Monthly Archives: 10月 2014

平日と休日で実施する集客施策や見せるコンテンツを変えるべきかを判断するには?

平日と休日でユーザーの閲覧行動に違いがあるのかを分析して、公開するコンテンツの傾向を変えるべきかを判断したい

Google アナリティクスにログインした直後は、図1のように過去1か月の[ユーザー]>[サマリー]レポートが表示される。

図1:[ユーザー]>[サマリー]レポートの上部

サイトのタイプや提供している内容によって、その利用パターンはさまざまな顔を見せる。たとえば典型的なB to Bサイトであれば、休日の利用は少ない(図1赤枠部分)といった特徴が出ているはずだ。

B to Cサイトであれば、逆に平日と休日でそれほど量的な差は少ないかもしれない。また特定の曜日にメルマガを出していれば、それに伴うアクセスの増加が現れるなど、行っている施策に影響した上下動もあるだろう。

そういった理由の明確な要因がある時期を外して、平日と休日でユーザー行動が異なるのかを参考にすることで、平日と休日で少し違うコンテンツを見せる、あるいは異なる集客施策が有効かもしれないといったヒントが得られないだろうか。そこで今回は次のような切り分けで分析する方法を紹介しよう。

  • 平日(月曜日~金曜日)の利用セッション
  • 休日(土曜日と日曜日)の利用セッション

なお祝日が集計期間内に存在する場合は、それは休日の方に含めた方がよいが、そういうイレギュラーな週は対象にしない方がよいかもしれない。設定を複雑化しないため、上記のとおり単純に曜日で切り分けるものとして進めたい。

平日と休日を比較して分析できるようにする方法

とはいうものの、今回紹介するセグメントは、Googleアナリティクスのセグメント機能で設定することはできなかった

図2はいつもご紹介している、新しいセグメント作成機能で最も汎用性の高い指定ができる「条件」(図2赤枠部分)を選択した画面だ。

図2:「条件」分類のセグメントの画面

「時刻」カテゴリ配下でセグメントの指定ができるのは「時」と「分」しかない(図2青枠部分)。前回は「時」を使って、時間帯別に見るセグメントをご紹介したわけだが、平日と休日を区別できる「曜日」や「曜日の名前」といったディメンションが選択肢として用意されていないのだ。

「セッション日(YYYYMMDD)」というディメンション(図2緑枠部分、図3赤枠部分)を選択して、2014/10/13~2014/10/17(図3青枠部分)を平日のセッション、2014/10/18~2014/10/19を休日のセッションなどとして作成してもいいが、汎用性が低い。

図3:「セッション日(YYYYMMDD)」を利用したセグメントの指定例

残念ながらここは、次の期間内、次の日付、次の日付以降、次の日付以前の4つのパターンでしか指定できないので、曜日などでの指定はここではできない。

そこで、今回はカスタム レポートを使う方法を紹介しよう。

平日と休日の集客チャネルを比較して分析する方法

カスタム レポートの作成方法については、少し古い記事だがこちらなどを見てほしい。

基本的には分析軸であるディメンションと組み合わせで見たい指標を選択して、その組み合わせでレポートを作ればよい。セグメントを掛けるには、その設定画面で「フィルタ」を掛けて絞り込めばいいのだ。

平日に絞って集客チャネルを分析するレポートを作成する方法

まずは平日に絞って集客チャネルを軸に見ることのできるレポートを作成してみよう。分析軸であるディメンションは「参照元/メディア」を選択(図4赤枠部分)し、見たい指標を6つ指定(図4青枠部分)したのが図4だ。

操作手順
  1. 画面上部グローバルナビゲーションの[カスタム]をクリックする
  2. [新しいカスタム レポート]をクリックする
  3. 「全般情報」-「タイトル」に「平日フィルタを掛けたレポート」と入力する
  4. 「レポートタブ」-「名前」に「集客」と入力する
  5. 「指標グループ」に6つの指標(セッション、新規セッション率、直帰率、ページ/セッション、平均セッション時間、コンバージョン率)を追加する(図4青枠部分)
  6. 「ディメンション」に「参照元/メディア」を追加する(図4赤枠部分)
  7. 「フィルタ」に「一致」「曜日」「正規表現」[1-5]と指定する(図4緑枠部分)
    [1-5]はすべて半角で入力
  8. [保存]をクリックする

図4:平日フィルタを掛けたカスタム レポート(集客タブ)の設定例

ここでポイントになるのは、その下の「フィルタ」の設定の部分。「一致」「曜日」「正規表現」[1-5]と指定しよう(図4緑枠部分)。

「曜日」ディメンションは、数字の0が日曜日、1が月曜日といった数字で表現されるので、1から5のすべてを意味する正規表現[1-5]を指定すれば、月曜日~金曜日、すなわち平日に絞り込むことができる。

曜日ディメンションの値
曜日 数字
0
1
2
3
4
5
6

平日で絞り込んだフィルタを掛けたカスタム レポートの出力例が図5だ。折れ線グラフを見れば、両脇の日曜日と土曜日がゼロになっていて(図5赤枠部分)、確かに平日に絞り込まれていることが確認できる。

図5:平日で絞り込んだフィルタを掛けたカスタム レポート

さて、このレポートと、休日のデータを比較したい。

しかし、セグメントを掛ける場合は一画面内で比較ができるのだが、今回はそれぞれ作成したカスタムレポートの画面を別々に見較べるしかない

そのため、別途休日に絞ったカスタム レポートも表示し、エクセルなどにダウンロードして比較するのがよいだろう。

休日に絞って集客チャネルを分析するレポートを作成する方法

休日に絞って集客チャネルを分析するレポートは、別途専用のカスタム レポートを作成しなくてはいけないが、「このタブを複製」(図4黒枠部分)を利用して同じカスタム レポートで作成してはいけない。なぜならフィルタの条件指定は1つのカスタム レポート全体に掛かってしまうため、面倒だが別のカスタム レポートを作らなければいけないのだ。

