本記事は、GA4のパラメータ設定について網羅的に解説し、あなたのデータ分析スキルを飛躍的に向上させることを目的としています。 パラメータの基本から応用まで、初心者の方にもわかりやすく、ステップバイステップで丁寧に説明します。読み終えた後には、自信を持ってGA4のパラメータを設定・活用し、データに基づいた意思決定ができるようになっているでしょう。
本記事で学べる３つのポイント
- GA4パラメータの徹底理解: イベントパラメータとユーザープロパティの違い、設定方法、活用例まで、GA4のパラメータに関するあらゆる疑問を解消します。
- 実践的な設定・分析スキル: Googleタグマネージャー（GTM）とgtag.jsを用いた具体的な設定手順を、豊富な図解とともに解説します。さらに、様々な業種・サイトタイプ別の活用例を通して、実践的な分析スキルを身につけられます。
- SEO対策の悩みを解決できる: GA4のパラメータを活用してユーザー行動を詳細に分析することで、SEO対策の効果測定や改善に役立ちます。例えば、ユーザーの流入経路やサイト内での行動を把握することで、効果的なキーワード戦略の立案やコンテンツの最適化が可能になります。
GA4パラメータとは？：データ分析の精度を高める鍵
GA4パラメータは、ユーザーの行動や属性に関する詳細な情報を収集し、データ分析の精度を高めるための重要な要素です。 GA4（Google Analytics 4）は、Googleが提供する最新の無料ウェブ解析ツールです。パラメータを適切に設定することで、Webサイトやアプリにおけるユーザーの行動をより深く理解し、データに基づいたマーケティング施策の改善や、ユーザー体験の向上に繋げることができます。
パラメータの役割：より詳細なユーザー理解のために
パラメータは、例えるなら、探偵が使う「虫眼鏡」のようなものです。ウェブサイトやアプリ上の出来事（イベント）や、それに関わるユーザーについて、より詳細な情報を収集し、分析するための道具です。
UAとの違い：カスタムディメンション・指標からパラメータへ
従来のユニバーサルアナリティクス（UA）では、「カスタムディメンション」や「カスタム指標」として設定していたものが、GA4では「パラメータ」として統一されました。これにより、設定方法がよりシンプルになり、柔軟なデータ収集が可能になっています。
パラメータの種類：イベントパラメータとユーザープロパティ
GA4のパラメータには、大きく分けて「イベントパラメータ」と「ユーザープロパティ」の2種類が存在します。
イベントパラメータは、イベント発生時の詳細な情報を付与するパラメータです。
| 項目 | 説明 |
| 役割 | イベントが発生したときの状況を詳しく記録する |
| 具体例 | 商品購入イベントの場合：商品名、価格、数量、商品IDなど |
| イメージ | イベントという「出来事」に、より詳細な情報（付箋）を貼り付けて、後で分析しやすくするようなイメージです。例えば、「商品購入」というイベントに、「商品名：赤いTシャツ」「価格：2000円」といった付箋をつける感じです。 |
ユーザープロパティは、ユーザーに関する属性情報を付与するパラメータです。
| 項目 | 説明 |
| 役割 | ユーザーの属性や特徴を記録する |
| 具体例 | 年齢、性別、会員ランク、住んでいる地域など |
| イメージ | ユーザー一人ひとりに「名札」をつけるようなイメージです。例えば、「年齢：20代」「性別：女性」「会員ランク：ゴールド」といった名札をつける感じです。 |
GA4パラメータの種類：詳細なデータ収集のために
GA4のパラメータは、収集方法と用途によって、さらに細かく分類できます。 ここでは、イベントパラメータとユーザープロパティのそれぞれについて、自動収集されるもの、Googleが推奨するもの、そして自分で自由に設定できるカスタムパラメータについて詳しく見ていきましょう。
イベントパラメータ：ユーザー行動を詳細に捉える
イベントパラメータは、ユーザーがウェブサイトやアプリ上でどのような行動をとったのかを詳細に記録するためのものです。
GA4では、いくつかの基本的なイベントパラメータが自動的に収集されます。これらのパラメータは、特別な設定をしなくても、ユーザーの基本的な行動を把握するのに役立ちます。
| パラメータ名 | 説明 | 例 | 補足説明 |
| page_location | ユーザーが見ているページのURL | https://www.example.com/products/t-shirt | ユーザーがどのページを見ているのかを把握できます。 |
| page_referrer | ユーザーがそのページに来る前に見ていたページのURL | https://www.google.com/ | ユーザーがどこから来たのか（参照元）を把握できます。例えば、Google検索から来たのか、他のサイトのリンクから来たのかなどがわかります。 |
| language | ユーザーのブラウザの言語設定 | ja（日本語）、en-US（英語・アメリカ）など | ユーザーがどの言語を使用しているのかを把握できます。多言語サイトの場合、ユーザーの言語に合わせてコンテンツを提供したり、言語別のユーザー数を把握したりするのに役立ちます。 |
| page_title | ユーザーが見ているページのタイトル | 赤いTシャツ - Example ショップ | ユーザーがどのページを見ているのか、タイトルで把握できます。 |
| screen_resolution | ユーザーの画面の解像度 | 1920x1080 | ユーザーがどのような画面サイズでサイトを見ているのかを把握できます。例えば、スマートフォンで見ているユーザーが多いのか、パソコンで見ているユーザーが多いのかなどがわかります。レスポンシブデザインの最適化などに役立ちます。 |
| event_name | 発生したイベントの名前 | page_view, add_to_cart, purchase など | どのようなイベントが発生したのかを把握できます。 |
用語解説
- URL: インターネット上の住所のようなもので、ウェブサイトの場所を示す文字列です。
Googleは、特定の業種やイベントタイプ別に推奨パラメータを定めています。これらを活用することで、業界標準に沿ったデータ分析が可能になります。
例：ECサイト（ネットショップ）向けの推奨パラメータ
| パラメータ名 | 説明 | 収集すべきイベント | 補足説明 |
| item_id | 商品の識別番号（ID） | view_item（商品閲覧）, add_to_cart（カート追加）, purchase（購入）など | 商品を一意に特定するための番号です。商品ごとに異なるIDを設定します。 |
| item_name | 商品名 | view_item, add_to_cart, purchaseなど | 商品の名前です。 |
