Google Analytics　使い方 | カグア！Google Analytics 活用塾:事例や使い方

Google Analytics のTokyoは都内40市区以外の東京

8 月 31st, 2010

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　Google Analytics では、ユーザー>>地図上のデータ表示、で訪問者の地域情報を
　知ることが出来ます。

　訪問者のIPアドレスから地域情報を取得しているのですが、
　どこまで正確に取れるものでしょうか。

　アウトライン
　　１．東京都の中のTokyoってどこ？
　　２．Google Analytics で、都道府県別の訪問を調べるには
　　３．これが都市レベルのTokyoだ！
　　４．Google Analytics でIPアドレスを取得する
　　５．IPアドレスから住所を調べる
　　６．そもそもIPアドレスから住所はわかるの？
　　７．SNSや他の地域取得サービスではどうなの？

　

１．東京都の中のTokyoってどこ？

　そもそも、Google Analytics の基本操作でわかるTokyoは東京都ではありません。
　グーグルアナリティクスでは、上記操作で表示される地域情報は、都道府県を飛ばして、
　いきなり都市レベルが表示されます。
　

　ですから、こんな感じに、TokyoとShibuya、Shinjukuが並んで表示されることに。

　都市レベルのTokyoってどこよ？！

　と、疑問が出てくるわけです。

　

２．Google Analytics で、都道府県別の訪問を調べるには

　そもそも都道府県別にアクセス情報を調べたいときには、
　カスタムレポートを使って、都道府県別のレポートを作成しなければなりません。

　カスタムレポートを使って都道府県別セッションを調べる
　

　上図のように、地域>>都市、とドリルダウン（深堀り）出来るようなカスタムレポートを
　作りますと、東京都>>渋谷区、新宿区・・・、と調べられるようになります。

　

３．これが都市レベルのTokyoだ！

　都道府県別にカスタムレポートを作り、東京都以下に記録される都市レベルの
　Tokyo地域を、3つのプロファイルで検証しました。すると・・・

　東京都＝Tokyo＋(not set)＋40の区・市
　となりました。
　つまり、「40の区・市」以外の東京の地域、となります。

足立区、豊島区、板橋区、中央区
東大和市、国立市、清瀬市、羽村市、武蔵村山市
檜原村、瑞穂町、日の出町、奥多摩町
利島村、新島村、御蔵島村、八丈町、神津島村
三宅村、青ヶ島村、小笠原村、大島町

　まとめるとこうです。

東京都以下で計測されている都市
GA表記	都市名	GA表記	都市名
Nerima	練馬区	Hachioji	八王子市
Tachikawa	立川市	Hino	日野市
Meguro	目黒区	Higashimurayama	東村山市
Sumida	墨田区	Higashikurume	東久留米市
Kita	北区	Chofu	調布市
Bunkyo	文京区	Machida	町田市
Fussa	福生市	Nakano	中野区
Musashino	武蔵野市	Ota	大田区
Fuchu	府中市	Taito	台東区
Shinagawa	品川区	Tama	多摩市
Chiyoda	千代田区	Mitaka	三鷹市
Ome	青梅市	Komae	狛江市
Tanashi	西東京市（田無）	Kokubunji	国分寺市
Setagaya	世田谷区	Arakawa	荒川区
Suginami	杉並区	Kasumigaseki	港区（霞ヶ関）
Shinjuku	新宿区	Koto	江東区
Akishima	昭島市	Edogawa	江戸川区
Kodaira	小平市	Katsushika	葛飾区
Koganei	小金井市	Inagi	稲城市
Shibuya	渋谷区	Akiruno	あきる野市
Tokyo、および (not set)
23区	多摩地域（市部）	西多摩郡	伊豆諸島及び小笠原諸島
足立区	東大和市	檜原村	利島村
豊島区	国立市	瑞穂町	新島村
板橋区	清瀬市	日の出町	御蔵島村
中央区	羽村市	奥多摩町	八丈町
	武蔵村山市		神津島村
			三宅村
			青ヶ島村
			小笠原村
			大島町