休日フィルタを掛けたカスタム レポートの作成だが、指標グループとディメンションは先ほどと同じに設定し、フィルタ部分の指定は図6のようにして別のカスタム レポートを作成しよう。

操作手順
  1. 画面上部グローバルナビゲーションの[カスタム]をクリックする
  2. [新しいカスタム レポート]をクリックする
  3. 「全般情報」-「タイトル」に「休日フィルタを掛けたレポート」と入力する
  4. 「レポートタブ」-「名前」に「集客」と入力する
  5. 「指標グループ」に6つの指標(セッション、新規セッション率、直帰率、ページ/セッション、平均セッション時間、コンバージョン率)を追加する(図6青枠部分)
  6. 「ディメンション」に「参照元/メディア」を追加する(図6赤枠部分)
  7. 「フィルタ」に「一致」「曜日」「正規表現」0|6と指定する(図6緑枠部分)
    ※こちらは0|6のみで、角括弧[]は書かない。半角で入力
  8. [保存]をクリックする

図6:休日フィルタを掛けたカスタム レポート(集客タブ)の設定例

0が日曜日、6が土曜日なので、「0または6」を表す正規表現0|6図6緑枠部分)を指定すればよい。

平日と休日の集客チャネルを比較するポイントは?

「平日フィルタを掛けたレポート」と「休日フィルタを掛けたレポート」を比較して、

  • 平日と休日の集客チャネル別の1日あたりの集客規模の大きさの違いと順位(図5青枠部分)
  • 新規セッション率や直帰率などユーザーの特徴や閲覧のされ方(図5緑枠部分)
  • コンバージョン率などの成果といった指標(図5緑枠部分)

による特徴の違いがあるかどうかを見てみよう。

平日と休日の閲覧コンテンツを比較して分析する方法

平日に絞って閲覧コンテンツを分析するレポートを作成する方法

そして次は閲覧コンテンツの違いを見ることのできるカスタム レポートを作成しよう。先ほど作成した「平日フィルタを掛けたレポート」に新しいレポートタブを追加して、同様のフィルタを掛けて比較して見るとよいだろう。「ページ」ディメンションを指定(図7赤枠部分)したカスタム レポートの設定例が図7だ。

操作手順
  1. 画面上部グローバルナビゲーションの[カスタム]をクリックする
  2. [平日フィルタを掛けたレポート]をクリックする
  3. [編集]をクリックする
  4. [レポートタブを追加]をクリックし、「名前」に「行動」と入力する
  5. 「指標グループ」に6つの指標(ページビュー数、閲覧開始数、直帰率、平均ページ滞在時間)を追加する(図7青枠部分)
  6. 「ディメンション」に「ページ」を追加する(図7赤枠部分)
  7. 「フィルタ」に「一致」「曜日」「正規表現」[1-5]と指定する(図7緑枠部分)
    [1-5]はすべて半角で入力
  8. [保存]をクリックする

図7:平日フィルタを掛けたカスタム レポート(行動タブ)の設定例

「ページビュー数」「閲覧開始数」「直帰率」「平均ページ滞在時間」など、閲覧ボリューム、閲覧され方の理解できる指標(図7青枠部分)を並べて見るのがよいだろう。

休日に絞って閲覧コンテンツを分析するレポートを作成する方法

「休日フィルタを掛けたレポート」も同じ手順で作成しよう。

操作手順
  1. 画面上部グローバルナビゲーションの[カスタム]をクリックする
  2. [休日]フィルタを掛けたレポート]をクリックする
  3. [編集]をクリックする
  4. [レポートタブを追加]をクリックし、「名前」に「行動」と入力する
  5. 「指標グループ」に6つの指標(ページビュー数、閲覧開始数、直帰率、平均ページ滞在時間)を追加する(図8青枠部分)
  6. 「ディメンション」に「ページ」を追加する(図8赤枠部分)
  7. 「フィルタ」に「一致」「曜日」「正規表現」0|6と指定する(図8緑枠部分)
    ※こちらは0|6のみで、角括弧[]は書かない。半角で入力
  8. [保存]をクリックする

図8:休日フィルタを掛けたカスタム レポート(集客タブ)の設定例

平日で絞り込んだフィルタを掛けたカスタム レポートの出力例が図9だ。

図9:平日で絞り込んだフィルタを掛けたカスタム レポート

こちらも図5と同様に、折れ線グラフを見れば両脇がゼロになっているので、確かに平日に絞り込まれているのがわかる。

平日と休日の閲覧コンテンツを比較するポイントは?

閲覧コンテンツの状況も平日と休日に絞り込まれた2つのカスタム レポートを出力し、見比べよう。見るデータのポイントは、

  • ページ別の規模の大きさの違い(図9赤枠部分)
  • 閲覧開始数や直帰率(図9青枠部分)
  • 平均ページ滞在時間(図9青枠部分)

などのページの見られ方の特性を表す指標による違いなどだ。大きな違いのある部分はないだろうか? ギャップが大きい部分にヒントがあるかもしれない。

もし気になるページがあったら、まずそのページで絞り込んで(図9緑枠部分に該当ページを入力)、セカンダリ ディメンション(図9黒枠部分)から「参照元/メディア」を選択(図10赤枠部分)しよう。図10のように、参照元とランディング ページの組み合わせで見るレポートになるので、これを平日と休日のそれそれで出力し、どこに違いがあるのかを詳しく見ていこう。

図10:セカンダリ ディメンションで「参照元/メディア」を指定

その他にも、平日と休日で大きな違いがありそうな分析軸はないだろうか。たとえばパソコンからの利用とスマートフォンによる利用に大きな違いはないか。また前回の時間帯別との組み合わせも考えられる。ただ、セグメントを細分化していけばいくほど、比較はしにくくなるので注意が必要だ。

 

※Web担当者Forum参照

これから「デバイス」はどうなる? Yahoo! JAPAN検索データを利用した分析結果を公開

これからのデバイスはどうなっていくか、一緒に予想してみましょう!

