Cozies編集部
Googleが2013年から提供してきたWeb分析ツール「Universal Analytics（以下UA）」は、2023年7月をもって有償版も含めてサポートが終了しました。今後はより高度で現代のユーザーに寄り添ったGoogle Analytics 4（以下、GA4）を使っていく必要があります。
UAとGA4ではデータの分析方法や計測方法、レポート画面の表示などが異なります。サポート終了になるため急いでGA4に移行してみたものの、変更点、指標の変化に戸惑っている、という方も多いのではないでしょうか。
この記事では、「GA4に移行してみたものの、使い方が分からない」「社内にWeb分析に関するノウハウがない」という方に向けて、UAとGA4の違いに焦点を当てて、画像付きで分かりやすく解説します。
目次
ユニバーサルアナリティクス（以下UA）とは、2013年にリリースされた、Googleアナリティクスのデータを計測・処理するシステムです。
GA4とは、「Googleアナリティクス4プロパティ」の略称で、Googleアナリティクスのプロパティのひとつです。2019年にGoogleアナリティクスに実装され、2020年にバージョンアップされたタイミングで「GA4プロパティ」と改称されました。
UAとGA4はそれぞれ異なるプロパティであり、どちらも「アクセス解析」をするプロパティですが、データの処理や計測方法が異なる別のツールです。
ユーザーがウェブサイトを訪問してからサイトを離脱するまでの一連の操作を「セッション」と呼びますが、UAはこの「セッション」に重きを置いた分析を行っていました。具体的には、「最後までページを閲覧した」「途中で他リンクにとんだ」など、そのページがどれほどユーザーにとって魅力的か、あるいは改善余地があるものかを判断していたのです。
しかし、この方法ではページを閲覧した時間や、ページに埋め込まれた動画の視聴の有無などまで詳しく追うことは出来ませんでした。加えて、パソコンやスマートフォンなどの端末ごとにカウントしており、複数の端末を使用しているユーザーの行動を正確に捉えきれていませんでした。つまり、現代のユーザーのライフスタイルやトレンドに合った分析を行い、効果的なアプローチをすることが難しかったのです。
一方で、GA4ではユーザーを軸に分析します。これは、異なる端末からのアクセスでも同一のユーザーと判別して分析できる仕組みで、UAでは計測できないページスクロールやアプリのダウンロード数、ページは最後まで閲覧しているかなどのユーザーの行動まで分析できるようになりました。
また、GA4ではページビューはイベント（ユーザーの行動）に含まれるようになり、名称も表示回数に変更されました。GA4で名称や着眼点がバージョンアップされたことで、より現代のトレンドに合った適格な指標が計測できるようになったのです。
ここまで、UAとGA4についての基本的な違いについて解説してきました。GA4は従来のUAと比べて、アプリのダウンロード、動画の視聴など高度なトラッキングが可能で、1人が複数の端末を持つのが一般的になった現代にマッチしている分析方法を取り入れています。
UAの「セッション」からGA4の「ユーザー」に分析軸が変更されたことで、データの計測方法が異なります。UAで個別に計測されていたものが、GA4では「イベント」としてまとめて計測されます。
UAの計測方法である「ページビュー」単位での分析とは、ブラウザがGoogle アナリティクスのトラッキングコードを埋め込んだページを読み込む数を計測することです。ページ間を遷移する際に計測されます。たとえば、一度ウェブサイトを訪れ、ページを更新した場合も1ページビュー、前のページに戻ってから再び訪れた場合も1ページビューとして計測されます。
またGA4の計測方法である「イベント」単位での分析とは、ユーザーの行動すべてが「イベント」として計測されることです。動画の視聴時間や広告のスキップ、離脱クリックなどを計測できます。ユーザーがサイトやアプリ内でどのような行動をしたかを細かく把握できます。
データの計測指標については、セッション数、コンバージョン数、離脱率、直帰率が変更されます。
1つのセッションとして計測される際の範囲が変更になっています。UAの場合には複数のセッションとして計測されていたもののなかには、GA4では1つのセッションとして計測されるものもあります。
例えば、夜にウェブサイトを訪れて閲覧の途中で日付が変わった場合、UAでば2つのセッションとして計測されます。GA4の場合、区別されずに1つのセッションとして計測されます。
コンバージョンとは、webサイトの運営者がユーザーにとってほしい行動のことであり、最終的な目標にあたります。ユーザーにとってほしい行動とは、ECサイトにおける商品の購入やメルマガ登録など、「そのwebサイトの目的」とも言えます。