　それなりにアクセス数のある3つのプロファイルのどれからも、足立区や豊島区など
　取得できてませんでしたから、概ねこれで合っていると思います。

　23区でも取得できない地域があるのは、意外ですね。
　とは言え、これは「Google Analytics 特有の分け方」というよりは、IPアドレス由来の
　地域特定手法の仕様、というべきものですけどね。

　

４．Google Analytics でIPアドレスを取得する

　では、都市レベルのTokyo と　(not set) は、どう違うのか。
　IPアドレスを取得して、手作業で地域情報を探ってみます。

　PHPで、IPアドレスと、ホスト名を調べ、カスタム変数へ入れます。

$ip = getenv("REMOTE_ADDR");
$host = getenv("REMOTE_HOST");
if ($host == null || $host == $ip)
$host = gethostbyaddr($ip);
echo "pageTracker._setCustomVar(1,'IP','".$ip."',2);";
echo "pageTracker._setCustomVar(2,'HOST','".$host."',2);";

　参考：IPアドレス・ホスト名を取得する PHP

　こんな感じに取得できます（いちおうホスト情報も取りましたが、文字列が
　長くなってカスタム変数の上限の64バイトを超え、挙動がおかしくなることもあるので注意）。
　

　

５．IPアドレスから住所を調べる

　取得したIPアドレスから、早速、地域情報を導き出しましょう。
　IPアドレスから住所を調べるサービスはいくつかあるようです。

　IPアドレスから住所を割り出して地図表示するサービスいろいろ - GIGAZINE

　とりあえず、utraceをチョイス。

　utrace - locate IP addresses and domainnames

　それで、IPアドレスから住所を調べました。
　

　GIGAZINEさんでも書かれているのですが、どうもIPアドレスから
　住所を割り出すにも精度があるようで、上図の結果では、なんと、千葉県市川市が。
　すでに東京じゃありません。

　やはり、Google Analytics でも、IPアドレスからわかる範囲での都市名は、
　取得されているようです。やれるだけのことはやっている、といった感じ。

　

６．そもそもIPアドレスから住所はわかるの？

　ｗｉｋｉを見るとこう書いてあります。

　IPアドレス - Wikipedia

IPアドレスを記録・公開してもそれが現実空間において
即詳細な個人情報の暴露につながるわけではない。

　また、プロバイダの固定IPアドレス提供のサービスでもそういった
　注意書きが見られます。

　個人向け固定IPアドレス割当てサービス　会員サービス【固定IP・ダイナミックDNS】｜So-net

※通常はお客さま住所の都道府県がそのままフレッツエリアとなります。
ただし、東京都町田市や東京都稲城市の一部は神奈川エリアになるなど、
必ずしも住所とフレッツエリアが一致しない場合があります。

　とあるように、Google Analytics でも、町田市や稲城市の一部が
　神奈川エリアに計測されているケースもありそうです。

　また、携帯電話では、そもとも固定IPからの位置情報取得は
　あまり意味をなさない様子。

　Google Analytics Mobile　地域情報について | 晄夏ノート　-hicage no oto-

　

７．SNSや他の地域取得サービスではどうなの？

　ちなみに、facebookのファンページで得られる会員の地域情報は
　こんな感じ。都市レベルまで集計できても良さそうなものですが・・・。
　

　また、独自のデータを元に地域情報を取得している「うごくひと」ではこんな感じ。
　

　上位サービス（PCですが）であるユーザーインサイトでも、以下の通り。
　「都道府県に加えてエリア別も・・・」とのことですから、上記うごくひとと同様
　都市レベルまでは厳しい様子。