| item_brand | 商品のブランド名 | view_item, add_to_cart, purchaseなど | 商品のブランド名です。例えば、「Nike」「Apple」など。 |
| item_category | 商品のカテゴリー | view_item, add_to_cart, purchaseなど | 商品が属するカテゴリーです。例えば、「トップス」「ボトムス」「シューズ」など。 |
| price | 商品の価格 | view_item, add_to_cart, purchaseなど | 商品の価格です。 |
| currency | 通貨 | view_item, add_to_cart, purchaseなど | 価格の通貨単位です。例えば、「JPY」（日本円）、「USD」（米ドル）など。 |
| quantity | 商品の数量 | add_to_cart, purchaseなど | 商品の購入数量です。 |
| coupon | 購入時に使用されたクーポンのコード | purchase | 割引クーポンなど、購入時に適用されたクーポンのコードです。 |
| payment_type | 選択された支払い方法 | purchase | 購入時に選択された支払い方法です。例えば、「クレジットカード」「銀行振込」「代金引換」など。 |
| shipping_tier | 選択された配送方法 | purchase | 購入時に選択された配送方法です。例えば、「通常配送」「速達」「店頭受け取り」など。 |
自動収集パラメータや推奨パラメータでカバーできない情報を収集したい場合は、カスタムパラメータを独自に定義します。これにより、ビジネスに特化した、より深い分析が可能になります。
カスタムパラメータの設定例
| サイト/アプリの種類 | カスタムパラメータ例 | 説明 | 活用例 |
| ブログサイト | article_author（著者名） | 記事の著者名 | 著者別の記事の人気度を分析する |
| ブログサイト | published_date（公開日） | 記事の公開日 | 記事の新しさと閲覧数の関係を分析する |
| 会員制サイト | member_id（会員ID） | 会員を識別するためのID | 特定の会員の行動を追跡する |
| 会員制サイト | login_status（ログイン状態） | ユーザーがログインしているかどうか（logged_in / logged_out） | ログインユーザーと非ログインユーザーの行動の違いを分析する |
| キャンペーンサイト | campaign_code（CPコード） | キャンペーンを識別するためのコード | 特定のキャンペーンの効果を測定する |
| キャンペーンサイト | media_source（流入元） | ユーザーがどのメディアから来たか（google, facebook, twitterなど） | 流入元別のキャンペーン効果を比較する |
| ゲームアプリ | character_level（キャラレベル） | ユーザーのキャラクターレベル | キャラクターレベル別のユーザー行動の違いを分析する。例えば、高レベルユーザーと低レベルユーザーで、ゲーム内のどの機能を利用する頻度が高いかを比較するなど。 |
| ゲームアプリ | item_rarity（アイテムレア度） | ユーザーが獲得したアイテムのレア度（common, rare, epicなど） | レア度別のアイテム獲得率を分析する。例えば、どのレア度のアイテムがユーザーに人気があるかを把握するなど。 |
| ECサイト | product_color（商品の色） | 購入された商品の色 | 色別の商品の売れ行きを分析する。例えば、どの色の商品がよく売れているかを把握し、在庫管理やマーケティングに活かす。 |
| 不動産サイト | property_type（物件種別） | ユーザーが閲覧した物件の種別（マンション, 一戸建て, 土地など） | 物件種別ごとのユーザーの関心を分析する。例えば、どの物件種別に興味を持つユーザーが多いかを把握し、おすすめ物件の出し分けなどに活用する。 |
ユーザープロパティ：ユーザー属性を深く理解する
ユーザープロパティは、ユーザー自身の属性や特徴を表すパラメータです。ユーザーをより深く理解し、属性ごとにグループ分け（セグメント化）して分析するために役立ちます。
GA4では、いくつかの基本的なユーザープロパティが自動的に収集されます。
| プロパティ名 | 説明 | 例 | 補足説明 |
| age | ユーザーの年齢層 | 18-24, 25-34, 35-44 など | ユーザーの年齢層を把握できます。年齢層別のユーザー数を比較したり、年齢層ごとの行動の違いを分析したりするのに役立ちます。 |
| gender | ユーザーの性別 | male, female | ユーザーの性別を把握できます。性別ごとのユーザー数を比較したり、性別ごとの行動の違いを分析したりするのに役立ちます。 |
| country | ユーザーの国 | Japan, United States, United Kingdomなど | ユーザーがどの国からアクセスしているのかを把握できます。国別のユーザー数を比較したり、国ごとの行動の違いを分析したりするのに役立ちます。 |
| language | ユーザーの言語設定 | ja（日本語）、en-US（英語・アメリカ）など | ユーザーがどの言語を使用しているのかを把握できます。自動収集パラメータのlanguageと同じですが、こちらはユーザープロパティとして、ユーザーに紐づけて保持されます。 |
| first_seen | ユーザーが初めてサイトを訪れた日時 | 2023-10-26 10:00:00 | ユーザーがいつ初めてサイトを訪れたのかを把握できます。新規ユーザーとリピーターを区別したり、新規ユーザーの獲得数を時系列で分析したりするのに役立ちます。 |
ビジネスニーズに合わせて、独自のユーザープロパティを定義できます。これにより、ユーザーをより深く理解し、マーケティング施策の最適化に繋げることができます。
カスタムユーザープロパティの設定例
| サイト/アプリの種類 | カスタムユーザープロパティ例 | 説明 | 活用例 |
| ECサイト | membership_rank（会員ランク） | ユーザーの会員ランク（ブロンズ, シルバー, ゴールドなど） | 会員ランク別の購入金額や購入頻度を分析し、ランクに応じた特典やキャンペーンを提供する。例えば、ゴールド会員には送料無料クーポンを配布するなど。 |
| ECサイト | ltv（累計購入金額） | ユーザーの累計購入金額 | 累計購入金額の高い優良顧客を特定し、特別なキャンペーンやサービスを提供する。例えば、累計購入金額が10万円以上のユーザーには、限定セールへの招待や、新商品の先行販売などの特典を提供する。 |
