1.広告運用におけるデータ活用の必要性

広告運用において、サイトを改善することは、成果を左右する課題となります。しかし、「広告のクリック率は良いのに、なかなか成約に繋がらない」「アクセス解析の数字を見ても、具体的にサイトのどこを直せばいいのか分からない」という状況に直面することは、少なくありません。
このような課題を解決していくためには、1つのツールのみを活用するのではなく、それぞれの特性に応じた複数のツールを適切に使い分けることが求められます。

本記事では、無料で利用できる3つのツール、GTM（Googleタグマネージャー）、GA4（Googleアナリティクス4）、Microsoft Clarity（クラリティ）について、それぞれの役割や特徴、さらにこれらを実務で連携させて、サイト改善を進めるための具体的なプロセスについて解説します。

2.3つのツールについて

まず３つのツール、それぞれの役割、どのような目的でデータを処理しているのか、その違いを整理していきます。

2-1.各ツールの役割

• GTM（Googleタグマネージャー）
  サイト内のすべての計測コード（タグ）を管理・制御するツール

Webサイトの運用には、アクセス解析のほか、各種Web広告の成果測定、ヒートマップなどの外部ツール導入に伴い、膨大な数の計測タグの設置が必要となります。これらをHTMLファイルへ個別に直接記述する手法は、コードの置き換えによるサイトの不具合リスクや、システム部門との連携工数の増加といった実務上の課題が伴います。

GTMは、サイト側に専用の共通コードを1つ設置するだけで、それ以降のあらゆるタグの追加、変更、削除をブラウザ上の管理画面から、一括で制御できる環境を提供します。エンジニアではないマーケターでも、タグの稼働状況を把握し、安全かつ迅速にサイトの計測環境をアップデートし続けるための基盤となるツールです。

• GA4（Googleアナリティクス4）
  サイト全体のアクセス状況や集客の成果を数値で計測するツール

Webサイトを訪問したユーザーの属性や流入元、ページ内での基本的な挙動を収集し、マーケティングの費用対効果の指標として可視化します。
特定のページが何回表示されたかという表面的なページビュー数の集計に留まらず、複数のチャネルを横断したユーザーがどのような検討プロセスを経て、最終的な成果に至ったかをユーザー軸で計測できる点が特徴です。

これにより、どの広告媒体や集客経路が最も売り上げや成果に貢献しているかという、サイト全体の状態や成果の増減を、定量的なデータによって判別するための判断材料を提供します。

• Microsoft Clarity（クラリティ）
  ユーザーがページ内で起こした具体的な動きを視覚化するツール

GA4などのアクセス解析ツールが「どこで何が起きたか」という結果を数値化するのに対し、Clarityは「ユーザーがどのようにページを操作し、なぜその行動をとったのか」というユーザーの行動プロセスを視覚的に再現することに特化しています。

個々のユーザーによる画面上の細かなマウスの軌跡、スクロールの速度、クリックの挙動を記録し、ページ内での心理的な迷いや不満を直感的に把握できるレポートへと変換します。アクセス数などの数値データの背景にある、ユーザーのリアルな行動実態を補完し、Webサイトやランディングページの具体的な改修案を導き出すための検証ツールです。

2-2.定量データ（数値）と定性データ（行動）の組み合わせ

GA4などのアクセス解析ツールは、アクセス数や離脱率、コンバージョン数といった「定量データ（数値）」を集計することに適しています。これにより、どのページに問題があるのかという結果を把握できます。

一方、Clarityなどのユーザー行動分析ツールは、ユーザーの画面上の動きやクリック位置といった「定性データ（行動）」を可視化することに適しています。これにより、なぜそのページで離脱が起きたのかという原因を特定できます。

このように、データから結果を導き出すGA4と、その背景にある原因を可視化するClarityを組み合わせることで、確実性の高いサイト改善が可能になります。

3.GTM（Googleタグマネージャー）の役割

GTMは、サイトに設置するさまざまなタグを、1か所にまとめて管理できる無料ツールです。GTMの具体的な使用方法については、こちらをご覧ください。https://support.google.com/tagmanager/answer/14842866?hl=ja&ref_topic=15191151&sjid=9502094036168154610-NC

