GA4×生成AI シリーズ_04
生成AIは、「気づき」まで導いてくれるのか？
Googleアナリティクス（GA4）を使っていても、「結局この数値を見て何をすればいいのかわからない」という課題を感じる方は多いはずです。
- ページビューは出せた！で、次に何をする？
- 離脱率が高い！で、どう直す？
- コンバージョンが落ちた！で、どこを見ればいい？
こうした「次の一手」に迷ったとき、生成AIが“改善提案”までしてくれたら助かると思いませんか？
今回は、生成AI（ChatGPT）に、Googleアナリティクス（GA4）のデータを読み込ませて、改善案まで出してもらうという実験を行ってみました。
使用環境と検証条件
- 使用AI：ChatGPT
- データ：Google BigQueryを経由して得られたGoogleアナリティクス（GA4）の生データ
- 使用ツール：デタクル（dataclu）
- 対象データ：直近30日間の自社WebサイトのGoogleアナリティクス（BigQuery連携済）のデータ
実際のプロンプトとChatGPTの提案内容
プロンプト①：「直帰率の高いページを改善する方法を教えて」
ChatGPTの回答（抜粋）：
プロンプト②：「お問い合わせページのCV率を上げるには？」
ChatGPTの回答（抜粋）：
「お問い合わせページのCV率を上げる」には、現状のデータで判明した課題（直帰率47.1%、特にモバイルで高め）を踏まえ、UI・導線・心理・技術の4視点で改善を組み合わせるのが効果的です。以下に具体策を整理しました。
定量（CV率）だけでなく、UX文脈に基づいた定性アドバイスもセットで出てきたので助かります。
プロンプト③：「コンバージョンを増やすための全体的な改善施策を提案して」
ChatGPTの回答（抜粋）
全体CV改善の基本方針：
「どの入口から訪れても、“問い合わせをしたくなる”サイトにする」
戦略テーマ：
① 価値理解の早期化（何を提供している会社なのかすぐにわかる）
② 信頼の可視化（大手取引実績や導入事例、スタッフの顔などで安心感を訴求）
③ 目的別導線の明確化（ユーザーを迷わせず、自然に次のアクションへ誘導）
細かい施策だけでなく、施策を組み合わせた方針を出してくれるのも、タタキとして参考にはなりますね！
AIの改善提案は、実務で使えるか？
ChatGPTでも、Geminiでも生成AIの提案は決して“魔法の答え”ではありませんが、
- 定量データに基づいたロジカルな示唆
- UXやCV導線の基本を押さえた視点
- 現場で即実行できる実践的なアイデア
‥などが多数出てくるため、が多数出てくるため、改善会議のたたき台として活用すれば、議論を効率化できます。
まとめ：GA4×生成AI＝改善会議のパートナー
Googleアナリティクス（GA4）の数字を“見て終わり”にしないために、生成AIに「次に何をすべきか？」と聞いてみる。これは業務改善のためのブレストパートナーとしてとても有効でした。
データもAIもまとめて使いたいなら「デタクル」。GA4の生データをAIに読み込ませるまでの面倒を全部引き受けるツールが、「デタクル」です。
UX的な視点を踏まえた改善案になっており、実装工数を鑑みても現実的な提案ばかりでした。