最終更新日：2026年8月27日 16:19
このガイドの使用方法と学習目標
このガイドは、基本的なチャートはすでに作成できているが、データブレンディングについてはまだ体系的に理解していないユーザーを対象としています。マーケティング分析に焦点を当てており、どのボタンをクリックするかだけでなく、データが重複する理由、結合された指標が null になる理由、合計行が正しくない理由についても説明します。
このガイドを完了すると、次のことができるようになります。
- レポート シナリオがデータブレンディングに適しているかどうかを判断します。
- 適切な結合フィールド、結合演算子、およびデータ粒度を選択します。
- Google Ads と GA4 を 1 つの広告パフォーマンス テーブルに結合します。
- 基本指標から CTR、CPC、購入コンバージョン率、ROAS を再計算します。
- Null 値、水増しされたメトリクス、欠落したレコード、不正な合計、および遅い読み込みのトラブルシューティングを行います。
1. データブレンディングとは何ですか?
標準チャートは通常、1 つのデータ ソースのみから読み取ります。ブレンドを使用すると、チャート、テーブル、またはコントロールで複数のデータ ソースを同時に使用し、定義した結合条件に従って異なるテーブルのフィールドを結合できます。
Google Ads: 日付 + Campaign ID + コスト + Clicks
↓
Data Studio ブレンド
↑
GA4: 日付 + Campaign ID + Sessions + Purchase Revenue1.1 一般的な使用例
| ユースケース | データソースの組み合わせ | 目的 |
|---|---|---|
| 広告パフォーマンス分析 | Google Ads + GA4 | 支出、トラフィック、注文、収益を 1 つのテーブルに結合する |
| 予算のペース調整 | Google Ads + Google Sheets | 実際の支出と月々の予算および目標 ROAS を比較します。 |
| Cross-チャンネル概要 | Google Ads + Meta Ads + TikTok Ads | チャネル間の支出、クリック、コンバージョンを比較する |
| SEOパフォーマンス分析 | Search Console + GA4 | 検索のインプレッション数、クリック数、訪問数、コンバージョン数を比較する |
| 製品の収益性分析 | 注文データ+コスト表 | 売上収益、仕入原価、売上総利益を計算します。 |
| CRM リード分析 | GA4 + CRM | 各ソースによって生み出される見込み客と売上を評価する |
1.2 データブレンディングの制限
ブレンドには最大 5 つのテーブルを含めることができます。ブレンド構成は現在のレポートに埋め込まれており、標準データ ソースのようにレポート間で直接再利用することはできません。レポート全体がコピーされると、ブレンドも一緒にコピーされます。ブレンドには、独立したデータ認証情報や鮮度設定もありません。基礎となるデータ ソースからそれらを継承します。
2. 理解する必要がある 4 つの中心概念
2.1 表
ブレンドは複数のテーブルで構成されます。各テーブルは基礎となるデータ ソースから取得され、ブレンド エディターで追加したディメンション、指標、フィルター、および日付範囲のみが含まれます。
表 1: Google Ads 日付 | Customer ID | Campaign ID | Campaign | Impressions | Clicks |コスト 表 2: GA4 日付 | Session Google Ads customer ID | Session Google Ads campaign ID | Sessions |購入 | Revenue
2.2 結合条件
結合条件により、2 つのテーブル内のどのレコードが同じグループに属するかが決まります。フィールド名は同一である必要はありませんが、フィールドの値とデータ型には互換性がなければなりません。 Data Studio 結合条件は等価比較のみをサポートします。
Google Ads Date = GA4 Date Google Ads Customer ID = GA4 Session Google Ads customer ID Google Ads Campaign ID = GA4 Session Google Ads campaign ID
「より大きい」、「を含む」、「等しくない」などの非等価結合はサポートされていません。ビジネス ロジックであいまい一致、範囲一致、または複雑な条件が必要な場合は、最初に Google Sheets、BigQuery、または別の上流ツールでデータを処理します。
2.3 結合演算子
結合演算子は、一致しないレコードが保持されるかどうかを決定します。広告分析の最も一般的なオプションは左外部結合です。Google Ads を左側に配置し、支出を生成したすべての広告レコードを保持してから、GA4 からのセッション、購入、収益を追加します。
2.4 データ粒度
データ粒度は、1 行が何を表すかを定義します。これは、ブレンドが正しい結果を生み出すかどうかの決定要因となります。
