広告運用者向けウェブ解析研修
「この広告、本当に意味があるのか？」
クリックはされている。インプレッションも悪くない。 でも――「成果につながっている実感がない」。
広告運用を続けている中で、そんなモヤモヤを感じたことはありませんか？
原因は、「解析力の不足」かもしれません。広告の良し悪しを、勘や過去の経験ではなく「数字」で判断し、改善まで導く力
――それが、いまの広告運用者にもっとも求められているスキルです。
そこで、広告運用者が身に着けたい解析スキルがまとめて学べる「広告運用者向けウェブ解析研修」サービスを開始しました。
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この研修で学べること
本研修は、広告運用者が GA4・GTM・Looker Studio といった解析ツールを使いこなし、 「広告のどこに課題があるのか」「どう改善すれば成果が出るのか」を明確に判断できるようになる、解析力の土台をつくるオンライン研修です。
受講形式は eラーニング（約10時間）。 GA4やGTMを使ったことがない方でも、段階的に学べる構成になっているので安心です。
習得できるスキル例：
●広告×解析の全体像とKPIの読み解き
●GA4のイベントベース設計、ROAS可視化
●GTMによるコンバージョンタグの設計と実装
●Looker Studioによるレポート可視化と定期自動化
●ファネル分析・ヒートマップ・AIによる改善アイデア抽出
この研修を受講することで、
○広告の「数字」を正しく読み解く力が身につきます
○クライアントや上司からの「この広告どうなの？」に、自信を持って答えられるようになります
○GA4・GTM・Looker Studioなどのツールを「使える状態」にし、改善提案まで導ける運用者になります
○結果として、広告費の無駄を減らし、ROAS最大化に貢献できる存在になれます
料金
今なら 助成金 の活用で社員1名あたり最大で30万円の補助を受けることができます。
※ 人材開発支援助成金「教育訓練休暇等付与コース」申請サポートあり
カリキュラム詳細
Section01：デジタルデジタル広告運用の基礎と課題整理
広告運用者が直面する主要な課題を概観し、デジタル広告運用における基本的な指標（CTR・CVR・CPAなど）の意味を確認します。
課題例として、「広告経由の売上が伸び悩む原因をデータで捉えきれない」「十分なトラフィックがあるのにコンバージョン率が低い」などを挙げ、データ分析がそれらの解決策となる点を学びます。
学習ポイント
・デジタル広告運用で重要となるKPIの全体像
・課題発見の基礎プロセス（現状把握→原因仮説→施策立案）
1.1 広告効果測定の難しさ
そもそも広告が「どこまで効果を発揮しているのか」が見えにくい理由を解説し、アクセス解析やトラッキングの必要性を整理します。
1.2 GA4の指標解説
必ず理解しておかなくてはならない、GA4の指標について解説します。（例）「キーイベント（旧コンバージョン）」、「セッション キーイベント レート」、「ユーザー キーイベント レート」、「アクティブユーザー数」「総ユーザー数」「エンゲージメント率」「平均エンゲージメント時間」「平均セッション継続時間」「購入数」「収益」、など
1.3 課題発見と仮説立案の基礎
広告・サイト双方のデータをもとに、問題点を洗い出す方法と、原因を推測しながら仮説を組み立てるプロセスを学び、研修全体の方向性を把握します。
Section02：Google Analytics 4による広告パフォーマンス測定
世界標準の解析基盤であるGoogle Analytics 4 (GA4)を用い、広告パフォーマンスを定量的に評価する手法を学びます。
イベントベースのトラッキングの仕組みを理解し、キャンペーン流入計測やコンバージョン定義、レポートの閲覧方法を解説します。さらにGoogle広告との連携により、ROAS (広告費用対効果)を可視化する具体的手順も紹介します。
学習ポイント
・GA4の基本構造とUIの理解
・UTMパラメータによるキャンペーン比較分析
・広告支出と成果を結びつけるレポート設計
2.1 GA4の基本構造と設定方法
Google Analytics 4のプロパティ作成、データストリーム設定など、導入時に必要な初期設定を学び、イベント登録の考え方を把握します。
2.2 キャンペーン流入計測とコンバージョン定義
UTMパラメータを用いた複数キャンペーンの成果比較方法、イベントをコンバージョンとして設定する手順を解説し、広告パフォーマンスを定量的に評価できるようにします。
2.3 ROAS (広告費用対効果)の可視化
Google広告とGA4を連携させ、費用と成果（売上やコンバージョン）のデータを一元管理するレポートを作成し、運用改善につなげます。
Section03：Googleタグマネージャー（GTM）を用いた実践的なコンバージョントラッキング
Googleタグマネージャー(GTM)でクリックやフォーム送信といった細かなアクションをトラッキングし、コンバージョンの漏れを防ぎます。HTMLのソースコードに直接触れずにタグを設置・管理できるメリットを説明し、広告運用者がGTMを活用することで得られるスピード感や改善施策の発想を紹介します。
学習ポイント
・タグ、トリガー、変数の概念と設定フロー
・プレビュー機能を活用したトラッキングテスト
・サイト内で重要なアクション（クリック・フォーム送信・スクロールなど）のイベント化
3.1 GTMの基本タグ管理
GA4連携用のタグや広告用のコンバージョンタグをGTMで一元管理する方法を、実際のデモを交えながら学びます。
3.2 イベントトラッキングの応用