　ユーザーインサイトは今までのアクセス解析とはちょっと違う | Web担当者Forum

都道府県別に加えて、関東や東海などのエリア別も

　ということで、地域情報を厳密に取るのは限界アリ、と認識しましょう。

　

yoshida IPアドレス, ss, エリアマーケティング, 地域, 基本

Google Analytics初心者が「絶対」覚えたいキーワード12

8 月 11th, 2010

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　Google Analytics の難しいところは、統計的な知識が必要なことと、
　グーグルアナリティクスならではの専門用語（カタカナ言葉）が出てくることです。

　とくに、サイト運営をされたことがない方は、訪問者の動きなどが想像しづらい為
　なおさら、とっつきにくくなるようです。
　以下に、必須のキーワードを紹介します。

　

１．セッション

　訪問。例えばＡさんが、１日に２回そのサイトを見たならば、訪問数２となり、
　セッション数２となります。

　

２．ユニークユーザー

　訪問者。例えば、Ａさんが、１日に２回そのサイトを見たならば、訪問数は
　２となりますが、ユニークユーザー数は１となります。

　

３．ページビュー

　見られたページ。訪問中に見られたページ数です。例えば、１日にＡさんが
　１０ページ、Bさんが５ページ見たならば、その日は合計１５ページビューとなります。

　

４．トラフィック

　訪問に至るまでの経路。どうやってそのサイトにアクセスされたか、です。
　例えば、検索されて来る場合、どこかのサイトで紹介されそのリンクをクリックして
　来る場合、URLを直接入力して来る場合・・・、など様々なケースがあります。

　

５．参照トラフィック

　リンクをたどって来る訪問。例えば、掲示板で紹介される、ブログで紹介される、
　ニュースサイトで紹介される、Twitterで紹介される、リンク集サイトに掲載される、
　Webメールのメール本文内リンクをクリックされる等。Webページ上にあるリンクを
　クリックされて来る訪問。主に、誰かにそのリンクを掲載される必要があり、話題に
　なっている証しとも言えます。

　

６．キーワード

　主に検索キーワードなどを指します。GoogleやYahoo!などの検索サイトを
　利用して訪れたときに、きっかけとなった検索キーワードなど。

　

７．リファラー

　直前に見ていたWebページ。ブラウザなどホームページを見るソフトでは、
　その直前のWebページのアドレスなどを記録しておく特徴があります。例えば、
　直前にWebメールの画面を開いていて、そのメール本文に記載されているURLを
　クリックして訪れたのならば、リファラはそのWebメールのアドレス、となります。

　

８．コンバージョン

　サイト運営の成果やゴール。例えば、サイト運営の目標に「ネットから
　問い合わせをもらう」というものがあれば、その問い合わせフォームの送信完了
　ページが表示されることが、実質のゴール（目標）となります。
　その例では、1日に問い合わせが10件来たならば、コンバージョン10となります。

　

９．トランザクション

　ネットショップなど決済回数（売上げ件数）。例えば、Aさんが1日に2回
　決済をした（買い物をした）ならば、トランザクション数2となります。

　

１０．直帰

　1ページだけしか見ずに他のサイトに行ってしまうこと。
　他のサイトに行ってしまうことを、離脱とも言います。直帰自体は
　サイトの特性によって良くも悪くも捉えられます。

　

１１．コンテンツ

　そのサイトの内容やページ。コンテンツメニューでは、見始めがどのページなのか
　どのカテゴリーが一番見られているか等を知ることが出来ます。

　

１２．ユーザー

　訪問者。そのサイトを見に来ている訪問者を指します。ユニークユーザー
　というのは重複しないユーザーのことです。つまり、ユーザーとは、
　訪問者全般の一般名称です。

　

yoshida 使い方, 初心者, 重要単語

モーショングラフを簡単に見られるページ

8 月 6th, 2010

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　キーワードやユーザーの動向などを、グラフィカルな指標で魅せてくれる
　グーグルアナリティクスのモーショングラフ機能。

