GA4を触っていて、こんな経験はありませんか？
「directばかりで流入元が分からない」
「メルマガの成果を確認しても反映されていない」
「トラフィック獲得とユーザー獲得の数字が合わない」
どれも“GA4あるある”ですが、実は仕組みを知っていれば解決できるものばかりです。
この「参照元入門」シリーズでは、そんな混乱を整理しながら、データを正しく“読める”ように整える方法をまとめてきました。
GA4の参照元（source）は、ユーザーがどこから来たかを示す重要なラベルです。
しかし、ブラウザから情報が渡らなかったり、アプリやQR経由などで失われたりすると、すべて「(direct)/(none)」に分類されてしまいます。
だからこそ、UTMパラメータを正しく設計して参照元を補完することが、GA4の第一歩になります。
UTMは「AIにわかる目印」です。
medium・source・campaignをGA4既定の分類ルール（email / social / cpc / display …）に合わせて整理しておくと、データは自動的に正しいチャネルに分類されます。
この“揃える力”が、後のAI分析や自動レポートの正確さを決めます。
UTMを自由に付けられる環境だからこそ、「自由に」ではなく「整然と」設計することが重要です。
GA4やUTMは、1人で完璧に設計しても、現場で運用されるうちにブレます。
だから、
社内・代理店と共通の命名ルールを決める
スプレッドシートで辞書化して管理する
公開前チェックを“儀式化”する
といった仕組みづくりが不可欠です。
整っている組織ほど、ダイレクトが減り、分析が速くなるといえます。
GA4は「参照元／メディア」を2つの軸で記録します。
セッション基準：その訪問がどこから来たか
ユーザー初回基準：最初に訪れた時のチャネル
数字が違うのはエラーではなく、基準が違うだけ。
どちらを見るべきかは、目的によって使い分ける。
この2軸の理解が、GA4を「読める」ようになる分岐点です。
GA4のメニュー構成や指標定義は、時折Google側で入れ替えが行われます。
「画面が違う」「数字が合わない」と焦らず、データ構造自体は変わっていないと捉えましょう。
大事なのは、UIに振り回されず、自社に必要な見方を探索やLooker Studioで再現できるようにしておくことです。
2025年、GoogleはGA4に「Analytics Advisor」というAIアシスタントを搭載しようとしています。
自然言語で「どの流入が伸びている？」「どのキャンペーンが好調？」と聞ける時代です。
でも、そのAIが正しく答えるには、整った参照元データが必要です。
UTMが乱れている、チャネルが未整理のままでは、AIも誤読してしまいます。
つまり、これから必要なのは――
“読み解く力”から、“読みやすく整える力”へ。
参照元はデータの出発点。UTMで正しく補うことでAIも理解しやすくなる
ルール化・辞書化・運用チェックでデータの一貫性を保つ
GA4の変化を恐れず、構造を理解して“読める状態”を保つ
AI分析が進化しても、整える人がデータの価値を決める時代です。
その第一歩として、あなたのGA4の「参照元」から見直してみませんか？
GA4やsGTMを“AIが読める形”に整えたい方へ。
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