Google広告とGA4の分析をAIに任せる仕組みを作ってみた

ウェブ広告の効果をきちんと確認しようと思ったら、Google広告の管理画面を開いて、GA4も開いて、それぞれの数値を集計する必要があります。

これ、正直かなり面倒なんですよね😅

広告の表示回数やクリック数、費用などをCSVで書き出して、Excelに貼り付ける。

さらにGA4からLPのアクセス数や滞在時間などを取り出して、広告のデータと見比べる。

広告の改善に必要な作業だと分かっていても、毎回これをやるのは大変です。

だから、多くの人がやらなくなる。

実は私自身も、先日出した広告のパフォーマンスを確認しようとして、同じことを思いました。

「もう、この面倒な集計作業をやらなくても済むようにしたい」

そこで使おうと思ったのが、またしてもAIです。

Google広告だけでは、広告の全体像は分からない

Google広告の管理画面を見れば、広告が何回表示されたのか、何回クリックされたのか、費用はいくらかかったのかが分かります。

購入や申し込みをコンバージョンとして計測する設定をしていれば、広告経由で何件の成果が発生したのかも確認できます。

でも、それだけでは分からないこともあります。

広告をクリックした人は、LPをどのくらい読んだのか？

すぐに帰ってしまったのか？

ページ内でどんな行動をしたのか？

こうした、広告をクリックしたあとの行動は、基本的にGA4側のデータを見る必要があります。

つまり、広告の成果をきちんと評価するには、少なくとも次の2種類のデータが必要になるわけです。

• Google広告側のデータ
• GA4側のアクセス解析データ

Google広告には、広告が表示されてからクリックされるまでのデータがあります。

GA4には、クリック後に訪れたホームページやLPで、ユーザーがどう行動したのかというデータがあります。

どちらか片方だけでは、広告の全体像は見えません。

2つのデータを集計して、初めて見えてくることがある

たとえば、広告のクリック率が高かったとします。

クリック率だけを見れば、「この広告はうまくいっている」と判断したくなりますよね？

でも、広告をクリックした人がLPをほとんど読まず、数秒で離脱していたらどうでしょうか？

広告の見せ方は良くても、広告とLPの内容が合っていない可能性があります。

逆に、クリック数はそれほど多くなくても、LPをしっかり読んでもらえていて、申し込み率も高いのであれば、その広告は質の高い見込み客を集めているのかもしれません。

こうした判断は、Google広告とGA4のデータを一緒に見て、初めてできるものです。

ただ、通常はそれぞれの管理画面にデータが分かれています。

そのため、これまでは人間がデータを書き出し、Excelなどにまとめて、分析しなければなりませんでした。

もちろん、複数のデータをまとめてレポートしてくれるサービスもあります。

ただし、別途費用がかかったり、導入や設定が必要だったりします。

私自身も、これまではそのようなサービスを使わず、必要なときに自分で集計していました。

だからこそ、面倒だったんです。

AIがデータを取得し、分析までしてくれる仕組み

今回、私がやろうとしているのは、AIがGoogle広告とGA4のデータにアクセスできるようにすることです。

そこで使うのが「API」と呼ばれる仕組みです。

APIという言葉を聞くと、難しく感じますよね？

かなり簡単に言えば、あるシステムから別のシステムの情報を参照したり、機能を利用したりするための接続口のようなものです。

このAPIを使ってAIとGoogle広告、GA4をつなぎます。

すると、AIにチャットで、

「先月のGoogle広告とGA4のデータを集計して」

「現在出している広告がうまくいっているか分析して」

「成果が悪い原因と、改善案をレポートして」

と依頼できるようになります。

AIは必要なデータをGoogle広告とGA4から取得し、それをまとめるだけではなく、内容まで分析してくれます。

ここが大きいんですよね。

単なるデータ収集の自動化ではありません。

集めた数値から、今どのような状況なのか、何が問題なのか、次に何を改善したらいいのかまで考えてくれるわけです。

これまで人間が1時間ほどかけて集計・分析していたレポートが、数分で出てくる可能性があります。

これが実現すれば、広告運用はかなり楽になります。

設定自体は、思っていた以上に難しかった

「AIにつなぐだけなら、簡単にできるんじゃないか？」

私も最初はそう思っていました。

これまでに設定したAPI連携は、比較的簡単にできるものが多かったからです。