| レポートの種類 | 1 行が表すもの | 推奨される結合キー |
|---|---|---|
| 毎日のまとめ | 1 日あたり 1 行 | Date |
| 日次キャンペーンレポート | 1 日、アカウント、キャンペーンあたり 1 行 | Date + Customer ID + Campaign ID |
| 各国の日報 | 1 日および国ごとに 1 行 | 日付 + Country |
| 日次製品レポート | 1 日あたり 1 行および SKU | 日付 + SKU |
| 注文品目の詳細 | 注文品目ごとに 1 行 | Order ID + Line item ID |
3. 5 つの結合タイプから選択する方法
| 結合タイプ | 保持ルール | こんな方に最適 | 主なリスク |
|---|---|---|---|
| Left outer | 左側のテーブルのレコードをすべて保持し、一致する右側のテーブルのレコードを追加します | 広告費マスターテーブルまたは注文マスターテーブル | 複数の右側の一致により、左側のメトリクスが増大する可能性があります |
| Right outer | すべての右テーブルのレコードを保持します | 右側のデータをプライマリにする必要がある場合 | 通常は、テーブルの順序を交換し、左外部結合を使用することで置き換えられます。 |
| Inner | 両側で一致したレコードのみを保持します | 完全に一致したレコードのみを分析する | 一致しないデータが消える |
| Full outer | 双方のすべての記録を保持します | 完全性チェックと欠損データ診断 | 多くの null 値が生成され、多くの場合 IFNULL が必要になります |
| Cross | 可能なすべての組み合わせを返します | 特別な組み合わせの計算とテスト | 行数は指数関数的に増加する可能性があります |
3.1 広告レポートで通常左外部結合が使用される理由
広告レポートでは通常、メディア支出を監査ベースラインとして扱います。キャンペーンによって支出が発生したが、GA4 に一致するセッションまたは購入がない場合でも、広告レコードが表示されます。 Google Ads を左側に配置し、左外部結合を使用すると、これらのレコードが保持され、右側のテーブルからの不一致の指標が null または 0 として表示されます。
3.2 複数テーブル ブレンドにおけるテーブル順序の重要性
Data Studio は左から順に結合を実行します。まずテーブル 1 とテーブル 2 を結合し、その結果を次のテーブル 3 との結合で使用します。複数のグラフを自動的にブレンドする場合、最初に選択したグラフが一番左のテーブルになり、デフォルトで左外部結合が使用されます。
4. ブレンドを作成する 2 つの方法
4.1 方法 1: 既存のチャートを自動的にブレンドする
この方法は、簡単なテストや比率メトリクスを一時的に作成する場合に役立ちます。
- レポート内に 2 つ以上のグラフまたはスコアカードを作成し、それぞれターゲット データ ソースの 1 つを使用します。
- 各グラフに、ブレンドに含める予定のフィールドのみが含まれていることを確認します。
- Ctrl キー (Mac の場合は Command キー) を押したまま、希望する左から右の順序でグラフを選択します。
- 右クリックして「Blend data」を選択します。
- 自動的に生成されたテーブルの順序、結合フィールド、および結合演算子を確認し、必要に応じてグラフ フィールドを調整します。
4.2 方法 2: ブレンドを手動で作成する
運用レポートの場合は、各テーブルのフィールド、日付範囲、フィルター、結合条件を確認しやすくなるため、手動による方法をお勧めします。
- レポート編集モードに入り、基になるデータ ソース (Google Ads、GA4、Google Sheets など) をレポートに追加します。
- Resources → Manage blends → Add a blend を開きます。チャートを選択し、右側のデータ ソース領域で「+ Blend data」をクリックすることもできます。
![図 1. [ブレンド] パネルを開き、Add A Blend を選択します。](https://beecommercer.com/wp-content/uploads/2026/08/image-002-0e53c4b2c058b3a5.png)
- 最初のテーブルを構成します。データ ソースを選択し、ディメンション、メトリクス、日付範囲、およびテーブル レベルのフィルターを追加します。
- 「Join another table」をクリックし、2 番目のテーブルを追加します。
- 2 つのテーブル間の結合構成をクリックし、結合演算子を選択します。
- 1 つ以上の結合条件を追加します。結合フィールドは、まず対応するテーブルに含める必要があります。
- ブレンドを保存して名前を変更します。名前はデータ ソースと粒度の両方を識別する必要があります。
推奨される名前:
BLEND_GAds_GA4_CampaignDaily
BLEND_Ads_Budget_Monthly