 

今回は、2種類の調査結果をご紹介します。

  1. 全国16歳以上の男女30,000人を対象にした「デバイス」に関する意識調査
  2. 2009年~2014年「Yahoo! JAPAN検索データ」による調査

前者はインターネットユーザーにアンケート調査したデータ、後者は実際にインターネットユーザーが検索したキーワード(クエリ)から導き出したデータです。

これからのデバイスはどうなっていくか、一緒に予想してみましょう!

※Web担当者Forum参照

Google決算、5%減益だがクリック単価の落ち込みには歯止め

Googleの7~9月期決算は、広告販売の伸び鈍化やデータセンター建設コスト増大などによりアナリスト予測を下回る増収減益だった。モバイル普及で下落が続くクリック単価は2%減と落ち込みに歯止めが掛かった。

米Googleが10月16日(現地時間)に発表した2014年第3四半期(7~9月期)決算は、売上高は前年同期比20%増の165億2300万ドル、提携企業に支払う手数料(TAC)を除く実質売上高は131億7000万ドル、純利益は5%減の28億1300万ドル(1株当たり4.09ドル)の増収減益だった。

TACを除く売上高、非GAAPベースの純利益(1株当たり6.35ドル)ともにアナリスト予測(売上高は132億2000万ドル、純利益は6.53ドル)を下回った。

同社は純利益が伸びなかった理由として、主に新たなデータセンター建設や新オフィス開設のコストが増大したことを挙げた。

検索と連動した広告の伸びを示すペイドクリック数は17%増加したものの、20%以上だったこれまでの四半期と比較して伸びが鈍化した。

一方、モバイル端末の普及で下落が続いているクリック単価(クリックごとに広告主がGoogleに支払う単価)は2%のマイナスと、落ち込みに歯止めが掛かった。

 google 1ペイドクリック数(左)とクリック単価(右)の推移

トラフィック獲得経費(TAC)は33億5000万ドルで、広告売上高の23%を占めた。

広告以外からの売り上げ(Google Playのハードウェアやアプリ、Google for Workなど)が売上高全体に占める割合はまだ11%と少ないが着実に伸びており、同四半期は50%増だった。

 google 2売上高推移。「Others」が伸びている

同四半期末時点の正社員数は、Motorolaの3466人を合わせ、世界で5万5030人。前四半期末時点から2961人増加した。

※ITmediaニュース参照

有望な「潜在顧客」から順に“狭告”を見せる!

前回記事「超絶ピンポイント! もはや広告ではなく“狭告”だ  ~ 既にそこにあるビッグデータとの対話(その2)」の中で、フェイスブック広告がターゲットを1才刻みの年齢、市区町村単位の居住地、出身校、所属企業・団体などで絞り込み、きめ細かく設定できることを書きました。

ターゲットの興味・関心は、おそらくは「いいね!」したページの種類や、場合によっては記事の属性をフェイスブック社のビッグデータ解析技術で分析、数万~数十万種類に分類した結果を活用して設定することができます。利用者(広告出稿者)側としては、全世界10数億人・日本人2000万人の個人データ、個人の興味・関心や活動についてのビッグデータを元にしたターゲティングを、まずは信頼することになります。そして、試行錯誤によってクリック率や新規「いいね!」数の改善を図りながら、より効果的なターゲット層をとらえるべくシフトを目指し、きめ細かくチューニングしていく。

この広告の費用対効果ですが、数年前の時点でGoogle Adwords広告の60倍良い、という参考数値が米国で出されたように記憶しています。既存のファンの友達を対象にする/はずす、などソーシャルならではの効果のおかげなのか、当初は現在以上に安かったと言われる閲覧単価・クリック単価でピンポイントに狭告できたせいなのか、はたまた、誘導先のフェイスブックページやイベントページ等の作りが良く、内容が充実していたためなのか。個別の評価はなかなか困難です。

しかし、1日100円から出稿でき、自社フェイスブックページに発信する情報を毎日受信してくれるファン(ページ全体へ「いいね!」した人々)を増やす広告を最短1分ほどで手軽に作成、実施できる媒体として既に確固たる地位を築いたと言えるでしょう。

将来、仮にフェイスブック社自身が調子悪くなったとしても、既に企業が知ってしまった「狭告」の概念を継承して発展させ、効果や利便性をより高めたシステムが必ず代替するようになるでしょう。現に、元々ツイッターのクローンとして出発した中国の「微博」(weibo.com)では、音楽配信等の独自機能の開発と並んで効果的なフェイスブックの機能を改善して採用する流れで、昨年夏頃からフェイスブック広告と類似した微博フィード広告をフェイスブック同様、安価に出稿できるようになっています。

ピンポイントにターゲットを選定し、効果測定を繰り返して少しずつ最適な顧客層を探り当てたり、異なる顧客層へ少しずつ巡回しながら展開するキャンペーン(例えば1週間以内に誕生日を迎える***な人々、と指定)を実施可能な「狭告」は、ますます隆盛を誇るようになり、決して廃れることはないでしょう。

