全ての参照元は、
・ノーリファラー
・参照サイト
・検索エンジン
の３つを統合した、サイトへの全トラフィックの参照元を分類したレポート。
表示形式は「参照元／メディア」になり、
・参照元 ： 大体のURL
・メディア ： 種類
を表す。ノーリファラーは、direct／noneと表示される。
※メディアの種類と意味
・none ： リファラーなし
・referal ： 検索以外のリンクによるもの
・organic ： 通常の検索によるもの
・cpc ： 検索エンジンの有料広告によるもの
2010年5月13日木曜日
滞在時間（ページ上・サイト上）
Google Analyticsでは、
・ページ上の滞在時間
・サイト上の滞在時間
の概念がある。
■ページ上の滞在時間
13：00：00にページAにアクセス ・・・ ページAの滞在時間は、3分10秒
↓
13：03：10にページBにアクセス ・・・ ページBの滞在時間は、2分20秒
↓
13：05：30にページCにアクセス ・・・ ページCの滞在時間は、30秒のはずだが、「0秒」
↓
13：06：00に他サイトへ（離脱）
例えば、上記の場合、ページCの滞在時間は、実質30秒なのに、
Google Analyticsでは次のページ（他サイト）に移った時刻がわからず、
ゼロ秒とカウントされる。（要注意）
■サイト上の滞在時間
ページ上の滞在時間がページ単位（別）であるのに対して、サイト上の滞在時間は、
一つのセッションにおけるページ上の滞在時間を合計したものになる。
上記の例では、各ページごとの滞在時間の合計になるので、
3分10秒＋2分20秒＋0秒 ＝ 5分30秒がサイト上の滞在時間となる。
※直帰したページの滞在時間
先述と同じ理由で、直帰後のページに移った時刻がわからず、
滞在時間は0秒になる。
※平均ページ滞在時間の計算
直帰したセッションは含まない。計算上除外される。
※平均サイト滞在時間の計算
「全セッションの合計滞在時間 ÷ 全セッション数」で計算されるため、
直帰したセッションも含める。
なので、サイト全体の平均滞在時間を調べる際は、
直帰を除いたセッションでも数字を確認しておきたい。
・ページ上の滞在時間
・サイト上の滞在時間
の概念がある。
■ページ上の滞在時間
13：00：00にページAにアクセス ・・・ ページAの滞在時間は、3分10秒
↓
13：03：10にページBにアクセス ・・・ ページBの滞在時間は、2分20秒
↓
13：05：30にページCにアクセス ・・・ ページCの滞在時間は、30秒のはずだが、「0秒」
↓
13：06：00に他サイトへ（離脱）
例えば、上記の場合、ページCの滞在時間は、実質30秒なのに、
Google Analyticsでは次のページ（他サイト）に移った時刻がわからず、
ゼロ秒とカウントされる。（要注意）
■サイト上の滞在時間
ページ上の滞在時間がページ単位（別）であるのに対して、サイト上の滞在時間は、
一つのセッションにおけるページ上の滞在時間を合計したものになる。
上記の例では、各ページごとの滞在時間の合計になるので、
3分10秒＋2分20秒＋0秒 ＝ 5分30秒がサイト上の滞在時間となる。
※直帰したページの滞在時間
先述と同じ理由で、直帰後のページに移った時刻がわからず、
滞在時間は0秒になる。
※平均ページ滞在時間の計算
直帰したセッションは含まない。計算上除外される。
※平均サイト滞在時間の計算
「全セッションの合計滞在時間 ÷ 全セッション数」で計算されるため、
直帰したセッションも含める。
なので、サイト全体の平均滞在時間を調べる際は、
直帰を除いたセッションでも数字を確認しておきたい。
2010年5月10日月曜日
ユニークユーザー
■ユニークユーザー数
重複しない、ユニークなユーザー数。
※「このユーザーは、選択した期間より前にウェブサイトにアクセスしたことがあるか？」という
質問が基準となる。答えは「はい」か「いい え」のいずれかで、
・「はい」の場合は「リピーター」に分類され、
・「いいえ」の場合は「新規ユーザー」に分類される。
※ユニークユーザーの訪問回数をみる。
「セッション数 ÷ ユニークユーザー数」
→１ユニークユーザーが、どれくらいサイトを訪問しているかが分かる。
重複しない、ユニークなユーザー数。
※「このユーザーは、選択した期間より前にウェブサイトにアクセスしたことがあるか？」という
質問が基準となる。答えは「はい」か「いい え」のいずれかで、
・「はい」の場合は「リピーター」に分類され、
・「いいえ」の場合は「新規ユーザー」に分類される。
※ユニークユーザーの訪問回数をみる。
「セッション数 ÷ ユニークユーザー数」
→１ユニークユーザーが、どれくらいサイトを訪問しているかが分かる。
平均コンバージョンバリュー
平均コンバージョンバリューというのは、コンバージョン完了を1000円と設定したならば、
それをセッション数で割ったものです。コンバージョンをアシスト（関与）したもの、
と考えて良いだろう。
それをセッション数で割ったものです。コンバージョンをアシスト（関与）したもの、
と考えて良いだろう。
参照元
■ノーリファーラー
割合は、25％を目指そう。
GAのすべての参照元では、「none」、「direct」と表示される。
・お気に入り
・メール（Webメールを除く）からのリンク
・ショートカット
・RSSリーダー（Web上のものを除く）
・URLの直接入力
・WordやExcelファイルからのリンク
■検索エンジン
検索エンジンの比率は、
Yahoo!：Google：その他＝５：４：１を目指そう。
※GAでは、goo、infoseekは登録されていない。
■参照サイト
意外と、マイナーな検索エンジン（gooなど）も
多く含まれるので注意。
割合は、25％を目指そう。
GAのすべての参照元では、「none」、「direct」と表示される。
・お気に入り
・メール（Webメールを除く）からのリンク
・ショートカット
・RSSリーダー（Web上のものを除く）
・URLの直接入力
・WordやExcelファイルからのリンク
■検索エンジン
検索エンジンの比率は、
Yahoo!：Google：その他＝５：４：１を目指そう。
※GAでは、goo、infoseekは登録されていない。
■参照サイト
意外と、マイナーな検索エンジン（gooなど）も
多く含まれるので注意。
直帰率・離脱率
■直帰率
入り口ページ＝出口ページの割合。
・ページの直帰率の母数
→そのページの閲覧開始数
・サイト全体の直帰率の母数
→サイト全体のセッション数
※リピーターが多いと、直帰率は上がる？！
→新しい更新だけをチェックする場合があるので。
・直帰率が高い？
・ページが重くて表示が遅い？
・ページの見やすさ、使いやすさ
■離脱率
そのページを最後にサイトを去った人の数。
高い場合は、並んでいる商品、サービスなどに不満を感じている証。
ただ、離脱率が高い＝悪いとは限らない。
目的を達成した、内容に満足した、または目的達成した後に
トップページを見て帰ったなどの可能性がある。
というわけで、離脱率は、サイトの中で
「ここで去られては問題だ」というページだけを見ていこう。
※離脱されたら困るページは？
・見てもらいたいページの一つ手前のページ。
（例：通販サイトの商品一覧ページ、企業サイトのサービス一覧ページ）
入り口ページ＝出口ページの割合。
・ページの直帰率の母数
→そのページの閲覧開始数
・サイト全体の直帰率の母数
→サイト全体のセッション数
※リピーターが多いと、直帰率は上がる？！
→新しい更新だけをチェックする場合があるので。
・直帰率が高い？
・ページが重くて表示が遅い？
・ページの見やすさ、使いやすさ
■離脱率
そのページを最後にサイトを去った人の数。
高い場合は、並んでいる商品、サービスなどに不満を感じている証。
ただ、離脱率が高い＝悪いとは限らない。
目的を達成した、内容に満足した、または目的達成した後に
トップページを見て帰ったなどの可能性がある。
というわけで、離脱率は、サイトの中で
「ここで去られては問題だ」というページだけを見ていこう。
※離脱されたら困るページは？
・見てもらいたいページの一つ手前のページ。
（例：通販サイトの商品一覧ページ、企業サイトのサービス一覧ページ）
新規ユーザー・リピーター
レポートでは、ユーザーの種類 (新規ユーザーまたはリピーター) 別に
セッションを分類する。
■初めてサイトにアクセスしたユーザーのセッションは、
→「新規ユーザーによるセッション」として分類される。
■以前にウェブサイトにアクセスしたことがあるユーザーのセッションは、
