各記事ごとに直帰率は減らせた方が良いのですが、内部リンク施策を打った際に、ユーザーがどれほど内部リンク遷移しているかを確認することは重要になってきます。
また、Knowクエリなどの収益性の低い記事から、Do, Buyクエリなどの収益性の高い記事への導線設計は売上アップにつながる施策です。
上記のような導線設計を確認するために、特定ページにおける前後のページ遷移を集計すれば良いのですが、その集計を “前後パス分析” といいます。
本記事では、特定ページにおける前後パス分析を実現するSQLクエリについて紹介していきます。
- 国立理系修士2年(24歳 | 専攻は機械学習)
- SEOマーケティング会社で実務を2年ほど経験
- ブログ運営3年目(月間10,000PVほど)
- 2025年4月からIT事業会社のデータサイエンティストとして働く予定で、現在はBigQueryを活用したGA4やGSCのデータ分析に注力
GA4×BigQueryにおける基本的なSQLの使い方は下記記事で紹介してますので、参考までにどうぞ<(_ _)>
» GA4とBigQueryを連携するメリット& 基本的なSQLの使い方を解説
また、SQL(BigQuery)スキルを習得するために以下のUdemy講座はおすすめです。
» BigQuery で学ぶ非エンジニアのための SQL データ分析入門
GA4×BigQueryで前後パス分析を実現するSQLクエリ
![](https://sgs-prog.com/wp-content/uploads/2024/05/hana-4mpn4AWt7SM-unsplash-1024x819.webp)
さっそく下記にSQLクエリを紹介していきます。
なお、実装していく上で下記の記事が参考になりました。
SQLクエリ
/*
前後パス分析(特定ページの前後1Pを表示)
*/
with prep1 as (
select
concat(user_pseudo_id, (select value.int_value from unnest(event_params) where key = 'ga_session_id')) as session_id,
(select value.string_value from unnest(event_params) where key = 'page_location') as page_location,
event_timestamp
from
`ga4-bigquery-pj-392206.analytics_342165491.events_*`
where
event_name = 'page_view'
and _table_suffix between '20240401' and '20240430'
),
prep2 as (
select
event_timestamp,
session_id,
lag(page_location) over(partition by session_id order by event_timestamp) as prev_page,
page_location,
lead(page_location) over(partition by session_id order by event_timestamp) as next_page
from
prep1
)
select
ifnull(prev_page, '( landing )') as prev_page,
page_location,
ifnull(next_page, '( exit )') as next_page,
count(distinct session_id) as session_count
from
prep2
where
page_location = 'https://sgs-prog.com/swell-cafe-homepage-develop1/'
group by
prev_page,
page_location,
next_page
having
page_location not in (prev_page, next_page)
order by
session_count desc
;
当サイトの「SWELLでコーポレートサイトを作ってみた!【デザインカンプあり】」という記事の前後パス分析を行うSQLクエリです。
実行結果
![](https://sgs-prog.com/wp-content/uploads/2024/05/実行結果-1024x360.webp)
page_location(特定ページ)を軸に、prev_pageとnext_pageが取得でき、そのユニークなセッション数をカウントできています。
“(landing)” はpage_locationが最初に訪れたページということを表し、”(exit)” はpage_locationで離脱したということを表します。
前後パス分析の主な活用方法
前後パス分析の結果を活用する方法は以下の2つです。
- 収益記事への導線設計:prev_pageからpage_locationへ遷移するセッション数を増やす
- 直帰率を減らす内部リンク設計:page_locationからnext_pageへ遷移するセッション数を増やす
施策を打った際に、上記観点で分析していきましょう。
なお、直帰率については先日に上げた記事で解説しています。
![](https://sgs-prog.com/wp-content/uploads/2024/05/markus-spiske-iABDznUDy6c-unsplash-300x200.webp)
まとめ:前後パス分析からWebサイトの導線設計を改善しよう!
![](https://sgs-prog.com/wp-content/uploads/2024/05/jonathan-francisca-7httEEXyxrc-unsplash-1024x683.webp)
本記事では、GA4×BigQueryで前後パス分析を実現するSQLクエリについて紹介しました。
また、Webサイト運営者の目線に立って、前後パス分析の主な活用方法についてもまとめました。
この記事を参考に、Webサイトの導線設計を改善していただけると幸いです。
それでは本記事は以上とします。最後まで読んでいただきありがとうございました。
![](https://sgs-prog.com/wp-content/uploads/2024/03/john-schnobrich-FlPc9_VocJ4-unsplash-300x200.webp)