Category Archives: Googleアナリティクス

Google Analyticsパーフェクトガイド 増補改訂版 本の紹介です!

Google Analyticsパーフェクトガイド 増補改訂版 Ver.5/ユニバーサルアナリティクス対応

 非常に役に立つ基本的な内容が満載だったのでご紹介です!

 

アナリティクスのメニューは良く変わるので、最新の情報を本で得るには向いていません。こちらは、その中ではかなり早く増刷改定がでるので、本のほうが知識を追いかけやすい方にはお勧めです!

 

商品の説明

内容紹介

正しい計測と運用のための決定版!

Google Analyticsの豊富な機能、設定、管理まで幅広く網羅した“パーフェクトガイド”が、
最新機能と情報を盛り込んで1年ぶりに増補改訂!
機能・設定は2014年中に移行が進むユニバーサルアナリティクスと従来のアナリティクスの両方の方法を解説します。

第0章 データのマーケティング活用とは ~Google アナリティクスのデータをマーケティングに活用する~
第1章 Googleアナリティクスの理解と導入
第2章 データ活用のためのレポート画面の完全理解
第3章 計測と運用のための基本設定とカスタマイズ
第4章 より使いこなしスキルアップするためのコンテンツ
おわりに
索引

以下、AMAZONより抜粋

出版社からのコメント

前書が出版された2012年12月から1年と2カ月。
Googleアナリティクスは大きく変化しました。
たった1年2カ月の間に多くの「レポートメニュー」や「機能」が追加され、
画面のデザイン・レイアウトも大きく変わりました。
そして、2014年は「ユニバーサルアナリティクス」へのバージョンアップがなされようとしています。
それは、「データのマーケティング活用」の本格化に対応するための“必然”であると筆者は日々感じています。
もし、そうであるならば“マーケティング”の世界にいる我々がこのGoogleアナリティクスを使いこなせなければ、
データの本格的なマーケティング活用についていくことができない、ということでもあると思います。
本書は前書と同じく、Googleアナリティクスを利用している、もしくはこれから利用したいと考えている方すべてに
Googleアナリティクスを“理解”し“活用”していただくために書かれたものです。
筆者がこの1年2カ月の間に出会ったお客様の多くが前書を
すでにご利用になりお手元においていただいているのを知るにつけて、
“大きく変化”したGoogleアナリティクスの姿をあらためて書籍の形でお届けしなければならないと思い、
増補改訂させていただきました。
本書をご利用いただくことで、Googleアナリティクスによってマーケティングの世界に提供されようとしている
「データのマーケティング活用」の姿を少しでも感じ取っていただければ幸いです。
本書が皆様のマーケティング活動に“大きな変化”をもたらす一助になれることを願って止みません。
(「はじめに」より)

内容(「BOOK」データベースより)

Google Analyticsの豊富な機能、設定、管理まで幅広く網羅した、手元に置いてほしい“使うための”解説書!

著者について

山浦 直尚(やまうら なおひろ)
トランスコスモス株式会社 主席コンサルタント
立教大学経済学部 兼任講師
株式会社読売広告社、株式会社ファーストリテイリングを経て2005年よりトランスコスモス株式会社に勤務。
読売広告在籍中に、シンガポール企業とのJVによるネット広告会社を設立し、代表取締役に就任。
株式会社ファーストリテイリングでは「ユニクロドットコム」のプロモーション企画担当としてネット広告を担当。
トランスコスモス株式会社では、インターネットプロモーションサービス本部メディア部長、
子会社副社長などを歴任し、現在はサービス推進本部主席コンサルタントとしてGoogleアナリティクスを推進。
社内を中心に開講している「GoogleアナリティクスIQ講座」では
資格取得者80名(国内5000名中。2014年2月現在)を育成する一方で、
立教大学のほか多摩大学、東京都市大学でも教鞭を執り人材育成にも取り組む。
アクセス解析には2003年より取り組み、解析・コンサルティングの実績多数。
その他、一般向け講座、セミナー、業界誌やネットメディアなどでの執筆・寄稿多数。
■著書
『Google Analyticsパーフェクトガイド Ver.5対応版』(SBクリエイティブ)
■メディア連載
MarkeZine 連載「Googleアナリティクスがもたらすデータマネジメントの世界」

Google認定 Google Analytics IQ資格取得
Googleアナリティクス総合情報サイト「GAフォーラム」執筆メンバー

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

山浦/直宏
トランスコスモス株式会社主席コンサルタント。立教大学経営学部兼任講師。株式会社読売広告社、株式会社ファーストリテイリングを経て2005年よりトランスコスモス株式会社に勤務。読売広告社在籍中に、シンガポール企業とのJVによるネット広告会社を設立し、代表取締役に就任。株式会社ファーストリテイリングでは「ユニクロドットコム」のプロモーション企画担当としてネット広告を担当。トランスコスモス株式会社では、インターネットプロモーションサービス本部メディア部長、子会社副社長などを歴任し、現在はサービス推進本部主席コンサルタントとしてGoogleアナリティクスを推進(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

Webサイトに来た地元の人だけに、実店舗へ誘導するAdWords広告を出すには?

地元に住んでいて、関心度合いの高いと思われるサイト訪問者に絞ってAdWords広告を出し、実店舗へ誘導したい

この連載で、これまで7回取り上げてきた「AdWords広告用のリマーケティングリスト作成用のセグメント例」を、もう少し続けよう。今回は、「実店舗のあるビジネスをしている方」向けの応用編だ。Gooogleアナリティクスのセグメント機能を使って、サイトに訪問してきたことがあるユーザーにAdWords広告を出して、実店舗へ誘導する方法を解説する。

とはいえ、やみくもにサイトへ訪問してきたユーザーに広告を出しても無駄なので、今回は、

  • 一定以上の関心を寄せたと想像できるユーザー
  • あるいは/かつ
  • 地元に住んでいると思われるユーザー

の2つのセグメントによるユーザーリストを作成してみよう。条件を「足し算(あるいは)」にするか、「掛け算(かつ)」にするかは、

  • リストがどのくらいの量になるのか
  • 広告を広めに出すか、狭めに出すか

という、状況や狙いに応じて選択すればよい。この2つをまずはそれぞれリスト化してみよう。セグメントの設定のためにより具体的に表現すると、

  1. サービス詳細ページと地図ページを見たユーザー
  2. 実店舗のある地域からアクセスがあったユーザー

という条件で作成することにしてみる。

なお今回のアイデアはAdWordsコミュニティ内のAdWords チームの投稿した「Google アナリティクス リマーケティングでできること」の「Google アナリティクス リマーケティングでできること」と「実店舗誘導における GA リマーケティングの活用例」の2つを参考にさせてもらった(まったく同じではない)。

ユーザーリスト用のセグメントの作成

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。

A.「サービス詳細ページと地図ページを見たユーザー」セグメントの設定

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の1つ目では「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。条件指定する前に、今回の前提条件は下記だとしておこう。

条件設定
  • サービス詳細ページのパス名は「/detail.html」
  • 地図ページのパス名は「/access.html」

1つ目の「サービス詳細ページと地図ページを見たユーザー」セグメントの設定が図4だ。

図4:「サービス詳細ページと地図ページを見たユーザー」のセグメント

ここでは「一定の期間(月間や週間など)」で2つのどちらのページも閲覧したユーザーと指定することにする(つまり、2つのページを閲覧したのが「同じセッション内」である必要はないものとする)。

ユーザーベースのセグメントなので、フィルタは「ユーザー」「含める」と指定(図4赤枠部分)する。

次に「サービス詳細ページを見た」という条件は、「ページ」「完全一致」「/detail.html」とする(図4青枠部分)。

続いて右横の「AND」(図4紫枠部分)ではなく、直下に表示されている「+フィルタを追加」図4緑枠部分)をクリックして、「地図ページを見た」という条件、つまり「ページ」「完全一致」「/access.html」図4黒枠部分)と指定しよう。

もちろん、「/detail.html」「/access.html」などは、あなたのサイトに合った、適切なページに変えて指定すること。

「サービス詳細ページと地図ページを見たユーザー」というセグメント名を付け、「保存」をクリックしよう(図3黒枠部分)。

なお「AND」(図4紫枠部分)で「ページ」「完全一致」「/access.html」と設定しても意味としては同じように思えるのだが、その方法だとユーザー数はゼロとなるのでおそらく間違いなのだろう。

「ユーザー」と「セッション」のフィルタ選択と、「AND」や「+ フィルタを追加」が複数設定に絡んでくると、動作検証も非常に困難になり筆者でも完璧にはまだ理解できていない部分があるが、今回の目的ではおそらくこの設定で間違いないだろう。

B.「実店舗のある地域からアクセスがあったユーザー」セグメントの設定

次の「実店舗のある地域からアクセスがあったユーザー」セグメントの設定は、新しいセグメントを作成する初期画面に現れる「ユーザー属性」(図5赤枠部分)の画面をそのまま利用する。ユーザー属性の一番下にある「地域」図5青枠部分)で指定しよう。図5がその設定例だ。

図5:「愛知県からアクセスがあったユーザー」のセグメント

たとえば実店舗のある地域が「愛知県」であれば、地元である「愛知県からアクセスがあった」という条件は、「地域」「完全一致」「Aichi Prefecture」とする(図5青枠部分)。

