「アクセス解析＆ユーザー行動データ活用法」セミナー参加レポート｜GA4×生成AIで分析はどう変わる？

こんにちは！

株式会社アイデアログで、データベース型サイト向けSEOツール「LPクラフト」のコンサルティングを担当している高橋です。

先日、Faber Companyさん主催の「アクセス解析＆ユーザー行動データ活用法」というオンラインセミナーを視聴しました。

今回のセミナーでは、GA4のデータを生成AIと組み合わせて分析する方法について、具体的な手法や活用例が紹介されました。

普段からGA4を使ってサイトのアクセス状況を分析している私にとっても、「生成AIを分析の道具として使う」というだけではなく、生成AIそのものが新しい流入元にもなっているという視点が非常に印象的でした。

また、セミナーを通して特に印象に残ったのが、

「どのAIを使うか」よりも、「AIにサイトのことをどれだけ理解させているか」が重要

という考え方です。

本記事では、セミナーで紹介されたGA4と生成AIをつなぐ5つの分析手法を整理しながら、実際のSEO・アクセス解析業務にどのように活かせそうか、私自身の感想も交えてご紹介します。

今回のセミナーで特に印象に残った「GA4×生成AI」

まず、セミナーの冒頭で紹介されていたのが、GA4と生成AIを組み合わせた分析についての「あるある」です。

例えば、

・GA4のCSVをダウンロードして、生成AIに「このデータを分析して」とお願いする
・MCPを設定してAIからGA4のデータを取得できるようにしたものの、結局スクリーンショットを貼って分析してもらう
・AIから分析結果は出てくるものの、「本当にこの結論で合っているのか？」と確信が持てない
・AIが出した結論を、そのまま社内の会議や意思決定に使うことができない

