BigQueryはGA4やSearch Consoleのデータを保存するだけでなく高速で柔軟な分析ができるデータ基盤です。SQLを使うことで通常の管理画面では見えない深い分析が可能になります。本章ではブログ運営者が実際に使える「BigQueryでできる分析10選」を紹介します。BigQueryの基本的な使い方は第3章で解説しています。
・BigQueryでできる代表的な分析10種類
・GA4とSearch Consoleの分析例
・高度な分析（ウィンドウ関数・JOIN応用）
・ブログ運営者が使える実用的なSQL
・分析の進め方ステップ
- BigQuery分析の進め方ステップ
- 1. クエリ別の検索パフォーマンス分析（Search Console）
- 2. URL別の検索流入分析（Search Console）
- 3. GA4イベントの発生回数ランキング（GA4）
- 4. ページ別のユーザー行動分析（GA4）
- 5. 時系列の検索トレンド分析（Search Console）
- 6. 時系列の行動トレンド分析（GA4）
- 7. CTR（クリック率）の高いクエリ分析（Search Console）
- 8. event_paramsの展開分析（GA4）
- 9. Search Console × GA4の結合分析（JOIN）
- 10. 人気ページの検索×行動総合分析
- FAQ
- 注記
- 更新履歴
BigQuery分析の進め方ステップ
BigQueryで分析を進める際は次のステップで進めると効率的です。
1. データ構造を確認する（プレビュー）
2. 分析目的を決める
3. 必要な列を洗い出す
4. SQLで抽出する
5. Looker Studioで可視化する
6. 改善施策を検討する
データ構造の確認方法は第3章で紹介しています。
1. クエリ別の検索パフォーマンス分析（Search Console）
どの検索語句がブログへの流入を生んでいるかを分析できます。Search Consoleのデータ構造は第4章で解説しています。
FROM `project.dataset.searchdata`
GROUP BY query
ORDER BY clicks DESC;
2. URL別の検索流入分析（Search Console）
どのページが検索流入を獲得しているかを確認できます。
FROM `project.dataset.searchdata`
GROUP BY url
ORDER BY impressions DESC;
3. GA4イベントの発生回数ランキング（GA4）
どのイベントが多く発生しているかを分析できます。GA4イベントデータの構造は第5章で紹介しています。
FROM `project.dataset.events`
GROUP BY event_name
ORDER BY count DESC;
4. ページ別のユーザー行動分析（GA4）
どのページでイベントが多く発生しているかを確認できます。
FROM `project.dataset.events`
GROUP BY page_location
ORDER BY events DESC;
5. 時系列の検索トレンド分析（Search Console）
検索流入の増減を日別で確認できます。
FROM `project.dataset.searchdata`
GROUP BY date
ORDER BY date ASC;
6. 時系列の行動トレンド分析（GA4）
ユーザー行動の増減を日別で確認できます。
FROM `project.dataset.events`
GROUP BY event_date
ORDER BY event_date ASC;
7. CTR（クリック率）の高いクエリ分析（Search Console）
CTRが高い検索語句を抽出できます。SQLの基礎は第7章で解説しています。
FROM `project.dataset.searchdata`
GROUP BY query
ORDER BY avg_ctr DESC;
8. event_paramsの展開分析（GA4）
クリックテキストやページタイトルなどの詳細情報を抽出できます。event_paramsの扱い方は第5章で紹介しています。
event_name,
(SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'page_title') AS page_title,
(SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'click_text') AS click_text
FROM `project.dataset.events`
WHERE event_name = 'click';
9. Search Console × GA4の結合分析（JOIN）
検索→行動の流れを分析できます。Search Consoleとの連携は第4章で解説しています。
FROM `project.dataset.searchdata` AS s
JOIN `project.dataset.events` AS g
ON s.url = g.page_location;
10. 人気ページの検索×行動総合分析
検索流入と行動データを組み合わせて総合評価できます。高度な分析は第8章で紹介しています。
s.url,
SUM(s.clicks) AS clicks,
COUNT(g.event_name) AS events
FROM `project.dataset.searchdata` AS s
LEFT JOIN `project.dataset.events` AS g
ON s.url = g.page_location
GROUP BY s.url
ORDER BY clicks DESC;
BigQueryの基本的な特徴は第1章で解説しています。
料金体系は第2章で紹介しています。
BigQueryの使い方は第3章で解説しています。
Search Consoleとの連携は第4章で紹介しています。
GA4との連携は第5章で紹介しています。
シリーズ全体のまとめは第12章で整理しています。
シリーズ全体の構成は目次ページから確認できます。
FAQ
SQLが苦手でも分析できますか？
プレビュー機能やLooker Studioを使えばSQLを書かずに分析できます。
GA4とSearch Consoleを組み合わせるメリットは？
検索→行動の流れを分析できるためブログ改善に役立ちます。
イベントデータはどのくらいの量になりますか？
サイト規模にもよりますが1日あたり数万件のイベントが発生することもあります。
注記
本記事はGoogle BigQueryの初心者向けに構成されています。内容は2026年時点の仕様に基づいています。
更新履歴
2026/08/06：新規作成
