アクセス解析 公開日: 2022.12.28

いつまでにすべき?GA4(Googleアナリティクス4)への移行方法と切り替え時期

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2023年(令和5年)7月1日、ユニバーサルアナリティクス(UA)のサービスが終了します。現在UAを使っている企業や個人の方のなかには、まだGoogleアナリティクス4(GA4)へ移行していない方も多いのではないでしょうか。

今回は、UAからGA4への移行方法に加え、UAとGA4の違い移行のメリット、タイミングについて解説します。初心者でもわかりやすく説明するので、ぜひ参考にしてください。

Googleアナリティクス4(GA4)とは

GA4は、2020年(令和2年)からGoogleが提供する、アクセス解析ツールの最新バージョンです。従来のUAと同じく、Webサイト・モバイルアプリにアクセスしたユーザーのデータを計測し、分析できます。

UAとGA4の違いは、画面の見た目(UI)や使用感、計測手法などさまざまです。例えば、GA4では「機械学習」が導入され、アクセス状況・流入経路・国や性別などのユーザー属性・アプリ内の要求履歴などの情報計測に加えて収集したデータをもとに、機械学習で指標を予測することも可能になりました。

2023年(令和5年)7月1日まではUAとGA4の併用が可能です。併用できる期間は、UAで計測しているデータの収集方法を、GA4でも実装できているか確認するフェーズに充てて有効活用しましょう。

GA4へ移行すべき理由や移行時期

先述のとおり、GA4ではデータの計測や分析ができますが「それならわざわざUAから移行しなくてもよい」と考える人も少なくないでしょう。

ここでは、GA4へ移行すべき理由や移行時期、GA4になるべく早く移行すべき理由を解説します。

既存のアナリティクス(UA)が使用できなくなるから

既存のUAは、2023年(令和5年)7月1日(有償版は2023年10月1日)にサービスが終了します

サービス終了後は、以下のスケジュールで段階的に機能の利用ができなくなるので、UAとGA4が併用できるうちに移行の準備を進めましょう。

時期UAで制限される機能
2023年(令和5年)7月1日以降データ収集不可
サービス終了から最低6ヶ月(※)以降データへのアクセス不可
サポート終了(※)データの確認・アクセス不可

※具体的な時期はまだ発表されていません

このほか、2023年上旬までにGA4のプロパティを作成していない場合は、自動的にGA4のプロパティを作成するというスケジュールも組み込まれています。

ただし、作成されたプロパティはUAの設定を引き継いでません。プロパティを引き継ぎたい場合は、手動でGA4に移行しましょう。プロパティを引き継いで移行する方法については、後述の「GA4への移行方法」を参照してください。

また、GA4を学ぶべき理由やおすすめの本について下記の記事で紹介しています。ぜひご覧ください。
GA4を学ぶ必要性とおすすめの本を紹介!

今すぐにGA4へ移行しよう!

UAで計測してきたデータは、GA4との互換性がなく引き継がれないため、GA4に移行後、過去のデータと比較するためには今のうちからGA4でデータ収集をする必要があります。なるべく早くGA4での設定を済ませ、データ収集を始めましょう。

また、GA4の分析方法や指標はUAとは異なります。GA4でのデータ分析に慣れるためにも、UAとGA4を併用できる期間にGA4の利用をはじめておき、UAのサポート終了後に向けて備えておくとよいでしょう。

併用する方法については以下の記事で詳しく解説していますので、ぜひ参考にしてください。
GA4とUAの併用方法を紹介!GA4とUAの比較や併用のメリットを解説

GA4で変わったこと(UAとの違い)

UAとGA4では、分析に直接影響する指標の定義や、Webサイトとアプリの測定結果を統合できるなど、多くの違いがあります。

以降では、両者の違いをわかりやすく解説しますので、適切なアクセス解析をするために理解しておきましょう。

指標の定義の変更

UAとGA4では、以下の指標が異なります。

  • セッション
  • コンバージョン
  • 直帰率
  • ユーザー
  • ページビュー
  • 購入
  • セッション / トラフィックに基づく集客の指標
  • イベント数

ここで、特に押さえておきたいのはセッション・コンバージョン離脱率です。

UAとGA4のセッションはカウントのされ方が異なり、GA4の方がセッションの合計数が減少しやすい傾向があります。

例えば、UAでは元のセッションが継続している場合でも、日付が変わったときや、流入元が変化したときは、新しいセッションとして計測されますが、GA4では同じセッションでのカウントです。そのため、タイミングによってはGA4のセッション数がUAのセッション数を上回ることがあります。

