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Looker Studio カスタム関数 実装例でGA4分析を効率化する方法
Google Analytics 4（GA4）のデータ活用が進む中、Looker Studioでのカスタム関数実装はマーケティング分析の精度向上に直結します。本記事ではGA4連携時の具体例と計算式テンプレートを紹介し、実務で即戦力となる導入手順を解説します。
計算フィールドの作成手順（基本から応用まで）
Looker Studioにおいてデータ可視化は、計算フィールドの定義がカギとなります。GA4連携時の配慮を踏まえた手順を確認してください。
1. データソース設定の確認
GA4との連携ではイベント名やディメンションの名称に注意が必要です。以下の2つのポイントを押さえましょう。
| セットアップ項目 | 内容例 | 注意点 |
|---|---|---|
| イベント名 | purchase、click |
小文字・アンダースコア使用推奨 |
| ディメンション | user_type、device_category |
カスタムディメンションはGA4側で事前定義 |
データソースのイベント構造を確認しないと、計算式がエラーになる可能性があります。GA4の「イベント」セクションからイベント名一覧をチェックしましょう。
2. 計算フィールド作成の手順
- Looker Studioダッシュボード画面を開く
- 「メニュー」→「データソース」を選択
- GA4データソースを選んだ上で「編集」ボタンをクリック
- 「計算フィールド」タブから新規作成
このように手順通りに進めることで、GA4のイベントパラメータを活用したカスタムフィールドが作成できます。
GA4連携におけるカスタム関数活用例
GA4データをLooker Studioで集計する際、WEEKDAYやDATE_DIFFなどの関数は分析精度を高める強力なツールです。特に以下の2つのシナリオが実務でよく使用されます。
WEEKDAY関数による曜日別分析
イベントタイムスタンプから曜日を抽出し、カスタムディメンションとして利用することで、曜日の傾向を把握できます。
具体例:
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1 2 |
WEEKDAY(event_date, 'Monday') |
- 結果:
1（月）〜7（日）の数値で戻り、セグメント作成に活用可能
曜日に応じた広告配信タイミングの最適化に役立つケースが多いため、ぜひ導入を検討してください。
DATE_DIFF関数を使った期間比較
前月比や週間変化率を算出する際にはDATE_DIFFが有効です。
具体例:
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1 2 |
DATE_DIFF(CURRENT_DATE(), event_date, 'day') <= 7 |
- 結果: 1週間以内のイベントデータにフィルタを適用
このように、GA4のイベント日時を基準にした集計が可能になります。
実務向け計算式テンプレート（CVR・前月比）
GA4連携時によく使う計算式をテンプレート化することで、分析工程を効率化できます。以下は具体的な実装例です。
コンバージョン率算出の基本フォーミュラ
公式:
コンバージョン数 ÷ 試行数 × 100
Looker Studioでの具体例:
|
1 2 |
CALCULATE(event_name = 'conversion', event_value) / CALCULATE(event_name = 'click', event_value) * 100 |
- 使用シーン: CPA（コストあたりコンバージョン）の算出にも応用可能
パラメータカスタマイズ例:
event_nameは実際のイベント名('purchase','signup')に置き換えること。
複数マーケティングチャネルの前月比比較
公式:
（当月倽 - 前月値）÷ 前月値 × 100
Looker Studioでの具体例:
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1 2 3 4 5 6 |
( CALCULATE(event_name = 'sales', event_value) - CALCULATE(DATE_DIFF(CURRENT_DATE(), event_date, 'month') = 1, event_value) ) / CALCULATE(DATE_DIFF(CURRENT_DATE(), event_date, 'month') = 1, event_value) * 100 |
- 使用シーン: 広告配信の成果比較、トレンド分析などに活用
DATE_DIFF()で期間をカスタマイズ可能（例:'week'や'year'）。
カスタムディメンションの設計と導入手順
GA4で定義可能なカスタムディメンションをLooker Studioで集計するには、以下の手順が重要です。
GA4で定義可能なディメンSIONの種類
| ディメンションタイプ | 例 | 説明 |
|---|---|---|
| ユーザー属性 | user_age、user_gender |
イベントレベルでのユーザースコアリング用 |
| セグメント情報 | campaign_id、source_medium |
マーケティング効果測定に最適 |
GA4の「カスタムディメンション」はイベントに紐づけたデータを可視化する際の必須要素です。
Looker Studioでの表示・集計設定
- 「データソース」画面でGA4連携済みかどうか確認
- カスタムディメンションが「利用可能」と表示されていることを確認
- パイプライン構造で「セグメントフィルタ」や「集計」を設定
このように配置することで、ユーザー属性によるセグメント分析が可能です。
セグメント分析の具体例と導入手順
具体的なセグメント分析事例
-
マーケティングチャネル別CVR比較:
campaign_idでフィルタリングし、各チャネルのコンバージョン率を算出
plaintext
CALCULATE(campaign_id = 'direct', event_value) / CALCULATE(campaign_id = 'social', event_value) * 100 -
デバイス別イベント数比較:
device_categoryディメンションでフィルタリングし、各デバイスのイベント数を集計
plaintext
CALCULATE(device_category = 'mobile', event_count)
GA4イベント構造確認の具体的手順
- GA4ダッシュボード → 「イベント」セクションを開く
- イベント名一覧から目的のイベントを検索（例:
'purchase'） - イベントのパラメータやディメンションの有無を確認し、Looker Studioでの使用可否を判断
パラメータが存在しない場合（例:
event_valueにnull）、計算式でエラーになるため注意。
カスタム関数テンプレートの導入方法
以下にCVR計算と前月比比較のテンプレートコードを掲載します。イベント名・日付のパラメータ化も可能です。
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
// CVR（コンバージョン率）計算式 CALCULATE(event_name = 'conversion', event_value) / CALCULATE(event_name = 'click', event_value) * 100 // 前月比比較計算式 ( CALCULATE(event_name = 'sales', event_value) - CALCULATE(DATE_DIFF(CURRENT_DATE(), event_date, 'month') = 1, event_value) ) / CALCULATE(DATE_DIFF(CURRENT_DATE(), event_date, 'month') = 1, event_value) * 100 |
イベント名や集計対象の日付は、実際のデータに合わせてカスタマイズしてください。コピーして直接入力可能です。
記事まとめ
- Looker StudioでGA4データを可視化するには計算フィールドの作成が不可欠
- CALCULATE関数などの関数は、時間軸分析に強い
- CVRや前月比を算出するためのテンプレートコードを提供
- カスタムディメンションはGA4側での事前定義が前提
Looker StudioとGA4の連携により、マーケティングデータの可視化精度は一層高まります。本記事で紹介した実装例とテンプレートを活用し、業務効率化に活かしてください。