超簡単！難解なGoogle Analytics 4(GA4) を AI（GPT）でアクセス分析＆対策できるワークフロー・BigQueryなしの最短セットアップを紹介

• レポート項目名（例:「ランディング ページ」の表記ゆれ）も変わりうるため、検索ワードは公式ヘルプ併用がおすすめです。
• PDF やスプレッドシートを GPT に渡す方式は、利用する AI サービスのファイル添付仕様・プライバシーポリシーの変更で運用できなくなる場合があります（社内データは特に注意）。
• 記事は BigQuery なしの手作業エクスポート前提です。規模が大きいサイトでは公式のデータ連携の方が向く場合があります。

2025年Google Analytics 4（アナリティクス／GA4）に移行してから、本当に難しくなったと感じます。専門的にKPIを定めて設計してから使う前提になり、画面を見ても正直よく分かりません。困ったものです。 そして、メガネをくいっと上げて早口で「指標を定義してKPIツリーにブレークダウンし、データ品質とアトリビューションを整流し、探索レポートをダッシュボードへ最適化します。GA4×BigQueryでクイックウィンから継続的にグロースさせます。ふう…」みたいな勉強をしたくありません。 そこで、難解なGA4のデータをGPTに読み込ませて状況を解説してもらいました。

結果、とても分かりやすくGOODでした。

Google AnalyticsとAIを連携させるツールはいくつかあるようですが、多くはBigQueryとの連携やAPIを使うなど、少し難しいことが多いです。

ここでは超簡単にGoogle AnalyticsをAIで分析してみます。

すでにGoogle Analytics 4（以下、アナリティクス）を導入済みとします。まだ導入していない方は、以下のサイトなどを参照して導入してください。 Google Analytics 4（アナリティクス／GA4）導入 https://creatopia.jp/media/11048/ https://www.xserver.ne.jp/blog/sitekit-setting/

アナリティクスにログインします。

アナリティクスにログインします。「レポート」に入ります。以下リラゴンの実際のダッシュボードです。 ごちゃごちゃとして意味がわかりませんが安心してください。「ライブラリ」に入ります。 コレクションをすべて削除します。右上の縦三点（⋮）メニューから削除できます。

新しいコレクションを作成

すっきりした画面になりました。新しいコレクションを作成します。この「コレクション」で選んだ設定が、レポートのメニューに出てきます。これが分かりにくい原因です。 さらに「空白」をクリックして追加します。 2か所に名前を付けます（例：「ブログ」「解析」）。 ブログ用に入れておくと良い項目は以下です。「どこから来た → どの記事を見た → どのくらい読んだ → どんな人か」を一通り把握できます。ドラッグでコレクションに追加します。 トラフィック獲得 ユーザー獲得 ランディング ページ ページとスクリーン クエリ エンゲージメントの概要 ユーザー属性の詳細 ユーザーの環境の詳細 注意：「ランディングページ」で検索しても出てきません。「ランディング ページ」（スペースあり）でヒットします。不親切ですね。 保存すると、レポートが作成されます。

レポートのメニューに項目が登場

次にコレクションを「・・・メニュー」から公開にします。公開にすると、レポートのメニューに先ほどの項目が表示されます。これで準備完了です。本当にわかりにくいですね。 レポートのメニューに先ほどの項目が表示されるのでクリックします。分析したい日付を指定します。長期で分析したければ1年、初期設定は1か月です。

レポートをダウンロード

共有アイコンをクリックし、ファイルをダウンロードします。

ChatGPTで分析するならPDFがおすすめです。

Googleスプレッドシートでも良いかもしれません。

CSVにするとPythonのコードを書いて読み込もうとしたりして、あまりうまくいきませんでした。

AIエディターのCursorなどを使うなら、CSVはうまく読めました。

各項目をPDFでダウンロードしていきます。ちょっと面倒ですが我慢です。

GPTで分析

そのPDFをGPTにドラッグ＆ドロップします。 うまく読めました。GPTに気づいたことを分析してもらうと、「確かにね」という結果を出してくれます。いろいろ質問できるので、対策も簡単に分かります。内容が難しいときは、小学生向けに説明してとお願いしてください。

Cursorでも分析

Cursorでは1年分のCSVを分析しました。Cursorのほうが細かく分析にするの向いている気がします。 本ブログの1年間40000ユーザー数を分析した結果は以下です。

検索に依存しているのは確かです。

SNSがメンドクサイからです。

誰とも繋がりたくない。

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Edgeユーザが視聴時間がないのは面白い傾向です。

初心者が多いのかも。

タイトルとかURLは、本当に適当につけているので、課題が明確でした。

まあ客観的に分析してくれるのでありがたい。

全CSVデータ分析：10行まとめ

アクセス規模：年間 40,000ユーザー。日本 99.5%／Chrome 75%／Organic 94%。 CTR問題：平均 2–4%（業界平均 15%）。掲載順位は良いが、検索結果での見せ方が弱い。 人気コンテンツ：Unreal Engine 5／3Dスキャン／IoTが強く、エンゲージメント 60–130秒。 エンゲージメント格差：高品質記事（130秒）と低品質記事（25秒）で5倍の差。 新規ユーザー獲得：95%以上が新規。既存ユーザーの再訪が課題。 海外潜在力：フィリピン 86%／オーストラリア 65% の高エンゲージメント国あり。 ブラウザ特性：Edgeユーザーが最も熱心（96秒）。モバイルSafariは安定。 成長傾向：Organic Search 4倍増／Direct 2.6倍増。技術需要の拡大を示唆。 結論：日本中心の高成長サイト。質向上と海外展開でさらなる伸びが可能。

対策：10行まとめ

CTR改善：タイトル／メタ改善、URL構造見直し、検索結果での魅力度アップ。 コンテンツ充実：高エンゲージメント記事（94秒以上）のフォーマットを全記事へ横展開。 アクセス多様化：Direct／Referral増のため、SNS・コミュニティ・メールマガジンを活用。 国際展開：英語化を開始し、フィリピン／オーストラリア市場を開拓。 ブラウザ最適化：Edgeユーザー向けに技術深度を強化、モバイル体験も改善。 ランディング改善：新規ユーザー95%を獲得している記事の成功パターンを横展開。 SEO内部対策：ページ速度、モバイル対応、内部リンクを強化。 技術的改善：サイト構造最適化、画像圧縮、CDN導入。 効果測定：KPI設定、A/Bテスト、継続的モニタリング。 運用体制：品質管理体制を整備、定期レビュー、スケーラブルな仕組み化。 以上！AIでアクセス解析を分析すると簡単に状況がわかって、とても良い感じでした。もう人間がデータを読む時代は終わってるのですよ。