に興味を持ち、ページ内でどのような行動をとっているのかを深く知ることで、よりユーザーに寄り添った改善が可能になります。
データに基づいた意思決定	感覚や推測ではなく、客観的なデータに基づいてランディングページの改善方針を決定し、リソースを効果的に配分できるようになります。

このように、Googleアナリティクスは、あなたのランディングページをより強力なものに変えていくための、頼れるパートナーなんです。次の章からは、実際にGoogleアナリティクスを使ってランディングページのデータを確認する方法を詳しく見ていきましょう。

Googleアナリティクスでランディングページデータを確認する基本

Googleアナリティクスを使ってランディングページのデータを見るのは、ウェブサイト改善の第一歩です。ここでは、特にGA4（Googleアナリティクス4）と、補足としてUA（ユニバーサルアナリティクス）でのランディングページレポートの基本的な見方や、分析に役立つセグメントの活用法について、分かりやすくお伝えしますね。

GA4でのランディングページレポートの見方

GA4は、これからのウェブ分析の中心となるツールです。ランディングページがユーザーにどう見られているか、しっかりチェックしていきましょう。

GA4のランディングページレポートへのアクセス方法

GA4でランディングページのデータを確認するには、次のステップでレポートにアクセスしてみてください。

1. Googleアナリティクスにログインします。
2. 左側のナビゲーションメニューから「レポート」を選びます。
3. レポートメニューの中の「エンゲージメント」という項目をクリックして展開します。
4. 展開されたメニューの中から「ランディングページ」を選択すると、レポートが表示されますよ。

これで、どのページが最初の接点として機能しているか、そのパフォーマンスはどうかが一覧で確認できます。

GA4で注目すべきランディングページの主要な指標

GA4のランディングページレポートでは、ユーザーが最初に訪れたページがどのように機能しているか、たくさんのデータから読み解くことができます。特に注目したい主な指標を下にまとめたので、ぜひチェックしてみてくださいね。

指標	説明とチェックポイント
表示回数	ランディングページが画面に表示された回数です。 まずはどれくらい見られているのか、基本的なボリュームを把握するのに役立ちます。
セッション	ユーザーがウェブサイトやアプリで行った一連の操作のこと。このレポートでは、特定のランディングページから始まったセッションの数を示しています。流入の多さを見る大切な指標ですよ。
エンゲージのあったセッション数	ユーザーがページに積極的に関わったセッションの数です。例えば、10秒以上滞在したり、2ページ以上閲覧したり、コンバージョンイベントが発生したりした場合にカウントされます。ページの質やユーザーの関心の高さを測る手がかりになります。
エンゲージメント率	「エンゲージのあったセッション数」を「セッション」で割った割合です。この数値が高いほど、ランディングページがユーザーを引きつけ、期待に応えられている可能性が高いと考えられます。
セッションあたりの平均エンゲージメント時間	1セッションあたり、ユーザーがウェブサイトやアプリをフォアグラウンドで表示していた平均時間です。ユーザーがコンテンツにどれくらい時間をかけてくれているかが分かります。極端に短い場合は、内容に問題があるかもしれません。
イベント数	特定のランディングページから始まったセッション内で発生したイベントの総数です。どのような操作（クリック、スクロール、ファイルダウンロードなど）が行われているかを把握するのに役立ちます。
コンバージョン	設定した目標（商品購入、問い合わせ完了など）が達成された数です。ランディングページの最終的な成果を測る最も重要な指標の一つと言えるでしょう。
総収益	eコマースサイトなどで、ランディングページ経由で発生した収益の合計です。ビジネスへの直接的な貢献度を金額で確認できます。

これらの指標を組み合わせて見ることで、各ランディングページがユーザーにとって魅力的かどうか、そしてビジネス目標の達成にどれだけ貢献しているかを具体的に把握できますよ。

UAでのランディングページレポートの見方 補足情報

ユニバーサルアナリティクス（UA）は2023年7月1日に標準プロパティでのデータ処理が終了しましたが、過去のデータを確認したり、GA4への移行期にあったりする方のために、UAでのランディングページレポートの見方も補足としてご紹介しますね。

UAのランディングページレポートへのアクセス方法

UAでランディングページのデータを確認する手順は以下の通りです。

1. ユニバーサルアナリティクスにログインします。
2. 左側のナビゲーションメニューから「行動」を選びます。
3. 「サイト コンテンツ」という項目をクリックして展開します。
4. 展開されたメニューの中から「ランディングページ」を選択すると、レポートが表示されます。

GA4とは少しメニューの場所が違いますが、こちらでも大切なデータが見られます。

UAで注目すべきランディングページの主要な指標

UAのランディングページレポートでよく注目されていた指標には、次のようなものがあります。GA4の指標と考え方が近いものもあれば、少し異なるものもありますので、参考にしてみてください。

指標	説明とチェックポイント
セッション	GA4と同様に、ユーザーがサイトを訪問してから離脱するまでの一連の行動のことです。ランディングページごとの訪問数を知る基本の指標です。
新規ユーザーの割合 (%)	そのランディングページから始まったセッションのうち、新規ユーザーによるものの割合です。新しい訪問者をどれだけ獲得できているかが分かります。
直帰率	そのランディングページだけを見て、他のページに移動せずにサイトを離れてしまったセッションの割合です。この数値が高い場合は、ページの内容が期待と違った、使いにくいなどの問題があるかもしれません。GA4ではエンゲージメント率の裏返しと捉えられます。
ページ/セッション	1セッションあたりに閲覧された平均ページ数です。 ユーザーがサイト内をどれだけ回遊してくれたかの目安になります。
平均セッション時間	1セッションあたりの平均滞在時間です。ユーザーがサイトにどれくらい興味を持ってくれたかを示します。
コンバージョン率（目標ごと）	設定した目標（例：お問い合わせ完了）を達成したセッションの割合です。ランディングページが目標達成にどれだけ貢献しているかを具体的に示します。
目標の完了数	設定した目標が達成された回数です。 成果の絶対数を確認できます。
収益	eコマースサイトなどで、そのランディングページ経由で発生した収益です。 売上への貢献度を直接的に把握できます。

UAのデータも、過去の傾向分析やGA4データとの比較などに活用できる場合がありますよ。

ランディングページ分析で役立つセグメントの活用法

Googleアナリティクスでランディングページのデータを見るとき、ただ全体の数字を眺めるだけではもったいないんです。「セグメント」という機能を使うと、特定の条件に合うユーザーグループに絞ってデータを分析できるので、もっと深い気づきが得られるんですよ。

