GA4がSEO分析に不可欠な理由
Webサイトへの自然検索流入を増やし、そこからコンバージョンを生み出すことがSEOの最終目標です。しかし、検索順位だけを追いかけていても、実際にユーザーがサイト内でどのように行動し、成果につながっているかは把握できません。
GA4（Google Analytics 4）は、イベントベースの計測モデルにより、ページビューだけでなくスクロール・クリック・動画再生などのユーザー行動を自動で記録します。旧Universal Analytics（UA）がページ単位・セッション単位の分析に限定されていたのに対し、GA4ではユーザー単位で行動を横断的に追跡できるため、「自然検索で流入したユーザーがどのページで離脱し、何がコンバージョンの障壁になっているか」まで踏み込んだ分析が可能です。
SEO担当者にとってGA4が重要な理由は、次の3点に集約されます。
- 自然検索チャネルの成果を定量的に評価できる: Organic Searchセグメントのセッション数、キーイベント（コンバージョン）数、収益を期間比較で追跡できます
- Search Consoleとの連携で検索クエリとサイト内行動を一気通貫で分析できる: 検索結果でのクリック率とサイト内のエンゲージメントを同一画面で確認できます
- 探索レポートでSEO特化のカスタム分析ができる: 標準レポートでは見えない、ランディングページ別・キーワードカテゴリ別の深掘り分析を自在に構築できます
SEO分析で追うべきGA4の主要指標
GA4には数多くの指標がありますが、SEO分析に直結するものは限られています。闇雲にデータを眺めるのではなく、以下の指標に焦点を絞ることで効率的な改善サイクルを回せます。
自然検索流入に関する指標
| 指標 | 確認場所 | SEOでの活用ポイント |
|---|---|---|
| セッション数（Organic Search） | レポート > 集客 > トラフィック獲得 | 自然検索流入の総量を把握し、施策前後の増減を比較します |
| 新規ユーザー数 | レポート > 集客 > ユーザー獲得 | 新規流入の獲得力を測ります。SEO施策は新規ユーザーの増加に直結しやすい指標です |
| ランディングページ別セッション | レポート > エンゲージメント > ランディングページ | どのページが自然検索の入り口になっているかを特定します |
ユーザー行動・エンゲージメントに関する指標
| 指標 | 意味 | SEO改善への示唆 |
|---|---|---|
| エンゲージメント率 | 10秒以上の滞在、2ページ以上の閲覧、またはキーイベント発生のいずれかを満たしたセッションの割合 | 低い場合はコンテンツとユーザーの検索意図にずれがある可能性があります |
| 平均エンゲージメント時間 | ユーザーがページをアクティブに閲覧していた平均時間 | 長いほどコンテンツが読まれている証拠です。ページ種別ごとに基準値を設けて監視します |
| スクロール率（scroll イベント） | ページの90%以上までスクロールしたユーザーの割合 | 記事コンテンツの読了率を示します。低い場合は記事構成やリード文の改善が必要です |
| 直帰率 | エンゲージメントが発生しなかったセッションの割合 | GA4では「1 - エンゲージメント率」として定義されています。高い場合はページ品質の見直しが求められます |
コンバージョンに関する指標
| 指標 | 確認場所 | SEOでの活用ポイント |
|---|---|---|
| キーイベント数 | レポート > エンゲージメント > キーイベント | 自然検索経由でのコンバージョン件数を把握します |
| キーイベント率 | 探索レポートで算出 | セッション数に対するコンバージョン率です。ページごとに比較することで改善優先度を決められます |
| 収益（Eコマース計測時） | レポート > 収益化 | 自然検索が売上にどれだけ貢献しているかを金額で可視化します |
GA4で自然検索の流入データを確認する手順
チャネル別の流入推移を見る
GA4の標準レポートから自然検索流入を確認する手順は以下のとおりです。
- GA4の左メニューから「レポート」を選択します
- 「集客」>「トラフィック獲得」を開きます