この「地域」というディメンションは、都道府県のレベルでエリアを指定できる。

都道府県名 地域ディメンションでのエリア
北海道 Hokkaido
青森県 Aomori Prefecture
岩手県 Iwate Prefecture
宮城県 Miyagi Prefecture
秋田県 Akita Prefecture
山形県 Yamagata Prefecture
福島県 Fukushima Prefecture
茨城県 Ibaraki Prefecture
栃木県 Tochigi Prefecture
群馬県 Gunma Prefecture
埼玉県 Saitama Prefecture
千葉県 Chiba Prefecture
東京都 Tokyo
神奈川県 Kanagawa Prefecture
新潟県 Niigata Prefecture
富山県 Toyama Prefecture
石川県 Ishikawa Prefecture
福井県 Fukui Prefecture
山梨県 Yamanashi Prefecture
長野県 Nagano Prefecture
岐阜県 Gifu Prefecture
静岡県 Shizuoka Prefecture
愛知県 Aichi Prefecture
三重県 Mie Prefecture
滋賀県 Shiga Prefecture
京都府 Kyoto Prefecture
大阪府 Osaka Prefecture
兵庫県 Hyogo Prefecture
奈良県 Nara Prefecture
和歌山県 Wakayama Prefecture
鳥取県 Tottori Prefecture
島根県 Shimane Prefecture
岡山県 Okayama Prefecture
広島県 Hiroshima Prefecture
山口県 Yamaguchi Prefecture
徳島県 Tokushima Prefecture
香川県 Kagawa Prefecture
愛媛県 Ehime Prefecture
高知県 Kochi Prefecture
福岡県 Fukuoka Prefecture
佐賀県 Saga Prefecture
長崎県 Nagasaki Prefecture
熊本県 Kumamoto Prefecture
大分県 Oita Prefecture
宮崎県 Miyazaki Prefecture
鹿児島県 Kagoshima Prefecture
沖縄県 Okinawa Prefecture
注:HokkaidoとTokyoはPrefectureがつかないが、この仕様は今後変わる可能性があるので注意してほしい。

それより細かいエリアを絞り込みたい場合は「市区町村」というディメンションを利用すればよい。このレベルだと、たとえば「東京都港区」なら「Minato」、「大阪市」なら「Osaka」といった具合に指定することになる。

「実店舗のある地域からアクセスがあったユーザー」というセグメント名を付け、「保存」をクリックしよう(図5黒枠部分)。

注意点としては、この地域のデータは、ユーザーがサイトを利用したときに接続していたIPアドレスの情報をもとに推定しているので、それほど正確性の高い情報でもないし、あまり絞り込むとリストに溜まるユーザー数も少なくなる。よほど大きなサイトでもなければ市区町村レベルまで絞り込まなくてもよいのではないだろうか。

また、実店舗が各地域に複数ある場合や、実店舗が特定の1つの地域にあったとしても、別の場所からのサイト利用が普通にありそうな場合は、実店舗への誘導を目的とした広告はあまり意味がないので、そこを考えたうえで判断をしてほしい。

それぞれのセグメントをもとにしたユーザーリストを作成する方法

各セグメントを作成したら、次はこれをもとにしたユーザーリストの作成だ。レポートに掛けているセグメントの右に表示されている下矢印記号(図6赤枠部分)をクリックして表示される機能から「ユーザーリストを作成」(図6青枠部分)を選択する。

図6:セグメントを選択してユーザーリストを作成する

出てきたユーザーリスト作成画面のリンクの設定で、「ビュー」と「AdWordsのアカウント」を選択(図7赤枠部分)して次のステップに進めば、図7のユーザーリストの定義画面になる。

図7:ユーザーリストの定義で、「ルックバック日数」と「有効期間」を指定する画面

「サービス詳細ページと地図ページを見たユーザー」セグメントから作成するユーザーリストの「ルックバック日数」の指定は、2つのページを見たことが過去30日以内にあるという「30日間」と一番長くしておこう(図7青枠部分)。そうすれば、別の訪問でも30日間にどちらかのページを見たという緩い条件になるからだ。なるべく多くユーザーリストを溜めて広告を出したい場合は、条件を緩くしてあげよう。

もう1つの「実店舗のある地域からアクセスがあったユーザー」セグメントから作成するリストの場合は、特に期間で意味あいが変化するものでもないので、リストを早く溜めるためにもこちらも「30日間」でよいだろう。

「有効期間」(図7緑枠部分)はどの程度リストを新鮮に保つかという観点で指定しよう。その実店舗でどのような商売をしているのかにもよるが、この例では90日間としてある(図7緑枠部分)。広告の目的などに応じて適切な日数を設定しよう。

あとは、ユーザーリストに名前を付けて(図7紫枠部分)、「保存」(図7黒枠部分)する。これでAdWords側でリマーケティングリスト用のユーザーリストとして選択できるようになる。

2つのセグメントを組み合わせて「ブログを訪問したことがある地元ユーザー」にAdWordsで広告を出稿するには?

AdWords側では、キャンペーンあるいは広告グループで、1つ目のセグメントと2つ目のセグメントをもとにしたリマーケティングリストを選択する。冒頭にも書いたが、条件を足し算するか掛け算するかは、

  • リストがどのくらいの量になるのか
  • 広告を広めに出すか、狭めに出すか

という狙いに応じて選択すればよい。AdWordsのユーザーリストは、「OR」か「AND」か「NOT」で組み合わせることができる。詳しい設定の方法は、第72回の記事を参照していただきたい。

今回のユーザーリストの活用の際の注意点としては、業界によってユーザーのネット活用状況が異なるので、今回紹介する例は、必ずしもどの業界でも適用できるものではない、ということだ。

たとえば、飲食店などの集客は、「食べログ」「ぐるなび」といった飲食店情報を集めたサイトなど、ネットに大きく依存しているかもしれないし、ホームセンターや金物屋、雑貨屋などのユーザーはそれほどWebサイトを見ないかもしれない。

しかし、自社サイトが認知や集客のためにある程度意味のある場合は、実店舗へユーザーを誘導するために自社サイト訪問者を活用するのは有効だろう。そのあたりを見極めて、活用してみてほしい。

 

※Web担当者Forum参照

サイト内検索のデータ分析から成果を伸ばした&問題を解決したケーススタディ2件(後編)

サイト内検索のデータを利用してサイトを改善したケーススタディ2件 ―― サイト内検索をアクションにつなげる

前編で紹介したサイト内検索レポートだけでは抽象的過ぎるかもしれない。実際に適用された例を見るほうが理解しやすい場合もあるだろう。

そこで以下では、サイト内検索データを具体的にどう使って、意味を持つ行動へとつなげていくか、2件のケーススタディで紹介しよう。

  • 検索されているけれどもコンテンツがないキーワードに対応したコンテンツを作って成果アップ
  • 他メディアで実施しているキャンペーンのLPをわかりやすく示して迷子を解消

という、2つの事例だ。

ケーススタディ1 検索されているけれどもコンテンツがないキーワードに対応したコンテンツを作って成果アップ

サイト: ポップカルチャーのパブリッシャー(オンラインのみ)

マーケティングチャネル: SEO、ソーシャル、コンテンツ

問題点:

  • このサイトでは、ニッチ分野のポップカルチャーの有名人を話題にしたブログを毎日5~8件アップデートして、トラフィックを得ている。
  • 11月にトラフィックが停滞し、その後に減少し始めた。

調査:

  • このサイトは、他サイトではほとんど取り上げられていないニッチ分野の有名人に関するコンテンツを作成することで成功している。それによって、SERPでも、熱心なソーシャルメディアファンの間でも、独占的な地位に立てた。
  • さらに詳しく調べると、ソーシャルトラフィックが確実に減少している一方で、オーガニック検索トラフィックは前月からほぼ変わっていないことがわかった。
  • 徹底的なコンテンツ分析を行った結果、同じニッチ分野の有名人について作成されているコンテンツが増えていることが分かった。ソーシャルおよびオーガニックトラフィックが徐々に減少していたのは、これが原因だった。
  • このサイトはコンテンツの枯渇に苦しんでおり、ライターたちは同じトピックを何度も取り上げていた。
  • トラフィックを増やすには、ニッチ分野の新たな有名人を中心としたコンテンツを作成して、取り組みの幅を広げる必要があった。

対応策:

  • サイト内検索キーワードのレポート([行動]>[サイト内検索]>[サイト内検索キーワード])で、訪問者がサイト上で探している情報を調べた。
  • 訪問者が探していたのに検索結果が表示されなかったコンテンツを確認した。
  • このリストをExcelに取り出し、レポートで見つかった検索キーワードに基づいてライターたちに新しいコンテンツを作成してもらった。

※Web担編注 サイト内検索で結果がなかったことをGoogleアナリティクスで分析できるようにするには、トラッキングコードをカスタマイズする必要がある。

この図ではフィルタに「no-results」を指定しているが、これはサイト内検索で結果がなかったときに検索キーワードに「no-results」を追加するようにトラッキングコードを工夫しているためで、標準的なトラッキングコードでは、このようにフィルタしても望む結果は得られない。

結果:

この戦略を開始すると、サイトに次のような驚くべき成果が現れた。

  • トラフィックが前月比で201.05%増加
  • ページビューが前月比で210.99%増加
  • セッション時間が3.30%増加
  • セッション時間が3.15%増加
  • 直帰率が4.75%低下

まさに右肩上がりだ!

ケーススタディ2 他メディアで実施しているキャンペーンのLPをわかりやすく示して迷子を解消

サイト: オンライン旅行サイト

マーケティングチャネル: SEO、PPC、メール、ソーシャル、コンテンツ、ディスプレイ、テレビ、ラジオ、紙媒体

問題点:

  • クライアントのサイト上では、サイト内検索数が前月から大幅に急増したが、サイト内検索後の行動に関する指標がパッとしなかった。
  • 検索ボリュームと検索率は、ともに前月の2倍近く(検索ボリュームは3万5457から6万5032件、検索率は4.37%から8.56%)になった。

調査:

  • 詳しく調べると、サイトのトラフィックが前月比で4万件増加していた。セグメント化したところ、この増加はもっぱらオーガニック検索のトラフィックだった。
  • Googleアナリティクスの[ランディングページ]レポートの「自然検索トラフィック」セグメントで、トラフィックが増加したページを調べた。

    ([行動]>[サイトコンテンツ]>[ランディングページ]に「自然検索トラフィック」セグメントを適用)

  • すると、前月から増加したトラフィックは100%トップページに向かっていた。

    これは異常だ。というのも、オーガニック検索トラフィックの80%は通常、トップページではなく、サイト内の深い階層に向かうからだ。

  • 次に、Google Search Console(サーチ・コンソール、旧称:Googleウェブマスターツール)の検索アナリティクスレポートで、トラフィックの増加を招いているキーワードを調べた。

    (Google Search Consoleのホームページ>[検索トラフィック]>[検索アナリティクス])

  • Google Search Consoleの分析では、増加の原因が、ブランド名を含むキーワードと「プレゼント」という言葉で構成されるクエリにあることが分かった。「クライアント名 プレゼント プロモーション」や「クライアント名 プレゼント」などといったキーワードだ。

対応策:

  • クライアントに調査結果を報告したところ、メールのリードを生み出すそうとして、プレゼントを前面に出した一連のオフライン広告を打っていた。

    注: 大企業では、従業員、代理店、契約業者、コンサルタントを使って、複数の取り組みをさせていることが多い。取り組み間の連携が取れていない場合も珍しいことではない。

  • プレゼントに関する記述は、直接入力しない限り見つけにくいランディングページにあった(www.example.com/presentなど)。
  • クライアントに対し、トップページにCTA(Call to Action:行動喚起)を追加し、そこからプレゼントページにリンクするようアドバイスした。

結果:

  • 検索を伴うセッションは10%近く減少
  • 結果のページビュー数/検索は6. 45%増加
  • 平均検索深度は9. 01%増加
  • 最も重要なのは、ユーザーがプレゼントページを見つけられたことだ。メールのリードは245%増加した!

