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。。。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。