　日本語版はまだ未実装ですが、設定>>言語「US English」、にして
　以下のページにアクセスしてみましょう。

　モーショングラフの分析 - Analytics ヘルプ

　ヘルプページ内にある入力欄に、プロファイルＩＤを入れますと、モーショングラフを
　見ることが出来ます。

　日本語版への対応も待ち遠しいですね。

　

yoshida motiongraph, p, 使い方

離脱ページから考えるサイト改善の5つのポイント

8 月 5th, 2010

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　ブランディングやユーザーとの接触時間をとりあえずの目標にしたとき、
　Google Analytics では、以下のような操作がポイントになるのではないでしょうか。

　

１．直帰から見るユーザー不満足度

　トラフィック>>キーワード、直帰率で並べ替え

　ターゲットキーワードにも関わらず直帰率が高く、直帰数も多ければ
　改善の余地があるかと思います。

　さらに、対象キーワードをクリックし、「リンク先ページ」で、どのページが
　具体的に直帰されているのか、掴みましょう。

　

２．離脱に見るボトルネックの発見

　コンテンツ>>離脱ページ、離脱して欲しくないページを検索

　買い物カート途中のページ、申し込み画面の確認画面・・・、など
　離脱して欲しくないページは存在するはずです。それらを見つけ対策を講じます。

　

３．サイト内検索にみるコンテンツの課題

　コンテンツ>>サイト内検索>>キーワード、検索による離脱数の割合

　サイト内検索は、訪問者のニーズが露骨に表れる行動の1つです。
　そのキーワードと離脱の割合から、コンテンツの充実度や課題を探します。

　

４．平均PVから全体の傾向を掴む

　ユーザー>>ユーザーの傾向>>平均PV数、
　　ノーリファラ、参照トラフィック、検索や、ユーザーの種類など内訳を見てみる

　アドバンスセグメントを使い、流入媒体やユーザーの種類から、平均PVの少ない
　ユーザー象のイメージを掴むとヒントが見える場合があります。

　

５．閲覧開始ページに見る直帰率

　コンテンツ>>閲覧開始ページ、サイトの平均と直帰率を比較

　サイと全体の平均直帰率と比較したときに、極端に悪く直帰してしまっている
　閲覧開始ページを見つけます。ページ詳細で「閲覧開始時のキーワード」などをチェックし
　コンテンツとの違和感を探ります。

　

６．離脱以外のチェックポイント

　・各ページの想定閲覧時間をリスト化しておきます。
　　1分の動画が掲載されいるにも関わらず、ページ滞在時間が1分に満たなければ、
　課題があると考えられます。理想とする滞在時間未満であれば、離脱でなくとも
　一考の余地があると考えられます。

　・「良い離脱」も想定しておきます。
　　自社サイトから通販サイトへの移動や、ダウンロードサイトへの移動など、内容として
　不満を抱えての離脱でない場合は、差し引いて吟味しましょう。
　外部への発リンクもGoogle Analytics では、計測可能です。

　外部へのリンクのトラッキング - Analytics ヘルプ

　

yoshida o, コーポレートサイト, サイト運営, 使い方, 離脱

カスタムフィルターの作り方

8 月 5th, 2010

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　Google Analytics では、記録を取る時点でフィルターをかけることが
　出来ます。予め絞り込まれたデータを使うことで、違ったアプローチが出来るようになります。

　

１．カスタムフィルターの使い方

　基本的な流れとしては、以下のようになります。

　１．プロファイルを複製
　２．カスタムフィルターを作成し適用
　３．フィルタリングされたレポートを見る

　カスタムフィルタは、記録をとる時点でデータを絞り込んだり、置換したりするので、
　元々あるプロファイルには適用せず、複製したプロファイルで運用するのがポイントです。

　※プロファイルとは、Google Analytics でアクセス記録をとるための情報ファイルの
　ことです。1つのサイトについて25個までプロファイルを持つことが出来ます。

　

２．（１）プロファイルを複製する

　１．Google Analytics にログイン
　２．「新しいプロファイルを追加」をクリック
　
　３．「既存のドメインのプロファイルを追加」を選び、サイトを選び、任意の名前を付けます。
　