例えば、こんなセグメントでランディングページのパフォーマンスを比較してみるのはどうでしょうか。

• 新規ユーザー vs リピーター: 初めて訪れた人と、再訪問してくれた人で、ページの評価や行動に違いはあるかな？
• 流入チャネル別 (例: 自然検索、広告、SNS): どこから来たユーザーが、どのランディングページで良い反応を示しているかな？
• デバイス別 (例: PC、スマートフォン、タブレット): 使っている端末によって、ページの使いやすさや見え方に差が出ていないかな？
• 地域別: 特定の地域からのアクセスで、何か特徴的な動きはあるかな？
• 特定の行動をしたユーザー (例: 動画を再生した、特定のボタンをクリックした): ページ内で特定の行動をしたユーザーは、その後どうなったかな？

セグメントを使って分析すると、「スマートフォンからのアクセスでは直帰率が高いから、モバイル表示を改善しよう」とか、「特定の広告からの流入ユーザーはコンバージョン率が高いから、この広告を強化しよう」といった、具体的な改善アクションにつながるヒントが見つかりやすくなります。ぜひ、いろいろな切り口でデータを深掘りしてみてくださいね！

Googleアナリティクスを活用したランディングページの課題発見

Googleアナリティクス（GA4）は、ウェブサイトの状況を詳しく教えてくれる便利なツールです。これを使うと、ランディングページ（LP）が抱えているかもしれない問題点を見つけ出すのに役立ちます。どんな情報に注目して、どうやって分析すればLPの改善点が見えてくるのか、具体的な方法をこれから一緒に見ていきましょう。データに基づいて課題を特定できれば、より効果的な改善策を考えられるようになりますよ。

エンゲージメント率が低いランディングページの原因特定

GA4で出てくる「エンゲージメント率」というのは、あなたのランディングページを訪れた人が、どれくらいそのページに興味を持ってくれたかを示す数字です。この数字が低いと、「せっかく来てくれたのに、あまり見てもらえなかったのかな…」ということかもしれません。そんなときは、何が原因なのか探ってみるのが大切です。

エンゲージメント率が低い場合に考えられる原因には、次のようなものがあります。

• ページの内容と、見に来た人の期待がズレている：例えば、広告や検索結果で見た言葉と、実際にページに書いてあることが違うと、がっかりさせてしまうかもしれません。
• 最初に目に入る部分（ファーストビュー）があまり魅力的じゃない：ページを開いてすぐの部分で「おもしろそう！」と思ってもらえないと、続きを読む気がなくなってしまうことがあります。
• ページが分かりにくい、または読みにくい：専門的な言葉が多すぎたり、文章がぎっしり詰まっていたりすると、読むのが大変だと感じさせてしまうかもしれません。
• ページの表示に時間がかかりすぎている：なかなかページが出てこないと、待っている間に他のサイトへ行ってしまう人もいます。

GA4では、これらの原因を探るために、次のような指標をチェックしてみましょう。

注目するGA4の指標	何がわかるか
エンゲージメント率	ページに対するユーザーの関心の度合い。低い場合は内容や見せ方に課題があるかもしれません。
平均エンゲージメント時間	ユーザーがページに滞在していた平均時間。短い場合は、すぐに興味を失っている可能性があります。
スクロール数（イベント設定が必要な場合あり）	ユーザーがページをどれくらい下までスクロールしたか。あまりスクロールされていない場合は、上部で離脱しているか、下に魅力的なコンテンツがないのかもしれません。
特定のイベントの発生状況	動画の再生や資料ダウンロードなど、ページ内でユーザーにしてほしい行動がどれだけ行われたか。これが少ない場合、訴求が弱いか、使い勝手に問題があるかもしれません。

これらのデータを見ながら、特にエンゲージメント率が低いページはどこか、どんな特徴があるかを分析して、改善のヒントを見つけていきましょう。

コンバージョン率が低いランディングページの要因分析

ランディングページの大きな目的の一つが、「コンバージョン」、つまり商品購入やお問い合わせといった成果につなげることです。その成果の割合を示すのが「コンバージョン率」です。この数字が低いと、「ページは見てもらえているのに、なかなか成果が出ない…」という悩ましい状況かもしれません。なぜコンバージョンに至らないのか、その要因をGA4で分析してみましょう。

コンバージョン率が低い場合に考えられる主な原因は、こんな感じです。

• CTA（Call to Action：行動喚起）が分かりにくい、または魅力がない：「どこをクリックすればいいの？」「これをクリックして何かいいことあるの？」とユーザーに思わせてしまっているかもしれません。
• 入力フォームに問題がある：入力項目が多すぎたり、エラーが出たときにどこが悪いか分かりにくかったりすると、途中で面倒になってやめてしまうことがあります。
• 提供している商品やサービスの魅力が伝わっていない：ページの内容が、ユーザーにとって「欲しい！」「利用したい！」と思えるほど魅力的でないか、その良さが十分に伝わっていない可能性があります。
• ページや運営元への信頼感が足りない：「この会社、大丈夫かな？」「ここで個人情報を入力しても安全かな？」といった不安を感じさせてしまうと、コンバージョンにはつながりにくいです。
• ページを訪れている人と、ターゲットにしたい人が合っていない：例えば、若者向けの商品なのに、ページを見に来ているのが主に年配の方々だと、なかなかコンバージョンには結びつきません。

GA4でコンバージョン率の要因を探るには、以下の指標が役立ちます。

注目するGA4の指標	何がわかるか
コンバージョン率（目標ごと）	設定した目標（購入、問い合わせなど）がどれだけ達成されたかの割合。どの目標の達成率が低いかを確認できます。
コンバージョン数	実際に目標を達成した数。
目標到達プロセス（設定している場合）	ユーザーがコンバージョンに至るまでの各ステップで、どこで離脱しているか（例：カート投入→購入情報入力→購入完了）。特に離脱が多いステップが、改善の大きなヒントになります。

これらのデータを見ながら、ユーザーがコンバージョンに至るまでの道のりで、どこにつまずきの石があるのかを具体的に把握し、改善策を練っていきましょう。

離脱が多いランディングページの問題点を探る Googleアナリティクス活用術

ランディングページを見た後、サイト内の他のページに進まずにそのまま帰ってしまうことを「離脱」と言います。たくさんの人がすぐに離脱してしまうページは、もしかしたらユーザーが「思っていたのと違うな」「よく分からないな」と感じているサインかもしれません。GA4を使って、なぜ離脱が多いのか、その問題点を探ってみましょう。

離脱が多い場合に考えられる原因には、以下のようなものがあります。

• ユーザーが探していた情報と、ページの内容が合っていない：「こんな情報が欲しかったんじゃないんだけど…」と思われてしまうと、すぐに別のサイトを探しに行ってしまいます。
• 情報が足りない、または逆に多すぎて分かりにくい：知りたいことが書かれていなかったり、逆に情報が詰め込まれすぎていて何が重要か分からなかったりすると、ユーザーは困ってしまいます。
• 次に何をすればいいのか、道筋が示されていない：ページを読んだ後、「で、どうすればいいの？」とユーザーを迷わせてしまうと、そのまま離脱につながることがあります。CTAが目立たない、次のステップへの案内がない、などが考えられます。
• ページ自体に技術的な問題がある：表示が崩れていたり、リンクが切れていたり、ページの動きが重かったりすると、ストレスを感じて離れてしまうかもしれません。