最後に

適切にマイニングすれば、サイト内検索のデータからは、ウェブコンテンツ、デザイン、検索エンジン最適化の取り組みを大幅に改善するために必要な情報が得られるだろう。

※Web担当者Forum参照

サイト内検索をGoogleアナリティクスで分析してサイトを最適化する方法(前編)

サイト内検索のキーワードを正しく分析して、コンテンツやSEO、ユーザージャーニーを改善するための基本的な方法を解説。

 

Googleアナリティクスからキーワードデータが消えたとき、僕は猛烈に腹が立った。

当然だ。キーワードデータがなくて、一体どうやってウェブサイトを最適化できるというのか。

しかし、すぐにそれほど怒る必要などないと思い直した。それどころか、このとき、検索エンジンからのキーワードデータがいかに取るに足りないものかに気づいたのだ。

検索エンジンはきわめて優秀だ。コンテンツを適切に最適化すれば、こちらの意図するキーワードで見つけてもらえるだろう(検索結果を検証するには、GoogleアナリティクスでSEOダッシュボードを設定するといいだろう)。

本当に価値のあるキーワードは、訪問者がサイト内検索で使用するキーワードだ。

サイト内検索のキーワードを正しく分析すれば、ユーザーがコンテンツにエンゲージメントする理由方法を明らかにできる。そこで得られる情報を使えば、コンテンツやSEO、ユーザージャーニーを改善するための方向性を明確にできる(それが、コンバージョン、リード、売り上げの増加につながる)。

この記事では、次の3つを取り上げる。

  1. Googleアナリティクスでサイト内検索レポートを設定する方法
  2. Googleアナリティクスで4つのサイト内検索レポートにアクセスして、分析する方法
  3. サイト内検索のデータを利用してサイトを改善したケーススタディ2件

Googleアナリティクスでサイト内検索レポートを設定する方法

Googleアナリティクスのアカウントの準備

詳細に入る前に、Googleアナリティクスアカウントで次の設定を済ませておいてほしい。

  1. 内部トラフィックを除外する(フィルタ) ―― これをやらない企業がいかに多いことか。データの品質に関して言えば、このシンプルなフィルタが大きな違いを生む。ウェブサイトの内部トラフィックは、必ずすべて除外しよう(設定の手順は、Googleアナリティクスで内部フィルタを設定する方法を参照)。
  2. 目標、イベント、コンバージョン ―― ユーザーの意図を明らかにするには、レポートをコンバージョン別にセグメント化できなければならない。ウェブサイトでは、必ずKPI(重要業績評価指標)を明確に定義しよう。これは、Googleアナリティクスでは目標で表される(設定の手順は、Googleアナリティクスで目標を設定する方法を参照)。

補足情報: ウェブサイトでGoogleアナリティクスを設定する方法

Googleアナリティクスのサイト内検索レポート設定

Googleアナリティクスのタグを普通にサイトに設置しても、サイト内検索レポートは利用できない。データを得るには、Googleアナリティクスに情報を手動で入力する必要がある。

うまく動作させるには、次の手順で設定しよう。

  1. Googleアナリティクスにログインし、対象サイトの[アナリティクス設定]タブに移動する。
  2. 右にある[ビュー]の[ビュー設定]をクリックする。
  3. 下にスクロールして、[サイト内検索の設定]に行く。
  4. [サイト内検索のトラッキング]のボタンをクリックして、設定を「オン」にする。

さらに、サイトでサイト内検索のキーワードを示すクエリパラメータを確認する必要がある。

  1. ブラウザの新しいタブで、自分のウェブサイトを開く。
  2. ウェブサイトのサイト内検索ボックスに「seo」など適当なキーワードを入力して、サイト内検索を実行する。
  3. ウェブサイトのサイト内検索結果ページが表示される。
  4. サイト内検索結果ページのURLを見る(以下のスクリーンショットを参照)。
  5. 検索キーワードが、「?」「任意の文字」「=」に続いて表示されている。
  6. 等号(=)の前の文字が、そのウェブサイトのクエリパラメータだ。
  7. この文字を、Googleアナリティクスのサイト内検索の設定にある[クエリパラメータ]ボックスに入力する。
  8. [保存]をクリックする。

  • 検索クエリ: seo
  • 検索結果ページURL: http://webris. org/?s=seo
  • パラメータ: ?s=seo
  • Googleアナリティクスの設定で[クエリパラメータ]に指定する文字: s

Googleアナリティクスでは、この設定をする前に行われた検索は記録されていない。入手できるのは設定後に行われた検索のデータだけだ。

そのため、Googleアナリティクスでサイト内検索のトラッキングを設定したら、サイト内検索データの分析を始めるまで、30日ほど待つ必要がある。そうしないと、意味のある分析を行えるほど十分なデータは得られないだろう。

Googleアナリティクスで4つのサイト内検索レポートにアクセスして、分析する方法

サイト内検索のデータにアクセスするには、Googleアナリティクスで[行動]>[サイト内検索]に移動する。

[サイト内検索]の下には、次の4つのレポートがある。

  • サマリー
  • 利用状況
  • サイト内検索キーワード
  • 検索ページ分析

レポート1:サマリー

アクセス方法: [行動]>[サイト内検索]>[サマリー]

レポートからわかること: サイト内検索に関する指標の概要を一覧表示する

どのような知見が得られるか:

  • 検索を伴うセッション、検索による離脱数の割合、再検索数の割合 ―― これらの指標を併せて確認すると、訪問者がコンテンツをどのように見つけるかについて、多くの情報が得られる。3つとも数字が大きければ、ユーザーは探している情報を見つけられないでいる可能性が高い。
  • 検索後の時間、平均検索深度 ―― 逆に、これら2つの指標が大きければ、ユーザーはサイト内検索に多くの価値を見出していると言えるだろう。
  • サマリー(グラフ) ―― サイト内検索の急激な増減に十分注意しよう。この期間にキャンペーンを実施していただろうか。トラフィックのセグメントを使って、原因を調査しよう。

レポート2:利用状況

アクセス方法: [行動]>[サイト内検索]>[利用状況]

レポートからわかること: サイト内検索を使った場合のユーザージャーニーと、使わなかった場合のユーザージャーニーの比較

  • Visits Without Site Search ―― サイト内検索を使わなかった訪問
  • Visits With Site Search ―― サイト内検索を使った訪問

どのような知見が得られるか:

  • ページ/セッション、平均セッション時間 ―― サイト内検索を使った訪問の方が閲覧ページ数とセッション時間が多い場合は、ウェブサイトのコンテンツが適切であることを示している(つまり、ユーザーは探しているコンテンツを見つけている)。

    これらの指標に注目して、ウィジェット、サイドバー、「オススメの記事」などの表示をテストし、ナビゲーションの改善方法を見つけよう。

  • 目標のコンバージョン率、目標の完了数 ―― これらは重要な指標だ。簡単に言うと、サイト内検索が目標の完了を後押しする役に立っているかどうかがわかる。

    役に立っている場合は、サイト内検索をもっと目立たせたり、明確なCTA(Call to Action:行動喚起)を使って強調したりすることを検討するのもいい。

  • セカンダリディメンション ―― このレポートに多くのディメンションを追加して、さらに深い洞察を得ることができる。

    僕が追加したいのは「メディア」だ。「サイト内検索を使った訪問」と「サイト内検索を使わなかった訪問」それぞれについて、トラフィックメディアごとの内訳を教えてくれる。

レポート3:サイト内検索キーワード

アクセス方法: [行動]>[サイト内検索]>[サイト内検索キーワード]

レポートから分かること: よく使われる検索キーワードと、対応するエンゲージメント指標を一覧表示する

どのような知見が得られるか:

  • 各エンゲージメント指標を見て、検索キーワード間で差がないかを確認する。ある検索キーワードの検索による離脱数の割合または再検索数の割合が異常に高い場合、たいていは、訪問者が探しているコンテンツがなかった可能性が高い。
  • すべてのキーワードのリストを見る。これらのキーワードがPPCおよびSEOキーワードターゲティング戦略に含まれているだろうか? 含まれていない場合は、含めよう。これらのキーワードは、訪問者がサイトで見つけたいと期待しているキーワードだ。
  • トラフィックチャネルに絞り込むセグメントを追加して、サイト内検索がいちばん多いチャネルを確認する。これらのキーワードがPPCおよびSEO戦略と一致していなければならない。訪問者がサイト内検索を使って、探している情報を再検索している場合は、サイトのランディングページが適切ではなかった、ということかもしれない。

レポート4:検索ページ分析

アクセス方法: [行動]>[サイト内検索]>[検索ページ分析]

レポートから分かること: ユーザーがクエリを実行したページ

どのような知見が得られるか:

  • 全体 ―― データの全体像を見ることで、ユーザーがコンテンツの検索時に問題を抱えている箇所がわかる。

    自分のサイトでトラフィックの多いページの構造をよく見てほしい――ユーザーは、必要な情報を見つけられるだろうか?

