【GA4】Webサイトの数値比較の考え方、ABテスト、YoY,MoM…
こんにちは、Web365の野田です。
普段、Web365というフリーのWeb担当として、クライアント企業へのWebから売上増を目標に、Webサイト分析改善（分析・制作・マーケティング）をワンストップでサポートしております。
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以前の週報で取り上げた、業務、Webサイトの数値比較の考え方の設定手順を解説します。どうぞ。
【GA4】Webサイトの数値比較の考え方
概要:
期間、セグメント、KPIごとの比較の基本
平均値 vs. 中央値、変動の要因分析
GA4の探索レポートを活用した比較方法
価値:
数値の偏りやトレンドを正しく把握できる
クライアントや社内でデータを根拠に意思決定が可能
メリット:
データの誤解を防ぎ、適切な改善策を立てやすい
競合比較や施策の効果検証がしやすくなる
関連サービス（こんなことができます）:
クライアント向け「数値比較の基本」研修
月次レポート作成の自動化ツール
ベンチマーク比較レポートの提供
考え方
施策の前後で数値を比較する際の考え方として、あなたの整理は適切です。さらに精度を上げるために、以下の点も考慮するとよいでしょう。
1. 比較の優先順位
A/Bテストがベスト
→ 可能ならば、同期間で異なる施策を同時並行でテストするのが最も信頼性が高い。前後期間での比較（時系列分析）
→ A/Bテストができない場合、時系列データを使って比較。
2. 前後期間の比較方法
前年同月比（YoY）
→ 季節性や業界のトレンドの影響を受けにくく、安定した比較ができる。前期間比（MoM, WoW）
→ 施策の影響をより直近の動きで捉えられるが、外部要因の影響を受けやすい。
3. 比較の際に考慮すべきポイント
✅ 期間の揃え方
曜日要因の調整（例：平日 vs 週末で大きく変わる業種なら、同じ曜日の比較が必須）
祝日やイベントの影響を除外する
流入経路の変化を考慮する（広告施策の影響など）
✅ 変化の要因分析
施策による変化なのか、外部要因（市場動向・広告・競合の動きなど）による影響なのかを切り分ける。
✅ トレンド分析
直近の変化だけでなく、中長期的なトレンドの中で施策の影響を評価する。
4. 具体例
指標 施策前 施策後 増減率 セッション数 10,000 12,000 +20% CV数 500 600 +20% CVR 5.0% 5.0% 変化なし
→ セッション数は増えたがCVRは変化なし → 流入の増加が要因であり、施策の影響ではない可能性あり。
5. その他の視点
CVR（コンバージョン率）が変わったか？
滞在時間や直帰率に変化があったか？
どの流入経路が最も影響を受けたか？
まとめ
基本的な考え方は合っていますが、より細かい分析を行うために 「外部要因の影響を考慮する」「曜日・イベント要因を調整する」「流入経路別に分析する」 ことを加えると、より正確な評価ができます。
今後
今後も業務日報、気づきのようなものを書いていきますので、タイムラインにいれておいてもいいかな、という方は「スキ」や「フォロー」などしていただけますと嬉しいです。
マガジン「Web担当が実務で成果を上げたWeb計測分析手法大全」
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