| ECサイト | favorite_category（お気に入りカテゴリ） | ユーザーがお気に入り登録した商品のカテゴリ | ユーザーの興味関心に基づいて、おすすめ商品を表示する。例えば、ファッションカテゴリをお気に入り登録しているユーザーには、新着のファッションアイテムを優先的に表示するなど。 |
| SaaS | plan_name（プラン名） | ユーザーが契約しているプラン名（フリー, ベーシック, プロなど） | プラン別の利用状況を分析し、アップグレードを促す施策を実施する。例えば、フリープランのユーザーに対して、ベーシックプランのメリットを紹介するメールを送るなど。 |
| SaaS | active_user（アクティブユーザー） | 過去7日間でサービスを利用したかどうか（true / false） | アクティブユーザーと非アクティブユーザーの行動の違いを分析し、非アクティブユーザーを再訪させるための施策を実施する。例えば、長期間ログインしていないユーザーに、新機能を紹介するメールを送るなど。 |
| ゲームアプリ | player_level（プレイヤーレベル） | ユーザーのプレイヤーレベル | プレイヤーレベル別のゲーム内行動を分析し、レベルに応じたゲームバランスの調整やイベントの企画を行う。例えば、高レベルユーザー向けの高難易度コンテンツを実装するなど。 |
| ゲームアプリ | 課金ステータス（課金ステータス） | ユーザーが課金ユーザーかどうか（課金ユーザー / 無課金ユーザー） | 課金ユーザーと無課金ユーザーの行動の違いを分析し、課金を促すための施策を実施する。例えば、無課金ユーザーに対して、初回限定の課金アイテム割引キャンペーンを実施するなど。 |
GA4パラメータ設定方法：GTMとgtag.jsを使いこなす
パラメータの設定方法は、主にGoogleタグマネージャー（GTM）を使用する方法と、gtag.jsを使って直接コードを記述する方法の2つがあります。 どちらの方法にもメリットとデメリットがあるので、自分のスキルや状況に合わせて選択しましょう。
パラメータ設定手順の概要
| 手順 | Googleタグマネージャー（GTM）を使う場合 | gtag.jsを使う場合 |
| 概要 | GTMの管理画面を使って、タグの設定や変数の定義を行い、パラメータを設定する | ウェブサイトやアプリのHTMLやJavaScriptのコードに直接記述して、パラメータを設定する |
| メリット | ・コードの知識がなくても、比較的簡単にパラメータを設定できる ・タグの一元管理ができる ・バージョン管理ができる | ・GTMを介さないため、より柔軟な設定が可能 ・GTMを使用しない分、ページの読み込み速度が若干速くなる可能性がある |
| デメリット | ・GTMの基本的な使い方を覚える必要がある ・複雑な設定を行う場合は、データレイヤーなどの知識が必要になる | ・HTMLやJavaScriptのコードを直接編集する必要があるため、コードの知識が必要 ・コードの管理が煩雑になりやすい |
| 難易度 | 初心者〜中級者向け | 中級者〜上級者（開発者）向け |
| 手順1 | GTMで変数を作成する（必要な場合） | HTMLやJavaScriptのコード内で、イベントやユーザープロパティを記述する際に、パラメータを追加する |
| 手順2 | GTMでGA4イベントタグまたは設定タグを作成し、パラメータを設定する | 例えば、gtag('event', 'イベント名', { 'パラメータ名1': '値1', 'パラメータ名2': '値2' }); のように記述する |
| 手順3 | GTMでトリガーを設定し、タグを公開する | コードをウェブサイトやアプリに埋め込み、公開する |
| 手順4 | GA4の管理画面でカスタムディメンションやカスタム指標を作成する（必要な場合） | GA4の管理画面でカスタムディメンションやカスタム指標を作成する（必要な場合） |
Googleタグマネージャー（GTM）を使用する場合：初心者でも安心の設定方法
GTMは、コードの知識がなくても比較的簡単にパラメータを設定できるため、初心者の方におすすめです。
| メリット | 説明 |
| コーディング不要 | タグの設定をGTMの管理画面上で行えるため、HTMLやJavaScriptの知識がなくても、パラメータを設定できます。 |
| 一元管理 | GA4だけでなく、他のマーケティングタグ（例えば、Google広告のタグやFacebookピクセルなど）もGTMで一元管理できます。これにより、タグの管理が効率化され、ミスを減らすことができます。 |
| バージョン管理 | タグの設定変更履歴を管理でき、問題が発生した際に以前のバージョンに戻すことができます。これにより、安心してタグの設定変更を行うことができます。 |
| プレビュー機能 | タグを公開する前に、プレビューモードでタグが正しく動作するかどうかを確認できます。これにより、設定ミスによるデータの損失を防ぐことができます。 |
ここでは、GTMを使ってイベントパラメータを設定する手順を、ステップバイステップで詳しく解説します。例として、「商品詳細ページで、ユーザーが商品の色を選択したときに、選択された色をproduct_colorというパラメータで収集する」という設定を行ってみましょう。
事前準備：データレイヤーの確認
まず、ウェブサイトの開発者に、商品詳細ページでユーザーが色を選択したときに、選択された色の情報をデータレイヤーに格納してもらうように依頼します。データレイヤーとは、GTMに情報を渡すためのJavaScriptオブジェクトです。
例えば、以下のようなデータレイヤーが実装されているとします。
<script>
window.dataLayer = window.dataLayer || [];
window.dataLayer.push({
'event': 'color_selected',
'product_color': 'red' // ユーザーが選択した色の情報
});
</script>手順1. GTMで変数を作成する
- GTMのワークスペースにログインし、「変数」をクリックします。
- 「ユーザー定義変数」の「新規」をクリックします。
- 「変数の設定」をクリックし、「データレイヤーの変数」を選択します。
- 「データレイヤーの変数名」に、データレイヤー内のキー名を入力します。今回の例では、product_color と入力します。
- 「データレイヤーのバージョン」は、通常は「バージョン2」のままで問題ありません。
- 変数に名前を付けます。ここでは、「dlv - product_color」とします（dlvはデータレイヤー変数を意味する接頭辞としてよく使われます）。
- 「保存」をクリックします。
手順2. GTMでGA4イベントタグを作成する
- GTMのワークスペースで、「タグ」>「新規」をクリックします。
- 「タグの設定」>「Googleアナリティクス: GA4イベント」を選択します。
- 「測定ID」を入力します（GA4の管理画面で確認できます）。