- ディメンションが「セッションのデフォルト チャネルグループ」になっていることを確認します
- 「Organic Search」の行を確認し、セッション数・エンゲージメント率・キーイベント数を把握します
- 画面右上の日付セレクターで比較期間を設定し、前月比や前年比で増減を確認します
ここで注目すべきは、セッション数だけでなくエンゲージメント率とキーイベント数の推移です。セッション数が増えていてもエンゲージメント率が下がっている場合、検索意図に合わないページへの流入が増えている可能性があります。
ランディングページ別の自然検索パフォーマンスを調べる
「Organic Searchの総数はわかったが、どのページが貢献しているのか」を深掘りするには、次の操作を行います。
- 「レポート」>「エンゲージメント」>「ランディングページ」を開きます
- 画面上部の「比較を追加」をクリックします
- ディメンション「セッションのデフォルト チャネルグループ」、値「Organic Search」を選択して適用します
- これで自然検索流入に絞ったランディングページ別のデータが表示されます
表示される一覧から、セッション数が多いのにエンゲージメント率が低いページ、またはエンゲージメント率は高いのにキーイベントに至っていないページを特定できます。前者はコンテンツの改善、後者はCTA（行動喚起）の最適化が改善の方向性です。
探索レポートでSEO専用のカスタム分析を構築する
標準レポートでは大まかな傾向を掴めますが、SEO施策の意思決定に必要な粒度のデータを得るには探索レポートが不可欠です。ここでは、SEO分析に特化した3つの探索レポートの構築手順を紹介します。
レポート1: ランディングページ別SEOパフォーマンス一覧
自然検索流入のページごとに、流入数・エンゲージメント・コンバージョンを一覧化するレポートです。
設定手順:
- 左メニュー「探索」>「空白」で新規レポートを作成します
- 「変数」タブで以下を追加します
- セグメント: 「セッション セグメント」で「セッションのデフォルト チャネルグループ」が「Organic Search」と完全一致する条件を作成します
- ディメンション: 「ランディングページ + クエリ文字列」を追加します
- 指標: 「セッション」「エンゲージメント率」「平均エンゲージメント時間」「キーイベント」「イベント数」を追加します
- 「設定」タブに移り、作成したセグメントを「セグメントの比較」へドラッグします
- 「行」に「ランディングページ + クエリ文字列」をドラッグします
- 「値」に各指標をドラッグします
- 「フィルタ」でセッション数が一定以上（例: 10以上）のページに絞ると、ノイズを除去できます
このレポートにより、自然検索で流入するすべてのページについて、流入数とユーザーの満足度（エンゲージメント）、ビジネス成果（キーイベント）を横並びで比較できます。
レポート2: 自然検索ユーザーのサイト内導線分析
自然検索で流入したユーザーが、サイト内でどのような経路をたどっているかを可視化するレポートです。
設定手順:
- 探索から「経路データ探索」テンプレートを選択します
- セグメントに先ほどと同じOrganic Searchセグメントを適用します
- 「始点」に「ランディングページ + クエリ文字列」を設定します
- ステップ数を3〜5に設定して、ユーザーが流入後にどのページへ遷移し、最終的にどこで離脱するかを確認します
コンバージョンに至るユーザーが共通して経由するページや、離脱が多発するページを特定できます。離脱が多いページには内部リンクの追加やCTAの改善を施すことで、自然検索流入の成果を高められます。
レポート3: 期間比較でSEO施策の効果を検証する
リライトやテクニカルSEOの施策を行った前後で、対象ページのパフォーマンスがどう変化したかを検証するレポートです。
設定手順:
- 探索で「自由形式」を選択します
- セグメントにOrganic Searchセグメントを適用します
- ディメンションに「ランディングページ + クエリ文字列」「月」を追加します
- 「行」に「月」、「列」に「ランディングページ + クエリ文字列」をセットし、ピボットテーブル形式にします