GA4で離脱の原因を探るには、これらの指標に注目です。

注目するGA4の指標	何がわかるか
離脱率	そのページを最後にサイトを離れたセッションの割合。この数値が高いページは、ユーザーを引き留められていない可能性があります。
直帰率（参考）	GA4では「エンゲージメントのなかったセッションの割合」として捉えられます。1ページだけ見て帰ってしまった割合の目安になります。
ページとスクリーン レポート内の「離脱数」	具体的にどのページで多くの離脱が発生しているかを確認できます。重要なページなのに離脱数が多い場合は、優先的に対策が必要です。

特にコンバージョンに繋げたい重要なページや、集客の入り口となっているページで離脱が多い場合は、その原因を詳しく分析し、ユーザーがスムーズに次のステップへ進めるように改善していくことが大切です。

流入チャネル別ランディングページパフォーマンス分析

ユーザーがあなたのランディングページにたどり着く経路は、一つではありません。検索エンジンから自然に来る人もいれば、広告をクリックして来る人、SNSの投稿を見て来る人など、さまざまです。こうした「どこから来たか」という流入チャネルによって、ユーザーがページに期待することや行動パターンも変わってくることがあります。だから、流入チャネルごとにランディングページの成果を分析するのは、とても大事なことなんです。

GA4では、「トラフィック獲得」レポートなどで、どのチャネルからどれくらいの人が来て、どんな行動をしているかを見ることができます。具体的には、「セッションのデフォルトチャネルグループ」や「セッションの参照元/メディア」といったディメンション（分析の切り口）を使います。

分析する時のポイントはこんな感じです。

• 特定のチャネルから来た人のエンゲージメント率やコンバージョン率が、他のチャネルと比べて極端に低くないか？
• 逆に、すごく成績の良いチャネルとランディングページの組み合わせはあるか？ その理由は何だろう？
• 例えば、広告からの流入は多いけどコンバージョン率が低い場合、広告のメッセージとランディングページの内容が合っていないのかもしれません。
• SNSからの流入で離脱率が高いなら、もっと気軽に読める内容や、共感を呼ぶような見せ方が求められているのかもしれません。

流入チャネルごとのランディングページのパフォーマンスを比較するために、GA4のレポートでセカンダリディメンションに「ランディングページ + クエリ文字列」などを追加し、チャネルごとの指標（エンゲージメント率、コンバージョン率、離脱率など）を表にしてみると、違いが分かりやすくなりますよ。

流入チャネル	ランディングページAのコンバージョン率	ランディングページBのコンバージョン率	考察ポイント
オーガニック検索	5.0%	2.5%	LP Aは検索ユーザーの意図と合っているが、LP Bは改善の余地あり。
有料検索広告	8.2%	7.5%	広告文とLPのマッチングは良好。LP Aの方がやや効果的。
SNS（例: X）	1.1%	0.8%	SNSユーザーには響きにくいか、LPの内容が合わない可能性。訴求方法の変更を検討。
メールマガジン	10.5%	9.8%	既存顧客や見込み客が多いため、比較的高いコンバージョン率。

このように、それぞれのチャネルの特性を理解し、それに合わせてランディングページを最適化していくことで、全体の成果アップを目指しましょう。

デバイス別ランディングページの比較とGoogleアナリティクス分析

今や、ウェブサイトを見るのはパソコンからだけではありませんよね。スマートフォンで見る人がとても多いですし、タブレットを使う人もいます。これらのデバイスは画面の大きさや操作方法が違うので、同じランディングページでも、デバイスによって見え方や使いやすさが変わってきます。だから、デバイスごとにランディングページのパフォーマンスをチェックすることは、ユーザー体験を良くするためにとっても重要なんです。

GA4では、「ユーザー」レポートの中の「ユーザーの環境の詳細」などで、「デバイスカテゴリ」（例：desktop, mobile, tablet）ごとのデータを見ることができます。

デバイス別に分析するときのポイントは、次の通りです。

• 特定のデバイス（特にスマートフォン）で、エンゲージメント率やコンバージョン率が他のデバイスと比べて著しく低くないか？
• スマートフォンで見たときに、文字が小さすぎて読みにくかったり、ボタンが押しにくかったりしないか？ 実際に自分のスマートフォンでページを確認してみるのが一番です。
• ページの表示速度は、デバイスによって変わることがあります。特にモバイル回線では、パソコンで見るより遅く感じることがあるので注意が必要です。
• スマートフォンでは画面が小さいので、情報が多すぎるとごちゃごちゃして見にくいかもしれません。逆に、パソコンでは十分な情報量でも、スマートフォンではスクロールが多くなりすぎることもあります。

GA4でデバイスカテゴリをディメンションにして、ランディングページごとの主要な指標（エンゲージメント率、コンバージョン率、離脱率など）を比較してみましょう。

デバイスカテゴリ	ランディングページAのコンバージョン率	ランディングページAの離脱率	考察ポイント
Desktop（パソコン）	6.5%	35%	比較的良好なパフォーマンス。
Mobile（スマートフォン）	2.1%	65%	コンバージョン率が低く、離脱率が高い。スマートフォンでの表示や操作性に課題がある可能性大。CTAが見つけにくい、フォーム入力がしにくい、表示が遅いなどが考えられます。
Tablet（タブレット）	4.8%	40%	パソコンとスマートフォンの中間的な数値。大きな問題はなさそうだが、改善の余地はあるかも。

もしスマートフォンでの成績が悪いようなら、レスポンシブデザインがちゃんと機能しているか、モバイルフレンドリーなデザインになっているかを再確認しましょう。GA4のデータと実際の表示を照らし合わせながら、どのデバイスからアクセスしてくるユーザーにとっても使いやすいランディングページを目指すことが、成果アップへの近道ですよ。

Googleアナリティクスデータに基づくランディングページの改善・最適化施策

Googleアナリティクスのデータを活用することで、ランディングページが抱える課題を具体的に把握し、的確な改善策を打つことができます。ここでは、代表的な改善ポイントと、その効果をGoogleアナリティクスでどのように検証していくのかを詳しく見ていきましょう。皆さんのサイト改善のヒントになればうれしいです。

ファーストビュー改善とGoogleアナリティクスでの効果検証

ランディングページに訪れたユーザーが最初に目にする「ファーストビュー」は、そのページに留まるか離脱するかを左右する非常に重要なエリアです。ここでユーザーの心を掴めなければ、どんなに良いコンテンツを用意していても読んでもらえません。Googleアナリティクスを使って、ファーストビューが効果的かどうかを検証し、改善につなげましょう。

