サイト改善への使い方：LP・フォーム・ヒートマップとの合わせ技｜アクセス解析とGA4 第6回

段階1「どこ」：GA4で問題の場所を見つける

ファネルで「減り方が大きい段階」を探す

第4回で作った目標到達プロセス（ファネル）の探索が、ここで役に立ちます。たとえば次のような結果が出たとします。

この表から読み取れるのは、「スマホの問い合わせページから完了までが、PCの半分以下」という点です。ほかの段階はPCとスマホで大きな差がありません。改善の第一候補は、スマホの問い合わせフォームだと当たりがつきます。

ランディング ページで「入口の質」を比べる

もう一つの見方が、「最初に入ってきたページ（ランディング ページ）」ごとの比較です。広告や検索から入ってくるページは、いわばお店の入口です。ランディング ページごとに、セッション数・エンゲージメント率・キーイベント率を並べると、次のようなページが見つかります。

• 人は多く来ているのに、エンゲージメント率が低いページ：来た人の期待と、ページの中身がずれている可能性があります（広告の文言とページの見出しが合っていない、など）。
• エンゲージメント率は高いのに、キーイベントにつながらないページ：読まれてはいるが、次の行動への案内（ボタンやリンク）が弱い可能性があります。

優先順位は「影響の大きさ」で決める

問題の候補が複数見つかったら、「直したときの影響の大きさ」で順番を決めます。目安は、そのページ・段階を通る人の数 × 改善の余地（今の率の低さ） です。人がほとんど通らないページを完璧に直すより、多くの人が通る段階を少し良くするほうが、成果は大きくなります。

段階2「なぜ」：数字の外側を見る

GA4は「どこで減っているか」は教えてくれますが、「なぜ減っているか」は教えてくれません。第1回で学んだように、アクセス解析は行動は分かっても、気持ちは分からないからです。そこで、別の道具で利用者の様子を確かめます。

ヒートマップツールは多くの種類があり、無料で始められるものもあります。機能や料金を比べたいときは、ヒートマップツールのおすすめ比較や、実際にヒートマップで改善した会社のヒートマップツールの成功事例が参考になります。

よくある誤解：「ヒートマップを入れれば答えが出る」

ヒートマップは、色がついた画像を見るだけでは改善につながりません。大事なのは、GA4で見つけた「どこ」について、「なぜ」を確かめる目的で見ることです。たとえば「スマホのフォームで離れている」と分かっているなら、そのフォームのページのヒートマップと録画に絞って見る。目的なしに全ページのヒートマップを眺めると、時間ばかりかかって何も決まらない、ということになりがちです。

フォームでよくある「なぜ」

問い合わせフォームは、サイトの中で最も成果に近い場所です。そのぶん、少しの使いにくさが大きな損失になります。よく見つかる原因を挙げておきます。

• 入力する項目が多すぎる（今すぐ必要のない項目まで必須になっている）
• スマホで、数字の項目に文字のキーボードが出る、郵便番号から住所が入らないなど、入力の手間が多い
• エラーの表示が分かりにくい、送信ボタンを押すまでエラーが分からない
• 送信ボタンの近くに、個人情報の扱いや、送ったあとの流れの説明がなく、不安になる
• 送信後に営業電話が来るのか、資料がすぐ届くのかが分からない

段階3「どうする」：仮説を立てて、小さく直す

原因の当たりがついたら、改善案を「仮説」の形で書きます。おすすめの書き方は次の型です。

「〇〇（観察した事実）から、△△（原因）だと考えられる。そこで□□（変更）すれば、◇◇（指標）が改善するはずだ」

例：「スマホのフォームの録画で、会社名・部署名・役職の入力で止まる人が多い（事実）。入力の手間が多すぎて、途中でやめているのではないか（原因）。そこで部署名と役職を任意項目にすれば（変更）、スマホのフォーム完了率が上がるはずだ（指標）」

この型で書くと、「何を見て、何を変えて、何で確かめるか」がはっきりします。改善案が複数あるときは、「効果の大きさ」「実装の手間」「確かさ」の3つで点数をつけて、効果が大きく手間が小さいものから試します。

一度にたくさん変えない

改善でありがちな失敗は、フォームの項目、ボタンの色、見出しの文言を一度に全部変えてしまうことです。数字が良くなっても、どの変更が効いたのか分かりません。逆に悪くなった場合も、どれを戻せばよいか分かりません。原因と変更を1対1で結べる単位で、小さく変えて確かめるのが基本です。

