ウェブ解析初級講座（全6回） 第2回：ユーザー解析で必ず押さえたい7つのウェブ解析データ 執筆：江尻 俊章（一般社団法人ウェブ解析士協会(WACA)代表理事） 新規に店舗を開店するときに、一番重要な要素は来客数です。どんなに素敵な商品を安く陳列しても、お客さまが来な ければ売り上げが上がりません。ウェブサイトも同じように、お客さまが来なければ何にもなりません。 お客さま（＝ユーザー）が何人、何回訪れて、どのぐらいページを見て、何秒滞在しているのか知ることが大変重要なの です。これからユーザーの解析を見てお客さまを把握していきましょう。 グーグルが提供しているアクセス解析ツール「Google アナリティクス」では様々なデータを見ることができますが、まずは設定コードをWebサイトに組み込む必要があります。 みんビズではカンタンに設定コードを組み込むことができますので、是非チャレンジしてみてください。 Google アナリティクスの設定については「ショップに便利な機能紹介 第4回：Google アナリティクスの活用」をご覧ください。 設定できましたらGoogle アナリティクスにログインしてみましょう。 プロパティとプロファイルを選択してください「すべてのウェブサイトのデータ」をクリックするとウェブ解析の画面に移り ます。 まずユーザーサマリーという画面が表示されます。ここで表示されるグラフは訪問数の折れ線グラフです。 訪問数とは何でしょうか？前回「第1回：スーパーマーケットから読み解くウェブ解析の基礎」で説明した通り、「お客さま が入店した数」を指します。下にはユーザー数とページビュー数があります。 ページビュー数 ページビュー数とは？ 1つのユニークなURLで判別できるページを、ユーザー（訪問者ともいいます）にどれだけ見られたかをカウントした回数 です。「PV（ピーブイ）数」「アクセス数」とも呼びます。 ユーザーがAページを見るときには、ブラウザを通してサーバにAページを見せてくださいという依頼をします。このことを 「リクエスト」といいます。 ページビュー数からわかること ページビュー数はユーザーの動きに合わせて増加するため、サイト内の複数ページを閲覧するとページビューも増加し ます。ウェブサイトがどのくらい閲覧されているかの指標となり、 ページビュー数が多いページは、何回も閲覧されているページであるといえます。 どの程度訪問する回数が増えたかはセッション数であり、どの程度ユーザーが増えたかはユーザー数になります。 たとえばセッション数もユーザー数も変化がなく、ページビュー数が増えたならば、1人1訪問あたり、以前よりたくさんの ページが見られるようになったため、ページビュー数が増えたということができます。 訪問数 ここではまずウェブ解析士で定義する「セッション数」を理解してGoogle アナリティクスの「訪問数」を理解します。 セッション数とは？ ウェブサイトに訪問・接続・ログインしたユーザーが、サイト内を閲覧し、離脱・切断・ログオフするまでの、一連の行動をま とめたものをいいます。同義として「ビジット数」「訪問数」協会として非推奨ですが「訪問回数」とも呼ばれています（図 参照）。 ツールやレポートによっては、後述のユーザーと混同しているケースがあるので、注意が必要です。 セッションが切れる条件 セッションは、最後の閲覧行動でセッションが切れたと判断します。具体的にはブラウザを閉じたり、インターネットの接 続をやめたときが、セッションが切れたという判断になるわけです。ここで注意したいのは、ただ計測対象のウェブサイト から去っただけではセッションが切れないという点です。たとえば、計測対象のウェブサイトから去って、計測していない ウェブサイトを閲覧したとしても、それだけではセッションが切れません。その後また計測対象のウェブサイトに訪れると、 セッションは継続します。 皆さんが普段ウェブサイトを見ている行動での 「ウェブサイトを離脱する」行動と「セッションが切れる」行動に差がある点は、注意が必要です。 たとえブラウザを閉じなくても、同じページを30分以上見ると、セッションが切れたと判断するアクセス解析ツールが一 般的です。 セッション数からわかること セッション数を測定すれば、ウェブサイトへの訪問の回数を測定することができます。 セッション数が増えたということは、ウェブサイトに訪問する回数が増えたということになります。どの程度ページ数を見 たかはページビュー数であり、どの程度ユーザーが増えたかはユーザー数になります。 たとえばユーザー数は変わらず、セッション数が増えた場合は、同じユーザーが何度もウェブサイトを訪問するようになっ たと推測することができるようになります。 Google アナリティクスの「訪問数」と「セッション」の違い Google アナリティクスでは「訪問数」といわれています。セッション数とほぼ同義ですが、セッションの終了の定義は以下の通り になっています。いずれかが満たされるとセッションは切断したと判断します。 ● ● 時間による終了 午前0時を過ぎる、もしくはセッション中、ユーザーの操作がないまま30分を経過する あるキャンペーンからサイトにアクセスして、離脱し、また別のキャンペーンで再びサイトに戻ってくる つまり、Google アナリティクスで設定したキャンペーンA経由して訪問したユーザーが、キャンペーンBの広告等を経由した場合、前述の 30分を過ぎていない場合でもセッションが切断されたと判断します。 ユーザー数 ここではまずウェブ解析士で定義する「ユニークユーザ数」とGoogle アナリティクスの「ユーザー数」はほぼ同義なので同じものとして説明します。 ユーザー数とは？ ウェブサイト内の特定ページを訪問した人数を指します。同じ人が何度訪問しても1ユーザーとしてカウントされます。 同義として「ビジター数」「訪問者数」とも呼ばれています。ユーザーの識別には、主にクッキー（Cookie）というブラウザ の機能を利用して判別しますが、ユーザー側で自由に有効・無効の設定が可能なため、正確なカウントは難しいとされ ています。 アクセス解析では、ユニークユーザーの数と実際のユーザーの数は異なります。 とくに設定していない限り、同じユーザーでもパソコンやブラウザが異なれば、アクセス解析ツールでは違うユニークユー ザーとしてカウントされます。また、違うユーザーが操作しても、同じパソコンやブラウザで閲覧すれば、同じユニーユーザー としてカウントされることを知っておきましょう。 会員登録など、より精度の高いユーザー数を特定できる手段があるならば、そのデータも合わせて用いることを検討しま しょう。 ユーザ数からわかること 上記の通り精度に問題はありますが、ユーザ数を測定すれば、訪問した人の数を知ることができます。 どの程度ページ数を見たかはページビュー数であり、どの程度訪問する回数が増えたかはセッション数になります。 たとえば ユーザ数が増えたならば、今まで訪れたことのないユーザがウェブサイトを見るようになったと考えることができます。 訪問時の平均滞在時間 訪問時の平均滞在時間とは、サイト滞在時間の平均です。まずは2種類の滞在時間を理解しましょう。 滞在時間とは？ 滞在時間とは、ユーザが同一セッションにおいてウェブサイトを開いていた時間を指し、「ページ滞在時間（Time on Page）」と「サイト滞在時間（Time on Site）」があります。 「ページ滞在時間」はそのページを見た滞在時間、「サイト滞在時間」はサイトを見た滞在時間を指します。また、セッショ ンごとの全体の滞在時間を示すツールもあります。 これを訪問滞在時間ともいいます。 ページ滞在時間とは？ 該当ページに滞在した時間を指します。該当ページをリクエストした後、次のページをリクエストするまでの差をページ 別の滞在時間として計測します。従って、離脱したページや直帰したページについてはページビューはカウントされるも のの、滞在時間は計測されないため（最後に閲覧したページの時間は含まれないため）、実際の滞在時間とは異なる 点に注意が必要です。 サイト滞在時間とは？ 同一セッションにおいて、ユーザーがサイト内に滞在した時間を指します。訪問滞在時間とも呼ばれます。ユーザーが最 初に訪れたサイトの閲覧開始時間と、離脱したページの閲覧開始時間の差を計測するため（最後に閲覧したページの 時間は含まれないため）、実際の滞在時間とは異なる点に注意が必要です。 滞在時間の求め方 ページ滞在時間は、対象とするウェブページの閲覧開始時刻と、その次に見たウェブページの閲覧開始時刻との差で 求められます。セッションの開始から終了までの、各ページ滞在時間の合計が、サイト滞在時間となります。 最後に見たページの滞在時間はゼロとなる ページ滞在時間は、ページを遷移した際の、閲覧開始時刻の差として求められます。では、最後に見たページの滞在時 間はどうなるでしょうか？最後に見たということは、その次に見たページはサイトの外ということになります。したがって、 最後に閲覧したページの滞在時間は求めることができません。 サイト滞在時間を見る際は、「最後のページの滞在時間は合算されていない」ということを押さえておく必要があります。 下の例では、最後に見た「商品ページ」の滞在時間は合算されませんので、滞在時間は8分となります。 ※セッション間隔が30分以内 上図の例の場合は、18:10にサイトから離脱していますが、18:35にまた閲覧が開始されています。 この場合、間の25分間も滞在時間に含まれますので、滞在時間は35分となります。 ページ別滞在時間平均値を算出するときの注意点 ページ別滞在時間の平均値を算出する際、分母に注意をしてください。一般的には各セッションごとの、測定対象のペー ジでの滞在時間を足し、そのページを閲覧したセッション数で割ることになりますが、この ページを最後に離脱したセッションを分母に加えてしまうと、正しい滞在時間になりません。Google アナリティクスでは分母に「最後に離脱したセッション」が加わっている場合がありますので注意してください。 