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Googleアナリティクス(GA4)とは？機能・メリットから主要代替ツールとの違いまで徹底比較

テクノロジー
2025年5月29日
目次

1. はじめに

ウェブサイト分析の重要性と本記事の目的

現代のビジネスにおいて、オンラインでの存在感は不可欠な要素となっています。ウェブサイトやアプリケーションにおけるユーザー行動の理解は、もはや選択肢ではなく、成長、最適化、そして事業目標達成のための必須条件です。データに基づいた洞察は、より良いユーザーエクスペリエンス、高いコンバージョン率、そして効果的なマーケティング投資へと繋がります。

本記事は、ウェブサイト分析の中核を担うツールであるGoogleアナリティクス（特に最新版のGA4）について、その定義から仕組み、主要機能、メリット・デメリットに至るまでを包括的に解説します。さらに、国内外の主要な代替ツールとの比較を通じて、それぞれの特徴や最適な利用シーンを明らかにします。これにより、読者の皆様がご自身のニーズに最適なウェブ解析ツールを選定するための一助となることを目指します。また、本記事自体もSEO（検索エンジン最適化）のベストプラクティスを意識して作成されており、実践的な参考例としてもご活用いただけます。

Googleアナリティクスとは何か？

Googleアナリティクスは、Googleが提供するウェブアクセス解析ツールであり、ウェブサイトやアプリからデータを収集し、ビジネスに関する洞察を提供するレポートを作成するためのプラットフォームです 1。多くの企業やウェブサイト運営者に利用されており、ウェブ解析の分野で広く認知されています 3。その強力な無料版の存在により、特に中小企業にとってはウェブ解析を始める際の最初の選択肢となることが多いです 2。しかし、この「標準的な選択」という状況が、必ずしも全てのケースにおいて最適解であるとは限りません。Googleアナリティクスの多機能性は、時に複雑さとして捉えられることもあり 3、またデータプライバシーに関する懸念 6 や、特定のニッチなニーズへの適合性という観点から、他のツールがより適切な場合もあります。現在、Googleアナリティクスの標準はGA4へと移行しており、本記事ではこのGA4を中心に解説を進めます 3。

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2. Googleアナリティクス（GA4）完全ガイド

2.1. Googleアナリティクス（GA4）の基本：定義、仕組み、特徴

定義

Googleアナリティクス4（GA4）は、Googleが提供する最新のウェブ解析サービスです。ウェブサイトとアプリの両方からデータを収集し、ユーザーの行動をプラットフォーム横断的に測定・分析することで、ビジネスに関する深い洞察を提供するレポートを作成します 1。

仕組み

GA4の基本的な仕組みは、データ収集、処理、そしてレポート表示のプロセスに基づいています。

  1. データ収集: ウェブサイトの各ページに埋め込まれた小さなJavaScriptの測定コード（アプリの場合はSDK）が、ユーザーのアクションに関する情報を収集します 2。このコードは、ユーザーがページを訪問するたびに、ページ操作に関する匿名化された情報を集めます 2。収集される情報には、ページインタラクション、言語設定、ブラウザの種類（ChromeやSafariなど）、ブラウザが実行されているデバイスとオペレーティングシステム、そしてトラフィックソース（検索エンジン、クリックされた広告、メールマーケティングキャンペーンなど）が含まれます 2。
  2. イベントベースのデータモデル: GA4の最も大きな特徴の一つは、「イベントベース」のデータモデルを採用している点です 3。これは、従来のユニバーサルアナリティクス（UA）がセッションベースであったのに対し、ページビュー、クリック、ファイルのダウンロード、動画の再生といったユーザーのあらゆるインタラクションを「イベント」として捉え、計測する方式です。この変更は、単なる技術的な更新に留まりません。現代のユーザーは、アプリから情報を検索し、ウェブサイトへ移動し、サイト内で動画を視聴するなど、複数のプラットフォームやデバイスを跨いで、直線的ではない複雑な行動をとることが一般的です 3。従来のページビュー中心の計測では、こうした多様なエンゲージメントを正確に捉えることが困難でした。イベントベースモデルは、ページ遷移を伴わないインタラクションも個別のイベントとして細かく追跡できるため、ユーザーがどのようにコンテンツを利用し、価値を見出しているのかをより正確に把握することを可能にします。これは、現代のデジタル環境におけるユーザー行動の進化を反映した結果と言えるでしょう。
  3. データ処理と保存: 収集されたデータはGoogleアナリティクスに送信され、処理されます。処理の際には、ユーザーのデバイスがモバイルかPCか、使用しているブラウザは何かといった特定の基準に基づいてデータが集計・整理されます 2。一度処理されてデータベースに保存されたデータは変更できません。

特徴

GA4は、ユーザー中心の測定、クロスデバイスおよびクロスプラットフォームでの追跡、AIを活用した予測機能、強化されたプライバシー管理機能などを特徴としています 3。

2.2. GA4の主要機能と活用事例

GA4は多岐にわたる機能を提供し、ウェブサイトやアプリのパフォーマンス改善に役立ちます。

  • リアルタイムレポート: 現在サイトやアプリを利用しているアクティブユーザー数、アクセスの多いページ、トラフィックソースなどをリアルタイムで把握できます 3。例えば、新しいキャンペーンを開始した直後の反応を即座に確認するのに有効です。
  • ユーザー属性と行動分析: ユーザーの年齢、性別、興味関心（これらは推定に基づくことが多い 4）、使用デバイス、エンゲージメントのパターンなどを分析できます 3。例えば、「特定のランディングページへのアクセスユーザーの大半がモバイル経由である」というデータが得られれば、そのページのモバイルファーストなデザインやSEO戦略の優先度を高める判断材料になります 4。
  • 集客レポート: ユーザーがどのようにサイトやアプリにたどり着いたか（例：オーガニック検索、ダイレクト流入、参照元サイト、ソーシャルメディア、有料検索など）を分析します 3。マーケティングチャネルの効果測定に不可欠です。
  • エンゲージメントレポート: ページビュー、スクロール、外部リンクのクリック、サイト内検索、動画エンゲージメント、ファイルのダウンロードといったユーザーインタラクションを追跡します 3。GA4では「エンゲージメントのあったセッション」が重要な指標として導入されています 3。
  • コンバージョン測定（主要イベント）: 購入完了、フォーム送信、特定のユーザーアクションなど、ビジネス目標達成につながる重要なイベント（UAにおける「目標」に相当）を設定し、追跡します 3。例えば、商品購入確認ページへの到達数を測定することで、実際の購入者数を把握できます 2。
  • 収益化レポート: eコマースの購入、アプリ内購入、パブリッシャー広告からの収益などを分析します 5。
  • 探索（探索レポート）: より高度な分析を行うためのハブ機能です。自由形式のデータ探索、目標到達プロセスデータ探索、経路データ探索、セグメントの重複、コホートデータ探索、ユーザーデータ探索といった手法を用いて、データを深く掘り下げ、カスタムレポートを作成できます 3。
  • 予測機能: Googleの機械学習モデルを活用し、ユーザーの将来の行動（購入の可能性や離脱の可能性など）を予測します 3。
  • BigQuery連携: GA4では、データウェアハウスサービスであるBigQueryとの連携が無料版から可能です 3。これにより、サンプリングされていない生のイベントデータにアクセスし、SQLを用いた複雑なクエリや高度な分析が行えます。これはUAの有料版（Google Analytics 360）でのみ提供されていた機能であり、大きな進歩点です。
    このBigQuery連携の無料化は、データアクセスの民主化という側面を持つ一方で、新たな課題も生んでいます。従来、大企業が有料で利用していたレベルの生データ分析が中小企業にも開かれたことは、大きな可能性を秘めています。しかし、BigQueryで生データを扱うには、SQLの知識やデータウェアハウスの概念理解が不可欠です。多くの中小企業では、これらの専門スキルを持つ人材が不足しているか、採用するリソースがないのが現状でしょう。つまり、データへのアクセスが容易になったからといって、誰もがすぐに高度な洞察を得られるわけではないのです。この「スキルギャップ」は、GA4とBigQueryを専門とするコンサルタントや分析サービスの新たな市場機会を生み出す可能性も示唆しています。