→「リピーターによるセッション」として分類される。
つまり、[ユニーク ユーザー数] ではユーザー数がカウントされ、
[新規ユーザーとリピーター] ではセッションの種類別にカウントされるのだ。
（例）
期間: 5 月 1 日～31 日
・ユーザー A は
5 月 5 日に初めて www.domain.com にアクセスし、その後 5 月 12 日と 17 日に
再度アクセス。
・ユーザー B は
4 月 8 日に初めて www.domain.com にアクセスし、その後 5 月 5 日と 12 日に
再度アクセス。
＜結果＞
・ユニーク ユーザー数:
5 月 5 日のアクセスは、ユーザー A は新規ユニーク ユーザーとして、
ユーザー B はリピートユニークユーザーとしてカウントされる。
ます。それ以降のアクセス (5 月 12 日と 17 日) は、ユーザー A もユーザー B も
ユニークユーザー数としてカウントされない (新規としてもリピーターとしても)。
・新規ユーザーとリピーター:
ユーザー A の 5 月 5 日のアクセスは「新規ユーザー」によるセッションとしてカウントされ、
それ以降のアクセス (5 月 12 日と 17 日) は「リピーター」によるセッションとしてカウントされる。ユーザー B のアクセスはすべて、リピーターによるセッションとしてカウントされる。
------------------------------
リピーター
------------------------------
新規とリピーターの割合は、通常は５：５が理想。
※ショッピングサイト・ブログなら、リピーター7割を目指す。
※企業サイト、申し込みサイト：申し込み完了後にリピーターになりにくく、新規7割が理想。
リピーターは、その数だけでなく、訪問回数も重要。
グラフが逆山状になっていると理想。
※リピーターは、新規ユーザーに比べてPVが少なく、直帰率も高くなる。改善方法は、
新規ユーザーを獲得に力を入れること。
※リピーターのcookie期限が2年。しかし、2年以内に再訪問すれば
また2年に再設定されるので事実上無期限にリピーターとして記録される。
セッションを分類する。
■初めてサイトにアクセスしたユーザーのセッションは、
→「新規ユーザーによるセッション」として分類される。
■以前にウェブサイトにアクセスしたことがあるユーザーのセッションは、
→「リピーターによるセッション」として分類される。
つまり、[ユニーク ユーザー数] ではユーザー数がカウントされ、
[新規ユーザーとリピーター] ではセッションの種類別にカウントされるのだ。
（例）
期間: 5 月 1 日～31 日
・ユーザー A は
5 月 5 日に初めて www.domain.com にアクセスし、その後 5 月 12 日と 17 日に
再度アクセス。
・ユーザー B は
4 月 8 日に初めて www.domain.com にアクセスし、その後 5 月 5 日と 12 日に
再度アクセス。
＜結果＞
・ユニーク ユーザー数:
5 月 5 日のアクセスは、ユーザー A は新規ユニーク ユーザーとして、
ユーザー B はリピートユニークユーザーとしてカウントされる。
ます。それ以降のアクセス (5 月 12 日と 17 日) は、ユーザー A もユーザー B も
ユニークユーザー数としてカウントされない (新規としてもリピーターとしても)。
・新規ユーザーとリピーター:
ユーザー A の 5 月 5 日のアクセスは「新規ユーザー」によるセッションとしてカウントされ、
それ以降のアクセス (5 月 12 日と 17 日) は「リピーター」によるセッションとしてカウントされる。ユーザー B のアクセスはすべて、リピーターによるセッションとしてカウントされる。
------------------------------
リピーター
------------------------------
新規とリピーターの割合は、通常は５：５が理想。
※ショッピングサイト・ブログなら、リピーター7割を目指す。
※企業サイト、申し込みサイト：申し込み完了後にリピーターになりにくく、新規7割が理想。
リピーターは、その数だけでなく、訪問回数も重要。
グラフが逆山状になっていると理想。
※リピーターは、新規ユーザーに比べてPVが少なく、直帰率も高くなる。改善方法は、
新規ユーザーを獲得に力を入れること。
※リピーターのcookie期限が2年。しかし、2年以内に再訪問すれば
また2年に再設定されるので事実上無期限にリピーターとして記録される。
キーワード分析方法
----------------------------
キーワード分析、３つの分類法
----------------------------
１．ブランドワード
２．潜在顧客ワード
３．調べものワード
--
４．広いワード
５．狭いワード
１．ブランドワード
サイト名、商品名など。
検索するときから、目的が決まっている場合が多いため、コンバージョン率が高い。
※新規ユーザー ＜ リピーター の傾向。
２．潜在顧客ワード
ほしいものや行きたい場所などのニーズはあるが、まだ具体的な商品名やサイト名を
知らない場合のキーワード。平均PVなどは「ブランドワード」に次いでいい値を示す。
サイトのお得意様になる可能性を秘めている「潜在顧客」といえる。
※新規ユーザー ＞ リピーター の傾向。
３．調べものワード
人名や用語などの意味・情報を調べている場合のキーワード。
新規セッション率は高いが、目的の情報を入手したらすぐに去ってしまうため、
直帰率が高く、コンバージョンも発生しにくい傾向。
※新規ユーザー ＞ リピーター の傾向。
４．広いワード（例：温泉、宿泊）
直帰率・平均PV・滞在時間・CVR：悪い傾向
５．狭いワード（例：日帰り温泉、格安宿泊プラン）
直帰率・平均PV・滞在時間・CVR：良い傾向
----------------------------
データをキャプチャし、切り貼りしてみる！
----------------------------
キーワード分析で、
キーワード、セッション、平均PV、平均滞在時間、直帰率、新規セッション率
などをいっぺんに並べてみる。
※平均PV以降は、「サイトの平均との比較」で。
--
■直帰率に注目
検索キーワードで入り口になってページの直帰率は？
キーワード → 閲覧開始ページ → 直帰率を調べる。
※直帰率を下げるには？
なるべくテキストリンクで、関連する情報に適切に誘導すること。
「関連性の高さ」がポイントになる。
■満足度の高いキーワードは？
検索キーワードの「直帰率」、「平均ページビュー」に注目してみる。
たとえ、セッション数が少なくても、両者の数字が良ければ、そのキーワードは
SEOに注力する価値がある。
■ロングテール化してる？
検索キーワードの上位10個の割合が、20％以下であれば、
サイトはロングテールになっているといえる。
※全キーワード数は、ページ数の３～10倍が目標
■Yahoo!・Google別、キーワード対策
・Yahoo!が強い、Googleが弱い
→サイト内のできるだけ多くのページから、キーワードを含むテキストでのリンクを設定する。
（サイト外からリンクが設定できるなら、さらに効果が高まる。）
・Googleが強い、Yahoo!が弱い
→そのページに含まれるキーワードの数を増やし、
トップページからそのページへのキーワードによるテキストリンクを１つ追加してみる。
■サイトの別名を知ろう
検索キーワードの新規セッション率の低いもの（30％以下）をみてみよう。
リピーターが検索エンジンをお気に入り代わりに使い、サイトに訪れる
「お得意さまキーワード」が見つかるはず。
※会社名・サイト名は検索順位1位、その他は5位以内を目指そう。
キーワード分析、３つの分類法
----------------------------
１．ブランドワード
２．潜在顧客ワード
３．調べものワード
--
４．広いワード
５．狭いワード
１．ブランドワード
サイト名、商品名など。
検索するときから、目的が決まっている場合が多いため、コンバージョン率が高い。
※新規ユーザー ＜ リピーター の傾向。
２．潜在顧客ワード
ほしいものや行きたい場所などのニーズはあるが、まだ具体的な商品名やサイト名を
知らない場合のキーワード。平均PVなどは「ブランドワード」に次いでいい値を示す。
サイトのお得意様になる可能性を秘めている「潜在顧客」といえる。
※新規ユーザー ＞ リピーター の傾向。
３．調べものワード
人名や用語などの意味・情報を調べている場合のキーワード。