  • セカンダリディメンション ―― 僕なら、「前のページ遷移」ディメンションを追加したい。これは、ユーザーがサイト内を移動する際に遭遇する問題に対して、その移動の様子を分かりやすくしてくれる。

各レポートにセグメントをかける

アクセス方法: [行動]>[サイト内検索]にあるいずれかのレポート

レポートから分かること: セグメントは、さらなる奥行きと価値を追加するものだ。僕はよく、次のようなセグメントを使って、さらに多くの知見を引き出している。

  • モバイル トラフィック ―― モバイルでセグメント化すると、訪問者はモバイルからサイト内検索を使うことの方が多いと分かる。この情報からは、モバイルでのデザインやレイアウトに関する知見が得られる。
  • コンバージョンに至ったユーザーまたは購入したユーザー ―― サイト内検索はコンバージョンを促進しているか、それとも障害を増やしているだろうか。
  • 自然検索トラフィック ―― 検索エンジンを通じてウェブサイトを見つけたユーザーのうち、改めてサイト内検索をしているユーザーの割合はどれくらいだろうか。サイト内検索で使われるキーワードが、ユーザーがあなたのサイトで本当に探しているキーワードだ。
  • リピーター ―― リピーターは忠実だ。リピーターになるのは、コンテンツを楽しんでいるからだ。サイト内検索のデータを使って、こうしたユーザーに最高のサービスを提供するために必要なコンテンツを見つけよう。

※Web担当者Forum参照

 

Google Analyticsに対応したExcelアドインなどデータ接続ツール3種12製品を発売

グレープシティ株式会社
- データ接続ツールのCDataがGoogle Analyticsなど3つのサービスに対応 -

グレープシティ株式会社(本社:仙台市泉区紫山3-1-4、代表取締役社長:馬場 直行)は2015年7月29日に、Webアクセス解析ツールのGoogle AnalyticsやGoogle Appsなど3種のサービスに対応したデータ接続ツールをノンプログラミングデータ接続ツール「CData(シーデータ)」シリーズに追加・販売を開始しました。

グレープシティの提供する「CDataシリーズ」は企業内で利用が拡大し続けるクラウドサービスのデータを手軽に活用できるよう、ノンプログラミングでExcelやAccessといったオフィス製品やBIツールと接続できるようにした「データ接続ツール」のブランドです。

今回CDataシリーズが対応したクラウドサービスはアクセス解析ツールの「Google Analytics」、Googleのクラウド型グループウェア「Google Apps」、Microsoftの顧客管理サービスであるDynamics CRMの3種類。各種類ともExcelアドイン、ODBC、JDBC、ADO.NET版を用意しており合計12製品をリリースします。
[画像1: http://prtimes.jp/i/13563/5/resize/d13563-5-560952-0.jpg ]

多くの企業が自社サイトのアクセス数を分析するツールとして利用しているGoogle Analyticsと接続する「CData for Google Analytics 2015J」では、ページビュー数やセッション数、AdWordsの費用といったサイトアクセスデータをExcelや各種のBIツールで直接取得して分析したり定時レポートを作成したりできます。

また、「CData for Google Apps 2015J」ではGmailで利用する連絡先データや、カレンダーに登録したタスクなどをExcelやODBCをサポートしているアプリケーションで取得できます。ADO.NET版を利用すれば、既存の社内システムとGoogle Appsを連携させることも簡単です。「CData for Dynamics CRM 2015J」はマイクロソフト社の顧客管理パッケージDynamics CRMで管理されている見込み客や取引先などのデータテーブルをほかのアプリケーションで活用したり、関連するサブシステムを開発したりする際に有効です。

★CDataシリーズの価格やトライアル版、初めての方向けの記事などをWebサイトで公開しています。
http://www.grapecity.com/tools/info/cdata/

————–
新製品の特長
————–
CData for Google Analytics 2015J
[画像2: http://prtimes.jp/i/13563/5/resize/d13563-5-564119-1.jpg ]

無料で使えるアクセス解析サービスのGoogle Analyticsをデータソースとして利用できる製品群です。ODBC版や
Excel アドイン版を利用すると、Microsoft AccessやExcelといったOffice製品、あるいはTableau(タブロー)などのBIツールとAnalyticsの各種データをノンプログラミングで接続できます。例えば、ランディングページごとの集客量やリスティング広告から流入したユーザーのコンバージョン率をExcelでグラフ化したり、ピボットテーブルで分析したりできます。

CData for Google Apps 2015J
「CData for Google Apps」は、一般的なデータベースと同じインタフェースで、Google Appsの連絡先やカレンダー上のタスクのデータを取得できます。
また、Googleドライブのファイルとフォルダ一覧に簡単に接続する手法を提供します。CData for Google Appsをインストールし、Google Appsの認証情報を設定するだけで、すぐに使用できます。Google Appsが公開しているAPIを学習する必要はまったくありません。

CData for Dynamics CRM 2015J
営業部門からマーケティング、コールセンターなど他部門に渡る業務を統合したMicrosoft Dynamics CRMで管理している膨大なデータにODBCやJDBC、ADO.NETなどで接続できます。社内の別のシステムと連携させたり、ADO.NETを使ってDynamics CRMのデータを活用したサブシステムを短期間で開発したりできます。また、営業部やコールセンターなどの部門担当者が潜在顧客の一覧を取得しExcelやAccessで、標準機能では作成できない独自の分析レポートを作成するといった使い方もできます。
[画像3: http://prtimes.jp/i/13563/5/resize/d13563-5-589197-2.jpg ]

————————-
CDataシリーズの特長
———————–
[画像4: http://prtimes.jp/i/13563/5/resize/d13563-5-675831-3.jpg ]

CDataシリーズは、「あらゆるサービスをデータソースとして簡単に利用できる」ことを目指した製品シリーズです。プログラミング経験のない業務部門のユーザーから、システム開発企業での利用まで幅広いデータ接続のニーズに応えます。

ノンプログラミングだから誰でも使える
CDataシリーズは対応サービスに対してADO.NET、JDBC、ODBC、Excelアドインの4つの接続方法ごとに製品を用意しています。Excelアドインを利用すれば、マーケティング部門のユーザーがWebサイトのアクセス数を分析する際にExcelで直接Google AnalyticsのプロファイルからPV数やセッション数、コンバージョン率などを取得し月次レポート化を作成するといった使い方ができます。また、Accessで利用する場合では、接続ダイアログからODBCデータソースを選択するだけで接続が完了します。どちらもプログラミングは不要です

データプロバイダのエキスパートが開発
CDataシリーズはインターネット技術とセキュリティ向けのコンポーネント開発企業として20年以上の業績がある /n software.inc(エヌソフトウェア)のデータプロバイダ部門が独立したCData Softwareが開発しており、データプロバイダの開発に豊富な経験と深い知識に基づき製品化されています。

日本語環境をサポート
CDataシリーズは、日本語環境のOSおよびExcelをサポートしています。ドキュメント類もすべて日本語化されています。また、開発ライセンスにはメールによる1年間の技術サポートが付属しており、対応はすべて日本語で行われますので、ご購入後も安心してご利用いただけます。

社内のデータベースにクラウドサービスのデータをコピー
CDataのキャッシュ機能を利用すると、クラウドサービス上にあるデータを社内のデータベースに丸ごとコピーすることが可能です。データ操作はコピー上で行い定期的にクラウドサービスと同期させることで、クラウド上のデータと社内データを実践的連携運用できます。

低価格で導入できる
システム間を連携するデータ統合ツール(EAI)と比較するととても安価なライセンス価格となっておりますので、手軽にクラウドサービスと連携したいという方に適したソリューションです。

———————
★CDataシリーズの詳細価格やトライアル版はWebサイトで公開しています。
http://www.grapecity.com/tools/info/cdata/
※産経ニュース参照

データ分析の三賢人はデータのどこを見る? 『Googleアナリティクス実践講座』セミナーレポート

6月30日、『達人に学ぶGoogleアナリティクス実践講座』の刊行記念セミナーが開催されました。著者の小川卓さん、野口竜司さん、MarkeZine編集長・押久保剛、さらに日本では数少ないCAOとして活躍する清水誠さんが特別ゲストに。マーケティングとデータ分析の最前線に立つ面々が一堂に介したセミナーのレポートをお届けします。

Googleアナリティクス本出版記念!
【売上に貢献するデータ分析 特別セミナー】

去る6月30日(火)、翔泳社から刊行された『達人に学ぶGoogleアナリティクス実践講座』の刊行を記念した特別セミナーが開催されました。大好評をいただいている本書には書かれていないデータ分析のコツまで飛び出したセミナー、いったいどんな内容だったのでしょうか。

講師は著者の小川卓さん野口竜司さん。司会にMarkeZine編集長の押久保剛が立ち、最後のスペシャルトークでは清水誠さんをお迎えしました。データ分析のプロである3名が揃うという珍しい光景です。参加者は70名の定員いっぱいになり、泣く泣く抽選漏れした方もいらっしゃったそうです。

改善を実現するためのアクセス解析思考&分析法

最初の講演は小川卓さん。ウェブアナリストとしてマイクロソフトやリクルート、アマゾンジャパンなどで勤務され、いまも引く手数多で活躍されています。

小川さんが強調するのは、データを分析に落とし込み、改善へと繋げる「アクセス解析思考」を身につけること。サイト分析はセグメントの理解が重要とのことから、講演のメインテーマは「Googleアナリティクス×セグメント」となりました。セグメントとはデータを特定の条件で分割して、特徴を浮き立たせることです。

とあるページのPVに対しても、全体の数字だけを見るより、新規訪問とリピート訪問で分けてみることで、気づきが得られます。全体で5万PVあるページでも、新規訪問:リピート訪問が5:5や1:4では、まったく違う情報がそこにあるといえます。

セグメントと気づき

 では、Googleアナリティクスでセグメントをうまく利用するにはどうすればいいのか。小川さんはアドバンスセグメントの利用を勧めます。デフォルトのセグメントは「直帰セッション」や「参照トラフィック」「購入したユーザー」など全22種類。これらはユーザー属性、コンバージョン、集客、その他に分類することができます。