BLEND_SearchConsole_GA4_LandingPage5. 実践例: Google Ads + GA4 パフォーマンス レポート
この例では、メディア支出、Web サイトのトラフィック、購入、収益を表示する日次キャンペーン レポートを作成し、CTR、CPC、Web サイト購入コンバージョン率、および ROAS を計算します。
5.1 最終レポートに必要なフィールド
| 種類 | フィールド |
|---|---|
| Dimension | 日付、Customer ID、Campaign ID、Campaign |
| Google Ads メトリクス | Impressions、Clicks、コスト |
| GA4 メトリクス | Sessions, Ecommerce purchases, Purchase revenue |
| 計算された指標 | CTR、CPC、購入 CVR、ROAS |
5.2 準備
- Google Ads と GA4 が正しくリンクされていること、および Google Ads campaign ID が GA4 データで使用できることを確認します。それ以外の場合は、キャンペーン名または UTM フィールドにフォールバックする必要があります。
- Google Ads と GA4 が同じタイム ゾーンを使用していることを確認するか、日付境界付近の違いを明示的に受け入れます。
- Cost と Purchase revenue が同じ通貨を使用していることを確認します。複数通貨環境では、最初に上流の為替レートを正規化します。
- 異なるアカウントの同一のキャンペーン ID または名前が衝突しないように、マルチアカウント レポートには Customer ID を含める必要があります。
- 最初に粒度を定義します。1 日あたり、アカウントごと、キャンペーンごとに 1 行です。
5.3 左側のテーブルの構成: Google Ads
| 種類 | フィールド |
|---|---|
| データソース | Google Ads |
| Dimension | Date |
| Dimension | Customer ID / Account ID |
| Dimension | Campaign ID |
| 表示寸法 | Campaign |
| Metric | Impressions |
| Metric | Clicks |
| Metric | Cost |
このテーブルに Google Ads メディア データという名前を付けます。すべての広告記録が保持されるように、これを一番左に配置します。
5.4 適切なテーブルの構成: GA4
| 種類 | フィールド |
|---|---|
| データソース | Google Analytics |
| Dimension | Date |
| Dimension | Session Google Ads customer ID |
| Dimension | Session Google Ads campaign ID |
| オプションの表示寸法 | Session Google Ads campaign |
| Metric | Sessions |
| Metric | Ecommerce purchases |
| Metric | Purchase revenue |
このテーブルに「GA4 Website Data」という名前を付けます。フィールド ラベルはインターフェイス言語によって若干異なる場合があるため、キャンペーン ID と顧客 ID の意味に基づいてフィールドを選択します。
5.5 結合演算子と結合条件の設定
結合演算子として Left outer を選択します。結合条件を次のように設定します。
Google Ads Date = GA4 Date Google Ads Customer ID = GA4 Session Google Ads customer ID Google Ads Campaign ID = GA4 Session Google Ads campaign ID
5.6 スコアカードを作成する前に診断テーブルを作成する
ブレンドを保存した後、すぐにスコアカードのみを作成するのではなく、最初に標準テーブルを作成します。診断テーブルには、少なくとも日付、Customer ID、Campaign ID、Campaign、コスト、Sessions、Ecommerce purchases、および Purchase revenue が表示される必要があります。
各日付とキャンペーン行を確認して、NULL 値、重複行、異常なインフレがないか確認します。基本指標が正しい場合にのみ、CTR、CPC、コンバージョン率、および ROAS を追加します。
6. CTR、CPC、コンバージョン率、ROASを計算します。
Cross ソースの数式は、グラフ固有の計算フィールドとして作成する必要があります。通常のパスは、ブレンドを使用するチャートを選択 → Add metric → Add field です。個々のテーブル内に作成された計算フィールドは、そのテーブルのフィールドのみを参照でき、別のテーブルを直接参照することはできません。
6.1 CPC
