GA4データをBigQuery・Looker Studioで分析する方法｜サンプリングとクエリ課金の注意点｜未経験から100日後にGTMのプロになる話【Day 43】

GTMで集めたデータは、GA4の標準レポートを見るだけでは活かしきれません。今日は、スクロール深度のような細かいデータを、BigQueryとダッシュボードツールで実際の意思決定に繋げる方法を扱います。

GA4の標準レポートには「サンプリング」の壁がある

GA4の探索レポートは、データ量が多いプロパティでは一部のデータだけを使って結果を推定する「サンプリング」が適用されることがあります。正確な集計をしたい場合は、Day15・27でも扱ったBigQueryエクスポートを使うのが確実です。BigQueryにエクスポートされた生データはサンプリングされていないため、全量データでの集計ができます。

スクロール深度をSQLで集計する

Day16で設定したスクロール深度のイベントをBigQueryで集計する場合、Day15で解説したUNNESTの書き方を思い出してください。event_params.value.string_valueを単純に参照するのではなく、対象のキーで絞り込んだサブクエリとして取得する必要があります。

SELECT
  (SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'scroll_percentage') AS scroll_percentage,
  COUNT(*) AS scroll_count
FROM `your_project_id.analytics_XXXXXXXX.events_*`
WHERE event_name = 'scroll_tracking'
  AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20260601' AND '20260630'
GROUP BY scroll_percentage
ORDER BY scroll_count DESC

Looker Studioで可視化する：名称の変更とコストの罠

ダッシュボード作成には「Looker Studio」を使います。これはかつて「Googleデータポータル（Google Data Portal）」と呼ばれていたツールで、2022年に名称がLooker Studioに変わっています。古い解説記事で「データポータル」という名前を見かけても、指しているのは同じツールです。

GA4のBigQueryエクスポートをLooker Studioに直接接続する場合、見落とされがちなコストの注意点があります。Looker Studioのレポートは、グラフや表の部品ごとにBigQueryへクエリを発行するため、部品数が多いダッシュボードほどクエリ回数が増えます。さらにBigQueryコネクタの認証がユーザーごと（OAuthベース）である場合、キャッシュもユーザー単位で扱われるため、同じレポートでも閲覧者が違えばキャッシュが効かず、その都度新しいクエリが実行されてしまうことがあります。閲覧者数が多い社内ダッシュボードほど、想定より高額な請求に繋がりやすいので、「抽出データ（Extract Data）」コネクタを使ってスナップショットを定期更新する方式に切り替えるなど、コストを抑える工夫を検討してください。

今日のまとめ

正確な集計にはBigQueryのサンプリングなしデータが有効ですが、そこにLooker Studioを直結する場合はクエリ課金の仕組みを理解しておく必要があります。名称変更（データポータル→Looker Studio）のような細かい点も、情報の鮮度を保つうえで意識しておいてください。次回は、最新のプライバシー規制とGTM対応を扱います。