目次
この記事はアクセス解析を行う上で絶対知っておきたいgoogleanalytics(GA4)のアクティブユーザー(AU)についての初心者向け解説です。
アクティブユーザー(AU)とは指定した期間内のWEBサイトへの訪問やアプリを利用したユーザーの指標の一つとなります。
ただ混同されやすい指標が他にもある為、分析の前に正しく理解する事が重要です。
本記事ではアクティブユーザー(AU)の基本的定義や他の指標との違い、データ探索、レポート活用事例など初心者向けにまとめました。
「指標の定義を理解したい」「ユーザー分析に活用したい」とお考えの方は、参考にしてみてください。
googleanalytics ４（GA4）のアクティブユーザー（AU）とは？
基本的な定義と目的
アクティブユーザー(AU)とは一定期間内にWEBサイトやアプリなどのサービスを実際に利用した特定ユーザーを示します。
利用実態を明らかにする為にユーザーの関心度レベルを計測し、指標として使います。
Google Analytics 4 (GA4) では、指定した期間内でサイトやアプリを利用、特定の行動をしたユーザーのみを解析し「アクティブユーザー数」と定義付け計測します。
旧GAとＧＡ４のアクティブユーザーの定義の違い
旧GAは「セッション」を軸とした判定に対して、GA4では「エンゲージメントセッションのあったユーザー」を軸に定義付け判定されます。
似ているようで違います。
GA4では実際に利用したサイトやアプリで「価値ある行動をしたユーザー」の可視化が可能になりました。
セッション＝訪問から離脱まで計測
イベント＝ユーザーの具体的行動
エンゲージメントセッション＝「〇〇秒滞在、コンバージョン（ユーザーに起こしてほしい最終的成果、目標）、複数ページ閲覧など」
アクティブユーザー(AU)とユニークユーザー(UU)の違い
ユニークユーザー(UU)は指定した期間内に一度でもサイトに訪れた（first_visitイベントが発生した）総ユーザー数。
アクティブユーザー(AU)とはユニークユーザー(UU)の一部となりエンゲージメントセッションの有無で区別されますが、エンゲージメント行動がなければ条件を満たせずアクセス解析上はカウントされません。
期間内設定（DAUなど）で集計された行動（ログイン、ページ閲覧、購入、投稿など）サービスごとに定義した「何らかの活動」が対象です。
| 指標 | 定義 | カウント方法 |
|---|---|---|
| アクティブユーザー | 指定した期間内にウェブサイトやアプリを利用し、特定のエンゲージメント条件を満たした個別のユーザー数。GA4のデフォルトの「ユーザー」指標は、このアクティブユーザーを指します | 1人のユーザーが期間内に何度アクセスしても「1」とカウントされますが、単なるアクセスではなく「エンゲージメント」が条件となります |
| ユニークユーザー | 任意の集計期間内にウェブサイトを訪れた個別のユーザー数。 | 1人のユーザーが期間内に何度アクセスしても、同一ユーザーとして「1」とカウントされます。GA4では「総ユーザー数 (Total Users)」という指標に近いです |
GA4でアクティブユーザーを確認する方法
GA4の管理画面でこの指標にアクセスし、分析する具体例を説明します。
「レポート」での確認手順
レポート→エンゲージメント→アクティブユーザー→概要→レポートに進み
DAUなどの推移グラフやカードを確認する。
- DAU（day Active Users）日別アクティブユーザー
- WAU（week Active Users）週別アクティブユーザー
- MAU（monthly Active Users）月別アクティブユーザー
データ探索で分析
テンプレから目的別に選んでアクセス解析
データ探索ではより詳細なユーザー数の分析が可能です。
自由設定の空欄を含め７種類のテンプレートがあります。
- 自由形式 (Free form)
- 目標到達プロセス (Funnel exploration)
- セグメントの重複 (Segment overlap)
- パス探索 (Path exploration)
- コホート探索 (Cohort exploration)
- ユーザーエクスプローラー (User explorer)
- ユーザーのライフタイム (User lifetime)
～活用例～
流入経路別エンゲージメント時間、分析例として自然検索、SNS、参照サイト、直接アクセス等流入経路別のエンゲージメント時間の長さを判定し