3-1.GTMを構成する「3つの主要機能」の仕組み

GTMの管理画面内は、主に「タグ」「トリガー」「変数」という3つの機能で構成されています。これらを組み合わせることで、プログラムの書き換えを行うことなく、自由なデータ収集の設定が可能になります。

• タグ　「何を」実行するか：
  Webサイト側で動作させたいプログラム（計測コード）そのものを指します。
  具体例：「GA4のイベント計測タグ」「Google広告のコンバージョンタグ」「Clarityの接続コード」など。

• トリガー　「どのようなタイミングで」実行するか：
  タグを動かすための「条件」や「きっかけ」を設定する機能です。
  具体例：「特定のページ（サンクスページなど）が表示されたとき」「資料請求ボタンがクリックされたとき」「ページが90%までスクロールされたとき」など。

• 変数　「どのようなデータを」活用するか：
  タグやトリガーを動かす際に必要となる「特定の値や情報」を受け渡すための箱のような機能です。
  具体例：「クリックされたボタンのURL」「購入された商品の合計金額」「ユーザーが閲覧しているページのドメイン名」など。

3-2.タグの直接記述が企業の広告運用を停滞させる理由

GTMを使わない場合、広告の成果計測タグやGA4のコードなどを、WebサイトのHTMLファイル（ソースコード）に直接記述することになります。これが重なると、以下のようなデメリットが発生します。

• • スピードの低下： マーケターが「新しい広告を始めたい」「このボタンのクリック数を測りたい」と思っても、その都度システム開発部門や外部の制作会社にHTMLの書き換えを依頼しなければならず、数日〜数週間のタイムラグが生じます。
  • タグの蓄積とサイトの重量化： 過去に使っていたけれど、今は配信していない広告タグなどが、ソースコードに残ったままになりがちです。これが原因でページの読み込み速度が低下し、ユーザーの離脱を招く原因となります。
  • 管理の不透明化： 「どのページで何のタグが動いているのか」を把握できる人が社内にいなくなり、トラブルが起きた際の調査が困難になります。

3-3. 実務における3大機能の連携例

これら3つの機能が連動することで、ソースコードを触らずに以下のような計測が実現します。

【設定例：ECサイトで1万円の商品が購入された場合】

1. ユーザーが「購入確定ボタン」をクリックする。

2. 【トリガー】が「購入完了ページが表示された」というタイミングを検知する。

3. 【変数】が、画面から「購入金額：10,000円」というデータを自動で取得する。

4. 【タグ】Google広告のコンバージョンタグが起動し、取得した「10,000円」というデータ（変数）を伴って、広告媒体のサーバーへ成果データを送信する。

4.GA4（Googleアナリティクス4）の役割

GA4は、Googleが提供する無料のアクセス解析ツールです。Webサイト全体のアクセス状況を定量的に記録し、集客の成果やユーザーの検討プロセスを可視化する役割を担います。

4-1.「イベント」ベースでユーザー行動を捉える仕組み

ユーザーがサイト上で行う行動を「イベント」という共通の単位で記録する設計により、GA4では、以下の行動が記録されます。

ページを閲覧した（page_view）

ページをスクロールした（scroll）

動画を再生した（video_startなど）

外部サイトへのリンクをクリックした（click）

商品を購入した（purchase）

このイベントベースの計測により、総ページビュー数といった表面的な数字だけでなく、「このページを見てはいないけれど、動画を再生して確認した上で購入を決めた」というような、ユーザーの検討プロセスや行動の意図を分析することができます。

4-2.ユーザー単位での分析・改善のアプローチ

すべての行動をイベントとして記録するGA4は、「ひとりのユーザーがどのような体験を経て成果に至ったか」というプロセスの分析に適しています。
「どの行動が購入の決め手になったか」「どこで迷って離脱したか」といった成約までの道のりがユーザー単位で可視化されるため、Webサイトのどこを直したらいいか、具体的な改善の優先順位がつけやすくなります。

4-3.GA4でできることと広告運用におけるメリット

•  Web・アプリ・複数端末をまたぐ「ユーザー軸」の行動追跡

従来の計測では分離しがちだった「スマホアプリでの閲覧」と「パソコンのWebサイトでの購入」といった動きを、識別技術を活用して一連の「同一人物の行動」として繋ぎます。

