GA4のeコマース設定が反映されない！設定ミスではない原因と解決方法

2025年11月28日 2025年12月1日

ParkField

GA4でeコマース設定は、『EC事業者泣かせ』の問題です。

「購入数が反映されない」
「売上が0のまま」
「商品別データが取れない」
「CVRがおかしな数字になってしまう」

…等、こうしたトラブルに直面するEC事業者が後を絶ちません。

こうした時、多くのEC担当者が「設定ミス」や「実装の間違い」を疑ってしまいます。しかし結論から言えば、正しく実装していても、GA4では“ECで本当に必要なデータ”が見えないことは珍しくありません。

そもそもGA4は、ユーザー行動分析を中心に設計されたツールです。商品別売上や在庫回転、粗利といった「EC経営に必要な数字」を扱うことは想定されておらず、必ずどこかで壁にぶつかります。

技術的には、GA4でもECの売上分析を実現することはできます。しかしそれには、サーバーサイドタグ・BigQuery連携・データベース整備・可視化ダッシュボード構築など、ほぼ“業務システム開発”と同じレベルの工数と専門知識が必要になってしまいます。

つまり、

「GA4でEC分析ができる」という情報は決して嘘ではないが、現実的ではない

というのが、実務のリアルです。

そこでこの記事では、

「なぜGA4ではECデータ分析がうまくいかないのか」
「ECに本当に必要なデータとは何なのか」
「GA4で頑張り続けることが現実的ではない理由」
「本当にEC運営に役立つデータを取得・分析できる解決方法」

といった内容について、詳しくご案内していきます。

GA4のeコマース設定と“悪戦苦闘”しても解決しない問題を、「設定が間違っているのかもしれない」と、解決にならない試行錯誤を続けてしまう無駄を止めるために、ぜひお読みいただければと思います。

まず結論：GA4のeコマースがうまくいかない理由は「設定」ではなく「仕様の限界」という場合も

GA4のeコマース設定について、多くのWeb記事やセミナー資料に

「GA4でECの売上分析ができます」
「eコマースレポートを改善すればOK」

と書かれています。

もちろん、これらの情報は嘘ではありません。しかし実際には、「あくまで理論上は可能」と言ったほうが良いでしょう。現実的に可能か？というと非常に様々な問題があります。

実際に、現場でGA4を運用しているEC事業者からは、次のような声が非常に多く上がっています。

「商品別の売上がどこにも出てこない」
「UA時代のようにサッと確認できない」
「データが反映されるまで数日かかる」
「そもそもどこを見るのが正しいのか分からない」

これは、担当者のスキル不足や設定ミスではなく、そもそもGA4自体、“ECデータ分析を主目的に設計されていない”ことが本質的な原因です。

GA4のeコマース分析は、「計測できるが限界がある」機能

確かにGA4には「eコマース」関連の各種機能が備わっています。それらを正しく組み合わせれば、技術的にはEC売上のデータを見ることは可能です。

しかし言い換えれば、これは「技術的には可能」という話であり、裏を返せば「現実的には限界がある」ということは、あまり知られていない事実です。

GA4のeコマース設定が主に扱うのは、購入イベントの集計、購入金額（transaction_revenue）、一部の商品IDパラメータ等になります。しかし、EC経営に必要な粗利、在庫、商品別の利益率、商品別の回転率、広告や割引キャンペーンとの相関…といった情報は、GA4で扱うのは非常に困難です。

つまり、GA4が見せてくれる“EC売上データ”は、EC運営に必要な全体像のごく一部にすぎません。

実践するとわかる、GA4のeコマース分析が“現実的ではない”ポイント

実際にGA4で本格的にEC分析をしようとすると、次のような“困難”に直面します。

商品別データが標準レポートに出ないことが多い
探索レポートの設定が複雑で、手間がかかる
CVRが100％を超えるなど、矛盾したデータが計測されてしまう
購入数が“0”に見えても、実はUI上で表示されていないだけのケースがある
仕様変更が多く、一度作ったレポートが突然使えなくなる
Shopify や楽天などのECプラットフォームとの連携には限界がある

こうした困難に直面し、

「GA4のeコマース設定でデータ分析できるとECセミナーで聞いたのに、うまくいかない」
「自分の設定方法が間違っているのだろうか」

と、困ってしまうケースが後を絶ちません。

正しく設定しても、GA4ではECデータ計測がうまくいかない本当の理由

GA4でECデータの計測がうまくいかない本当の理由は、設定の問題ではなく、ツール自体の主な目的と、基本的に扱うデータの違いにあります。

	主なデータ指標	ツールの主目的
GA4が扱う基本データ	・ユーザーの流入経路・ユーザーのサイト上の行動・ページごとの離脱率や滞在時間 ...etc	ユーザー単位の行動データ
ECに必要なデータ	・商品ごとの売上や利益率・どの商品が、いつ、どこで売れたか・広告や値引きセールによる販売変動 ...etc	商品単位の売上データ