- 値に「セッション」「キーイベント」を設定します
- フィルタでリライト対象ページのURLに絞ります
月次推移をピボットテーブルで見ることで、施策実行月の前後で自然検索セッションやコンバージョンがどう変わったかを一目で把握できます。
Search Console連携で検索クエリとサイト行動をつなげる
GA4単体では「ユーザーがどの検索クエリでサイトに到達したか」を知ることができません。Search Consoleと連携することで、検索結果での表示回数・クリック数・クリック率・平均掲載順位といったデータをGA4上で確認できるようになります。
連携の設定手順
- GA4の管理画面（歯車アイコン）を開きます
- 「プロパティ設定」>「サービスとのリンク」>「Search Console のリンク」を選択します
- 「リンク」ボタンをクリックし、連携するSearch Consoleプロパティを選択します
- ウェブストリームを選択し、送信して連携を完了します
重要な注意点として、1つのSearch Consoleプロパティに連携できるGA4プロパティは1つだけです。逆も同様で、1つのGA4ウェブストリームに連携できるSearch Consoleプロパティも1つに限定されています。
連携後に使える2つのレポート
連携が完了すると、GA4のレポートに以下の2つが追加されます。
Googleオーガニック検索レポート: ランディングページ別に、Search Console由来の表示回数・クリック数とGA4由来のセッション・エンゲージメント指標を並べて確認できます。「クリック数は多いのにエンゲージメント率が低いページ」を発見すると、検索意図とコンテンツの不一致を疑えます。
クエリレポート: どの検索クエリでサイトが表示され、クリックされたかを一覧化します。「表示回数は多いのにクリック率が低いクエリ」は、タイトルタグやメタディスクリプションの改善によりクリック率を向上させるチャンスです。
連携データを活かしたSEO改善の実践例
Search Console連携データを使った具体的な改善フローを紹介します。
ケース1: 表示回数が多いのにクリック率が低い
クエリレポートでCTR（クリック率）が平均値を下回るクエリを抽出します。該当するランディングページのtitleタグとmeta descriptionを検索意図に合致する内容に書き換えます。改善後2〜4週間でCTRの変化をクエリレポートで検証します。
ケース2: クリック数は多いがコンバージョンに至らない
Googleオーガニック検索レポートで、クリック数上位のページのキーイベント数を確認します。キーイベントが0のページは、CTAの配置見直し、関連コンテンツへの内部リンク強化、フォーム導線の簡略化などの施策を検討します。
ケース3: 検索順位は高いがセッション数が想定より少ない
Search Console側で掲載順位が5位以内なのにクリック数が少ないクエリは、リッチリザルトの対策（構造化データの実装）やタイトルの差別化で改善の余地があります。
GA4の指標をSEO改善アクションに変換するフレームワーク
データを見るだけでは成果は生まれません。GA4の指標を改善アクションへ体系的に変換するフレームワークを提案します。
ステップ1: ページの分類
自然検索流入のあるランディングページを、セッション数とキーイベント率の2軸で4象限に分類します。
| 分類 | セッション数 | キーイベント率 | アクション |
|---|---|---|---|
| A: 主力ページ | 多い | 高い | 現状維持しつつ関連キーワードへの横展開を検討します |
| B: 改善余地大 | 多い | 低い | CTA最適化・内部リンク改善でコンバージョンを底上げします |
| C: 隠れた優良ページ | 少ない | 高い | リライトや被リンク獲得で流入数を増やします |
| D: 見直し対象 | 少ない | 低い | 検索意図との適合性を再検証し、統合・削除・全面リライトを判断します |
ステップ2: 指標ごとの改善施策マッピング
各指標の異常値に対して、定型の改善施策を対応づけておくと意思決定が速まります。
| 指標の異常 | 想定される原因 | 改善施策 |
|---|---|---|
