【GA4入門】自動収集イベント「first_visit」を理解する｜初回訪問ユーザーの見方と練習問題

なぜ最初に「first_visit」から学ぶのか

GA4のデータはすべて「イベント」で記録されます。
その中でも first_visit は「このユーザーが、このサイトに“初めて来た瞬間”」を表す、とても重要なイベントです。

「初めて来た瞬間」を教えてくれるイベント

• first_visit が発火するタイミング
  • ユーザーが そのブラウザからそのサイトに初めてアクセスしたとき に一度だけ記録されます。
• 「初めてかどうか」の判断材料
  • ブラウザに保存されている Cookie（クッキー） を見て、
    • そのサイト用のCookieが「ない」 → 初回訪問（first_visit を発火）
    • Cookieが「ある」 → 2回目以降の訪問（first_visit は発火しない）

つまり first_visit は、
「このブラウザでこのサイトに来た“最初の足あと”」 だと考えるとイメージしやすいです。

ただし「1人1回」とは限らない理由

ここで注意したいのが、
現実の「人」と、GA4が認識している「ユーザー」は必ずしも1対1ではない、という点です。

例えばこんなケースでは、同じ人でも複数回 first_visit が起こりえます。

• ユーザーが自分で Cookieを削除した 場合
• Safari の ITP などの仕組みで、一定期間後にCookieが自動削除された場合
• PC と スマホ など、別のデバイス・別のブラウザ からアクセスした場合

これらのケースでは、
ブラウザ視点では「初めて来た人」に見えてしまうため、
GA4上は “別ユーザーとして new user + first_visit” が記録されます。

だからこそ、first_visit を見るときは
「あくまでブラウザ単位の“初来訪”」という前提を頭に置いておくことが大切です。

first_visit で使える主なパラメータ

first_visit イベントには、初回訪問の状況を見るためのパラメータも一緒についてきます。

代表的なものは次の通りです。

• page_location
  初回訪問時に表示されていたページのURL
  → どのURLに初めて来たのか（TOPか？記事ページか？）が分かる
• page_title
  初回訪問時のページタイトル
  → 「どんなタイトルのページが“入口”になっているか」を確認できる
• ga_session_number
  そのユーザーにとって 何回目のセッションか を表す番号
  → first_visit のときは通常「1」。
  2回目以降の訪問では 2, 3… と増えていきます。

このあたりを理解しておくと、

• 「初回訪問がホームページだったユーザーのセグメント」
• 「ブログ記事から初めて整体院サイトに来てくれたユーザーのセグメント」

のように、“入口の違い” でユーザーを分けて分析する ことができるようになります。

だから first_visit から学ぶとおいしい

GA4でよく見る指標に「ユーザー数」「新規ユーザー」がありますが、
その裏側では必ず first_visit が関わっています。

• 「このユーザーはいつ・どこからサイトに来たのか」
• 「どのページが“初めての入口”になっているのか」
• 「初回訪問ユーザーとリピーターでは、行動やコンバージョンに差があるのか」