※日経ビジネス参照

Webコンテンツの公開は何時ごろが良いのか、朝昼夜の閲覧行動を把握して判断するには

Webコンテンツの最適な公開タイミングを探るために、時間帯によってユーザーの閲覧行動に違いがあるのかを分析したい

自社サイトの時間帯別の利用パターンを見たことがあるだろうか。サイトのタイプやコンテンツによって当然その利用パターンはさまざまな顔を見せてくれる。

典型的なBtoCサイトなら、図1のように[ユーザー]>[サマリー]レポートで、ある1日を選択し、表示単位を「時間別」(図1赤枠部分)にすれば、日中は昼休みのピークがあり、夜の自由時間にゆったり閲覧するようなパターン(図1青枠部分)が多いのではないだろうか。

図1:平日の時間帯別のセッション数

ちなみに、時間帯別の閲覧数を見るだけならば、Googleアナリティクスのスマートフォン版アプリを使うとわかりやすい(セグメントもかけられる)

また通勤時間帯はスマートフォンからの閲覧比率が相対的に高いなど、時間帯によって利用している機器にも違いがある。利用時間に応じて、その利用場所、利用機器、利用目的、緊急度、アクセス方法(検索エンジン経由なのか、ブックマークからなのかなど)、閲覧コンテンツなどにどのような違いがあるのだろう。

またそれを知ることで、どのようなタイミングで、どのようなコンテンツを見せたらよいのかのヒントはないだろうか。

そこで今回は次のセグメントを紹介しよう。

  • 朝方(たとえば午前7時~9時)の利用セッション
  • 昼休み(午後0時台)の利用セッション
  • 夜(たとえば午後9時~12時)の利用セッション

なお、それぞれ選択する時間帯は、自分のサイトの事情に応じて変化を付けていただくのがよいだろう。

時間帯別に利用状況を分析できるようにする方法

標準に用意されているセグメントには今回紹介するセグメントは存在しないので、新しいセグメントを作成していく必要がある。

まずレポート画面の上部にある「+セグメント」(図2赤枠部分)のエリアをクリックしよう。ブラウザ表示の横幅が狭い場合は、すべてのセッション(図2青枠部分)の下に並んで表示される。

図2:「+ セグメント」をクリックする

「+セグメント」(図2赤枠部分)のエリアをクリックすると、図3のようなセグメントの機能が表示されるので、左上にある「+新しいセグメント」(図3赤枠部分)をクリックして新規セグメントを作成していこう。

図3:セグメント機能(グリッド表示)
注:一覧表示(図3青枠部分)を選択している場合や、自分ですでにカスタムセグメントを作成している場合などでは、図3と同じ見え方にはならない。

新しいセグメントを作成する初期画面では「ユーザー属性」(図4赤枠部分)が選択されているが、今回作成するセグメントでは「条件」(図4青枠部分)を選択しよう。

図4:「条件」分類のセグメントの画面

図4はその「条件」を選択した画面だ。セグメントの条件設定は、図4緑枠部分で行う。

今回設定するセグメントは以下の3つだ。

  • 午前7時~9時(7時台と8時台)の利用セッション
  • 午後0時台の利用セッション
  • 午後9時~12時(9時台と10時台と11時台)の利用セッション

それぞれは図5図6図7のような設定内容になる。

図5:「午前7時~9時(7時台と8時台)の利用セッション」セグメントの設定内容
緑枠内は、上の条件には左から「時」「=」「07」、下の行には左から「時」「=」「08」と指定する。

図6:「午後0時台の利用セッション」セグメントの設定内容
緑枠内は、左から「時」「=」「12」と指定する。

図7:「午後9時~12時(9時台と10時台と11時台)の利用セッション」セグメントの設定内容
緑枠内は、左から「時」「≥」「21」と指定する。

どれも共通で、まずフィルタの設定を「セッション」「含める」図5図7赤枠部分)とし、全体の指定をセッション ベースに指定する。そしてディメンションは「時」を選択(図5図7青枠部分)し、最後に時間帯を指定する。

「時」ディメンションの指定のしかた

「時」のディメンションの値は、たとえば「00」が午前0時台を表し、最後の「23」が午後11時台を表す。「00」のように表記するので文字列とも考えられるが、数値として並び替えることもできるので、基本的には数値として扱ってよいようだ。

実際「午前7時~9時(7時台と8時台)の利用セッション」セグメントの設定では、「時=07」か「時=08」のような指定(図5緑枠部分)でも、「時が7以上」かつ「時が8以下」のような指定(図8緑枠部分)でも、同じセグメントの指定内容になる。

図8:「午前7時~9時(7時台と8時台)の利用セッション」セグメントの設定内容(時の指定に≥、≤を使う例)

「午後0時台のセッション」セグメントの指定は「時=12」と指定(図6緑枠部分)する。

「午後9時~12時(9時台と10時台と11時台)の利用セッション」セグメントの指定は、午後9時以降すべての意味で、「時≥21」と指定(図7緑枠部分)すればよい。

設定ミスに見える現象について

ただ原因はわからないが、範囲指定した時間の1時間前の時間帯のデータの一部が混入する現象があるようだ。たとえば図9は「午前7時~9時(7時台と8時台)の利用セッション」セグメントを掛けたレポートだが、午前6時のデータ(図9赤枠部分)がごく一部だが含まれている。

セッションがカウントされる時間は、セッション開始時点の時刻が利用されると筆者は解釈している。前の時間帯とまたいで2カウントされることはないと思うのだが、わずかなので無視してよいだろう。

図9:「午前7時~9時(7時台と8時台)の利用セッション」セグメントを掛けたレポート

時間帯ごとに利用デバイスに違いがあるか確認するには?

