「GA4の探索レポートを開いたが、ディメンションと指標をどう組み合わせればいいのか分からない」——GA4の探索レポートは自由度が高い反面、白紙から作り始めると手が止まります。
本記事では、探索レポートの7つの手法を整理したうえで、CVR改善の実務でそのまま使える5つのレポート型を作成手順つきで解説します。作って終わりではなく、そのレポートから何を読み取ってLPの何を直すかまでを扱います。
記事のポイント
- 標準レポートと探索レポートの使い分け
- 7つの手法（テクニック）の違いと選び方
- CVR改善に効く5つのレポート型と作成手順
- 探索レポートで数値が合わない原因
- 作ったレポートから改善の打ち手を出す読み方
目次
- 探索レポートとは（標準レポートとの違い）
- 探索レポートの7つの手法
- CVR改善に効く5つのレポート型
- 探索レポートで数値が合わないときの原因
- 探索レポートで分からないこと
- Dejamで探索レポートの分析を改善につなげる
- よくある質問
- まとめ
探索レポートとは（標準レポートとの違い）
GA4の探索レポート（データ探索）は、ディメンションと指標を自由に組み合わせて分析できる機能です。UAのカスタムレポートに相当します。
標準レポートとの使い分けは明確です。
| 標準レポート | 探索レポート | |
|---|---|---|
| 用途 | 決まった指標を定期的に確認する | 仮説を立てて深掘りする |
| 軸の組み替え | 限定的（セカンダリディメンション1つ） | 自由（ディメンション・指標を各20個まで） |
| セグメント比較 | 不可 | 可能 |
| 期間 | 全期間 | 原則14か月まで（データ保持期間の設定に依存） |
定型の数値確認は標準レポート、原因の深掘りは探索レポート、と役割を分けるのが基本です。
探索レポートで何を見て、どう改善につなげるかの全体像は「【2026年版】GA4でCVRを改善する方法｜キーイベント レートの見方から具体的な打ち手まで解説」にまとめています。本記事はそのうち「レポートの作り方」を詳しく扱います。
探索レポートの7つの手法
「探索」メニューを開くと、テンプレートとして手法（テクニック）が並んでいます。実務で使うのは上位3つに集中します。
| 手法 | できること | 使いどころ |
|---|---|---|
| 自由形式 | 表・折れ線・散布図などで自由に集計 | 最も使う。 LP別・流入元別の分解 |
| ファネルデータ探索 | ステップ間の通過率・離脱率を可視化 | フォームや購入フローの離脱箇所特定 |
| 経路データ探索 | ページ遷移の流れをツリーで可視化 | 想定外の遷移を発見する |
| セグメントの重複 | 複数条件に該当するユーザーの重なりを見る | セグメント設計の検証 |
| ユーザーエクスプローラ | 個々のユーザーの行動を1件ずつ追う | 不具合の再現確認 |
| コホートデータ探索 | 初回訪問時期別の継続率を見る | 定期購入・サブスクの分析 |
| ユーザーのライフタイム | ユーザー単位の生涯価値を見る | LTV分析 |
なお、かつて「目標到達プロセスデータ探索」と呼ばれていた手法は、現在は「ファネルデータ探索」という名称になっています（出典: ［GA4］ファネルデータ探索 - アナリティクス ヘルプ）。古い解説記事の手順を参照するときは読み替えが必要です。
CVR改善に効く5つのレポート型
ここからが本題です。白紙から考えず、この5つを作るところから始めてください。 どれも5分程度で作れます。
型1: ランディングページ別のCVR
目的: どのLPから改善すべきかを決める
- 「探索」→「空白」を作成し、手法を「自由形式」にする
- ディメンションに「ランディング ページ」を追加
- 指標に「セッション」「セッションのキーイベント率」を追加
- ディメンションを行、指標を値にドラッグ
- セッション数の降順で並べる
読み方: セッション数が多く、CVRが低いページが最優先の改善対象です。CVRの低さだけで選ぶと、月間100セッションのページを直すことになり、工数に対して成果が出ません。優先順位は「セッション数 × 改善余地」で決めます。
詳しい手順は「【2026年版】GA4のランディングページレポートの見方｜LP別にCVRを分解して改善につなげる手順」で解説しています。
型2: 流入元 × ランディングページのCVR
目的: 問題がLPにあるのか、集客にあるのかを切り分ける
- 型1のレポートを複製する
- ディメンションに「セッションのデフォルト チャネル グループ」を追加
- 行に「ランディング ページ」と「チャネル グループ」の2つを配置