こういった問いを考えるときの “起点” になるイベント が first_visit です。

そのため、

• GA4の全体像を学び始める
• ユーザー数や新規ユーザーの意味をちゃんと理解したい

というタイミングでは、
まず first_visit の仕組みとパラメータ を押さえておくと、その後の学習がかなりスムーズになります。

GA4の自動収集イベントとは？（first_visitの“仲間たち”）

GA4では、サイトにタグを入れただけの状態でも、
いくつかのイベントは 自動的に 記録されます。

とくに大事なのが、

• first_visit
• session_start
• page_view
• user_engagement

といった「自動収集イベント」です。

ここでは、拡張計測機能（スクロール・クリックなど）をすべてOFFにしても必ず記録される“基本ログ” としての自動収集イベントを整理します。

自動収集イベント＝「最低限、必ず取れているログ」

GA4の管理画面には「拡張計測機能」というチェックボックスがありますが、
これをすべてOFFにしても、以下のイベントは GA4 が自動で送信してくれます。

• first_visit
• session_start
• page_view
• user_engagement

つまり、

「タグさえ正しく入っていれば、
何もカスタマイズしなくても ユーザー数・セッション数・ページビュー・滞在の様子 までは最低限取れている」

というイメージです。

この“素のログ”を理解しておくと、

• ユーザー数・新規ユーザー
• セッション数
• ページビュー
• エンゲージメント時間

といった、レポートでよく見る指標の意味がぐっと分かりやすくなります。

first_visit：初めてそのサイトに来た「最初の足あと」

これは前の章で整理した通りですが、おさらいしておきます。

• あるブラウザ（端末）から、そのサイトに 初めてアクセスしたとき に記録される
• ブラウザの Cookie が「ない」状態で訪問したときに発火する
• Cookie削除やITP（Safariなど）でCookieが消えた場合も、「初回」として再カウントされることがある

→ 「このブラウザにとっての“初回訪問”」を表すイベントでした。

これに対して、次のイベントたちは「訪問の単位」「ページの単位」「滞在の様子」を表します。

session_start：新しい“訪問（セッション）”の開始

session_start は、ユーザーが 新しくセッションを開始したとき に記録されるイベントです。

• ユーザーがサイトにアクセスすると、そのタイミングで 新しいセッション が始まり、
  • その開始時に session_start が1回記録される
• 30分以上操作がなかったあとに再び訪問した場合なども、
  新しいセッションとして session_start が記録される

このイベントがあるおかげで、GA4は

• セッション数
• 1ユーザーあたりのセッション数

といった指標を計算できます。

first_visit が「このブラウザで初めて来た瞬間」
session_start が「今回の訪問のスタート」
というイメージでセットにしておくと覚えやすいです。

page_view：ページが表示されたという“ページ単位の足あと”

page_view は、ページが表示されたタイミング で記録されるイベントです。

• 初回訪問のときだけでなく、
  2ページ目、3ページ目… とページ遷移するたびに記録される
• シングルページアプリ（SPA）の場合も、
  適切にタグを設定すれば、画面遷移のタイミングで page_view が送られる

多くの人がイメージする「アクセス数」は、たいていこの page_view の集計です。

• first_visit：そのブラウザにとって初めての来訪
• session_start：その訪問（セッション）のスタート
• page_view：その中でどのページを何回見たか

この3つが揃うことで、「訪問」と「ページビュー」の関係が見えるようになります。

user_engagement：どれくらい“ちゃんと見てくれたか”のヒント

user_engagement は、ユーザーがページ（または画面）を 一定時間以上しっかり見ていた ことを表すイベントです。

• 画面がアクティブな状態で数秒以上滞在すると記録される
• タブを開いたまま放置しているだけなど、
  「実際には見ていない」状態はなるべくカウントしないような仕組みになっている

GA4では、

• エンゲージメント時間
• エンゲージメント率（エンゲージメントセッション）

といった「どれくらいちゃんと見られていたか」の指標がありますが、
その裏側には user_engagement のイベントがいます。

page_view が「開いたかどうか」の足あと
user_engagement が「きちんと見てくれたかどうか」の手がかり

と考えると、役割の違いが分かりやすいです。

自動収集イベントを“セットで”理解しておく意味

ここまでをまとめると、自動収集イベントはざっくりこういう役割分担になっています。

• first_visit：このブラウザで初めて来たかどうか
• session_start：今回の訪問のスタート
• page_view：どのページを何回見たか
• user_engagement：どれくらいちゃんと見てくれたか