GA4はもともと、サイト上でのユーザー行動を深く理解するために作られたツールです。
一方で、EC事業者が求めているのは、商品別の売れ行き・粗利・在庫・販促効果など、ビジネス運営の基本となる指標です。

この二つの目的がまったく異なるため、GA4をEC分析に使おうとすると「無理が出る」のは自然なことです。

GA4は“ユーザー行動分析”に最適化されたツール

GA4は本来、「イベントベースのユーザー行動分析」のためのツールです。ユーザーがどのページを見たか、どの経路を通ったか、どのボタンをクリックしたか…といった“ユーザー行動”を追うために作られています。

そのため、GA4が取得できるデータの中心は、以下のような「ユーザーの行動」に関する内容です。

どのページから来たか（流入経路）
どのページを見たか（ページビュー）
どのボタンを押したか（イベント）
どの経路で購入に至ったか（ユーザー行動）
どこで離脱したか（離脱ポイント）

つまり、GA4は “ユーザーがどう買ったか” を分析するには非常に優れたツールです。しかし、ECの売上を伸ばすために必要なデータは、こうしたユーザー行動分析データだけではありません。むしろ、より重要なのは商品に関するデータです。

ECの売上アップに本当に必要なデータは“商品単位の売上・在庫・粗利”

私たちECの担当者が日々チェックしたいのは、GA4がメインで扱う「ユーザー行動データ」とは全く異なります。
必要なのは、例えば次のようなデータです。

商品別の販売数と売上
粗利率・粗利額
在庫数・在庫回転率
欠品・過剰在庫の状況
モール横断（楽天・Amazon・自社EC）での販売差分
広告・クーポン・セール施策ごとの販売変動
リピート回数・定番商品の育成状況
SKU単位のシミュレーション（発注点・仕入れ判断）

これらは、経営判断・仕入れ判断・在庫管理・販促評価 に直結するデータです。

GA4のeコマース設定でデータがうまく取得できない理由は、「GA4がEC向けのツールではない」から

このように、「GA4が得意とするデータ」と、「ECの実務で必要なデータ」にはギャップがあります。このためGA4のeコマース機能を使っても、実務の現場では、次のような困りごとに直面してしまいがちです。

商品別の販売数がどこにも表示されない
標準レポートでは商品データが出てこない
探索レポートを自作しないと商品レベルの数字が出ない
反映に時間がかかり、リアルタイムで管理できない
そもそも粗利・在庫・モール別売上の領域はGA4の対象外

これらは必ずしもeコマース設定で解決できる問題ではありません。
そもそもGA4自体が、ECデータ分析に特化したツールではないからです。

Googleのビジネスモデルと、ECのビジネスモデルの違い

GA4は、Googleのビジネスモデルの一環として提供されているサービスです。そしてGoogleは、検索・広告・ユーザー行動データという巨大なエコシステムを持っています。GA4はこうしたGoogleのビジネスモデルの延長線上にあるため、“ユーザー行動”（＝広告効果・検索行動・サイト内動き）に焦点を当てています。

一方、ECで必要となるデータは、仕入れ、在庫、粗利、発注といった、商品販売に関するデータです。ユーザー行動＝顧客行動分析も重要ですが、それだけでは日々のECの実務は最適化できません。ECは“商品が主語”のビジネスです。どの商品が売上を作り、どの商品が在庫を圧迫し、どの商品が粗利を生み出しているのか。この“商品単位の成果”が分からないと、正しい意思決定ができません。

こうしたビジネスモデルの違いが、「ECに本当に必要なデータがGA4のeコマース設定では出てこない」という混乱を生んでいます。

UA時代に当たり前だった“商品別レポート”がGA4では簡単に出ない

以前のユニバーサルアナリティクスでは、ECレポート（商品別売上・カテゴリ別売上）が標準機能として存在していました。
そのため多くのEC担当者は、“GAで売上を見る”という習慣が自然に身についていました。

しかし現在のGA4では、

標準レポートに商品別データが出ない（ことが多い）
商品データを見るには探索レポートでのカスタム作成が必要
集計の単位がUAと異なり、数字の意味も変わる
UIが頻繁に変わるため、レポートの再設定が必要