2.3. GA4を利用するメリットとデメリット

GA4の導入には多くの利点がありますが、いくつかの注意点も存在します。

メリット

  • 無料での高機能アクセス: ウェブとアプリのユーザー行動を包括的に追跡できる高度な機能が無料で利用可能です 2。
  • ユーザー中心の分析: デバイスやプラットフォームを横断したユーザーの行動全体（カスタマージャーニー）に焦点を当てた分析が可能です 3。
  • 機械学習による予測インサイト: AIを活用してユーザーの将来の行動を予測し、先を見越した施策の立案に役立ちます 3。
  • BigQuery連携による詳細分析: 生データへのアクセスにより、より深く、カスタマイズされた分析が可能です 3。
  • Googleエコシステムとの連携: Google広告やGoogle Search Consoleなど、他のGoogleサービスとのシームレスな連携により、分析の幅が広がります 3。
  • 豊富な学習リソース: 公式ヘルプやコミュニティが充実しており、学習しやすい環境が整っています 3。

デメリット

  • UAからの移行と学習コスト: ユニバーサルアナリティクス（UA）から大きく仕様が変更されたため、新しい概念やインターフェースの習得に時間と労力が必要です 3。
  • 複雑性と設定の難易度: 初心者にとっては機能が多岐にわたり、管理画面が複雑に感じられることがあります。また、一部の高度な機能は正確な設定が求められます 3。
  • データサンプリングの可能性（無料版）: 非常に大規模なデータセットや複雑なレポートの場合、UI上でデータサンプリングが発生する可能性があります。ただし、BigQueryへのエクスポートデータは非サンプリングです 3。
  • プライバシーに関する懸念: プライバシー保護機能は強化されていますが、依然としてGoogleのデータ収集・利用方法に対する懸念から、代替ツールを検討するユーザーもいます 6。
  • 一部指標の廃止・変更: UAで馴染みのあった「直帰率」などの指標の定義が変更されたり、重視されなくなったりしており、分析方法の適応が必要です 3。

2.4. GA4無料版と有料版（Googleアナリティクス360）の違い

GA4には無料版と有料版の「Googleアナリティクス360（GA360）」が存在し、主に大規模なビジネスニーズに対応するための機能差が設けられています。

  • データ上限: GA360では、データ収集量、イベントパラメータ数、ユーザープロパティ数、オーディエンス作成数などの上限が大幅に引き上げられます 3。
  • データ保持期間: GA360では、より長期間のデータ保持オプションが提供されます（無料版GA4は最大14ヶ月）3。
  • レポートの更新頻度: GA360は、データの処理とレポート表示が高速化されます（例：一部レポートで4時間ごとの更新に対し、無料版では24時間）3。
  • BigQueryエクスポート上限: GA360では、BigQueryへの日次エクスポート上限が引き上げられます 3。
  • 非サンプリングレポート: GA360では、大規模なデータセットに対してもUI上で非サンプリングレポートが保証されます 3。無料版では、UI上で複雑な分析を行う際にデータサンプリングが発生する可能性があります。
  • 高度な機能とサポート: より高度な分析機能、専任のサポートチームへのアクセス、サービスレベル契約（SLA）などが提供されます 3。
  • 費用: 無料版GA4はその名の通り無料ですが、GA360は年間数万ドルから数十万ドル規模の費用がかかるエンタープライズ向けのプレミアム製品です 3。

大規模なトラフィックを扱い、複雑な分析要件を持つ企業にとって、GA360は単なる「アップグレード版」ではなく、しばしば「必須」の選択となります。無料版GA4のデータ上限やサンプリング、保証されたサービスレベルの欠如は、重要なビジネス上の意思決定を行う上でリスクとなり得るためです。GA360への投資は、その規模の運用と、非サンプリングで高精度、かつ手厚いサポートのもとで得られる分析価値によって正当化されるのです。つまり、「有料版か無料版か」という区別は、単に「追加機能の有無」というよりも、大規模ユーザーにとっての「処理能力と信頼性」の違いと捉えるべきでしょう。

3. Googleアナリティクスと他の主要ウェブ解析ツールの比較

3.1. なぜGoogleアナリティクス以外のツールも検討すべきか

Googleアナリティクス（GA4）は非常に強力で広く利用されているツールですが、万能ではありません。特定のニーズや状況においては、他のウェブ解析ツールを検討することが賢明な場合があります。

  • プライバシーへの配慮: 近年、GDPR（EU一般データ保護規則）やCCPA（カリフォルニア州消費者プライバシー法）といったデータプライバシー規制が強化される中、Googleのデータ収集・処理方法に対する懸念が高まっています 6。実際、一部のEU諸国では、特定の条件下でGoogleアナリティクスの利用が違法と判断されたケースもあります 18。これに対し、クッキーレス追跡や自己ホスティングオプションを提供するプライバシー重視の代替ツールが注目されています 18。
  • 特定のニーズへの対応: GA4は汎用的なツールですが、特定の分析機能に特化したツールの方が適している場合があります。例えば、ヒートマップやセッションリプレイによる詳細なユーザー行動の可視化（Hotjar、Microsoft Clarity、Mouseflowなど）6、特定のeコマース分析、BtoB企業向けの訪問企業特定（Leadfeederなど）23、あるいは極めてシンプルなダッシュボードを求める場合などです。
  • 使いやすさとシンプルさ: GA4は多機能ゆえに操作が複雑で、習得に時間がかかることがあります 3。Plausible AnalyticsやFathom Analyticsのようなツールは、よりシンプルなインターフェースで主要な指標に絞った分析を提供し、初心者にも扱いやすい設計となっています 6。
  • データ所有権: Matomoのようなオープンソースまたは自己ホスティング型のツールは、完全なデータ所有権を提供します 7。これは、自社データを完全に管理したい企業にとって大きな魅力となります。
  • コストパフォーマンス: GA4の無料版は強力ですが、特定の高度な機能やサンプリングの回避のためには高価なGA360が必要になることがあります 3。特定のニーズに対しては、有料の代替ツールの方が費用対効果に優れている場合があります 16。

これらの代替ツールへの関心は、単に機能的な比較だけでなく、より広範なトレンドを反映している可能性があります。それは、データプライバシー、ベンダーロックインへの懸念、そしてデータに対するより大きなコントロールと透明性を求める声の高まりから、一部の企業や個人が大手テクノロジー企業のエコシステム（Googleなど）への依存を減らそうとする動きです。GoogleアナリティクスはGoogleの広大なエコシステムの一部であり、あるサービスで収集されたデータが他のサービスでどのように利用されるか（たとえ匿名化されていても）という点に懸念を持つユーザーもいます 18。プライバシー規制の強化は、企業にデータ転送や第三者によるデータ処理についてより慎重な姿勢を求めています 6。オープンソースツール（Matomo 7）やプライバシーファーストの有料ツール（Plausible 24、Fathom 25）は、これらの大手エコシステムにデータを供給することなく分析的な洞察を得る手段を提供し、ユーザーにデータ主権の感覚を与えます。これは、一部のユーザーにとっては機能だけでなく、データ管理と独立性に関する哲学的な選択とも言えるでしょう。

