【GA4実践】流入元別の改善施策｜参照元ごとのKPI設定と次の打ち手では、流入元別の改善施策を解説しました。ですが実務では、「どの流入元のユーザーが、どのLPに着地して、どこで止まっているか」が分からないと、打ち手がズレます。
GA4では、LPごとに セッション数・エンゲージメント率・キーイベント数 を確認でき、さらに 流入元×LP で「高成果LP」と「改善すべきLP」を切り分けられます（レポート／探索で対応可能）。
この記事では、GA4でLPパフォーマンスを見抜く手順から、流入元別（Organic / Paid / Social）のLP最適化、そして 優先順位の付け方まで、実務で迷わない型として解説します。
ランディングページ（LP）とは？GA4での定義と役割
GA4におけるLPの定義
GA4では、ランディングページ（LP）＝ そのセッションで最初に表示されたページ です。
実務では「最初に発生した page_view のページ（page_location / page_path）」として捉えるのが安全です。
ここで重要なのは、「LPツールで作った専用ページ」だけがLPではない点です。検索から記事に着地すれば記事がLP、広告クリックならキャンペーンページがLP、SNSでシェアされたページから入ればそのページがLPになります。つまり、どのページも “最初に見られた瞬間” にLPになり得ます。
LPが重要な理由
LPはユーザーの第一印象を決める場所で、離脱するか・次の行動に進むかを大きく左右します。
その中でも特に重要なのは 流入元との整合性 です。検索意図に合った内容か、広告文の続きになっているか、SNS投稿で期待させた情報があるか——ここがズレるとユーザーは「違う」と感じて即離脱します。
またLPは CVへの導線の起点 です。CTAを用意していても、LPで止まっていれば意味がありません。
そして実務的に一番おいしいのが、改善インパクトが出やすいこと。
ざっくり言えば 「流入が多いLP ×（キーイベント率が低い/エンゲージメントが弱い）」ほど改善ROIが高く、最優先の改善対象になります。
流入元分析との関係性
流入元ごとにユーザーの期待値が違う（自然検索＝情報、広告＝解決、SNS＝共感/発見）ことを整理した上で、この記事では、その期待値に 合ったLPになっているか を確認します。
分析の流れはこの順番です。
- 流入元分析（参照元/メディア別のKPI設計）
- LP分析（ランディングページ別の改善）
- 流入元 × LP のクロス分析
たとえば「自然検索からトップページへの着地が多いのにエンゲージメント率が低い」なら、検索意図に合うコンテンツLP（記事・事例）へ導く/用意することで改善が見込めます。流入元とLPをセットで見ると、改善の精度が上がります。
GA4でLPパフォーマンスを確認する手順
レポートへのアクセス
GA4でLPのパフォーマンスを確認するには、
「レポート」→「ライフサイクル」→「エンゲージメント」→「ランディングページ」 の順に進みます。
これは標準レポートなので、探索を使わなくても確認できます。デフォルトでは過去28日間のデータが表示され、リアルタイムではなく処理済みのデータ（遅延あり）が反映されます。
見るべき指標と読み解き方
LPレポートでまず押さえる指標はこの4つです。
| 指標 | 意味 | 実務での使い方 |
|---|---|---|
| セッション | そのLPから始まったセッション数 | 流入の多さ＝改善インパクトの大きさ |
| エンゲージメント率 | engaged session の割合（10秒以上 / 2ページ以上 / キーイベントのいずれか） | LPの「引き込み力」。低い＝即離脱が多い |
| キーイベント | LPから始まったセッション内でのキーイベント数 | LP起点でどれだけ成果が出たか |
| （セッション）キーイベント率 | セッションに対するキーイベント発生率（表示定義に合わせて読む） | LP単体の成果効率。流入元との相性を見る |
実務での優先順位は 「セッションが多い × エンゲージメント率が低い」LP です。
