GA4とBigQueryを連携させることで、標準レポートでは実現できない高度なデータ分析が可能になります。GA4の無料版でもBigQueryエクスポート機能が利用できるようになり、多くの企業がこの連携に注目しています。しかし、設定方法が複雑に感じられたり、連携後のデータ活用方法がわからなかったりと、導入に踏み切れない方も多いのではないでしょうか。本記事では、GA4とBigQueryの連携設定を初心者にもわかりやすく解説し、具体的なデータ活用方法までご紹介します。
- GA4とBigQuery連携の基本概念とメリット
GA4とBigQueryを連携することで、データ保持期間の制限がなくなり、SQLを使った柔軟な分析が可能になります
- 具体的な連携設定の手順
Google Cloud Platformでのプロジェクト作成からGA4管理画面での設定まで、ステップバイステップで解説します
- 連携後のデータ活用方法
基本的なSQLクエリの書き方から実践的な分析例まで、ビジネスに活かせる活用法を紹介します
GA4とBigQuery連携の概要
GA4とBigQueryの連携は、Webサイトやアプリのアクセスデータをより深く分析するための重要な手法です。この連携を活用することで、GA4の標準機能では実現できない高度な分析が可能になります。
まずは、GA4とBigQueryそれぞれの役割と、連携によって得られるメリットを理解しましょう。基本的な仕組みを把握することで、設定作業もスムーズに進められます。
GA4の標準機能の限界
GA4の標準レポートでは、データ保持期間が最大14か月に制限されており、長期的なトレンド分析が困難です。また、サンプリングによってデータの精度が低下する場合があります。
さらに、GA4の標準レポートでは、用意されたディメンションや指標の組み合わせでしか分析できません。独自の切り口でデータを分析したい場合や、複数のデータソースを組み合わせた分析には対応していません。
BigQueryの特徴と役割
BigQueryはGoogle Cloudが提供するデータウェアハウスサービスです。大量のデータを高速に処理できる点が最大の特徴で、数十億行のデータでも数秒で集計が完了します。
SQLを使ってデータを自由に抽出・加工できるため、分析の自由度が格段に向上します。また、他のデータソースと組み合わせた横断的な分析も可能になります。
連携によるメリット
GA4とBigQueryを連携させることで、データ保持期間の制限がなくなり、過去のデータも含めた長期的な分析が可能になります。サンプリングなしの生データにアクセスできるため、精度の高い分析が実現します。
以下の表で、GA4標準機能とBigQuery連携後の違いを比較してみましょう。
| 項目 | GA4標準機能 | BigQuery連携後 |
|---|---|---|
| データ保持期間 | 最大14か月 | 無制限 |
| サンプリング | 発生する場合あり | なし（生データ） |
| 分析の自由度 | 標準レポートに依存 | SQLで自由に分析 |
| 他データとの連携 | 制限あり | 自由に結合可能 |
このように、BigQuery連携はデータ分析の可能性を大きく広げてくれます。
GA4の制限を超えた分析がしたい方には、BigQuery連携が有効な選択肢になりますよ。
GA4とBigQuery連携の設定手順
GA4とBigQueryの連携設定は、大きく分けて3つのステップで完了します。Google Cloud Platformでのプロジェクト作成、BigQuery APIの有効化、そしてGA4管理画面での連携設定です。
初めての方でも迷わないよう、各ステップを詳しく解説していきます。事前準備を含めて、順番に進めていきましょう。
事前準備の確認
連携設定を始める前に、いくつかの前提条件を確認する必要があります。GA4プロパティの管理者権限と、Google Cloud Platformのプロジェクト作成権限が必要です。
また、課金アカウントの設定も必要になります。BigQueryには無料枠がありますが、課金アカウントを紐づけないとGA4からのデータエクスポートを有効化できません。
連携前のチェックリスト
- GA4プロパティの管理者権限を持っている
- Googleアカウントを持っている
- クレジットカード情報を登録できる
- 組織のセキュリティポリシーを確認済み
GCPプロジェクトの作成
Google Cloud Platform（GCP）にアクセスし、新しいプロジェクトを作成します。プロジェクト名はわかりやすい名前を設定しましょう。
プロジェクト作成後は、課金アカウントを必ず紐づけてください。課金アカウントがないと、BigQueryへのデータエクスポートが有効化できません。無料枠の範囲内であれば費用は発生しません。
BigQuery APIの有効化
作成したプロジェクトでBigQuery APIを有効化します。GCPのコンソールから「APIとサービス」を選択し、BigQuery APIを検索して有効化ボタンをクリックします。
APIの有効化は数分で完了します。有効化が完了すると、BigQueryのコンソールにアクセスできるようになります。この段階でデータセットが作成されていなくても問題ありません。
GA4管理画面での連携設定
