Webマーケティング

【ワンランク上のウェブ解析】Googleアナリティクスを使いこなす4つの視点

自社のウェブサイトを解析する際、ほとんどの方はGoogleアナリティクスを利用されているのではないでしょうか。

ユーザー1一人ひとりの行動解析に特化したミクロ解析ツールの「RTmetrics」や「Visionalist」、ヒートマップ分析によりコンテンツ解析に特化した「ptengine」や「UserInsight」など、様々なアクセス解析ツールが登場しています。
しかしほとんどの場合、これらのツールはサブ的な役割で、Googleアナリティクスをベースに解析するでしょう。

そこで今回は、「ワンランク上のウェブ解析」を行うための4つの視点を紹介します。

ワンランク上のウェブ解析とは

これから紹介するのは「ディメンション」「メトリクス」「フィルタ」「セグメント」の4つの視点です。ツールによって用語は違っても、あらゆるウェブ解析で欠かせない視点です。もしもGoogleアナリティクスではなく、他のツールを使っている場合でも、ぜひ活用してください。

ウェブ解析を行っていてこのような課題を感じたことはありませんか。

  • 人気のページはわかったけれど、どうすればいいの?
  • SearchConsoleのクエリ(検索ワード)がほとんど表示されなくて役に立たない…
  • 滞在時間が短いページはわかったけれど原因がわからない…
  • 離脱率が高いページがあったので回収したけれど効果がなかった…

ワンランク上のウェブ解析は、「ただ数値を見る解析」ではなく、「サイトの改善、ひいては売り上げ向上につながる解析」を目標としています。

ウェブ解析にこれから紹介する視点を加えれば、ただページURL別のページビュー数や訪問数、滞在時間といった数値を見るのではなく、「滞在時間が多いユーザーは、どの参照元からやってきてどのページを見ているのか」「コンバージョンにつながったユーザーはどの参照元からどのページにやってきたのか」といったことがわかります。

「うちのサイトの平均滞在時間は非常に長い!」と思っていたら、実は自社の社員が平均を大きく上げていた、なんていう例もよくあります。

それでは、数値を見るウェブ解析から成果に繋がるウェブ解析へ、ワンランク上げるための視点を見ていきましょう。

ディメンションとメトリクス

アクセス解析を行っていると、「○○ごとに××を見てみたい」と思うことが頻繁にあると思います。
「ディメンション」と「メトリクス」という2つの視点は、この解析ニーズを叶える視点です。

この2つを使えば、下記のようなデータを確認することができます。

  • ランディングページ別の各コンバージョン率を見たい
  • 参照元別にランディングページを評価したい
  • 離脱率と直帰率と平均ページビュー数を年齢別に見たい

「○○ごとに××を見てみたい」という場合、○○がディメンション、××がメトリクスにあたります。

定義としては、ディメンションは「合計や平均が意味を持たないもの」、メトリクスは「合計や平均が意味を持つもの」となります。
Googleアナリティクスの「チャネル」は合計や平均が意味を持ちません。そのためディメンションになります。一方、「ページビュー数」や「平均滞在時間」などはそれぞれの数、合計、平均値が意味を持つため、メトリクスに分類されます。

Googleアナリティクスでは、デフォルトである程度のディメンションとメトリクスが用意されていますが、自社のサイト運営・目的達成に最適な指標は自身で組み合わせて作る必要があります。

ディメンションとメトリクスの活用例

次の写真は、Googleアナリティクスの「集客」>>「すべてのトラフィック」>>「チャネル」を見たキャプチャです。

この画面では「チャネル(ディメンション)ごとに、ユーザー数や新規ユーザー数、セッション数、直帰率など(メトリクス)を見たい」というニーズを叶えてくれます。

では、「各チャネルのランディングページ別に、ユーザー数やセッション数などを見たい」という場合はどうすればいいでしょうか。

「チャネル」と「ランディングページ」という2つのディメンションが必要になります。
その場合は、「Default Channel Grouping」という表示に上にある「セカンダリディメンション」から「ランディングページ」を選択します。

すると、各チャネルのランディングページ別というディメンションが出来上がりました。
このデータからは「自然検索からはトップページへの流入が多い」「リファラから特定のページへの流入が多い」といったことがわかります。
全体的な流入数では自然検索が圧倒的に多いですが、ランディングページ別で見るとリファラも重要なチャネルであることがわかります。
「なぜそのページへのリファラが多いのか?」が分れば、全体の流入数増加施策にもつながるでしょう。