流入は多いのに即離脱されているページは、改善すれば全体への影響が大きく、ROIが高い改善対象になります。
具体例
例）記事Aのデータ
- セッション：5,000
- エンゲージメント率：35%
- （セッション）キーイベント率：0.8%
→ 流入は多いが、引き込みが弱く、成果にも繋がっていない
→ 最優先の改善対象
一方で、セッションが少なくても（セッション）キーイベント率が高いLPは「勝ちパターン」です。構成や訴求を他LPに横展開して、底上げに使えます。
レポートの見方の注意点
実務で迷いやすいポイントを3つ押さえておきましょう。
注意点①：LPの表示形式（URLの粒度）
ランディングページの表示は、プロパティ/レポート設定により「パスのみ」か「クエリ付き」など粒度が変わります。広告別・流入元別にLPを見たい場合は、セカンダリディメンションで「参照元/メディア」を追加してクロスで確認するのが安全です（詳細はH2-3で解説）。
注意点②：(not set) の扱い
(not set) はLP情報が取得できなかったセッションです。少量ならノイズですが、割合が増える場合は計測タグの遅延や実装/同意設定の影響を疑って原因切り分けをします。
注意点③：エンゲージメント率は“直帰率の反転”ではない
エンゲージメント率は「engaged session の割合」で、高い方が良い指標です。目安の数値で断定せず、まずは 流入元別・LP別の相対比較で「弱いLP」を特定しましょう。
セカンダリディメンションで流入元×LPをクロス分析
セカンダリディメンションの追加方法
ランディングページレポートを開いたら、表の右上（またはディメンション名横）の「＋」をクリックし、「参照元/メディア」 もしくは 「セッションの参照元/メディア」 を選択して「適用」します。すると各LPが google / organic、google / cpc、facebook / referral など流入元別に分解され、同じLPでも流入元によって成績が違うことが見える化されます。
クロス分析で見るべきポイント
クロス分析では、次の3パターンを探します。
パターン①：勝ちパターン（横展開すべき組み合わせ）
例）記事B × google / organic
- セッション：3,000
- エンゲージメント率：72%
- キーイベント率：3.2%
→ 自然検索からの記事B流入は成果が高い。同テーマの記事を増やす／SEOを強化するなど、勝ち筋を広げます。
パターン②：流入元とLPのミスマッチ（改善対象）
例）トップページ × google / cpc
- セッション：2,500
- エンゲージメント率：28%
- キーイベント率：0.5%
→ 広告から来たユーザーがトップで迷って離脱。遷移先を訴求に合った専用LPへ変更、広告文とFVの整合性も点検します。
パターン③：流入は少ないが成果効率が高いLP（伸びしろ）
例）事例ページC × facebook / referral
- セッション：150
- エンゲージメント率：68%
- キーイベント率：4.5%
→ 少数でも高確率でCVする”当たり”LP。SNS投稿で導線を増やす／広告配信で増やすが有効です。
実務では、勝ちパターン＝再現性を探して横展開、ミスマッチ＝期待値とLP内容を揃える、伸びしろ＝流入数を増やす施策、の3つに分けて打ち手を決めます。
フィルタ機能で特定流入元に絞り込む
レポート上部の「フィルタを追加」から、ディメンションに 「セッションの参照元/メディア」 を選び、条件を設定して適用します。
例：
- 「organic」を「次を含む」で絞る → 自然検索全体を表示
- 「google / cpc」を「次と完全一致」で絞る → Google広告のみを表示
- 「facebook」を「次を含む」で絞る → Facebook経由全体を表示
流入元別にLPの全体像を把握でき、流入元ごとの特性を LP単位で検証できます。
自然検索（Organic）のLP最適化
自然検索ユーザーの期待値は情報収集・疑問解決です。
よくある課題は以下の3つ:
- トップページ着地が多いのにエンゲージメント率が低い