GA4の管理画面からBigQueryリンクを設定します。管理画面の「プロダクトリンク」から「BigQueryリンク」を選択し、「リンク」ボタンをクリックします。
連携先のGCPプロジェクトを選択し、データセットのロケーションを指定します。ロケーションは一度設定すると変更できないため、慎重に選択してください。日本でサービスを展開している場合は、asia-northeast1（東京）を選ぶことが一般的です。
以下の表で、設定項目と推奨設定をまとめています。
| 設定項目 | 説明 | 推奨設定 |
|---|---|---|
| ロケーション | データの保存先リージョン | asia-northeast1（東京） |
| 頻度 | データエクスポートの頻度 | 毎日+ストリーミング |
| イベントデータ | エクスポートするイベント | すべてのイベント |
| ユーザーデータ | ユーザー属性の出力 | 必要に応じて有効化 |
設定完了後、数時間から24時間程度でBigQueryにデータが表示され始めます。
ロケーション選択は後から変更できないので、最初の設定が大切です。
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BigQueryのデータ構造を理解する
GA4からBigQueryにエクスポートされるデータは、独自の構造を持っています。この構造を理解することで、効率的なクエリの作成が可能になります。
データ構造の基本を押さえておくと、分析の幅が大きく広がります。特にネスト構造の理解は、SQLクエリを書く上で重要なポイントになります。
テーブルの種類と命名規則
GA4のデータは、events_という接頭辞に日付が付いたテーブル名で保存されます。たとえば、2024年1月15日のデータはevents_20240115というテーブルに格納されます。
また、ストリーミングエクスポートを有効にしている場合は、events_intraday_というテーブルも作成されます。こちらには当日の最新データが格納され、翌日になると日別テーブルに統合されます。
イベントとパラメータの構造
GA4のデータはイベントベースの構造になっており、1行が1イベントを表します。各イベントにはイベント名、タイムスタンプ、ユーザー情報などが含まれています。
イベントパラメータやユーザープロパティは、RECORD型（ネスト構造）で格納されている点が特徴的です。この構造を理解しないと、正しくデータを抽出できません。
主要なカラムの説明
BigQueryに出力される主要なカラムを理解しておきましょう。以下の表に、よく使用するカラムをまとめています。
| カラム名 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
| event_name | STRING | イベントの名前 |
| event_timestamp | INTEGER | イベント発生時刻（マイクロ秒） |
| user_pseudo_id | STRING | ユーザー識別子 |
| event_params | RECORD | イベントパラメータ（ネスト） |
| user_properties | RECORD | ユーザープロパティ（ネスト） |
これらのカラムを組み合わせることで、さまざまな分析が可能になります。
ネスト構造の扱い方
event_paramsやuser_propertiesはネスト構造（配列の中にオブジェクトが入った構造）になっています。このデータを取り出すには、UNNEST関数を使用する必要があります。
たとえば、ページのURLを取得する場合は、event_paramsをUNNESTして、keyがpage_locationのvalueを抽出します。最初は複雑に感じるかもしれませんが、基本パターンを覚えれば応用が利きます。
ネスト構造はGA4データ分析の肝となる部分なので、しっかり理解しておきましょう。
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GA4とBigQuery連携の活用方法
連携設定とデータ構造を理解したら、実際にデータを活用していきましょう。基本的なSQLクエリから始めて、徐々に複雑な分析に挑戦していくことをおすすめします。
ここでは、実務でよく使用する分析パターンとSQLクエリの例を紹介します。コピーして使えるクエリを用意しているので、ぜひ試してみてください。
基本的なSQLクエリの書き方
まずは基本的なSELECT文から始めましょう。日付範囲を指定してイベント数をカウントするクエリは、最も基本的な分析パターンです。
テーブル名はワイルドカード（アスタリスク）を使用することで、複数日のデータを一度に取得できます。_TABLE_SUFFIXという特殊な変数を使って日付範囲を絞り込むことが一般的です。
ページビュー分析の実践例
ページごとのアクセス数を分析するクエリは、最も需要の高い分析の一つです。event_nameがpage_viewのイベントを抽出し、page_locationパラメータでグループ化します。
UNNEST関数を使ってevent_paramsからページURLを取り出す点がポイントです。この基本パターンを覚えれば、他のパラメータの抽出にも応用できます。