こちらは「行動」>>「イベント」>>「上位のイベント」から、コンバージョンにつながるイベントが発生したページURLと、その参照元のチャネルの2つをディメンションとして置いています。メトリクスはイベント数になっています。

効果的なページと、その参照元を知ることで、「どのページをどの方法で積極的に露出していくべきか」といった広告・プロモーション戦略の発掘に繋がります。

続いて、メトリクスの設定方法を見ていきましょう。

メトリクスを任意に設定するには、Googleアナリティクスの「カスタム」>>「カスタムレポート」から作成する必要があります。

例えば、地域別にサービスを展開している場合、各地域でユーザーがどのようなアクションを起こしているかは、非常に重要な情報になります。
コンバージョン率が高いエリアを発見し、SEOや広告運用でその地域を活かした改善を行ったり、特定サービスのコンバージョン率が高いエリアがあれば、そのエリアでの今後のサービス展開の指標にしたりと、様々なアイデアが出てくるでしょう。

上記はカスタムレポートで、「地域」と「デフォルトチャネルグループ」をディメンションに置き、「合計イベント数」「60秒滞在率」などコンバージョンにつながるイベントをメトリクスに置いています。

このカスタムレポートにより、「どの参照元から訪問したどの地域のユーザーが、どのようなアクションを行っているか」がわかります。
数だけで並べると、人口が多い東京でアクション数が多い、ということしかわかりません。しかし、チャネルというディメンションや、コンバージョン率などのメトリクスを見ることで、本当に伸ばしていくべきエリアがわかります。

「ワンランク上のウェブ解析」では、成果に繋がる数値をとる必要があります。そのために、より自社が欲しているデータを発掘できるディメンションとメトリクスの活用は欠かせません。

組み合わせ次第で様々な数値を見ることができるので、ぜひ自身のGoogleアナリティクスで試してみてください。

フィルタとセグメント

アクセス解析を行う際、不要なデータ、いわゆる「ゴミデータ」が邪魔になり、正しい解析ができないことがあります。また、データの幅が広すぎて、有益なデータを得るには絞り込む必要がある場合もあるでしょう。

そんな時に役立つ視点が「フィルタ」と「セグメント」です。
この2つを使えば、下記のようなデータを確認することができます。

  • 自社の社員によるアクセスを除外する
  • コンバージョンしたユーザーだけのデータを見る
  • 特定ページを見た人だけの行動を解析する
  • 会員ページなどクロージング済みのユーザーを省いて解析する
  • 同じドメインで運用しているオフィシャルサイトとメディアサイトとサービスサイトを分けて解析する

ディメンションとメトリクスは、より深くデータを解析するための視点ですが、フィルタとセグメントはより純度の高い、よりほしいデータだけを抽出して解析するための視点です。

フィルタとセグメントは概念的に混同してしまいがちな視点なので、具体例を説明する前に違いについて、簡単に触れておきます。

フィルタとセグメントの違い

フィルタとセグメントは、どちらもデータを絞り込む、抽出するための機能です。
この2つを定義すると、「特定の条件で抽出する機能」がセグメントで、「特定の条件のみのデータを蓄積する機能」がフィルタです。

セグメントは後から様々な条件で設定することができますが、フィルタの場合はそもそも条件にマッチしないデータを計測しないため、条件にマッチしないデータはアナリティクス上に蓄積されません。

これだけ聞くと、フィルタのほうが不便に感じてしまうと思います。
しかし、フィルタとセグメントには絞り込まれるデータが違うため、フィルタを使った方が効果的にアクセス解析を行うことができる場合もあります。

専門的な言い方をすると、セグメントはセッション単位で絞り込まれ、フィルタはぺービュー単位で絞り込まれます。

企業では、自社サイトを次のような構成で持っている場合があります。

  • https://www.example.com →企業のオフィシャルサイト
  • https://www.example.com/service/ →製品・サービスサイト
  • https://www.example.com/recruit/ →求人サイト
  • https://www.example.com/blog/ →メディアサイト

また、サービス自体で次のような構成をしているケースもあるでしょう。

  • https://www.service.com →サービスの販促サイト
  • https://www.service.com/kanri/ →サービス利用者の管理画面
  • https://www.service.com/faq/ →サービスのサポートサイト

