中村由紀子（アナリティクス上級者・フリーランスコンサルタント）

小川卓さんのサイトか。HAPPY ANALYTICSは国内GA4界隈では信頼できる一次情報源として認識している。まずBigQuery/AIセクションを確認して、GA4×BigQueryの実務的な知見がどこまでカバーされているか見てみたい。

BigQueryのデータ構造理解とクエリ集が揃っている。ネストされた配列の扱いやページ遷移・コンバージョン分析クエリが今回の課題に直結するので、まず「BigQueryでページ遷移・コンバージョンを分析するクエリ集」を確認する。

ページ遷移・コンバージョン分析クエリ集のページに来た。目次にある「閲覧ページの１つ前と１つ後」「指定ページの次/前ページ取得」は購買経路分析の再現に直結する。実際のSQLクエリの内容を確認するためにスクロールして中身を読む。

ページ遷移分析クエリの目次が見えている。クエリ29〜36まであるが、特に購買経路に関連するeコマースCVR（32番）やコンバージョン率（34番）が気になる。もう少し下にスクロールして実際のクエリ実装を確認したい。

クエリ30番（指定ページの1つ次に見たページ取得）が見えている。購買経路分析の前後ページ取得ロジックはまさに今回の課題に直結する。続きを読んでクエリの実装詳細を確認したい。

クエリ31番（指定ページの1つ前に見たページ取得）が表示されている。これは購買経路分析の前後ページ取得に直結する内容なので、実装の詳細を確認したい。

クエリ31番（LAG関数で前ページ取得）の実装が見えている。クエリ32番のeコマース系もある。このページを読み切った後、eコマース・イベント分析クエリ集も確認したい。まずクエリ32番の内容を確認するためスクロールを続ける。

クエリ33（新規とリピートユーザーの取得）まで確認できた。このページは実務的なクエリ実装例が豊富で参考になる。他のクエリ集ページ（セッション・エンゲージメント分析、eコマース・イベント分析）も確認したい。サイドバーに「BigQueryでセッション・エンゲージメントを分析するクエリ集」へのリンクがある。

セッション・エンゲージメント分析のクエリ集は確認中だが、購買経路の再現により直結するのは「ページ遷移・コンバージョンを分析するクエリ集」（index 51）だ。サイドバーにリンクが見えているので次はそちらに移動する。

ページ遷移・コンバージョン分析クエリ集は既に読み込んでいる。次はサイドバーにある「BigQuery応用クエリ｜チャネルグループ・パフォーマンス最適化」が気になる。チャネルグループはデータドリブンアトリビューションの文脈でも重要だし、クライアント向け提案資料でのチャネル別購買経路分析に使えそう。

チャネルグループ・パフォーマンス最適化の応用クエリページに来た。イベントパラメータ一覧取得、直帰率・エンゲージメント時間、デフォルトチャネルグループ分類、intradayテーブル活用など実務で使える内容が揃っている。まず本文をスクロールして具体的なSQLと実装パターンを確認する。

クエリ37〜46のラインナップを確認した。collected_traffic_sourceを使ったセッション参照元/メディア取得（45番）とクエリのパフォーマンス最適化Tips（46番）が特に気になる。大規模小売クライアントのデータで経路分析を回すならクエリコスト最適化は必須なので、46番の内容を確認したい。

パフォーマンス最適化Tipsは確認できた。UNNESTのサブクエリ活用やSELECT *回避など実務で使える知見が整理されていて良い。これでBigQueryクエリ集の主要ページは一通り確認できた。クライアント提案資料に向けて十分な情報が集まったと判断し、サイト全体の評価も含めてゴールURLのコンタクトページを確認しておく。

ゴールURLに到達した。フォームは「ご意見・感想・リクエスト」用で、コンサルティング相談はHAPPY ANALYTICSの別フォームへ誘導されている。フォームへの実データ送信は禁止されており、今回の目的（情報収集・提案資料作成）はBigQueryクエリ集のページで十分に達成できた。