ところが、Google広告やGA4との連携は、思っていた以上に複雑でした。

Google Cloudの設定をしたり、複数の画面で権限や機能を設定したりする必要があります。

正直、一般の方が何のサポートもなく設定するのは、かなり難しいと思います。

私自身も、何をやっているのか完全には説明できない部分がありました😅

それでも作業を進められたのは、設定方法そのものをAIに教えてもらったからです。

分からない画面は、スクリーンショットをAIに見せる

今回の設定では、AIに一つずつ手順を教えてもらいました。

AIから、

「この画面にアクセスしてください」

「この項目には、この内容を入力してください」

と指示を出してもらい、そのとおりに操作していきます。

ただ、途中で不安になることがあります。

「本当に、この設定で合っているのかな？」

「AIが説明している画面と、今見ている画面は同じなのかな？」

そういうときは、画面のスクリーンショットを撮って、そのままAIに送ります。

するとAIが画面の内容を読み取り、現在の設定状況を確認してくれます。

そして、

「ここまでは正常に設定できています」

「次は、この項目を変更してください」

と、その画面に合わせて案内してくれるんです。

これは本当に便利です。

以前なら、マニュアルに書かれている画面と実際の画面が少し違うだけで、そこで作業が止まっていました。

でもAIなら、現在の画面を見せて相談できます。

まるで詳しい人に画面を横から見てもらいながら、設定を進めているような感覚です。

なぜ、AIにすべて設定させなかったのか？

もしかすると、AIに「全部設定して」とお願いすれば、もっと自動的に進められる方法もあるかもしれません。

ただ、今回はあえて一つずつやり方を教えてもらい、自分で操作しました。

なぜか？

どのような仕組みで動いているのかを、ある程度は理解しておきたかったからです。

すべてをAIに任せてしまうと、何か問題が起きたときに、どこを確認したらいいのか分からなくなります。

一度でも自分で設定を経験しておけば、完璧には分からなくても、全体の構造は見えてきます。

AIに作業を任せることと、人間が何も知らなくていいことは、同じではありません。

少なくとも、自分が何をAIに任せているのかは把握しておきたい。

私はそう考えています。

AIが分析し、最終的な判断は人間がする

この仕組みが完成すれば、Google広告とGA4のデータ収集、集計、分析、レポート作成までをAIに任せられます。

さらに、広告がうまくいっているかどうかの評価や、改善案の提案までお願いできます。

広告運用に慣れていない方にとっては、数字が表示されていても、それが良いのか悪いのか判断できないことが多いですよね。

仮に成果が悪いと分かっても、次に何を変えればいいのか分からない。

AIは、その部分を補ってくれます。

ある意味、いつでも相談できる広告コンサルタントが隣にいるようなものです。

ただし、現時点では、AIの提案をそのまま実行すればいいとは考えていません。

AIが出したレポートや改善案を見て、最終的にどうするかを決めるのは人間です。

提案に納得できれば採用する。

少し違うと思えば、

「その方法ではなく、別の改善案はない？」

と、さらにAIと相談すればいいんです。

AIに答えを決めてもらうのではなく、AIと一緒により良い答えを探していく。

今のところは、その使い方が一番現実的だと思います。

一度仕組みを作れば、あとは使い倒せる

今回の設定は、正直かなり複雑です。

まだ途中ですが、簡単な作業ではないことはよく分かりました。

でも、一度つないでしまえば、その後はチャットで依頼するだけです。

「今月の広告結果をまとめて」

「先月と比較して、悪くなった点を教えて」

「この広告を継続すべきか評価して」

「LP側に問題がないか、GA4のデータも含めて確認して」

このような依頼ができるようになります。

面倒な集計作業に時間を使う必要がなくなれば、人間は結果を見て、次の施策を考えることに集中できます。

AIの価値は、単に作業を速くすることだけではありません。

これまで面倒で後回しにしていた分析を、きちんと続けられるようになること。

そして、感覚ではなくデータを見ながら、広告を改善できるようになること。

そこに大きな意味があります。

広告は、出したら終わりではありません。

データを見て、仮説を立てて、改善する。

その繰り返しで成果を上げていくものです。

AIをうまく活用すれば、その改善サイクルを、これまでよりずっと速く回せるようになります。

設定が完成したら、実際にどのようなレポートが作れるのか、どこまで分析できるのかも、また紹介したいと思います。