- 「イベント名」を入力します。ここでは、color_selected と入力します。
- 「イベント パラメータ」セクションを展開します。
- 「パラメータ名」にパラメータの名前を入力します。ここでは、product_color と入力します。
- 「値」の右側にある「＋」アイコンをクリックし、先ほど作成した変数「dlv - product_color」を選択します。
- 必要に応じて、他のパラメータも追加できます。
- タグに名前を付けます。ここでは、「GA4 Event - Color Selected」とします。
- 「保存」をクリックします。
手順3. GTMでトリガーを設定する
- タグの編集画面で、「トリガー」セクションをクリックします。
- 「＋」アイコンをクリックして、新しいトリガーを作成します。
- 「トリガーの設定」をクリックし、「カスタムイベント」を選択します。
- 「イベント名」に、データレイヤーで設定したイベント名を入力します。今回の例では、color_selected と入力します。
- 「このトリガーの発生場所」は、通常は「すべてのカスタム イベント」のままで問題ありません。
- トリガーに名前を付けます。ここでは、「event - color_selected」とします。
- 「保存」をクリックします。
手順4. タグを公開する
- GTMのワークスペースの右上にある「公開」ボタンをクリックします。
- 「バージョン名」と「バージョンの説明」を入力し、「公開」をクリックします。
ここでは、GTMを使ってユーザープロパティを設定する手順を、ステップバイステップで詳しく解説します。例として、「ユーザーがログインしているかどうかをlogin_statusというユーザープロパティで収集する」という設定を行ってみましょう。
事前準備：データレイヤーの確認
まず、ウェブサイトの開発者に、ユーザーがログインしているかどうかをデータレイヤーに格納してもらうように依頼します。
例えば、以下のようなデータレイヤーが実装されているとします。
<script>
window.dataLayer = window.dataLayer || [];
window.dataLayer.push({
'login_status': 'logged_in' // または 'logged_out'
});
</script>手順1. GTMでユーザー定義変数を作成する
- GTMのワークスペースにログインし、「変数」をクリックします。
- 「ユーザー定義変数」の「新規」をクリックします。
- 「変数の設定」をクリックし、「データレイヤーの変数」を選択します。
- 「データレイヤーの変数名」に、データレイヤー内のキー名を入力します。今回の例では、login_status と入力します。
- 「データレイヤーのバージョン」は、通常は「バージョン2」のままで問題ありません。
- 変数に名前を付けます。ここでは、「dlv - login_status」とします。
- 「保存」をクリックします。
手順2. GTMでGA4設定タグを編集する
- GTMのワークスペースで、「タグ」をクリックします。
- 既に作成済みの「Googleアナリティクス: GA4設定」タグをクリックします。
- 「設定フィールド」を展開し、「ユーザープロパティ」セクションに移動します。
- 「追加」をクリックします。
- 「プロパティ名」にプロパティの名前を入力します。ここでは、login_status と入力します。
- 「値」の右側にある「＋」アイコンをクリックし、先ほど作成した変数「dlv - login_status」を選択します。
- タグを保存します。
手順3. タグを公開する
- GTMのワークスペースの右上にある「公開」ボタンをクリックします。
- 「バージョン名」と「バージョンの説明」を入力し、「公開」をクリックします。
データレイヤーは、ウェブサイトやアプリからGTMに情報を渡すためのJavaScriptオブジェクトです。データレイヤーを効果的に活用することで、より詳細なデータを収集し、分析に役立てることができます。
データレイヤーの構造例
<script>
window.dataLayer = window.dataLayer || [];
window.dataLayer.push({
'event': 'product_view', // 発生したイベント名
'ecommerce': { // 商品に関する情報
'items': [{
'item_id': 'SKU_12345',
'item_name': 'Stan and Friends Tee',
'affiliation': 'Google Merchandise Store',
'coupon': 'SUMMER_FUN',
'discount': 2.22,
'index': 0,
'item_brand': 'Google',
'item_category': 'Apparel',
'item_category2': 'Adult',
'item_category3': 'Shirts',
'item_category4': 'Crew',
'item_category5': 'Short sleeve',
'item_list_id': 'related_products',
'item_list_name': 'Related Products',
'item_variant': 'green',
'location_id': 'ChIJIQBpAG2ahYAR_6128GcTUEo',
'price': 9.99,
'quantity': 1
}]
},
'user_properties': { // ユーザーに関する情報
'user_rank': 'gold',
'login_status': 'logged_in'
}
});
</script>データレイヤー変数作成方法
- GTMで「変数」>「ユーザー定義変数」>「新規」をクリック
- 「変数の設定」>「データレイヤーの変数」を選択
- 「データレイヤーの変数名」にデータレイヤーのキー名を入力（例：ecommerce.items.0.item_name）
データレイヤーの実装は、ウェブサイトやアプリの開発者に依頼する必要があります。どのような情報をデータレイヤーに格納すべきかを開発者と相談し、効果的なデータ収集を実現しましょう。
gtag.jsを使用する場合：開発者向けの柔軟な設定方法
gtag.jsは、Googleのグローバルサイトタグで、GA4のデータ収集を行うためのJavaScriptライブラリです。GTMを使用せずに、直接ウェブサイトのコードに記述してパラメータを設定できます。
| メリット | 説明 |
| 柔軟性 | GTMを介さないため、より柔軟な設定が可能です。例えば、複雑な条件分岐に基づいてパラメータの値を動的に変更したり、非同期でデータを送信したりすることができます。 |