セグメント

 アクセス解析思考を身につけるには、任意でセグメントを作成できるカスタムセグメントの活用が不可欠です。ユーザー属性やテクノロジー、行動などでセグメントを分けることでより多くの気づきを得られることができ、そこからどうすればいいのかに繋げられるというわけです。

小川さんのおすすめカスタムセグメントをご紹介しましょう。それぞれ、小川さんからフィルタ設定のテンプレートをいただいておりますので、併記しています。ぜひご活用ください。

3ページ以上の閲覧 【テンプレートはこちら

これによって、サイト認知や活用に繋がっている訪問の割合を把握することができます。

東京以外からのアクセス 【テンプレートはこちら

このセグメントは、地域差の把握に利用することができます。例えば北海道や愛知、大阪で注目されている記事や商品などを知ることで、地域に対応した施策を講じられます。

TOP流入×新規 【テンプレートはこちら

サイトのTOPページが、新規訪問を招くのにどれほど効果的なのかを評価できます。A/Bテストへの転用も可能です。

3ワード以上の検索フレーズ 【テンプレートはこちら

検索ワードは多ければ多いほど、そのユーザーのニーズが深く表れていると考えることができます。「MarkeZine、Googleアナリティクス」よりも、「MarkeZine、Googleアナリティクス、初心者」のほうが、より詳しくニーズを把握できますね。

特定ランディングページからの遷移率 【テンプレートはこちら

ランディングページからほかのページヘどれくらい誘導できているのかを評価できます。

新規でページを見た人の再来訪 【テンプレートはこちら

それぞれのページがどれくらい再訪問されているかを評価することができます。

こうしたセグメントを見ることで、改善のヒントとなる「規則性」と「特異点」が分かるようになります。単にデータを見つめるのではなく、セグメントで分析することが大事だということです。

実際にどう改善すればいいのか?

しかし、小川さんが注意してほしいと考えるのは、データ分析から改善施策は生まれないということ。データはいいところと悪いところ、そして時系列の傾向を教えてくれるだけ。実際にどう改善すればいいのかは、利用者が考えなければなりません。

そのための方法として、小川さんは同業他社の事例や自社の成功事例を参考にするとよいといいます。他社のサイトやアプリにしても、なぜその施策を行なっているのか、なぜこのページ構成なのかといった背景を考えることが大事です。

また、いざ改善策が必要なときに事例を探すのではなく、普段から「いいな」と思ったページや画面、UIはスクリーンショットを撮影し、URLとともに保存しておくことが欠かせません。施策の効果測定のためのデータだけでなく、こうした一手間を積み重ねておくことが、アクセス解析思考――データを分析に落とし込み、改善へと繋げる力となって身についていくのです。

矢継ぎ早に繰り出された小川さんの講演でしたが、その内容はとても濃く、ぜひ本書『達人に学ぶGoogleアナリティクス実践講座』で味わっていただければと思います。

進化を続けるGoogleアナリティクス徹底解説

続いての講演は野口竜司さん。本セミナーの主催であるイー・エージェンシーのマーケティング・サービス開発担当取締役を務めていらっしゃいます。Googleアナリティクスの理解と活用に関しては、国内最高のスペシャリストです。

そこで、野口さんはアップデートが続くGoogleアナリティクスの「進化」を解説してくださいました。いま注目を浴びているユニバーサルアナリティクスの説明も含めた内容となりました。

Googleアナリティクス 4つの進化

デジタルマーケティングプラットフォームとしてのGoogleアナリティクスは、4つの進化を遂げています。その4つとは、ベースバージョンアップアドプラットフォームとしての進化ビッグデータ活用基盤としての進化アプリプラットフォームとしての進化です。

デジタルマーケティングプラットフォーム

ベースバージョンアップ

そもそもユニバーサルアナリティクスとは、Googleアナリティクスの新バージョンだということができます。野口さんいわく、ユニバーサルアナリティクスでしか使えない機能も増えており、早期に移行して損はない、とのこと。まだ移行していない方は、ぜひユニバーサルアナリティクスに変更しておきましょう。設定画面から確認できます。

更新点としては、カスタム変数がカスタムディメンションとなり、カスタム指標が追加されました。皆さん、指標とディメンションはきちんと理解できていますか? 本書でも、また本講演でも野口さんはこの2つをまず理解するのが大事だとおっしゃっています。指標はレポートで表示する数値、ディメンションはレポートの切り口や分析軸のことです。「(指標、例:ページビュー数)を(ディメンション、例:記事ページ)ごとに見たい」と覚えましょう。

カスタムディメンション
カスタム指標

 また、UIが変更され、eコマースの機能が大幅に拡張されたのが大きな特徴です。特にeコマースはユーザー軸での分析と商品軸での分析が強化、歩留まりが分かるようになりました。

アドプラットフォームとしての進化

広告配信のプラットフォームとしても、Googleアナリティクスは進化しました。AdWordsとGoogleアナリティクスセグメントを組み合わせることで、リマーケティングに活用することができます。

例えばGoogleアナリティクス上で「商品をカートに入れたが購入しなかったユーザー」のセグメントを作成すれば、このユーザーに対してリマーケティングできるというわけです。

AdWords

 また、会員情報(CRMデータ。個人情報を除く)をGoogleアナリティクスにインポートすることもでき、会員情報によって拡張されたGoogleアナリティクスのセグメントリストでリマーケティングの配信制御が可能です。普段Googleアナリティクスで計測できないデータからしか分からない「いいお客さん」かどうかといった観点をGoogleアナリティクスに組み込めるようになったのです。

ビッグデータ活用基盤としての進化

Googleアナリティクスを利用している企業では、これまで蓄積されてきた大量のデータ――ビッグデータがあるでしょう。有償版のプレミアムバージョンで、GoogleアナリティクスのデータをBigQueryにエクスポートできるようになりました。

それにより、例えばBigQueryを統計ソフトRで統計解析し、コンバージョンに近いユーザーをスコアリング。結果をBigQueryに反映し、Googleアナリティクスに再度インポートしてリマーケティングに活用するなどのことができるようになりました。これらはGoogleアナリティクスプレミアムでのみ提供されているサービスですが、より深くデータ分析・活用を行なうには欠かせない機能といえるでしょう。

BigQuery

 Googleアナリティクスにはさまざまな外部CRMデータをインポートすることができます。カスタム指標とカスタムディメンションを駆使し、適切なマーケティングに活用してみてください。

機械学習(スマートリスト)はコンバージョンに繋がる可能性の高いユーザーを自動的にリスト化してくれる機能です。また、Googleオーディエンスデータは属性別レポートを作成できるなど、各属性ユーザーに対しての詳細な分析やリマーケティングを行なうために必要になりますので、ぜひ設定をオンにしておきましょう。

アプリプラットフォームとしての進化

Googleアナリティクスはウェブサイトで利用されていますが、近年はアプリのデータ分析にも利用されています。Google Playだけでなく、iTunesもパラメーターを運用するなどすれば計測ができます。世界中でウェブサイトよりもアプリでの活用に重点が置かれつつある中で、アプリ計測の重要性が急速に増すことは容易に想像ができることでしょう。

アプリ計測

すばやく新機能を把握し、快適なデータドリブン環境を

野口さんは最後に、Googleアナリティクスプレミアムの先進的な活用事例を紹介してくださいました。CRMインポートデータとdoubleclickによるCRMリマーケティングの実践や、統計ソフトRを活用したBigQuery+リマーケティング配信、さらにTVCMとYoutubeの効果測定などが行なわれているそうです。

そして、「Googleアナリティクスの新機能をすばやく把握し、他社が利用し始める前に快適なデータドリブン環境を整えましょう」とまとめられました。機能が多く、最初はとっつきにくい感じのあるGoogleアナリティクスですが、1つずつ理解していくことで、応用の幅が広がっていきます。

本書でもそのことは強調されていますので、ぜひ基本的なところから勉強してみてください。機能について詳しく知りたい方は、『達人に学ぶGoogleアナリティクス実践講座』をどうぞ。

清水さんを交えて、質疑応答スペシャルトーク

刊行記念セミナーの最後を締めくくるのはスペシャルトーク……と思いきや、急遽、受講者の方からの質問を受けて解説する質疑応答トークとなりました。

ここからは講師両名に加え、清水誠さんが登壇。清水さんは日本のデータ分析の第一人者と言っても過言ではないほどの存在で、国内では数少ないCAO(Chief Analytics Officer)として、いまは電通レイザーフィッシュなどで活躍されています。

小川さん、野口さん、清水さんの三賢人が揃い踏みということで、データ分析に関するどんな質問にも答えてくださるでしょう! ちなみに司会はMarkeZine編集長の押久保です。

スペシャルトーク
左から押久保、小川さん、清水さん、野口さん

Adobe AnalyticsからGoogleアナリティクスへ

最初に飛び出したのは、Adobe Analyticsを使っていたがGoogleアナリティクスへ移行することになったので、どういう点に注意すればよいか、という質問でした。

清水さんは、全然別物なので割りきって、違うものとして利用する、とあっさり回答。小川さん、野口さんも基本的には同じ考えで、数字の定義やデータの取り方が異なるので、割りきりが重要だということです。

どのデータを見ればいいのか分からない

次の質問は、どのデータを見ればいいのかわからないというもの。小川さんは一言目に「最初は広い視野でセグメントするのが大事」と答えました。まずは流入元などを見て、そこから細かいセグメントを見ていくのがいいそうです。

そして大事なことは、これは野口さんも強調されていましたが、改善施策、分析後のアクションをイメージすれば必要な分析軸(ディメンション)も見えてくるということ。「こういうユーザーにこうなってほしい」とイメージしておけば、どのデータを見ればいいのか、想像ができてくるのではないでしょうか。

清水さんも、ディメンションの向こうには人がいると捉えれば、グルーピングしやすくなり、どう分析すればいいのか分かるようになるとおっしゃっていました。

1日のセッション数が少ないサイトでのA/Bテスト

1日のセッション数が数百しかないサイトでは、A/Bテストをどう行なえばいいのか、という質問もありました。たしかに、判断材料となる数字が小さいと、それが本当に他方に比べて優れているのかは自信が持てません。