3.2. 【国内外】主要代替ツールの詳細比較

Googleアナリティクス（GA4）以外にも、国内外には多くのウェブ解析ツールが存在します。ここでは、主要な代替ツールをGA4と比較しながら、それぞれの特徴、料金体系、メリット・デメリットを詳しく見ていきましょう。

まず、全体像を把握するために、主要なツールの特徴をまとめた比較表をご覧ください。

表1: GA4と主要代替ツールの特徴比較

ツール名主な焦点価格モデル主な差別化要因適したユーザー層
Googleアナリティクス(GA4)総合的なウェブ・アプリ解析無料版あり、有料版(GA360)ありGoogleエコシステムとの連携、AI予測、BigQuery連携（無料版から）全般、特にGoogleサービス利用者、SMBから大企業まで
Adobe Analyticsエンタープライズ向け高度解析有料のみ（カスタム価格）高度なカスタマイズ性、Adobe Experience Cloudとの連携、詳細なセグメント分析大企業、複雑なデータ分析ニーズを持つ組織
Matomoプライバシー重視、データ所有権オンプレミス版無料、クラウド版有料完全なデータ所有権、オンプレミス可能、GDPR/CCPA準拠、UAデータインポートプライバシー・コンプライアンス重視企業、データ管理を自社で行いたい組織
Plausible Analyticsシンプル、軽量、プライバシー重視有料のみ（ページビュー数ベース）Cookieレス、超軽量スクリプト、シンプルなUI、オープンソースプライバシー意識の高いユーザー、シンプルな分析を求める個人・中小企業
Fathom Analyticsプライバシー重視、シンプル有料のみ（データポイント数ベース）Cookieレス、GDPR準拠、シンプルなUI、データ永久保持プライバシー意識の高いユーザー、シンプルな分析を求める個人・中小企業
Microsoft Clarityユーザー行動の可視化（ヒートマップ、録画）完全無料無料でのヒートマップ・セッションリプレイ無制限利用、GA4との連携UX改善担当者、GA4の補完ツールとして、全規模のサイト
HubSpot AnalyticsCRM連携、マーケティング・セールス分析無料ツールあり、有料Hub内で提供CRMとの完全統合、リードから顧客までの追跡、マーケティング・セールス活動との連携HubSpot CRMユーザー、マーケティング・営業部門

この表は、各ツールの概要を掴むための一助となるでしょう。以下では、これらのツールについてさらに詳しく解説します。

3.2.1. Adobe Analytics

  • 概要と主な特徴: Adobe Analyticsは、Adobe Experience Cloudの一部として提供されるエンタープライズレベルの高度な解析プラットフォームです。リアルタイムのデータ処理、マルチチャネルでのデータ収集、顧客行動の全体像を把握するカスタマージャーニー分析、詳細なセグメント作成機能（eVar、propといったカスタム変数を使用）、Adobe Targetとの連携によるA/Bテスト、堅牢なデータウェアハウス機能などを特徴とします 14。主要機能には、ドラッグ＆ドロップで自由にレポートを作成できる「Analysis Workspace」、柔軟なユーザーセグメントを作成する「Segment Builder」、ユーザーの離脱ポイントを視覚化する「Fallout Reports」などがあります 28。
  • 料金体系: プレミアムツールであり、無料版は提供されていません。料金はカスタム見積もりとなり、比較的小規模なパッケージでも月額2,000～2,500ドル程度から、大企業向けでは年間10万ドルを超えることもあります 14。
  • GA4との主な違い、メリット・デメリット:
  • メリット: 非常に高度なカスタマイズが可能で、深いセグメンテーション分析、複雑なデータを持つ大企業向けの強力な機能、オフラインデータを含むマルチチャネル分析、他のAdobe製品との優れた連携が挙げられます 14。
  • デメリット: 非常に高価であり、習得には専門知識と時間が必要です。設定やメンテナンスにも専門家が求められることが多く、中小企業には過剰な機能となる可能性があります 14。
  • GA4との比較: Adobe Analyticsは、GA4と比較して、より詳細なデータ制御、データインポート・エクスポートの柔軟性、そして自社エコシステム内での深い統合機能を提供します。GA4は導入が容易で無料版がありますが、Adobe Analyticsは膨大なデータセットの処理や、企業独自の複雑なカスタマイズニーズに応える点で優れています 28。リアルタイム分析もAdobe Analyticsの方が高速です 28。

Adobe Analyticsの強みは、Adobe Experience Cloudという広範なエコシステム内で使用されることで最大限に発揮されます。Adobe TargetやAdobe Audience Managerといったツールとの緊密な連携は、大企業にとって強力な、しかしある程度囲い込まれた（プロプライエタリな）環境を作り出します。これは、GA4が持つGoogleのエコシステム中心ではあるものの、よりオープンなアプローチとは対照的です。この緊密な統合は、分析、テスト、パーソナライゼーション、キャンペーン管理といった異なるマーケティング機能間でのシームレスなデータフローとワークフロー自動化を可能にします。GA4もGoogle広告などと連携しますが、Adobeのスイートは、完全なマーケティングクラウド体験のためにより一貫して設計されていると認識されることが多いです。デメリットとしては、複数のAdobeソリューションを採用する場合のベンダーロックインの可能性と全体的なコストの高さが挙げられますが、既にAdobeスタックに投資している、あるいは投資を計画している企業にとっては、より効率的で強力なエンドツーエンドソリューションとなり得ます。

表2: Adobe Analytics vs GA4 詳細比較

特徴/側面Adobe AnalyticsGoogleアナリティクス (GA4)
対象ユーザー大企業、複雑な分析ニーズを持つ組織中小企業から大企業まで、幅広い層
コスト高価（カスタム見積もり、月額数千ドル～）無料版あり、有料版(GA360)は高価
データカスタマイズ非常に高い（カスタム変数、独自レポート）高い（イベント、カスタムディメンション/メトリクス）
リアルタイムデータ高速（秒単位での反映も） 28リアルタイムレポートあり（一部遅延の可能性）
セグメンテーション非常に高度で柔軟（複数条件、AND/OR）28柔軟（オーディエンス、比較）
他ツール連携Adobe Experience Cloud製品群と強力連携、一部外部ツール 14Googleエコシステム（広告、Search Console等）と強力連携、BigQuery連携 3
学習コスト高い（専門知識が必要）26中程度（UAからの変更点多し）3
データエクスポート柔軟（Data Warehouse、データフィード）29BigQuery連携で生データエクスポート可能 3

3.2.2. Matomo (旧Piwik)

  • 概要と主な特徴: Matomoはオープンソースのウェブ解析プラットフォームで、クラウドホスト版とオンプレミス（自己ホスト）版が提供されています。データプライバシーとデータ所有権の確保に重点を置いており、リアルタイム分析、カスタマイズ可能なダッシュボード、セグメンテーション、目標追跡、eコマース分析、ヒートマップ、セッション記録、A/Bテスト、フォーム分析といった機能に加え、Googleアナリティクスの過去データをインポートする機能も備えています 7。
  • 料金体系: オンプレミス版は無料（自社サーバーとメンテナンスが必要）。クラウド版はヒット数に応じて月額21～29ドル（または19～29ユーロ）程度から始まり、複数の料金ティアが存在します 7。オンプレミス版でも、ファネル分析やヒートマップなどの一部機能は有料アドオンとして提供されます 19。
  • GA4との主な違い、メリット・デメリット:
  • メリット: 完全なデータ所有権と管理（特にオンプレミス版）、強力なプライバシー機能（GDPR/CCPA準拠、クッキーレス追跡オプション）、データサンプリングなし、カスタマイズ性、UAデータインポート機能 7。
  • デメリット: オンプレミス版は設定とメンテナンスに技術的専門知識が必要。クラウド版は高トラフィックの場合、コストがかさむ可能性。一部ユーザーにとってはUIがGA4ほど洗練されていないと感じられるかもしれません 19。
  • GA4との比較: Matomoの最大の差別化要因はデータ所有権とプライバシーです。GA4はクラウド専用でデータはGoogleによって処理されますが、Matomoは厳格なデータガバナンスポリシーを持つ組織や、Googleのエコシステムを避けたい組織にとっての選択肢となります。また、Matomoは100%正確な非サンプリングデータを提供すると主張しています 16。