| エンゲージメント率が40%未満 | 検索意図とコンテンツの不一致 | ターゲットキーワードの検索意図を再調査し、コンテンツの主題を修正します |
| 平均エンゲージメント時間が30秒未満 | リード文が弱い、情報密度が低い | 冒頭に結論を配置し、具体的なデータや事例を追加します |
| スクロール率が20%未満 | ファーストビューで離脱している | ページ表示速度の改善、リード文の改善、目次の追加を行います |
| キーイベント率が他ページの半分以下 | CTAが不適切、導線が分かりにくい | CTAの文言・位置・デザインを変更し、A/Bテストを実施します |
ステップ3: 定期レビューサイクル
月次で以下のレビューを実施し、PDCAを回します。
- 月初: 前月のOrganic Searchセッション・キーイベント・収益の前月比・前年比を確認します
- 月初: 探索レポートで4象限分類を更新し、B・C象限のページから改善対象を選定します
- 月中: 選定ページへの施策を実施します（リライト、CTA改善、内部リンク追加など）
- 月末: Search Consoleのクエリレポートで施策対象ページの表示回数・CTR・順位の変化を確認します
エンゲージメント指標とSEOの関係性を理解する
Googleは公式にGA4のデータをランキング要因として使用しているとは明言していません。しかし、ユーザーの検索体験を評価するうえで、エンゲージメント指標が間接的に影響を及ぼしていると考えるのが現実的です。
エンゲージメント率の意味
GA4のエンゲージメント率は、「10秒以上の滞在」「2ページ以上の閲覧」「キーイベントの発生」のいずれかを満たしたセッションの割合として定義されています。この指標が高いページは、ユーザーの検索意図に適切に応えていると解釈できます。
業種やサイト種別によって平均値は異なりますが、一般的なコンテンツサイトではエンゲージメント率50〜70%が目安です。自然検索流入に限定した場合、ユーザーは明確な意図を持って訪問しているため、この数値はやや高くなる傾向があります。
スクロール率をSEO改善に活かす
GA4の拡張計測機能では、ページの90%地点までスクロールすると自動的にscrollイベントが記録されます。記事コンテンツにおいては、この数値が読了率の近似値として使えます。
ただし、90%地点のスクロールだけでは粒度が粗いため、Google Tag Manager（GTM）を使って25%・50%・75%・90%の各地点でカスタムイベントを発火させると、「どの位置でユーザーが離脱しているか」をより詳細に把握できます。
スクロール率が低いページに対しては、以下の対応が有効です。
- リード文で記事全体の結論やメリットを提示し、「読み進める動機」を与えます
- 長い段落を分割し、画像・表・箇条書きを挟んで視覚的な負荷を軽減します
- 記事冒頭に目次を配置し、ユーザーが欲しい情報の位置を把握できるようにします
Core Web VitalsをGA4で監視する
Core Web Vitals（LCP・INP・CLS）は、Googleが検索ランキングの評価要素として公式に採用している指標です。Search Consoleの「ウェブに関する主な指標」レポートで確認するのが一般的ですが、GA4と連携させることでユーザーセグメント別の分析が可能になります。
GTMのテンプレートギャラリーから「Core Web Vitals」テンプレートをインポートし、Initializationトリガーで発火するタグを作成します。これにより、GA4にLCP・INP・CLSの実測値がカスタムイベントとして送信されます。
探索レポートでこれらのイベントをディメンション「デバイス カテゴリ」や「ランディングページ」と組み合わせると、「モバイルの特定ページでLCPが遅い」といった粒度の高い分析ができます。
GA4 Data APIとBigQueryを活用した高度なSEO分析
大規模サイトのSEO分析や、より柔軟なデータ加工が必要な場合は、GA4のData APIやBigQueryエクスポートを活用すると効率が大幅に向上します。
BigQueryエクスポートの概要
GA4の管理画面からBigQueryへのデータエクスポートを設定すると、イベント単位の生データがGoogle Cloud上のBigQueryテーブルに蓄積されます。