次にこのセグメントをどう活用していくのかを見ていこう。まずはどのデバイスから利用しているかだ。冒頭にも述べたが、朝の通勤時間帯はスマートフォンからの利用が多いと思われるが、本当にそうなのだろうか。ユーザーの利用シーンを念のため確認しておこう。

[ユーザー]>[モバイル]>[サマリー]レポートに、この3つのセグメントを掛けた(図10赤枠部分)のが図10だ。

操作手順
  1. 画面上部グローバルナビゲーションの[レポート]をクリックする
  2. 画面左側にあるメニューで、[ユーザー]をクリックする
  3. メニューが開くので、[モバイル][サマリー]を順にクリックする
  4. 「午前7時~9時の利用セッション」「午後0時台の利用セッション」「午後9時~12時の利用セッション」セグメント(図10赤枠部分)を「適用」する
  5. 「すべてのセッション」の適用を外す

図10:[ユーザー]>[モバイル]>[サマリー]レポートにセグメントを掛けた画面(下部)

「午前7時~9時(7時台と8時台)の利用セッション」のセグメントでは、「デバイスカテゴリ」が「mobile」(スマートフォンからの利用)の割合が55.50%(図10青枠部分)と高い。また「午後0時台の利用セッション」のセグメントでは、「desktop」(パソコンからの利用)の割合が57.52%(図10緑枠部分)と高い。

やはり朝の時間帯は移動中にスマートフォンからの利用、昼休みの時間帯は職場などのパソコンからの利用が中心であるということが確認できた。

さらに利用行動を詳しく見てみよう(図10黒枠部分)。たとえば直帰率はパソコンよりスマートフォンの方がどの時間帯でも全般的に高いという頷ける結果になっているし、それに連動して1セッションあたりのページビュー数はスマートフォンの方が低いが、平均セッション時間はあまり変わらない。これは、スマートフォンではコンテンツが読みにくいので、閲覧に時間が掛かっているのではないかといった仮説につなげていこう。

時間帯によって、集客チャネルに違いがあるか確認するには?

次は時間帯による集客チャネルに大きな違いがあるのかどうかを見ておこう。[集客]>[すべてのトラフィック]レポートに3つのセグメントを掛けた(図11赤枠部分)のが図11だ。

操作手順
  1. 画面上部グローバルナビゲーションの[レポート]をクリックする
  2. 画面左側にあるメニューで、[集客]をクリックする
  3. メニューが開くので、[すべてのトラフィック]をクリックする
  4. 「午前7時~9時の利用セッション」「午後0時台の利用セッション」「午後9時~12時の利用セッション」セグメント(図11赤枠部分)を「適用」する
  5. 「すべてのセッション」の適用を外す

図11:[集客]>[すべてのトラフィック]レポートにセグメントを掛けた(下部)

たとえば時間帯によって集客チャネルは大きく違うのかは、集客チャネル別の各セグメントの構成比図11青枠部分)に違いがあるかを確認する。違いがあるとしたらその理由はなんだろうと考えていこう。

また広告効果の高い時間帯はあるのかについては、各セグメント別のコンバージョン率の指標図11緑枠部分)を見ることで確認しよう。

その他にも新規ユーザーの割合や直帰率、平均セッション時間など、利用者や利用行動に特徴はないかといった点も見ておこう。

時間帯によって、閲覧コンテンツに違いがあるか確認するには?

最後は[行動]>[サイト コンテンツ]>[すべてのページ]レポートに、3つのセグメントを掛けた(図12赤枠部分)レポートだ。

操作手順
  1. 画面上部グローバルナビゲーションの[レポート]をクリックする
  2. 画面左側にあるメニューで、[行動]をクリックする
  3. メニューが開くので、[サイト コンテンツ][すべてのページ]を順にクリックする
  4. 「午前7時~9時の利用セッション」「午後0時台の利用セッション」「午後9時~12時の利用セッション」セグメント(図12赤枠部分)を「適用」する
  5. 「すべてのセッション」の適用を外す

図12:[行動]>[サイト コンテンツ]>[すべてのページ]レポートで、セグメントを掛けた画面(下部)

時間帯によって閲覧コンテンツに大きな違うだろうか? ページ別の各セグメントの構成比図12青枠部分)に違いがあるかを確認しよう。違いがあったらセカンダリ ディメンションで集客チャネルとの組み合わせで確認するといった形で見ていくのがよいだろう。

また「平均ページ滞在時間」や「閲覧開始数」「直帰率」といったユーザー行動の特性を表す指標(図12緑枠部分)や、成果を示す指標である「ページの価値」(図12黒枠部分)なども見て、利用時間帯別のページの特性の違いがないかをチェックするとよい。

ユーザーの利用環境や利用時間によって変化する利用行動から、ユーザーの状況に合わせてコンテンツの提示方法を変えることができないか、考えるヒントにしてみるとよいのではないだろうか。

 

※Web担当者Forum参照

マルチデバイス・アクセス解析ツール「Pt engine」、料金プランなど刷新

Ptmindは10月14日、同社が提供するマルチデバイス・アクセス解析ツール「Pt engine」のバージョンアップを実施した。

「Pt engine」とは、PCやスマートフォン、タブレットといったさまざまなデバイスからのサイトアクセスを解析できるアナリティクスツール。ユーザーのクリック(画面タッチ)や閲覧といった行動をサーモグラフィーで「見える化」するヒートマップ機能を搭載し、世界9000サイト以上で導入されているという。

ヒートマップによるユーザー行動の「見える化」画面

今回のアップデートでは、価格帯の料金プランとPayPalでの決済が可能なWeb決済プランを設置したほか、データの計算処理能力を従来の10倍以上に改善。これにより、中小企業から大規模サイトの運営企業まで、幅広く導入可能となったという。

なお、クレジットカード決済も今後導入する予定だ。

※マイナビニュース参照

フェイスブック広告がどこまでもユーザーを追いかけてくるようになる?