| パフォーマンス | GTMを使用しない分、ページの読み込み速度が若干速くなる可能性があります。ただし、その差はわずかであり、多くの場合はGTMを使用してもパフォーマンスに大きな影響はありません。 |
| 直接制御 | コードを直接記述するため、タグの動作を完全に制御できます。これは、高度なカスタマイズを行いたい場合や、GTMでは実現できない特殊な要件がある場合にメリットとなります。 |
以下は、gtag.jsを使ってイベントパラメータを設定する例です。purchase（購入）イベントに、transaction_id（取引ID）、value（購入金額）、currency（通貨）、items（購入商品）などのパラメータを付与しています。
gtag('event', 'purchase', {
transaction_id: 'T_12345', // 取引ID
value: 99.99, // 購入金額
currency: 'JPY', // 通貨
items: [ // 購入商品
{
item_id: 'SKU_12345',
item_name: '商品A',
price: 80.00,
quantity: 1
},
{
item_id: 'SKU_67890',
item_name: '商品B',
price: 19.99,
quantity: 1
}
]
});以下は、gtag.jsを使ってユーザープロパティを設定する例です。user_rank（ユーザーランク）、login_status（ログイン状態）、favorite_category（お気に入りカテゴリ）というユーザープロパティを設定しています。
gtag('set', 'user_properties', {
user_rank: 'gold', // ユーザーランク
login_status: 'logged_in', // ログイン状態
favorite_category: 'electronics' // お気に入りカテゴリ
});GA4管理画面でカスタム定義：レポートで活用するために
カスタムパラメータとカスタムユーザープロパティを設定した後は、それらをGA4のレポートで使用できるように、管理画面でカスタム定義を行う必要があります。
カスタムディメンションは、収集したパラメータをレポートで「ディメンション」（分析軸）として使用できるようにするための設定です。
- GA4の管理画面にアクセスし、「設定」>「カスタム定義」>「カスタム ディメンションを作成」をクリックします。
- 「ディメンション名」を入力します（レポートに表示される名前）。例えば、「商品カラー」と入力します。
- 「範囲」を選択します。イベントパラメータの場合は「イベント」、ユーザープロパティの場合は「ユーザー」を選択します。ここでは「イベント」を選択します。
- 「説明」を入力します（任意）。例えば、「購入された商品の色」と入力します。
- 「イベント パラメータ」または「ユーザー プロパティ」から、作成したパラメータを選択します。ここでは、先ほど作成したproduct_colorパラメータを選択します。
- 「保存」をクリックします。
カスタム指標は、収集したパラメータをレポートで「指標」（数値データ）として使用できるようにするための設定です。
- GA4の管理画面にアクセスし、「設定」>「カスタム定義」>「カスタム指標を作成」をクリックします。
- 「指標名」を入力します（レポートに表示される名前）。例えば、「商品の合計金額」と入力します。
- 「説明」を入力します（任意）。例えば、「購入された商品の合計金額」と入力します。
- 「イベント パラメータ」から、作成したパラメータを選択します。ここでは、例えば商品の合計金額を表すtotal_item_priceというカスタムパラメータを選択します。
- 「測定単位」を選択します（標準、通貨、時間など）。ここでは「通貨」を選択します。
- 「保存」をクリックします。
GA4パラメータ活用例：ビジネスを成長させるデータ分析
ここでは、様々な業種やサイトタイプにおけるパラメータの活用例を紹介します。 これらの例を参考に、自社のビジネスに合わせたパラメータ設計を行い、データに基づいた意思決定を行いましょう。
ECサイト：購買行動を詳細に分析し、売上アップにつなげる
| 活用例 | 設定するパラメータ | 分析できること | 得られる具体的なインサイト |
| 商品別の閲覧状況把握 | item_id（商品ID）, item_name（商品名）, price（価格）, item_category（カテゴリ）, item_brand（ブランド）, item_variant（バリエーション、色・サイズなど） | ・どの商品がよく見られているか ・商品の閲覧数、カート追加率、購入率 ・特定の商品詳細ページからの離脱率 | ・人気商品の特定 ・売れ筋商品/カテゴリ/ブランドの把握 ・価格帯別の売れ行き分析 商品ページの改善点の発見（例：特定の商品ページで離脱が多い→情報不足？写真が不十分？） |
| 詳細な商品分析 | item_variant（バリエーション） | ・どのバリエーション（色、サイズなど）が人気か ・バリエーション別の閲覧数、カート追加率、購入率 | ・人気カラーやサイズの把握 ・バリエーション別の在庫管理の最適化 ・商品ページの改善（例：特定カラーの商品写真が少ない→写真追加でカート追加率向上？） |
具体的な分析手順：
- GA4の「探索」レポートを開きます。
- 「ディメンション」にitem_nameやitem_categoryなどを追加します。
- 「指標」に「アイテムの表示回数」、「カートに追加」の発生回数、「アイテムの購入数」などを追加します。
- 各商品のパフォーマンスを比較し、人気商品や改善が必要な商品を特定します。
| 活用例 | 設定するパラメータ | 分析できること | 得られる具体的なインサイト |
| 広告効果測定 | campaign_id（キャンペーンID）, source（参照元）, medium（メディア） | ・各キャンペーンの流入数、コンバージョン数、収益 ・各参照元/メディアの費用対効果 | ・効果の高いキャンペーンの特定 ・費用対効果の高い広告媒体の特定 ・キャンペーンごとの顧客獲得単価の算出 ・広告予算の最適化 |
| メルマガ効果測定 | utm_campaign（キャンペーン名）, utm_source（配信元）, utm_medium（メディア、例：email） | ・メルマガ経由の流入数、コンバージョン数、収益 ・どのメルマガが効果的か ・メルマガ内のどのリンクが最もクリックされているか | ・効果の高いメルマガの特定（件名、配信時間、コンテンツ内容など） ・メルマガ経由のコンバージョン率向上施策の検討（例：ランディングページの改善、オファー内容の見直し） |
| SNS効果測定 | utm_campaign（キャンペーン名）, utm_source（SNS名）, utm_medium（メディア、例：social） | ・各SNSからの流入数、コンバージョン数、収益 ・どのSNSが効果的か ・SNS投稿の効果測定 | ・効果の高いSNSの特定（Facebook, Twitter, Instagramなど） ・SNS別のユーザー属性の違いの把握 ・SNS投稿の改善（例：投稿時間、投稿内容、ハッシュタグの最適化） |