野口さんは、母数が少なくてもテストバリエーションの振り幅が大きければ構わないといいます。例えばバナーのA/Bテストを行ない、一方が3クリックで、他方が30クリックだった場合、クリック母数は少なかったとしても、Optimizelyのような統計エンジンを搭載したツールだと、しっかりとしたバリエーションごとの差が出ていれば統計的有意性を高く評価してくれる、とのことです。

清水さんは、コンバージョンの立て方を工夫すべしとのこと。購入数だけで測るのではなく、カートに入れた段階や、あるいはランディングページに1か月以内に戻ってきた率などでもテストは可能なのでそうです。

小川さんも、複数のチェックポイントを作ってその次のアクションと成果を見るのが重要だとの回答。ページを改善したのなら、そのページのセッション数だけでなく、そこから別のページに遷移したのかどうかを見る必要があるということですね。

また、小川さんが「明らかにやったほうがよいと思えることはA/Bテストをしなくてもいいのでは」と答えたことで、A/Bテスト必要派と不要派でバトルが勃発。野口さんはテスト必要派として、どんなときでもできるだけA/Bテストを実施することをお薦めするとのこと。ささいな変更でも大きく数値が下がることがあるという実経験から、A/Bテストをやっておきさえすれば、さまざまなリスクを回避できるとおっしゃいます。落としどころが難しいこの議論、清水さんが「改善してポテンシャルを高めることができるなら、テストをしたらいい。細かいところは必要ない」と答えてくださったことで、いい感じにまとまったのではないでしょうか。

進化するGoogleアナリティクス、まずは基本から

今回のセミナーではすでにGoogleアナリティクスを使っているという方が多く、これから使おうと考えている方もそれなりにいらっしゃいました。利用は早ければ早いほどいいのですが、焦らず基本を学ぶことが大切です。

達人に学ぶGoogleアナリティクス実践講座』はそうした方のためにある入門書ですので、これから導入を考えている方、まさに使い始めた方はぜひ手に取ってみてもらえればと思います。

よいデータ分析ライフを!

※MarkeZine参照

新人担当者向け! Webマーケティング基礎知識_5

この連載は、2015年4月からWebマーケティング業界に足を踏み入れた新入社員や、新たにWeb担当者に着任した新人マーケターを対象に「覚えておきたい基礎知識」を紹介するものです。

今回は、「広告の手法はわかったけど、どれが自社のビジネスに合っているの?」「競合はどんな風にしているの?」といった疑問を解決するヒントとなる無料分析ツールを、厳選して8つ紹介します。

目的1 : 自社のサイトの流入元を分析する

1. Google Analytics

Googleが提供する「Google Analytics」は、無料で全機能を使用することができるものとして、定番中の定番です。これを使うことで、「世の中のアクセスの9割が解析できる」とも言われています。

【分析できる主な項目】
・Webサイトに来たユーザーの属性 (性別・年齢・関心など)
・どこを経由しWebサイトに流入したのか (検索エンジン・SNSなど)
・どのページに人気があり、どのページに改善の余地があるか
・どのようにしてユーザーは購入(コンバージョン)に至っているのか
・Google Adwordsの効果測定     など

 

なお、同ツールの類似サービスとして、ヤフーが提供する「Yahoo!解析」があります。

2. Google Search Console (旧 : Google Webマスターツール)

「Google Search Console (旧称 : Google Webマスターツール)」は、Google Analyticsでは収集不可となっていた情報を集めることができます。特に注目されている機能は「検索アナリティクス」で、今までのGoogle Analyticsではセキュリティの問題で分析できなかった「どういう検索ワードで、ユーザーがWebサイトに入ってきたのか(検索クエリ)」という分析が可能です。

【分析できる主な項目】
・実際にどういうキーワードでの検索がされているか
・Webサイトに問題が起きていないか
・他のどんなサイトに、Webサイトのリンクが貼られているか
・インデックス (Googleの検索エンジンに登録されている)数     など

 

目的2 : 自社のビジネスに関連する「キーワード」を知る

3. Google トレンド

「Google トレンド」では、何年といった単位で、指定したキーワードの動向を見ることができます。ユーザーのニーズを把握するために役立つほか、自社のビジネスに関わるキーワードの人気度の情報は、Webサイトのコンテンツ制作やネット広告の設計にも活用できるのではないでしょうか。

【分析できる主な項目】
・特定のキーワードの人気度推移や地域別の人気度推移
・キーワード同士の人気度比較
・関連するキーワード     など

 

4. goodkeyword

「goodkeyword」は、ある特定のキーワードを入力すると「検索エンジンでどのように検索されているのか」という分析が可能なサービス。たとえば、「ネット広告」と入力すると、関連ワードとして「代理店」や「市場規模」「ハンドブック」「用語」「種類」「仕組み」などが入力されていることがわかる。

【分析できる主な項目】
・特定のキーワードが、Google・Yahoo Japan・Bingの検索エンジンにて、
どのようなキーワードと一緒に検索されているか

 

同ツールは、Webサイトのコンテンツを考える際だけではなく、リスティング広告のキーワード設定にもよく活用されます。なお、類似ツールとして「キーワードウォッチャー」があります。

5. Google AdWords キーワードプランナー / ディスプレイキャンペーンプランナー

「Google AdWords キーワードプランナー」と「ディスプレイキャンペーンプランナー」は、名称の通り、Google AdWordsにて提供される機能の一部。キーワードプランナーはリスティング広告を、ディスプレイキャンペーンプランナーはディプレイ広告を設計するために活用されるものです。

【分析できる主な項目】
・特定のキーワードの月間検索ボリューム
・特定のキーワードを検索する人の年齢層や傾向

 

同ツールの利用にはGoogle AdWordsのアカウント登録が必要ですが、貴重なデータが得られるため、積極的に利用すると良いでしょう。

目的3 : 競合を知る

6. SimilarWeb

「Similar Web」は、競合や他社のWebサイトにおいて「どのようにユーザーが流入しているか」を分析できるツールです。

Google Analyticsでは、分析を行いたいWebサイトにタグを埋め込む必要がありますが、同ツールでじゃ、分析対象となるサイトのURLのみでWebサイトの解析が可能です。また、無料版はブラウザのGoogle Chromeの拡張機能として提供されており、気軽に利用することができます。

【分析できる主な項目】
・推定PV数、ユーザー数
・流入元の割合
・類似サイト

 

目的4 : SNSの効果分析をする

7. Facebookページインサイト

オウンドメディアなどWebサイトの運営を任される場合は、FacebookなどのSNSの運用も任されることが多いのではないでしょうか。

公式Facebookページを保有する場合は、「Facebookページインサイト」にてユーザーの反応を確認することができます。例えば、どういった投稿が「自分たちのアプローチしたい層に人気があるのか」もしくは「反応が多いのか」ということを把握することが可能です。

【分析できる主な項目】
・公式Facebookページへのいいね数推移
・投稿へのリーチ数
・ユーザーとの交流度
・人気のある投稿
・競合のFacebookページ

 

8. Twitterアナリティクス

「Twitterアナリティクス」は、Twitterの公式無料分析ツールです。各Tweetやアカウントへの反応を数字で見られるため、今までは「なんとなく」行っていた投稿を戦略的に分析・実行できるようになります。

【分析できる主な項目】
・アカウントのフォロー数・フォロワー数の推移
・ツイートのインプレッション数 (表示回数)
・プロフィールへのアクセス数
・ツイートへの@返信数

 

いかがでしたか?

これらツールで分析を行うことで、さまざまなデータに惑わされてしまうこともあるでしょう。しかし、大切なことは「見えてきた課題が自社のWebマーケティングのゴールにどのような影響力を持っているのかや、それら課題をどう解決するか」です。ぜひ、解析した結果を目標達成のために活かしてください。

※マイナビニュース参照

「おすすめしたい本ができた」Googleアナリティクスの達人、小川卓&野口竜司両氏に新刊インタビュー

ウェブ担当者の皆さん、Googleアナリティクスを理解して使えていますか? 翔泳社では6月12日(金)、データ分析のプロフェッショナルである小川卓さんと野口竜司さんによる『達人に学ぶGoogleアナリティクス実践講座』を刊行しました。「なんとなく使っている」方には一歩も二歩も進んだ使い方ができるようになる本書、著者のお二人が自信満々にお届けする理由とは?

Googleアナリティクスで「目標設定」をしていない方は必読!

達人に学ぶGoogleアナリティクス実践講座
達人に学ぶGoogleアナリティクス実践講座
売上に貢献するデータ分析がわかる7つのレッスン

著者:小川卓、野口竜司
出版社:翔泳社
発売日:2015年6月12日
定価:2,600円(税別)

目次

  • 1章 基礎編 目標とKPIの設計
  • 2章 基礎編 計測を始めるための準備
  • 3章 基礎編 基本的なメニューと用語
  • 4章 基礎編 よく使う4つのレポート
  • 5章 応用編 セグメントで顧客を分析
  • 6章 応用編 【目的別応用リファレンス】ユニバーサルアナリティクスから高度な分析まで
  • 7章 応用編 すぐに活用できるレポート作成のコツ

Googleアナリティクスを「理解して」使えるようになるために

――Googleアナリティクス(以下GA)などを使ってウェブサイトの改善活動などを行っている小川卓さんと野口竜司さんに、新刊『達人に学ぶGoogleアナリティクス実践講座 売上に貢献するデータ分析がわかる7つのレッスン』についてお話をうかがいます。

 初めにお二人を紹介します。小川さんはウェブアナリストとしてリクルートやアマゾンジャパンなどで勤務され、デジタルハリウッド大学大学院の准教授でもあります。野口さんは日本最大規模のGoogleアナリティクス専用部隊を保有するイー・エージェンシーのマーケティング・サービス開発担当の取締役です。GAに関してお二人以上の著者はまず見当たらない「達人」ですね。

 ではまず、GAの解説本が多くある中で、本書をどういった内容にしようと考えていたのか教えていただけますか?

