GA4×AI分析：GoogleアナリティクスのデータをLLMで深掘りする実践テクニック

はじめに

GA4は強力な分析ツールですが、深い分析をするにはSQL知識やデータ分析のスキルが必要です。LLMを組み合わせることで、「先月CVRが下がった原因は？」のような自然言語の質問で高度な分析が可能になります。

システム構成

GA4 → BigQuery → LLM（Claude/GPT）→ レポート出力

Step 1：GA4→BigQuery連携

GA4の管理画面からBigQueryリンクを設定します。設定手順：

1. GA4管理画面→「BigQueryのリンク」 2. BigQueryプロジェクトを選択 3. エクスポート設定（日次/ストリーミング）を選択 4. 完了（約30分）

Step 2：LLMへのコンテキスト設定

LLMがGA4のデータを正確に分析するために、以下のコンテキストを提供します：

Step 3：自然言語クエリの実行

実際のクエリ例と分析結果：

**質問**：「先月と今月のコンバージョン率を比較し、下がったチャネルを特定して」

**AIの出力**： - SQLクエリの自動生成→実行 - チャネル別CVR比較表の生成 - 「オーガニック検索のCVRが15%低下。ランディングページ別に見ると、/product-aページの離脱率が20%上昇している」等の分析コメント

定型レポートの自動化

以下の定型レポートをプロンプトテンプレート化し、週次・月次で自動生成：

• ·週次KPIサマリー（PV、UU、CVR、売上）
• ·チャネル別パフォーマンスレポート
• ·ランディングページ分析
• ·ユーザー行動フロー分析
• ·異常検知レポート（KPIの急変を検出）

Claude Artifactsの活用

Claude Artifactsを使うと、分析結果をグラフやチャートで可視化したHTMLレポートを自動生成できます。経営会議向けのダッシュボードも自然言語の指示だけで作成可能です。

まとめ

GA4×LLMの組み合わせは、データ分析の民主化を実現します。SQLやデータ分析の専門知識がなくても、自然言語で高度な分析が可能になることで、マーケティングチーム全体のデータリテラシーが向上します。