- 記事LPに流入はあるがキーイベント率が低い
- 検索KWとLP内容がズレている
対策は:
- 検索意図に合う記事・コンテンツLPを作る（SEOで着地点を最適化）
- 記事内に関連記事リンク／CTA／資料DLを置いて”次の一手”を用意する
- タイトル・見出しにKWを含めて期待に正面から答える構成に直す
「自然検索＝情報型」を前提に、この記事では 記事LP×導線設計で成果につなげます。
改善の優先順位の付け方
LP改善の優先順位は、「改善インパクト = セッション数 × 改善余地」で決めます。
具体的には：
- 優先度：高 → セッションが多い × エンゲージメント率が低い / キーイベント率が低い
- 優先度：中 → セッションが中程度 × 指標が極端に悪い
- 優先度：低 → セッションが少ない × 指標も悪い（改善しても全体への影響が小さい）
実務では、広告流入（Paid）から優先します。広告費がかかっているため、改善ROIが直結するからです。次に、自然検索やSNSで流入が多いLPを見ていきます。
また、「改善」だけでなく 「勝ちパターンの横展開」も優先施策です。成果が出ているLP×流入元の組み合わせを見つけたら、同じ訴求の記事を増やす／広告配信を拡大するなど、勝ち筋を広げる方が即効性があります。
まとめ：流入元×LPで改善の精度を上げる
流入元ごとの特性を整理し、LP単位のパフォーマンスを見て、最後にセカンダリディメンションで流入元×LPのクロス分析をすることで、「どこを直せば成果が伸びるか」が一段クリアになります。
次の行動は：
- GA4のランディングページレポートを開く
- セカンダリディメンションで「参照元/メディア」を追加
- セッション数（量）×エンゲージメント率（質）×キーイベント率（成果）で比較
- 「勝ちパターン（横展開）」と「ミスマッチ（改善対象）」を分ける
- 優先度をつけて、改善 or 横展開を実行
流入元とLPをセットで見ることで、「どこから来た人が、どのページで、なぜ止まって
Day 21では流入元別の改善施策を解説しました。ですが実務では、「どの流入元のユーザーが、どのLPに着地して、どこで止まっているか」が分からないと、打ち手がズレます。
GA4では、LPごとに セッション数・エンゲージメント率・キーイベント数 を確認でき、さらに 流入元×LP で「高成果LP」と「改善すべきLP」を切り分けられます（レポート／探索で対応可能）。
この記事では、GA4でLPパフォーマンスを見抜く手順から、流入元別（Organic / Paid / Social）のLP最適化、そして 優先順位の付け方まで、実務で迷わない型として解説します。
ランディングページ（LP）とは？GA4での定義と役割
GA4におけるLPの定義
GA4では、ランディングページ（LP）＝ そのセッションで最初に表示されたページ です。
実務では「最初に発生した page_view のページ（page_location / page_path）」として捉えるのが安全です。
ここで重要なのは、「LPツールで作った専用ページ」だけがLPではない点です。検索から記事に着地すれば記事がLP、広告クリックならキャンペーンページがLP、SNSでシェアされたページから入ればそのページがLPになります。つまり、どのページも “最初に見られた瞬間” にLPになり得ます。
LPが重要な理由
LPはユーザーの第一印象を決める場所で、離脱するか・次の行動に進むかを大きく左右します。
その中でも特に重要なのは 流入元との整合性 です。検索意図に合った内容か、広告文の続きになっているか、SNS投稿で期待させた情報があるか——ここがズレるとユーザーは「違う」と感じて即離脱します。
またLPは CVへの導線の起点 です。CTAを用意していても、LPで止まっていれば意味がありません。
そして実務的に一番おいしいのが、改善インパクトが出やすいこと。
ざっくり言えば 「流入が多いLP ×（キーイベント率が低い/エンゲージメントが弱い）」ほど改善ROIが高く、最優先の改善対象になります。
流入元分析(Day 21)との関係性