この4つをセットで押さえておくと、

• ユーザー数・新規ユーザー
• セッション数
• ページビュー数
• エンゲージメント時間／エンゲージメント率

といった、レポートでよく見る指標の“裏側の仕組み”がイメージしやすくなります。

そして次のステップとしては、

「first_visit × page_location / page_title」
「first_visit × チャネル（流入元）」

のように、初回訪問の“入口”でユーザーを分けてみる ことで、

• どのページが「初めての入口」になっているのか
• どのチャネルから来た初回ユーザーが、その後コンバージョンしやすいのか

といった分析に繋げていけます。

このあたりを、次の章では さくら整体院を例にしながらセグメントのイメージ として整理していく、という流れがきれいです。

さくら整体院を例にした first_visit セグメントのイメージ

3-1：初回訪問ページで分けてみる（TOPか？ブログか？）

さくら整体院サイトを例に、
first_visit を使って「初めて来たときにどのページを見ているか」でユーザーを分けてみます。

イメージしやすいように、ここでは次の2つのグループを考えます。

• A：初回訪問が TOP ページ（/）だったユーザー
• B：初回訪問が ブログ記事（/blog/〜）だったユーザー

GA4では、first_visit イベントに付いている

• page_location（URL）
• page_title（ページタイトル）

といったパラメータを使うことで、

「初めて来たときに、どのページが入口になっていたか？」

という視点でセグメントを切り分けることができます。

例えば、探索レポートで

• 条件：イベント名 = first_visit
• ディメンション：page_location または page_title

を使って集計すると、

• 「初回訪問がTOPのユーザー」が何人いるか
• 「初回訪問がブログからのユーザー」がどれくらいいるか

といった割合が見えてきます。

ここから、

• TOPから入ってきた人は、院名で検索している“指名検索”が多そう
• ブログから入ってきた人は、「腰痛　整体　福岡」のような“悩みベースの検索”から来ているかもしれない

といった仮説を立てることができます。

3-2：初回の流入チャネルで分けてみる（検索か？SNSか？）

次に、「どこから初めてこのサイトを知ったか」という視点で first_visit を使ってみます。

ここでは、次の2つのセグメントを考えます。

• C：Google検索（Organic Search）をきっかけに初めて来たユーザー
• D：InstagramなどのSNS（Organic Social）をきっかけに初めて来たユーザー

GA4では、

• デフォルトチャネルグループ（session_default_channel_group）
• 参照元/メディア（source / medium）

などのディメンションと、first_visit を組み合わせることで、

「初回訪問が検索経由の人」と「初回訪問がSNS経由の人」

を分けて、その後の行動を比較することができます。

例えば、探索レポートで

• セグメントA：
  • 条件：イベント = first_visit
  • かつ チャネル = Organic Search
• セグメントB：
  • 条件：イベント = first_visit
  • かつ チャネル = Organic Social

という2つのユーザーセグメントを作り、

• それぞれの
  • セッション数
  • お問い合わせコンバージョン数
  • CVR（コンバージョン率）
  • リピーターとして再訪しているかどうか

を比較すると、

• 「検索から初めて来た人」は、情報をじっくり読むが、初回CVは少なめ
• 「SNSから初めて来た人」は、院・スタッフに親近感があるため、予約につながりやすい

といった違いが見えてくるかもしれません。

3-3：first_visit セグメントから見えてくる仮説と施策

ここまでの「初回ページ」と「初回チャネル」の切り口を組み合わせると、

• 「どのページを“入口”にした初回ユーザーが多いか」
• 「どのチャネルから来た初回ユーザーが、その後お問い合わせしやすいか」

という2つの問いに答えやすくなります。

さくら整体院サイトで考えると、例えばこんな仮説・施策につなげられます。

• 仮説1：
  「初回訪問がブログのユーザーは、“悩みベース”で来ているので、
  ブログ記事内から『施術メニュー』『アクセス』への導線を強化すると、CVが増えそうだ」
• 仮説2：
  「SNSから初めて来たユーザーのCVRが高いなら、
  プロフィールや投稿から『予約導線』を分かりやすくする価値が高い」
• 仮説3：
  「指名検索でTOPから来る初回ユーザーが多いなら、
  TOPページの“初めての方へ”や“安心感のある写真”の改善が、全体のCVに効きやすい」

このように、first_visit を使って「初回の入口」ごとにユーザーを分けて眺めることで、

「誰が」「どこから」「どのページを入口にして」サイトに来ているのか

が具体的にイメージできるようになります。

この視点があると、
次の章で出てくる ChatGPTノック（練習問題） でも、

• ただ用語を覚えるのではなく、
• 「実際にさくら整体院ならどうセグメントを切って、何を比べるか？」

を考えながら取り組めるようになります。

ChatGPT先生と学ぶ first_visit ノック（練習問題3問）

ここまでで、

• first_visit がどんなイベントか
• 自動収集イベントの仲間たちとの関係
• さくら整体院を例にした「初回訪問ページ」「初回チャネル」の見方

を整理してきました。

ここからは、実際に自分の頭で考える時間です。

以下の3問は、私が実際に ChatGPT に出題させて作った「first_visit 用の練習問題」です。
一度ノートやメモ帳に自分の答えを書き出してから、解答例を読むようにしてみてください。