Matomo、特にそのオンプレミス版は、絶対的なデータ管理、所有権、そしてプライバシーコンプライアンスを最優先する組織にとって「主権的な選択」を意味します。これはしばしば、規制要件や第三者によるデータ処理に対する哲学的な立場によって動機付けられます。データプライバシー法（GDPR、CCPAなど）はますます厳格化しており 16、特に米国ベースのクラウドサービス（Googleアナリティクスなど）の使用は、一部の組織、特にEU域内の組織にとってコンプライアンス上の課題を生じさせる可能性があります 18。Matomoのオンプレミス版では、組織自身のサーバー、自身の管轄区域内にデータを保存できるため、データセキュリティとアクセスに対する完全な管理が可能になります 16。これは、政府機関、医療、金融といったセクター、あるいはデータ主権を最重要と考えるあらゆる組織にとって極めて重要です。Matomoクラウド版でさえ、EUベースのホスティングとGA4よりも強力なデータ所有権の主張を提供しており 19、Matomoを単なる機能的な代替品としてではなく、コンプライアンスと管理を重視した代替品として位置付けています。

3.2.3. Plausible Analytics

  • 概要と主な特徴: Plausible Analyticsは、シンプル、軽量、オープンソース、そしてプライバシーを重視したウェブ解析ツールです。Cookieを使用せず、GDPR、CCPA、PECRに準拠しています。主要な指標に焦点を当て、理解しやすいダッシュボードを提供します。スクリプトサイズが非常に小さい（1KB未満）のが特徴で、目標コンバージョン、キャンペーン追跡、Google Search Console連携機能も備えています 15。
  • 料金体系: 有料ツールで、月間ページビュー数に基づいた料金設定です。月額9ドル（1万ページビューまで）から利用可能で、30日間の無料トライアルがあります 20。
  • GA4との主な違い、メリット・デメリット:
  • メリット: 非常にシンプルで使いやすい、プライバシー保護に優れている（Cookieバナー不要）、軽量スクリプトによる高速な読み込み、透明性の高いオープンソース 20。
  • デメリット: GA4と比較して機能数が少なく、分析の深さも限定的。無料トライアル期間を除き、有料のみ 24。
  • GA4との比較: PlausibleはGA4の複雑さとは対極にあります。GA4の多機能性やプライバシー懸念を避け、本質的な洞察だけを求めるユーザーに適しています 20。

Plausibleは、プライバシーを意識するだけでなく、ツールのシンプルさとミニマリズムを重視し、GA4のような大規模プラットフォームの機能過多を拒否する、成長しつつあるユーザー層に対応しています。GA4は多機能ですが複雑です 3。多くのユーザーは基本的なウェブサイト統計（訪問者数、ページビュー、リファラーなど）だけを必要としています 24。Plausibleはこれらのコアメトリクスを非常にクリーンで理解しやすいインターフェースで提供します 20。強力なプライバシースタンス（Cookieレス、個人データ収集なし 21）と軽量スクリプト 24 は、倫理的な動機を持つユーザーや、単にCookieバナーなしでより高速なウェブサイトを望むユーザーにアピールする重要なセールスポイントです。これにより、Plausibleは単なる「GAライト」としてではなく、ウェブ解析に対する異なる哲学、つまり「本質的なデータを、倫理的に収集し、シンプルに提示する」という意図的な選択肢として位置づけられています。

3.2.4. Fathom Analytics

  • 概要と主な特徴: Fathom Analyticsもプライバシーを重視したシンプルなウェブ解析ツールです。Cookieを使用せず、GDPRに準拠しています。ユニークビジター数、ページビュー、平均サイト滞在時間、直帰率、上位リファラーといった主要な指標を提供します。軽量なスクリプトを使用し、データはEUサーバーに保存されます 15。
  • 料金体系: 有料ツールで、月間のページビュー数またはイベント数に基づいた段階的な料金設定です。月額15ドル（10万データポイントまで）から利用できます。無料トライアル期間も提供されています（一部情報では7日間または14日間とされていますが 38、公式サイト 25 では新規ユーザー向けに30日間と示唆されています）15。
  • GA4との主な違い、メリット・デメリット:
  • メリット: プライバシーファースト、シンプルな操作性、高速な読み込み、Cookieバナー不要、リアルタイムデータ、データが削除されないポリシー 18。
  • デメリット: 有料のみ。GA4と比較して高度な機能は少ない。一部レビューでは翻訳の限界や、一部ユーザーにとって価格設定が複雑との指摘もありますが、直接的な価格設定は明確です 25。
  • GA4との比較: Plausibleと同様に、FathomはGA4の広範な機能セットよりもプライバシーとシンプルさを優先しています。主な違いには、データ保持期間（Fathomはデータを削除しないのに対し、GA4は2～14ヶ月）、リアルタイムデータの可用性、法的コンプライアンスへの焦点が挙げられます 18。

FathomとPlausibleは、GA4の複雑さに対抗してプライバシーとシンプルさを提唱する点で共通していますが、そのニッチ市場の中でもユーザーの好みによって微妙に異なる層にアピールする可能性があります。Fathomは「美しくシンプルな」表示と堅牢なインフラをやや強調し、Plausibleはオープンソースであることと極めて軽量であることを強く打ち出しているように見受けられます。両ツールともCookieレスでGDPRに準拠し、シンプルなダッシュボードを提供しています 24。Fathomのマーケティングは、しばしばダッシュボードの美しさや「エンタープライズグレードのインフラ」を強調しています 25。また、「100%のデータ所有権」と「永久的なデータ保持」も謳っています 25。一方、Plausibleはオープンソースであること 24 と信じられないほど小さなスクリプトサイズ 24 を強くアピールし、開発者やパフォーマンス純粋主義者に訴求しています。これらの核となる価値提案は似ていますが、強調点の微妙な違いが、プライバシーを重視しシンプルさを求めるセグメント内で、わずかに異なる優先順位を持つユーザーを引き付けるかもしれません。Fathomは洗練され、信頼性が高く、強力なプライバシーを備えたシンプルなツールを求める人向け、Plausibleはオープンソース、究極の軽量性、そしてプライバシーを重視する人向けと言えるでしょう。

