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【即解決】GoogleアナリティクスでのPV2重計測の確認・対処法まとめ

初心者の悩み
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「最近なんだかPV数多いな」

「直帰率やけに低いな・・・」

Googleアナリティクスで自分のブログアクセスを確認したときに、このように感じたことありませんか?

もしかしたらあなたのブログのPV数は誤って本来の2倍に計測されているかもしれません。

今回はそんな疑惑をお持ちの方に、PV数爆上げで浮かれてたら実際は2重計測でガッカリした筆者が確認方法と解決方法をお伝えします。

それでは解説していきます。

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GoogleアナリティクスでPV数が2重計測か確認する方法

確認方法はGoogleアナリティクスのリアルタイムのPV数を確認する方法と、直帰率から判断する方法があります。

判断精度の高いリアルタイムのPV数を確認する方法を筆者はおすすめします。

GoogleアナリティクスにはGA4とUAという2種類があり、直帰率はUAでしか確認することができません。GA4では直帰率は廃止されました。

よって直帰率から判断する方法はUAでしか確認することができません。

GoogleアナリティクスのリアルタイムPV数を確認する方法(GA4・UA)

まずGoogleアナリティクスのトップ画面に移動しましょう。(今回はGA4画面での解説をします。)

画面上部に「レポートのスナップショット」と記載があればそれがトップ画面です。

▲ユーザー数のグラフの右側に「過去30分間のユーザー」という画面があるので、「リアルタイムを表示」しましょう。

▲上記の画像だと表示回数が各ページごとに1回になっているので、2重計測されていないことが確認できます。

反対にすべてのページが2の倍数になっている場合、2重計測になっている可能性があります。

直帰率から2重計測を確認する方法(UA限定)

次に直帰率から2重計測を確認する方法を解説します。

こちらはGoogleアナリティクスのUAを使用されている方限定の方法で、理由は前述したとおり直帰率という項目はUAにしか存在しないためです。

▲UAトップ画面左側のサイドバーからユーザー→概要をクリックするとユーザー数や新規ユーザー数などのグラフが表示されています。

その中に直帰率があります。(上記の画像では56.06%と表示)

直帰率の数値が1桁など0に近い数字の場合、2重計測になっている可能性があります。

その根拠は以下の通り記載しているので、時間があるときに見てみてください。

ちなみに直帰とは公式では以下の通り定義されています。

直帰とは、サイト内の 1 ページしか閲覧されなかったセッションのことです。Google アナリティクスの場合、Google アナリティクス サーバーに対するリクエストを 1 回だけ発生させたセッションを特に区別して直帰として扱います。たとえば、ユーザーがサイト内のページを開いた後で、そのセッション中に Google アナリティクス サーバーに対する他のリクエストを発生させずに離脱した場合、このセッションは直帰のセッションになります。

引用元:直帰率-アナリティクスヘルプ

つまり直帰率とは1ページしか閲覧せずにブログから離脱した確率を言います。

2重計測になっている場合、Googleアナリティクス上ではユーザーが1ページを2回見たことになります。(つまりは2ページ閲覧したことになる)

この時点で直帰をしていないと判断されて直帰率は0になり2重計測されている場合はユーザーがアクセスすればするほど直帰率は0に近づきます。(すべてのユーザーが直帰しないことになるので、0に近づく)

GoogleアナリティクスでPV数が2重計測の原因

僕の場合2重計測の原因はトラッキングIDとアナリティクスコードを両方入れていたことが原因でした。

Cocoonの画面を用いて解説します。

▲WordPressの管理画面(ダッシュボード)の左側サイドバーのCocoon設定をクリックして、タブの中から「アクセス解析・認証」を選択してください。

上記の画像に赤枠が2か所ありますが、その両方ともに情報を入力していたので2重計測が発生していました。

Google AnalyticsトラッキングIDだけを削除後に、保存して2重計測の対策は完了です。

GoogleアナリティクスでPV数が2重計測だった場合の確認・対処法まとめ

今回のまとめは以下の通り

  • Googleアナリティクスのリアルタイムで、ユーザーが見たページのPVが2の倍数ばかりだと2重計測の可能性が高い。
  • 直帰率が0に近い場合も2重計測の可能性が高い(GoogleアナリティクスUAのみ確認可能)
  • Google AnalyticsトラッキングIDとヘッド用コードを登録していることがやりがちな原因

今回は筆者の失敗を元に記事を作成したので、誰かの同じような失敗をこの記事で防ぐことができたら嬉しいです。

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