　

２．（２）フィルターを作成し適用する

　１．ログイン画面右下「フィルタマネージャ」をクリック。
　
　２．「フィルタを追加」をクリック。
　
　３．フィルタ名、条件、フィールド、パターンを設定します。
　例えば、下の例では、「ユーザーの種類」で「Returning Visitor」と一致するトラフィックだけを
　記録する、という意味になります。
　
　４．適用したいプロファイルを選択「追加」し、「変更を保存」します。
　

　

２．（３）フィルター効果を確認する

　前述の設定をすれば、それ以降、通常のトラッキングと、リピーターのみにトラッキングと
　同時に２つのアクセス記録がされることになります。

　Analytics 設定>>レポートを表示、とし通常のレポート画面を表示させますと、
　プロファイルがメニュー選択出来るようなります。
　

　カスタムフィルターは、フィルタリングしながらアクセス記録を取っている為、
　翌日以降のデータから見られることになります。

　ちなみに、カスタムフィルタは、1つのプロファイルに複数かけることが出来ます。
　

　

３．カスタムフィルタの活用方法

　このように、フィルターはプロファイルを別途作成した上で運用することが多いため、
　プロファイルはそれ自体でユーザー追加などが出来ますので、
　以下のように利用の幅が広がります。

　・特定ディレクトリ以下をトラッキングし、外注先にそのプロファイルのみ閲覧させる
　・特定IPアドレスを除外するフィルターを設定することで、自アクセスを除外する
　（固定IPアドレスの場合有効）
　・動的に生成されたURLなどをわかりやすく置換する

　置換には正規表現が使えますので、幅広い応用が考えられます。

　また、詳細セグメント（アドバンスセグメント）のように、リアルタイムにデータを
　絞り込むわけではありませんが、そもそもが絞り込まれたデータですので、
　「リピーターのトラフィックの内訳推移」もなど、通常アドバンスセグメントでは調べられない
　内訳の推移なども簡単にわかります。
　

　カスタムフィルタは、記録しながらフィルタリングするので、遡ってフィルター出来ません。
　したがって、グーグルアナリティクスを設置した時点で、「リピーター」「新規」「××地域」など
　後々使いそうなフィルターを予め作っておき、プロファイルを複製しておくと便利です。

　

４．参考URL

　カスタムフィルタを作成するにはどうすればよいですか。 - Analytics ヘルプ
　Analytics 日本版公式ブログ: フィルタ作成時のポイント - カスタムフィルタの活用法 -
　Analytics 日本版公式ブログ: フィルタ作成時のポイント　- プロファイルの活用法 -
　Google Analyticsで検索順位を調べるフィルタ設定 | 海外SEO情報ブログ・メルマガ
　Google Analyticsのフィルタ機能で自分（自社）のIPアドレスを除外する方法
　Google Analytics「Cookieで自分のトラフィックを除外するフィルタ」 - Rewish
　Google Analyticsでサブディレクトリだけをアクセス解析する方法【パシのSEOブログ】
　Google Analytics で正規表現を使う方法
　図解！Google Analyticsで特定のカテゴリだけアクセス解析する方法（管理画面編）：next global jungle
　Google Analytics のアカウントとプロファイルの関係 | A Magic Web

　

yoshida p, フィルター, フィルターマネージャ, 使い方

Google Analytics、サブメニューが強化されました

7 月 26th, 2010

1 comment

　Google Analytics のサブメニューや、セカンダリーディメンションの
　インターフェースが、ひっそりと機能アップしてました。

　上図からわかるように、解説が付きました。
　ただ、選べる項目は変わっていない様子。

　ユーザー定義は、ここで選べるので、私はまだまだ現役です。

　

yoshida p, ニュース, 使い方

オッサリーは課題発見の3ターン

7 月 20th, 2010

6 comments

　「オッサリー」とは、グーグルアナリティクスで、課題発見をするときの
　重要な３つの頭文字をとった語呂合わせです。

　前回の記事にも書いたのですが、
　重要な手順なので、掘り下げようと思います。

　