フェイスブック広告がどこまでもユーザーを追いかけてくるようになりそうだ。火曜日、フェイスブックは4月にF8で発表した「Audience Network」が世界的に利用になると発表した。

この新しい広告ネットワークによってフェイスブックは、フェイスブックデータにおける特定の興味の対象や人口統計学的な属性をターゲットとして、モバイルユーザーがどこにいても彼らにターゲティングされた広告を供給することができる。またこれによって広告主は、自社のフェイスブック広告キャンペーンを他のアプリケーションへと拡張することが可能となる。これはグーグルの広告ネットワーク「AdMob」と競争することになるが、フェイスブックはグーグルよりもよりパーソナルなユーザー情報を持っているため、理論上より精度の高いターゲットオプションを広告主に与えることができるだろう。

 

フェイスブックが既に自社のAtlas広告プラットフォーム経由で他のウェブサイト上での広告表示を始めていることを考えると、我々はさらに高度にターゲティングされたフェースブック広告をあちこちで見ることになりそうだ。ユーザーの個人情報に基づく広告が表示されるというのは、ユーザーへのアピールという意味では有用だろう。例えば私の場合、よくファッション会社の広告をフェイスブックで見かけるが、これはスポーツジムの会員勧誘よりも私にとっては効果的だ。

開発者もユーザーに「ネイティブ(自然な)広告」を提供するために、この広告ネットワークを使うことができる。これはあたかもそれがそのアプリの情報の一部であるかのように見せる広告手法だ。

「我々は、ネイティブ広告という商品に非常に自信をもっています」とAudience Networkのプロダクトマネージャー、スリラム・クリシュナンはインタビューで語っている。「例えば、フェイスブックの自分のニュースフィードで広告を表示すると、それはフェイスブック上の他のオーガニックな(普通の)コンテンツのように見えます。我々はネイティブ広告のこのアイデアを、Audience Networkによって全ての開発者に広範囲に提供することができるのです」

しかし現在は普通のウェブにおいても、広告主は広告配信のためにユーザーのデータを使用することができる。それは単にフェイスブックがサポートするネイティブ広告だけでなく、アプリの下に表示されるバナーでも、全画面で表示されるフルスクリーン広告でも同じだ。パーソナライズされてはいるが、どれもうるさいことに変わりはない。

Audience Networkへの参加方法

広告主にとってAudience Networkへの参加は簡単だ。フェイスブック上で広告キャンペーンを構築し、次に「パートナー・ネットワークで利用可能にする」をチェックするだけだ。これでその広告はフェイスブックと、サードパーティー・アプリ上で表示されるようになる。

開発者の場合、フェイスブックにサインアップするとAudience Network上での広告配信のためのソフトウェア開発キット(SDK)をダウンロードすることができる。後は数行のプログラムを記述してこのSDKを統合すれば、フェイスブック広告アプリの実行を開始することが可能だ。

※ASCII.jp×アスキークラウド参照

スマホユーザーがなぜ直帰するのかを分析して、スマホ向けLPを改善するには?

モバイルユーザーが直帰する理由を分析して、ランディング ページを改善したい

今回は「モバイルユーザーが直帰した訪問」に焦点を当てることで、モバイル環境から閲覧しにくいのではないかという視点でデータを見てみることにしたい。使うのは次のセグメントだ。

  • スマートフォンで閲覧し、直帰したセッション
  • スマートフォンで閲覧し、直帰しなかったセッション(対照群として用意しておく)

モバイルで閲覧することを前提にWebを考えようという「モバイルファースト」や、さまざまな種類の機器や画面サイズに単一のファイルで対応しようという「レスポンシブWeb」など、モバイルからの利用を考慮しようという流れが進んでいるとは聞く。

そうは言っても、スマートフォンからのサイト閲覧は表示スペースが狭いために、パソコンなどの大画面で見るのに比べると不自由を感じることが多い。ちょっとしたことでも、次のページへ進まずに諦めてしまうことが多いかもしれない。

一方、ユーザーの側では、モバイルやパソコンをうまく使い分けて、モバイルでは深く閲覧しないといった上手な利用を心掛けている場合もあるだろう。

そのような場合も含め、モバイル環境からの利用で直帰したセッション(1ページしか閲覧しないセッション)をよく見ていくことで、モバイル環境からの閲覧に対してもっと上手に対応する方法を考えるヒントを得られないだろうか。

モバイルユーザーが直帰したセッションを分析できるようにする方法

標準に用意されているセグメントには今回紹介するセグメントは存在しないので、新しいセグメントを作成していく必要がある。

まずレポート画面の上部にある「+セグメント」(図1赤枠部分)のエリアをクリックしよう。ブラウザ表示の横幅が狭い場合は、すべてのセッション(図1青枠部分)の下に並んで表示される。

図1:「+セグメント」をクリックする

「+セグメント」(図1赤枠部分)のエリアをクリックすると、図2のようなセグメントの機能が表示されるので、左上にある「+新しいセグメント」(図2赤枠部分)をクリックして新規セグメントを作成していこう。

図2:セグメント機能(グリッド表示)
注:一覧表示(図2青枠部分)を選択している場合や、自分ですでにカスタムセグメントを作成している場合などでは、図2と同じ見え方にはならない。

新しいセグメントを作成する初期画面では「ユーザー属性」(図3赤枠部分)が選択されているが、今回作成するセグメントでは「条件」(図3青枠部分)を選択しよう。図3はその「条件」を選択した画面だ。

図3:「条件」分類のセグメントの画面

セグメントの条件設定は、図3緑枠部分で行う。今回設定するセグメントは「スマートフォンで閲覧し、直帰したセッション」と「スマートフォンで閲覧し、直帰しなかったセッション」だ。それぞれは図4図5のような設定内容になる。

図4:「スマートフォンで閲覧し、直帰したセッション」セグメントの設定内容

「スマートフォンで閲覧し、直帰したセッション」セグメントは、次のような設定内容だ。

  • 「セッション」を「含める」(図4赤枠部分)
  • 「デバイスカテゴリ」「完全一致」「mobile」(図4赤枠部分)
  • 直帰数が0を超える(「直帰数」「>」「0」)(図4緑枠部分)

