データ分析・活用応用

PR-168 GA4・Search Console・AIO計測ツールのデータがバラバラで、1つのストーリーとして語れない——複数データソースを統合し1つのダッシュボードデータにする方法

Claude

こんな悩みはありませんか？

GA4、Search Console、AIO計測ツール(Ahrefs Brand Radar等)——それぞれの画面を別々に開いて数字を確認しているものの、月末になると「結局、今月は良かったのか悪かったのか」を一言で説明できない、という状態はありませんか。3つの画面をバラバラに見ているだけでは、1つのストーリーとして語れないのは当然です。

この記事でできるようになること

GA4・Search Console・AIO計測ツールそれぞれのエクスポートデータを、Visibility(可視性)・Authority(権威性)・Outcome(成果)の3層に振り分け、月別に1枚の統合テーブルへまとめられるようになります。

使うプロンプト

入力に必要な素材(それぞれCSV形式で用意)

GA4エクスポート列例: 日付, セッションの参照元/メディア, セッション数, エンゲージメント率, コンバージョン数
Search Consoleエクスポート列例: 日付, クエリ(またはページ), クリック数, 表示回数, CTR, 平均掲載順位
AIO計測ツールエクスポート列例: 日付, プラットフォーム, SoV, 言及率, 引用率, センチメント

あなたはAIO計測データの統合担当です。GA4・Search Console・AIO計測ツールの数字がバラバラのままだと1つのストーリーとして語れないという課題を解決するため、以下の3つのデータソースを、Visibility(可視性)・Authority(権威性)・Outcome(成果)の3層に振り分け、1枚の月別統合テーブルにまとめてください。

# 事前確認
3つのデータソースのいずれかが空欄の場合は統合を進めず、不足しているデータソースを指摘してください。列名が下記の例と異なる場合は、対応関係を確認してから統合してください（例: 「セッションの参照元/メディア」が「Default channel group」等になっている場合は、その旨を明記したうえで扱う）。

# データソース1: GA4エクスポート
【日付・セッションの参照元/メディア・セッション数・エンゲージメント率・コンバージョン数の列を持つCSVを貼り付け】

# データソース2: Search Consoleエクスポート
【日付・クエリまたはページ・クリック数・表示回数・CTR・平均掲載順位の列を持つCSVを貼り付け】

# データソース3: AIO計測ツールエクスポート
【日付・プラットフォーム・SoV・言及率・引用率・センチメントの列を持つCSVを貼り付け】

# 統合してほしいこと
1. 3つのデータソースの各指標を、Visibility層・Authority層・Outcome層のどこに位置づけるかを判定する（判定根拠も一言添える）
2. 月別に1行、指標を列に並べた統合テーブルを作成する
3. 各セルの数値が、どのデータソースの何行目に由来するかを併記する（検算用）
4. データが存在しない月・指標は空欄のまま埋めず、「データなし」と明記する
5. 統合テーブルの下に、月別の行数と、各データソースの元の行数（月単位で集計した場合の件数）を一覧化する
6. 3層のいずれにも当てはまらない指標があれば、無理に割り振らず「分類保留」として別途報告する

数値を推測で補完せず、貼り付けられたデータの範囲内でのみ処理してください。

# 出力形式
- 3層への振り分け根拠一覧: 指標名｜データソース｜振り分け先の層｜根拠
- 月別統合テーブル(Visibility/Authority/Outcomeの3ブロック構成)
- 検算表: 月｜統合テーブルの行数｜各データソースの元行数(月単位集計)

実行手順

GA4・Search Console・AIO計測ツールから、それぞれのエクスポート機能を使ってCSVを用意する(列名が例と異なる場合は、プロンプト内で対応関係を書き添える)
プロンプトの【】へ3つのCSVをそれぞれ貼り付けて実行する
出力された統合テーブルのうち、任意で3箇所ほど選び、元のCSVの該当行と数値が一致しているかを目視で突き合わせる(転記ミスの検算)
統合テーブルの月別行数が、入力データに含まれる月数と一致するか確認する
検算が済んだ統合データを、月次で更新するスプレッドシートの3層タブへ転記する

結果の読み解き方

3層のうちいずれかが空欄続きの場合、その層を測る手段が自社にまだ整っていないサインです。優先的に整備すべき層として扱ってください。
ツールごとに更新頻度・対象期間の切り方が異なる場合があります。「同じ月」として並べていても、実際の集計期間が数日ズレていることがあるため、厳密な突合が必要な場面では元データの期間定義も確認してください。
統合テーブルはあくまで並べて見るための整理であり、指標同士を足し算・掛け算して新しい合成指標を作ることは避けてください。

注意点

CSVの列名・順序はツールのバージョンやエクスポート設定によって変わることがあります。実際の列名が例と異なる場合は、プロンプト内で対応関係を明記してから実行してください。
GA4のエクスポートにユーザー単位のIDなど個人が特定されうる情報が含まれる場合は、匿名化・マスキングした上でセッション数などの集計済みの値のみを渡し、個人単位の生データはそのまま貼り付けないでください。
転記・統合作業はAIの得意分野ですが、桁の見間違いや行のズレが起きることがあります。統合後は必ず一部の数値を元データと突き合わせて検算してください。
複数の計測ツールのSoVを単純に横並び比較しないという注意点は、統合後のダッシュボードでも変わりません。

確認テスト

選択肢をクリックすると、その場で正誤と解説が表示されます。

Q1. 統合テーブルを作る際、データが存在しない月や指標については推測でそれらしい数値を補って埋めるべきとされている。

Q2. GA4・Search Console・AIO計測ツールのデータを振り分ける3層に含まれないのはどれか

Q3. 統合テーブルで避けるべきとされている操作はどれか

よくある質問

Q. GA4・Search Console・AIO計測ツールのデータはどんな3層に振り分けられますか？

Visibility(可視性)・Authority(権威性)・Outcome(成果)の3層に振り分けられます。

Q. 統合テーブルの数値が正しいかはどう確認すればよいですか？

出力された統合テーブルのうち任意で数箇所を選び、元のCSVの該当行と数値が一致しているかを目視で突き合わせる検算が必要です。

Q. 3層のうちどれかが空欄続きの場合、何を意味しますか？

その層を測る手段が自社にまだ整っていないサインであり、優先的に整備すべき層として扱うべきとされています。