注目すべきGoogleアナリティクス4（GA4）の指標には、以下のようなものがあります。

指標	確認ポイント	改善のヒント
エンゲージメント率	低い場合、ファーストビューでユーザーの興味を引けていない可能性があります。もしかしたら、メッセージがターゲットに合っていないのかもしれません。	キャッチコピーやメインビジュアルを見直してみましょう。ターゲットユーザーに「これは自分のための情報だ！」と感じてもらえるようなメッセージになっているか、もう一度確認してみてください。
平均エンゲージメント時間	極端に短い場合、内容を理解する前に離脱しているかもしれません。情報が多すぎて、どこを見ればいいか分からない状態なのかも。	情報を詰め込みすぎていないか、一目でページの価値が伝わるか、といった点を見直しましょう。シンプルで分かりやすいメッセージが大切です。
スクロールせずに離脱したユーザーの割合（イベント設定で計測）	この割合が高い場合、ファーストビューより下のコンテンツに興味を持ってもらえていない証拠です。	続きを読みたくなるようなデザインや、魅力的な見出しをファーストビューの終わり際に入れるなど、スクロールを促す工夫をしてみましょう。

これらの指標を改善前と改善後で比較することで、ファーストビューの変更がユーザー行動にどのような影響を与えたかを具体的に把握できます。少しの変更でも、数字に大きな変化が出ることがあるので、ぜひ試してみてください。

CTA（Call to Action）最適化とランディングページ分析

CTA（Call to Action：行動喚起）は、ユーザーに具体的な行動を促すための重要な要素です。「資料請求はこちら」「今すぐ無料登録」「詳しく見てみる」といったボタンやリンクがこれにあたります。CTAの文言、デザイン、配置場所などが適切でないと、せっかく興味を持ってくれたユーザーも、どうすればいいか分からず、次の行動に移ってくれません。

Googleアナリティクス4（GA4）では、主に以下の指標でCTAの効果を測定します。これらの数字を見ることで、CTAがちゃんと機能しているかどうかが分かりますよ。

• コンバージョン率：最終的な成果（例：商品購入、問い合わせ完了）に至った割合です。CTA改善の最も重要な評価指標と言えるでしょう。
• CTAクリック数・クリック率（イベントとして設定）：特定のCTAがどれだけクリックされたかを示します。コンバージョンに至る前段階のユーザー行動を把握できるので、どのCTAが注目されているか分かります。

CTAを最適化するための施策例としては、以下のようなものがあります。ちょっとした工夫でクリック率が変わることもありますよ。

• 文言の変更：「登録する」を「まずは無料で試してみる」のように、より具体的でユーザーにとってのメリットが伝わる言葉を選んでみましょう。ユーザーが「自分にとってお得だ」と感じる言葉がポイントです。
• デザインの変更：ボタンの色を目立つものに変えたり、サイズを少し大きくしたり、影をつけて立体的に見せたりするのも効果的です。周りのデザインに埋もれないように工夫しましょう。
• 配置場所の変更：ファーストビューのすぐ下、コンテンツを読み終えた後など、ユーザーが「さて、どうしようかな」と考えるタイミングにCTAを置くのがおすすめです。複数の場所に設置することも検討してみましょう。

これらの施策を行った後、GA4で上記の指標がどのように変化したかを確認し、どのCTAが最も効果的だったのかを分析することが大切です。データを見ながら、一番良い形を見つけていきましょう。

コンテンツ改善とGoogleアナリティクスでのユーザー行動把握

ランディングページのコンテンツは、ユーザーが求めている情報を提供し、疑問や不安を解消して行動を後押しする大切な役割を担っています。コンテンツの質が低い、またはユーザーのニーズとズレている場合、ユーザーは「なんか違うな」と感じてすぐにページを離れてしまうでしょう。Googleアナリティクスを使ってユーザーがページ内でどんな動きをしているかを把握し、コンテンツ改善に役立てましょう。

GA4で注目したい指標と、それに基づくコンテンツ改善のポイントは次の通りです。ユーザーが何に興味を持っているのか、データから読み解いていきましょう。

GA4指標	分析のポイント	コンテンツ改善の方向性
平均エンゲージメント時間	特定のページでこの時間が極端に短い場合、内容が読まれていないか、ユーザーが期待していた情報と違った可能性があります。	情報の網羅性、分かりやすさ、専門性、独自性を見直しましょう。専門的な内容も、図や動画を使ったり、例え話を入れたりするとグッと分かりやすくなりますよ。
スクロール深度（イベント設定で計測）	ページのどの部分まで読まれているかを確認します。重要な情報がページの下の方にあって、そこまで読まれる前に離脱していないかチェックしましょう。	大切な情報はできるだけページの上部に配置するのが基本です。また、途中で飽きさせないように、小見出しをつけたり、箇条書きにしたり、関連画像を挟んだりする工夫も効果的です。
特定のセクションの閲覧状況（イベント設定で計測）	例えば、アコーディオンUI（クリックすると詳細が開く形式）などで隠れている情報が、ちゃんとクリックされて見られているかなど、詳細な行動を把握します。	よく見られているセクションは、ユーザーの関心が高いということなので、さらに情報を充実させると良いでしょう。逆に見られていないセクションは、構成や見せ方を変える必要があるかもしれません。
離脱ページ	どのページ、どのコンテンツでユーザーが離脱しているかを確認します。特にコンバージョンに近いページでの離脱は要注意です。	離脱が多いページのコンテンツを見直し、ユーザーの疑問を解消できているか、次のアクションへの導線が分かりやすく示されているかを確認しましょう。

これらのデータから、ユーザーがどこに価値を感じ、どこでつまずいているのかを理解し、より魅力的で分かりやすいコンテンツへと改善していくことが重要です。ユーザー目線でコンテンツを見直すことが、成果への近道です。

ページ表示速度改善とGoogleアナリティクスでの確認方法

ランディングページの表示速度は、ユーザー体験に直接影響します。ページの読み込みが遅いと、ユーザーはイライラして待ちきれずに離脱してしまい、せっかくの訪問が無駄になってしまう大きな機会損失につながります。また、表示速度は検索エンジンの評価にも影響するため、SEOの観点からも非常に重要です。「まだかな？」と思わせないスピード感が大切ですね。