重要ボタンのクリックやフォーム送信、ページスクロールなど、標準では計測が難しいアクションをイベントとして扱うテクニックを習得します。
3.3 広告タグの基本的な設定
GTMは、サイト内の広告タグを一元管理し、設定・更新を簡単に行えるツールです。以下の内容を学びます。
広告タグをGTMにまとめることで、複数のキャンペーンや媒体からの計測を統合し、計測漏れや重複を防止できます。タグの実装には、「タグ」「トリガー」「変数」の設定が重要で、これらを正しく組み合わせることで精度の高い広告効果の計測が可能になります。
3.4 トラブルシューティングとプレビュー機能
重要ボタンのクリックやフォーム送信、ページスクロールなど、標準では計測が難しいアクションをイベントとして扱うテクニックを習得します。
Section04：Looker Studioを活用したレポート作成とデータ可視化
GoogleのBIツール・Looker Studioを使い、GA4や広告配信ツールのデータを統合・可視化する方法を学びます。
複数のデータソースを組み合わせて分かりやすいダッシュボードを作成し、定期レポートを自動化することで分析時間を確保するメリットを解説します。
学習ポイント
・Looker Studioの基本操作（データソース連携、チャート作成、フィルタ設定）
・キャンペーン別レポートの作成事例
・レポート共有と自動更新スケジュール設定
4.1 Looker Studioの初期設定
データソースの追加や権限設定、レポートテンプレートの利用方法など、BIツールを使い始める上で必要な初歩知識を解説します。
4.2 ダッシュボード設計と可視化テクニック
指標を見やすくまとめるためのグラフ選定やレイアウト設計のノウハウを学びます。広告費・コンバージョン・売上を一画面で管理できるダッシュボードを例に、実践的なレポート構築を行います。
4.3 データソースの統合
売上や顧客単価を含むビジネスデータと広告分析ツールを連携し、一元的なダッシュボードにまとめる手法を紹介します。
4.4 レポート更新と共有
一度設定したレポートを更新し、経営層や関係者に共有する方法を習得します。
Section05：コンバージョン最適化 とファネル分析
広告クリックからコンバージョン完了（購入や問い合わせなど）に至るまでのプロセスを可視化し、どの段階でユーザーが離脱しているかを分析します。
ランディングページのUI改善やフォーム簡略化、ページ遷移の最適化など、実践的なコンバージョンレート最適化（CRO）の手法を学びます。
学習ポイント
・ファネル指標を用いた課題発見
・ファネルごとのA/Bテスト施策立案
・改善施策の効果検証手順
5.1 ファネル分析の基本
ECサイトを例に、広告→商品閲覧→カート投入→購入完了のファネルを可視化し、各ステップのCVRを導出してボトルネックを探る方法を説明します。
5.2 ランディングページとフォームの最適化
離脱ポイントが大きいページのUI/UX改善や、フォーム入力項目の削減など具体的対策を検討し、実際に効果を測定する手段を紹介します。
5.3 ファネル分析を学ぶ意義
GA4のファネル分析は、広告クリックからコンバージョンまでのルートを可視化することで、投下した広告費用の成果を正しく評価できます。ユーザーがどこで離脱しているのかを把握することで、改善すべきページや施策が明確になります。
Section06：ヒートマップの活用
ユーザーのサイト内での行動を可視化するヒートマップツールを活用し、ページ改善のためのインサイトを得る方法を学びます。
スクロール率やクリック集中箇所を分析し、どの要素が注目されているか、または見落とされているかを評価します。
学習ポイント
・ヒートマップツールの基本機能とデータの見方
・スクロールヒートマップとクリックヒートマップの活用法
・ページの改善施策を立案する方法
6.1 ツールの紹介
代表的なツールを紹介します。（例）Microsoft Clarity、Ptengine、User Insight
6.2 スクロールヒートマップ分析
ユーザーがページをどこまでスクロールしているかを視覚的に把握し、重要コンテンツが適切な位置にあるかを評価します。
6.3 クリックヒートマップ分析
どのボタンやリンクが最もクリックされているかを把握し、誘導改善やCTA（コール・トゥ・アクション）の配置最適化を学びます。
Section07：ウェブ解析における生成AIの活用術
生成AIを活用してウェブ解析の効率を向上させる方法を学びます。
データの要約、レポート作成、仮説検証のサポートなど、実務で活用できる具体的な手法を解説します。
学習ポイント
・生成AIを使ったデータ分析の手順とプロンプト
・解析レポート作成の効率化
・仮説検証のアイデア出しと改善提案の支援
7.1 データ要約とインサイト抽出
GA4のデータを生成AIに要約させ、ポイントを抽出する方法を学びます。
7.2 レポート作成の効率化
Looker Studioのデータをもとに、生成AIを活用してレポートの要点を自動で整理する手法を紹介します。
7.3 仮説検証と改善提案のサポート
ウェブ解析データを生成AIに分析させ、コンバージョン最適化のための仮説を生成し、施策のアイデアを出す方法を実演します。
Section08：まとめ 全体を振り返って
研修全体の「振り返りテスト」を行います。各セクションの重要ポイントが理解できているかどうかを確認するのが目的です。
8.1 テストと解説
実際に問題を解く時間を設けて、解答していただきます。回答時間終了後に、解答の解説を行います。
お問い合わせ
株式会社and,a
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