公開5か月のSEOサイトをGSCとGA4で振り返ってみた｜検索流入はCVまでつながっているのか
2026年3月末に、SEO・AI検索に関する情報発信と診断機能を持つ「SEGO」を公開しました。
公開から約5か月。
記事数も少しずつ増えてきたので、Google Search ConsoleとGA4のデータを使って、現在どのくらい検索で見られ、実際にサイトへ流入し、その後どのような行動につながっているのかを整理してみました。
結論からいうと、まだ小さなサイトではありますが、
検索露出 → Organic流入 → 記事閲覧 → CTA → 問い合わせ
という流れが少しずつ見え始めています。
今回はその途中経過を、実際の数字とともに紹介します。
Search Consoleでは約4.9万回表示、約1,000クリック
まずGoogle Search Consoleです。
公開後約5か月で、Google検索における表示回数は約4.9万回、クリック数は約1,000回まで増えました。
立ち上げ直後のサイトなので、まだ大きな数字ではありません。
ただ、検索結果への露出が徐々に増え、技術SEOや構造化データ関連の記事を中心に検索流入が発生しています。
さらに興味深かったのが、Google Search Consoleの生成AI機能向けレポートです。
こちらでは約4,600回の表示が確認できました。
通常の検索結果だけでなく、Googleの生成AI機能でもSEGOのコンテンツが表示され始めています。
特にJSON-LD、FAQ構造化データ、noindex、SSR / CSR / SSGといった技術的なテーマの記事が目立ちました。
AIについて直接書いた記事だけがAI検索で表示されるわけではなく、具体的な技術課題に答えるコンテンツが参照・表示されている点は興味深いところです。
GA4ではOrganic Searchから1,010セッション
次にGA4です。
GA4で取得できている2026年7月5日〜9月5日のデータを見ると、Organic Searchからのセッションは1,010件でした。
アクティブユーザーは603、新規ユーザーは580です。
つまりSearch Console上で「表示された」「クリックされた」だけではなく、実際に自然検索からサイトへ訪問するユーザーが一定数発生しています。
Search ConsoleとGA4は似ているように見えますが、見ているものが違います。
Search Consoleは、Google検索上で何が起きたかを見るためのデータです。
一方GA4は、サイトに入った後にユーザーが何をしたかを見るためのデータです。
両方を見ることで、
「検索で見つかったか」
だけでなく、
「その後サイトで何が起きたか」
まで追えるようになります。
検索流入の入口になったのは技術SEOの記事
Organic Searchのランディングページも確認しました。
上位は次のような結果でした。
1位はFAQ構造化データの記事で207セッション。
2位がトップページで199セッション。
3位がJSON-LDの記事で167セッションでした。
その後にnoindex / nofollow、SSR / CSR / SSGなどの記事が続いています。
自分の場合、普段のSEO案件やサイト運営の中で実際に調べたこと、検証したことを記事にするケースが多いです。
そのため、テーマもかなり実務寄りです。
「JSON-LDの書き方」
「FAQ構造化データ」
「noindexとnofollowの違い」
「SSR・CSR・SSGとSEO」
といった内容です。
こうした記事が実際に検索流入の入口になっているのを見ると、改めて一次情報や具体的な手順を含む記事の重要性を感じます。
また、流入数だけでなくエンゲージメントも確認しました。
トップページのエンゲージメント率は82.4%。
AI Search Checkの記事では78.6%でした。
SEOではアクセス数だけを見ることも多いですが、サイトに来た後に読まれているか、次の行動につながっているかまで見ることが重要です。
Organic Searchから問い合わせまで到達しているか
今回、一番確認したかったのがここです。
自然検索から来たユーザーが、実際に問い合わせまで到達しているのか。
GA4のファネルデータ探索を使って、
Organic Search
→ CTA click
→ Form start
→ Generate lead
という順序で確認しました。
結果は、
Organic Search：601ユーザー
CTA click：9ユーザー
Form start：1ユーザー
Generate lead：1ユーザー
でした。
まだ1件です。
そのため、この数字だけを見て「SEOで大量の問い合わせを獲得できている」と評価する段階ではありません。
一方で、自然検索から入ったユーザーがCTAをクリックし、フォームを開始し、実際にリードまで到達した流れを確認できたことには意味があります。
SEO施策では「順位が上がった」「アクセスが増えた」で評価が止まりがちです。
しかし、事業側から見れば最終的に重要なのは、その流入が問い合わせや売上につながったかどうかです。
今回のデータを見ると、少なくともその導線自体は作れていることが確認できました。
GSCの検索クエリとCVを1対1で結びつけられるわけではない
ここで注意が必要です。
Search ConsoleとGA4を使えば、
「この検索クエリを入力した人が、そのままこの問い合わせをした」
と1対1で特定できるわけではありません。
GSCとGA4には、そのユーザーを直接つなぐ共通IDがないためです。
実務では、日付やランディングページなどの共通する粒度にそろえて、
「どの検索テーマから流入するページが、その後CVにつながりやすいか」
といった集計レベルで分析することになります。
この点を理解せずにGSCとGA4を結合すると、必要以上に細かい因果関係を主張してしまうので注意が必要です。
次はBigQueryとAIを使って分析する
現在、SEGOではSearch ConsoleとGA4の両方をBigQueryへエクスポートする設定も行っています。
これにより、Search Console管理画面やGA4画面だけではやりにくい条件でデータを抽出できます。
たとえば、
「表示回数が100以上あるのにCTRが低いページ」
「平均順位が一定範囲にある記事」
「Organic Searchから流入し、その後CTAが発生しているページ」
などです。
SQLを書けば自由に条件を変えられます。
さらに最近は、ChatGPTやClaudeにテーブル構造と目的を伝え、SQLのたたき台を作ってもらう方法も試しています。
もちろん、AIが作るSQLが必ず正しいわけではありません。
実際に構文エラーや集計方法の誤りも発生しました。
そのため、
AIにSQLを作らせる
→ BigQueryで実行する
→ エラーを確認する
→ AIに修正させる
→ 最終的に人間が結果を確認する
という使い方が現実的だと感じています。
SEOは「検索流入を作る」だけでは終わらない
今回データを整理して改めて感じたのは、SEOを見る範囲を少し広げるだけで、サイトの見え方が大きく変わるということです。
Search Consoleだけなら、
「約4.9万表示、約1,000クリック」
という話で終わります。
GA4まで見ると、
「Organic Searchで1,010セッション発生している」
ことが分かります。
さらにランディングページを見ると、
「どの記事が入口になっているか」
が分かります。
ファネルまで見ると、
「Organic SearchからCTA、フォーム、リードまで進んだユーザーがいる」
ことまで確認できます。
SEOの価値はアクセスを増やすことだけではありません。
検索によって新しいユーザーと接点を作り、その後の事業成果につなげること。
公開5か月のSEGOは、まだその入口に立ったばかりです。
ただ、検索での露出、記事への流入、そして問い合わせまでの導線が少しずつ見えてきました。
今後もSEGO自体を実験環境として使いながら、Search Console、GA4、BigQuery、AIを組み合わせた分析を続けていきます。
そして結果が良かったものだけではなく、失敗した施策や想定と違ったデータも含めて、できるだけ一次情報として公開していく予定です。
