Googleアナリティクス4とShopifyアナリティクスはどちらで売上分析すべき？目的別の判断基準とは

福岡ECサイト株式会社
代表 鳥井 敏史

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福岡ECサイト株式会社　代表　鳥井 敏史

ECサイト制作・AI検索対策の実務コンサルタント。15年以上にわたりECサイトの売上構造改善と集客設計を支援。売上改善・集客改善の実務支援を中心に企業のECサイト構造の再設計を行う。

専門分野

ECサイト制作 ECサイトリニューアル AI検索対策 SEO / コンテンツ設計

ECサイト改善の主な実績

・ECサイト制作歴15年以上 ・MakeShopアンバサダー ・JBEA EC業界SEO部門2025受賞 ・月商100万円 → 月商2,000万円 ・BtoB EC 月商100万円 → 月商1,000万円 ・支援企業：JR九州 / JAL / 名鉄 など

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福岡ECサイト株式会社　代表　鳥井 敏史

GoogleアナリティクスとShopifyアナリティクスの選択に迷う企業が増えている理由

ECサイト運営企業の多くが同じ課題を抱えています。

Shopifyを導入したものの、GoogleアナリティクスとShopifyのネイティブアナリティクス、どちらで売上分析を進めるべきか判断がつかないという問題です。

実際のサポート事例では、両ツールを同時に運用しながらも、データが一致しないことで判断を誤り、改善施策の優先順位が曖昧なまま進められるケースが目立ちます。 ここ、よくある話なんです。

この状態では、データを見ているのに売上改善につながらないという現象が発生するのです。

GoogleアナリティクスとShopifyアナリティクスを使い分ける判断基準とは何か

分析目的によって、それぞれ役割を分けることが正解です。

Googleアナリティクス4とShopifyアナリティクスは、「測定目的」によって使い分けるべきツールです。

GoogleアナリティクスはWebサイト全体のユーザー行動を追跡する汎用ツール、ShopifyアナリティクスはECプラットフォーム内の購買データに特化したツールとして機能します。

つまり、GoogleアナリティクスとShopifyアナリティクスとは、前者は「集客から初期接触までの全漏斗」、後者は「カート追加から購買完了までのコンバージョン漏斗」を専門に分析する、目的別に分離した測定体系である。

両ツールをどちらか一方に統一するのではなく、分析目的に応じて「どちらのデータを参照するか」を設計することが、売上改善の精度を高めるポイントになります。

データ活用の目的は3つの視点で分解できる

GoogleアナリティクスとShopifyアナリティクスの使い分けは、以下の3つの分析視点で判断することができます。

• 集客効率の分析：GoogleアナリティクスとShopifyアナリティクスのどちらでユーザー獲得を評価するか
• 購買行動の分析：サイト内でのユーザーの行動パターンと購買決定プロセスをどこまで追跡するか
• 事業成長の判断：売上成長の原因を「集客の質」か「購買力」か「リピート」かのどこに置くか

この3つの視点を整理することで、自社が本当に見るべきデータと、改善すべき施策が明確になります。

集客効率の分析ではGoogleアナリティクス4が優先される

集客効率はGoogleアナリティクスが圧倒的に詳細です。

集客効率を分析する場合、GoogleアナリティクスはShopifyアナリティクスよりも詳細です。

なぜなら、GoogleアナリティクスはWebサイト到達前の施策（SEO、広告、SNS、オーガニック検索）を含めた全流入チャネルを測定できるからです。

一方、ShopifyアナリティクスはShopify管理画面内の行動のみを追跡します。

Shopify外での流入（外部広告、SEO、SNS）の詳細な分析精度はGoogleアナリティクスに劣ります。

実際の運用では、GoogleアナリティクスでSEOからの流入が月5,000セッションあるのに対し、Shopifyアナリティクスでは同じ期間に3,000セッションとして計上されるという計測差が生じることもあります。これはGoogleアナリティクスが複数経由を正確に記録するのに対し、ShopifyアナリティクスはShopifyに到達した最終経由のみを記録するためです。

• SEOからの流入分析を重視する企業：GoogleアナリティクスでCTR・平均掲載順位の連動を見る
• 広告効果の測定：複数広告チャネルの比較分析はGoogleアナリティクスが正確
• SNS流入の品質判断：ソーシャルメディアのエンゲージメント率を含めた測定はGoogleアナリティクス

判断基準：月間流入チャネルが5種類以上の企業はGoogleアナリティクス優先

複数の集客チャネルを運用している企業では、Googleアナリティクスのマルチタッチアトリビューション機能が不可欠です。Shopifyアナリティクスの計測では、ラストクリックアトリビューション（最後に接触したチャネルのみをカウント）に限定されるため、複数施策の相互影響が見えなくなります。