Q1. first_visit の定義とタイミングを説明してみよう

Q1. first_visit の定義とタイミング

あなたは「さくら整体院サイトのGA4設定」を引き継いだWeb担当者です。
前任者から「first_visit はちゃんと理解しておいて」と言われましたが、正直まだふわっとしています。

次の3つの観点で、自分の言葉で first_visit を説明してください。

1. first_visit は どんな時に 発火するイベントか
2. どのユーザーに対して、何回まで 記録されるか
3. 「ユーザー数」「新規ユーザー」という指標と、first_visit の関係はどうなっているか

※箇条書きでOKです。

▼ 解答例

1. どんな時に発火するか
   • あるブラウザ（端末）から、そのサイトに 初めてアクセスしたとき に発火するイベント。
   • GA4が「このブラウザには、まだこのサイト用のCookieがない」と判断したときに first_visit が送信されるイメージ。
2. 何回まで記録されるか
   • ブラウザ単位では、原則1回だけ。
   • ただし、ユーザーが自分でCookieを削除したり、SafariのITPなどでCookieが消えた場合、
     • GA4から見ると「別ユーザー」に見えるため、
     • 同じ人でも、別のタイミングで再び first_visit が計測されることがある。
   • PCとスマホなど、デバイス・ブラウザが変われば別ユーザー扱いになり、それぞれで first_visit が発生する場合もある。
3. ユーザー数・新規ユーザーとの関係
   • GA4の「ユーザー数」は、ユーザーID（またはデバイスID）をもとにしたユニークユーザー数。
   • 「新規ユーザー」は、ある期間内に 初めて訪問したユーザー で、裏側では first_visit が強く関係している。
   • ざっくり言うと、
     • その期間中に first_visit を持つユーザー → 新規ユーザー
     • first_visit を持たないがセッションがあるユーザー → リピーター
       と考えるとイメージしやすい。

ポイントは、「人」ではなく「ブラウザ・デバイス単位」 でカウントされている、という前提を頭に置いておくことです。

Q2. first_visit を手がかりに、何を分析する？

Q2. 「first_visitが教えてくれること」は何か？

さくら整体院サイトの GA4 を見ていると、
「新規ユーザーは増えているのに、お問い合わせは増えていない」という状況でした。

このとき、first_visit を手がかりに
「どんなことを確認／分析したいか」を3つ挙げてください。
それぞれについて、

• どんなレポートまたは探索を使うか
• どんな切り口（ディメンション／指標）で見るか
  もセットで書いてください。

▼ 解答例

考え方の一例として、次のような観点が挙げられます。

1. 初回訪問チャネル別に、新規ユーザーとCVの関係を見る
   • レポート / 探索
     • 集客 ＞ トラフィック獲得レポート
     • または探索レポート（自由形式）
   • 切り口
     • ディメンション：デフォルトチャネルグループ（Organic Search / Direct / Organic Social…）
     • 指標：新規ユーザー数、コンバージョン数、コンバージョン率
   • 見たいこと
     • どのチャネルからの 初回ユーザー が多いのか
     • その中で、CVRが極端に低いチャネルがないか
2. 初回訪問ページ（ランディングページ）別に、入口の質を見る
   • レポート / 探索
     • 探索レポートで、イベント = first_visit を条件にした自由形式
   • 切り口
     • ディメンション：page_title or page_location
     • 指標：ユーザー数、コンバージョン数、CVR
   • 見たいこと
     • TOPから来た新規ユーザーと、ブログから来た新規ユーザーで、CVRに違いがないか
     • 「新規ユーザーは多いのにCVしていない入口ページ」がないか
3. 初回訪問からCVまでの訪問回数や期間をざっくり把握する
   • レポート / 探索
     • 探索レポート（ファネル or コホートを利用）
   • 切り口
     • 条件：初回訪問（first_visit）から一定期間以内にCVしたユーザー
     • 指標：平均セッション数、平均経過日数
   • 見たいこと
     • 「新規ユーザーが初回でCVしていないのは普通で、2〜3回目でCVする傾向が強いのか？」
     • それとも、本当に新規ユーザーが“離脱しっぱなし”なのか？