Day 21では、流入元ごとにユーザーの期待値が違う（自然検索＝情報、広告＝解決、SNS＝共感/発見）ことを整理しました。
Day 22では、その期待値に 合ったLPになっているか を確認します。
分析の流れはこの順番です。
- 流入元分析（Day 21）
- LP分析（Day 22）
- 流入元 × LP のクロス分析
たとえば「自然検索からトップページへの着地が多いのにエンゲージメント率が低い」なら、検索意図に合うコンテンツLP（記事・事例）へ導く/用意することで改善が見込めます。流入元とLPをセットで見ると、改善の精度が上がります。
GA4でLPパフォーマンスを確認する手順
レポートへのアクセス
GA4でLPのパフォーマンスを確認するには、
「レポート」→「ライフサイクル」→「エンゲージメント」→「ランディングページ」 の順に進みます。
これは標準レポートなので、探索を使わなくても確認できます。デフォルトでは過去28日間のデータが表示され、リアルタイムではなく処理済みのデータ（遅延あり）が反映されます。
見るべき指標と読み解き方
LPレポートでまず押さえる指標はこの4つです。
| 指標 | 意味 | 実務での使い方 |
|---|---|---|
| セッション | そのLPから始まったセッション数 | 流入の多さ＝改善インパクトの大きさ |
| エンゲージメント率 | engaged session の割合（10秒以上 / 2ページ以上 / キーイベントのいずれか） | LPの「引き込み力」。低い＝即離脱が多い |
| キーイベント | LPから始まったセッション内でのキーイベント数 | LP起点でどれだけ成果が出たか |
| （セッション）キーイベント率 | セッションに対するキーイベント発生率（表示定義に合わせて読む） | LP単体の成果効率。流入元との相性を見る |
実務での優先順位は 「セッションが多い × エンゲージメント率が低い」LP です。
流入は多いのに即離脱されているページは、改善すれば全体への影響が大きく、ROIが高い改善対象になります。
具体例
例）記事Aのデータ
- セッション：5,000
- エンゲージメント率：35%
- （セッション）キーイベント率：0.8%
→ 流入は多いが、引き込みが弱く、成果にも繋がっていない
→ 最優先の改善対象
一方で、セッションが少なくても（セッション）キーイベント率が高いLPは「勝ちパターン」です。構成や訴求を他LPに横展開して、底上げに使えます。
レポートの見方の注意点
実務で迷いやすいポイントを3つ押さえておきましょう。
注意点①：LPの表示形式（URLの粒度）
ランディングページの表示は、プロパティ/レポート設定により「パスのみ」か「クエリ付き」など粒度が変わります。広告別・流入元別にLPを見たい場合は、セカンダリディメンションで「参照元/メディア」を追加してクロスで確認するのが安全です（詳細はH2-3で解説）。
注意点②：(not set) の扱い
(not set) はLP情報が取得できなかったセッションです。少量ならノイズですが、割合が増える場合は計測タグの遅延や実装/同意設定の影響を疑って原因切り分けをします。
注意点③：エンゲージメント率は“直帰率の反転”ではない
エンゲージメント率は「engaged session の割合」で、高い方が良い指標です。目安の数値で断定せず、まずは 流入元別・LP別の相対比較で「弱いLP」を特定しましょう。
セカンダリディメンションで流入元×LPをクロス分析
セカンダリディメンションの追加方法
ランディングページレポートを開いたら、表の右上（またはディメンション名横）の「＋」をクリックし、「参照元/メディア」 もしくは 「セッションの参照元/メディア」 を選択して「適用」します。すると各LPが google / organic、google / cpc、facebook / referral など流入元別に分解され、同じLPでも流入元によって成績が違うことが見える化されます。
クロス分析で見るべきポイント
クロス分析では、次の3パターンを探します。
パターン①：勝ちパターン（横展開すべき組み合わせ）
例）記事B × google / organic