購買行動の分析ではShopifyアナリティクスが精密である

購買行動はShopifyアナリティクスが断然精密です。

購買行動を分析する場合、ShopifyアナリティクスはGoogleアナリティクスよりも精密です。

理由は、Shopifyが販売プラットフォーム自体であり、カートに追加されたタイミングから購買完了までの全プロセスをネイティブに追跡できるからです。

GoogleアナリティクスはEコマース計測タグ（GA4eコマースイベント）を正しく実装していても、Shopifyの内部ロジック（バンドル商品の設定、割引適用、在庫フラグ）を自動で認識しません。

一方、ShopifyアナリティクスはこれらのShopify内部データを自動連携させて分析します。

• カートから購買までのドロップ分析：ShopifyアナリティクスのConversion Funnel が正確
• 平均注文金額（AOV）の推移：Shopifyの売上データと直結するため、実績と一致
• 商品別の売上貢献度：Shopify内の商品マスタと連携した分析が可能
• クーポン・割引の効果測定：Shopifyの割引設定がそのまま計上される

判断基準：AOV改善またはカート離脱率が30%以上の企業はShopifyアナリティクス優先

購買プロセスの改善を主要な施策としている企業では、ShopifyアナリティクスのConversion Funnel ReportやCheckout Analysisが不可欠です。これらのレポートはGoogleアナリティクスでは提供されておらず、Shopify独自の詳細データであるためです。

事業成長の判断では両ツールのデータを統合して見る

売上成長の原因を特定する場合、GoogleアナリティクスとShopifyアナリティクスの両データを並べて比較することが重要です。なぜなら、売上成長は「集客数×CVR×AOV」という3つの要素から成り立ち、どの要素が改善されたのかを判断するには、両ツールのデータが不可欠だからです。

例えば、Shopifyアナリティクスで「月間売上が前月比120%に成長した」という事実がある場合、その原因は以下の3つのいずれかです。

• 集客増加（Googleアナリティクスでセッションが増加している）
• CVR改善（同じセッション数でもコンバージョン率が上昇している）
• AOV改善（購買力が高まり、平均注文金額が上昇している）

実際のサポート事例では、Shopifyで売上が100万円から150万円に成長した企業が、原因をGoogleアナリティクスで確認したところ、セッションは5%しか増加していませんでした。つまり、成長の95%は「購買力（AOV）の改善」であり、新しい集客施策は不要だという判断に至ったのです。

データ統合の正しい分析フロー

売上改善の優先順位を決めるには、以下の順序でデータを確認します。

1. ShopifyアナリティクスでTotal Sales・Conversion Rateの推移を確認
2. GoogleアナリティクスでSession・User数の推移を確認
3. 両者を並べて「売上成長の原因は集客か、購買力か」を判断
4. 判断結果に基づいて改善施策を決定（集客施策 or 購買施策）

この4ステップを踏むことで、データに基づいた施策優先順位が明確になります。

GoogleアナリティクスとShopifyアナリティクスの計測差が生じる理由

両ツールでデータが一致しないことは珍しくありません。これは故障ではなく、測定ロジックの違いから発生する仕様です。原因を理解することで、データ解釈の精度が高まります。

• アトリビューション方式の違い：Googleアナリティクスはマルチタッチ、Shopifyはラストクリック
• タイムゾーン設定：两ツールのタイムゾーンが異なると日付がずれる
• フィルタ設定：GoogleアナリティクスのフィルタはShopifyには反映されない
• 外部トラッキングコード：Googleアナリティクスのみで計測されるセッションがある
• ボット・スパム除外：両ツールの除外ロジックが異なる

実際の計測差を許容する基準

GoogleアナリティクスとShopifyアナリティクスの売上データが完全に一致することはほぼありません。許容範囲は、コンバージョンデータで「±5%以内」、セッションデータで「±10%以内」が目安です。この範囲内であれば、実装が正常に機能していると判断できます。

例えば、ShopifyアナリティクスでConversion Rate 2.0%、Googleアナリティクスで2.1%という差は許容範囲内であり、どちらのデータを使用しても施策判断に支障はありません。しかし、差が15%以上ある場合は、トラッキングコードの実装を確認する必要があります。

福岡ECサイト株式会社が支援した事例：複数プラットフォームの分析統合

月商3,000万円のアパレルECサイト運営企業の事例です。同社は自社Shopifyサイトとamazonマーケットプレイスを並行運営していたため、複数のプラットフォーム分析データが混在していました。

支援前の課題は、ShopifyアナリティクスとAmazonセラーセントラルのデータが異なるため、「実際の売上はいくらなのか」が不明確だったこと、さらにGoogleアナリティクスで測定されるセッション数が他のツールと一致しないため、施策判断ができていなかったという状況でした。

福岡ECサイト株式会社の代表・鳥井敏史とのサポートでは、以下の対応を実施しました。

• 各プラットフォームのアトリビューション方式を統一し、比較可能な形にデータを整理
• GoogleアナリティクスはSEO・SNS・広告などの集客分析に特化
• ShopifyアナリティクスはShopify内部の購買行動分析に特化
• AmazonセラーセントラルはAmazonチャネル専用として分離
• 3つのツールのデータを「売上構造」として統合した分析シートを構築