といった理由から、以前と同じ感覚で売上を見ることは難しくなっています。

GA4のeコマース設定で“購入数が出ない”のも、設定ミスではなく構造的必然

多くのEC担当者が経験する「購入数が表示されない」「商品別売上が出てこない」という現象もあります。これも実際には、設定が悪いのではなく、GA4の構造上「発生しやすい現象」です。

GA4では、

UI上で集計されない
thresholdingにより非表示化
反映タイミングが遅い
商品パラメータが標準レポートに反映されない

という状態が普通に発生します。

こうした状態が発生するのも、GA4のeコマース設定が悪いというより、「そもそもツールの目的が違うから」と言えます。

GA4のeコマースを「実務レベル」で設定するのは、「ほぼ業務アプリ開発」と同じ

ここまで見てきたとおり、GA4は構造的に“ユーザー行動分析”に最適化されており、“商品単位のEC分析”には向いていません。

とはいえ一般的には、「GA4でEC分析ができる」と書かれています。その理由はシンプルです。『システムを正しく設計し、膨大な追加開発とデータ連携を行えば』GA4でもEC売上の詳細分析を行うこと自体は可能だからです。

しかし現実的にそれができるのは、一部の大手EC事業者に限った話です。多くの中小ECにとって現実的とは言えません。なぜなら、それは“分析ツールの初期設定”というより、業務アプリ開発に近い作業だからです。

EC分析をGA4で完結させようとすると必要になるもの

GA4で“商品別売上・粗利・在庫連携などのEC分析環境”を構築しようとすると、一般的に次のような仕組みが必要になります。

サーバーサイドタグマネージャー（GTM Server）
ECカート（Shopify等）とのカスタム連携
商品データベースの整備（SKU・属性の正規化）
GA4へのパラメータ送信のカスタム実装
BigQueryへのデータエクスポート
BigQueryでのSQL加工（商品IDの紐付け、欠損値補完、変換処理など）
Looker Studioでの可視化ダッシュボード作成
分析用テーブルの定期更新処理
GA4のUI・仕様変更への随時対応

これ、もはや “Web解析”というより業務アプリ開発の領域” です。

日々のEC運用を行いながら、これらの仕組みを設計・実装・運用するのは、現実的には不可能に近い負担になります。

“GA4でのEC分析”は専門会社に外注されるのが一般的だが、コストは高額に

この領域は高度な専門スキルが必要になるため、
多くのEC企業は外部のデータ専門会社に委託しています。

しかし、その費用は決して安くありません。

初期構築：50万〜200万円
月額運用：20万〜100万円
SKU数・モール数が多いと費用はさらに増加
仕様変更のたびに追加費用発生
BigQueryとLookerの保守費用も継続的に必要

これは、ベンダーが暴利を貪っているのではなく、GA4で商品主体のデータ分析を実現しようとすると、どうしても膨大な工数が必要になるため、費用が跳ね上がるというリアルな事情によるものです。

技術的に“できる”ことと、事業として“合理的かどうか”は別問題

GA4のeコマース設定を活用してECのデータ分析を行うことは、技術としては、確かに可能です。しかし、多くの中小EC事業者にとっては、

コストが高すぎる
内製は難しい
運用も専門性が必要
メンテナンスが永続的に発生する

という現実があります。

本来、データ分析はビジネスの効率化・利益向上のための施策です。そのデータ分析の仕組みを維持するために大量のコストと工数を払い続けるのは、本末転倒になってしまいます。

GA4でECデータ分析を行うのは、セダンでカーレースに出るようなもの

GA4はとても優れた分析ツールですが、例えるなら “街乗りに適したセダン” のような存在です。快適で汎用性が高く、誰でも乗りこなせます。

一方、ECの商品別分析は「レースコースを高速で走るような」専門的な要件を含んでいます。セダンでもレースコースを走れなくはありません。ただし本気でレースに参加しようとすると、大規模な改造・専門的な知識・高額なメンテナンスが必要になります。これが、GA4でEC分析を実現する際の“高額なコスト”の正体です。

最初からレース用に設計された車、つまり “EC分析に特化したツール”を使うほうが、圧倒的に合理的ということです。

ECデータ分析に特化した「ストックビジョン」──GA4では見えない“商品単位の事実”を自動で可視化

ここまで説明してきた通り、GA4では「商品別の売れ行き」「在庫」「粗利」といったECの意思決定に直結する数字を扱うことは構造的に難しく、無理に実現しようとすると高額なシステム構築が必要になります。