小川:いろんな方向性がありますが、シンプルに誰でも分かる類の本を考えていました。ですが、それだけだとGAの活用にまでは至りません。操作と機能が分かるようになるだけです。実際、GAの解説本はなるべく対象読者を広く想定して、GAを触ったことのある人全員向けにするために、機能の説明だけをしているものがけっこうあります。

そうした流れの中で、木田和廣さんの『できる逆引き Googleアナリティクス Web解析の現場で使える実践ワザ240』(インプレス)は、GAをある程度使いこなしている人を対象にしていて、いい本だと思いました。このように読者を絞るという方向性もありますよね。

小川卓さん
ウェブアナリスト・小川卓さん

 本書はあえて前者に焦点を合わせて、「GAを使い始めた人が目標達成のために、GAを理解して使えるようになる」という内容にしました。類書との差は充分に出せると考えましたので。私は目標とKPIの設定に関する章と、GAを活用したレポート作成についての章を担当しました。

野口:私と小川さんは翔泳社のMarkeZine Academyで講座をいくつか持たせていただいていて、GAの講座もまさにいま行なっています。また、私が取締役を務めているイー・エージェンシーでも、GAのトレーニング講座をやっています。

講座で人に教えていると、だんだん初心者の方がつまずくところが分かってくるんですよね。結局は基礎がないといけません。でないと応用もできないので、そこを重点的に書きました。例えばカスタムレポートを作ろうとしても、指標とディメンションという用語を120パーセント理解していないと、なんとなく作ったものになってしまいます。ということで、私はGAの使い方や用語についての章を担当しました。

特に「3章 基礎編 基本的なメニューと用語」はその後の応用編を読むために不可欠です。ここを理解して、どんな質問にも答えられるようになったら、ようやく4章へと進むことができます。いま世の中にある解説本では触れられてはいても、掘り下げられてはいないところですね。

アップデートでうろたえないための基礎力を身につける

――GAはアップデートが早く、使いこなせている人は常に少数なのではと感じています。アップデートに追いついて使いこなせている人は増えているんでしょうか。

小川:利用者数はここ数年で大きく伸びたと思いますが、使いこなしている人の絶対数は、それにまだ追いついていないのかなと感じています。また、すべてのレポートや機能を使いこなす必要はないかなと考えています。

まずはサイト全体の傾向や、キーワード・ページなどがどうコンバージョンに影響を与えるかなどを分析するところからスタートするのがよいかと感じています。分析上、必要であれば「アトリビューション」や「カスタムディメンション・指標」の利用を考えましょう。大切なのはすべてのレポートを覚えるのではなく、データの構造や基本的な考え方を理解しておくことです。これらは、野口さんが担当された章で説明がしっかりなされています。

自分の業務で必要になったとき、より適切な機能があると気づければ充分です。最初からすべて理解して使いこなすというのは不可能ですね。かくいう私も、最新のアップデートに完璧についていっているかというとそうでもない(笑)。必要であれば使う、という感じです。

野口:アップデートといえば、ちょうどユニバーサルアナリティクスという新しいバージョンに切り替わる節目の時期ですね。

小川:ちょうど移行期ということで、今後大切になってくる部分です。本書でも、ユニバーサルアナリティクスについて詳しく説明がなされています。

野口:本書のカバーにも「ユニバーサルアナリティクス対応」と書いてありますが、本書の価値はアップデートでは揺るぎません。たとえGAがどれほど進化しても、基礎は変わりませんから。

GAの使い方を学ぶよりも先に、目標とKPIを設定することが重要

――「売上に貢献する」という言葉がサブタイトルにありますが、「いくら売り上げる」という目標を決めて、そのためにGAをどう使えばいいのかというのが肝なんでしょうか。

小川:本書で最も、読者が考えないといけなく、難しいと感じてしまうのが「1章 基礎編 目標とKPIの設計」かもしれません。ただ、GAをしっかり活用するのであれば、避けて通れないので、1章にもってきました。

野口:目標や目的意識は絶対に必要です。ですので、戦略的な話が書かれています。

小川:残念ながら、目標設定をしていないGAのレポートはたくさんあります。これをしないとレポートの結果がいいのか悪いのかという判断もできないのにですよ。

野口:目標と結果に差があると分かれば、その差を埋めるためにどうすればいいのか、という次の一手を考えるためにもGAを使いきることができるわけです。

――目標とKPIを設定してやっと、じゃあGAを使いきろうということになるわけですね。

野口:そうです。「4章 基礎編 よく使う4つのレポート」は初心者がまず押さえておきたい項目の順になっていて、これを見ておけばサイトのことがだいたい分かるということを解説しています。4つのレポートとはユーザー、集客、行動、コンバージョンですね。実例数値も用意した分析のワンポイントも書いているので、この章だけでベーシックな用途には間に合います。そのあとに、例えばセグメントを使ってみるなど、特別な用途も使えるようになるはずです。

野口竜司さん
株式会社イー・エージェンシー取締役・野口竜司さん

小川:本書を1度読んで理解するのはきっと難しいと思います。本書とGAを行ったり来たりしながら、少しずつ自分ができることを増やしてもらいたいですね。

野口:そうですね。「6章 応用編 【目的別応用リファレンス】ユニバーサルアナリティクスから高度な分析まで」は初心者の方にはすぐ使える内容ではないかもしれませんが、頭の片隅にでも留めておいてもらって、いざ必要となったときに読み返してもらえるとよいと思います。GAでこれだけのことができる、ということを書いていますので。

ようやく初心者におすすめできる本ができた

――先ほど木田さんの本を紹介いただきましたが、初心者向けの解説本で、いままで読んでよかったものはありますか?

小川:GAの初心者向けという意味では、たくさんの本が出版されてきました。どの内容もわかりやすく、参考になります。私自身、「どのGA本がおすすめですか?」と聞かれることがあるのですが、最新の本を紹介することが多いです。

というのも、GAは仕様や機能の変更が多く、数年前の本が参考にならないこともあるからです。

今回、GAの本を野口さんと一緒に出させていただくにあたり、大切にしたかったことがあります。それは、GAの使い方や考え方はもちろん、GAを使うためのインプットとアウトプットをしっかり押さえるということです。そこで、GAの部分は専門家でもある野口さんにお任せし、前後を固めるという部分を担当しています。

野口:私はこれ1冊でほかにはトレーニングも必要ないという本を作りたかったんです、そういう本がなかったので。実際に、本書は思いどおりに作れました。本書があれば、初心者向けの講座やセミナーはもう受けなくてもいいのではと思ったりもします(笑)。

――本書はどういった読者を想定していますか?

小川:ウェブ担当者になったばかりの人や、GAをとりあえず入れたはいいもののPVしか見ていないような人が対象です。イメージとしてはGA歴2年以内の、なんとなく使っている人ですかね。あとはGAで「目標設定」をしていない方には、ぜひ読んでいただきたいです!

野口:もしくは、GAを導入して3、4年経つけれど、一連の操作だけを覚えていて、いつもだいたい同じ項目の数字を「なんとなく」見ている、という人ですね。基本的なところは分かっていると思うんですが、本書で解説する用語をきちんと理解すれば別の使い方、見方を改めて知っていただくことができるはずです。「なんとなく」を解消するだけでも視野は大きく広がりますからね。

小川:読んだ人はGAに関する質問に自信をもって答えられるようになると思います。居酒屋で隣の人にいきなりGAのことを訊かれても大丈夫です。こういう使い方できるよ、こういうレポートあるよ、という感じで。

――GAから恋が生まれるかもしれませんね。

小川:そうそう、コンバージョンしてもらって(笑)。

野口:エンゲージメントですね(笑)。

小川:冗談はさておき、本書さえ読めば、社内でGAでの分析を任せてもらえる存在になれるでしょう。GAを使う人の地位向上に繋がれば嬉しいですね。

データ分析のオートメーションが進んだとき、人が介在する価値とは

――データ分析の道具はとても便利になっていますが、使う側がうまく使えないと成果に繋がりません。GAの登場当時は「さてどう使おうか」という人ばかりでしたが、いまはGA職人のような人も現れつつあります。

小川:いよいよ、という感じですね。ようやく多くの人に行き渡った状態ですし、次はGAを施策に活かすというフェーズだと思います。ただ、正直に言うと、もう分析はしたくありませんね(笑)。いまマーケティングオートメーションの流れが来ていますが、もっと発展してもらいたい。そうなればツールを人が使う必要はなくなるので、解説本も必要ありません。

4月にWACULが提供を始めた「AIアナリスト」というツールは、GAのデータを分析対象として連携できるんですよ。まだまだこれからではありますが、課題のページを全部ピックアップして、これを改善できたらコンバージョンが上がる、と提示してくれます。詳しい使い方はブログに書いたのでぜひ(ログを自動分析し改善箇所を提案する「AIアナリスト」を使って、話を伺ってみた)。

とはいえ、データ分析の将来性にはいくつか方向があります。AIアナリストのようにツールが自動的に分析して提案してくれる方向と、いくつかの解析サービスやデータマイニングツールのようにものすごく高機能でがんがん分析できるようになる方向です。

野口:GAにはインテリジェンス イベントという変化を予測する機能がありますよね。AdWordsには「このユーザーはいいユーザーだと思います」と教えてくれる機能もありますが、GAも今後は生のデータだけでなく料理したものを提案する機能が増えるのではと思います。

小川卓さん、野口竜司さん

――仮にオートメーションが発展したとき、アナリストはどのように介在すればいいのでしょうか。

小川:分析そのものの業務は大きく減るかと思います。また、コンテンツやクリエイティブの作成なども、結果をもとに最適化されやすくなるかもしれません。しかし、分析と施策を繋げる部分に関しては、より重要性が増すのではないでしょうか。分析と施策を、経験とビジネスの理解から繋いでいく。そういった業務が増えていくのではないでしょうか。

野口:前提や例外といった初期の環境設定は人がやらないとダメですね。目標とKPIの設定は各業界や各企業によって異なりますから。

小川:入口と出口は人がやらないといけません。入口とはつまり、何のためにこのサイトを運営しているのかを考えることです。出口は、分析と施策から得られた事実などをもとに、ビジネスをどちらの方向に伸ばすかという舵取りや判断です。