- セッション：3,000
- エンゲージメント率：72%
- キーイベント率：3.2%
→ 自然検索からの記事B流入は成果が高い。同テーマの記事を増やす／SEOを強化するなど、勝ち筋を広げます。
パターン②：流入元とLPのミスマッチ（改善対象）
例）トップページ × google / cpc
- セッション：2,500
- エンゲージメント率：28%
- キーイベント率：0.5%
→ 広告から来たユーザーがトップで迷って離脱。遷移先を訴求に合った専用LPへ変更、広告文とFVの整合性も点検します。
パターン③：流入は少ないが成果効率が高いLP（伸びしろ）
例）事例ページC × facebook / referral
- セッション：150
- エンゲージメント率：68%
- キーイベント率：4.5%
→ 少数でも高確率でCVする”当たり”LP。SNS投稿で導線を増やす／広告配信で増やすが有効です。
実務では、勝ちパターン＝再現性を探して横展開、ミスマッチ＝期待値とLP内容を揃える、伸びしろ＝流入数を増やす施策、の3つに分けて打ち手を決めます。
フィルタ機能で特定流入元に絞り込む
レポート上部の「フィルタを追加」から、ディメンションに 「セッションの参照元/メディア」 を選び、条件を設定して適用します。
例：
- 「organic」を「次を含む」で絞る → 自然検索全体を表示
- 「google / cpc」を「次と完全一致」で絞る → Google広告のみを表示
- 「facebook」を「次を含む」で絞る → Facebook経由全体を表示
流入元別にLPの全体像を把握でき、Day 21で整理した流入元の特性を”LP単位”で検証できます。
自然検索（Organic）のLP最適化
自然検索ユーザーの期待値は情報収集・疑問解決です。
よくある課題は以下の3つ:
- トップページ着地が多いのにエンゲージメント率が低い
- 記事LPに流入はあるがキーイベント率が低い
- 検索KWとLP内容がズレている
対策は:
- 検索意図に合う記事・コンテンツLPを作る（SEOで着地点を最適化）
- 記事内に関連記事リンク／CTA／資料DLを置いて”次の一手”を用意する
- タイトル・見出しにKWを含めて期待に正面から答える構成に直す
Day 21で整理した「自然検索＝情報型」を前提に、Day 22では記事LP×導線設計で成果につなげます。
改善の優先順位の付け方
LP改善の優先順位は、「改善インパクト = セッション数 × 改善余地」で決めます。
具体的には：
- 優先度：高 → セッションが多い × エンゲージメント率が低い / キーイベント率が低い
- 優先度：中 → セッションが中程度 × 指標が極端に悪い
- 優先度：低** → セッションが少ない × 指標も悪い（改善しても全体への影響が小さい）
実務では、広告流入（Paid）から優先します。広告費がかかっているため、改善ROIが直結するからです。次に、自然検索やSNSで流入が多いLPを見ていきます。
また、「改善」だけでなく 「勝ちパターンの横展開」も優先施策です。成果が出ているLP×流入元の組み合わせを見つけたら、同じ訴求の記事を増やす／広告配信を拡大するなど、勝ち筋を広げる方が即効性があります。
まとめ：流入元×LPで改善の精度を上げる
Day 21で流入元ごとの特性を整理し、Day 22でLP単位のパフォーマンスを見て、最後にセカンダリディメンションで流入元×LPのクロス分析をすることで、「どこを直せば成果が伸びるか」が一段クリアになります。
次の行動は：
- GA4のランディングページレポートを開く
- セカンダリディメンションで「参照元/メディア」を追加
- セッション数（量）×エンゲージメント率（質）×キーイベント率（成果）で比較
- 「勝ちパターン（横展開）」と「ミスマッチ（改善対象）」を分ける
- 優先度をつけて、改善 or 横展開を実行
流入元とLPをセットで見ることで、「どこから来た人が、どのページで、なぜ止まっているか」が見えるようになります。最優先はセッションが多いのに質 or 成果が弱い組み合わせです。
