Googleが提供する分析ツール「Google Analytics」は、2023年6月30日にUA（ユニバーサルアナリティクス）のサービスが終了し、現在はGA4（Google Analytics 4）が標準ツールとなっています。

UA時代のデータに慣れていた方にとって、GA4は「数値の見方が違う」「同じ指標名でも定義が異なる」など戸惑いが多いツールです。本記事では、GA4とUAの数値が異なる根本的な理由から、GA4での正しい指標の見方、「探索」を使った分析設定、さらに2026年現在のGA4の最新活用方法まで、順を追って解説します。

GA4とUAの数値の違い

GA4は2020年10月にリリースされ、2023年7月以降はUA終了に伴い唯一の標準ツールとなっています。UAとGA4では計測方法や数値の定義が異なるため、過去のUAデータと比較する場合や、GA4の数値を読み解く際には注意が必要です。

測定軸と計測方法の違い

UAとGA4の最も大きな違いが、「測定軸と計測方法が異なる」ということです。
UAはページビューを軸としたセッションで計測する分析ツールでしたが、GA4はイベント（ページビュー含めたすべての行動）を軸にユーザー単位で計測するツールとなっています。

項目	UA	GA4
測定軸の違い	ページ・セッション	ユーザー
計測方法の違い	セッションを中心とした計測	イベントを中心とした計測

セッションの違い

GA4とUAでユーザーの以下のように訪問単位を表すセッションの定義が異なります。

項目	UA	GA4	影響
セッションの長さ	最後のページ表示時間 －最初のページ表示時間	最後のイベント発生時間 －Session_Startのイベント発生時間	GA4では時間が長くなる
セッション最長の長さ	24時間	制限なし	GA4では時間が長くなる
別セッションになるためのヒット間隔	デフォルト30分 管理画面で1分～4時間で 変更可能	デフォルト30分 管理画面で5分～7時間55分 （5分刻み）で変更可能	設定を変えた場合は差が発生
流入元が変わった時の挙動	新しいセッション	新しいセッションにならない	GA4ではセッション数が減る傾向
日をまたいだ場合のセッションの挙動	セッションが切れて別セッションになる	別セッションにならない （訪問回数は日ごとに１ずつカウントされる）	GA4ではセッション数が減る傾向
日またぎのデータ送付に対する処理	4時間以内のデータを処理	72時間以内のデータを処理	GA4ではセッション数が増える傾向に

離脱率の違い

UAでは離脱率の分母がページビューでしたが、GA4ではセッションに変わるため、離脱率が増える傾向になっています。以下でセッションの例を挙げてUAとGA4の離脱率を説明していますので、UAとGA4でどのような違いがあるのか、見てみましょう。

例：以下の３つのセッションがあった場合

1. ページA⇒ページB⇒ページC
2. ページA⇒ページB⇒ページC⇒ページA
3. ページC⇒ページB⇒ページA

UAでのページAの離脱率

ページAが最後だった回数=2回
ページAのページビュー数=４回
ページAの離脱率=2÷4=50%

GA4でのページAの離脱率

ページAが最後だった回数=2回
ページAが存在するセッション数=３回
ページAの離脱率=2÷3=66%

 

コンバージョン数の違い

UAでは、１つのセッションで複数回コンバージョンを達成した場合も「1」カウントでしたが、GA4では1つのセッションで複数回コンバージョンを達成した場合は、達成した分だけカウントされます。そのため、GA4のコンバージョン数は増える傾向にあります。

こちらも例を挙げた方がわかりやすいので、以下でセッションの例と合わせてUAとGA4の違いを説明します。

例）1セッションでの３つのコンバージョンがあった場合

• ページA⇒CV ⇒ページB⇒CV ⇒ページC ⇒CV

UAの場合

コンバージョン数=１回

GA4の場合

コンバージョン数=３回

 

これによりコンバージョン率にも影響があります。

 

UAで見ていた数値のGA4での見方

ここからは、今までUAで見ていた指標をGA4で確認する方法を紹介します。
また、GA4の導入・設定方法が詳しく知りたい方は、「Googleアナリティクス4（GA4）の導入・設定方法と使い方を解説！」の記事をご覧ください。

ユーザー>概要で見ていた数値

UAの「ユーザー>概要」で見ていた以下のようなサイト全体の数値はGA4の場合、それぞれ確認する場所が異なります。

• ユーザー
• 新規ユーザー
• セッション
• ユーザーあたりのセッション数
• ページビュー数
• ページ/セッション
• 平均セッション時間
• 直帰率

 

ここでは、できるだけ探索を使わず確認する方法を紹介します。

 

ユーザー、セッション、平均セッション時間

UAで見ていたサイト全体のユーザー数やトラフィック、平均セッション時間は、GA4では「ライフサイクル>集客>トラフィック獲得」から確認できます。

 

GA4では平均セッション時間は、セッションあたりの平均エンゲージメント時間で表示されます。

 

新規ユーザー

サイト全体の新規ユーザーは、GA4では「ライフサイクル>集客>ユーザー獲得」から確認できます。

 

ページビュー

UAで見ていたページビューは、GA4では「エンゲージメント>ページとスクリーン」のから確認できます。GA4ではページビューを表示回数として計測されています。

また、各ページのトラフィックをページパスで表示したい場合は表示を「ページパスとスクリーンクラス」に変更することで、UAで見ていたようにページパスで確認できます。

 

 

ユーザーあたりのセッション数・ページ/セッション・直帰率

ユーザーあたりのセッション数やページ/セッション、直帰率は、ページとスクリーンをカスタマイズすることで確認できます。

• 「ライフサイクル>集客>ユーザー獲得」の右上にあるカスタマイズのアイコンをクリック
• レポートデータの指標から「指標を追加」をクリック
• 項目の中から「ユーザーあたりのセッション数」「セッションあたりのページビュー数」「直帰率」を選択肢指標に追加
• 設定後右下の「適用」ボタンをクリック