といったケースです。

私自身もGA4を使って分析する中で、「数字を出す」ことと「数字から正しい判断をする」ことは別物だと感じることがあります。

生成AIを使えば、データの集計やグラフ化、要約などは非常にスピーディーにできます。

一方で、「なぜこの数字になったのか」「このサイトにとって何を意味するのか」まで正しく判断できるとは限りません。

ここが、GA4×生成AIを活用するうえで重要なポイントだと感じました。

生成AIは「分析ツール」であると同時に「新しい流入元」

今回、もう一つ印象的だったのが、生成AIを「分析する側」だけでなく、「流入元」として見るという考え方です。

生成AI経由でWebサイトへ訪問したユーザーは、GA4上でもAI関連のチャネルとして分類されるケースがあります。

つまり、これからのアクセス解析では、

「AIを使ってGA4を分析する」

だけではなく、

「AI経由でユーザーがサイトに訪れているかを分析する」

という両方の視点が必要になります。

これまでのアクセス解析では、Google検索やSNS、広告などの流入元を確認することが一般的でした。

しかし生成AIの利用が広がれば、

「ChatGPTなどのAIを経由してサイトを訪れたユーザーはどのくらいいるのか？」

「AI経由のユーザーは、どのページを見ているのか？」

「AI経由のユーザーはコンバージョンにつながっているのか？」

といった分析も、今後ますます重要になっていくと感じます。

AIは「分析の道具」であると同時に、「ユーザーとの新しい接点」になっている。

この両面から考える必要があるという点は、今回のセミナーを通して得た大きな気づきでした。

GA4と生成AIをつなぐ5つの分析手法

セミナーでは、GA4と生成AIを組み合わせる方法として、大きく5つの手法が紹介されていました。

それぞれできることや向いている用途が異なるため、順番に整理してみます。

手法①：GA4のCSVをダウンロードして生成AIに貼り付ける

最もシンプルなのが、GA4からデータをCSVでダウンロードし、そのデータを生成AIに読み込ませる方法です。

例えば、

「このデータから傾向を分析してください」

「月別のセッション数をグラフ化してください」

「数値の変化を要約してください」

といった指示を出すことができます。

この方法のメリットは、誰でも簡単に始められることです。

特別な環境構築も必要なく、基本的にはGA4からデータを出力してAIに渡すだけ。

また、使用するAIも限定されないため、まず生成AIを使った分析を試してみたい場合には取り組みやすい方法だと思います。

一方で、注意したいのが「数字は読めても、原因を外す可能性がある」という点です。

例えば、あるページのセッション数が急増していたとしても、

「なぜ増えたのか？」

「その増加は良いことなのか？」

「このサイトにとって重要な変化なのか？」

までは、単純な数字だけでは判断できません。

AIに渡したデータだけでは、そのサイトが「何のためのサイトなのか」までは分からないからです。

手法②：GA4公式API×MCPサーバー

次に紹介されていたのが、GA4の公式APIとMCPサーバーを組み合わせる方法です。

この方法では、AIクライアントが自分でGA4のデータを取得できます。

CSVを毎回ダウンロードして貼り付ける必要がないため、AIと会話しながら分析を深掘りできることが大きな特徴です。

例えば、

「先月と比べてセッションが減っているページは？」

↓

「そのページの流入チャネルは？」

↓

「Organic Searchだけに絞るとどうなる？」

↓

「特定のディレクトリではどう？」

というように、分析結果を見ながら次の質問を続けていくことができます。

AI自身が、

・ディメンション
・指標
・期間
・フィルタ

などを選び、必要なデータを取り直せるため、「まず何から分析すればいいか分からない」という場合にも使いやすい方法だと感じました。

セミナーでは、「迷ったらまずこれ」という位置づけで紹介されていたのも印象的でした。

GA4を使った分析を日常的に行っている人にとっては、かなり実務への活用イメージが持ちやすい方法だと思います。

手法③：BigQuery×MCPサーバー

3つ目は、BigQueryとMCPサーバーを組み合わせる方法です。

こちらは、より詳細な分析をしたい場合に向いています。

GA4のデータをBigQueryにエクスポートすることで、より細かな生データを扱えるようになります。

セミナーでは、その例として、「セッション内でユーザーがどのページをどの順番で閲覧したのか」を復元できることが紹介されていました。

例えば、

「このページを見たユーザーは、その後どのページに進んだのか？」

「特定のコンテンツを閲覧したユーザーはCVしやすいのか？」

「ある施策の前後でユーザー行動はどう変化したのか？」

といった分析が考えられます。

また、社内にある別のデータとGA4のデータを突き合わせるような分析にも向いているとのことでした。

単純なアクセス数の集計だけではなく、ユーザー行動や施策との因果関係を深掘りしたい場合に有効な手法だと感じました。

手法④：Conversational Analytics

4つ目は、「Conversational Analytics」です。

名前の通り、自然言語で質問することで、データの集計やグラフ化などを行える仕組みです。

例えば、

「先月と今月でチャネル別セッションを比較して」

と指示すると、表やグラフとして結果を返してくれます。

GA4の画面を操作しながら、

「どのディメンションを選ぶ？」

「どの指標を使う？」

「フィルタはどう設定する？」

と考える必要がないため、データを確認するスピードは大きく向上しそうです。

一方で、セミナーでは、資料化や問いの表現力については、通常の生成AIの方が優れている場合もあるという話もありました。

そのため、「データをすぐに集計・可視化したい」という用途には非常に便利ですが、「その数字から何を考えるか」「どんな施策につなげるか」といった部分では、別のAI活用方法と組み合わせる必要がありそうです。

手法⑤：GA4内にあるAI関連機能

最後は、GA4そのものに搭載されているAI関連機能を使う方法です。

GA4には、

・インサイト
・異常検知
・AIによるデータ分析・要約

など、データの変化や異常を把握するための機能があります。

特に面白いと感じたのが、自分で異常に気づく前に、AIがアラートを上げてくれるという点です。

例えば、毎日GA4のダッシュボードを確認している担当者であれば、自分で数字の変化に気づけるかもしれません。

しかし、日々の業務が忙しく、毎日GA4を確認できない担当者の場合、重要な変化を見逃してしまう可能性があります。

そうした場合に、AIから「いつもと違う変化が起きています」と知らせてもらえることは、大きなメリットになりそうです。

5つの手法、どれを使えばいい？

ここまで5つの方法を紹介しましたが、セミナーでは「すべてのケースで◎になる手法は存在しない」という点も重要なポイントとして紹介されていました。

ざっくり整理すると、

このように、それぞれ得意なことが異なります。

そのため、「一番高性能な方法を選べばいい」というわけではなく、何を分析したいのかによって使い分けることが重要なのだと思います。

同じデータなのに、AIによって答えが変わる理由

今回のセミナーの中で、私が最も印象に残ったのがここからの話です。

例えば、同じGA4のデータを同じ生成AIに渡したとしても、分析結果が変わることがあります。

なぜでしょうか。

それは、AIが「このサイトが何者なのか」を理解しているかどうかが関係しているからです。

例えば、同じ「セッション数が増えた」という事象でも、

ECサイトなのか
求人サイトなのか
メディアサイトなのか
データベース型サイトなのか

によって、その意味はまったく変わります。

さらに、

「このページはCVにつなげるページなのか」

「このページは情報提供を目的としているのか」

「このディレクトリはSEO流入を獲得するためのものなのか」

など、サイトごとの役割によっても正解は変わります。

つまり、AIのモデル自体の賢さだけでは、精度の高い分析には限界があるということです。

「AIにどれだけサイトの前提知識を与えられているか」

これが、AI分析の質を左右する重要な要素になります。

AIに何を「学習」させるべきなのか？

では、AIにサイトのことを理解してもらうためには、何を伝えればいいのでしょうか。

セミナーでは、サイトを理解するための構成要素として、KGI・KPIや主要ページの役割、ディレクトリ構成などが紹介されていました。

例えば、

・KGI／KPI
・主要ページの役割
・ディレクトリ構成
・サイト全体の目的
・ユーザーのターゲット
・コンバージョンまでの導線
・各ページで見るべき重要指標

などです。

こうした情報を、AIのプロジェクトやカスタム指示などにあらかじめ設定しておくことで、AIは単純に「数字の意味」を説明するだけではなく、「このサイトにおいて、その数字が何を意味するのか」を考えられるようになります。