具体的な分析手順：
- GA4の「集客」>「トラフィック獲得」レポートを開きます。
- 「セッションのデフォルト チャネル グループ」のディメンションを「セッションの参照元 / メディア」などに変更します。
- 「＋」をクリックして「セッションのキャンペーン」のディメンションを追加します。
- 各キャンペーンのパフォーマンスを比較し、効果の高いキャンペーンを特定します。
| 活用例 | 設定するパラメータ | 分析できること | 得られる具体的なインサイト |
| 優良顧客の特定 | user_rank（会員ランク）, total_purchase_amount（累計購入金額） | ・会員ランクごとの購入金額、購入頻度、リピート率 ・優良顧客の特定 | ・優良顧客（例：ゴールド会員、累計購入金額上位10%）の把握 ・優良顧客向けの特別なキャンペーンやサービスの企画（例：限定セール、送料無料） |
| 興味関心の把握 | favorite_category（お気に入りカテゴリ） | ・ユーザーがどのカテゴリの商品に興味を持っているか ・ユーザーの興味関心に基づいた商品レコメンドの精度向上 | ・ユーザーの興味関心に基づいた効果的な商品レコメンド ・パーソナライズされたマーケティング施策の実施（例：特定のカテゴリを好むユーザーにメール配信） |
具体的な分析手順：
- GA4の「探索」レポートを開きます。
- 「ディメンション」にuser_rankやtotal_purchase_amountなどを追加します。
- 「指標」に「購入数」、「収益」、「ユーザーあたりのセッション数」などを追加します。
- 優良顧客セグメントを作成し、そのセグメントのユーザーの行動を詳しく分析します。
メディア・コンテンツサイト：読者の興味関心を捉え、エンゲージメントを高める
| 活用例 | 設定するパラメータ | 分析できること | 得られる具体的なインサイト |
| 人気記事の特定 | article_id（記事ID）, article_title（記事タイトル） | ・記事ごとのページビュー数、閲覧開始数、エンゲージメントのあったセッション数 ・記事ごとの直帰率、読了率 | ・人気記事の特定 ・読了率の高い記事の傾向分析（テーマ、構成、長さなど） ・直帰率の高い記事の改善点の発見 |
| 著者別分析 | author（著者） | ・著者ごとの記事の閲覧数、読了率 | ・人気著者の特定 ・著者ごとの得意分野の把握 |
| カテゴリ別分析 | category（記事カテゴリ） | ・カテゴリごとの記事の閲覧数、読了率 | ・人気のカテゴリの特定 ・カテゴリごとのユーザーの興味関心の違いの把握 |
| 公開日別分析 | published_date（記事公開日） | ・記事の公開日と閲覧数の関係 | ・記事の新しさと閲覧数の関係の把握 ・リライトすべき記事の特定（例：古いが重要な記事で、閲覧数が減少している記事） |
具体的な分析手順：
- GA4の「エンゲージメント」>「ページとスクリーン」レポートを開きます。
- 「ページタイトルとスクリーンクラス」のディメンションを、カスタムディメンションで設定した「記事タイトル」などに変更します。
- 「＋」をクリックして「ページパス + クエリ文字列とスクリーン クラス」のディメンションを追加すると特定のURL単位で分析が可能です。
- 各記事のパフォーマンスを比較し、人気記事や改善が必要な記事を特定します。
| 活用例 | 設定するパラメータ | 分析できること | 得られる具体的なインサイト |
| スクロール分析 | scroll_depth（スクロール深度、例：25%, 50%, 75%, 90%, 100%） | ・ユーザーが記事のどの程度までスクロールしたか ・記事ごとの読了率の把握 | ・ユーザーが記事を最後まで読んでいるか ・記事のどの部分で離脱が多いか ・記事の長さや構成の最適化（例：離脱が多い部分を修正、重要な情報を前半に持ってくる） |
| 動画の再生状況分析 | video_play（動画再生開始）, video_complete（動画再生完了）, video_progress（動画再生途中、例：25%, 50%, 75%） | ・動画の再生回数、完了率 ・動画のどの部分で離脱が多いか | ・ユーザーが動画を最後まで視聴しているか ・動画の長さや内容の最適化（例：離脱が多い部分を修正、動画を短くする） ・効果的な動画コンテンツの特定（例：再生回数や完了率の高い動画の傾向を分析） |
| ファイルダウンロード分析 | file_download（ファイルダウンロード）, file_name（ファイル名）, file_type（ファイルの種類） | ・どのファイルがダウンロードされたか ・ファイルのダウンロード数 | ・ユーザーがどのような情報に興味を持っているか ・ダウンロードされやすい資料の傾向（ファイル形式、内容など） ・効果的な資料の特定と改善 |
具体的な分析手順：
- GA4の「探索」レポートを開きます。
- 「ディメンション」に「ページタイトル」や「記事ID」などを追加します。
- 「指標」に「イベント数」を選択し、「イベント名」で「scroll」（スクロール）や「video_start」（動画再生開始）、「file_download」（ファイルダウンロード）などを選択します。
- 各コンテンツのエンゲージメントを比較し、改善点を特定します。
| 活用例 | 設定するパラメータ | 分析できること | 得られる具体的なインサイト |
| 会員属性別分析 | membership_level（会員レベル、例：無料会員、有料会員） | ・会員レベルごとのログイン頻度、記事の閲覧数、限定コンテンツの利用状況 | ・会員レベルごとの行動の違いの把握 ・有料会員の満足度向上施策の検討（例：限定コンテンツの充実、特別なイベントへの招待） |
| ログイン状況別分析 | login_status（ログイン状態、logged_in / logged_out） | ・ログインユーザーと非ログインユーザーの行動の違い（例：記事の閲覧数、コメント数、シェア数） | ・ログインユーザーと非ログインユーザーの行動の違いの把握 ・ユーザーのログインを促す施策の検討 |
具体的な分析手順：
- GA4の「探索」レポートを開きます。
- 「ディメンション」にmembership_levelやlogin_statusなどのユーザープロパティを追加します。
- 「指標」に「セッション」、「ページビュー数」、「イベント数」などを追加します。
- 会員属性ごとの行動の違いを分析し、改善施策を検討します。
リード獲得・BtoBサイト：見込み顧客の行動を理解し、商談につなげる
| 活用例 | 設定するパラメータ | 分析できること | 得られる具体的なインサイト |