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段階4「どうなった」：効果を確かめる

前後比較のコツ

変更した日を記録しておき、変更の前と後で数字を比べます。そのときのポイントは3つです。

1. 同じ長さの期間で比べる：たとえば変更前の4週間と変更後の4週間。曜日の偏りが出ないよう、週単位でそろえます。
2. ほかに大きな変化がなかったか確かめる：同じ時期に広告の予算を倍にしていた、セールをしていた、といった変化があると、改善の効果と区別できません。
3. 母数が十分か確かめる：第4回で学んだとおり、少ない数の「率」は偶然で大きく振れます。

A/Bテストで比べる

前後比較は手軽ですが、季節やほかの施策の影響を受けやすいという弱点があります。より確かに効果を確かめたいときは、A/Bテストを使います。A/Bテストは、訪問者を2つのグループに分けて、一方には今のページ（A）、もう一方には変更したページ（B）を見せ、同じ期間の成果を比べる方法です。同じ時期に比べるので、季節などの影響を受けにくくなります。

なお、Googleが提供していた無料のA/Bテストツール（Google オプティマイズ）は、2023年9月に提供を終了しています。A/Bテストを行うときは、LPO（ランディングページ最適化）ツールなど、ほかのツールを使うのが一般的です。LPOツールの比較はLPOツールのおすすめ比較、実際にテストを回して成果を出した会社の話はLPOツールの成功事例が参考になります。

A/Bテストで気をつけたいのは、途中で結果を見て止めないことです。始めて数日で「Bが勝っている」ように見えても、偶然の可能性があります。事前に「何人分のデータが集まったら、または何週間たったら判断するか」を決めておき、その時点まで続けます。アクセスが少ないサイトでは、十分な人数が集まるまでに時間がかかるので、テストする箇所を「人が多く通る段階」に絞るのが現実的です。

もう一歩深く：「差がある」と言えるのはどんなときか

A/Bテストの結果を判断するときは、「その差が偶然でも起こりうる程度のものか」を考えます。たとえば、AとBにそれぞれ100人ずつ来て、成果がAは3人、Bは5人だったとします。Bのほうが良く見えますが、この程度の人数では、たまたま差が出ただけという可能性が十分にあります。同じ割合の差でも、AとBに1万人ずつ来て300人と500人なら、偶然とは考えにくくなります。多くのA/Bテストツールには、この「偶然では説明しにくいか」を統計的に判定する機能があるので、ツールの判定と、事前に決めた期間・人数の両方を満たしてから結論を出しましょう。

実務ではこう使う：改善の「台帳」をつける

改善を続けていくと、「前に何を試したか」「何が効いて、何が効かなかったか」が分からなくなりがちです。そこで、次のような改善の台帳をつけることをおすすめします。

うまくいかなかった試みも必ず残します。「効かなかった」という記録も、次の仮説を立てるための大事な材料になるからです。この台帳が、そのまま第8回で学ぶ「分析を改善につなげる運用」の土台になります。

この回のまとめ

• 改善は「どこ（GA4）→なぜ（ヒートマップ・録画・声）→どうする（仮説）→どうなった（効果検証）」の順で進める。
• 「どこ」はファネルとランディング ページの比較で探し、通る人数×改善の余地で優先順位を決める。
• GA4では「なぜ」は分からない。問題の場所に絞って、ヒートマップや録画、アンケートで確かめる。
• 改善案は「事実→原因→変更→指標」の仮説の形で書き、一度に1つずつ変える。
• 効果は、条件をそろえた前後比較か、A/Bテストで確かめる。テストは途中で止めない。

確認テスト

次回予告

次回は、GA4をほかのツールとつなげて、分析の幅を広げる方法を学びます。検索の数字が分かる Search Console、ダッシュボードを作る Looker Studio、生のデータを扱える BigQuery の3つです。

参考資料

• Google アナリティクス ヘルプ「[GA4] Path exploration（経路データ探索）」（確認日：2026年11月12日）https://support.google.com/analytics/answer/9317498
• Google アナリティクス ヘルプ「[GA4] エンゲージメント率と直帰率」（確認日：2026年11月12日）https://support.google.com/analytics/answer/12195621?hl=ja
• Google アナリティクス ヘルプ「[GA4] イベントとキーイベント」（確認日：2026年11月12日）https://support.google.com/analytics/answer/13965727?hl=ja