Googleアナリティクス4（GA4）でページ表示速度に関連するデータを確認するには、主に以下の方法があります。

• 「レポート」>「エンゲージメント」>「ページとスクリーン」：このレポートでは、各ページの表示回数やエンゲージメント時間などと合わせて、表示速度が特に遅いページがないか、全体の傾向を掴むことができます。ただし、GA4の標準レポートでは、Core Web Vitals（コアウェブバイタル）のような詳細な速度指標（例：LCP、FID、CLS）は限定的です。
• 「探索」レポートでのカスタム分析：もしウェブサイトに `web-vitals` ライブラリなどを導入し、Core Web Vitalsの各指標をイベントとしてGA4に送信している場合は、「探索」レポートでより詳細な分析が可能です。少し専門的になりますが、細かく見たい場合には有効です。
• Google Search Consoleとの連携：Google Search Consoleの「ウェブに関する主な指標」レポートでは、Core Web Vitalsの評価を直接確認できます。GA4とSearch Consoleを連携させることで、GA4の画面からも一部の速度関連データを確認できるようになります。

ページ表示速度を改善するための一般的な施策には、以下のようなものがあります。できるところから試してみましょう。

• 画像の最適化（ファイルサイズを小さく圧縮する、WebPのような新しい画像フォーマットを選ぶ、遅延読み込みを設定して表示に必要な画像から読み込む）
• ブラウザキャッシュの活用（一度訪れたユーザーが再度アクセスした際に、一部データを再利用して表示を速くする）
• サーバーの応答時間の短縮（契約しているサーバープランを見直す、CDNを利用するなど）
• 不要なJavaScriptやCSSの削除・圧縮（コードを整理して軽くする）

これらの施策を実施後、再度GA4や関連ツールで速度指標を確認し、改善が見られたか、それに伴い直帰率の低下やコンバージョン率の向上といった良い影響が出ているかを検証します。ページが速くなると、ユーザーも快適に使えるようになり、結果として成果にもつながりやすくなりますよ。

入力フォーム最適化とGoogleアナリティクスでの効果測定

お問い合わせフォームや会員登録フォームなどの入力フォームは、コンバージョンに直結する非常に重要なポイントです。しかし、入力項目が多すぎたり、どこに何を書けばいいか分かりにくいフォームだったりすると、ユーザーは「面倒だな」「分かりにくいな」と感じて途中で入力を諦めて離脱してしまいます。これを「フォーム離脱」と呼び、非常にもったいない状況です。

Googleアナリティクス4（GA4）を使って入力フォームのどこに問題があるのかを特定し、改善につなげましょう。GA4では、イベント設定を活用してフォームの各段階でのユーザー行動を計測することができます。

計測するイベント例	分析のポイント	改善のヒント
フォーム入力開始	ページを訪れた人のうち、どれくらいの割合がフォーム入力を始めているかを確認します。この数字が低い場合、フォーム自体に気づいてもらえていないか、入力するメリットを感じてもらえていない可能性があります。	フォームへの導線（ボタンやリンク）が分かりやすいか、フォームの存在がページ内で明確に示されているかを見直しましょう。「ここから入力できるんだ」とすぐに分かるようにすることが大切です。
各入力項目への到達・入力完了	特定の入力項目で離脱が多くないか、どの項目でユーザーが手間取っている（時間がかかっている）かなどを分析します。例えば、住所入力で手間取っている人が多いかもしれません。	入力必須項目の見直し（本当に全て必須か？）、入力例の提示（例：山田 太郎）、エラーメッセージの分かりやすさ（「電話番号の形式が正しくありません」など具体的に）、入力形式の制限（例：電話番号は半角数字のみ）などを改善します。
フォーム送信完了 （コンバージョン）	最終的なフォーム送信完了率です。これが目標達成の指標となります。	全体の項目数（できるだけ少なく）、デザインの分かりやすさ、送信ボタンの文言やデザイン（「送信する」が明確か）など、フォーム全体を見直しましょう。

入力フォームの最適化施策としては、以下のようなものが考えられます。ユーザーがストレスなく入力できるように工夫しましょう。

• 入力項目数の削減：本当に必要な情報だけに絞り込み、ユーザーの負担を減らします。後から聞ける情報は、最初は求めないというのも一つの手です。
• リアルタイムエラーチェック：入力ミスがあった場合、その場で「ここが間違っていますよ」と優しく伝える機能です。送信ボタンを押してからエラーに気づくよりずっと親切です。
• 入力支援機能の導入：郵便番号を入力すると住所が自動で一部入力される機能や、プルダウンメニューの活用など、入力を楽にする工夫を取り入れましょう。
• プログレスバーの表示：入力項目が多い場合に、「あとどれくらいで終わるのか」を進捗状況として視覚的に示すことで、ユーザーのモチベーション維持につながります。
• デザインの改善：ラベル（項目名）と入力欄を分かりやすく配置し、タップしやすいボタンサイズにするなど、見た目の使いやすさも重要です。

これらの改善施策を実施し、GA4でフォーム入力開始率、各項目での離脱率、そして最終的なコンバージョン率がどのように変化したかを比較検証することが重要です。少しずつの改善が、大きな成果につながることもありますよ。

A/BテストとGoogleアナリティクス連携によるランディングページ改善

ランディングページの改善施策を思いついても、「これで本当に良くなるのかな？」と不安に思うことはありませんか。そんな時に役立つのがA/Bテストです。A/Bテストとは、例えばキャッチコピーやボタンの色などが異なる2つ以上のパターンのページ（Aパターン、Bパターン）を用意し、どちらがより高い成果（例：コンバージョン率が高いなど）を出すかを実際にユーザーに見せて比較検証する手法です。勘や経験だけに頼らず、データに基づいて判断できるのが大きなメリットです。

Googleアナリティクス4（GA4）は、A/Bテストツールと連携することで、テスト結果の分析に活用できます。以前はGoogleが提供する「Googleオプティマイズ」という無料のA/Bテストツールがありましたが、残念ながら2023年9月にサービス終了となりました。現在では、他のA/Bテストツール（例えば、VWO、Optimizely、AB Tastyなどがありますが、これらは有料の場合が多いです）を利用し、そのテスト結果をGA4で詳しく分析するという形が一般的になっています。また、GA4のオーディエンス機能やセグメントを利用して、異なるバージョンのページを異なるユーザーグループに見せ、その行動データを比較することで、手動に近い形でのテストも不可能ではありません。

A/Bテストを実施し、GA4で分析する際のポイントは以下の通りです。計画的に進めることが成功のコツですよ。

• 明確な仮説設定：「キャッチコピーを今のものから新しいものに変えれば、きっと直帰率が下がり、CTAボタンのクリック率が上がるはずだ」といった具体的な仮説を立てます。何を変えて、どういう結果を期待するのかをはっきりさせましょう。
• テスト対象の絞り込み：一度に多くの要素（例えば、キャッチコピーも画像もボタンの色も全部）を変更してしまうと、結局何が効果的だったのか分からなくなってしまいます。基本は1箇所ずつ、少しずつテストしていくのがおすすめです。
• 十分なテスト期間とデータ量：どちらのパターンが良いか、偶然ではない確かな差が出るまで、ある程度の期間テストを継続し、十分なデータ（アクセス数やコンバージョン数）を集めることが大切です。
• GA4での目標設定：テストの目的に合わせて、GA4で見るべき指標（コンバージョン率、エンゲージメント率、特定のイベントの発生数など）を明確にしておきましょう。