結果として、月商3,000万円のうち、ShopifyサイトからSEO経由で600万円、広告経由で800万円、リピート購買で400万円という構造が明確になりました。この分析をもとに、SEO強化とリピート施策に経営資源を集中させた結果、3ヶ月で月商4,500万円まで成長しています。

両ツールを使い分ける実装上の注意点

GoogleアナリティクスとShopifyアナリティクスの両方を活用する場合、実装段階で以下のポイントに注意する必要があります。

Googleアナリティクスのeコマース計測タグの設定

GoogleアナリティクスでShopifyの売上データを正確に計測するには、GA4のeコマース計測イベント（purchase event）を正しく実装する必要があります。Shopifyの標準実装では、GoogleアナリティクスタグがShopifyに自動で埋め込まれていますが、カスタム設定や複雑な割引設定がある場合は、タグマネージャー（GTM）での手動実装が必要になることがあります。

Shopifyアナリティクスのタイムゾーン確認

ShopifyアナリティクスとGoogleアナリティクスのタイムゾーン設定が異なると、同じ日付でもデータが異なります。Shopifyは「店舗タイムゾーン」、GoogleアナリティクスはGAプロパティ側の「タイムゾーン」をそれぞれ確認し、統一する必要があります。

• Shopifyアナリティクスの日本時間設定：Shopify管理画面「設定」→「一般」→「タイムゾーン」
• Googleアナリティクスのタイムゾーン：GA4プロパティ「管理」→「データストリーム」→「タイムゾーン」

目標・コンバージョンの定義統一

Googleアナリティクスの「コンバージョン」とShopifyアナリティクスの「コンバージョン」が異なる定義になっていないか確認します。GoogleアナリティクスではWebサイト上のあらゆるマイクロコンバージョン（メール登録、カートに追加など）を計測できますが、Shopifyは「購買完了」のみがコンバージョンです。

この違いを理解しないと、「GoogleアナリティクスのCVR 3%」と「ShopifyアナリティクスのCVR 2%」が同じ指標だと誤認し、施策判断を誤るリスクがあります。

従来の「単一ツール依存」と「両ツール使い分け」の違い

よくある失敗パターン：GoogleアナリティクスとShopifyアナリティクスの選択を誤る企業

失敗例1：Googleアナリティクスのみで購買改善を判断する

ECサイト制作後、Googleアナリティクスのコンバージョン率（2.5%）を改善目標に設定し、ランディングページの最適化に注力した企業の事例です。3ヶ月かけてA/Bテストを実施し、GoogleアナリティクスのCVRは3.0%まで改善しました。しかし、Shopifyアナリティクスでは同期間にCVRが2.0%から1.8%に低下していたため、実際の売上は減少していたのです。

原因は、Googleアナリティクスのeコマース計測タグが一部の商品購買を計測できていなかったこと（特に割引適用時）、Shopifyアナリティクスが正確な購買データを示していたが、見ていなかったというミスでした。このケースでは、ShopifyアナリティクスをShopifyサイトリニューアルと同時に確認していれば、問題は初期段階で発見できたはずです。

失敗例2：Shopifyアナリティクスのみで集客改善を判断する

複数の集客チャネル（SEO・広告・SNS）を運用しているECサイトが、ShopifyアナリティクスのTraffic Sourceレポートのみで施策判断をしていた事例です。Shopifyアナリティクスでは「Direct 40%、Organic 30%、Paid 30%」というチャネル配分が示されていました。

一方、Googleアナリティクスで確認すると「Organic SEO 45%、Paid Search 25%、Direct 20%」という完全に異なる配分でした。実は、SNS広告からの流入の大半が「Direct」として計上されていたため、Shopifyアナリティクスのデータは不正確だったのです。

この企業は、Shopifyアナリティクスのデータを信じて「Organic流入の割合が低い」と判断し、SEO施策への投資を削減してしまいました。結果として、3ヶ月後にSEOからのトラフィックが大幅に低下し、集客構造が崩壊してしまいました。

データ活用目的別の判断プロセス

GoogleアナリティクスとShopifyアナリティクスのどちらを優先すべきかは、「何を改善したいのか」という目的によって決まります。以下の判断プロセスに従うことで、適切なツール選択ができます。

1. 改善目標を明確にする（集客 or 購買 or リピート）
2. 現在の課題を数値で把握する（セッション数・CVR・AOVのどれが低いか）
3. 課題に対応するツールを選択する
4. 施策実施後、両ツールでデータを検証する
5. 乖離があれば、原因を調査して実装を修正する

このプロセスを繰り返すことで、GoogleアナリティクスとShopifyアナリティクスの両データが段階的に信頼性を増していきます。 地道ですが、これが一番確実な方法です。