読み方: 同じLPでも流入元によってCVRは大きく変わります。特定のチャネルだけが極端に低い場合、直すべきはLPではなく広告のターゲティングやキーワードです。指名検索のCVRが高く、ディスプレイ広告が低いのは正常な状態で、これを「LPが悪い」と判断してはいけません。
型3: デバイス × ランディングページのCVR
目的: スマートフォンとPCのどちらを優先して直すかを決める
- 型1のレポートを複製する
- ディメンションに「デバイス カテゴリ」を追加
- 列に「デバイス カテゴリ」を配置すると、横並びで比較できる
読み方: スマートフォンのセッションが過半数なのに、CVRだけがPCの半分——このパターンは非常に多く見られます。この場合、改善対象は明確にスマートフォン表示です。セッション比率とCVRの差を掛け合わせると、どちらを優先すべきかが数字で決まります。
型4: フォーム到達率のファネル
目的: LPの中のどこで落ちているかを特定する
- 「探索」→「ファネルデータ探索」を作成
- ステップを順に定義する（例: LP閲覧 → フォーム表示 → 入力開始 → 送信完了）
- 「内訳」にデバイスカテゴリを追加すると、デバイス別の通過率が見られる
読み方: ステップ間の落差が大きい箇所が、そのまま改善の優先順位です。
| 落ちている箇所 | 疑うこと |
|---|---|
| LP閲覧 → フォーム表示 | LPの内容で納得されていない / CTAが見つからない |
| フォーム表示 → 入力開始 | 項目数が多く、見た瞬間に諦められている |
| 入力開始 → 送信完了 | 特定の入力項目で詰まっている |
作成手順の詳細は「【2026年版】GA4ファネルデータ探索の作り方｜離脱ステップを特定してフォーム改善につなげる」で解説しています。
型5: CVしたユーザーとしなかったユーザーの比較
目的: 成約したユーザーに共通する行動を見つける
- 「自由形式」を作成
- 「セグメント」で2つ作る
- セグメントA: キーイベントが発生したセッション
- セグメントB: キーイベントが発生していないセッション
- ディメンションに「ページパス」、指標に「表示回数」を追加
- 列にセグメントを配置して比較
読み方: CVしたユーザーだけが多く見ているページが見つかれば、そこへの導線を強化する打ち手が出ます。「導入事例を見た人のCV率が高い」と分かれば、事例へのリンクをファーストビュー近くに置く、といった具体策になります。
ただし、これは相関であって因果ではありません。「事例を見たからCVした」のか「もともと検討度が高い人が事例も見た」のかは、この分析だけでは分かりません。確かめるにはABテストが必要です。
探索レポートで数値が合わないときの原因
探索レポートと標準レポートで数値が食い違うことがあります。主な原因は4つです。
| 原因 | 内容 | 対処 |
|---|---|---|
| データ保持期間 | 探索は原則14か月まで。既定は2か月の場合がある | 「管理」→「データの保持」で期間を確認・延長する |
| サンプリング | データ量が多いとサンプリングが適用される | 右上のアイコンで適用有無を確認。期間を短くする |
| データしきい値 | Googleシグナル有効時、ユーザー数が少ないと伏せられる | 期間を広げる、または該当設定を確認する |
| 「その他」行への集約 | カーディナリティが高いと行がまとめられる | ディメンションを絞る、期間を短くする |
データ保持期間の既定値が2か月になっているケースは非常に多く、「去年のデータが見られない」の原因はほぼこれです。探索を使うなら最初に14か月へ変更してください（過去に遡って復元されるわけではないため、早く変更するほど得です）。
Googleシグナルとデータしきい値の関係は「Googleシグナルとは？有効化でできることと注意点・設定前の確認事項を解説」で解説しています。
探索レポートで分からないこと
5つの型を作ると、**「どのLPの、どの流入元の、どのデバイスが悪いか」**までは特定できます。ここが探索レポートの到達点です。
一方で、次の3つは探索レポートでは追えません。
- ページのどこまで読まれて、どこで離脱したか — スクロールイベントを設定しても10%刻み程度の粗さです
- どのコンテンツがCVに貢献したか — 型5で相関は見えますが、LP内のブロック単位では分かりません
- フォームのどの入力欄で止まったか — ファネルはステップ単位で、入力欄単位では追えません
探索レポートで対象を絞り込み、その先はヒートマップで見る——という役割分担にすると、分析が具体的な作業に落ちます。
Dejamで探索レポートの分析を改善につなげる
ヒートマップ