例えば、CTAボタンの色を「青色」と「緑色」でテストした場合、GA4でそれぞれのパターンを表示したランディングページのURL（またはイベントパラメータで識別）ごとに、コンバージョン率やクリック率を比較します。データに基づいて、より効果の高いパターンを採用することで、ランディングページを継続的に改善していくことができます。A/Bテストは一度で終わりではなく、改善を繰り返していくことで、ランディングページをどんどん良くしていくための強力な手段です。

Googleアナリティクスと連携したいランディングページ改善ツール

Googleアナリティクスだけでもランディングページの分析はたくさんできますが、他のツールと連携することで、もっと深く、もっと便利に分析を進められるんです。ここでは、Googleアナリティクスと相性が良くて、ランディングページの改善に役立つツールをいくつか紹介しますね。

ヒートマップツールとGoogleアナリティクスの連携

ヒートマップツールは、ユーザーがページのどこをよく見ているか、どこをクリックしているか、どこまでスクロールしているかなどを、色の濃淡で分かりやすく見せてくれるツールです。Googleアナリティクスで「このページの直帰率が高いな…」と気づいた時、ヒートマップツールを連携して使うと、ユーザーがページのどの部分で興味を失っているのか、あるいはどこで迷っているのかといった具体的な行動を視覚的に把握できるので、改善点がグッと見つけやすくなりますよ。

Googleアナリティクスのセグメント機能とヒートマップデータを組み合わせれば、例えば「特定の広告から来たユーザー」や「スマートフォンでアクセスしたユーザー」が、ページのどこに注目しているのかをピンポイントで分析することも可能です。これにより、Googleアナリティクスの量的データだけでは見えにくい「なぜ？」の部分を補い、より的確な改善策を立てるのに役立ちます。

代表的なヒートマップツール	主な特徴	Googleアナリティクス連携のメリット例
ミエルカヒートマップ	国産ツールでサポートも充実。初心者にも使いやすいインターフェースが魅力です。	GA4の探索レポートで作成したセグメントをミエルカヒートマップに連携し、特定のユーザー群のページ内行動を詳細に可視化できます。
User Heat（ユーザーヒート）	無料で始められるプランがあり、手軽に導入できるのが嬉しいポイントです。基本的なヒートマップ機能が揃っています。	GAで特定した課題のあるランディングページに対して、具体的なユーザーのつまづき箇所をヒートマップで発見し、改善の仮説を立てやすくなります。
Clarity（クラリティ）	Microsoft社が提供する無料のヒートマップツールです。セッションリプレイ機能も搭載しています。	GAのデータとClarityのレコーディング機能を組み合わせることで、個々のユーザーの行動を動画のように再生し、より深いインサイトを得ることができます。

これらのツールを活用して、ランディングページのどこにユーザーの関心が集まっているのか、あるいはどこで離脱のサインが出ているのかをしっかり掴んでみて下さいね。

LPOツールとGoogleアナリティクスの連携

LPO（Landing Page Optimization）ツールは、ランディングページのA/Bテストやパーソナライズ表示などを効率的に行うためのツールです。複数のデザインやキャッチコピーを試して、どれが一番コンバージョンにつながるかを見極めるのに役立ちます。Googleアナリティクスと連携することで、A/Bテストの各パターンの成果をGoogleアナリティクス上で詳細に分析し、どのパターンが本当にビジネス目標に貢献したのかを正確に評価できるようになります。

※A/Bテストとは・・
バナーや広告文、Webサイトなどを最適化するために実施するテストの一つです。 特定の要素を変更したAパターン、Bパターンを作成し、それをランダムにユーザーに表示し、それぞれの成果を比較することで、より高い成果を得られるパターンを見つけることができます。

例えば、LPOツールで作成した複数のランディングページバリエーションの表示回数やクリック数だけでなく、Googleアナリティクスで計測している目標（コンバージョン）達成数やエンゲージメント関連の指標と突き合わせて分析することで、表面的な数値だけでは分からない、より深い効果測定が可能になります。これにより、データに基づいた確かな改善サイクルを回していくことができるんです。

代表的なLPOツール	主な特徴	Googleアナリティクス連携のメリット例
DLPO	国産のLPOツールで、A/Bテスト、多変量テスト、パーソナライズなど豊富な機能が特徴です。	DLPOで実施したテストの成果をGA4のイベントやコンバージョンとして計測し、他の施策との比較分析や、より詳細なユーザーセグメント別の効果検証が行えます。
Optimizely（オプティマイズリー）	世界的に有名なABテストプラットフォームです。高度なテスト機能やパーソナライゼーション機能を提供しています。	OptimizelyのテストバリエーションデータをGA4に送信し、GA4の豊富なレポート機能を使ってテスト結果を多角的に分析できます。エンゲージメント指標との関連も見やすくなります。
Kaizen Platform（カイゼンプラットフォーム）	サイト改善提案からABテスト実行までをサポートするプラットフォームです。専門家による改善案も得られます。	Kaizen Platformで実施した改善施策の効果をGA4で計測し、サイト全体のKPIへの貢献度を定量的に評価できます。
Google Optimize（グーグル オプティマイズ） ※提供終了	Googleが提供していた無料のABテストツールです。GAとの連携が非常にスムーズでした。（2023年9月30日にサービス終了）	（参考情報として）GAの目標やオーディエンスを直接利用してテスト設定ができ、結果もGAレポート内でシームレスに確認できました。現在はGA4自体にABテスト機能はありませんが、連携ツールを活用する流れは変わりません。

LPOツールとGoogleアナリティクスを上手に連携させて、ランディングページのパフォーマンスをどんどん高めていきましょう。

Googleアナリティクスと連携可能なその他のツール

ヒートマップツールやLPOツールの他にも、Googleアナリティクスと連携することでランディングページの分析・改善に役立つツールはたくさんあります。ここでは、特におすすめのツールカテゴリと連携のポイントを紹介しますね。

EFO（入力フォーム最適化）ツールとの連携

EFOツールは、お問い合わせフォームや会員登録フォームなど、入力フォームのどこでユーザーが離脱しているのか、どの項目で入力に手間取っているのかを分析し、改善するためのツールです。Googleアナリティクスで「フォームまで到達しているのにコンバージョンが低い」といった課題が見つかった場合、EFOツールと連携することで、その原因を具体的に特定しやすくなります。