3.2.5. HubSpot Analytics

  • 概要と主な特徴: HubSpotの広範なCRMおよびマーケティングオートメーションプラットフォームの一部として提供される分析機能です。ウェブサイトのトラフィック、ページパフォーマンス、UTMパラメータ、デバイスタイプ、ブラウザ、国、トピッククラスターなどを追跡します。HubSpotのコンタクトデータベース、セールスハブ、サービスハブと深く統合されています。イベントトラッキング、A/Bテスト（有料のマーケティングハブ内）、顧客セグメンテーション、目標設定、堅牢なレポーティングダッシュボードを提供します 3。
  • 料金体系: 基本的なCRMと分析機能を備えた無料ツールが利用可能です。有料の「ハブ」（マーケティング、セールス、サービス、CMS、オペレーション）は段階的な料金設定（Starter、Professional、Enterprise）となっており、月額20ドルから3,600ドル以上となります。分析機能は通常、これらのハブに組み込まれており、スタンドアロン製品ではありません 43。
  • GA4との主な違い、メリット・デメリット:
  • メリット: CRMとマーケティング・セールスツールを統合したオールインワンプラットフォームであり、リードから顧客に至るまでの完全なカスタマージャーニーの追跡に優れています。マーケターにとって使いやすいインターフェースを提供します 43。
  • デメリット: すぐに非常に高価になる可能性があり、純粋なウェブ解析に関してはGA4やAdobeのような専門ツールほど深く、カスタマイズ性が高いわけではありません。一部の機能は上位プランでのみ利用可能です。プラットフォームの広範さゆえにデータが過多になる可能性もあります 43。
  • GA4との比較: HubSpotは、自社エコシステム内でウェブ解析をセールスおよびマーケティングの成果に結び付けることに焦点を当てています。GA4は、より専門的なウェブ・アプリ解析ツールです。HubSpotは、ウェブサイトのアクティビティがCRM内のリードや収益にどのように変換されるかを容易に把握できる一方、GA4はより詳細なウェブ行動分析を提供します。異なる追跡方法論やCookie同意の処理により、データに不一致が生じる可能性があります 12。

HubSpot Analyticsの主な価値は、スタンドアロンのウェブ解析ツールとしてではなく、CRMおよびマーケティングオートメーションスイートの統合コンポーネントとしての役割にあります。その強みは、ウェブサイトのインタラクションを既知のコンタクトと、そのコンタクトのセールスファネルを通じたジャーニーに直接結び付ける点にあります。HubSpotは基本的にCRMプラットフォームであり、マーケティングやセールスなどのための追加の「ハブ」を備えています 43。その分析機能は、これらのコア機能に関連する洞察を提供するように設計されています。例えば、マーケティングキャンペーンがどのようにリードを生み出すか、ウェブサイトのエンゲージメントがセールスディールとどのように相関するかなどです 43。GA4のようにウェブサイトのトラフィックやページビューなどを追跡しますが、その独自の力は、訪問者が自身を特定すると、この匿名/仮名化されたデータをCRM内の特定のコンタクトレコードにリンクすることから生まれます。これにより、純粋なウェブ解析のためのGA4の直接的な競合というよりは、補完的なツール、あるいはマーケティング、セールス、顧客データの統一されたビューを、詳細なスタンドアロンのウェブトラフィック分析よりも優先する企業にとっての代替手段となります。コストや純粋なウェブ解析の深さの欠如といったデメリット 43 は、このCRM中心の視点から見るとより理解しやすくなります。

3.2.6. Microsoft Clarity

  • 概要と主な特徴: Microsoftが提供する無料のユーザー行動分析ツールです。セッションリプレイ（録画）、ヒートマップ（クリック、スクロール、エリア）、過剰なクリック（レイジクリック）や反応のないクリック（デッドクリック）の検出、豊富なセグメンテーション機能、そしてGoogleアナリティクスとの連携機能を提供します。AIを活用したインサイト（Copilot）も特徴です。トラフィック制限はなく、ヒートマップ、ウェブサイト数、チームメンバー数も無制限で利用できます。GDPRおよびCCPAに対応しています 13。
  • 料金体系: 完全に無料です 51。
  • GA4との主な違い、メリット・デメリット:
  • メリット: 強力な定性的データツール（ヒートマップ、セッションリプレイ）への無料アクセス（他のプラットフォームでは有料の場合が多い）、無制限の利用、GA4との簡単な連携、シンプルなインターフェース 52。
  • デメリット: 定量的な「何が」よりも定性的な「なぜ」に焦点を当てています（一部ダッシュボード機能は提供）。GA4の広範な定量的分析を完全に置き換えるものではありません。録画再生時に自社サイトへのアクセスが発生し、フィルタリングしないとPVに影響する懸念も一部で指摘されています 53。
  • GA4との比較: ClarityはGA4を補完するツールとして位置づけられています。GA4が量的データ（どれくらい、どのくらいの頻度で）を提供するのに対し、Clarityは視覚的な記録やヒートマップを通じて質的データ（ユーザーがどのように操作しているか、どこで苦労しているか）を提供します 53。ClarityはGA4の数値の背後にある「なぜ」を理解するのに役立ちます。

従来は有料であった無制限のセッションリプレイやヒートマップといった機能を無料で提供することで、Microsoft Clarityは質的なユーザーエクスペリエンス分析への参入障壁を大幅に引き下げ、中小企業や個人のクリエイターでさえもユーザー行動を視覚的に理解することを可能にしています。ヒートマップやセッションリプレイは、ユーザーのインタラクションを理解し、UXの問題点を特定するための強力なツールです 51。歴史的に、これらの機能を大規模に提供するツールは、しばしば高額な費用を伴いました（例えば、HotjarやMouseflowは上限の高いプランでは有料です 58）。Microsoft Clarityは、セッション数、ヒートマップ数、ウェブサイト数に制限なく、これらの機能を完全に無料で提供します 52。Microsoftが支援するこの「無料」という側面は、以前はこれらのツールを購入する余裕がなかったかもしれない、より広範なオーディエンスに高度なUX分析ツールをアクセス可能にしました。GA4のような量的ツールを補完し、数値の背後にある「なぜ」を提供することで、より深いレベルのUX理解を民主化していると言えます。

3.3. 自社に最適なウェブ解析ツールの選び方

最適なウェブ解析ツールは、企業の規模、目的、予算、技術力などによって異なります。以下の点を考慮して、自社に最適なツールを選びましょう。

  • ビジネス目標の明確化: ウェブ解析を通じて何を達成したいのか（例：コンバージョン率の向上、ユーザーエンゲージメントの改善、コンテンツパフォーマンスの理解など）を明確にします。
  • 予算の考慮: GA4やClarityのような無料オプション、Plausible/Fathomのような手頃な有料ツール、Adobe Analyticsのようなエンタープライズ向けソリューションなど、予算に応じた選択肢があります。
  • 必要な機能の特定: 基本的なトラフィック分析、高度なセグメンテーション、eコマース追跡、ヒートマップ、セッションリプレイ、A/Bテスト機能、プライバシー関連機能、データ所有権の要件などを洗い出します。
  • 技術的専門知識とリソース: 設定や運用の容易さ、専任のアナリストや開発者が必要かどうか（例：Matomoオンプレミス版やBigQueryの利用）を検討します 3。
  • データプライバシーとコンプライアンス要件: GDPRやCCPAへの準拠、データ保管場所、データ所有権の重要性を評価します 6。
  • 拡張性と将来のニーズ: ビジネスの成長に合わせてツールもスケールアップできるか検討します 13。
  • 統合性: 他のマーケティングツール、CRMなどとの連携が必要かどうかを確認します 5。

近年、企業は単一の万能な分析プラットフォームに依存するのではなく、特定のニーズに合わせて最適なソリューションを組み合わせる「ツールスタック」アプローチへと移行する傾向が見られます（ただし、HubSpotのようにプラットフォーム自体が中核的な業務ニーズをカバーしている場合は除く）。単一のツールですべての分野で優れているものは存在しません。GA4は広範な機能を提供しますが、特定の質的分析領域では深さが足りない場合があります。Adobe Analyticsは強力ですが高価で複雑です。HubSpotはCRM中心です。Clarityのようなヒートマップ/録画ツールや、基本的な分析機能を提供するプライバシー重視のツールが無料または手頃な価格で利用できるようになったことで、これらを組み合わせることが現実的になっています。多くのツールでAPIや連携機能が提供されており 5、異なるプラットフォーム間でのデータ共有が容易になっています。これにより、企業は画一的なソリューションで妥協するのではなく、個々の特定の業務に最適なツールを選択し、自社の正確な要件と予算に合わせてカスタマイズされた分析およびマーケティングスタックを構築できます。したがって、意思決定は「どの単一のツールか」ということよりも、「どのツールの組み合わせが最適か」という点に移りつつあります。