新規セッション率は高いが、目的の情報を入手したらすぐに去ってしまうため、
直帰率が高く、コンバージョンも発生しにくい傾向。
※新規ユーザー ＞ リピーター の傾向。
４．広いワード（例：温泉、宿泊）
直帰率・平均PV・滞在時間・CVR：悪い傾向
５．狭いワード（例：日帰り温泉、格安宿泊プラン）
直帰率・平均PV・滞在時間・CVR：良い傾向
----------------------------
データをキャプチャし、切り貼りしてみる！
----------------------------
キーワード分析で、
キーワード、セッション、平均PV、平均滞在時間、直帰率、新規セッション率
などをいっぺんに並べてみる。
※平均PV以降は、「サイトの平均との比較」で。
--
■直帰率に注目
検索キーワードで入り口になってページの直帰率は？
キーワード → 閲覧開始ページ → 直帰率を調べる。
※直帰率を下げるには？
なるべくテキストリンクで、関連する情報に適切に誘導すること。
「関連性の高さ」がポイントになる。
■満足度の高いキーワードは？
検索キーワードの「直帰率」、「平均ページビュー」に注目してみる。
たとえ、セッション数が少なくても、両者の数字が良ければ、そのキーワードは
SEOに注力する価値がある。
■ロングテール化してる？
検索キーワードの上位10個の割合が、20％以下であれば、
サイトはロングテールになっているといえる。
※全キーワード数は、ページ数の３～10倍が目標
■Yahoo!・Google別、キーワード対策
・Yahoo!が強い、Googleが弱い
→サイト内のできるだけ多くのページから、キーワードを含むテキストでのリンクを設定する。
（サイト外からリンクが設定できるなら、さらに効果が高まる。）
・Googleが強い、Yahoo!が弱い
→そのページに含まれるキーワードの数を増やし、
トップページからそのページへのキーワードによるテキストリンクを１つ追加してみる。
■サイトの別名を知ろう
検索キーワードの新規セッション率の低いもの（30％以下）をみてみよう。
リピーターが検索エンジンをお気に入り代わりに使い、サイトに訪れる
「お得意さまキーワード」が見つかるはず。
※会社名・サイト名は検索順位1位、その他は5位以内を目指そう。
「trackEvent」 vs 「trackPageview」
□□□□□□□□□□□□□□□
pageTracker._trackEvent
pageTracker._trackPageview
※両者は、目的によって使い分けること。
・コンバージョン分析不要、PVに影響なくイベント・アクションの
数値だけ取りたい：「trackEvent」
・PVに影響するが、コンバージョンなども分析したい：「trackPageview」
※GATCは、/headの前に記述すること。
□□□□□□□□□□□□□□□
以下、大内氏の
「できる100ワザ Google Analytics 増補改訂版」より。
------------------------------
１．PVに影響を与えない
------------------------------
・書式
pageTracker._trackEvent(カテゴリー, アクション, ラベル*, 値*) *任意追加
・カテゴリー（必須項目）・・・イベントのカテゴリーを設定
・アクション（必須項目）・・・カテゴリーでどういうアクションか
・ラベル・・・任意のラベル、メモ、URLを記載できます。
・値・・・何らかの値を設定し集計、平均値などを算出可能らしい。
・レポート確認
「コンテンツ」メニューの「イベントトラッキング」
・注意点
イベントはコンバージョンは測れない（というか、にくい。eコマース設定済みなら可能）。
そのイベントを目標として計測したり、新規ユーザー・リピーター、参照元までを
詳細に分析したりしたいときは、「_trackPageview」関数を使って架空のURLを設定すること。
■アウトリンク（外部サイトへのリンク）数をチェック
・ソース例
http://www.example.co.jp/" onClick="javascript: pageTracker._trackEvent('outlink','partnerA','companyA');">株式会社 ○○○
■JavaScriptの動きをチェック
・ソース例：マウスが重なったとき
(menu','mouse_pull_down','globalmenu');">
■ファイルのダウンロード回数をチェック
・ソース例
http://www.example.co.jp/manual01.pdf">
↓↓↓
http://www.example.co.jp/manual01.pdf" onClick="javascript: pageTracker._trackEvent('sales','PDF','coupon');">クーポン券付PDF
------------------------------
１．PVに影響を与える
------------------------------
・書式
pageTracker._trackPageview('架空のURL')
・レポート確認
「コンテンツ」メニューの「上位のコンテンツなどで検索」
・注意点
目標として計測可能、新規ユーザー・リピーター、参照元まで詳細に分析可能。
しかし、PV、セッションなどに影響を与える。
（ページ遷移を見ると、架空のURLが表示される。）
■アウトリンク（外部サイトへのリンク）数をチェック
・ソース例
http://www.example.co.jp/" onClick="javascript: pageTracker._trackPageview('outsidelink/example.html');">J2○○チーム< /a>
■購入前にユーザーが何で悩んでいるかをチェック
・ソース例
http://www.example.co.jp/info.html" onClick="javascript: pageTracker._trackPageview('/faq/deliver');">送料の詳細
■ページ内各リンクの効果をコンバージョンまで分析
「trackPageview」と「サイト内検索」を応用したバージョン。
・サイト内検索側
「link」という検索パラメーターを指定。
・ソース例
http://www.example.co.jp/info.html" onClick="javascript: pageTracker._trackPageview('/click/index.html?link=topnavi_1');">TOP
pageTracker._trackEvent
pageTracker._trackPageview
※両者は、目的によって使い分けること。
・コンバージョン分析不要、PVに影響なくイベント・アクションの
数値だけ取りたい：「trackEvent」
・PVに影響するが、コンバージョンなども分析したい：「trackPageview」
※GATCは、/headの前に記述すること。
□□□□□□□□□□□□□□□
以下、大内氏の
「できる100ワザ Google Analytics 増補改訂版」より。
------------------------------
１．PVに影響を与えない
------------------------------
・書式
pageTracker._trackEvent(カテゴリー, アクション, ラベル*, 値*) *任意追加
・カテゴリー（必須項目）・・・イベントのカテゴリーを設定
・アクション（必須項目）・・・カテゴリーでどういうアクションか
・ラベル・・・任意のラベル、メモ、URLを記載できます。
・値・・・何らかの値を設定し集計、平均値などを算出可能らしい。
・レポート確認
「コンテンツ」メニューの「イベントトラッキング」
・注意点
イベントはコンバージョンは測れない（というか、にくい。eコマース設定済みなら可能）。
そのイベントを目標として計測したり、新規ユーザー・リピーター、参照元までを
詳細に分析したりしたいときは、「_trackPageview」関数を使って架空のURLを設定すること。
■アウトリンク（外部サイトへのリンク）数をチェック
・ソース例
http://www.example.co.jp/" onClick="javascript: pageTracker._trackEvent('outlink','partnerA','companyA');">株式会社 ○○○