１．おしい、を探そう！

　コンバージョンしている訪問に、パターンは似ているけれど、
　なぜかゴールしていない・・・。そんなセッションを見つけられれば、改善の糸口が
　つかめますよね。
　「おしい！もうちょっとで成果出るのに・・・」というような。

　◆見つけ方

　詳細セグメント>>カスタムセグメントを新規作成
　指標>>合計目標完了数>>「0」を上回る、など設定し絞り込みます。

　そうしましたら、後はいろいろと傾向を調べます。
　例えば、トラフィック>>すべてのトラフィック

　直帰はほとんどせず、3ページ以上見て、検索や特定サイトから来ている・・・。
　といったユーザー像が見えてきます。

　そこで、例えば、直帰数0、ページ数3より多い、ユーザーで絞り込んでみます。

　以下のように、直帰率0、ページ閲覧数4以上のセッションに絞り込めました。
　あとは、閲覧開始ページやキーワードなど、さらに深堀して伸びシロを見つけましょう。

２．さらにテコ入れしよう！

　すでに成果が出ているセッションに、更にテコ入れをして、精度を上げよう、
　という考え方です。
　「朝6時のユーザーの購買率が高いな、じゃあ6時限定でセールをやってみよう！」
　などなど。

　◆見つけ方

　前述のように、コンバージョン、もしくはトランザクションの出ているセッションに
　絞り込みます（詳細セグメント）。

　そして、いろいろと傾向を見ていきます。
　例えば、ユーザー>>ユーザーの傾向>>セッションで、時計マークをクリック。

　「21～24時に集中しているな！夜のほうが確率高いのでは？
　じゃあ、夜だけ試しにAdWordsやってみよう」などといったPDCAが考えられます。

　また、コンテンツ>>上位のコンテンツ、$インデックスで並べ替え、というのも
　有効な手立てです。$インデックス（ダラーインデックス）というのは、
　コンバージョンに絡んだページの、その貢献度を示します。

　したがって、$インデックスが高ければ高いほど、CVに絡んでいるわけですから、
　たとえば、それらの高いページを、全頁にリンク表示させるなどすると、
　更に売上げを引き上げられるかもしれません。

　※$インデックス利用による売上げアップは、権氏の著書に実例が有用です。
　※$インデックスはコンバージョン設定で目標値が設定されていると利用できます。

　

３．離脱を調べよう！

　直帰してしまう、なぜかここで離脱してしまう、そんなボトルネックとも
　とれる、喜ばざる離脱を徹底的に調べ、改善のヒントを見つけましょう。

　◆見つけ方

　例えば、以下のようなメニュー操作が考えられます。

　コンテンツ>>離脱ページ、離脱率の高い順で並べ替え
　問い合わせフォームの途中のURLなど、離脱して欲しくないページでの高離脱率をチェック。

　コンテンツ>>閲覧開始ページ、直帰率で並べ替え
　直帰率の高いページを見つけ、セカンダリーディメンションで閲覧開始に至る
　キーワードと内容を吟味などすると良いでしょう。

　トラフィック>>すべてのトラフィック、ピボットテーブルで、
　新規ユーザー、リピーターごとの直帰率を調べのも、有効です。

　コンテンツ>>上位のコンテンツ、サイトとの比較、平均ページ滞在時間
　としますと、サイト全体のページ滞在時間の平均と比較して、そのページは長いのか
　短いのかを、図示してくれます。

　極端に読まれていないページや読まれているページが、すぐに分かります。
　セッション数が多く影響が大きそうなページから見直しをすると良いでしょう。

　さらに、ボトルネックを見つけるのに有効なのはサイト内検索です。
　サイト内検索は、訪問者のニーズが直接わかるキーワードですので、それらの離脱率
　やページ滞在時間などから、満足度を推し量ることが出来ます。