CASE
WHEN SUM(Clicks) = 0 THEN 0
ELSE SUM(Cost) / SUM(Clicks)
END表示形式をCurrencyに設定します。
6.2 CTR
CASE
WHEN SUM(Impressions) = 0 THEN 0
ELSE SUM(Clicks) / SUM(Impressions)
END表示形式をPercentに設定します。
6.3 ウェブサイトでの購入コンバージョン率
CASE
WHEN SUM(Sessions) = 0 THEN 0
ELSE SUM(Ecommerce purchases) / SUM(Sessions)
ENDこのメトリクスは、GA4 ecommerce purchases を GA4 セッションで割ったものとして定義されます。これは、Google Ads に示されている広告コンバージョン率ではなく、2 つは異なるアトリビューション ルールを使用する可能性があります。
6.4 ROAS
CASE
WHEN SUM(Cost) = 0 THEN 0
ELSE IFNULL(SUM(Purchase revenue), 0) / SUM(Cost)
END表示形式を小数点以下 2 桁の Number に設定します。たとえば、3.25 は、広告支出 1 単位ごとに 3.25 単位の purchase revenue が生成されたことを意味します。
6.5 CTR または CPC を直接平均してはいけない理由
| Campaign | Impressions | Clicks | CTR |
|---|---|---|---|
| あ | 100 | 10 | 10% |
| B | 10,000 | 100 | 1% |
2 つの CTR 値の直接平均は 5.5% ですが、全体の正しい CTR は 110 ÷ 10,100 ≈ 1.09% です。インプレッション数、クリック数、コスト、セッション数、購入数、収益などの基本指標をブレンドし、比率を再計算します。
7. フィルター、日付範囲、および操作の順序
ブレンド内の日付範囲とフィルターは、結合前と結合後の 2 つのレベルで動作します。プロセスにおけるそれらの位置が異なるため、まったく異なる結果が生じる可能性があります。
7.1 テーブルレベルの設定: 結合前に適用
ブレンド エディターで個々のテーブルに対して構成された日付範囲、フィルター、またはテーブル レベルの計算フィールドは、Data Studio が結合を実行する前にそのテーブルに適用されます。
Google Ads をクエリ → Google Ads テーブルレベルのフィルターを適用 → 集計
GA4 をクエリ → GA4 テーブルレベルのフィルターを適用 → 集計
↓
結合を実行する7.2 チャートレベルの設定: 結合後に適用
ブレンドを使用するチャートに適用されるフィルターは、最終的なブレンド結果に作用します。たとえば、Revenue > 0 のグラフ フィルターでは、支出は発生したが収益が発生しなかったキャンペーンを除外できます。
7.3 推奨される日付構成
Google Ads テーブルの日付範囲: Auto GA4 テーブルの日付範囲: Auto レポート ページ: 共有日付範囲コントロールを 1 つ追加します
期間の比較、ターゲット テーブルとの照合、または特別な時間枠の分析を実行する場合にのみ、個々のテーブルに異なる固定日付範囲を使用します。
8. 結合フィールドのクリーニングと標準化
両側で同一に見えるフィールドは、必ずしも一致するとは限りません。スペース、大文字と小文字、データ型、および日付形式はすべて、結合エラーの原因となる可能性があります。各テーブルに標準化されたフィールドを作成し、それらのフィールドを結合キーとして使用します。
| 目的 | 計算式の例 |
|---|---|
| 先頭と末尾のスペースを削除する | TRIM(Campaign) |
| 小文字に標準化する | LOWER(TRIM(Campaign)) |
| ID をテキストに変換する | CAST(Campaign ID AS TEXT) |
| ID を数値に変換する | CAST(Campaign ID AS NUMBER) |
| テキストを日付に変換する | PARSE_DATE(“%Y-%m-%d”, Date Text) |
8.1 名前よりも ID を優先する
名前フィールドは編集したり、言語間で変更したり、アカウント間で複製したりできます。結合には Campaign ID、Customer ID、Order ID、SKU などの安定した識別子を使用し、名前は表示のみに使用します。
8.2 日付の粒度は一貫している必要がある
Date を Date Hour に直接結合しないでください。また、2026-08-26 と 2026-08-26 14:00:00 を同じ粒度として扱わないでください。まず、両側を日、週、または月に標準化します。
9. 一般的な問題とトラブルシューティング
9.1 すべての GA4 メトリクスが null
- The data types of Date, Campaign ID, or Customer ID are inconsistent.