これにより、「スマホ広告で認知し、帰宅後にPCで最終コンバージョンした」というようなデバイスをまたいだ間接的な広告効果（アシスト効果）を把握できるようになり、広告予算の適切な配分を検討することが可能になります。

• 柔軟な「ユーザー行動（イベント）」の可視化

GA4では、ページ閲覧や90%スクロール、サイト内検索といった基本行動（拡張計測機能）が、個別の設定を行うことなく自動で記録されます。

さらに、GTM（Googleタグマネージャー）と連携することで、「資料請求ボタンのクリック」や「フォームのステップごとの離脱率」など、自社のビジネスモデルに合わせた行動をカスタムイベントとして記録できます。

これにより、「広告から流入したユーザーが、LPのどこに興味を持ち、どこで迷って離脱したか」が明確になり、コンバージョン率を高めるためのサイト改善へ繋げることができます。

• 集客チャネルごとの計測とAIによる未来の行動予測

Google広告をはじめ、Yahoo!広告、各種SNS、自然検索、メルマガなど、複数のチャネル（流入経路）からの成果を同じ評価基準で統合して比較できます。

さらに、一定以上のデータが蓄積されると、Googleの機械学習（AI）が「今後7日以内に購入する可能性が高いユーザー」や「離脱する可能性が高いユーザー」を予測します。どの広告媒体が売上に貢献しているかが確認できるだけでなく、これらの予測データをGoogle広告へ連携し、特定のユーザー層を対象にリマーケティング配信を行うなどの運用手法が可能です。

最近では、ChatGPTなどの「生成AI」を検索エンジンとして活用するユーザーが急増しています。これに伴い、従来の自然検索（Google検索等）だけでなく、AIが回答の中で推奨したWebサイトへのリンク（AIからの流入）を分析することが、現代のWebマーケティングにおいて重要な要素となっています。

GA4では、こうした生成AI経由のアクセスを判別・計測することが可能です。AIからの流入をGA4で確認する方法は、以下の記事で解説しています。

5. GTMとGA4の連携：データ送信による計測の柔軟化

ここまでGTMとGA4それぞれの役割について解説してきましたが、実務においてこの2つのツールは個別に動かすのではなく、結びつけて活用されます。

5-1. 「受け皿」としてのGA4と「送信機」としてのGTM

GA4は、送られてきたユーザーの行動データを集計し、レポートとして画面に表示するための「受け皿（データベース）」としての役割を持っています。そのため、GA4それ自体が自発的に「サイト上のどのボタンがクリックされたか」「どのフォームの入力が途中で止められたか」といったサイト内の細かな挙動をリアルタイムで監視・検知しているわけではありません。

サイト内の特定のボタンクリックなどの詳細な行動を検知し、それをイベントというデータに変換して、GA4へと送り届ける送信機の役割を果たしているのが、GTMです。

5-2. データが送られる具体的なプロセス

ユーザーがWebサイト上で特定の行動を起こしてから、GA4に数値として反映されるまでのデータ送信の仕組みは、以下のプロセスで行われます。

1. ユーザーの行動： ユーザーがサイト内の「資料請求ボタン」をクリックする。

2. GTMによる検知： サイト全体の動きを監視しているGTMが、あらかじめ設定しておいた条件（資料請求ボタンのクリックという「トリガー」）を検知する。

3. データの処理と送信： GTM内で「GA4イベントタグ」が起動し、ボタンの名称やクリックされたページのURLなどの情報（「変数」）を伴って、GA4のサーバーへデータを送信する。

4. GA4での集計・可視化： GA4のデータベースに該当のデータが蓄積され、管理画面のレポートに「資料請求のイベント数：1」として数値が加算される。

5-3. 連携によって実現する「カスタムイベント計測」のメリット

GA4単体でも、ページの閲覧や一定以上のスクロールなどの基本的な行動は自動で記録されますが、ビジネスの成果に直結する「特定のリンクのクリック」や「フォームのステップごとの推移」といった詳細な行動は、自動では判別できません。