例えば、EFOツールで得られた「特定項目でのエラー発生率」や「項目ごとの入力時間」といったデータを、Googleアナリティクスのセグメント（例：新規ユーザー、リピーターなど）と掛け合わせて分析することで、どのユーザー層が特にフォーム入力で困っているのかを把握し、ピンポイントな改善策を講じることができます。フォームの入力完了率が上がれば、ランディングページ全体のコンバージョン率向上にも直結しますから、ぜひチェックしてみて下さい。

代表的なEFOツール	Googleアナリティクス連携のポイント
formrun（フォームラン）	GA4と連携し、フォームの表示、入力開始、確認画面表示、送信完了といったイベントを自動で計測・送信できます。フォーム内のマイクロコンバージョンをGA4で詳細に追跡可能になります。
EFO CUBE（イーエフオーキューブ）	GA4との連携により、フォーム内でのユーザー行動データをGA4に送信し、GA4のレポート上で他の指標と合わせてフォームのパフォーマンスを分析できます。

Web接客ツールとの連携

Web接客ツールは、サイト訪問者の行動や属性に合わせて、最適なタイミングでクーポンやチャットサポート、おすすめ情報などをポップアップ表示するツールです。これにより、ユーザーの離脱を防いだり、購入や問い合わせを後押ししたりする効果が期待できます。Googleアナリティクスと連携することで、どのセグメントのユーザーにどのようなWeb接客が効果的だったのかをデータに基づいて検証できます。

例えば、Googleアナリティクスで特定した「特定の商品ページを長時間閲覧しているが購入に至らないユーザー」に対して、Web接客ツールで特別なオファーを提示し、その結果どれだけコンバージョンが増えたかをGoogleアナリティクスで計測する、といった活用が可能です。施策の成果を客観的に評価し、より効果的なコミュニケーション戦略を練るために、連携はとても有効ですよ。

代表的なWeb接客ツール	Googleアナリティクス連携のポイント
KARTE（カルテ）	KARTEで実施した接客アクション（ポップアップ表示、クリックなど）をGA4のイベントとして送信可能。GA4上でWeb接客施策の貢献度を他の指標と合わせて分析できます。
Repro（リプロ）	Repro上で行ったWebメッセージの表示やクリックといったイベントデータをGA4に連携し、GA4のセグメント機能と組み合わせて効果測定を行うことができます。

BI（ビジネスインテリジェンス）ツールとの連携

BIツールは、様々なデータソースからデータを集約し、分析・可視化することで、ビジネス上の意思決定をサポートするツールです。GoogleアナリティクスのデータをBIツールに取り込み、CRMデータ（顧客情報）や広告費用データ、売上データなど、他のマーケティングデータと統合して分析することで、ランディングページのパフォーマンスをより広い視野で評価できます。

例えば、特定のランディングページ経由で獲得した顧客のLTV（顧客生涯価値）を分析したり、広告費用対効果（ROAS）をランディングページ別に詳細に比較したりすることが可能になります。Googleアナリティクス単体では難しい、より高度で複合的な分析を実現し、戦略的な改善策の立案に貢献します。

代表的なBIツール	Googleアナリティクス連携のポイント
Looker Studio（ルッカースタジオ 旧Googleデータポータル）	Googleが提供する無料のBIツールで、GA4との連携が非常に簡単です。GA4のデータをリアルタイムに反映したダッシュボードを自由に作成し、関係者と共有できます。
Tableau（タブロー）	高度なデータ可視化機能を持つBIツールです。GA4のデータを他のデータソースと柔軟に組み合わせ、インタラクティブな分析レポートを作成できます。

これらのツールとGoogleアナリティクスを組み合わせることで、ランディングページの課題発見から改善、効果測定までの一連の流れを、よりデータドリブンに進めることができるようになります。ぜひ、ご自身のサイトの課題や目的に合わせて、最適なツール連携を試してみて下さいね。

Googleアナリティクスでランディングページを分析する際の注意点

Googleアナリティクスを使ってランディングページを分析するとき、いくつか気をつけておきたいポイントがあるんです。これを知っておくだけで、もっと正確なデータに基づいて、効果的な改善策を見つけやすくなりますよ。ここでは、特に大事な注意点をピックアップしてご紹介しますね。

正確なデータ計測のためのGoogleアナリティクス設定確認

ランディングページの分析を始める前に、Googleアナリティクスの設定がちゃんとできているか確認するのは、とっても大切です。設定が間違っていると、せっかく集めたデータも信頼できなくなっちゃいますからね。

トラッキングコードの設置と動作確認

まず基本中の基本ですが、トラッキングコードがサイトの全ページに正しく設置されているか、もう一度チェックしましょう。特に、ランディングページとして使っているページにコードが埋め込まれていなかったら、データが取れません。Google Chromeの拡張機能「Tag Assistant Legacy (by Google)」なんかを使うと、簡単に確認できて便利ですよ。コードがちゃんと動いているかは、リアルタイムレポートを見て、自分のアクセスがカウントされるか試してみるのが手っ取り早いです。

フィルタ設定の見直し（内部IP除外など）

社内からのアクセスや、制作会社のアクセスがデータに含まれていると、ユーザーの本当の動きが見えにくくなっちゃいます。そういう関係者からのアクセスは、フィルタ機能を使って除外しておくのがおすすめです。自分のIPアドレスを調べて、除外設定しておきましょう。他にも、開発環境からのアクセスを除外したり、特定のボットからのアクセスを除外したりする設定も、データの精度を上げるのに役立ちます。

参照元除外設定の確認

決済代行サービスを使っている場合など、ユーザーが一時的に外部サイトに行って戻ってきたときに、その外部サイトが参照元として記録されちゃうことがあります。これだと、本当の流入元が分からなくなってしまいますよね。こういう場合は、参照元除外リストに該当のドメインを登録しておくと、正しい流入経路を把握できるようになります。

パラメータ設定とURLの一貫性

広告キャンペーンなどでURLにパラメータを付けることは多いと思いますが、同じページなのにパラメータの違いで別のページとして計測されちゃうと、データが分散して分析しにくくなります。「utm_source」や「utm_medium」といったキャンペーンパラメータは正しく設定し、それ以外の不要なパラメータは「ビュー設定（UA）」や「データストリーム設定（GA4）」で除外するようにしましょう。URLの末尾のスラッシュの有無や、大文字・小文字の違いなども、統一しておくとデータがまとまりやすいですよ。

ランディングページ分析における目標設定の重要性

Googleアナリティクスでただ数字を眺めているだけでは、なかなか改善には繋がりません。「何を達成したいのか」という目標をしっかり設定することが、分析を意味あるものにするための第一歩です。

なぜ目標が分析の出発点なのか

目標がはっきりしていると、どの指標に注目すべきか、どんなデータを見ればいいのかが自然と分かってきます。例えば、「お問い合わせ数を増やしたい」という目標があれば、お問い合わせ完了ページの到達数や、そこに至るまでのユーザーの動きを重点的に見ることになりますよね。目標がないと、ただ漠然とデータを見て、「直帰率が高いなぁ」とか「滞在時間が短いなぁ」と感じるだけで、具体的なアクションプランに繋がりにくいんです。