　なお、サイト内検索は、Analytics設定>>編集>>編集
　で、利用開始を設定します。

　サイト内検索をしたときに、http://www.kagua.biz/?s=keywordと、
　表示されるサイトの場合は、上図のようにクエリパラメータを「s」にします。

　そうしますと、コンテンツ>>サイト内検索、が利用できるようになり、
　大規模サイトの場合は、より詳細なユーザーの悩みや要望が見えてくるはずです。

　勿論上記以外にも、課題発見方法は無限大です。
　ぜひ皆さんのサイトの課題を「オッサリー」で見つけてみて下さい！

yoshida 使い方, 基本

GoogleAnalytics再入門～サイト改善の５アプローチ

7 月 15th, 2010

34 comments

　Google Analytics は、機能がたくさんありすぎて難しい、
　どれをどう使ったらいいのか？という声をよく聞きます。

　私は、いろいろなサイトの改善をお手伝いさせていただく中で、
　Web制作に役立つ改善のヒントを見つけるアプローチは、
　だいたい5つに集約される、と思うようになりました。

　全ての機能を理解するのではなく、まずは機能重視でマスターしよう！
　という切り口でまとめてみました。

　文末にはオフラインでお読みいただけるよう本文ダウンロードも用意しました。
　ぜひ、皆さんのGoogle Analytics 力向上にお役立て下さい。

　なお、本文では、メニュー操作を「トラフィック>>検索エンジン」といった表記にしています。
　

　さらに、上図のようにメニューをたどった後、続く操作がある場合は、
　「、項目をクリック」などとしています（読点「、」がポイント）。

　「>>」はメニュー手順の継続、「、」は画面内を操作、そのようにお読み下さい。

　

１．サイト改善の５アプローチ

　（１）集客をチェック
　　トラフィック>>サマリー
　　トラフィック>>キーワード
　　トラフィック>>参照トラフィック

　　対策例
　　・ノーリファラーが少ない・・・Twitter、メルマガを増やそう
　　・検索トラフィックが少ない・・・ウェブマスターツールを使おう、ページ数を増やそう、タグを見なおそう
　　・参照トラフィックが少ない・・・バックリンクを増やそう、ニュースリリースを出そう、良記事を書こう

　サイト集客の４パターンは上図のようになります。
　これらで不足しているもの、増やしたいモノ、戦略によっていろいろと対策を講じます。

　（２）回遊をチェック
　　ユーザー>>平均ページビュー、平均サイト滞在時間
　　トラフィック>>キーワード、滞在時間や直帰率で並べ替え
　　コンテンツ>>閲覧開始ページ、閲覧開始後の遷移
　　コンテンツ>>閲覧開始ページ、直帰率で並べ替え
　　コンテンツ>>離脱ページ
　　（どのページから見始められたかを知り、直帰率の高いページから目星をつける等）

　（３）成約（カゴ落ち）をチェック
　　目標>>目標到達プロセス
　　コンテンツ>>上位のコンテンツ、sslなど重要ページで絞り込み
　　コンバージョン設定で、プロセスを追加

　（４）リピーターをチェック
　　アドバンスセグメントでセッション２、３のユーザーを絞り込む
　　※出来れば、２回目のユーザー、３回目のユーザー、別に見るのがオススメ
　　ユーザー>>リピートセッション数>>セッション頻度
　　ユーザー>>リピートセッション数>>セッション中のページ数
　　ユーザー>>ユーザーの傾向>>サイト滞在時間
　　（リピート2回、リピート３回のユーザーと、新規のユーザーで相違点を見つけ、糸口を探る）
　　※２回目がノーリファラーの場合は初回のクッキーを見てしまうので注意

　（５）効果測定
　　トラフィック>>AdWords>>キャンペーン、期間比較、合計目標完了数で並べ替え
　　トラフィック>>AdWords>>プレースメント>>自動プレースメント、費用対効果の良い広告を残す等