次に、コンバージョンについて、UAでは1セッションあたり1回まで計測されますが、GA4はコンバージョンを設定しているイベントが発生した分だけ計測します。そのため、UAとGA4を比較したときは差異が発生するので、比較するときには注意しましょう。

また、UAでは離脱率が算出されましたが、GA4では離脱率が廃止されました。標準で実装されていないため、GA4以外の方法で離脱率を割り出しましょう。

離脱率を割り出す方法のひとつとして、閲覧開始数と離脱数を出力できるよう自由形式のデータ検索を作成したうえで、離脱数/閲覧開始数で離脱率をエクセルなどで計算する方法があります。

「Googleシグナル」の追加

UAから導入されていたGoogleシグナルですが、GA4ではクロスプラットフォームでの分析のためにされるようになりました。Googleシグナルは、デバイスやブラウザが異なっていても同一ユーザーであることを識別する仕組みです。

UAでは、Googleシグナルを利用できる機能やレポートが限られており、ユーザーを識別するためのプロパティはデバイスID・User-IDを利用していました。

しかし、GA4では従来のデバイスID・User-IDに加え、Googleシグナルを利用することで、デバイスやプラットフォームにこだわらないユーザー分析が可能です。

ただし、Googleシグナルでデータ収集するときは、Google アナリティクスの広告向け機能に関するポリシー要件を遵守する必要があるので注意しましょう。

セッション軸からユーザー軸へ

UAとGA4では計測の考え方にも違いがあります。既存のUAの計測方法はセッションベースですが、GA4はユーザーベースです。ユーザーベースで計測することにより、以下のイベント単位で計測できるようになりました。

  • セッションの開始
  • ページビュー数
  • スクロール数
  • 離脱クリック
  • サイト内検索
  • 動画エンゲージメント
  • ファイルのダウンロードなど

また、上記は自動的に計測されるため、タグ設定が必要ありません。

そのほか、カスタムする場合や、デフォルトにないイベントを計測したい場合は、Googleタグマネージャー(GTM)やGoogleタグ(gtag.js)の設定が必要です。

機械学習の導入

GA4では過去データの分析をもとに、ユーザーの行動予想ができるようになりました。具体的には、ユーザーが今後7日以内に購入する確率や、サイトやアプリにこない確率、売上が高いユーザーの予測が可能です。

ただし、機械学習の予測を立てるためには、一定数のデータサンプルが必要であるほか、予測の材料となるイベントを収集しなければならないなどの条件があります。そのため、この機能を有効に使いたい場合は、ある程度のアクセス数が必要です。

ここで説明したUAとGA4の違い以外にも、データストリームが追加されたり、データ取得でCookieに依存しない方法を導入したりなどの違いがあります。UAとGA4の違いについて、もっと詳しく知りたい方は以下の記事を参考にしてください。

GA4とは?Googleアナリティクス4とUAの違いを徹底解説!

GA4に移行するメリット

今すぐにでもGA4へ移行したほうがいいとは分かっていても、なかなかUAのサービス終了ぎりぎりにならないと動き出せない方も少なくないでしょう。しかし、GA4へ移行することで生まれるメリットは多くあります。

下記メリットを確認して、早めに移行作業を開始しましょう。

Webサイトとアプリを合わせた分析が可能

GA4では、Webサイトとアプリのデータを統合して分析できます

従来の計測では、Webサイトとアプリでは使用するツールが別々にあり、WebサイトはUA、アプリはFirebase Analyticsを使用していました。GA4では、GA4ひとつでWebサイト・iOSアプリ・Androidアプリのデータを一元管理できます。

先述したGoogleシグナル・デバイスID・User-IDが紐づけられることによって、Webサイトやアプリのイベントを、同一ユーザーのイベントとして計測できるため、実際のユーザー数を把握することが可能。

ただし、計測できるユーザーは、Googleアカウントにログインしているユーザー、かつ、Googleアカウントの設定で「広告のカスタマイズ」をオンにしているユーザーのみに限るので、分析するときには考慮しておきましょう。

GA4のイベントに関してはこちらの記事で、詳細に解説しています。
GA4の設定方法について解説!導入方法からイベント設定まで紹介します

BigQueryを無料で活用できる

従来は有料のGoogle アナリティクス 360で使えたBigQueryが、GA4では無料で利用できます。BigQueryとはGoogle Cloud Platform(GCP)で提供しているサービスのひとつで、数テラ、数ペタの大量データを数秒から数十秒での処理が可能。