具体的な目標例と設定方法（GA4のコンバージョン設定など）

ランディングページの目標としてよくあるのは、こんな感じです。

• 商品購入
• お問い合わせ完了
• 資料請求
• メルマガ登録
• 特定ページの閲覧（料金ページ、事例ページなど）
• 一定時間以上の滞在
• 特定のボタンクリック

GA4では、これらの目標を「コンバージョン」として設定します。例えば、「お問い合わせ完了」なら、サンクスページの表示をコンバージョンイベントとして登録したり、「特定のボタンクリック」なら、そのクリックイベントをコンバージョンとしてマークしたりします。目標をコンバージョンとして設定することで、どのランディングページが目標達成に貢献しているかを簡単に把握できるようになりますよ。

Googleアナリティクスでのデータ期間比較とトレンド把握

ランディングページのパフォーマンスは、常に一定とは限りません。時期によって変動することが多いので、期間比較をしたり、長期的なトレンドを見たりするのが大切です。

適切な比較期間の選び方

データを比較するときは、比較する期間の選び方が重要です。よく使われるのは、こんな比較方法です。

比較方法	どんな時に使う？	注意点
前期間との比較（例：今月 vs 先月）	直近の施策の効果を見たい時	季節変動の影響を受けやすい
前年同期間との比較（例：今年の7月 vs 去年の7月）	季節性を考慮して成長を見たい時	1年以上データがないとできない
カスタム期間での比較	特定のキャンペーン期間などを比較したい時	比較する意味のある期間を選ぶこと

例えば、先月と比べてコンバージョン率が上がっていても、それが季節的な要因なのか、それとも行った施策の効果なのかを見極める必要があります。そのため、複数の視点から期間比較をしてみるのがおすすめです。

季節性や外部要因の考慮

BtoBの商材なら年末年始や大型連休前後は動きが鈍くなったり、季節商品は特定の時期に需要が高まったりしますよね。こういった季節性や、メディア掲載、競合の動きといった外部要因も考慮に入れてデータを解釈することが大切です。ただ数字の増減だけを見るのではなく、「なぜそうなったのか？」を考えるクセをつけましょう。

アノテーション機能の活用

Googleアナリティクスには「アノテーション」という、グラフにメモを残せる機能があります（UAでは標準機能、GA4では「分析情報と最適案」で関連情報を確認できます）。サイトリニューアルや広告キャンペーンの開始、大きなニュースがあった日などにメモを残しておくと、後からデータを見返したときに、何が影響して数値が変動したのか思い出しやすくなります。これは、チームで分析情報を共有するときにもすごく便利ですよ。

Googleアナリティクスデータの(not set)などへの対処法

レポートを見ていると、「(not set)」や「(other)」といった表示に出くわすことがあります。これらはデータがうまく取得できなかったり、まとめられてしまったりした場合に出てくるもので、原因を理解して適切に対処しないと、分析の精度が下がっちゃう可能性があります。

(not set)が表示される主な原因と調査方法

「(not set)」は、Googleアナリティクスがその情報を取得できなかった場合に表示されます。ランディングページレポートで(not set)が出る主な原因としては、以下のようなものが考えられます。

• セッションが途中で切れてしまった: 例えば、ユーザーがページを読み込む前に離脱したり、計測タグが発火する前に別のページに移動したりした場合などです。特に、リダイレクトが多いページや表示速度が極端に遅いページは注意が必要です。
• ヒットタイプがページビューではない: イベントヒットなど、ページビューを伴わないヒットがセッションの最初のヒットだった場合、ランディングページが(not set)になることがあります。GA4ではこの問題は起こりにくくなっています。
• 計測タグの設定ミス: まれに、トラッキングコードの設定に問題があって、ページ情報が正しく送信されないケースもあります。
• フィルタによる影響: 設定したフィルタが意図せずランディングページの情報を書き換えてしまっている可能性も考えられます。
• クロスドメイン設定の不備: 複数のドメインをまたいで計測している場合に、クロスドメイン設定が正しくないと、セッションが途切れて(not set)が発生することがあります。

調査方法としては、まず(not set)が多く発生している流入チャネルや参照元、デバイスなどを特定し、その条件で実際にサイトにアクセスしてみて、計測タグの動作やリダイレクトの状況などを確認してみましょう。Google Tag Assistantを使ってタグの発火状況をチェックするのも有効です。

(other)が表示されるケースと対策

「(other)」は、主にディメンションのデータの種類（カーディナリティ）が非常に多い場合に、処理しきれない少数のデータがまとめられて表示されるものです。例えば、非常に多くの種類のページURLがあるサイトで、ページレポートを見たときに表示されることがあります。
対策としては、GA4の場合は標準レポートではあまり気にする必要はありませんが、探索レポートで大量のデータを扱おうとすると表示されることがあります。その場合は、分析するデータの粒度を少し粗くしたり、フィルタをかけて対象を絞り込んだりすることで回避できる場合があります。UAでは、高カーディナリティのディメンションを含むレポートでよく見られましたが、GA4ではこの問題は大幅に改善されています。

データのサンプリングについて（特にUAユーザー向け補足）

ユニバーサルアナリティクス（UA）では、特に長期間のデータや複雑なセグメントをかけたレポートを表示する際に、「サンプリング」といって、一部のデータだけを抽出して全体の数値を推計する処理が行われることがありました。サンプリングがかかると、データの精度が落ちてしまう可能性があったんです。
GA4では、標準レポートでは基本的にサンプリングは行われません。ただし、探索レポートで非常に大量のデータ（1,000万イベント超など）を扱ったり、特定の高度な分析機能を使ったりする場合には、サンプリングがかかることがあります。その場合は、レポート画面にその旨が表示されるので、注意しておきましょう。より正確なデータが必要な場合は、期間を短くしたり、BigQueryにエクスポートして分析したりするといった方法を検討してみてくださいね。

プライバシー設定とデータ計測への影響

最近は、ユーザーのプライバシー保護の意識が高まっていて、Cookieの使用制限やトラッキング防止機能などが強化されていますよね。これにより、Googleアナリティクスで計測できるデータが以前よりも少なくなる傾向があります。例えば、AppleのITP（Intelligent Tracking Prevention）機能などにより、一部のブラウザではCookieの有効期限が短縮されたりします。
これらの影響を完全に避けることは難しいですが、サーバーサイドタギングを導入したり、同意管理プラットフォーム（CMP）を適切に設定したりすることで、影響を緩和できる場合があります。また、計測できるデータが減る可能性も考慮した上で、分析結果を解釈することが大切になってきます。

まとめ