探索レポートで特定したLPについて、どこまで読まれてどこで離脱したかを可視化します。クリック・クリックイベント・熟読・滞在・離脱の5種類に対応しており、型5で見つけた「CVしたユーザーの行動」を、LP内のブロック単位で確認できます。
ABテスト
型5で見つけた相関が因果かどうかを確かめる手段です。「事例セクションを上に移動する」といった仮説を、同一期間・同一条件で検証できます。探索レポートの期間比較では、施策の効果と外部要因を分離できません。
フォーム作成・EFO
型4のファネルで「入力開始から送信完了の離脱が多い」と分かった場合の打ち手です。項目の削減やステップフォーム化を試せます。
よくある質問
Q. 標準レポートと探索レポートはどう使い分けますか？
A. 定型の数値確認は標準レポート、原因の深掘りは探索レポートです。標準レポートはセカンダリディメンションを1つしか追加できませんが、探索レポートはディメンション・指標を各20個まで組み合わせられ、セグメント比較もできます。
Q. 探索レポートで去年のデータが見られません。
A. データ保持期間の設定が原因です。既定では2か月になっている場合があり、「管理」→「データの保持」で最長14か月に変更できます。ただし過去に遡って復元されるわけではないため、変更は早いほど有利です。
Q. 「目標到達プロセスデータ探索」が見当たりません。
A. 現在は「ファネルデータ探索」という名称に変わっています。「探索」→ テクニック一覧から「ファネルデータ探索」を選んでください。
Q. 探索レポートと標準レポートで数値が違うのはなぜですか？
A. データ保持期間・サンプリング・データしきい値・「その他」行への集約、のいずれかが原因です。まずレポート右上にサンプリングの適用表示が出ていないかを確認してください。
Q. 探索レポートは何人まで共有できますか？
A. 作成者以外に共有するには、レポート右上の共有アイコンから「閲覧のみ」で共有します。共有相手にもGA4プロパティへのアクセス権限が必要です。編集させたい場合は複製してもらう形になります。
まとめ
GA4の探索レポートについて、要点を整理します。
- 定型の確認は標準レポート、深掘りは探索レポート
- 実務で使う手法は「自由形式」「ファネルデータ探索」「経路データ探索」の3つに集中する
- 白紙から作らず、5つの型（LP別 / 流入元別 / デバイス別 / ファネル / CV有無の比較）から始める
- 改善対象は「セッション数 × 改善余地」で決める。CVRの低さだけで選ばない
- 特定のチャネルだけCVRが低いなら、直すのはLPではなく集客側
- データ保持期間の既定が2か月の場合がある。探索を使うなら最初に14か月へ変更する
- 型5で見えるのは相関であって因果ではない。確かめるにはABテストが要る
- 探索レポートの到達点は「どのLPが悪いか」まで。「何が悪いか」はヒートマップの領域
CVR改善ならDejam！分析から改善・検証まで一気通貫で
Dejamは、LP制作・ヒートマップ分析・ABテスト・AI自動解析をオールインワンで提供するCVR改善特化ツールです。「GA4の探索レポートで課題は絞り込めたが、そこから先が進まない」という段階から、本格的なPDCAを回して成果を最大化するまでを総合支援します。
Dejamが選ばれる理由
- ワンプロダクトで完結: LP制作・ヒートマップ分析・ABテストをすべて単一ツールで実施
- 月額3万円〜利用可能: オプティマイズプラン月額3万円〜 / CMSプラン月額5万円〜 / オールインワン月額12万円〜
- ユーザー課金なし: 何名で使っても追加費用は発生しない
- ISMS認証取得: ISO/IEC 27001:2022 & JIS Q 27001:2023認証取得済み
- 毎週アップデート: 市場トレンドとユーザーリクエストに応じて機能を毎週拡充
- 権威ある実績: 代表がダイレクトアジェンダで2連覇。LPO顕彰制度「LPO AWARD」主催者
Dejamの主要機能
- LP/記事LP制作: ノーコード・コードの切り替えに対応。AIで生成したコードを直接取り込み可能
- ヒートマップ: 5種類（クリック/クリックイベント/熟読/滞在/離脱）。データ保存期間無制限
- ABテスト: デザイン変更テスト・リダイレクトテスト・ポップアップテストの3種類。AIが自然言語でテストコードを自動生成
- 自動解析: どのコンテンツがCVRに貢献しているかAIが自動解析。ゴールデンルート機能でページ遷移の最適パスも特定
- 独自ドメイン300件まで無料: LP専用ドメインを大量運用しても追加費用なし
探索レポートのデータ保持期間は最長14か月ですが、Dejamのヒートマップはデータ保存期間が無制限です。長期の変化を追いたい場合にも使えます。
