GA4のファネル分析の使い方｜離脱が多い場所を見つける手順

GA4で使うイベントと、受付完了の計測を確認する

GA4では、ページ閲覧やボタン操作などをイベントという単位で記録します。page_viewはページ閲覧のイベントです。ただし問い合わせ受付が、すべてのサイトで同じ名前で自動計測されるわけではありません。

たとえばgenerate_leadという名前を使っていても、それが実際の受付成功時に送られる設計かを確認します。送信ボタンを押しただけで送っているなら、入力エラーも成果に混ざる可能性があります。

フォームの自動計測にも環境による違いがあります。自分でテスト送信し、実際の受付記録と計測を照合します。個人名、メールアドレス、相談本文をGA4へ送る必要はありません。まず必要な操作が正しく数えられる状態を作ります。

• 出典：Google ヘルプ：ファネルデータ探索（新しいタブ）

調べたい経路を、ページとイベントに対応させる

研修案内、フォーム表示、受付完了の3段階から始めます。最初から細かくしすぎると、計測できていない操作が混ざり、どこが原因かわかりにくくなります。

ページの条件は、タイトルのあいまいな一致より、実際のURLに合わせた条件を検討します。末尾のスラッシュやパラメータの違いで、同じページを取りこぼさないよう確認します。

探索からファネルデータ探索を開く

Google公式ヘルプでは、GA4の「探索」から「ファネルデータ探索」のテンプレートを選ぶ手順が案内されています。対象のプロパティを確認し、比較したい期間を設定します。アカウントの権限や表示言語によって、利用できる項目や見え方は異なります。

タブの設定でステップを編集し、先ほど決めた3段階の名前と条件を入れます。「ステップ1」のままにせず、「研修案内を見た」のように、人が読んで意味のわかる名前を付けてください。

隣の段階へ直接進んだ場合だけを数えるか、間に別の操作があっても数えるかも設定に関わります。読者が料金ページを見てからフォームへ進む経路を調べたいなら、途中の操作を許す条件が必要です。まず自社で実際に起きる動きを書いてから設定します。

ステップ名と条件を、自社で測っている内容へ変える

作成した探索の中央にある「設定」で「ステップ」の編集ボタンを開くと、下の画面になります。撮影画面はテンプレートの初期条件です。この記事の研修案内の例を設定済みの画面ではありません。

まずステップ名を「研修案内を見た」に変え、条件には実際に記録されているイベント名とページを選びます。テンプレートのfirst_openやfirst_visitを残すと、ページの閲覧という条件になりません。不要な条件は外し、page_viewと対象のページ条件を組み合わせます。

次の段階との間に別のページ閲覧があってよいなら、画面の「次の間接的ステップ」を選びます。直後の操作だけを調べたい場合は、直接の条件にします。すべてのステップを確認してから「適用」し、表に意図した段階が並んでいるか確かめます。

• 出典：Google ヘルプ：ファネルデータ探索（新しいタブ）

オープン・クローズドファネルの違い

クローズドファネルは、最初のステップから入った人を対象にします。今回なら、研修案内を見た後にフォームへ進んだ人を見るのに向きます。オープンファネルでは、途中のステップから入った人も対象になります。

広告からフォームへ直接来た人を含めるかで、結果は変わります。「どちらの方が正しい」ではなく、「案内ページの働きを見たいのか、フォームへ来た人全体を見たいのか」で選びます。

Googleの説明では、ステップは指定した順序で完了する必要があります。途中を飛ばした人を、すべて後の段階へ足すわけではありません。設定を変えた表を、条件の説明なしで前月と比較しないようにします。

人数と通過率の読み方：全体と区間の違い

架空の例で、案内1,000人、フォーム200人、完了20人なら、案内からフォームは20%、フォームから完了は10%です。案内から完了まで全体では2%です。どの区間を見ているかで数字が違います。

フォームで止まる割合が大きいなら、入力の手間やエラー、相談への不安を調べる候補になります。しかし「離脱が多いからフォームが悪い」とはまだ決められません。対象外の人が来ている、計測に欠落がある、といった可能性もあります。

まずデバイス別に見て、スマートフォンだけ極端に違うなら実機で操作を確認します。流入元で分けるときも、対象者や広告の約束が同じかを考えます。細かく分けた結果が数人だけなら、割合の変動を大きく評価しないでください。

ゼロや少ない数字が出たときの確認順

最初に日付範囲とデータの保持期間を確認します。探索で扱える詳細データの範囲には制約があり、設定を変えても過去の失われた詳細が戻るわけではありません。次にイベント名とページ条件を確認します。

それでも合わなければ、順序、オープン・クローズド、直接・間接の設定を見ます。ユーザー数とイベント回数も別です。同じ人が何度も送信しても、イベント回数の表と人数の表が一致するとは限りません。

しきい値やサンプリングなどのデータ品質の表示が出ている場合は、その説明も確認します。小さなセグメントを無理に結論へ使わず、期間や分類を見直します。画面上の数値を、すべての訪問者を漏れなく見た結果と扱わないことが大切です。

0人になる条件を、一つずつ調べる

ファネルを作ったのに0人と表示されても、すぐに『誰も進んでいない』と決めないでください。まず期間を広げる前に、選んだイベントが本当に記録されているか確かめます。イベント名は大文字小文字や綴りが違えば、意図したデータを選べないことがあります。

たとえば案内ページのpage_view、フォームのform_start、受付成功のgenerate_leadを使いたいとします。この3つが自社でその意味で実装されているか確認します。form_startの自動計測が使えるか、generate_leadをどのタイミングで送っているかはサイトによります。名前を選ぶだけで必要な計測が始まるわけではありません。

次に条件を一つずつ外して比べます。案内ページだけ、案内からフォーム、案内からフォームから受付の順に増やすと、どこで対象者が消えたかを見つけやすくなります。ページ条件に完全一致を使っている場合、末尾のスラッシュやクエリ付きURLの扱いも見直します。

続いて、最初のステップから始めるクローズドの設定か、途中から入れるオープンの設定かを確認します。また、次の段階へ直接続く必要があるか、途中に別の操作があってよいかでも結果が変わります。本文で想定した順序と設定が一致しているかを見てください。

個別の送信テストでは、テスト用のデータを使い、受付側の記録と計測を照合します。通常の探索レポートへ直ちに反映するとは限りません。データの処理時間や探索で利用できる期間も考慮し、件数が足りない理由を確認してから施策の失敗と判断します。

離脱箇所を見つけたら、実際の画面へ戻る

分析の表は、直す場所の候補を見つける道具です。フォームで止まるなら、入力エラー、必須項目、返信の案内を実際に確かめます。具体的な直し方はCVR改善の手順で説明しています。

修正日と変更内容を残し、同じ条件で比較します。季節や広告の配信先が変わっていれば、その影響を分けて考えます。完了数が増えても対象外の相談が増えていないか、営業側の結果も確認します。

継続利用を月単位で追いたいならコホート分析が向いています。ファネル分析では、まずひとつの目標と3段階を正しく測り、読者が困っている場所へ調査を戻しましょう。