Googleアナリティクス4（GA4）でアクセス解析をしていると、「過去28日間」と「過去30日間」という似たような期間設定がデフォルトで用意されていることに気づきませんか？
「たった2日の違いなのに、なぜ両方あるの？」
「どっちを使えばいいの？」
そう思った方も多いのではないでしょうか。
この記事では、この2つの期間設定がGA4に存在する理由を深掘りし、ブログ運営やWebサイト改善にどう活かすべきか、具体的な活用方法まで徹底解説します。
GA4「28日間」と「30日間」は、役割が全く違う
結論から言うと、「過去28日間」と「過去30日間」は、それぞれ異なる目的のために設計されています。
- 28日間： データ分析の「統計的正確性」を追求するための期間
- 30日間： ビジネスにおける「実用性」を重視した期間
GA4は従来のユニバーサルアナリティクス（UA）とは異なり、「イベントベース」の計測モデルを採用し、より深いユーザー行動分析を可能にしています 。この設計思想こそが、2つの期間設定が存在する背景にあるのです。
それぞれの役割を詳しく見ていきましょう。
「過去28日間」は、曜日変動のノイズを消す”科学的”な期間
GA4で「過去28日間」が用意されている最大の理由は、データから「曜日による変動ノイズ」を排除するためです 。
28日という期間は、7日×4、つまりきっちり4週間です 。
これにより、分析期間内に月曜から日曜までの各曜日が必ず4回ずつ含まれることになります。例えば、30日間の期間だと、月に5回ある曜日と4回しかない曜日が混在し、データに偏りが生じる可能性があります 。
曜日や時間帯によって、ユーザーのWebサイト利用行動には顕著なパターンがあります 。金曜日にSNSの利用が増えたり 、月曜の午前中に情報収集が増え、金曜の午後に問い合わせが増えたりといった傾向です 。28日間でデータを分析することで、このような曜日ごとの行動パターンの影響が平準化され、 サイトの本当のパフォーマンスやトレンドをより正確に把握できるのです 。
GA4の「予測指標」にも28日間が使われる理由
GA4の機能の一つに、機械学習を用いた「予測指標」があります 。
例えば、「今後7日間の購入の可能性」や「今後28日間の予測収益」といった指標は、過去28日間のデータに基づいて算出されます 。これは、GA4がAI/機械学習をコア機能とする一方で、モデルに高品質なデータが必要となるためです 。曜日変動が平準化された28日間データは、機械学習モデルにとって理想的な「クリーンな」入力データとなるため、精度の高い予測が可能になるのです。
「過去30日間」は、月次レポートのための”ビジネス的”な期間
一方、「過去30日間」は、ビジネスの世界で広く使われる「月次」の概念と同期するために存在します。
GA4では、MAU（Monthly Active Users／月間アクティブユーザー）が「過去30日間のアクティブユーザー数」と定義されており、これはサービスやプロダクトの健康状態を示す重要なKPI（重要業績評価指標）です 。
月の長さは28日から31日までと変動しますが 、多くの企業が月次レポートや月次計画を立てる慣習に合わせて、GA4は「30日間」という期間を提供しています 。
これにより、GA4のデータを、経営層や他部門とのコミュニケーションにおける共通言語として活用できます。
GA4分析の実践！ブログ運営における2つの期間の使い分け
この2つの期間設定の特性を理解することで、ブログ運営におけるデータ分析は格段にレベルアップします。
| 項目 | 28日間 | 30日間 |
| 主要な目的 | ・科学的な分析 ・施策の効果検証 | ・ビジネスKPIの報告 ・月次レポート作成 |
| GA4における代表的指標 | ・予測指標 ・トレンド分析 | MAU |
| 利点 | 曜日変動を平準化し、正確な傾向を把握 | ビジネス上の月次サイクルに合致 |
28日間で「短期的な改善」を行う
- 曜日別・時間帯別分析：
探索レポートやLooker Studio（旧：データポータル）を活用し、曜日ごとのユーザー行動を詳細に分析します 。例えば、月曜日午前に訪問者が増える傾向があれば、その時間帯に新しい記事を公開することで、初期アクセスを最大化できます。 - A/Bテストの効果検証：
記事タイトルやCTAボタンの変更など、短期的な施策の効果を検証する際には、曜日による影響を排除した28日間で比較することで、より客観的な判断が可能です 。
曜日ごとのユーザー行動分析について、もっと詳しく知りたい場合は、こちらの記事も参考にしてください。
30日間で「事業の成長」を測る
- 月次レポートの作成：
毎月の成果報告には、30日間のデータを使ってMAUやエンゲージメント率、コンバージョン数などを集計します。前月比や前年同月比で比較することで、ブログが事業目標に対してどう貢献しているかを明確に示せます 。 - KPIの定点観測：
30日間のデータを定期的に確認することで、ユーザーの定着率や施策の効果を長期的にモニタリングし、改善サイクルを回し続けることができます 。
「PVは見ても意味がない？」
「GA4で本当に重要な指標はどれ？」
こういった疑問をお持ちの方は、ぜひこちらの記事も合わせてお読みください。
こういった指標を「28日間」と「30日間」の期間設定で分析することで、より深い洞察が得られるはずです。
【重要】長期的なデータ保持設定は必須！
GA4の「探索レポート」では、デフォルトのデータ保持期間が2ヶ月に設定されています 。
この設定のままでは、3ヶ月以上前のデータを使った詳細分析ができなくなってしまいます 。長期的なトレンド分析や前年比較を行うためには、
データ保持期間を最大14ヶ月に変更しておくことを強く推奨します。
設定方法は簡単です。
- GA4管理画面の「管理」から「データの収集と修正」へ進む。
- 「データの保持」をクリックし、「イベントデータの保持」を「2ヶ月」から「14ヶ月」に変更して保存します 。
UAのデータはGA4に引き継げないため 、できるだけ早くこの設定変更を行い、データを蓄積することが重要です。14ヶ月を超えるデータを保持したい場合は、BigQueryとの連携を検討しましょう 。
まとめ
GA4の「28日間」と「30日間」は、それぞれ異なる役割を持っています。
- 「28日間」: 曜日変動を排除したクリーンなデータで、施策の効果検証やトレンド分析に活用する。
- 「30日間」: 月次サイクルに合わせたデータで、事業のKPI管理や経営レポートに活用する。
この2つの期間を目的によって使い分けることで、ブログ運営はより科学的で、よりビジネス志向なものに進化します。ぜひ、今日からGA4の期間設定を意識して、データ分析に取り組んでみてください。
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