| フォーム別送信分析 | form_id（フォームID）, form_name（フォーム名） | ・フォームごとの送信数、コンバージョン率 | ・効果の高いフォームの特定 ・フォームの改善点の発見（例：入力項目が多すぎる、デザインがわかりにくい） |
| 流入元別送信分析 | lead_source（リードソース、例：オーガニック検索、広告、SNS、メルマガなど） | ・流入元ごとのフォーム送信数、コンバージョン率 ・各流入元からのリードの質（例：商談化率、受注率） | ・効果の高い流入元の特定 ・流入元別のフォーム最適化（例：広告からの流入が多い→広告文とフォームの内容を一致させる） |
具体的な分析手順：
- GA4の「探索」レポートを開きます。
- 「ディメンション」にform_nameやlead_sourceなどを追加します。
- 「指標」に「イベント数」を選択し、「イベント名」でフォーム送信に関連するイベント（例：form_submit）を選択します。
- 各フォームや流入元からの送信状況を比較し、改善点を特定します。
| 活用例 | 設定するパラメータ | 分析できること | 得られる具体的なインサイト |
| 資料別効果分析 | file_name（資料名）, file_type（ファイル形式、例：PDF, PPT） | ・資料ごとのダウンロード数 ・資料ダウンロード後の行動（例：フォーム送信、別ページの閲覧） | ・効果の高い資料の特定（内容、タイトル、ファイル形式など） ・資料ダウンロード後のユーザー行動の把握 |
| ダウンロード元ページ分析 | download_source（ダウンロードが行われたページのURLなど。ページパスで代用も可能） | ・どのページからの資料ダウンロードが多いか | ・効果的な導線の特定（例：特定の製品ページからの資料ダウンロードが多い→製品ページに資料へのリンクを目立つように設置する） |
具体的な分析手順：
- GA4の「探索」レポートを開きます。
- 「ディメンション」にfile_nameやdownload_sourceなどを追加します。
- 「指標」に「イベント数」を選択し、「イベント名」でfile_downloadを選択します。
- 各資料のダウンロード状況を比較し、効果の高い資料や改善が必要な資料を特定します。
| 活用例 | 設定するパラメータ | 分析できること | 得られる具体的なインサイト |
| 企業規模別分析 | company_size（企業規模、例：従業員数、1-10, 11-50, 51-200など） | ・企業規模ごとのサイト訪問数、ページ閲覧数、滞在時間、コンバージョン率 | ・ターゲット企業の特定（例：どの企業規模からのアクセスが多いか、コンバージョン率が高いか） |
| 業種別分析 | industry（業種、例：IT、製造、金融など） | ・業種ごとのサイト訪問数、ページ閲覧数、滞在時間、コンバージョン率 | ・ターゲット業種の特定（例：どの業種からのアクセスが多いか、コンバージョン率が高いか） ・業種別のニーズの把握（例：よく閲覧されるページの違い） |
具体的な分析手順：
- GA4の「探索」レポートを開きます。
- 「ディメンション」にcompany_sizeやindustryなどのユーザープロパティを追加します。
- 「指標」に「セッション」、「ページビュー数」、「コンバージョン数」などを追加します。
- 企業属性ごとの行動の違いを分析し、営業戦略やマーケティング施策の最適化に役立てます。
アプリ：ユーザー行動を詳細に分析し、アプリの成長につなげる
| 活用例 | 設定するパラメータ | 分析できること | 得られる具体的なインサイト |
| 画面別表示分析 | screen_name（画面名）、screen_class（スクリーン名） | ・画面ごとの表示回数、ユーザー数 ・画面遷移の流れ | ・よく使われる画面の特定 ・ユーザーがアプリ内でどのように遷移しているかの把握 ・離脱が多い画面の特定と改善（例：画面遷移が複雑、必要な情報が見つからない） |
| 遷移元・遷移先分析 | screen_name（画面名） | ・特定の画面の前後にどの画面が表示されたか ・画面間の遷移数 | ・ユーザーが意図した通りの画面遷移をしているか ・画面遷移のボトルネックの特定と改善（例：特定の画面から次の画面への遷移が少ない→ボタンがわかりにくい？、画面の表示速度が遅い？） |
具体的な分析手順：
- GA4の「エンゲージメント」>「画面」レポートを開きます。
- 「スクリーン名」別の表示回数やユーザー数を確認します。
- 特定の画面を選択し、その画面の遷移元や遷移先を確認します。
- 「探索」レポートで「経路データ探索」を使用すると、画面遷移の流れを視覚的に確認できます。
| 活用例 | 設定するパラメータ | 分析できること | 得られる具体的なインサイト |
| 商品別売上分析 | item_id（商品ID）, item_name（商品名）, price（価格）, quantity（数量） | ・商品ごとの購入数、収益 ・アプリ内購入の合計収益、平均購入金額 | ・売れ筋商品の特定 ・収益性の高い商品の特定 ・商品別の販売戦略の最適化（例：売れ筋商品の露出を増やす、収益性の高い商品のセット販売を促進する） |
| カテゴリ別売上分析 | item_category（商品カテゴリ） | ・カテゴリごとの購入数、収益 | ・人気のカテゴリの特定 ・カテゴリ別の販売戦略の最適化（例：人気のカテゴリの商品数を増やす、カテゴリ別のキャンペーンを実施する） |
| 通貨別売上分析 | currency（通貨） | ・通貨ごとの購入数、収益 | ・海外ユーザーの購入状況の把握 ・為替レートの変動による収益への影響の分析 ・多通貨対応の検討（例：海外ユーザーが多い場合、現地通貨での決済を導入する） |
具体的な分析手順：
- GA4の「収益化」>「アプリ内購入」レポートを開きます。
- 「アイテム名」別の購入数や収益を確認します。
- 「探索」レポートで、item_id、item_category、currencyなどのディメンションと、「アイテムの収益」などの指標を組み合わせて、より詳細な分析を行います。
| 活用例 | 設定するパラメータ | 分析できること | 得られる具体的なインサイト |
| レベル別行動分析 | user_level（ユーザーレベル、例：初心者、中級者、上級者） | ・レベルごとのアクティブユーザー数、利用時間、アプリ内購入の有無、特定の機能の利用頻度 | ・レベルごとの行動の違いの把握< ・初心者向けのチュートリアルの改善 ・上級者向けのコンテンツの充実 ・レベルに応じたゲームバランスの調整 |