4. 本記事におけるSEOライティングのポイント

本記事は、読者の皆様に有益な情報を提供するとともに、SEO（検索エンジン最適化）の観点からも効果的なコンテンツとなるよう、以下の点に配慮して作成されています。

4.1. 読者の検索意図の理解とキーワード戦略

本記事の主要なターゲット読者は、「Googleアナリティクスとは何かを知りたい」「他のツールとどう違うのか比較したい」というニーズを持つ方々です。この検索意図に応えるため、「Googleアナリティクスとは」「GA4 機能」「ウェブ解析ツール 比較」「GA4 代替」といったキーワード群を戦略の中心に据え、コンテンツを構成しました 65。これらのキーワードだけでなく、関連性の高いキーワード（LSIキーワード）も自然な形で本文中に盛り込み、トピックを網羅的にカバーすることで、読者の多様な疑問に答えられるよう努めています 69。

4.2. 魅力的なタイトルと見出しの作成

タイトルや見出しは、読者の関を引き、内容を的確に伝えるだけでなく、検索エンジンがコンテンツを理解する上でも非常に重要です 69。本記事のタイトル「Googleアナリティクス(GA4)とは？機能・メリットから主要代替ツールとの違いまで徹底比較【SEO対策済】」は、主要キーワードを含みつつ、記事の内容と読者への提供価値を明確に示すことを意図しています。また、H1からH3までの見出しタグを適切に使用し、情報を階層的に整理することで、読者が目的の情報を見つけやすく、かつ検索エンジンが記事構造を把握しやすいように配慮しています 68。

4.3. 質の高いコンテンツと可読性の追求

SEOにおいて最も重要なのは、読者にとって価値のある質の高いコンテンツを提供することです。本記事では、国内外の文献や専門家の知見（提供されたリサーチ素材に基づく）を参考に、正確かつ最新の情報を提供することを心がけています。専門用語は避けられない場合もありますが、可能な限り平易な言葉で説明するか、注釈を加えるなど、「わかりやすい日本語」での解説を徹底しています 68。また、箇条書き、表、適切な改行などを用いることで、視覚的な分かりやすさと読みやすさを高め、読者の離脱を防ぎ、エンゲージメント向上を目指しています 69。必要に応じてPREP法（結論・理由・具体例・結論）のような構成も意識しています 69。

4.4. E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の担保

Googleはコンテンツの品質を評価する上で、E-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）を重視しています 69。本記事は、「経験豊富なデジタルマーケティング戦略家」という専門家の視点から執筆されており、ウェブ解析ツールに関する深い知識と実践的な経験（Experience, Expertise）を基に構成されています。多数の国内外の資料を参照し（Authoritativeness）、正確で網羅的な情報を提供することで、読者からの信頼（Trustworthiness）を得ることを目指しています 71。

このような包括的な情報コンテンツにおける効果的なSEOは、単なるキーワードの配置を超えたアプローチが求められます。それは、読者がそのトピックに関して辿るであろう学習の道のり全体――初期の定義を求める疑問から、比較分析、そして意思決定基準の模索に至るまで――を予測し、各段階を満足させるようにコンテンツを構造化することです。本記事の構成（GA4の詳細解説から始まり、各種ツールとの比較、そして最適なツールの選定基準へと展開する流れ）は、まさにこの潜在的なユーザーの学習経路を反映するように設計されています。明確なナビゲーション（見出し、表など）に支えられた、ユーザーの知りたいという欲求を満たすためのこの包括的なアプローチは、個別のキーワード最適化よりも、SEOの成功とユーザー満足度により大きく貢献すると考えられます 68。

5. まとめと今後の展望

Googleアナリティクスと代替ツールの賢い使い分け

本記事では、Googleアナリティクス（GA4）の概要と主要機能、そして国内外の主要な代替ウェブ解析ツールについて詳しく解説してきました。GA4は無料でありながら非常に高機能で、Googleのエコシステムとの連携も強力なため、多くのウェブサイト運営者にとって依然として魅力的な選択肢です。

しかし、プライバシーへの関心の高まり、特定の機能へのニーズ、使いやすさ、データ所有権といった観点から、代替ツールがより適しているケースも増えています。例えば、以下のような使い分けが考えられます。

  • 基本的なアクセス解析とGoogleサービス連携を重視する場合: Googleアナリティクス（GA4）
  • 厳格なプライバシー保護とデータ所有権が最優先の場合: Matomo（特にオンプレミス版）
  • シンプルさとプライバシーを両立させたい小規模サイト: Plausible Analytics、Fathom Analytics
  • ユーザー行動の「なぜ」を視覚的に把握したい場合: Microsoft Clarity（GA4と併用も効果的）
  • CRMと連携し、顧客全体のライフサイクルを分析したい場合: HubSpot Analytics
  • 大企業で非常に高度なカスタマイズと分析が必要な場合: Adobe Analytics

最適なツールは、ビジネスの目標、予算、技術力、そして最も重視する価値観によって異なります。場合によっては、GA4で全体的な量的データを把握しつつ、Microsoft Clarityで質的なUXインサイトを得る、あるいはMatomoでコアなトラッキングを行いながら、他の専門ツールで補完するといったハイブリッドなアプローチも有効でしょう。

ウェブ解析のトレンドと将来

ウェブ解析の世界は常に進化しており、今後もいくつかの重要なトレンドが続くと予想されます。

  • プライバシーファーストの分析: Cookieレス技術やプライバシーを尊重するソリューションの重要性はますます高まるでしょう 7。
  • AIと予測分析: より多くのツールがAIを組み込み、自動化された洞察や将来予測の機能を提供するようになります 3。
  • データ統合とCDP（顧客データプラットフォーム）: 複数のソースからのデータを統合し、顧客の全体像を把握することの重要性が増します 3。
  • ユーザーエクスペリエンス（UX）重視の分析: ユーザー行動の背後にある「なぜ」を理解するためのツール（ヒートマップ、セッションリプレイなど）が、より一般的になるでしょう 51。

これらのウェブ解析のトレンド（プライバシー、AI、データ統合、UX重視）は、「ウェブアナリスト」の役割そのものを変革しつつあります。アナリストは単に「数値を報告する人」から、複雑なツールスタックを使いこなし、倫理的なデータ利用を保証し、AIによる洞察を解釈し、ウェブデータをより広範なビジネス成果や顧客体験に結びつける「戦略的アドバイザー」へと移行しています。ツールがより専門化し、データソースが多様化するにつれて、アナリストは単一のツールだけでなく「スタック」を管理・統合する必要があります。プライバシー規制は、アナリストにデータガバナンスと倫理的なデータ取り扱いに関するより深い知識を要求します 6。AIは基本的なレポーティングの一部を自動化し、アナリストがより高度な解釈や戦略立案に時間を割けるようにします 5。UXとカスタマージャーニーへの注目は、アナリストがウェブデータを質的な洞察や全体的な顧客体験と結びつける必要があることを意味します 51。したがって、将来のアナリストには、技術的スキル（ツール統合、場合によってはデータサイエンス）、法的・倫理的知識（プライバシー）、戦略的思考（データをビジネス目標に結びつける）、そしてUXへの配慮といった、より広範なスキルセットが求められます。これにより、アナリストの役割はより複雑になりますが、同時にその価値も高まるでしょう。