上記の手順を行うと一覧に追加した指標が表示されます。

指標に表示された事を確認できたら右上の「保存」をクリックし設定を保存します。

 

離脱率

離脱率はGAで指標はなく、手計算する必要があります。

離脱率は「離脱数÷表示回数」で計算できます。

※離脱数は探索レポート内のみで指標が確認できます。

 

集客>概要で見ていた数値

UAの集客>概要で見ていた以下のようなチャネルごとの数値は、GA4では「集客>ユーザー獲得」の中でカスタマイズすることで、全て確認することができます。

• ユーザー
• 新規ユーザー
• セッション
• 直帰率
• ページ/セッション
• 平均セッション時間

 

UAの基本的な指標を「探索」でまとめて確認する方法

ここからは、これまでUAで見ていた数値を探索で設定して、一箇所で確認する方法を紹介します。

まずは探索のテンプレートから「空白」を選択します。

 

次に変数の選択を行います。

ディメンションに「ページパスとスクリーンクラス」を選択

指標に「表示回数」「総ユーザー数」「新規ユーザー数」「セッション」「セッションあたりの平均エンゲージメント時間」「セッションあたりのページビュー数」「ユーザーあたりのビュー」「閲覧開始数」「直帰率」「離脱数」を選択

 

設定の選択では

行に「ページパスとスクリーンクラス」をディメンションからドラッグアンドドロップし、

値に「表示回数」「総ユーザー数」「新規ユーザー数」「セッション」「セッションあたりの平均エンゲージメント時間」「セッションあたりのページビュー数」「ユーザーあたりのビュー」「閲覧開始数」「直帰率」「離脱数」を指標からドラッグアンドドロップします。

※順番は見やすい順に並び替えてください。

この設定で基本的なトラフィックの計測が行なえます。

また、タブに分けて別の計測ができます。

例えば参照元やメディアを計測する場合は

変数のディメンションに「参照元/メディア」「新規/既存」を選択し、

指標に「総ユーザー数」「セッション」などを選択

設定の行に「参照元/メディア」、列に「新規/既存」をディメンションからドラッグアンドドロップし、値に「総ユーザー数」や「セッション」を指標からドラッグアンドドロップします。

この設定で参照元/メディアから新規ユーザーと既存ユーザーのアクセスが確認できます。

 

2026年現在のGA4活用ポイント：Looker Studio・BigQuery・予測分析

GA4はリリース以降も機能拡張が続いており、2026年現在では「データを見る」だけでなく「データを活用する」ための機能が充実しています。ここでは、特に活用したい3つのポイントを解説します。

Looker Studioと連携してダッシュボードを構築する

GA4はGoogleが提供する無料のBIツール「Looker Studio（旧Googleデータポータル）」と連携することで、カスタムダッシュボードを作成できます。複数のGA4プロパティのデータを一画面にまとめたり、KPI達成状況をリアルタイムで可視化したりといった活用が可能です。

レポートを定期的に関係者に共有する必要がある場合は、Looker Studioで一度ダッシュボードを作成すると自動更新されるため、毎回の手動エクスポートが不要になります。

BigQueryエクスポートで大規模な生データ分析を行う

GA4はGoogleのデータウェアハウス「BigQuery」への無料エクスポートに対応しています。GA4の標準レポートでは確認できない生データ（イベントレベルのログ）を直接SQLで分析できるため、より高度な分析や他のビジネスデータとの掛け合わせが可能になります。

例えば「特定の流入経路×特定の行動パターンのユーザーのコンバージョン率」や「複数セッションにまたがる購買経路の分析」など、GA4の標準UIでは難しい分析もBigQueryを使えば実現できます。

予測オーディエンス・予測指標を活用する

GA4には、機械学習を活用した「予測指標」と「予測オーディエンス」機能が搭載されています。購入確率・離脱確率・予測収益などの予測スコアを確認できるほか、「購入確率の高いユーザー層」をオーディエンスとして設定してGoogle広告と連携させることも可能です。

この機能を活用することで、過去データの振り返りだけでなく、未来の行動予測にもとづいたマーケティング施策の立案につなげられます。なお、予測機能はプロパティの一定のデータ蓄積が必要なため、GA4を導入してすぐには利用できない点に注意しましょう。

GA4イベント設定で計測精度を高める

GA4はイベントを軸とした計測ツールであるため、自社サイトに合わせた「カスタムイベント」の設定が分析精度を大きく左右します。例えば、フォーム送信・動画再生・ファイルダウンロード・特定ボタンのクリックなど、ビジネスにとって重要なユーザー行動をイベントとして計測する設定を行っておきましょう。

GA4のイベント設定方法については、以下の記事で詳しく解説しています。

▶GA4でイベントを設定する方法とは？具体的な事例も解説

GA4での指標の見方 まとめ

UAとGA4では測定方法が異なるため、同じ指標名でも数値が異なる場合があります。この違いを正しく理解したうえでGA4のデータを読むことが、正確な分析の第一歩となります。

また、GA4はリリース以降も機能が拡張し続けており、Looker Studio連携によるダッシュボード構築・BigQueryでの生データ分析・予測オーディエンスによる広告連携など、「分析」から「活用」への幅が広がっています。基本の指標の読み方を押さえながら、これらの応用機能も積極的に取り入れていきましょう。

パンタグラフでは、GA4の設定・活用支援から、データにもとづいたSEO・コンテンツ戦略の立案まで一貫してサポートしています。GA4の測定・運用にお困りの方は、ぜひお気軽にご相談ください。

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