| ログイン方法別利用状況 | login_method（ログイン方法、例：Googleアカウント、Facebookアカウント） | ・ログイン方法ごとのアクティブユーザー数、利用時間、アプリ内購入の有無 | ・利用者の多いログイン方法の特定 ・ログイン方法別の利用状況の違いの把握（例：Googleアカウントでログインしたユーザーは、Facebookアカウントでログインしたユーザーよりも、アプリの利用時間が長い） ・ログイン方法別のマーケティング施策の最適化（例：利用者の多いログイン方法を促進する） |
具体的な分析手順：
- GA4の「探索」レポートを開きます。
- 「ディメンション」にuser_levelやlogin_methodなどのユーザープロパティを追加します。
- 「指標」に「アクティブ ユーザー」、「エンゲージメント率」、「アプリ内購入の収益」などを追加します。
- ユーザー属性ごとの行動の違いを分析し、アプリの改善やマーケティング施策の最適化に役立てます。
GA4パラメータ設定の注意点：落とし穴を回避して正確なデータ収集を
GA4のパラメータ設定は、データ分析の精度を大きく左右します。 以下の点に注意して、正しく設定を行い、正確なデータを収集しましょう。
命名規則の統一：表記揺れを防いで、データ集計をスムーズに
パラメータ名に表記揺れがあると、データの集計や分析が正確に行えません。事前に命名規則を決め、チーム内で共有することが重要です。
ポイント
| 項目 | 詳細 |
| 大文字/小文字 | item_nameとItem_Name、ITEM_NAMEはすべて別のパラメータとして認識されます。全て小文字で統一する、すべて大文字で統一するなど、どちらかに揃えましょう。 |
| 単語の区切り | 単語の区切り方を統一しましょう。よく使われるのは以下の3つです。 ・スネークケース：item_name（単語をアンダースコア_で区切る） ・キャメルケース：itemName（2つ目以降の単語の頭文字を大文字にする） ・パスカルケース：ItemName（すべての単語の頭文字を大文字にする） |
| 省略形 | できるだけ省略せずに、わかりやすいパラメータ名をつけましょう。やむを得ず省略する場合は、省略形のルールを決め、チーム内で共有しましょう。（例：category→cat, number→num） |
| 一貫性 | 一度決めた命名規則は、 常に守りましょう。途中で変更すると、データの集計や分析に支障をきたします。 |
例：Google推奨の命名規則
Googleは、推奨イベントで使われている命名規則として、小文字のスネークケースを推奨しています。
個人情報の取り扱い：プライバシー保護に配慮する
個人を特定できる情報（PII：Personally Identifiable Information）を収集しないように注意してください。
ポイント
| 項目 | 詳細 |
| 収集してはいけない情報 | 氏名、メールアドレス、電話番号、住所、クレジットカード番号など、個人を特定できる情報を収集してはいけません。 |
| ハッシュ化 | ユーザーIDなど、個人を特定できる可能性がある情報を収集する場合は、ハッシュ化（不可逆的な暗号化）などの方法で匿名化しましょう。ハッシュ化することで、元の情報を復元できなくなり、プライバシーを保護できます。 |
| 仮名化 | 個人を特定できる情報を、直接関連のない別の値（仮名）に置き換えることで、プライバシーリスクを低減できます。例えば、ユーザーIDをランダムな文字列に置き換えるなどの方法があります。 |
| プライバシーポリシー | ウェブサイトやアプリのプライバシーポリシーに、どのような情報を収集し、どのように利用するのかを明記しましょう。ユーザーに、データの収集と利用について透明性を持って説明することが重要です。 |
参考: [GA4] 個人を特定できる情報（PII）を送信しないためのおすすめの方法
パラメータ数の制限：本当に必要なものだけを厳選する
イベントごとに設定できるパラメータ数、およびユーザーごとに設定できるユーザープロパティ数には制限があります。
- イベントパラメータ：1イベントあたり最大25個まで
- ユーザープロパティ：1プロパティあたり最大25個まで
やみくもにパラメータを設定するのではなく、本当に必要なパラメータを厳選し、データ分析の目的に沿って設計することが重要です。
参考：
データ反映までの時間：レポートに反映されるまで最大24時間
パラメータを設定してからデータがレポートに反映されるまでには、最大24時間かかる場合があります。すぐにデータが反映されなくても、焦らずに待ちましょう。
パラメータ設定後の確認：探索レポートでデータ収集状況を確認
パラメータ設定後、データが正しく収集されているか、GA4の「探索」レポートで確認しましょう。
確認手順
- GA4の「探索」>「自由形式」レポートを開きます。
- 「ディメンション」の「＋」をクリックし、設定したカスタムディメンションを追加します。
- 「指標」の「＋」をクリックし、設定したカスタム指標や、イベント数、ユーザー数などの関連する指標を追加します。
- 表やグラフにデータが表示されれば、正しく設定できています。
DebugViewでリアルタイム確認：設定ミスを早期に発見
GTMのプレビューモードとGA4のDebugViewを併用すると、パラメータが正しく送信されているかをリアルタイムで確認できます。
確認手順
- GTMのワークスペースで「プレビュー」をクリックし、デバッグ対象のウェブサイトを開きます。
- GA4の「設定」>「DebugView」を開きます。
- デバッグ対象のウェブサイトでイベントを発生させると、DebugViewにイベントとパラメータが表示されます。
- パラメータ名と値が正しく送信されていることを確認します。
参考: [GA4] DebugView
まとめ：GA4パラメータを使いこなせば、データ分析は無敵に！
本記事では、GA4のパラメータについて、種類、設定方法、活用例、注意点を網羅的に解説しました。パラメータは、GA4で詳細なデータ分析を行うために欠かせない要素です。本記事を参考に、適切なパラメータ設計と設定を行い、データドリブンな意思決定でビジネスを成長させましょう！
要点まとめ
- パラメータは2種類: イベント発生時の情報を記録する「イベントパラメータ」と、ユーザー属性を記録する「ユーザープロパティ」
- イベントパラメータを使いこなす: 自動収集パラメータ、推奨パラメータ、カスタムパラメータを適切に設定し、ユーザー行動を詳細に把握
- ユーザープロパティを使いこなす: 自動収集ユーザープロパティ、カスタムユーザープロパティを適切に設定し、ユーザー属性を深く理解
- 2つの設定方法: 初心者でも安心の「Googleタグマネージャー（GTM）」と、開発者向けの「gtag.js」
- 業種別活用例: ECサイト、メディア・コンテンツサイト、リード獲得・BtoBサイト、アプリの4つの業種における具体的な活用例を紹介
- 落とし穴を回避: 命名規則、個人情報、パラメータ数制限、データ反映時間、設定後の確認など、注意すべきポイントを解説
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