Googleアナリティクス4(GA4)では、急速に普及するAI検索からの流入を分析することが重要になっています。AI検索エンジンは従来の検索エンジンとは異なる流入パターンを示すため、その特性を理解し適切に分析する必要があります。
GA4では参照元/メディアレポートを活用することで、ChatGPTやBard、BingなどのAI検索ツールからの訪問者を特定できます。これらのデータを分析することで、コンテンツ戦略の最適化やユーザー体験の向上につなげることができます。

AI検索エンジンはユーザーの質問に直接回答を提供するため、クリックスルー率が従来の検索と異なります。この新しい検索環境におけるデータ分析手法を押さえておくことが、今後のデジタルマーケティングにとって不可欠です。
GA4の参照元/メディアレポートを活用した分析方法
GA4でAI検索流入を分析するには、「集客」セクションにある「参照元/メディア」レポートを活用します。このレポートにアクセスするには、左側のナビゲーションメニューから「レポート」→「集客」→「トラフィック獲得」→「参照元/メディア」と進みます。
このレポートでは、ウェブサイトへのトラフィックソースが一覧表示されています。AI検索からの流入を特定するには、検索結果に表示される参照元の特徴を把握しておく必要があります。例えば、「google.com」は通常のGoogle検索、「bing.com」は通常のBing検索を示しますが、AI検索の場合は異なる参照元情報が記録されることがあります。
現在、多くのAI検索エンジンは独自の参照元情報を持っています。例えば、Microsoft CopilotはBingの拡張機能として「bing.com/search/copilot」といった参照元が記録されることがあります。これらの特徴的な参照元を特定することで、AI検索からの流入を分析できます。

カスタムレポートによるAI検索流入の詳細分析
より詳細なAI検索流入分析のために、GA4のエクスプローラー機能を使ってカスタムレポートを作成しましょう。カスタムレポートでは、ディメンションとして「参照元」と「メディア」を設定し、指標として「ユーザー数」「セッション数」「コンバージョン率」などを追加します。これにより、AI検索からの流入とその成果を詳細に分析できます。
さらに、AI検索に関連する参照元をフィルタリングするセグメントを作成することで、分析の精度を高めることができます。「セグメント追加」から新しいセグメントを作成し、条件として「参照元」が「copilot」「chatgpt」「bard」などを含む場合に限定すれば、AI検索ユーザーの行動パターンをより明確に把握できます。
UTMパラメータを活用したAI検索流入の追跡強化
GA4での参照元/メディア分析をさらに強化するには、UTMパラメータの活用が効果的です。AI検索エンジンからの流入を正確に追跡するための専用UTMパラメータを設定しましょう。
具体的には、UTMソースには「ai_search」、UTMメディアにはAI検索エンジンの名前(「copilot」「chatgpt」など)を設定します。さらにUTMキャンペーンには「ai_traffic」などと設定することで、GA4のレポートで簡単に識別できるようになります。
これらのUTMパラメータを含むリンクをコンテンツに埋め込むことで、AI検索からの流入を正確に追跡できます。GA4の参照元/メディアレポートから、これらのUTMパラメータでフィルタリングすれば、AI検索流入の詳細な把握が可能になります。
参照元データからわかるAI検索ユーザーの行動特性
参照元/メディアレポートを分析することで、AI検索からの訪問者と従来の検索エンジンからの訪問者の行動パターンの違いを把握できます。セカンダリディメンションとして「ランディングページ」を追加すると、AI検索ユーザーがどのページから流入しているかがわかります。
データ分析の結果、AI検索からの訪問者は特定のコンテンツタイプに集中する傾向があります。例えば、明確な質問に回答するコンテンツや、構造化されたコンテンツがAI検索エンジンに取り上げられやすいことがわかっています。
また、AI検索からの訪問者はセッション時間が短い傾向にありますが、特定のコンバージョンアクションに対しては高い完了率を示すケースもあります。これらの特性を理解することで、AI検索に最適化されたコンテンツ戦略を構築できます。
データに基づくAI検索最適化戦略の構築
参照元/メディアレポートから収集したデータを基に、AI検索に最適化されたコンテンツ戦略を構築しましょう。まず、AI検索からの流入が多いページの特徴を分析し、それらのコンテンツパターンを他のページにも適用します。
効果的な戦略としては、質問形式のヘッドラインと明確な回答を提供するコンテンツ構造の採用が挙げられます。また、構造化データ(スキーママークアップ)を実装することで、AI検索エンジンがコンテンツを理解しやすくなります。
さらに、FAQセクションの強化や、ナレッジパネル向けの最適化も重要です。これらの施策を実施した後も継続的に参照元/メディアレポートをモニタリングし、AI検索からの流入パターンの変化を追跡することで、戦略の効果を測定・調整していきましょう。
まとめ
AI検索技術は急速に進化しており、それに伴って参照元/メディアデータの分析手法も更新していく必要があります。GA4では定期的なレポートスケジュールを設定し、AI検索からの流入パターンの変化を継続的にモニタリングしましょう。
新しいAI検索エンジンがリリースされた際には、その参照元情報を特定し、トラッキングリストに追加します。また、既存のAI検索エンジンのアップデートにも注意を払い、参照元情報の変更があれば分析方法を調整します。