ランディングページからのサイト内の遷移を分析しよう──GA4データ分析

GA4で計測したデータを元に、ウェブサイトに流入したユーザーが、流入したページ（以降、ランディングページ）から、どのようにサイト内を遷移しているかを分析してみましょう。

分析に使用する環境

ユーザーのサイト内遷移を分析するにあたり、以下の環境を使用します。

まず、BigQuery内で各ユーザーごとのランディングページ、それ以降に閲覧したページを特定するSQLを用意します。

今回は最大５ページめまでの分析としました。

また「次に閲覧したページ」が存在しない場合は離脱したものとみなしています。

今回はサイト内の遷移をサンキーチャート（サンキーダイヤグラム）で表現したかったので、Viz拡張機能のサンキーチャートを利用しています（Tableauでサンキーチャートを作る方法は下記を参照）。

Tableauのサンキーチャートの作りかた
https://reposub.jp/blogs/tableau/tableau_sankey_diagram

ランディングページから５ページめまでのページロケーションをドラッグ＆ドロップすれば完成です。

下の状態はサイトから離脱したデータを含んだ状態です。どうしても離脱が一番多くなってしまうので、いったん離脱したデータを除外して「サイト内だけでどのように遷移したか」を見てみましょう。

※URLも表示可能ですが非表示にしています

サイトから離脱したデータを除外してみました。

こうして見ると、ある特定のページへ流入したユーザーがその後、サイト内の別のページに遷移しているのがわかります。

その特定のページからの遷移を抜き出してみましょう。

このようにサイト流入の起点となったページからどのようにサイト内を閲覧しているかを分析することで、サイトの重要なページ（「資料請求」「お問い合わせ」「申し込み」などのキーイベントがあるページ）への導線として貢献を測ることができます。

また、このデータに流入元（チャネル、参照元/メディア、SNS、広告など）を組み合わせると、さらに細分化した分析が可能です。

GA4をBigQueryとTableauを組み合わせると、GA4の管理画面での分析やLooker Studioよりも複雑な分析が可能です。

レポサブではBigQueryを活用したGA4のデータ分析をご支援しております。

サイトの分析内容に合わせたオリジナルレポートも承っておりますので、こちらからお気軽にお問い合わせください。

お問い合わせ
https://reposub.jp/pages/contact

以上、ランディングページからのサイト内の遷移を分析する方法の解説でした。