■JavaScriptの動きをチェック
・ソース例：マウスが重なったとき
(menu','mouse_pull_down','globalmenu');">
■ファイルのダウンロード回数をチェック
・ソース例
http://www.example.co.jp/manual01.pdf">
↓↓↓
http://www.example.co.jp/manual01.pdf" onClick="javascript: pageTracker._trackEvent('sales','PDF','coupon');">クーポン券付PDF
------------------------------
１．PVに影響を与える
------------------------------
・書式
pageTracker._trackPageview('架空のURL')
・レポート確認
「コンテンツ」メニューの「上位のコンテンツなどで検索」
・注意点
目標として計測可能、新規ユーザー・リピーター、参照元まで詳細に分析可能。
しかし、PV、セッションなどに影響を与える。
（ページ遷移を見ると、架空のURLが表示される。）
■アウトリンク（外部サイトへのリンク）数をチェック
・ソース例
http://www.example.co.jp/" onClick="javascript: pageTracker._trackPageview('outsidelink/example.html');">J2○○チーム< /a>
■購入前にユーザーが何で悩んでいるかをチェック
・ソース例
http://www.example.co.jp/info.html" onClick="javascript: pageTracker._trackPageview('/faq/deliver');">送料の詳細
■ページ内各リンクの効果をコンバージョンまで分析
「trackPageview」と「サイト内検索」を応用したバージョン。
・サイト内検索側
「link」という検索パラメーターを指定。
・ソース例
http://www.example.co.jp/info.html" onClick="javascript: pageTracker._trackPageview('/click/index.html?link=topnavi_1');">TOP
トラッキングコードの設置場所
----------------------------
トラッキングコードをページ上部に設定するべきか？
それとも下の方がよいのか？
----------------------------
結論から言うと、トラッキングコードを上部（セクション）においても、
下部（の手前）に置いても、それほど大きな違いはないと考えていい。
【ページの表示速度】
ページの下部にあった方が、レスポンスはよく思えます。
ただ、（計測したわけではありませんが）Googleのサーバーの
パフォーマンスはよいので、この影響も少ないと思われる。
【エラーの発生と影響】
万が一Google Analyticsのファイルが呼び出せないと、エラーが出る。
ただ、トラッキングコードをどの位置に張ろうと、このエラーは出るし、
実際には、このようなエラーが出ることは極めてまれだろうと思います。
トラッキングコードが呼び出すファイル名を、違う名前に変えて設定してやれば、
エラーの状況は再現できる。どんなエラーが出るか確かめたいぞ、
という場合には、ご自身で確かめて見ることをおすすめする。
【計測の正確性】★
ページの下部に設置するメリットは、ページを最後まで表示したユーザーだけを
しっかり計測できる点もある。上部にあると、ページの最初だけ表示して去ってしまう
ユーザーの動きも取れてしまう。
これをよいことと見るか、悪いと見るかはあなたの考え次第だろう。
--
ユーザーのクリック操作と、ブラウザのページ読み込み完了のタイミングによって、
動作が異なる。
ページが完全に読み込まれていれば、ユーザーのクリック操作は正常にトラッキングされる。
一方、ページが完全に読み込まれていない状態で、
ユーザーのクリック操作が行われた場合、
読み込んだスクリプトがブラウザによって実行される前に、o
nclick等でファンクションを呼び出すとJavaScriptエラーが発生し、トラッキングも行われない。
長大なページでGoogleAnalytics等のスクリプトの読み込みを
の直前に書いている場合や、
JavaScriptの重めの処理が計測用のスクリプトの読み込み以前に
書かれている場合に顕著となる。
http://a2i.jp/faq/topic/43
トラッキングコードをページ上部に設定するべきか？
それとも下の方がよいのか？
----------------------------
結論から言うと、トラッキングコードを上部（セクション）においても、
下部（の手前）に置いても、それほど大きな違いはないと考えていい。
【ページの表示速度】
ページの下部にあった方が、レスポンスはよく思えます。
ただ、（計測したわけではありませんが）Googleのサーバーの
パフォーマンスはよいので、この影響も少ないと思われる。
【エラーの発生と影響】
万が一Google Analyticsのファイルが呼び出せないと、エラーが出る。
ただ、トラッキングコードをどの位置に張ろうと、このエラーは出るし、
実際には、このようなエラーが出ることは極めてまれだろうと思います。
トラッキングコードが呼び出すファイル名を、違う名前に変えて設定してやれば、
エラーの状況は再現できる。どんなエラーが出るか確かめたいぞ、
という場合には、ご自身で確かめて見ることをおすすめする。
【計測の正確性】★
ページの下部に設置するメリットは、ページを最後まで表示したユーザーだけを
しっかり計測できる点もある。上部にあると、ページの最初だけ表示して去ってしまう
ユーザーの動きも取れてしまう。
これをよいことと見るか、悪いと見るかはあなたの考え次第だろう。
--
ユーザーのクリック操作と、ブラウザのページ読み込み完了のタイミングによって、
動作が異なる。
ページが完全に読み込まれていれば、ユーザーのクリック操作は正常にトラッキングされる。
一方、ページが完全に読み込まれていない状態で、
ユーザーのクリック操作が行われた場合、
読み込んだスクリプトがブラウザによって実行される前に、o
nclick等でファンクションを呼び出すとJavaScriptエラーが発生し、トラッキングも行われない。
長大なページでGoogleAnalytics等のスクリプトの読み込みを
の直前に書いている場合や、
JavaScriptの重めの処理が計測用のスクリプトの読み込み以前に
書かれている場合に顕著となる。
http://a2i.jp/faq/topic/43
not set
-----------------------------
レポート＞トラフィック＞キーワードで見ると、かなりの数値が
「not set」と表示されています。
-----------------------------
＜考えられるケース＞
１．Google adwords広告をクリックによるもの
→GAの設定で、「AdWords のユーザー向け費用データ」にチェックを入れておく。
２．Overture広告をクリックによるもの
→原因不明？
３．キーワードが割り振られていない（検索エンジン経由ではない）新規セッション
→ページを表示してすぐに去ったユーザーで、キーワードの情報がうまく取れなかった、
という可能性が高い。
--
以下、大内氏より。
回答ではなく、僕も一緒に悩むという感じで、申し訳ありませんが、、、
確かに、Overtureで僕も経験しています。
その not set をクリックして、見ると、日々の傾向がわかると思います。また、ディメンションを指定すると、閲覧開始ページなどがわかると思います。
１）発生時期は一時的に集中していますか？
２）閲覧開始ページは見れますか？
３）直帰率は 90％を超えていますか？
何が原因かはわかりませんが、「キャンペーンのクッキーは有効だが、
キーワードが取れていない」というセッションが一定数発生した、ということですね。
もし、恒常的に発生していて、数が多くなく、直帰率が90％ 以上であれば、
ページを表示してすぐに去ったユーザーで、キーワードの情報がうまく取れなかった、
という可能性が高いように思います。
一時的に発生していて、直帰率が90％を切っているのであれば、
何か不具合のようなものが影響したとも考えられます。
それが何が原因なのかは、わかりません。その時に新たに開始したリスティングにタグを