従来のUAでは、コンバージョンを「到達ページ」「滞在時間」「PV数」「イベント」の4種類に分けて計測していました。
しかし、GA4ではすべてのコンバージョンを「イベント」としてまとめて計測します。例えば、滞在時間を知りたい場合、UAではいきなり「滞在時間」を閲覧しますが、GA4では「イベント」ページの中から「滞在時間」を指定して確認することになります。
離脱率とは、あるサイトのページが閲覧された回数に対して、そのページを見た人が離脱した、つまりそこでサイトの閲覧を終了した割合のことです。
UAではwebサイト全体・各ページごとに離脱率が計測されています。対してGA4は、離脱率という指標をもちません。離脱率を確認するためには、「離脱数」と「セッション」を確認して、自力で計算する必要があります。離脱数などのデータはCSVやスプレッドシートにエクスポートすることができます。
UAとGA4における直帰率は、指標のみならず、そもそもの定義が異なります。
UAにおける直帰率は、全体のセッションのうち何%のユーザーが他のページを閲覧せずに離脱したのかを示す指標です。
一方、GA4では、例えサイトやページにアクセスしても、閲覧が10秒未満で終了したり、コンバージョンイベントが発生しなかった場合に直帰とカウントされます。もし他のページを閲覧せずに離脱したとしても、閲覧時間が数十秒以上の場合やコンバージョンイベントが発生している場合には直帰としてカウントされません。
定義が変更されたことで、ウェブサイトがユーザー行動に与えた影響の有無を、より正確に知ることができ、効果的なウェブサイトへの改善にも役立ちます。
エンゲージメントは、GA4から新たに追加された指標で、「サイトやアプリに対するユーザーの行動」のことです。ユーザーの行動とは、ページ内のスクロールや動画の再生など、何かしらのアクションを指します。
エンゲージメントの定義は、「10秒（設定で変更可能）を超えて継続したセッション」「コンバージョンイベントが発生したセッション」「2回以上のPVが発生したセッション」の3つです。このどれにも当てはまらない場合には、直帰として計測されます。
UAではセッションごとにカウントされるのに対し、GA4では同一セッションないで発生したイベントをその都度数えます。
例えば、あるユーザーが1回のセッションで１つの目標を3回達成したとき、コンバージョン数はUAでは1回と表示され、GA4では3回と表示されます。
UAではユーザー行動を「カテゴリ」「ラベル」「値」として計測していましたが、GA4にはこの概念が存在しません。GA4では、ページビューやセッションなども含めたすべてのユーザー行動のデータを「イベント」として計測します。
BigQueryとは、「Google Cloud Platform（GCP）」において提供されているデータ分析サービスです。ビッグデータを高速で分析することが可能です。
UAは、連携のために有料版のGoogleアナリティクス360を契約する必要があります。一方、GA4は、Googleアナリティクス360の契約なしデータのエクスポートは無料で利用できます。しかし、それ以外の無料利用には制限があります。
UA360の契約を結んでいた場合には、2024年7月1日までは引き続きデータの処理が可能です。それ以降もデータ分析を行いたい場合には、GA4への移行が必要です。
ここまでUAとGA4の違いについて解説してきました。変更点を簡単にまとめると以下のようになります。
そして、UAからGA4に移行することで以下のような新たな機能が使用可能になります。
アプリとウェブを横断して分析する
ユーザーの行動予測
プライバシーを重視したデータ計測
しかし、UAからデータを引き継げない点や、データの保持期間が短い（デフォルト設定の場合、ユーザー属性のデータは2ヶ月で削除され、他のデータも、最長14カ月、有料版なら50カ月までとなっている）点、また、再び使い方を学びなおす必要がある点は考慮しておきましょう。
本記事では、ユニバーサルアナリティクス（UA）とGA4の違いについて解説しました。
GA4はWebサイトとアプリの横断的な分析を可能にした一方で、UAで使用されていた「直帰率」や「離脱率」などの多くのデータが利用できません。そのため、早めにGA4の使い方に慣れておくと良いでしょう。
また、その分析方法から「ユーザーの行動をトラッキングして分析する」という色が強くなっています。これからは潜在的な顧客を獲得するだけでなく、生涯顧客価値を追及していく、という対応へとシフトしていくことも重要です。
UAとGA4の違いは主に5つあります。
計測軸
データの計測方法
指標の定義
レポート画面の表示
BigQuery連携
複数端末を使用するユーザー行動に対応することで、現代のユーザーのライフスタイルやトレンドに合った分析を行うことが目的です。
これにより、より効果的なアプローチが可能になります。