図5:「スマートフォンで閲覧し、直帰しなかったセッション」セグメントの設定内容

「スマートフォンで閲覧し、直帰しなかったセッション」セグメントは、次のような設定内容だ。

  • 「セッション」を「含める」(図5赤枠部分)
  • 「デバイスカテゴリ」「完全一致」「mobile」(図5赤枠部分)
  • 直帰数が0(「直帰数」「=」「0」)(図5緑枠部分)
    ※「=」の部分だけが異なるほかは、直帰したセッションの設定と同じ。

どちらも共通で、まずフィルタの設定を「セッション」「含める」とし、全体の指定をセッション ベースに指定した上で、「デバイス カテゴリ」「完全一致」「mobile」と指定(図4赤枠部分、図5赤枠部分)する。「mobile」と指定すれば、スマートフォン(タブレットは含まれない)からの利用に絞り込める。

その上で、どちらも条件の掛け合わせをするために「AND」(図4青枠部分、図5青枠部分)をクリックし、続いてその下にそれぞれ次の条件を指定する。

直帰したセッションの指定 「直帰数」「>」「0」(図4緑枠部分)
直帰しなかったセッションの指定 「直帰数」「=」「0」(図5緑枠部分)

最後にそれぞれのセグメントの名前、「スマートフォンで閲覧し、直帰したセッション」及び「スマートフォンで閲覧し、直帰しなかったセッション」などと付けたうえで、保存(図3黒枠部分)をクリックして各セグメントを保存する。

「直帰したモバイルユーザー」を利用時間帯別に絞り込んで分析するには?

次にこのセグメントをどう活用していくのかを見ていこう。スマートフォンは基本的に肌身離さずに携帯しているものなので、いつ、どこで利用しているかによって、緊急性などが大きく異なる。

そこで、まず利用時間帯別に大きな利用パターンの差がないのかをチェックしておこう。

[ユーザー]>[サマリー]レポートに、この2つのセグメントを掛けた(図6赤枠部分)のが図6だ。時間別に傾向を見やすくするため、集計対象は2日程度選択(図6青枠部分)し、グラフの表示単位を「時間別」(図6緑枠部分)にする。

操作手順
  1. 画面上部グローバルナビゲーションの[レポート]をクリックする
  2. 画面左側にあるメニューで、[ユーザー]をクリックする
  3. メニューが開くので、[サマリー]をクリックする
  4. 「スマートフォンで閲覧し、直帰しなかったセッション」「スマートフォンで閲覧し、直帰したセッション」セグメント(図5赤枠部分)を「適用」する
  5. 「すべてのセッション」の適用を外す
  6. 集計対象期間に、任意の2日間を指定する(図6青枠部分)
  7. 「時間別」をクリックする(図6緑枠部分)

図6:[ユーザー]>[サマリー]レポートにセグメントを掛けた画面(上部)

このようにして、まず利用時間別にこの2つのセグメント間で、利用パターンが大幅に変化していないかを見る。図6の例だと、昼夜などの時間帯によってそれぞれの割合に大きな違いがあるようには見えない。

昼夜で利用パターンに大きな違いがある場合は?

もし大きな違いがあるのだとすれば、たとえば朝の通勤時間帯の閲覧は忙しいので、その時間の直帰はやむを得ない直帰として区別する必要があるかもしれないといった判断が必要だろう。

そのような判断があったら、分析はさらに夜だけの利用にセグメントを絞り込むといった工夫が必要になる。

同様に、平日と休日での利用パターンが大きく違うような場合は、同様に平日と休日でセグメント分けが必要だろう。平日/休日別や時間帯別にセグメントする方法は別途解説する予定なので、そちらで確認して頂きたい。

モバイルユーザーの直帰率が高い集客チャネルはどこかを分析するには?

次は集客チャネルで、直帰と非直帰に大きな違いがあるのかどうかを見ておこう。[集客]>[すべてのトラフィック]レポートに2つのセグメントを掛けた(図7赤枠部分)のが図7だ。こちらは普通に過去1か月間でまとめて、ある程度のボリュームにして見るのがよいだろう。

操作手順
  1. 画面上部グローバルナビゲーションの[レポート]をクリックする
  2. 画面左側にあるメニューで、[集客]をクリックする
  3. メニューが開くので、[すべてのトラフィック]をクリックする
  4. 先に「スマートフォンで閲覧し、直帰したセッション」、次に「スマートフォンで閲覧し、直帰しなかったセッション」セグメントを「適用」する
  5. 「すべてのセッション」の適用を外す
  6. 集計対象期間を過去1ヵ月にする

図7:[集客]>[すべてのトラフィック]レポートにセグメントを掛けた(下部)

おもに直帰したセッションの問題点をあぶりだしたいので、直帰の多い順に並んでいる方が見やすい。そのためセグメントを掛ける順番は「スマートフォンで閲覧し、直帰したセッション」が先で、「スマートフォンで閲覧し、直帰しなかったセッション」を後にする(図7赤枠部分)のが望ましい。図6は逆になっている(図6赤枠部分)が、こちらは2つの折れ線が同じレベルで見較べられるので問題ない。

図7で見るポイントだが、たとえばセッションの指標で2つのセグメント間の割合(図7青枠部分)の違いが大きい「参照元/メディア」がないだろうか。もし該当する「参照元/メディア」があったら、そこをもう少し深掘りしていこう。検索エンジンなら検索語、参照ドメインだったら参照URLなどにドリルダウンしていく。

また新規セッションの方が、はじめの印象が悪い、あるいはなじんでないことが多いために直帰率が高めに出ることが多いと思うが、そうでないような数字になっていないだろうか。

図7の2つ目の「参照元/メディア」(図7の緑枠部分)では、そのような当たり前な結果になっているが、もしそうでない気になった部分があったら、やはり検索エンジンなら検索語、参照ドメインだったら参照URLなどにドリルダウンし、なぜそのようなことになっているのかの原因を探っていこう。

モバイルユーザーの直帰率が高いランディングページはどれか、確認するには?