例えば、

「Organic Searchのセッションが増えました」

だけではなく、

「このサイトではOrganic Searchが主要な新規ユーザー獲得チャネルであり、今回増加したディレクトリはCVにつながる主要ページへの入口になっている。そのため、単純なアクセス増加ではなく、事業上も意味のある変化と考えられる」

といった分析につなげられる可能性があります。

ここまで来て初めて、AIの分析結果を意思決定に活用できるレベルに近づけられるのだと思います。

「AIに分析させる」から「AIと一緒に分析する」へ

今回のセミナーを聞いて、私自身、生成AIを使ったデータ分析に対する考え方が少し変わりました。

これまでは、

「GA4のデータをAIに渡せば、AIが分析してくれる」

というイメージが強かったのですが、実際にはそれだけでは十分ではありません。

AIに数字を渡して、

「分析してください」

とお願いするだけでは、AIはその数字が「このサイトにとってどんな意味を持つのか」までは判断できません。

一方で、サイトの目的やKPI、ページの役割などを理解させたうえでAIと対話すれば、

データ取得 → 仮説 → 深掘り → 原因分析 → 次の問い

という分析のサイクルを、AIと一緒に回せるようになります。

これは、これからのアクセス解析のやり方そのものを変える可能性があると感じました。

LPクラフトのコンサルティングにも活かしていきたい

今回のセミナーで得た学びは、私自身が担当しているLPクラフトのコンサルティング業務にも活かせそうだと感じています。

LPクラフトでは、データベース型サイトのSEO施策を行う中で、

「どのページからSEO流入が増えているのか」

「どのページが伸びているのか」

「どのページの流入が減少しているのか」

「流入の変化がCVにどうつながっているのか」

など、GA4やSearch Consoleのデータを見る機会が多くあります。

こうした分析では、単純に数値を集計するだけではなく、

「そのサイトにとって、その数値は何を意味するのか」

を考えることが重要です。

だからこそ、今後はAIに分析を任せるだけではなく、

・サイトのKGI／KPI
・ページごとの役割
・ディレクトリ構成
・SEO施策の目的
・これまで実施した施策
・クライアント様の事業上の目標

などの前提情報を整理し、AIにもサイトの文脈を理解してもらうことを意識したいと思いました。

AIを「答えを出してくれるツール」として使うのではなく、分析を一緒に進めるパートナーとして活用する。

そんな使い方を、これからもっと実践していきたいと思います。

まとめ｜GA4×生成AIで重要なのは「つなぐこと」だけではない

今回の「アクセス解析＆ユーザー行動データ活用法」セミナーでは、GA4と生成AIを組み合わせたさまざまな分析手法について学ぶことができました。

特に印象に残ったのは、次の3点です。

①生成AIは「分析ツール」であり「新しい流入元」でもある

生成AIを使ってGA4を分析するだけではなく、生成AI経由でサイトへ訪れるユーザーの行動も分析していく必要があります。

②GA4と生成AIのつなぎ方には複数の方法がある

CSV、GA4 API×MCP、BigQuery×MCP、Conversational Analytics、GA4内のAI機能など、それぞれに得意なことがあります。

「どれが一番優れているか」ではなく、「何を分析したいか」に応じて使い分けることが重要です。

③AI分析の精度を高めるには「サイトの文脈」を理解させることが重要

どれだけ賢いAIを使っても、サイトの目的やKPI、ページの役割などを理解していなければ、分析結果が本当に正しいのか判断することは難しくなります。

だからこそ、

「AIをつなぐ」だけではなく、「AIにサイトを理解してもらう」ことが重要。

今回のセミナーを通して、このことを強く感じました。

生成AIによって、データを集計したり、グラフを作ったり、レポートを作成したりする作業は、これからさらに効率化されていくと思います。

だからこそ、これからのマーケターには「数字を出す力」だけではなく、

「その数字が何を意味するのかを考える力」

がより重要になるのではないでしょうか。

私自身も、AIに分析を任せきりにするのではなく、AIと一緒に仮説を立て、データを深掘りし、施策につなげる。

そんなデータ分析の方法を、日々のコンサルティング業務の中でも実践していきたいと思います。

これからも、LPクラフトブログではSEOやGA4、生成AI、データベース型サイトの運営・分析に役立つ情報を発信していきますので、ぜひ今後の記事もご覧いただけると嬉しいです！

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