パフォーマンス レポートでは、すべてのコンバージョンに対する各チャネルの成果を確認できます。
この記事の内容:始める前に
- Google アナリティクス 4 プロパティでデータを収集している必要があります。
- 少なくとも 1 つのイベントをコンバージョン イベントとしてマークする必要があります。
- マーケティング キャンペーンの費用データを表示するには、次のいずれかを行う必要があります。
また、レポート用のアトリビューション モデルをデータドリブン アトリビューションに設定することをおすすめします。
レポートの使用方法
レポートにアクセスする
- Google アナリティクスで、左側の [広告] をクリックします。
- [パフォーマンス] > [すべてのチャネル] に移動します。
期間とコンバージョン イベントを選択する
まず、右上の日付選択ツールのプルダウン メニューから期間を選択します。次に、レポートの左上にあるプルダウン メニューから、1 つ以上のコンバージョン イベントを選択します。デフォルトでは、すべてのコンバージョン イベントが選択され、レポートにまとめて表示されます。
フィルタを追加する（省略可）
レポートにはすべてのユーザーのデータが表示されます。特定のユーザーのグループのデータを表示するには、左上の [フィルタを追加] をクリックします。
例
Chrome ユーザーのデータのみを表示するには、[一致] フィルタ（デフォルト）を追加します。それから [デバイス] の下にある [ブラウザ] ディメンションを選択し、ディメンション値として [Chrome] を選択して、[OK] をクリックします。
データを表示するディメンションを選択する
データの可視化とデータ表の両方に、デフォルト チャネル グループ ディメンション別にデータが表示されます。データ表の上部にあるプルダウンを使用すると、[参照元プラットフォーム]、[参照元]、[メディア] または [キャンペーン] ディメンション別にデータを表示できます。
レポートをカスタマイズする
レポートに表示する内容を変更するには、右上にある [比較を編集] をクリックします。[レポートのカスタマイズ] パネルで、フィルタを編集または追加できます。レポートを共有、ダウンロード、エクスポートする
右上の [このレポートを共有] 
データを把握する
データの可視化
グラフには、選択した期間に各ディメンションの値に割り当てられたコンバージョンに対する貢献度が表示されます。たとえば、[デフォルト チャネル グループ] ディメンションはレポートのデフォルトのディメンションで、値には「オーガニック検索」、「ノーリファラー」、「参照」などがあります。
棒グラフには、各ディメンション値に対して割り当てられたコンバージョンに対する貢献度の合計が表示されます。
データ可視化要素にカーソルを合わせると、より詳しい情報を確認できます。
データ表
データ表には、デフォルト チャネル グループ ディメンションごとのデータが表示されます。デフォルトでは、コンバージョン数が最も多いチャネルの順にレポートが並べ替えられます。他のいずれかの指標の横にある下矢印をクリックして、その指標を基準にデータを並べ替えたり、[デフォルト チャネル グループ] の横にある下矢印をクリックして、別のディメンションを選択したりすることができます。
データ表の一番上の行には、選択した期間中における選択したコンバージョン イベントのパフォーマンスの概要が表示されます。以下の指標の合計が表示されます。
- コンバージョン数: ユーザーがコンバージョン イベントをトリガーした回数
- 広告費用: 広告に支払った合計金額
- コンバージョン単価: 合計費用を、選択したコンバージョンの数で割った値
- 広告のクリック数: ユーザーが広告キャンペーンをクリックした合計回数
- 広告のクリック単価: 広告キャンペーンのクリック 1 回あたりの平均費用。
- 総収益: 購入、定期購入、広告掲載によって発生した収益の合計（購入による収益、定期購入による収益、広告収益を足したもの）
- 広告費用対効果: 選択したコンバージョンの収益を広告の合計費用で割った値
- 選択ツールでコンバージョン イベントのサブセットを選択したり、ディメンション フィルタを追加したりしてレポートをフィルタすると、条件に合致するコンバージョンと関連付けられたキャンペーンのみがレポートに表示されます。キャンペーンを含めた場合、[広告費用] 列に表示され、[コンバージョン単価] と [広告費用対効果] の指標で使用される費用は、そのキャンペーンの費用の全額を表し、それ以上の分割はされません。
- Google アナリティクスと Google 広告ではコンバージョンの関連付け方法が異なるため、各サービスで同じ期間を比較した場合、データに違いが生じることがあります。