本記事で紹介している内容は、前提としてGA4のデータがBigQueryへエクスポートされている必要がある。設定がまだの方は、そちらを先に済ませるようにしよう。
Looker StudioをGA4のデータソースに紐づけると、GA4で利用できる多くのディメンションや指標がLooker Studio上でも使えるようになるが、中にはなぜか使えないものもあり、「閲覧開始数」はその1つである。
今回は、BigQuery連携からLooker Studio上で「閲覧開始数」を可視化する方法について解説する。
完成イメージは以下だ。
なお、「離脱数」をBigQuery連携で可視化する方法については以下の記事で紹介している。
BigQueryでページごとの閲覧開始数を抽出するSQLクエリ
さっそく、ページごとの閲覧開始数を抽出するSQLサンプルクエリを提示する。
SELECT
(SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params) WHERE KEY = "page_location") AS page,
COUNT((SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params) WHERE KEY = "entrances")) AS entrances
FROM
`analytics_280494569.events_*` -- ご自身のプロジェクト名・データセット名に応じて変更する（`<project>.<datASet>.events_*`）
WHERE
event_name = "page_view" AND _table_suffix BETWEEN "20240901" AND "20240907" -- ご自身で抽出したい期間に変更する
GROUP BY
page
ORDER BY
entrances DESC;結果は以下のようになる。
クエリ解説
(SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params) WHERE KEY = "page_location") AS page上は、ページURLが格納されているイベントパラメータ「page_location」を抽出するクエリである。
COUNT((SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params) WHERE KEY = "entrances")) AS entrances閲覧開始となるページは、「entrances」というイベントパラメータがついているため、その数を数える（COUNT）ことで、閲覧開始数を抽出できる。
ページごとの閲覧開始率まで抽出するSQLクエリ
サイトの各ページが、閲覧数全体に対して外部からの流入による閲覧が多いのか、それともサイト内の別のページからの遷移による閲覧が多いのかを知りたい場合、「ページの閲覧開始率」という指標が参考になる。
これは、GA4が公式に用意している指標ではないのだが、ページの分析では非常に参考になる指標だと思うので、「ページの閲覧開始率」を算出するクエリも紹介する。
前提として、「ページの閲覧開始率」を式で表すと以下のようになる。
ページの閲覧開始率（%） = ページの閲覧開始数 ÷ ページの表示回数 × 100
WITH table1 AS (
SELECT
(SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params) WHERE KEY = "page_location") AS page,
COUNT((SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params) WHERE KEY = "entrances")) AS entrances,
COUNT(event_name = "page_view") AS page_view
FROM
`analytics_280494569.events_*` -- ご自身のプロジェクト名・データセット名に応じて変更する（`<project>.<datASet>.events_*`）
WHERE
event_name = "page_view" AND _table_suffix BETWEEN "20240901" AND "20240907" -- ご自身で抽出したい期間に変更する
GROUP BY
page
)
SELECT
page,
entrances, -- 閲覧開始数
page_view, -- 表示回数
ROUND(entrances / page_view, 3) AS entrance_rate -- 閲覧開始率
FROM
table1
ORDER BY
page_view DESC;集計結果は以下のようになる。
クエリ解説
全体の流れとしては、WITH句を使用して、ページごとの閲覧開始数と表示回数を抽出する仮想テーブルを作成し、最終的に、閲覧開始数を表示回数で割ることで、閲覧開始率を算出するかたちとなる。
COUNT(event_name = "page_view") AS page_view前章で紹介したページと閲覧開始数を抽出するクエリのほかに、上ではページの表示回数も抽出している。
ROUND(entrances / page_view, 3) AS entrance_rate -- 閲覧開始率上は、閲覧開始数を表示回数で割り、少数点第三位まで表示させるクエリ。
指標同士で計算し、新たな指標を作ることはLooker Studioでも可能なので、わざわざ閲覧開始率までBigQueryで出す必要はないのだが、参考程度に紹介した。
また、閲覧開始率を%（パーセント）表記にすることもLooker Studio側でできる。この方法については後ほど紹介する。
Looker Studioと連携して閲覧開始数を可視化する
BigQueryで抽出した閲覧開始数や閲覧開始率をLooker Studioで可視化する方法について説明する。
手順は以下の3ステップである。
- BigQueryと接続する
- 可視化させたいグラフ形式を選ぶ
- グラフを整える
1.BigQueryと接続する
まずLooker Studioを開き、編集モードにする。
次に、画面上部のツールバーにある「データを追加」をクリックし、「BigQuery」を選択する。
次に、BigQueryデータのひっぱり方だが、今回はBigQuery側の操作が必要ない「カスタムクエリ」を用いた方法で行う。
一番左にある「カスタムクエリ」から該当するプロジェクトを選択すると、右側にカスタムクエリを入力するエリアが表示されるため、枠内に前章で作成したクエリをコピペする。
最後に画面右下の「追加」をクリックすれば接続は完了となる。
2.可視化させたいグラフ形式を選ぶ
つづいて、Looker Studio画面上部の「グラフを追加」から使いたいグラフ形式を選択する。
今回は最も基本的な表形式かつ視覚的にわかりやすいヒートマップ付きのものを選択する。
3.グラフを整える
まずデータソースを確認し、GA4やサーチコンソールなど別のツールになっていれば、「データソース」の下のボタンをクリックして、ステップ1で接続したBigQueryを選択する。
そして、ディメンションには「page」を、指標には「entrances」「page_view」「entrance_rate」をセットする。
これでひととおり完成なのだが、フィールド名が英語でわかりづらい場合は、設定欄にあるディメンションと指標の左側（マウスオーバーすると鉛筆マークになる）をクリックすれば表示名が変更できるので、そこから日本語表記にするとよい。
また、閲覧開始率を%（パーセント）表記にしたい場合は、同じように指標の左側をクリックし、「データ型」＞「須知」＞「%」の順でクリックする。
おわりに
本記事では、Looker Studioでは出てこないGA4の指標「閲覧開始数」をBigQuery連携で可視化する方法について解説した。
重要な指標であるにもかかわらずLooker Studioで使えない指標は他にもいくつかあるため、そのような場合は今回のようにBigQueryを利用すると便利である。
なお、「離脱数」をBigQuery連携で可視化する方法については以下の記事で紹介している。
