ClarityとGA4を連携して分析する｜セッション録画×アナリティクスで改善点を特定する

なぜClarityとGA4を連携するのか

GA4は「何が起きているか」を数値で把握するツールです。CVRの低下、特定ページの高い離脱率、ファネルのボトルネックなど、問題の所在を特定できます。しかし「なぜそうなっているか」は数値だけでは分かりません。

ClarityのセッションReplay（録画）を活用すると、ユーザーが実際にどのような操作をし、どこで迷い、何をきっかけに離脱したのかを映像で確認できます。GA4で問題を発見し、Clarityで原因を深掘りし、改善施策を立案する。この連携が、データに基づくサイト改善の実践的なアプローチです。

連携設定を行うことで、GA4のディメンション（流入元、キャンペーン名、デバイスなど）でClarityのデータをフィルタリングしたり、ClarityのセッションURLをGA4から参照したりできるようになります。

連携の設定手順

ClarityとGA4の連携は、Clarityの管理画面から数ステップで完了します。

事前準備

Clarityのプロジェクトがすでに作成されていること
GA4のプロパティに「編集者」以上の権限でアクセスできるGoogleアカウントがあること
ClarityとGA4のトラッキングが同一サイトに設置されていること

設定手順

Clarityの管理画面にログインし、対象プロジェクトを選択
左メニューの「Settings」を開く
「Google Analytics integration」セクションで「Get started」をクリック
Googleアカウントでの認証を求められるので、GA4にアクセス権限を持つアカウントでログイン
連携するGA4プロパティを選択
「Save」で設定を保存

連携後、データの反映にはおよそ数時間かかります。翌日以降にダッシュボードを確認してください。

連携後に利用可能になるデータ

連携が完了すると、以下の機能が有効になります。

機能	内容
GA4ディメンションフィルタ	Clarityのダッシュボード・録画・ヒートマップをGA4の流入元・キャンペーン・デバイス等で絞り込み
ClarityカスタムディメンションをGA4に送信	ClarityのPlayback URL等をGA4のカスタムディメンションとして記録
GA4レポートでのClarity参照	GA4のユーザーエクスプローラからClarityのセッション録画に遷移

実践的な分析パターン

連携後に実施できる具体的な分析パターンを4つ紹介します。

パターン1：CVR低下の原因調査

もっとも基本的な活用パターンです。GA4でCVRが低い、または低下傾向にあるLPを特定し、ClarityでそのLPのセッション録画を確認します。

手順：

GA4のランディングページレポートでCVRの低いページを特定
Clarityのフィルタで該当ページURLを指定
セッション録画を複数件確認し、共通の行動パターンを探す
「CTAが見えていない」「特定のセクションで離脱が集中している」などの原因を特定

数件の録画を見るだけでも、数値だけでは想像できなかった具体的な問題が見つかることがあります。

パターン2：広告流入ユーザーの行動分析

GA4で広告キャンペーン別・LP別のCVRを確認し、成績の悪い組み合わせについてClarityで行動を確認します。

手順：

GA4の集客レポートでキャンペーン × ランディングページ別のCVRを確認
CVRが低い組み合わせを特定
ClarityのGA4連携フィルタで、該当キャンペーンからの流入セッションに絞り込み
録画を確認し、広告の訴求内容とLP内容のギャップがないかを検証

広告文で訴求した内容がLPのファーストビューに見当たらない場合、ユーザーは「期待と違う」と感じてすぐに離脱します。この種のミスマッチは録画で顕著に確認できます。

パターン3：フォーム離脱の改善

フォームの離脱はCVRに直結する重要な問題です。GA4のファネルレポートで離脱率を定量的に把握し、Clarityで離脱の具体的な原因を探ります。

手順：

GA4のファネル分析でフォームページの離脱率を確認
ClarityでフォームページのURLにフィルタを設定
「Rage Click」が多いセッションを優先的に確認
入力しづらいフィールド、エラーメッセージの分かりにくさ、入力項目の多さなど具体的な阻害要因を特定

Rage Click（同じ場所の連打）がフォーム上で多く発生している場合、送信ボタンが反応しない、バリデーションエラーが表示されない等の問題が考えられます。

パターン4：リマーケティング対象の行動理解

GA4のセグメント機能で特定の行動をとったユーザー群（カートに入れたが購入しなかった、資料ページを閲覧したが問い合わせなかったなど）を定義し、そのセグメントの行動パターンをClarityで確認します。

広告のリマーケティングリストに含まれるユーザーがサイト上でどのような行動をしていたかを把握することで、リマーケティング広告のクリエイティブやLP設計の精度を高められます。

Copilot機能の活用

ClarityにはAIベースのCopilot機能が搭載されています。セッション録画の内容をAIが自動で要約し、主要な行動パターンやフラストレーションのポイントを提示します。

大量のセッション録画を1件ずつ確認する時間がない場合に便利です。Copilotの要約から傾向を把握し、詳しく確認したいセッションだけを実際に再生するという使い方が効率的です。

ダッシュボードの「Copilot」タブからアクセスでき、自然言語で質問を入力すると、データに基づいた回答が返されます。「Rage Clickが多いページはどれか」「モバイルユーザーの主な離脱ポイントは」といった質問が可能です。

分析時の注意点

ClarityとGA4を連携した分析では、いくつかの落とし穴に注意してください。

サンプリングバイアスに注意する

セッション録画は個々のユーザー行動を生々しく見せてくれますが、数件の録画から全体の傾向を判断するのは危険です。「たまたま見た3件でCTAをスルーしていた」からといって、それが全体の傾向とは限りません。

必ず定量的な裏付けをGA4側で取ってください。Clarityは「仮説の検証」と「原因の深掘り」に使い、「傾向の判断」にはGA4の数値を使うのが原則です。

定量と定性の役割を分ける

GA4（定量）で「何が」「どのくらい」起きているかを把握し、Clarity（定性）で「なぜ」「どのように」起きているかを確認する。この役割分担を意識することで、データに振り回されずに改善策を導き出せます。

データ保持期間に注意する

Clarityのデータ保持期間は30日です。重要な分析データや録画は、期間内にスクリーンショットや記録を取っておいてください。GA4側のデータは保持期間が長い（標準で14か月）ため、定量データは後から振り返れます。

定期的な分析ルーティンの提案

ClarityとGA4の連携分析を継続的に成果につなげるためには、定期的なルーティンとして組み込むことが重要です。

週次の確認

ClarityダッシュボードでRage Click多発ページを確認する
Dead Clickの傾向に変化がないかをチェックする
新規に公開したLP・ページのヒートマップを確認する

月次のレビュー

GA4でCVR下位のページを抽出し、Clarityのセッション録画を5〜10件レビューする
前月の改善施策の効果をヒートマップの変化で確認する
フォームの離脱率を確認し、Rage Clickの多いフォームを特定する

施策実施後の検証

LP改善やフォーム変更を実施した後、改善前後のヒートマップを比較する
セッション録画で意図した行動変化が起きているかを確認する
GA4のCVRや直帰率の変化と照合し、施策の効果を総合的に判断する

ClarityとGA4の連携は「設定して終わり」ではなく、分析のルーティンに組み込むことで真価を発揮します。まずは週次のRage Clickチェックから始めて、徐々に分析の幅を広げていくことをおすすめします。