GTMとGA4を結びつけて活用することで、WebサイトのHTML（ソースコード）を書き換えることなく、マーケター自身の判断で「どの行動を、どのような名前のイベントとしてGA4に送るか」を自由に設計・コントロールできるようになります。

この連携環境を構築することが、数値の欠損を防ぎ、自社のビジネスモデルに正確なアクセス解析を行うために必要となります。

6.Microsoft Clarityの役割

Clarityは、Microsoftから提供されている、Webサイト上のユーザー行動を視覚的に分析できるツールです。ユーザーがどこをクリックし、どこでスクロールを止め、どこで離脱しているのかなどを可視化する機能が備わっています。

たとえば、ランディングページ上のどの部分が離脱の原因となっているのか、どこに興味をもってよくクリックしているのかなどを、視覚的に確認できます。これにより、定量データのみでは見えてこなかったユーザー行動やサイトの改善すべき課題を発見しやすくなります。

6-1.ユーザー行動を可視化するClarityの3つの機能

1.ダッシュボード（全体の主要指標とストレスサインの把握）

ダッシュボードは、サイト全体の主要な指標を一目で確認できる機能です。どのチャネルからどれくらいの流入があるか、ユーザーが同じ所を不自然にクリックしていないかなどを簡単に把握できます。

ただし、同様のデータはGA4などのアクセス解析ツールでも確認できますので、Clarityで特に注目したいのは画面中央の「インサイト」の数値です。インサイトでは、下記のような行動を可視化できます。

• イライラしたクリック（Rage Clicks）： ユーザーが同じ場所を連続してクリックした割合。
• デッドクリック（Dead Clicks）： リンクやボタンではない、何も変化が起きない場所をクリックした割合。
• 過剰なスクロール（Excessive Scrolling）： ページを上下に激しく移動した割合。
• クイックバック（Quick Backs）： ページに遷移した後、すぐに元のページに戻った割合。

2.ヒートマップ（クリックやスクロール位置の可視化）

ユーザーがページのどこをクリックしたか、またページのどの位置までスクロールして読み進めたかを色の濃淡で表現する機能です。重要な情報やボタンが読まれているかどうかを視覚的に判断できます。Clarityのヒートマップには、分析の目的に応じて切り替えられる主に3つの表示モードが備わっています。

• タップヒートマップ： ユーザーが画面上のどの位置を多くタップ（クリック）したかを可視化します。

クリック数が集中している場所ほど赤く、少ない場所ほど青く表示されます。これにより、本来クリックしてほしい「申し込みボタン」が押されているか確認できるだけでなく、ボタンではない画像やテキストが誤ってクリックされていないかを特定できます。

• スクロールヒートマップ： ページの縦軸に対して、ユーザーがどの位置まで画面を表示させたかをパーセンテージと色の変化で示します。

ページの上部から下部に向かって、ユーザーがどこで読むのをやめて離脱したのかが明確になるため、重要なキャッチコピーやコンバージョンボタンを「離脱される前のエリア」へ適切に配置するための判断材料になります。

• エリアヒートマップ： 特定のテキストブロックや画像などの「エリア」ごとに、ユーザーのクリック割合を集計して表示する機能です。

ページ内のどのコンテンツが最もユーザーの関心を集めているかを、エリアごとの総量として比較・評価することができます。

3.レコーディング（操作画面の映像再生）

レコーディングとは、サイト上に訪れたユーザーの操作を映像として閲覧できる機能です。具体的には、クリックやタップの動き、スクロールの動きなどが可視化され、ユーザーがどのようにページを操作したのかを詳細に確認できます。

Clarityの管理画面で「レコーディング」タブを選択すると、左側の箇所に開始ページ、終了ページ、参照 URL、クリック数、ユーザー ID、デバイス タイプなどの情報が記載されたセッションカードが並びます。いずれかのカードを選択し、再生ボタンをクリックすると、選択したセッションカードの映像が再生されます。

レコーディングは、映像としてユーザーの動きを追えるため、どこで迷っているのか、意図と異なる操作をしていないかなどの特定に役立ちます。すべての動画を確認するのではなく、「滞在時間〇分以上、PVが〇ページ以上」など特定の行動をしているユーザーに絞り込んで確認すると、課題が見つかりやすくなります。