そこで有効な選択肢となるのが、ECデータ分析に特化したツールである “ストックビジョン” です。ストックビジョンは、GA4が担うユーザー行動分析とは異なり、商品を主軸とした実務データを毎日自動で収集・可視化することが可能です。

ストックビジョンなら、「商品単位で必要な数字」が、すべて自動で揃う

ストックビジョンは様々な機能を持ったEC実務の支援ツールですが、特に今回ご紹介したいのが、“商品別データ分析”の機能です。商品SKUごとの各種データが、一つの画面でわかりやすく表示されます。

《ストックビジョンの商品データレポートの例》

No.	商品名	表示回数	受注数	CVR(%)	粗利益額	在庫数	納期	販売価格	表示元	フラグ
1	商品A	18,200	480	2.64	¥4,850,000	12	即日発送	¥5,800	ランキング	A
2	商品B	3,400	50	1.47	¥450,000	45	3営業日	¥2,400	一覧ページ	B
3	商品C	22,800	610	2.67	¥5,200,000	8	即日発送	¥6,200	商品ページ	C
4	商品D	4,900	42	0.86	¥380,000	210	4営業日	¥5,500	ブログ	D

表示回数（どれだけ見られているか）
受注数（実際にどれだけ売れたか）
CVR（ページの改善が必要かどうか）
売上や粗利益額（利益が出ているか）
在庫数（過剰／欠品のリスク）
納期（販売ページの信頼性に関わる）
販売価格
どの導線から売れたか（ランキング・ブログ・一覧ページなど）
フラグ（割引施策や在庫の有無などの商品ステータス）

このレポート表を見るだけで、“今すぐ対応すべき課題”が一瞬でわかります。これはGA4の標準レポートでは絶対に出てこない情報設計であり、ECの現場で意思決定を行ううえで、極めて役立つデータです。

「やるべき施策」がすぐわかる、実用的な分析データ

ストックビジョンのダッシュボードを見ると、
「今どの商品をどうすべきか？」が、非常に短時間で判断できます。

たとえば：

在庫は十分だが、表示回数が落ちている → SEO・広告の見直し
受注数はあるが粗利が低い → 仕入れ値・販売価格の検討
表示回数は多いのにCVRが低い → 商品ページの改善候補
楽天で売れているがAmazonで弱い → モール別の改善策
ランキングからの流入が強い → LPや広告の方向性ヒント

こうした判断は、GA4ではそもそも出てこない“商品別の事実”が見えることで初めて可能になります。

GA4では複雑な設定が必要な領域を、ストックビジョンなら標準機能で

ストックビジョンでは、こうした商品単位のデータ計測を標準機能で搭載しています。GA4では「ツールの役割の違い」から計測が難しい商品SKUごとの販売データ・在庫データを、正確に計測することが可能です。

・GA4 → ユーザー行動分析に強いツール
・ストックビジョン → 商品別データ分析に強いツール

というツールの特長の違いがあるため、GA4と組み合わせることで、さらに詳細なECデータ分析も可能になります。

【まとめ】GA4のeコマース設定の問題は、「ツールの役割の違い」から生まれる

GA4のeコマース設定で「購入数が出ない」「商品別の売れ行きが見えない」といったトラブルが起きると、多くのEC担当者は「設定が悪いのでは？」と悩んでしまいます。しかし実際には、これは担当者の設定方法の問題というより、そもそもツールの目的や仕様によるところが大きい問題です。

GA4は“ユーザー行動分析”に特化したツール
EC事業者が本当に必要としているのは“商品単位の売上・在庫・粗利”
この2つの目的がまったく異なるため、GA4だけでEC分析を行うのは構造的に難しい

という「役割の違い」によって生まれる、必然的なトラブルとも言えるでしょう。

確かに技術的には、GA4でも商品別の分析を実現できます。しかし、それは業務システム開発に匹敵する高度な設計と運用が必要で、費用も運用負荷も、現実的ではありません。

だからこそ、ECの意思決定に必要な商品別データは、ECに特化した専用ツールで扱うことが現実的です。そのための、GA4とは異なる「EC実務に特化した分析ツール」が、【ストックビジョン】です。

GA4はユーザー行動分析、ストックビジョンは“商品別データ分析”と、適材適所でツールを活用することで、EC運営は飛躍的に効率化できます。

ECの「データ」を「売上」につなげる【ストックビジョン】

詳しくはコチラ

《関連記事》

カテゴリー: スタッフブログ

タグ: ECサイトストックビジョン

GA4のeコマース設定が反映されない！設定ミスではない原因と解決方法