大事なのは、“first_visitユーザー”を入口ごと・チャネルごとに分けたうえで、どこにボトルネックがあるかを探す という視点です。

Q3. first_visit を使ったセグメントを設計してみよう

Q3. first_visit を使って、どんなセグメントを作る？

あなたは、さくら整体院サイトの「初めて来たユーザーの動き」を詳しく知りたいと考えています。
GA4の探索レポートで、first_visit を使って次の2つのセグメントを作るとします。

• A：Google検索から初めて来たユーザー
• B：SNSから初めて来たユーザー

それぞれのセグメントを作るときに、

• どんな条件でユーザー（またはセッション）を絞り込むか
• そのあと、どんな指標やレポートで A/B を比較したいか
  を具体的に書いてください。

▼ 解答例

1. セグメントA：Google検索から初めて来たユーザー
   • 絞り込み条件（ユーザーセグメントのイメージ）
     • イベント：first_visit を持っているユーザー
     • かつ、その first_visit が含まれるセッションのチャネルが Organic Search（または source/medium が google / organic）であること
   • 比較したい指標
     • 初回訪問後◯日以内のセッション数
     • お問い合わせコンバージョン数
     • CVR
     • 平均エンゲージメント時間、平均ページビュー数 など
2. セグメントB：SNSから初めて来たユーザー
   • 絞り込み条件
     • イベント：first_visit を持っているユーザー
     • かつ、そのセッションのチャネルが Organic Social / Paid Social などのSNS系チャネル
   • 比較したい指標
     • 上記Aと同じ指標（セッション数、CV数、CVR、エンゲージメント指標など）
3. A/B比較で見たいこと
   • 検索から初めて来たユーザーと、SNSから初めて来たユーザーで、
     • 初回の行動（滞在時間・ページ数）はどちらが多いか
     • リピーターとして再訪してくれているのはどちらが多いか
     • 最終的なお問い合わせCVRはどちらが高いか
   • それに応じて、例えば：
     • 検索流入向けには、悩み別ブログを増やすべきか
     • SNS流入向けには、信頼感・雰囲気が伝わるコンテンツや予約導線を強化すべきか

こうしたセグメント設計を「first_visit × チャネル」で考えられるようになると、
“誰に対して、どの入口を強化すべきか” が見えやすくなります。

まとめ：first_visitを起点に「ユーザーの最初の一歩」が見えるようになった

今回の記事では、GA4の自動収集イベントの中でも「first_visit」にフォーカスして、

• どんなタイミングで発火するイベントなのか
• どの指標（ユーザー数・新規ユーザー）と結びついているのか
• さくら整体院サイトを例に、初回訪問ページ・初回来訪チャネルでどうセグメントできるのか

を整理してきました。

実際にGA4の画面を開きながら確認したことで、

• 「レポートのどこを見ればいいのか」
• 「探索レポートでどう条件を設定すればいいのか」

といった、現場での“手の動かし方”がかなり具体的にイメージできるようになったはずです。

また、first_visitについても、

• ブラウザ単位で「そのサイトに初めて来た瞬間」を表すイベントであること
• page_location / page_title と組み合わせることで、
  「初回訪問がTOPのユーザー」「初回訪問がブログのユーザー」といった入口ごとのセグメントが作れること
• チャネル情報と組み合わせれば、
  「検索から初めて来た人」と「SNSから初めて来た人」の、その後の行動やCVRを比べられること

など、first_visitで分かることが体系的に整理できたと思います。

今後は、

• RFM分析やコホート分析のような「ユーザーの継続的な行動」を見るときにも、
• 「最初にどこから来たユーザーなのか？」という視点をセットで持つことで、

一人ひとりのユーザー像が、より立体的に見えるようになっていきます。

次回以降は、今回のfirst_visitの考え方をベースにしつつ、

• 他の自動収集イベント（session_start / page_view など）
• あるいは RFM・コホートのような分析手法

にも広げながら、「数字の読み方」と「施策へのつなげ方」を掘り下げていきます。