野口:もちろん本書ではGAというツールを何のために使うのか、分析の結果をどう活かすのか、というところをきちんと押さえてあります。

マーケティングオートメーションでできないことが事業の価値となる

――自動化ツールの話は多くありますが、データをもとに自動的に改善施策をやるとすると、同じツールを使っている他社と似たような施策をやるだけになってしまう気がしています。事業の価値は他社との差異にあると思いますが、結局それを生み出すことが人の介在する意味なのかなと感じています。

小川:おっしゃることは非常によく分かります。マーケティングオートメーションの特徴はデータを活用して、最適な判断や施策を行なっていくところにあります。

しかし、これはあくまでも投入したデータや仮説によってしか結果を導き出せないということです。新しいコンテンツや機能か何かを導入しようというときにはデータがないので、ツール側では最適化しようがないんです。「こういうコンテンツあればいいよね」と考えて作れるのは人だけですね。導入の結果は当然分析できますが、そもそも何を導入するかは、ツールではいまのところ決められません。

野口:同業他社との差別化でいうと、その企業しか持っていないユーザーのデータ(たとえばCRMデータなど)のインポートが重要ですね。あるユーザー層について、B社という競合においては重要ではなくても、自社にとっては最も大事なお客さんであることは多々あります。ですので、データ分析する際は自社の価値観における重みづけをするのがいいでしょう。

小川:例えば、BtoBでいえば、すでに契約している人の訪問とまだ契約していない人の訪問を同じと考えてよいのか? こういった判断や重みづけは人間が行なったほうが、現段階ではより適切な判断ができるのではないでしょうか。

野口:企業ごとにビジネスゴールがあり、それを達成してくれる顧客群があります。その人たちに対して適切なおもてなしができるかどうかが差になってくると思います。極力自動化できるところはやりきってしまって、そのあとどこに人的コストをかけるのか考えるべきですね。

小川:5年後くらいにはそういう世界にかなり近づいている気がします。分析業務は減りますが、付加価値の高い業務は残るでしょう。

――GAの話から分析の自動化に話が進みましたが、お二人の認識は共通されていますね。本日はありがとうございました。

 実は本書やGAに興味がある方に向けて、6月30日(火)に参加無料の刊行記念セミナーを開催いたします。本書を一読してお越しいただくと、より理解が深まるでしょう! 下記ページをご覧のうえ、お申し込みください。小川さん、野口さん、MarkeZine編集長の押久保だけでなく、日本でCAO(Chief Analytics Officerとして活躍されているあの清水誠さんをスペシャルゲストにお迎えします。

データ分析の達人×MarkeZine編集長! 『Googleアナリティクス実践講座』記念セミナー開催

奥深いデータ分析の世界へようこそ

小川さんと野口さんは以前にも翔泳社からデータ分析の本を出版されています。名前を連ねる『LIVE! アクセス解析&Webサイト改善 実践講座』、『Live! ウェブマーケティング基礎講座』は、人気講師陣の講義を書籍化したもの。ウェブマーケティングを始めたばかりの方だけでなく、もっとデータを活用したい中級者以上の方にもおすすめです。

お二人はMarkeZine Academyでも多数の講座を受け持っておられます。本書だけで充分と野口さんはおっしゃいましたが、もっと学びたい方は講座も受講してみるのもよいかと思います。つまずいたところ、疑問に思ったところを直接質問することができますからね。

もし本稿で分からないGA用語が一つでもあれば、ぜひ本書を手に取ってみてください。本書は2人の達人のお墨付きで好評発売中です。
※MarkeZine参照

データ分析の達人×MarkeZine編集長! 『Googleアナリティクス実践講座』記念セミナー開催

6月30日、Googleアナリティクスを駆使するデータ分析の達人、小川卓さん・野口竜司さんとMarkeZine編集長の押久保、さらにCAOとして活躍されている清水誠さんによる『達人に学ぶGoogleアナリティクス実践講座』の刊行記念セミナー&トークショーを無料で開催します。一歩進んだ使い方を学べるチャンス、定員になる前にお申し込みを。

 Googleアナリティクス(GA)は便利なようで使いこなせない、ウェブ担当者にとって最大の武器にして悩みの種でもあるデータ分析の必需品です。そんな皆さんのお役に立つべく、翔泳社では6月12日(金)に『達人に学ぶGoogleアナリティクス実践講座 売上に貢献するデータ分析がわかる7つのレッスン』を刊行しました。

本書を読めばひととおりGAの使い方は理解できますが、それ以上に踏み込んで学びたいという方のために、データ分析の達人である著者の小川卓さん・野口竜司さんのご協力のもと刊行記念セミナーを開催することになりました。また、特別ゲストにWebアナリティクスの第一人者であり、日本では稀有なCAO(Chief Analytics Officer)として活躍されている清水誠さんのご登壇が決まりました。

定員70名参加無料で行なわれる本セミナーにはMarkeZineからも編集長の押久保が出陣。データ分析とマーケティングの最先端に立つ4人が一同に介し、GAを語り尽くします。GAの特徴や基本的な使い方はもちろん、目標設定の考え方、さらにはマーケターやアナリストが必要なくなるかもしれない未来のデータ分析についても腹を割って話していただきます。

初心者から上級者まで、学べるだけでなく楽しめる2時間をお約束します。また、来場者にはプレゼントもご用意。6月30日(火)、有楽町で皆さんをお待ちしております。

すでに参加を心に決めた方は、こちらからお申込みください(ページ下部にボタンがあります)。

分析の達人 小川卓氏・野口竜司氏、MarkeZine押久保編集長が登壇
Googleアナリティクス本出版記念!
【売上に貢献するデータ分析 特別セミナー/参加無料】

講演内容

第一部:改善を実現するためのアクセス解析思考&分析法 小川卓
・アクセス解析思考法を学ぶ
・Googleアナリティクスを活用した分析&改善事例
・改善提案を出せるウェブアナリストになるためには

第二部:進化を続けるGoogleアナリティクス徹底解説 野口竜司
・Googleアナリティクスの新機能
・ユニバーサルアナリティクスでできること
・プレミアム版でできること

第三部:最前線に立つスゴ腕アナリストたちが本音で語る! Happy Analyticsトークセッション
パネラー:小川卓、野口竜司
司会:MarkeZine編集長 押久保剛

◎スペシャルトーク
ゲスト:清水誠
司会:押久保
・本書制作のきっかけ
・サイト改善やコンサルティングでのあるある話
・Happy Analyticsを実現するうえでの課題
・アナリストおよびアナリティクスの未来

◎達人への質問タイム
アクセス解析の達人たちに質問をどうぞ!

開催日時

2015年6月30日(火) 14:30~16:45

参加料・定員・特典

参加料:無料
定員:70名 ※参加者多数の場合は抽選いたします。
特典:来場者のみにプレゼント

開催場所

蚕糸会館6F
東京都千代田区有楽町1-9-4

JR線 有楽町駅:日比谷口より徒歩2分
地下鉄有楽町線 有楽町駅:B1出口より徒歩1分
地下鉄日比谷/都営三田線 日比谷駅:B1出口より徒歩1分

※MarkeZine参照

Googleアナリティクスを長く使ってる人ほど知らないかもしれない5つの機能

今日は、昔からGoogleアナリティクスを使っている人ほど知らないかもしれない、比較的新しい機能の話題を。「ソーシャルメディア データハブのアクティビティ」「ピボットテーブル」「目標設定テンプレート」「ボットのフィルタリング」「参照元除外リスト」などなど、あなたはご存じですか?

ソーシャルメディア上でだれが何をしたかをGAでチェック

ソーシャルメディア上で、だれがどんなシェアをしたかといったことを、Googleアナリティクスで確認できます。

[レポート]>[集客]>[ソーシャル]>[データハブのアクティビティ]

GAのパートナーとなっているメディアのデータだけで、FacebookとTwitterが入っていないのが残念ですが、はてなブックマークやGoogle+、Pocketなどのデータも確認できます。

ピボットテーブル

GAのレポート画面上で、実はピボットテーブルを作れます。2つ以上の軸でデータを見たい場合には便利です。

2009年ごろから利用できていたようですが、レポート表上のボタン類はあまり目を向けることが少なく、気づいていない人もいるかもしれません。

レポート表の上にあるボタンの右端「ピボット」を選択し、左上に出現する「ピボット」や「ピボット指標」でテーブルを設定

目標設定テンプレート

Googleアナリティクス利用の基本中の基本である目標設定に、「詳細表示」「所在地確認」「メディア再生」などのテンプレートが準備されています。

特に明確なコンバージョンポイントを設定していないサイトでも、これらを利用することで「コンバージョンを測定する」ということになじみやすくなっていますね。

[アナリティクス設定]>ビューの[目標]

ボットのフィルタリング

リファラスパムのような、Googleアナリティクスのデータ処理サーバーに直接アクセスして、あなたのトラッキングIDにリファラスパムを仕込むようなものがあるようです。

こうしたものは、サイト自体にはアクセスしていないので防ぎようがないのですが、Googleアナリティクス側ではじく設定が用意されています。

[アナリティクス設定]>ビューの[ビュー設定]>[ボットのフィルタリング]

基本的に、ここはチェックしておくのがいいでしょう。私はチェックが外れていました。

参照元除外リスト

ユニバーサルアナリティクスに切り替えたあとで、ここを設定し忘れている人もいるのでは?

セミナー登録や申し込みフォームを別ドメイン名にしていて、そこでも同じトラッキングIDでGoogleアナリティクスを使っている場合、メインサイトのドメイン名を参照元除外リストに入れておきましょう。

いわゆるクロスドメイントラッキング用の設定ですね。

[アナリティクス設定]>プロパティの[トラッキング情報]>[参照元除外リスト]

私は、UA移行後にここを設定してなくて、データがわやになりました。

◇◇◇

一部、比較的新しいといっても数年前からあるものも含まれていますが、すでに5年以上GAを使っていて、でもあまりインターフェイスを細かくチェックしていない人は、もしかしたら見逃しているかもしれない機能を紹介しました。

常に最新の情報を追いかけるのは大変ですが、たまにGAのレポート画面やアナリティクス設定の画面を隅々まで見てみると、新しい発見があっておもしろいと思いますよ。

※Web担当者Forum参照

1 2 3 6