例えば、フォームの離脱率が高い場合、レコーディングを見ると「住所入力に時間がかかっている」「エラーメッセージが出ても修正せずに離脱している」といった課題が見えてくるかもしれません。

こうした課題がわかれば、入力項目を減らしたり、エラーメッセージを分かりやすく修正することで、ユーザーの負担を減らし、離脱率の低下に繋げられるでしょう。
(※レコーディングの保存期間には上限があるため、後で見直す可能性があるデータは、セッションカード内の星マークをクリックしてお気に入り登録をしておきましょう。)

6-2.効率的な分析をサポートする「ハイライト（Highlights）」機能

レコーディングを確認するのは手間がかかり、時間と成果のバランスが課題になることも少なくありません。そのようなときに活用できるのが「ハイライト」機能です。

ハイライト機能は、ユーザーが特徴的な動きを見せたシーンや、特定の条件に合致する瞬間を自動で抽出して要約する機能です。これにより、長時間の録画をすべて再生することなく、修正すべき問題点を効率的に確認することが可能になります。

7.3つのツールを連携させる改善フロー

それぞれの役割が分かったところで、これら3つのツールを実際の業務でどのように連携させてサイト改善を回すのか、具体的な4ステップのシナリオを解説します。

ステップ1：GTM経由での一括導入

サイトのソースコードを煩雑にしないよう、まずはGTMを土台として設置します。GTMの管理画面から「GA4の計測タグ」と「Clarityの接続コード」を設定し、1回の手続きで両方をサイトに反映させます。これにより、今後のイベント追加などもすべてGTMの画面上でコントロールできるようになります。

ステップ2：GA4で「異常値」を見つける

まずはGA4を開き、全体の数字から課題のあるページを見つけます。

例：「Google広告から流入しているLP（ランディングページ）の中で、特定の製品ページBだけ、なぜか他のページに比べてコンバージョン率（CVR）が半分以下になっている」

例：「申し込みフォームの入力開始数は多いのに、確認画面への遷移率が低い」

ここでは、あくまで「問題が起きているURL（場所）」を特定する段階です。

ステップ3：Clarityでユーザーの行動を「目視」する

GA4で見つけた問題のページURLを、Clarityで絞り込んで分析します。

アプローチA（ヒートマップ）： ページBのスクロールヒートマップを確認すると、重要な価格表や申し込みボタンに到達する前に、ユーザーの70%が画面を離脱していることが判明。「手前の文章が長いために読み飛ばされているのではないか」という仮説が立ちます。

アプローチB（レコーディング・ハイライト）： フォームの録画データ（またはハイライト）を確認すると、ユーザーが「郵便番号から住所を自動入力するボタン」を何度も連打しているのに住所が入力されず、結果としてサイトを閉じているシーンを発見。「システムの不具合、またはエラーの表示方法のわかりにくさ」という明確な離脱の原因が突き止められます。

ステップ4：施策の実行と再測定

Clarityで判明した原因をもとに、「不要な文章を削り、ボタンの位置を上に上げる」「フォームの自動入力を修正し、エラー文言を分かりやすくする」といった具体的なサイト改修を行います。改修が終わったら、再びステップ2（GA4）に戻り、コンバージョン率や離脱率の数値が実際に改善されたかを前後比較で検証します。

8.3つのツールを使い分け、成果に繋がるサイトへ

GTM、GA4、Microsoft Clarityの3つのツールは、それぞれ得意とする領域が異なります。

GTMによって安全かつ迅速なタグ管理の基盤を作り、
GA4によってサイト全体の課題があるページ（定量的な数値）を特定し、
Clarityによってそのページでのユーザーの離脱原因（定性的な行動）を解明する。

どれか1つだけのデータに頼るのではなく、それぞれのツールの役割を理解し、一連の改善フローとして連携させることで、確実性の高いサイト改善が可能となります。すべて無料で導入できるツールですので、まずは正しい使い分けと連携から始めてみてください。

自社でこのようなツールを活用して、サイト改善を行っているが、なかなか成約に繋がらないなどのお悩みを抱えている方がいらっしゃいましたら、ぜひ一度弊社の無料診断をご活用ください。サイト改善はもちろん、広告運用についてまでサポートいたします。