これらのサイトを通常の設定で解析していると、データの濁りが発生します。
企業のオフィシャルサイトと求人サイトを見るユーザーでは、ターゲットやニーズが全く違います。サービスの販促サイトは新規ユーザー向けで、利用者の管理画面やサポートサイトは既存ユーザー向けです。

これらのデータを一緒に見て「リファラからの流入数が多い!」などと判断することはできません。
ニーズやターゲット単位で、データを絞る必要があります。

このようなケースでは、セグメントよりもフィルタが適しています。
フィルタで「管理画面除外」としておけば、管理画面のアクセスを除いた解析ができるため、目的に沿ったデータを見ることができます。
また、「販促サイトのみ」「管理画面のみ」「サポートサイトのみ」などとフィルタを設定することで、役割の違うそれぞれのサイトを的確に解析できます。

もしもセグメントで「求人サイトのみ」のような絞り込みを行うと、「オフィシャルサイト」→「求人サイト」→「メディアサイト」のように閲覧した場合に、オフィシャルサイトやメディアサイトのデータまで抽出されてしまいます。

どのようなデータを抽出したいのかによって、フィルタとセグメントのどちらを使うべきかが変わってきます。
イメージ的には「サイト構造やニーズの違いがある場合はフィルタ」「特定の行動や条件に絞ってみたい場合はセグメント」と区別しておきましょう。

フィルタとセグメントの活用例

フィルタは、Googleアナリティクスのビューごとに設定できます。
次の写真は「管理」>>「ビュー」>>「フィルタ」を見た場合のキャプチャです。

フィルタのベーシックな使い方は「社内アクセスなど内部的なアクセスを除外する」「サブドメインやディレクトリ構造で分かれている別の役割を持ったサイトを除外する」です。

社内ツールや社内マニュアルなど、内部的なアクセスが中心の場合を除いて、Googleアナリティクスアカウントを取得した際は社内アクセスを除外しましょう。
社内のユーザーは、一般ユーザーと全く異なるサイト行動をとるため除外していないとデータが非常に濁ってしまいます。

企業の場合は、社内で共通のIPアドレスを使用していると思うので、フィルタの種類を「除外」「IPアドレスからのトラフィック」「等しい」で設定しましょう。

セグメントは、Googleアナリティクスのディメンションの列にある「アドバンス」をクリックすることで設定できます。

上記の写真は、「サイトコンテンツ」>>「すべてのページ」で、「ページビュー数が20を超えるページのみ」というセグメントを入れています。

「どのコンテンツが人気なのか?」と同じくらい「どのコンテンツが不人気なのか?」を知ることは重要です。
人気のあるページとないページを見比べることで、より良いコンテンツのアイデアに繋がります。

しかし、ページが無数にあるメディアサイトや検索機能のあるサイトで、ページビュー数が少ない順に並べ替えても、ページビュー数が1しかないほとんど意味のないページばかり並んでしまうでしょう。

そういった場合は、セグメントで「ページビュー数が20を超えるページのみ」に絞ったうえで少ない順に並べ替えると、人気はないけれど意味のあるページを確認することができます。

また、カスタムレポートを使うことで、さらに細かなセグメントを行うこともできます。
下記はカスタムレポートで、「デフォルトチャネルグループ」をディメンションに、「セッション」や「平均セッション時間」をメトリクスに置いた状態で、「60秒滞在」のイベントが発生したユーザーのみというセグメントを入れています。

このレポートでは「60秒以上滞在したユーザーはどのチャネルから流入していて、どの程度サイトを回遊しているのか」といったことがわかります。

このように、フィルタを使うことでデータ全体の精度が上がり、セグメントを使うことで効率よく解析できるようになります。

まとめ

今回は「ワンランク上のウェブ解析」をテーマに「ディメンションとメトリクス」「フィルタとセグメント」という4つの視点を紹介しました。

ワンランク上のウェブ解析とは、成果に繋がる、売り上げの向上に貢献できるデータを取得することです。
そのためには、自身が欲しいデータに対して、より深く見るための「ディメンションとメトリクス」、より高い精度で見るための「フィルタとセグメント」の活用が欠かせません。

どれも実際に使ってみないとピンとこないかもしれません。
どれもGoogleアナリティクスから簡単に設定できるので、ぜひ試してみてください。