設定し忘れた、という話であれば、明確になりそうです。でも、そうでなければ、
原因はわかりにくいと思います。
いずれにしろ、OvertureのデータをAnalyticsがインポートする、という仕組みにならないと、
解決はしないと思います。
1時的なものであれば、不明なトラブルとあきらめる。
恒常的なものであれば、この程度に不具合がある、とあきらめる。
対策は、日付と閲覧開始ページからどの広告と推測できるか、ぐらいしか情報がないと思います。
あまり有効な回答ではありませんが、引き続き僕も興味があるので、調べてみたいと思います。
--
多くの場合、一番上の方に「(not set)」という項目が表示されるが、
これはキーワードが割り振られていない（検索エンジン経由ではない）新規セッションだ。
「not set」はキーワードのないセッションの数値。
--
■キーワードの場合
Google analyticsの表示をチェックしていたところ、Google検索でのキーワードで(not set)を発見。
この(not set)は、Google adwords広告をクリックしたものだと判明したが、どうして検索語が表示されないのかどうしてもわからなかった。
そこで、Googleのサポートへ問い合わせたところ、下記の回答が。
※以下本文
お客様のアカウントを拝見したところ、お問い合わせいただいたプロファイルの費用データが無効になっていることが分かりました。この場合、AdWords からの情報を正しく記録することができません。下記のヘルプ記事を参考に費用データの設定を有効にしてください。
http://www.google.com/support/analytics/bin/answer.py?hl=jp&answer=140101
※以上
つまり、google analyticsの設定で、
「AdWords のユーザー向け費用データ」
にチェックを入れていないことが原因だった。
Overtureで起こる不具合で、今のところ原因が不明。
レポート＞トラフィック＞キーワードで見ると、かなりの数値が
「not set」と表示されています。
-----------------------------
＜考えられるケース＞
１．Google adwords広告をクリックによるもの
→GAの設定で、「AdWords のユーザー向け費用データ」にチェックを入れておく。
２．Overture広告をクリックによるもの
→原因不明？
３．キーワードが割り振られていない（検索エンジン経由ではない）新規セッション
→ページを表示してすぐに去ったユーザーで、キーワードの情報がうまく取れなかった、
という可能性が高い。
--
以下、大内氏より。
回答ではなく、僕も一緒に悩むという感じで、申し訳ありませんが、、、
確かに、Overtureで僕も経験しています。
その not set をクリックして、見ると、日々の傾向がわかると思います。また、ディメンションを指定すると、閲覧開始ページなどがわかると思います。
１）発生時期は一時的に集中していますか？
２）閲覧開始ページは見れますか？
３）直帰率は 90％を超えていますか？
何が原因かはわかりませんが、「キャンペーンのクッキーは有効だが、
キーワードが取れていない」というセッションが一定数発生した、ということですね。
もし、恒常的に発生していて、数が多くなく、直帰率が90％ 以上であれば、
ページを表示してすぐに去ったユーザーで、キーワードの情報がうまく取れなかった、
という可能性が高いように思います。
一時的に発生していて、直帰率が90％を切っているのであれば、
何か不具合のようなものが影響したとも考えられます。
それが何が原因なのかは、わかりません。その時に新たに開始したリスティングにタグを
設定し忘れた、という話であれば、明確になりそうです。でも、そうでなければ、
原因はわかりにくいと思います。
いずれにしろ、OvertureのデータをAnalyticsがインポートする、という仕組みにならないと、
解決はしないと思います。
1時的なものであれば、不明なトラブルとあきらめる。
恒常的なものであれば、この程度に不具合がある、とあきらめる。
対策は、日付と閲覧開始ページからどの広告と推測できるか、ぐらいしか情報がないと思います。
あまり有効な回答ではありませんが、引き続き僕も興味があるので、調べてみたいと思います。
--
多くの場合、一番上の方に「(not set)」という項目が表示されるが、
これはキーワードが割り振られていない（検索エンジン経由ではない）新規セッションだ。
「not set」はキーワードのないセッションの数値。
--
■キーワードの場合
Google analyticsの表示をチェックしていたところ、Google検索でのキーワードで(not set)を発見。
この(not set)は、Google adwords広告をクリックしたものだと判明したが、どうして検索語が表示されないのかどうしてもわからなかった。
そこで、Googleのサポートへ問い合わせたところ、下記の回答が。
※以下本文
お客様のアカウントを拝見したところ、お問い合わせいただいたプロファイルの費用データが無効になっていることが分かりました。この場合、AdWords からの情報を正しく記録することができません。下記のヘルプ記事を参考に費用データの設定を有効にしてください。
http://www.google.com/support/analytics/bin/answer.py?hl=jp&answer=140101
※以上
つまり、google analyticsの設定で、
「AdWords のユーザー向け費用データ」
にチェックを入れていないことが原因だった。
Overtureで起こる不具合で、今のところ原因が不明。
リスティング広告のキーワード選び
１．GAのキーワードで、除外キーワードを見つける。
→キーワード広告を出稿しているキーワードを含む複合語での
アクセスがないかをチェック。そこで直帰率が高く、コンバージョンのない
キーワードがあれば、除外対象とする。
２．出稿に向いているキーワードは？
・検索エンジン経由で、
・新規セッション率が高く、
・平均PVが多い
そのようなキーワードで、オーガニック検索し、
10位以内に自分のサイトがなければ、
広告を出稿するキーワードとして検討しよう。
→キーワード広告を出稿しているキーワードを含む複合語での
アクセスがないかをチェック。そこで直帰率が高く、コンバージョンのない
キーワードがあれば、除外対象とする。
２．出稿に向いているキーワードは？
・検索エンジン経由で、
・新規セッション率が高く、
・平均PVが多い
そのようなキーワードで、オーガニック検索し、
10位以内に自分のサイトがなければ、
広告を出稿するキーワードとして検討しよう。
eコマース設定のメリット
１．コンバージョンまでに日数がわかる。
２．コンバージョンまでのセッションがわかる。
３．1回のセッションで複数のアクション（複数の資料DLなど）も把握できる。
４．プロファイルの目標最大数４を超え、金額ベースの計測ができる。
初回訪問からゴールまでに日数やセッション数をつかむことで、
どんな訪問者を想定してコミュニケーションをとればよいかといった
指針も立てられる。つまり、訪問者と1回のコミュニケーションで、
どうやってゴールまで落とし込むかという点に集中して、改善策を検討できる。
コンバージョン設定の場合、通常は1セッションについて
1回のコンバージョンしか記録できない。なぜなら、コンバージョンは、
セッション中に、訪問者が顧客に変化（転換）したかしないかを記録するものだから。
しかし、eコマースだと、「トランザクション」というデータを取得でき、
同じセッション内で複数の買い物があれば、きちんと全てのデータを記録してくれる。
何回目のセッションで購入したのか？
初回の訪問、または前回のコンバージョンから何日目で買ったのか、
何セッション目で買ったのかをさかのぼって分析できる。
（この訪問日数は、一度コンバージョンに達するとリセットされる。）
この情報がわかれば、
■「じっくり検討したあとにリピーターが購入している？」
■「初回の訪問で購入する傾向が強い？」
■「繰り返し購入する傾向がある？」
などといった商品ごとの傾向を分析できる。
--
ECサイト以外でも、eコマース機能を設定しよう。
■活用例
資料DL、セミナー申し込みなど
資料やセミナーごとに、eコマースタグで製品IDを割り振れば、
どの資料やセミナーに申し込みが多いのか、詳細に分析できる。
■参考URL（GA公式）