ウェブ解析ツールを効果的に活用し、データに基づいた意思決定を行うことが、今後のビジネス成長の鍵となることは間違いありません。

6. 参考文献

本記事は、Googleアナリティクスの公式ヘルプドキュメント、各種マーケティング関連ブログ、ウェブ解析ツール提供企業の公式サイト、専門家によるレビュー記事など、公開されている幅広い情報を包括的にレビューし、参照して作成されました 1。これにより、国内外の多様な視点と情報源を反映することを目指しました。

引用文献

  1. support.google.com, 5月 29, 2025にアクセス、 https://support.google.com/analytics/answer/12159447?hl=ja#:~:text=Google%20%E3%82%A2%E3%83%8A%E3%83%AA%E3%83%86%E3%82%A3%E3%82%AF%E3%82%B9%E3%81%AF%E3%80%81%E3%82%A6%E3%82%A7%E3%83%96%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%83%88,%E3%82%92%E4%BD%9C%E6%88%90%E3%81%99%E3%82%8B%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%95%E3%82%A9%E3%83%BC%E3%83%A0%E3%81%A7%E3%81%99%E3%80%82
  2. Google アナリティクスの仕組み – アナリティクス ヘルプ, 5月 29, 2025にアクセス、 https://support.google.com/analytics/answer/12159447?hl=ja
  3. Google アナリティクスでは何が見れる？最低限おさえたい基本機能 …, 5月 29, 2025にアクセス、 https://blog.hubspot.jp/marketing/google-analytics
  4. Google アナリティクスとは？基本機能や導入方法、使い方を解説, 5月 29, 2025にアクセス、 https://www.tableau.com/ja-jp/learn/articles/what-is-GA
  5. Google Analyticsは使えるか？機能やメリット・マーケティングに役立つツールを紹介, 5月 29, 2025にアクセス、 https://www.e-sales.jp/eigyo-labo/google-analytics-19333
  6. The 8 Best Google Analytics Alternatives in 2025 – SEO.com, 5月 29, 2025にアクセス、 https://www.seo.com/blog/google-analytics-alternatives/
  7. 15 Best Google Analytics Alternatives – Semrush, 5月 29, 2025にアクセス、 https://www.semrush.com/blog/google-analytics-alternatives/
  8. Googleアナリティクスでアクセス解析する方法【計測の仕組みとは】 – Web担当者Forum, 5月 29, 2025にアクセス、 https://webtan.impress.co.jp/e/2022/04/12/42564
  9. アナリティクスのテクノロジーと連携機能 – Google Marketing Platform, 5月 29, 2025にアクセス、 https://marketingplatform.google.com/intl/ja/about/analytics/features/
  10. SEO対策に役立つGA4(Google Analytics)とは？UAとの違いや導入・設定方法など基本をわかりやすく解説！ – 株式会社ディーボ, 5月 29, 2025にアクセス、 https://devo.jp/seolaboratory/100027/
  11. Googleアナリティクス（GA4）とは？基礎知識やメリット・デメリット、設定方法などを徹底解説！, 5月 29, 2025にアクセス、 https://bluemonkey.jp/media/column/google-analytics4
  12. GA4とUAの5つの違いを徹底比較 | 変更点・共通点を解説, 5月 29, 2025にアクセス、 https://blog.hubspot.jp/marketing/ga4-ua
  13. Top 10 Web Analytics Tools (Features & Limitations) 2025 – MeasureSchool, 5月 29, 2025にアクセス、 https://measureschool.com/web-analytics-tools/
  14. Google Analytics Vs Adobe Analytics (Compared 2025) – Analytify, 5月 29, 2025にアクセス、 https://analytify.io/google-analytics-vs-adobe-analytics/
  15. What’s the Best Google Analytics Alternative: Top 7 Options, 5月 29, 2025にアクセス、 https://userpilot.com/blog/google-analytics-alternative/
  16. WordPressサイトにMatomoを導入する方法｜Kinsta®, 5月 29, 2025にアクセス、 https://kinsta.com/jp/blog/matomo-analytics/
  17. Google アナリティクスの代替アクセス解析ツール14選 – Kinsta, 5月 29, 2025にアクセス、 https://kinsta.com/jp/blog/google-analytics-alternatives/
  18. Fathom Analytics vs Google Analytics, 5月 29, 2025にアクセス、 https://usefathom.com/features/vs-google-analytics
  19. Compare Pricing Plans – Matomo Ethical Web Analytics, 5月 29, 2025にアクセス、 https://matomo.org/pricing/
  20. Plausible Analyticsとは プライバシー重視のWordPress向けGA4 …, 5月 29, 2025にアクセス、 https://kinsta.com/jp/blog/plausible-analytics/
  21. Google Analyticsがついに違法に？代わりにプライバシーを守るサイト解析ツール「Plausible」を使ってみた | LOBSTA, 5月 29, 2025にアクセス、 https://www.lobsta.jp/blog/2022/02/google-analytics-is-now-illegal-and-heres-what-we-did-instead/
  22. Fathom Analyticsを使用してWordPress分析を効率化する方法 …, 5月 29, 2025にアクセス、 https://kinsta.com/jp/blog/fathom-analytics/
  23. 【2023年7月終了】Googleユニバーサルアナリティクスの代替 …, 5月 29, 2025にアクセス、 https://pluscv.co.jp/2023/01/24/google-analytics-alternative-tool/
  24. Plausible Analytics | Simple, privacy-friendly Google Analytics …, 5月 29, 2025にアクセス、 https://plausible.io/
  25. Simple and affordable website analytics – Fathom Analytics, 5月 29, 2025にアクセス、 https://usefathom.com/pricing
  26. Adobe Analyticsの評判・口コミ 全37件 – ITreview, 5月 29, 2025にアクセス、 https://www.itreview.jp/products/adobe-analytics/reviews
  27. 【2024年最新】Adobe Analyticsの料金や評判は？導入のメリット・デメリットを徹底解説！, 5月 29, 2025にアクセス、 https://go.dx.business/tools/marketing-tool/15579
  28. 【2025年最新】Adobe Analyticsとは？機能・活用法 … – GMO NIKKO, 5月 29, 2025にアクセス、 https://www.koukoku.jp/service/suketto/marketer/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%88%86%E6%9E%90/%E3%80%902025%E5%B9%B4%E6%9C%80%E6%96%B0%E3%80%91adobe-analytics%E3%81%A8%E3%81%AF%EF%BC%9F%E6%A9%9F%E8%83%BD%E3%83%BB%E6%B4%BB%E7%94%A8%E6%B3%95%E3%83%BB%E4%BB%96%E3%83%84%E3%83%BC%E3%83%AB%E3%81%A8/
  29. Adobe Analytics と GA4 の違い（後編） – Hakuhodo DY ONE Service, 5月 29, 2025にアクセス、 https://solutions.hakuhodody-one.co.jp/blog/difference-analytics-adobe-ga4-part2
  30. 【比較表あり】Adobe AnalyticsとGoogle アナリティクスの違いとは？ – イー・エージェンシー, 5月 29, 2025にアクセス、 https://googleanalytics360-suite.e-agency.co.jp/column/3887
  31. Adobe AnalyticsとGoogle Analyticsの機能や特徴を徹底比較, 5月 29, 2025にアクセス、 https://digital-marketing.jp/access-analysis/difference-between-adobeanalytics-and-googleanalytics/
  32. Adobe Analytics | Web, Product & Mobile Analytics Solution, 5月 29, 2025にアクセス、 https://business.adobe.com/products/analytics/adobe-analytics.html