GA4の標準レポートや探索レポートではデータ保持期間が最大14か月に制限されますが、BigQueryに蓄積したデータにはこの制限がありません。前年同月比や季節変動のトレンド分析など、長期にわたるSEOパフォーマンスの推移を把握するうえで大きな利点です。
エクスポートには日次（無料）とストリーミング（有料）の2種類があります。SEO分析の用途では日次エクスポートで十分なケースがほとんどです。なお、標準プロパティでは1日あたり100万イベントがエクスポート上限となっています。
GA4 Data APIによるレポート自動化
GA4 Data API（v1）を使うと、GA4の探索レポートで確認できるデータをプログラムから取得できます。PythonやGoogle Apps Scriptから定期実行し、スプレッドシートやLooker Studioに自動出力するワークフローを構築すると、月次のSEOレポート作成工数を大幅に削減できます。
たとえば、以下のようなレポートを自動生成できます。
- ランディングページ別のOrganic Searchセッション・キーイベント数の月次推移
- 新規に自然検索流入を獲得し始めたページの自動検出
- エンゲージメント率が前月比で大幅に低下したページのアラート
Looker Studioとの連携によるダッシュボード化
GA4のデータソースをLooker Studio（旧Data Studio）に接続し、SEO専用ダッシュボードを構築する方法も効率的です。Search Consoleのデータソースも追加すれば、検索クエリの表示回数・CTR・順位とGA4のエンゲージメント・コンバージョンデータを1つのダッシュボードに統合できます。
Looker Studioではスケジュール配信機能を利用して、毎週・毎月のレポートをPDF形式でチームメンバーに自動送信できます。これにより、SEOデータの共有にかかる工数を最小化できます。
GA4のSEO分析でよくある落とし穴と対策
データのしきい値による表示制限
GA4では、プライバシー保護のためにデータのしきい値が適用されることがあります。特にユーザー数が少ないセグメントや、Googleシグナルが有効な場合に発生しやすく、レポートの一部データが非表示になります。
対策として、分析期間を長めに設定してデータ量を増やす、またはGoogleシグナルをオフにしてレポーティング用の識別子を「デバイスベース」に変更する方法があります。
自社アクセスの除外漏れ
社内からのアクセスがOrganic Search数に混入すると、正確なSEO効果測定ができません。GA4の管理画面から「データストリーム」>「タグ設定を行う」>「内部トラフィックの定義」で社内IPアドレスを登録し、「データフィルタ」で内部トラフィックを除外する設定を行います。
探索レポートのデータ保持期間
探索レポートで使用できるデータの保持期間はデフォルトで2か月です。管理画面の「データ設定」>「データ保持」から最大14か月に変更できます。GA4を導入したら最初に14か月へ変更しておくことを推奨します。
Search Console連携データの反映遅延
Search Consoleのデータは、GA4上に反映されるまで48時間程度の遅延があります。直近数日のデータで判断せず、1週間以上の期間で確認するのが正確な分析のポイントです。
まとめ: GA4を軸にしたSEO改善サイクルの構築
GA4によるSEO分析は、単に数値を確認して終わりではありません。「データ取得 → 課題発見 → 施策実行 → 効果検証」のサイクルを継続的に回すことが成果につながります。
まずは標準レポートでOrganic Searchの全体像を把握し、探索レポートでページ単位の深掘り分析を行います。Search Consoleと連携することで検索クエリの視点が加わり、改善の精度が上がります。さらに大規模なサイトでは、BigQueryやData APIを使った自動化により、分析の効率と再現性を高められます。
SEO施策の効果はGA4のデータとして必ず表れます。GA4を正しく設定し、適切な指標を適切な粒度で観察することが、検索流入の最大化とコンバージョン向上を両立させる第一歩です。