- GA4 does not contain the corresponding Google Ads campaign ID.
- Campaign 名が結合キーとして使用されますが、スペース、大文字、または歴史的な名前の変更により、両方の側が異なります。
- Customer ID is missing from a multi-account report.
- テーブルレベルのフィルターまたは日付範囲により、結合前のデータが除外されました。
トラブルシューティングの場合は、日付範囲を 1 日に絞り、範囲を 1 つのキャンペーンに絞り込み、診断テーブルの両側の結合フィールドを表示します。
9.2 コストまたは Revenue が膨張している
最も一般的な原因は、1 対多または多対多の一致を作成する一意でない結合キーです。
Google Ads: 日付 + Campaign ID = 1 行、コスト = 100 GA4: 日付 + Campaign ID + Country = 3 行 日付+Campaign IDのみ参加後、コストが300に重複する場合があります
考えられる解決策には、GA4 から Country ディメンションを削除するか、両側に Country を追加するか、最初に両方のソースを Google Sheets または BigQuery の同じグレインに集約することが含まれます。
9.3 一部のキャンペーンが消滅する
まず、内部結合が使用されているかどうかを確認します。内部結合では、両側で一致したレコードのみが保持されます。 Advertising reports should generally use Google Ads as the left table and select Left outer.また、テーブルレベルのフィルタによって結合の前にレコードが削除されているかどうかも確認してください。
9.4 行の合計が行レベルの結果と一致しない
式が Clicks / Impressions の場合、Data Studio は各行の比率を計算し、それらの比率を合計して、不正確な合計を生成する可能性があります。全体の比率を計算するには、SUM(Clicks) / SUM(Impressions) を使用します。
9.5 日付範囲コントロールは効果がない
- ブレンドには有効な日付フィールドが含まれていません。
- グラフでは間違った日付範囲ディメンションが使用されています。
- Google Sheets 日付はテキストとして解釈されます。
- 2 つのテーブルでは、異なる日付粒度が使用されています。
- A table has a Custom date range that overrides the chart-level date range control.
9.6 A Calculated Field Cannot Reference Multiple Data Sources
ブレンド エディターの個々のテーブル内に作成されたフィールドは、そのテーブルのフィールドのみを参照できます。 Purchase revenue / Cost を計算するには、まずブレンドを保存してから、そのブレンドを使用するチャートにグラフ固有の計算フィールドを作成します。
9.7 レポートの読み込みが非常に遅い
- Remove unused fields and dimensions from the blend.
- Reduce the number of tables and avoid cross joins.
- デフォルトの日付範囲を減らします。
- Campaign、Country、Device、および Landing page を同時に含めるなど、不必要に粒度の高いブレンドは避けてください。
- サードパーティのコミュニティ コネクタの応答が遅いかどうかを確認します。
- 大規模なデータ モデルまたは繰り返し使用されるデータ モデルを BigQuery に事前に集約します。
10. データ検証ワークフロー
ブレンドを作成した直後に公開しないでください。結合の問題をできるだけ早く特定するために、小さなスコープから大きなスコープまで検証します。
- 生の Google Ads テーブル、生の GA4 テーブル、およびブレンドされた診断テーブルを作成します。
- 日付範囲を 1 日に制限します。
- 支出、セッション、購入が含まれるキャンペーンを 1 つ選択します。
- Google Ads コストをブレンド テーブルのコストと比較し、GA4 Sessions、購入数、および Revenue を対応するブレンド 指標と比較します。
- Date + Customer ID + Campaign ID が各テーブル内で一意であるかどうかを確認します。
- 範囲を 1 日のすべてのキャンペーンに拡大し、次に 7 日間および 30 日間に拡張します。
- 基本指標が正しいことを確認したら、CTR、CPC、購入 CVR、および ROAS を検証します。
10.1 どのメトリクスを一致させる必要があるか?