  33. Adobe Analytics Pricing: Understanding Cost for Your Business Needs – Weberlo, 5月 29, 2025にアクセス、 https://www.weberlo.com/reviews/adobe-analytics-pricing
  34. Matomo pricing: Is it worth the investment? [& check out Usermaven], 5月 29, 2025にアクセス、 https://usermaven.com/blog/matomo-pricing
  35. Matomoにアクセスログをインポートしてログ解析 #Vagrant – Qiita, 5月 29, 2025にアクセス、 https://qiita.com/kato__tatsu/items/18cf9d6cef3cc55efb1c
  36. Plausible — A Good Alternative to Google Analytics? – Statcounter, 5月 29, 2025にアクセス、 https://statcounter.com/plausible-analytics-review
  37. サイト接続時、プライバシーが厳しくなっていく中で、プライバシー重視のGA4代替ツール, 5月 29, 2025にアクセス、 https://reinc.jp/news/wordpress/6840/
  38. Fathom Analytics Pricing 2025, 5月 29, 2025にアクセス、 https://www.g2.com/products/fathom-analytics/pricing
  39. 2024年、Avoma の競合・代替ベスト5 – tl;dv, 5月 29, 2025にアクセス、 https://tldv.io/ja/blog/avoma-competitors/
  40. Tactiq AIミーティング・アシスタントのレビューと5つの代替案 – tl;dv, 5月 29, 2025にアクセス、 https://tldv.io/ja/blog/tactiq-alternatives/
  41. What is Fathom Analytics, pricing and review (pros and cons) – YouTube, 5月 29, 2025にアクセス、 https://www.youtube.com/watch?v=-nbzq5m3Ob4
  42. 2025年に試すべきGongの代替サービス8選と競合ツール – Bluedot, 5月 29, 2025にアクセス、 https://www.bluedothq.com/ja/blog/gong-io-alternatives-competitors
  43. HubSpot Analytics: Understanding Its Key Features and Capabilities …, 5月 29, 2025にアクセス、 https://userpilot.com/blog/hubspot-analytics/
  44. HubSpot Pricing, Explained (May 2025) – Encharge.io, 5月 29, 2025にアクセス、 https://encharge.io/hubspot-pricing/
  45. おすすめのアクセス解析ツール15選 – Kinsta, 5月 29, 2025にアクセス、 https://kinsta.com/jp/blog/website-traffic-analysis/
  46. HubSpotは使いづらい？CRMとしての評判・口コミ・料金を徹底解説 – Mazrica Sales, 5月 29, 2025にアクセス、 https://product-senses.mazrica.com/senseslab/tool-reviews/reputation-of-hubspot
  47. HubSpotの評判・口コミを徹底分析！デメリットや、使いづらいと言われる理由についても解説, 5月 29, 2025にアクセス、 https://flued.jp/eigyou-dx/hubspot/hubspot%E3%81%AE%E8%A9%95%E5%88%A4%E3%83%BB%E3%83%AC%E3%83%93%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%92%E5%BE%B9%E5%BA%95%E5%88%86%E6%9E%90%EF%BC%81%E3%80%87%E3%80%87%E3%81%AB%E5%BC%B7%E3%81%84%EF%BC%9F%E3%80%87/
  48. HubSpot 分析と Google 分析が一致しません, 5月 29, 2025にアクセス、 https://knowledge.hubspot.com/ja/reports/why-do-hubspot-and-google-analytics-not-match
  49. HubSpotのセールスアナリティクスとは？日々の営業パフォーマンスの分析で意思決定をサポート！ – アクセサイト, 5月 29, 2025にアクセス、 https://www.accesight.com/blog/hs-sales-analytics
  50. HubSpotのウェブサイトトラフィック分析機能とは？可視化できる …, 5月 29, 2025にアクセス、 https://marketing-spot.now-village.jp/knowhow/hubspot/websitetraffic/
  51. What Is Microsoft Clarity: A Comprehensive Guide | VisualSP, 5月 29, 2025にアクセス、 https://www.visualsp.com/blog/what-is-microsoft-clarity/
  52. Pricing – Microsoft Clarity, 5月 29, 2025にアクセス、 https://clarity.microsoft.com/pricing
  53. ヒートマップが無料で使えるMicrosoft Clarityとは？メリットやGA4との使い分けを解説, 5月 29, 2025にアクセス、 https://web.bridge-net.jp/blog/38994/
  54. Microsoft Clarityとは？基本から導入・使い方までわかりやすく解説, 5月 29, 2025にアクセス、 https://lucy.ne.jp/bazubu/what-id-microsoft-clarity-53292.html
  55. 無料のヒートマップツールMicrosoft Clarity(クラリティ)とは？特徴やメリット、設定方法について解説, 5月 29, 2025にアクセス、 https://www.centered.co.jp/blog/microsoft-clarity/
  56. Microsoft clarityの使い方【登録方法からメリット・デメリットまで解説】 – ビズセル, 5月 29, 2025にアクセス、 https://biz-sel.com/seo/how-to-setup-microsoftclarity/
  57. Hotjar: Website Heatmaps & Behavior Analytics Tools, 5月 29, 2025にアクセス、 https://www.hotjar.com/
  58. Mouseflow – Spendflo, 5月 29, 2025にアクセス、 https://www.spendflo.com/vendors/mouseflow
  59. Pricing – Mouseflow, 5月 29, 2025にアクセス、 https://mouseflow.com/pricing/
  60. How much does Hotjar Cost? Hotjar Pricing Breakdown | LiveSession, 5月 29, 2025にアクセス、 https://livesession.io/blog/how-much-does-hotjar-cost
  61. Hotjar Pricing: Choose The Plans That Work For You, 5月 29, 2025にアクセス、 https://www.hotjar.com/pricing-freemium-2-5/
  62. Pricing – Mixpanel, 5月 29, 2025にアクセス、 https://mixpanel.com/pricing/
  63. Amplitude Pricing Options | Fast, Intelligent Customer Behavior …, 5月 29, 2025にアクセス、 https://amplitude.com/pricing
  64. SimilarWeb: Pricing, Free Demo & Features | Software Finder, 5月 29, 2025にアクセス、 https://softwarefinder.com/analytics-software/similarweb
  65. SEOキーワード選定ツールおすすめ17選｜使い方やできること、注意点も解説, 5月 29, 2025にアクセス、 https://wacul-ai.com/blog/seo/best17-keyword-tools/
  66. 【2025年】無料/有料SEOツール比較一覧表・おすすめをプロが厳選, 5月 29, 2025にアクセス、 https://satori.marketing/marketing-blog/seotools/
  67. SEOやリスティング向けのキーワード分析ツール18選 – SEO研究チャンネル, 5月 29, 2025にアクセス、 https://seolab.jp/blog/seo-keyword-tools/
  68. 記事構成の作り方と7つのポイント｜SEO記事を作る際の注意点も …, 5月 29, 2025にアクセス、 https://wacul-ai.com/blog/content-marketing/writting-plots/
  69. SEO記事の書き方完全ガイド！SEO歴20年の会社が上位化のための …, 5月 29, 2025にアクセス、 https://www.willgate.co.jp/promonista/how-to-write-seo-contents/
  70. SEOライティングの方法・書き方 役立つツールや注意点, 5月 29, 2025にアクセス、 https://curiver.com/contents/17750/
  71. SEOライティングとは？初心者でもできる書き方やコツ、活用す …, 5月 29, 2025にアクセス、 https://keywordmap.jp/academy/seo-writing/
  72. SEOライティングの基礎～まずは3つのポイントを押さえよう～, 5月 29, 2025にアクセス、 https://yosca.jp/seo/3504/
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