デジタルマーケティングの「人材難」を突破するプロ活用戦略 第4章:GA4/GTM・KPI設計……「上流」こそプロに任せるべき理由 〜データは嘘をつかないが、設計ミスは事業を狂わせる〜

【第4章】デジタルマーケティング人材の枯渇、代理店出身者の限界、正社員採用の構造的リスク──。2026年の事業成長に必要なのは「人を雇う」ことではなく、プロ人材を戦略的にプラグインする発想だ。この連載で、GA4設計、広告運用、SEO、PMの本質までを徹底解剖し、成果につながるマーケ組織の最適解を示す。
1. 「計測できている」という思い込みが最大の毒になる
「うちはGA4も入れているし、GTM(Googleタグマネージャー)でコンバージョンも追っている。データは取れているはずだ」
そう語る経営者や事業責任者のサイトを、私たちが提供するプロ人材が診断すると、その9割以上で「ビジネス判断に使えないゴミデータ」が蓄積されているという衝撃的な結果が出ます。
多くの現場で起きているのは、以下のような悲劇です。
- 二重計測: 広告経由の成果が重複してカウントされ、実態より良く見えている。
- サンクスページ依存: 「購入完了」は追えているが、そこに至るまでの「どこでユーザーが離脱したか」というプロセスがブラックボックスになっている。
- 事業目標との乖離: PVやクリック数は追っているが、最終的な「営業利益」や「成約(商談)」に紐づくデータが欠落している。
なぜ、これほどまでにデータ計測は「失敗」するのでしょうか。それは、設計を「技術的な作業」として扱い、「ビジネスの戦略」として捉えていないからです。
2. 「代理店のデフォルト設定」が事業を殺す
ここで、第1章から述べている「代理店出身者」や「受託体質の担当者」の限界が露呈します。
広告代理店にとっての計測設計とは、極論すれば「自社が運用する広告の成果を証明するためのもの」です。そのため、彼らが設計するKPIは、どうしても「媒体上の数字(CPAやクリック数)」に偏ります。
しかし、事業会社にとって本当に必要なのは、広告の成果だけではありません。
- 「メルマガから来たユーザーと広告から来たユーザー、どちらが長期的にリピートしているか?」
- 「サイト内の比較記事を読んだユーザーは、読んでいないユーザーに比べて成約率が何倍違うのか?」
- 「営業チームが『質が悪い』と言っているリードは、どの経路から来ているのか?」
これらは、広告運用スキルの延長線上にはありません。「ビジネスモデルへの深い理解」と「データの整合性」を繋ぎ込む、高度なPM(プロジェクトマネジメント)視点が必要なのです。
3. プロが最初に行う「KPIの断捨離と再定義」
プロのディレクターがプロジェクトに入った際、まず着手するのは「既存のKPIの全否定」であることも珍しくありません。
「追うべき数字」と「無視すべき数字」の仕分け
多くの担当者は、多すぎるデータに溺れています。プロは、経営層が見るべき「KGI(最終目標)」から逆算し、その達成を左右する数少ない「先行指標」だけを抽出します。
例えば、B2BのSaaS事業であれば、「資料請求数」よりも「特定のデモ動画の視聴完了」や「料金ページの3回以上の閲覧」の方が、商談化への寄与度が高い場合があります。プロは、この「相関関係」をデータから見つけ出し、そこに計測のスポットライトを当てます。
GA4を「健康診断書」から「作戦指示書」へ変える
GA4(Googleアナリティクス4)は、ただ導入しただけでは何も教えてくれません。
プロ人材は、GTMを駆使して「ユーザーの熱量」を可視化します。
- ページの読了率(どこまでスクロールされたか)
- 特定ボタンのクリック
- 外部サイトへの遷移
これらを「イベント」として緻密に設計することで、GA4は単なる結果報告書ではなく、「次はどのページを改善すべきか」を指し示す、攻めのツールへと変貌します。
4. 誰が「計測の責任」を持つのか?
「GA4の設定は制作会社に、広告タグは代理店に」
このようにバラバラに発注している企業は、必ずどこかでデータの不整合に突き当たります。そして、数字が合わないときに、業者は互いに責任を押し付け合います。
ここに、「PMとしてのプロ人材」を置く価値があります。
彼らは特定のツールベンダーでも広告代理店でもありません。中立な立場から、サイト全体の計測環境を統括します。彼らが一本の筋を通すことで、ようやく組織全体が「同じ数字」を見て議論できるようになるのです。
結論:上流工程の「1ミリのズレ」は、現場の「100キロの迷走」を生む
計測設計やKPI設定という上流工程でのミスは、その後に投じられる数千万、数億円という広告予算や制作工数をすべて無に帰す可能性を持っています。
「とりあえず」で始めた計測は、後から修正するのが極めて困難です。なぜなら、データは「過去」へ遡って取得することはできないからです。
最高精度の「脳」を持つプロをこのフェーズに投入することは、コストではなく、事業の成功確率を最大化するための「保険」に他なりません。
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