次に見るのは[行動]>[サイト コンテンツ]>[ランディング ページ]レポートに、2つのセグメントを掛けた(図8赤枠部分)レポートだ。ランディング ページ別に、モバイルユーザーの直帰率が高いページがないか確認していこう。

操作手順
  1. 画面上部グローバルナビゲーションの[レポート]をクリックする
  2. 画面左側にあるメニューで、[行動]をクリックする
  3. メニューが開くので、[サイト コンテンツ]、[ランディング ページ]を順にクリックする
  4. 先に「スマートフォンで閲覧し、直帰したセッション」、次に「スマートフォンで閲覧し、直帰しなかったセッション」セグメントを「適用」する
  5. 「すべてのセッション」の適用を外す

図8:[行動]>[サイト コンテンツ]>[ランディング ページ]レポートで、セグメントを掛けた画面(下部)

1位表示されているランディング ページ(モザイクで消している)はトップページなのだが、次のようになっている(図8青枠部分)。

  • スマートフォンで閲覧して直帰したセッションの中では17.21%
  • スマートフォンで閲覧して直帰しなかったセッションの中では44.13%

ここだけ見ると、下の階層のページがランディング ページになった場合に直帰する割合が相対的に高く(82.79%と55.87%)、下の階層のさまざまなページに分散して閲覧が開始されて直帰が分散されているということがわかる。

このような場合は、少し下位のランディング ページを見れば、容易に直帰した割合の方が高いページをピックアップできると思うので、そのランディング ページの新規セッション率(図8緑枠部分)の違いなども見ていこう。

気になったランディング ページがあったら、その項目(図8黒枠部分)をクリックして絞り込んだ上で、セカンダリ ディメンションに「参照元/メディア」を選択(図9赤枠部分)して、ランディング ページと参照元/メディアの組み合わせで見てみよう。

図9:[行動]>[サイト コンテンツ]>[ランディング ページ]レポートで、セカンダリ ディメンションに「参照元/メディア」を選択して、セグメントを掛けた画面(下部)

ここまで絞り込んで比較することで、どのドメインからどのような気持ちでそのランディング ページに訪問したのか、よりユーザー体験に近いものを確認できるのではないだろうか。

ただ、どんどん絞り込んだり、ドリルダウンしたりすることで、各数値は少なくなっていくので、いたずらに小さい数字で評価を下すのはやめておこう。

 

※Web担当者Forum参照

Facebook、位置ターゲティング広告「Local Awareness」

「Local Awareness」は、「いいね!」していなくても広告主の店舗の近くに行くと自動的にニュースフィードにその店舗の広告が表示される位置情報によるターゲティング広告だ。

 

米Facebookは10月7日(現地時間)、ローカルビジネス向けの新しい広告サービス「Local Awareness」を発表した。位置情報を有効にしているユーザーが広告主の店舗に近づくと、そのユーザーのニュースフィードに店舗の広告が表示される。

他のFacebook広告と同様に、広告主は予算の範囲内で広告を作成できる。設定できるのは、店舗からの距離とリーチするユーザーの年齢・性別と、ユーザー数だ。

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広告に掲載できるのは、写真と宣伝テキスト、ページへの「いいね!」ボタン、店舗までの道順を表示するための「Get Directions」ボタン。

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同広告はまずは米国で提供され、向こう数カ月中に世界の他の地域でもスタートする。モバイル端末でFacebookの位置情報を有効にしているユーザーは、「いいね!」していなくても近くにあるショップやレストランの広告がニュースフィードに表示されるようになる。

Facebookは同日、4月の「F8」で発表したモバイルアプリ向け広告ネットワーク「Audience Network」を一般広告主向けに公開した。これにより、広告主はFacebookユーザーのアクティビティに基づくターゲティング広告をモバイルアプリで展開できるようになった。

例えばFacebook上でバイク関連のページに「いいね!」したユーザーがFacebook以外のモバイルアプリを利用していると、アプリ上にバイクショップの広告が表示されるようになる。

※ITmediaニュース参照

君もマックスむらい、ヒカキンになろう GoogleがYouTube情報サイト開設

動画公開により収益を得る仕組み“YouTube パートナー プログラム”を提供しているGoogleは、YouTubeクリエイターになるための情報を集めたサイト“YouTube クリエイターになろう”を2014年10月7日に公開した。YouTubeを始めてみたいが、どうすればいいかわからない初心者向けに、必要な登録手順や動画で収益を得る仕組みが解説されている。

同時に人気のYouTubeクリエイターのバイリンガールちかさん、HIKAKIN(ヒカキン)さん、マックスむらいさんを紹介するキャンペーンページも開始している。“好きなことで生きていく”をコンセプトに動画制作の楽しさや努力していることなどを動画で公開、YouTubeチャンネルで多数のファンを持つ人気クリエーターから動画をつくるヒントが得られる。

YouTube クリエイターになろう

“YouTube クリエイターになろう”では動画公開から広告の表示、広告がどうクリエーターに還元されていくのか、YouTubeの収益化エコシステムがわかる。

また、Gogoleは六本木ヒルズ内の“YouTube Space Tokyo”や動画制作レッスンコースなど、クリエイターになるためのサポートも行なっており、プログラム紹介や受講方法も掲載されている。動画の初心者でも趣味や好きなことを動画にして、収益を得るまでの過程がサイトをつうじて学べられる内容になっている。

※週アスPLUS参照

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