訪問別ページビュー ウェブ解析士では「平均閲覧ページビュー数」と言いますが、訪問別ページビュー数とほぼ同義なので訪問別ページビュー 数として解説します。 訪問別ページビュー数とは？ 訪問別ページビュー数とは、1人あたりの閲覧ページ数の平均値のことです。一般的には1セッションあたりのページビュー 数で算出します。1ユニークユーザあたりのページビュー数という考え方もあります。 訪問別ページビュー数の具体例 たとえば、Aさんがアパレル販売サイト『ABCショップ』にきて、4ページ閲覧した場合、ページビュー数は4です。Bさんは 『ABCショップ』にきて、6ページ閲覧しました。 この場合、アパレル販売サイトの訪問別ページビュー数は5になります。 同じ100万ページビューでも、50万セッションでの100万ページビューなのか、20万セッションでの100万ページビュー なのかによって訪問別ページビュー数は大きく異なります。 訪問別ページビュー数はサイトへの興味関心指数 訪問別ページビュー数は、基本的には多ければ多いほど良い指標です。 たとえば、Aさんが検索エンジン経由でアパレル販売サイト『ABCショップ』にきて、1ページだけ見てサイトを離れてしまっ た場合、Aさんは当該サイトに興味関心が強いといえるでしょうか？もしかしたら、当該サイトの1ページ目に自分が必要 とする情報があったかもしれませんが、ECサイトであれば、コンバージョンに結びつくまでに、以下のように最低でも5ペー ジビューは必要なので、1ページだけ閲覧したユーザの満足度は低いと考えることが妥当です。 【ECサイトのケース】 「商品情報画面」→「カート画面」→「個人情報入力画面」→「確認画面」→「サンキューページ」 上記以外にも商品を比較したり、その会社は信頼できる会社なのかを確認するために会社概要ページを見ること も考えられます。つまり、購買意欲が高いユーザほど、閲覧するページが多くなるのです。 訪問別ページビュー数が少ないケース ブログなどでは、訪問別ページビュー数が少なくなるケースもあります。というのもブログは新着記事だけを閲覧してサ イトを離れてしまうユーザが多いからです。よって訪問別ページビュー数が2未満のケースも多々あります。 サイトの目的によっては、訪問別ページビュー数が低くても目的を果たしているケースもあるということを覚えておいてく ださい。 直帰率 直帰率とは？ 直帰率とは、入口となった最初の1 ページ目だけを見て、他のページに移動せずにサイトから離脱（ブラウザを閉じたり、他のサイトに移動）してしまう割合 （％）のことをいいます。あるサイトのAページにおける直帰率の計算方法は以下のようになります。分母は単なるA ページを見たセッション数ではない点に注意してください。 直帰率が高いページは、ユーザが最初に見た入口ページとサイトに訪れる前に見ていた内容（メルマガやブログや検索 エンジン）との関連性に問題があります。また、入口ページの内容が、一目でユーザが理解しにくい内容になっている可 能性もあります。 たとえばリスティング広告を実施していれば、ランディングページを広告毎に別途設定するなどの施策が必要になります。 トップページなどの流入を特定できないページの改善であれば、Google アナリティクスのWebテストなどを使うことで、ページのテキストやバナーでクリエイティブをテストし、最適なコンテンツ を選ぶということも可能です。 直帰率が高いページの問題点 直帰率の高いページはランディングページとしてデザイン、ナビゲーションやコンテンツに問題があります。 ただし、直帰率と流入数を比較し、直帰数も合わせて見てみましょう。 直帰率が高いページでも流入数が少なければ、サイト全体では大きな問題とはいえません。直帰数を比較することで問 題の大きいページから改善を検討しましょう。 リファラなどの情報と直帰率の高いページを見て原因を検討する 直帰率の高いページの改善をする場合は、あわせてそのページに来るリファラなどの情報を確認しましょう。たとえば検 索ワードとページのコンテンツやナビゲーションが合っていない場合、直帰率が高くなります。 直帰率が高いすべてのページが問題であるとは限らない 直帰率が高いすべてのページが問題であるとは限りません。偶然全くターゲットではないユーザに関心が高い検索ワー ドで検索エンジンの上位に表示され、クリックされているケースもあります。その場合は大きな問題ではありません。その 検索ワードで直帰率を下げても、コンバージョンや成果になりにくいからです。 直帰率が高くなるケース サイトにアクセスしたユーザの目的と、ランディングページの内容に大きな隔たりがある場合です。この点は非常に重要 です。つまりランディングページは、ユーザの目的に合ったページである必要があり、ユーザが求めている情報があると いうことを一瞬で伝える必要があります。「このサイトには自分が欲しい情報はない」と判断されれば、1ページだけしか 見られず、直帰してしまうのです。 