http://www.google.com/support/analytics/bin/answer.py?hl=jp&answer=55528
■サンプルのトラッキングコード（*は必須項目）
２．コンバージョンまでのセッションがわかる。
３．1回のセッションで複数のアクション（複数の資料DLなど）も把握できる。
４．プロファイルの目標最大数４を超え、金額ベースの計測ができる。
初回訪問からゴールまでに日数やセッション数をつかむことで、
どんな訪問者を想定してコミュニケーションをとればよいかといった
指針も立てられる。つまり、訪問者と1回のコミュニケーションで、
どうやってゴールまで落とし込むかという点に集中して、改善策を検討できる。
コンバージョン設定の場合、通常は1セッションについて
1回のコンバージョンしか記録できない。なぜなら、コンバージョンは、
セッション中に、訪問者が顧客に変化（転換）したかしないかを記録するものだから。
しかし、eコマースだと、「トランザクション」というデータを取得でき、
同じセッション内で複数の買い物があれば、きちんと全てのデータを記録してくれる。
何回目のセッションで購入したのか？
初回の訪問、または前回のコンバージョンから何日目で買ったのか、
何セッション目で買ったのかをさかのぼって分析できる。
（この訪問日数は、一度コンバージョンに達するとリセットされる。）
この情報がわかれば、
■「じっくり検討したあとにリピーターが購入している？」
■「初回の訪問で購入する傾向が強い？」
■「繰り返し購入する傾向がある？」
などといった商品ごとの傾向を分析できる。
--
ECサイト以外でも、eコマース機能を設定しよう。
■活用例
資料DL、セミナー申し込みなど
資料やセミナーごとに、eコマースタグで製品IDを割り振れば、
どの資料やセミナーに申し込みが多いのか、詳細に分析できる。
■参考URL（GA公式）
http://www.google.com/support/analytics/bin/answer.py?hl=jp&answer=55528
■サンプルのトラッキングコード（*は必須項目）
アクセス解析の役割・意義
アクセス解析の役割は、「定点観測」、「事実の発見」、
「仮説の発見」、「施策の検証」の４つ挙げられる。
１．定点観測
KGIやKPIを定めて、定期的に問題の発生や
目標に対しての達成度をベンチマークすること。
２．事実の発見
訪問回数、売上、ページごとの直帰率、顧客平均購入回数など
事実を示すデータを把握すること。
３．仮説の発見
「２」で発見された事実に対し、こうすればCVRが上がるのではないか？
直帰率が下がるのではないか？顧客単価を上げられるのではないか？
などといった改善につなげるための仮説を作成すること。
４．施策の検証
仮説を基に施策を展開して実施前後の比較をしたり、
A/Bテスト（Split Run Test）によって
施策の効果を検証したりすることを指す。
--
なぜアクセス解析が必要？
ECサイトの場合、売上、利益（KGI）は
購買履歴データを見れば分かる。
しかし、アクセス解析でも同じ指標を取得し、定点観測すべき。
購入履歴データからは、誰が何をいくと購入したのかは分かっても、
・どのようなきっかけでサイトへ来訪したか
・サイト内で、どのように行動した結果、購入に至ったのか
・途中で購入をやめた人がどれくらいいて、なぜ買わなかったのか
などがわからない。
それらがわからないと、次に何をすればよいのか
仮説の発見につながらないのだ。
だからこそ、ECサイトのアクセス解析では、
PV、訪問数などだけでなく、購買データ（商品、販売個数、金額）の取得が重要である。
「仮説の発見」、「施策の検証」の４つ挙げられる。
１．定点観測
KGIやKPIを定めて、定期的に問題の発生や
目標に対しての達成度をベンチマークすること。
２．事実の発見
訪問回数、売上、ページごとの直帰率、顧客平均購入回数など
事実を示すデータを把握すること。
３．仮説の発見
「２」で発見された事実に対し、こうすればCVRが上がるのではないか？
直帰率が下がるのではないか？顧客単価を上げられるのではないか？
などといった改善につなげるための仮説を作成すること。
４．施策の検証
仮説を基に施策を展開して実施前後の比較をしたり、
A/Bテスト（Split Run Test）によって
施策の効果を検証したりすることを指す。
--
なぜアクセス解析が必要？
ECサイトの場合、売上、利益（KGI）は
購買履歴データを見れば分かる。
しかし、アクセス解析でも同じ指標を取得し、定点観測すべき。
購入履歴データからは、誰が何をいくと購入したのかは分かっても、
・どのようなきっかけでサイトへ来訪したか
・サイト内で、どのように行動した結果、購入に至ったのか
・途中で購入をやめた人がどれくらいいて、なぜ買わなかったのか
などがわからない。
それらがわからないと、次に何をすればよいのか
仮説の発見につながらないのだ。
だからこそ、ECサイトのアクセス解析では、
PV、訪問数などだけでなく、購買データ（商品、販売個数、金額）の取得が重要である。
アドバンスセグメント vs フィルター
アドバンス セグメントとフィルタの違いについて。
アドバンス セグメントとフィルタは同じように機能するが、
プロファイルやレポートのいずれかを使用する際に、注意点がいくつかある。
※フィルタは、アクセスデーターを削除してしまうので、
基のプロファイルに直接適用してはいけない。
必ず、「既存ドメインのプロファイルを追加」で複製した
プロフィルを提供しよう。
※フィルタは、設定した日以降のデータが取得されるので、
過去のデータは影響を受けない。言い換えれば、
フィルタは、過去に遡った分析ができない。
一方、アドバンスセグメントは、過去のデータも含めて絞り込める。
多くの場合、アドバンスセグメントのほうが便利でリスクが少ない。
■フィルタ
アカウントに記録されるデータにフィルタを適用することで、
最終的に表示されるデータを操作してレポートを作成することができる。
フィルタを適用すると元のデータはフィルタの定義に従って変更されてしまうので、
フィルタを適用するプロファイルとは別に、元データを複製してマスターデータ用の
プロファイルを作成する。
マスターデータ用のプロファイルを作成すれば、
元データとは別に特定の条件に特化したレポートを作成することができる。
フィルタが適用されると、フィルタの条件に従って
元データが変更されてレポートへ表示される。
フィルタは [プロファイル設定] ページで作成することができる。
※フィルターを使う主なケースは？
１）サイトのデータを複数の組織で分析する場合。
２）自社のアクセスをIPアドレス範囲で除外するケース。
３）複数のサブドメインや別ドメインをまとめて分析するケース。
--
■アドバンス セグメント
アドバンス セグメントは、レポートに表示するデータをフィルタリングするためのツール。
フィルタとは異なり、アドバンスセグメントでは元のデータはそのまま残るため、
プロファイルを複製する必要はない。
フィルタはページビューレベルでデータを変更するのに対し、
アドバンス セグメントは、セッション レベルのデータに変更を加える。
これらのセグメントは、レポートの上部にあるコントロール バーから作成するか、
レポートのリストの下にある [アドバンス セグメント] セクションで作成する。
------------------------------
■アドバンス セグメントではなく、フィルターで絞り込むには理由がある
------------------------------
Google Analytics のアドバンス セグメントを使えば、
「新規ユーザー」を瞬時に絞り込むことが可能。
その上で、「新規ユーザー」のキーワードや平均ページビューなど、
利用者の傾向をつかめる。
しかし、フィルター機能を使い、あらかじめ絞り込んだプロファイルを
作っておくと便利な点がある。それは、アドバンス セグメントで使える値を
１つ増やせる、ということ。
続きは、、、
http://www.kagua.biz/operation/filter1.html
アドバンス セグメントとフィルタは同じように機能するが、
プロファイルやレポートのいずれかを使用する際に、注意点がいくつかある。
※フィルタは、アクセスデーターを削除してしまうので、
基のプロファイルに直接適用してはいけない。
必ず、「既存ドメインのプロファイルを追加」で複製した
プロフィルを提供しよう。
※フィルタは、設定した日以降のデータが取得されるので、
