セッション数の大きな特徴は、同じユーザーでも訪問のたびにカウントが増える点です。
たとえば以下のようなケースでも、それぞれが別のセッションとしてカウントされます。

・朝：スマートフォンからアクセス → セッション1
・昼：仕事中にPCからアクセス → セッション2
・夜：再びスマートフォンからアクセス → セッション3

このように、時間帯やデバイスの違いによってセッション数は増加するため、UU数よりも変動が大きくなりやすい傾向があります。

PV数が多いと「このページは人気がある」と判断しがちですが、必ずしもそうとは限りません。
たとえば、以下のようなケースではPVが多くてもユーザー体験としては好ましくない可能性があります。

・ページ遷移に迷い、同じページを何度も行き来した
・目的のページが見つからず、無駄にクリックを繰り返した
・自動リロードが設定されていて、PVが水増しされていた

Googleアナリティクス4（GA4）では、旧ユニバーサルアナリティクス（UA）と比較して画面構成や指標名が大きく変更されています。以下に、UU数・セッション数・PV数を確認する手順を解説します。

GA4でのアクセス手順：

1. GA4にログイン
   
   
2. 対象のプロパティを選択
   
   
3. 左メニューから「レポート」→「ライフサイクル」→「集客」→「ユーザー獲得」または「トラフィック獲得」を選択
   
   
4. 表示される主な指標：
   　- アクティブユーザー数（UUの代替指標）
   　- セッション数
   　- 表示回数（PV／page_viewイベント）
   
   
   

旧ユニバーサルアナリティクス（UA）では、「ユーザー」「セッション」「ページビュー」が明確に分かれて表示されていました。一方、GA4では以下の点が変更されています。

・「ユーザー」はアクティブユーザー、新規ユーザーなど複数指標に分割
・ページ表示やクリックも「イベント」として計測（イベントベースの構造）
・レポート画面が目的別に再構成され、見慣れた表示とは異なる構成に

このため、同じサイトでもUAとGA4では数値が異なることがあるため注意が必要です。たとえば、セッション数がGA4では少なめに表示される傾向があります。

初心者がよく陥りがちなのは、「表示されている数値をすべて正しいと信じ込んでしまう」ことです。以下の点に注意しましょう。

・自分のアクセスが計測されていないか？ → 除外フィルターの設定を確認
・レポート期間が適切か？ → 日／週／月ごとの違いに注意
・プロパティやデータストリームの設定ミスがないか？

中小企業がWeb広告やSEOの成果を社内で共有する際には、UU・セッション・PVといった基本指標を使ったレポートがよく活用されます。以下はその具体的な活用例です。

提案例：

初心者が社内で指標を報告する際は、単に数字を並べるのではなく、「その数値が何を意味するのか」を言語化することが重要です。

例：シンプルな報告フレーズ

「今月はUUが前月比120％となり、新規ユーザーの流入が増加しています」
「PVは増加していますが、平均セッション時間が短く、直帰率が高いため改善が必要です」

直帰率（Bounce Rate）とは、ユーザーが最初の1ページだけを閲覧してサイトを離脱した割合を示す指標です。
たとえば、トップページを開いてすぐに別サイトへ移動したり、ブラウザを閉じた場合は「直帰」としてカウントされます。

指標の見方：

・直帰率が高い（例：80％） → ページに魅力がなく、すぐに離脱されている可能性あり
・直帰率が低い（例：30％） → 他のページにも回遊されている可能性が高い

改善策の例：

平均セッション時間は、1回の訪問においてユーザーがサイト内に滞在した平均時間を示します。
一方、GA4で導入されたエンゲージメント時間は、実際にユーザーがアクションを行っていた時間を示します。

たとえば、ページを開いたまま放置されていた時間は、平均セッション時間には含まれますが、エンゲージメント時間には含まれません。

活用のポイント：

ページ／セッションは、1回のセッションあたりに平均で何ページ閲覧されたかを示す指標です。
たとえば、「2.5」であれば1回の訪問で平均2.5ページが閲覧されたことになります。

数値の解釈：

高い：回遊性が高く、サイト構造がスムーズに機能している
低い：必要な情報にたどり着けず、すぐに離脱している可能性あり

この指標は、「導線設計が適切に機能しているかどうか」の判断材料となります。

GA4ではユーザーの行動が「イベント」単位で自動的に記録されます。
クリック、スクロール、動画再生など、ページ単位では把握できない行動も記録可能です。

例：分析に役立つイベント数

バナーがクリックされた回数
ページの50％以上をスクロールした回数
お問い合わせボタンが押された回数

このような細かな行動データを活用することで、ユーザーの興味や行動傾向をより詳細に把握でき、改善施策の根拠として活かせます。

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