なお、ブログなどのように、新着記事を見て離脱するようなコンテンツを多く含むサイトの場合、直帰率が高くなる傾向が あります。 直帰率改善のプライオリティ アクセス解析を見たときに、サイト全体の直帰率が70%、80%とという数値だけをみて落胆しても意味がありません。直 帰率が高く、かつページビュー数が多く、コンバージョンにつながるページから優先的に改善します。サイト全体で、最も 重要なページの直帰率を確認します。 たとえば、コンバージョンに貢献しているコンテンツを含むページの直帰率が高い場合、見込み客を逃しているかもしれ ません。こういった仮説を立て、優先順位をつけてページを改善することによって、少ない工数でサイトのパフォーマンス を飛躍的に向上させることも十分可能です。 新規訪問の割合 まずは新規ユニークユーザとリピーターを理解しましょう。 新規ユニークユーザ（新規訪問者） 新規ユニークユーザ（新規訪問者）とは、あるウェブサイトに初めて訪問したユーザを指します。 リピーター（再訪問者） リピーター（再訪問者）とは、あるウェブサイトに訪れたことがあるユーザを指します。 リセッションと呼ぶこともあります。 何度も訪れるユーザが多ければ、リピーターが増えます。また新規顧客獲得のための動きを頻繁に行えば、新規ユニー クユーザが増えます。 新規ユニークユーザとリピーターの完璧な区別は困難です。なぜなら、アクセス解析ツールで新規ユニークユーザとリピー ターを計るとき、以下の問題が起こります。 ● ● ● アクセス解析ツールを導入する以前のユーザはリピーターでも新規ユニークユーザになる クッキーを削除したりセキュリティソフトでクッキーが使えなくなる場合も新規ユニークユーザになる クッキーの有効期限が切れたユーザは新規ユニークユーザになる このため、アクセス解析とは基準の違う新規ユニークユーザやリピーターの情報があることも注意してください。 ネットショップの場合、注文履歴に新規購買者とリピート購買者の情報があり、注文履歴の情報とアクセス解析の情報 は、指し示すデータの意味が異なります。混同に注意してください。 Google アナリティクスでは新規訪問者と再訪問者は訪問数でカウントする 上記では新規訪問者と再訪問者は「者」とつく以上、人の数、つまりユーザ数でカウントしていますが、Google アナリティクスでは新規訪問者（New Visitor）と再訪問者（Returning Visitor）は訪問数でカウントしています。また、リピートの回数（集計期間中の訪問回数別の訪問数、ページビュー数）や リピートの間隔（集計期間中の再訪問までの間隔別の訪問数、ページビュー数）なども知ることができます。 新規訪問の割合の活用方法 新規訪問の割合により、新規ユーザの獲得の概況を確認することができます。たとえば、集客を目的とした施策を実施 前と実施中で比較した場合に、実施中のほうが高い値になっていれば、新規のユーザをより多く集客できているといえ ます。ただ、新規訪問の割合では、必ず分母は総セッション数となるため、リピートユーザが多い場合には、総数が増え てしまい、結果として新規訪問の割合は低くなってしまうことも考えられます。割合のみならず実数も同時に確認していく ことで、誤判断を防ぐことができます。 また、新規訪問の割合は高ければ高いほど良いというわけではなく、それはサイトの特徴によって、考え方が変わるもの です。見込み客を連れてくることがゴールであるならば、新規訪問の割合は常に高い状態が理想的ですが、何度も繰り 返し使ってもらいたいサイトであればリピートが増えるため、新規訪問の割合が低くなる状態も考えられるためです。 ユーザ解析はウェブ解析の基礎となりますので、しっかり把握するようにしてください。 次回はトラフィックの解析について説明します。 次回のコラムを見る » 江尻 俊章（えじり・としあき） 一般社団法人ウェブ解析士協会(WACA)代表理事 株式会社環 代表取締役 http://www.web-mining.jp/ http://www.kan.co.jp/ 1973年福島県いわき市生まれ。東京在住。 2000年に株式会社 環を設立。アクセス解析ツール「アクセス刑事（デカ）」「シビラ」を開発。2010年に過去のノウハウを生かした 「ウェブ解析士」の教育と認定資格を開始。2012年より「ウェブ解析士協会（WACA）」を設立、約3,800名（20 13年3月現在）のウェブ解析士を輩出している。 主な著書に『繁盛するWebの秘訣「ウェブ解析入門」 Web担当者が知っておくべきKPIの活用と実践』(技術評論社)、『稼ぐホームページ損なホームページ―アクセ ス解析で一発判明!』（アスキー）。 Copyright 2017 はじめてＷＥＢ All Rights Reserved. http://hajimeteweb.jp/
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