過去のデータは影響を受けない。言い換えれば、
フィルタは、過去に遡った分析ができない。
一方、アドバンスセグメントは、過去のデータも含めて絞り込める。
多くの場合、アドバンスセグメントのほうが便利でリスクが少ない。
■フィルタ
アカウントに記録されるデータにフィルタを適用することで、
最終的に表示されるデータを操作してレポートを作成することができる。
フィルタを適用すると元のデータはフィルタの定義に従って変更されてしまうので、
フィルタを適用するプロファイルとは別に、元データを複製してマスターデータ用の
プロファイルを作成する。
マスターデータ用のプロファイルを作成すれば、
元データとは別に特定の条件に特化したレポートを作成することができる。
フィルタが適用されると、フィルタの条件に従って
元データが変更されてレポートへ表示される。
フィルタは [プロファイル設定] ページで作成することができる。
※フィルターを使う主なケースは？
１）サイトのデータを複数の組織で分析する場合。
２）自社のアクセスをIPアドレス範囲で除外するケース。
３）複数のサブドメインや別ドメインをまとめて分析するケース。
--
■アドバンス セグメント
アドバンス セグメントは、レポートに表示するデータをフィルタリングするためのツール。
フィルタとは異なり、アドバンスセグメントでは元のデータはそのまま残るため、
プロファイルを複製する必要はない。
フィルタはページビューレベルでデータを変更するのに対し、
アドバンス セグメントは、セッション レベルのデータに変更を加える。
これらのセグメントは、レポートの上部にあるコントロール バーから作成するか、
レポートのリストの下にある [アドバンス セグメント] セクションで作成する。
------------------------------
■アドバンス セグメントではなく、フィルターで絞り込むには理由がある
------------------------------
Google Analytics のアドバンス セグメントを使えば、
「新規ユーザー」を瞬時に絞り込むことが可能。
その上で、「新規ユーザー」のキーワードや平均ページビューなど、
利用者の傾向をつかめる。
しかし、フィルター機能を使い、あらかじめ絞り込んだプロファイルを
作っておくと便利な点がある。それは、アドバンス セグメントで使える値を
１つ増やせる、ということ。
続きは、、、
http://www.kagua.biz/operation/filter1.html
経路分析は必要？
一般的には、かけた苦労の割には得られるものが少ないと言われる。
経路分析は数ページで構成されているランディングページで威力を発揮するのだ。
効果的な経路分析の例は、
・コンバージョンしたユーザーの経路分析を徹底する。
・コンテンツの中で、どこのページを見たユーザーが
コンバージョンしているのかを把握。
これでやってみよう。
経路分析は数ページで構成されているランディングページで威力を発揮するのだ。
効果的な経路分析の例は、
・コンバージョンしたユーザーの経路分析を徹底する。
・コンテンツの中で、どこのページを見たユーザーが
コンバージョンしているのかを把握。
これでやってみよう。
アドバンスセグメントは切った、その次は？
アクセス解析のデータをもとにサイトを改善していく場合、
共通点が多い集団に絞り込んで分析する
「セグメンテーション手法」が有効だ。
このセグメンテーションを簡単に実現できる
Google Analyticsの「アドバンスセグメント」は、
アクセス解析を行う上で、とても重要な機能。
しかし、絞り込みまではできても、その後どうやって改善していくのか？
担当者が知りたいのはそこではないだろうか。
まず、仮説を立てる。
新規ユーザーとリピーターでは、求めているものが違うのでは？
次に、Google Analyticsで設定する。
１．ありがたいユーザーである「ブランドワードユーザー」にて
アドバンスセグメントを設定。（新規ユーザー、リピーター別）
２．それぞれ閲覧開始ページの「ページ遷移」状況をみる。
※閲覧開始ページのの手法の基本は、絞り込んだユーザーが、
入り口ページ（閲覧開始ページ）の次にどこに行くかを見極めることにある。
そこを分析することで、あるセグメントに絞り込んだユーザーが、
何を求めているのかが推測できる。
~~~~~~~~~~~~~~~~~~
その推測結果からサイト改善の仮説を作り、
実際に入り口ページを修正して効果を測定していく。
http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2009/10/09/6234
共通点が多い集団に絞り込んで分析する
「セグメンテーション手法」が有効だ。
このセグメンテーションを簡単に実現できる
Google Analyticsの「アドバンスセグメント」は、
アクセス解析を行う上で、とても重要な機能。
しかし、絞り込みまではできても、その後どうやって改善していくのか？
担当者が知りたいのはそこではないだろうか。
まず、仮説を立てる。
新規ユーザーとリピーターでは、求めているものが違うのでは？
次に、Google Analyticsで設定する。
１．ありがたいユーザーである「ブランドワードユーザー」にて
アドバンスセグメントを設定。（新規ユーザー、リピーター別）
２．それぞれ閲覧開始ページの「ページ遷移」状況をみる。
※閲覧開始ページのの手法の基本は、絞り込んだユーザーが、
入り口ページ（閲覧開始ページ）の次にどこに行くかを見極めることにある。
そこを分析することで、あるセグメントに絞り込んだユーザーが、
何を求めているのかが推測できる。
~~~~~~~~~~~~~~~~~~
その推測結果からサイト改善の仮説を作り、
実際に入り口ページを修正して効果を測定していく。
http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2009/10/09/6234
ページ遷移・ナビゲーション一覧
2つのナビゲーション分析。
「ページ遷移」と良く似た機能に「ナビゲーション一覧」がある。
これらは同じ「ナビゲーションの分析」内に位置しているのだが、どこが違うのだろうか？
■「ページ遷移」
入り口セッション（閲覧開始ページから始まるセッション）からの遷移だけを見る機能である。
■「ナビゲーション一覧」
入り口セッションではないページビュー、つまり、
後からトップページに戻ってきた場合なども含まれた、
すべてのページビューの前後を見る機能になる。
入り口ページに来たユーザーが最初に行く場所は、果たしてどこか？
「ページ遷移」は、入り口ページにランディングしたユーザーの動きだけを
見極めることができるのである。
http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2009/10/09/6234/page%3D0%2C1
※ページ遷移とナビゲーションサマリーレポートの違い（GA公式ブログ）
http://analytics-ja.blogspot.com/2008/08/definition-of-navigation-summary-and.html
「ページ遷移」と良く似た機能に「ナビゲーション一覧」がある。
これらは同じ「ナビゲーションの分析」内に位置しているのだが、どこが違うのだろうか？
■「ページ遷移」
入り口セッション（閲覧開始ページから始まるセッション）からの遷移だけを見る機能である。
■「ナビゲーション一覧」
入り口セッションではないページビュー、つまり、
後からトップページに戻ってきた場合なども含まれた、
すべてのページビューの前後を見る機能になる。
入り口ページに来たユーザーが最初に行く場所は、果たしてどこか？
「ページ遷移」は、入り口ページにランディングしたユーザーの動きだけを
見極めることができるのである。
http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2009/10/09/6234/page%3D0%2C1
※ページ遷移とナビゲーションサマリーレポートの違い（GA公式ブログ）
http://analytics-ja.blogspot.com/2008/08/definition-of-navigation-summary-and.html
ウェブマスターツール
どうやって検索エンジンに登録するか、自分のサイトが検索エンジンに
適切に登録されているかを判断するにはどうすれば良いか。
検索各社が提供するウェブマスター向けツールを利用しよう。