ユーザー別の特徴の示唆と理解、具体的な施策へのアプローチに役立ちます。
コホート分析（LTV 顧客生涯価値）やリテンション（継続利用）
分析結果として「どのチャネル（流入経路）やキャンペーンで獲得したユーザーが、長くサイトを利用し続けているか」を特定。
例えば、キャンペーンで増加したユーザーのその後の離脱率や、オーガニック検索グループの離脱率こそ高いが〇〇週以降のリテンション率は他グループより高いといった傾向を見つけたり、特定のセール日に獲得したコホートは全体平均を下回るリテンション率を示しているなど、様々な期間内でユーザーがどのような行動をしその後の顧客分析とコンテンツ・サービスの「ファン」としての定着率を分析することもできます。
アクティブユーザー分析の重要性
この指標がなぜ重要なのか、ビジネスの何を評価するために非常に役立つのかを解説します。
「コンテンツやサービスが顧客にどう扱われ、継続して利用されているか」単純なPV数やユーザー数だけでは測れないという本質的価値を測定できます。
ユーザーの減少・増加した際の考え方
減少はコンテンツの陳腐化や競合に劣っている可能性、増加は新規施策の成功や市場の拡大などの要因を見つけ出します。また異常値が出た場合の原因（プロモーション、炎上）を分析できます。
WＥＢサイト・アプリの定着率を測る指標
アクティブユーザー数が多いほど、ユーザーはコンテンツやサービスに愛着を持ち、習慣的に再訪問していることを示します。これがロイヤルティやリピート率の評価に直結する。
DAU・WAU・MAU比率の活用と意味
アクティブユーザーをさらに深く分析し、ユーザーの習慣性を評価するための応用的な指標を解説します。
サイトやアプリの日々の勢い、話題性を測る、短中期の定着度、習慣性を測る、長期的なユーザー基盤、規模を測ることが可能になります。
DAU/MAU比率とは？（ユーザー定着率の指標）
MAUの中で、毎日アクセスしているDAUがどのくらいの割合いるかを示します。
活用方法
定着率のベンチマーク: この比率が高いほど、ユーザーが「習慣的にサービスを利用している」すなわち粘着度が高い事を示しています。
一般的に良い比率とは20%以上であれば定着率が高いと評価されます。SNSやゲーム系アプリでは比率40%以上になることもあります。
逆に比率が10%を下回る場合、サービスをユーザーは必要な時のみ利用している（用事が済んだら来ない）「一見客」が多い状態と考えられ、リテンション(維持、保持)施策が必要です。
またWAU/MAU比率も解析可能で、月間のアクティブユーザーの中で週単位でどのくらいアクセスしているかを示します。
ユーザー基盤の安定性
週単位利用比率が高いほど、MAUの基盤が週単位の安定した利用によって支えられていることを示します。
離脱率
この比率が低い場合、月間のMAUの多くが「月に一度しか来ないユーザー」で構成されており、翌月には利用をやめてしまう可能性が高いユーザーが多いことを示唆します。
これらの比率を見ることで、ユーザーが「たまたま訪れた一見さん」なのか、「毎日/毎週利用するファン」なのかを定量的に判断でき、ユーザーの定着を促すための施策の優先順位を決定できます。
アクティブユーザーを増やすための具体的な施策
分析結果を基に、実行すべき具体的な改善アクションを提案します。
コンテンツの改善による再訪問の促進
価値のある、継続的に役立つコンテンツを定期的に更新すること。ユーザーの「今知りたい」に応える情報の鮮度と質を維持する重要性
Eメール・プッシュ通知などを活用した再エンゲージメント
一度離脱したユーザーや非アクティブユーザーに対し、新しい情報やパーソナライズされた提案を届け、意図的にサービス利用のきっかけを作るアウトバウンド施策の重要性。
使いやすさ（UXの向上)
サイト速度、操作感の改善や向上、操作の簡易化・簡略化、モバイルフレンドリー化など、ユーザーがストレスなく目的を達成できる環境を整備し、継続利用を促すこと。
～まとめ～
以上がgoogleanalytics ４（GA4）のアクティブユーザー（ＵＡ）の解説と分析や活用法でした。
アクティブユーザーを分析するということは、ユーザーの意図・目的・傾向・嗜好・動線の予想と提供するコンテンツの質や満足度を測る際にとても重要な指標であることがわかります。
今後の改善案から具体的施策の根拠として顧客の細かなデータを解析、収集し
マーケティングの高度化個別最適化に活用しましょう