　

２．サイト改善の3つの考え方

　以下のポイントを前述の５つのアプローチ方法で見つけ、仮説＞＞実践＞＞検証、をします。

　（１）あと一息！というユーザーに働きかける
　＞＞成功パターンを見つけ、それに近い動きをし、かつ、コンバージョンしていないセッションに働きかける。
　　伸びシロを見つけ、背中を押してあげる。
　　ページ滞在が長いが非購買・・・。ある期間だけ送料無料にしてみる、など。

　（２）成功パターンを更に伸ばす
　＞＞コンバージョンしているユーザーの動向を調べ、さらに働きかける。
　　成功ユーザーをセグメント分けし、そこだけにメルマガを打つなど。

　（３）離脱するユーザーを引き留める
　＞＞カゴ落ちなど、明らかに離脱しては困る遷移があるはずです。
　　ヘルプやコーポレートサイト、IRなど、一般サイトではこの問題解決がオススメ。

　なお、成功パターンを抽出するには、アドバンスセグメント（詳細セグメント）を使います。

　通常のサイトでは、「コンバージョンが達成されたセッション」、
　ショップでは「トランザクションが発生したセッション」で絞り込むと良いでしょう。
　（トランザクションとは、売上げ処理の意味）

　

３．Google Analytics設置後、やっておきたい７つの設定

　（１）初期設定
　（デフォルトページがあればindex.htmlやindex.phpにする、eコマース設定など。）
　※デフォルトページを設定しないと、「/」と「/index.php」などが分かれてしまう。

　（２）コンバージョン設定
　（成果を測る重要な指標。マイクロコンバージョンなど複数あると◎）

　（３）カスタムフィルター
　（予め、リピーターと新規ユーザーに分けるトラッキング、自分除外フィルター等。）

　（４）カスタムレポート
　カスタマイズ>>カスタムレポート>>カスタムレポートの新規作成
　※カスタムレポートでしか表示されない指標もある（携帯機種名など）

　携帯用カスタムレポート for Google Analytics | カグア！Google Analytics 活用塾:事例や使い方
　カスタムレポートを使って都道府県別セッションを調べる

　（５）バーチャルページビュー
　（ダウンロード数などをコンバージョンにしたいとき）

ga.js版
例：＜a href=”xx.pdf” onclick=”pageTracker._trackPageview(‘/pdf.html’)“＞文字＜/a＞

非同期トラッキング版
例：＜a href=”xx.pdf” onClick=”javascript:_gaq.push(['_trackPageview',‘/pdf.html']);＞文字＜/a＞

　（６）URL生成ツール
　（メルマガなどノーリファラーを計測したいとき）

　（７）AdWords連携
　（Analytics設定で、AdWordsアカウントと紐付けします）
　
　

４．分析に必須の５つのGoogle Analytics 基本操作

　（１）「他社との比較」で調べるベンチマーク
　ユーザー>>ベンチマーク、カテゴリーを望ましいカテゴリーに変更

　（２）「特定グループに絞り込み」調べるアドバンスセグメント
　カスタマイズ>>詳細セグメント>>カスタムセグメントの新規作成

　（３）「トレンド」を調べる期間指定
　開始期間、終了期間の設定。過去との比較。

　追記：これら３つはアクセス解析で著名な衣袋氏がよく提唱されています。

　（４）グラフ切替や期間・時間切替
　キーワードを円グラフでチェックし、ロングテール具合を調べる等。
　ピボットテーブルやサイトと比較、などもお勧め。

　（５）セカンダリーディメンション
　例えば、閲覧開始ページを見ているときに、どんなキーワードで来ているのかわかる。

５．サイト改善の５アプローチ・WORD版、PDF版ダウンロード

　Google Analytics再入門～サイト改善の５アプローチ
　（PDFファイル・3.9MB）

　Google Analytics再入門～サイト改善の５アプローチ
　（WORDファイル・552KB）

　