ページビュー分析でわかること
- 人気のあるページのランキング
- 時間帯別のアクセス傾向
- 流入元別のページ閲覧パターン
- デバイス別の閲覧傾向
コンバージョン分析の方法
購入や問い合わせなどのコンバージョンイベントを分析することで、ビジネス成果を把握できます。特定のイベントを抽出し、日別・週別のトレンドを可視化します。
コンバージョンに至るまでのユーザー行動を追跡する分析も可能です。同じユーザーIDを持つイベントを時系列で並べることで、コンバージョンまでの導線を把握できます。
ユーザー行動の深掘り分析
BigQueryを使えば、GA4では確認しづらいユーザー単位の行動分析が可能になります。特定のユーザーがサイト内でどのような行動をとったかを、イベントレベルで追跡できます。
セッション単位での分析も重要です。ga_session_idパラメータを使ってセッションをグループ化し、セッションごとの行動パターンを分析できます。
SQLクエリは最初から完璧を目指さず、少しずつ改良していく姿勢が大切ですよ。
GA4とBigQuery連携の注意点
GA4とBigQueryの連携を運用していく上で、いくつかの注意点があります。コスト管理やデータの整合性に関する知識は、安定した運用に欠かせません。
トラブルを未然に防ぐためにも、事前に注意点を把握しておきましょう。特にコスト面は、想定外の費用が発生しないよう注意が必要です。
費用とコスト管理
BigQueryの費用は、ストレージ費用とクエリ実行費用の2種類で構成されています。無料枠として、毎月10GBのストレージと1TBのクエリ処理が提供されています。
アクセス数の多いサイトでは無料枠を超える可能性があるため、定期的に使用量を確認することをおすすめします。GCPのコンソールから、課金レポートで費用の推移を確認できます。
| 項目 | 無料枠 | 超過時の費用 |
|---|---|---|
| ストレージ | 10GB/月 | 約0.02ドル/GB |
| クエリ処理 | 1TB/月 | 約5ドル/TB |
| ストリーミング | なし | 約0.01ドル/200MB |
※費用は変動する可能性があるため、最新の料金はGoogle Cloudの公式サイトでご確認ください。
データ反映のタイムラグ
GA4からBigQueryへのデータ反映には、一定のタイムラグがあります。日次エクスポートの場合、前日のデータが翌日に反映される仕組みです。
リアルタイムに近いデータが必要な場合は、ストリーミングエクスポートを有効にしてください。ただし、ストリーミングエクスポートは追加費用が発生する点に注意が必要です。
クエリ最適化のポイント
効率的なクエリを書くことで、処理時間の短縮とコスト削減が可能です。必要なカラムのみをSELECTすること、日付範囲を適切に絞り込むことが基本的な最適化手法です。
パーティション分割テーブルの特性を活かし、_TABLE_SUFFIXで日付を絞り込むことで、スキャンするデータ量を大幅に削減できます。
コスト削減のためのクエリ最適化チェックリスト
- SELECT * を避け、必要なカラムのみ指定する
- 日付範囲を_TABLE_SUFFIXで適切に絞り込む
- WHERE句で早めにデータを絞り込む
- クエリ実行前にスキャン量を確認する
コスト管理は継続的に行うことで、想定外の出費を防げます！
よくある質問
- GA4とBigQueryの連携は無料でできますか
-
連携自体は無料で設定できます。BigQueryには毎月10GBのストレージと1TBのクエリ処理という無料枠があり、小規模なサイトであれば無料枠内で運用できる場合が多いです。ただし、課金アカウントの登録は必須となります。
- 過去のデータもBigQueryにエクスポートできますか
-
連携設定を行った時点以降のデータのみがエクスポートされます。過去に遡ってデータをエクスポートする機能は提供されていないため、できるだけ早く連携設定を完了することをおすすめします。
- SQLの知識がなくても活用できますか
-
基本的なデータ抽出にはSQLの知識が必要です。ただし、基本的なSELECT文から始めて徐々に学んでいくことは十分可能です。また、LookerStudioなどのBIツールと連携すれば、SQLを書かずにデータを可視化することもできます。
- 連携を解除するとデータは消えますか
-
連携を解除しても、すでにBigQueryにエクスポートされたデータは削除されません。ただし、新しいデータのエクスポートは停止されます。データを完全に削除したい場合は、BigQuery上でテーブルを手動で削除する必要があります。
まとめ
GA4とBigQueryの連携は、データ分析の可能性を大きく広げる有効な手段です。データ保持期間の制限がなくなり、サンプリングなしの生データにアクセスできるようになります。
設定自体はGCPプロジェクトの作成からGA4管理画面での連携まで、手順を追って進めれば難しくありません。コスト面も無料枠があるため、まずは小さく始めて徐々に活用の幅を広げていくことをおすすめします。
SQLの学習は必要になりますが、基本的なクエリパターンを覚えれば、GA4の標準レポートでは実現できなかった深い分析が可能になります。ぜひこの記事を参考に、GA4とBigQueryの連携に挑戦してみてください。