機械学習によるデータの分類・予測ができるほか、GA4のUIでは確認できない、ページごとのコンバージョンへの貢献度など、詳細なデータの取得・分析ができます。ただし、データの操作ではSQLを使用するので、事前学習の期間が必要です。

また、分析するためには、あらかじめデータをクエリに収集しておく必要があるので、なるべく早く導入し、データを蓄積しておくことは考慮に入れておきましょう。

GA4への移行方法

続いて、すでにUAを導入しているサイトに、GA4を設定する方法を解説します。この方法で移行すると、UAの基本設定をコピーしたGA4プロパティの作成ができるほか、UAと並行してデータ収集が可能です。

手順はステップ2で完結し、「プロパティの引継ぎ」と「タグの設定」にわけて説明するので、ぜひ参考にしてください。

➀プロパティの引継ぎ

UAを使用しているWebサイトに対して、GA4を設定します。

UAにログインしたあと、GA4を設定したいサイトを選択し、UAのプロパティから「管理」を選択。

次に「GA4設定アシスタント」を選択します。

続いて、「新しいGoogleアナリティクス4プロパティを作成する」の「はじめに」ボタンをクリック。

「新しいGoogleアナリティクス4プロパティの作成」画面で「作成して続行」ボタンをクリックしましょう。

「作成して続行」ボタンをクリックすることで、UAプロパティからプロパティ名・WebサイトのURL・タイムゾーン・通貨設定がコピーされるほか、拡張計測機能を有効にした状態で作成されます。

最後に、プロパティが接続されていることを確認しましょう。

「Googleアナリティクス4プロパティの設定アシスタント」の右隣に「接続済み」と表示され、「接続済みのプロパティ」に該当のプロパティが表示されていれば完了です。

➁タグの設定

まず、Googleタグマネージャーを開き、画面右上にある四角いマークをクリックします。

 次に「タグマネージャー」を選択します。

「新しいタグ」を選択。

「タグの設定」にカーソルを当てると、右上にペンのアイコンが出現するので、ペンをクリックします。

「タグタイプを選択」で「Googleアナリティクス:GA4設定」を選択。

ここで測定IDを入力します。測定IDの確認方法は、後述の「測定IDの確認方法」を参考にしてください。

次にトリガーをクリックします。

「All Pages」を選択。

「保存」ボタンをクリックします。

続いて、画面右上の「公開」ボタンをクリック。

これで、GA4での計測ができるようになりました。

測定IDの確認方法

Googleアナリティクスにログインし、「①プロパティの引継ぎ」で作成したプロパティを選択します。

画面左下の「管理」を選択。

「データストリーム」を選択します。

該当のデータストリームを選択。

測定IDは以下の赤枠の部分です。タグの設定をするときは、該当部分の測定IDを入力します。

計測の確認方法

計測の確認はリアルタイム画面で行います。GA4の画面から「レポート」→「リアルタイム」を選択します。

計測が確認ができればGA4の移行は完了です。

まとめ

既存のUAは2023年(令和5年)7月1日にサービス終了し、ゆくゆくデータ収集ができなくなるため、GA4への移行が必須であることは先述のとおりです。

GA4とUAには様々な違いがあるため、移行時は変更点を理解し、従来と同じデータをどのように実装していくか、併用できる期間を使って検討する必要があります。

GA4では、BigQueryや機械学習による分析などのさまざまな機能があり、それらを使いこなすことで更に詳細なアクセス解析が可能です。

ただし、複雑な実装やSQLの学習なども必要になるケースもあるため、GA4導入や移行に不安な方、プロに任せたいという方は、ぜひ弊社までお問い合わせください。

ヒトノテ鈴木

執筆者:鈴木るみか

複数の事業会社で新規事業立ち上げを経験し、現在はWebマーケターとしてSEOやCRO支援、時には制作ディレクションや広告運用など幅広く担当。クライアントと同じ目線で一緒に課題解決を目指し、気軽に相談できる関係を築くことを得意としています。

ヒトノテ坪昌史

監修者:坪昌史

株式会社ヒトノテの代表取締役CEO。 エンジニアとしてキャリアスタートし、サイバーエージェントのSEO分析研究機関を経て、リクルートの横断マーケティング組織のマネージャー&全社SEO技術責任者を務める。その後、独立しSEOを中心としたクライアントの課題解決を行う。2017年、株式会社ヒトノテを創業し、様々な企業のウェブマーケティングの支援を行う。

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