| チェックする | 期待される結果 |
|---|---|
| Google Ads コスト | 同じ日付、アカウント、キャンペーン フィルターで Google Ads と一致する必要があります |
| Google Ads Clicks / Impressions | 生の Google Ads テーブルと一致する必要があります |
| GA4 Sessions / 購入 / Revenue | 同じディメンションとフィルターの下で生の GA4 テーブルと一致する必要があります |
| Google Ads コンバージョンと GA4 購入 | アトリビューション モデル、コンバージョンのタイミング、定義が異なる可能性があるため、一致するとは予想されません |
11. パフォーマンスの最適化と代替案
11.1 Data Studio ブレンドが依然として適切な場合
- ブレンドには 5 つ以下のテーブルが含まれます。
- 結合ロジックは主に 1 対 1 または多対 1 です。
- データ量は中程度で、レポートは主に視覚化に使用されます。
- ブレンドは現在のレポートでのみ必要です。
- 現場の清掃とビジネスルールは比較的単純です。
11.2 Sheets または BigQuery がより良い選択である場合
- 5 つ以上のテーブルを結合する必要があります。
- モデルには、複雑な多対多の関係、あいまい一致、または範囲一致が含まれています。
- 統合されたデータ モデルは、複数のレポート間で再利用する必要があります。
- ワークフローでは、大規模なクリーニング、重複排除、通貨換算、または属性の計算が必要です。
- データ量が多く、混合グラフが著しく遅くなるか、頻繁にクォータを超過します。
- 変換された詳細データまたはスナップショットを長期間保持する必要があります。
Google Ads + GA4 + CRM + Shopify
↓
Google Sheets / BigQuery
クリーンアップ、重複排除、標準化、集約
↓
Data Studio
フィルター、グラフ、プレゼンテーションのみ12. 再利用可能な構成テンプレートとチェックリスト
12.1 Google Ads + GA4 構成テンプレート
ブレンド名：BLEND_GAds_GA4_CampaignDaily データ粒度: 1 日、アカウント、キャンペーンあたり 1 行 左のテーブル: Google Ads 寸法: 日付、Customer ID、Campaign ID、Campaign メトリクス: Impressions、Clicks、コスト 右の表: Google Analytics 寸法: 日付、Session Google Ads customer ID、Session Google Ads campaign ID 指標: Sessions、Ecommerce purchases、Purchase revenue 結合演算子: Left outer 結合条件：Date + Customer ID + Campaign ID 計算された指標: CTR、CPC、購入 CVR、ROAS 検証範囲: 1 日および 1 つのキャンペーン
12.2 公開前チェックリスト
| 完了 | チェックリスト項目 |
|---|---|
| □ | 1行の意味が明確に定義されています。 |
| □ | 左右のテーブルは同じ木目を使用しています。 |
| □ | 可能な限り、安定した ID が名前の代わりに結合フィールドとして使用されます。 |
| □ | Customer ID はマルチアカウント レポートに含まれます。 |
| □ | 日付フィールドのタイプと日付の粒度は一貫しています。 |
| □ | コストと Revenue は同じ通貨を使用します。 |
| □ | プライマリ データ テーブルは左端に配置されます。 |
| □ | 結合演算子は、意図されたデータ保持動作と一致します。 |
| □ | 各結合キーの組み合わせは、各テーブル内で可能な限り一意です。 |
| □ | CTR、CPC、ROAS などの比率指標は直接平均されません。 |
| □ | Cross テーブルの式はブレンド チャートで作成されます。 |
| □ | テーブルレベルのフィルターでは、結合に必要なレコードは削除されません。 |
| □ | 1 日および 1 つのキャンペーンについて行レベルの調整が完了しました。 |
| □ | Null値、重複行、合計行がチェックされています。 |
| □ | ブレンドには、実際に必要なフィールドのみが含まれます。 |
12.3 主要なインターフェース用語
| コンセプト | 英語のインターフェースラベル |
|---|---|
| データブレンディング | Blend data / ブレンド |
| Join another table | Join another table |
| Join condition | Join condition |
| Left outer join | Left outer join |
| Inner join | Inner join |
| Dimension | Dimension |
| Metric | Metric |
| Chart-specific calculated field | Chart-specific calculated field |
| Date range | Date range |
| Filter | Filter |
結論
Data Studio ブレンディングの価値は、異なるシステムからのデータを同じチャート内の実用的なビジネス ビューに変換することです。ただし、データ定義、粒度、結合関係の問題は自動的に解決されません。結合キーを選択する前に粒度を定義し、比率を計算する前に基本指標を検証し、完全なレポートに拡張する前に小さな範囲を調整します。この順序に従えば、ほとんどのブレンディング エラーを早期に検出できます。