「ウェブマスター向けツール」とは、具体的には
■Googleの「ウェブマスターツール（https://www.google.com/webmasters/tools/）」
■Yahoo! JAPANの「サイトエクスプローラー（http://siteexplorer.search.yahoo.co.jp/）」
■Live Search（MSN）の「ウェブマスターセンター（http://webmaster.live.com/）」
の3つ（名前が混乱しやすい）。
3社それぞれが提供するツールは、提供される機能や仕様がすべて異なる。
しかし、「自分が管理するサイトが検索エンジンにどのように登録され、
分析されているかを確認するためのツール」というコンセプトは共通している。
つまり、このツールを通じて、ネット上に公開したWebページが
検索エンジンに認識されているか、クローラが自分のサイトを
どのくらいの頻度で巡回し、クロールしているのかといった情報を取得できる。
http://thinkit.jp/article/828/1/
---------------------------------------------------
ちなみに、Googleウェブマスターツールの便利な機能は以下の通り。
1. 公開したくないページが、検索にヒットしてしまっている
2. title/meta descriptionのチェック・管理ができない
3. クローラの訪問が少ない/逆に多すぎてサーバに負荷がかかる
4. 海外向けサイトを指定の国のGoogleにヒットさせたい
5. 検索結果のサイトリンクの内容を変更したい
6. どこからリンクが張られているかをチェックしたい
7. スパム判定されインデックスから削除されてしまった
8. サイト内にページが多くクロールされにくい
http://www.alphaseo.jp/seo-column/080121_103304.html
適切に登録されているかを判断するにはどうすれば良いか。
検索各社が提供するウェブマスター向けツールを利用しよう。
「ウェブマスター向けツール」とは、具体的には
■Googleの「ウェブマスターツール（https://www.google.com/webmasters/tools/）」
■Yahoo! JAPANの「サイトエクスプローラー（http://siteexplorer.search.yahoo.co.jp/）」
■Live Search（MSN）の「ウェブマスターセンター（http://webmaster.live.com/）」
の3つ（名前が混乱しやすい）。
3社それぞれが提供するツールは、提供される機能や仕様がすべて異なる。
しかし、「自分が管理するサイトが検索エンジンにどのように登録され、
分析されているかを確認するためのツール」というコンセプトは共通している。
つまり、このツールを通じて、ネット上に公開したWebページが
検索エンジンに認識されているか、クローラが自分のサイトを
どのくらいの頻度で巡回し、クロールしているのかといった情報を取得できる。
http://thinkit.jp/article/828/1/
---------------------------------------------------
ちなみに、Googleウェブマスターツールの便利な機能は以下の通り。
1. 公開したくないページが、検索にヒットしてしまっている
2. title/meta descriptionのチェック・管理ができない
3. クローラの訪問が少ない/逆に多すぎてサーバに負荷がかかる
4. 海外向けサイトを指定の国のGoogleにヒットさせたい
5. 検索結果のサイトリンクの内容を変更したい
6. どこからリンクが張られているかをチェックしたい
7. スパム判定されインデックスから削除されてしまった
8. サイト内にページが多くクロールされにくい
http://www.alphaseo.jp/seo-column/080121_103304.html
正規表現
Google Analyticsで、目標設定用のURL記述の際、
前方一致では定義しきれない場合がある。その場合は
正規表現を使うことで解決できる。
■URLが変化するケース
/shop/thanks/?id=1086743370&type=credit ： 目標ページ
/shop/thanks/?id=1138827488&type=mail ： 目標ページでない
↓
^/shop/thanks/\?id=.*type=credit
※
「^」 ： 先頭が一致する
「.*」： 全ての文字がOK
■複数の分岐を経由するケース
１）/order/credit/form.aspx
２）/order/bank/form.aspx
３）/order/cash/form.aspx
以上、３つのどれかを経由する場合、
↓
^/order/(credit|bank|cash)/form\.aspx
前方一致では定義しきれない場合がある。その場合は
正規表現を使うことで解決できる。
■URLが変化するケース
/shop/thanks/?id=1086743370&type=credit ： 目標ページ
/shop/thanks/?id=1138827488&type=mail ： 目標ページでない
↓
^/shop/thanks/\?id=.*type=credit
※
「^」 ： 先頭が一致する
「.*」： 全ての文字がOK
■複数の分岐を経由するケース
１）/order/credit/form.aspx
２）/order/bank/form.aspx
３）/order/cash/form.aspx
以上、３つのどれかを経由する場合、
↓
^/order/(credit|bank|cash)/form\.aspx
新規ユーザー・リピーターのレポートに、ユニークユーザー数がない理由は？
「ユニークユーザー」レポートには、サイトを訪問したユーザーのユニーク数がカウントされ、
「新規ユーザーとリピーター」レポートでは、期間中のすべての訪問回数 (セッション数) が
ユーザーの種類により分類される。
レポートの指定期間(レポート右上の日付)が長い場合や、
サイトに Analytics をインストールしたばかりの場合は、
新規ユーザーによるセッション数が多くなることがある。
「ユニークユーザー」の対象期間は、Google Analytics開設してから今まで。
一方で、「新規ユーザーとリピーター」の対象期間は、設定中の期間の中。
両者の"対象期間の考えの違い"により、レポートが出てこないのだ。
※ちなみに、ユーザーを特定するクッキーの有効期限は２年だが、
訪問ごとに有効期限は更新されるので実質、半永遠と考えてよい。
「新規ユーザーとリピーター」レポートでは、期間中のすべての訪問回数 (セッション数) が
ユーザーの種類により分類される。
レポートの指定期間(レポート右上の日付)が長い場合や、
サイトに Analytics をインストールしたばかりの場合は、
新規ユーザーによるセッション数が多くなることがある。
「ユニークユーザー」の対象期間は、Google Analytics開設してから今まで。
一方で、「新規ユーザーとリピーター」の対象期間は、設定中の期間の中。
両者の"対象期間の考えの違い"により、レポートが出てこないのだ。
※ちなみに、ユーザーを特定するクッキーの有効期限は２年だが、
訪問ごとに有効期限は更新されるので実質、半永遠と考えてよい。
KPI・KGI
各組織は、経営戦略、戦術、プロジェクト、日常管理のレベルで設定された「目標」、
なにを（KGI）、どのレベルで（KPI）に沿って活動が行われているかを、
具体的、客観的にその対象物の状況を把握し、例外点の重要度に応じた
機敏なアクションをとる必要がある。
■KGI（重要目標達成指標、Key Goal Indicator）
企業の経営戦略から導かれる成果を数値で示したもの。
＜具体的な例＞
・売上高
・利益率
・成約件数
■KPI（重要業績達成指標、Key Performance Indicator）
KGIとして数値がまとまる手前の業務遂行上の指標。
＜具体的な例＞
・引き合い案件数（購入が期待できるお問い合わせ・仮申し込み数）
・歩留まり率（不良品でない製品の割合）
・解約件数
・新規顧客の獲得数
・営業職員１人当たりの契約件数
※KGIは最終的な成果指標として設定しますが、例えばKGIが売上高だとすると、
期末が終わって決算を締めてみないとわからない事後的な数値です。
ここで目標未達だとわかっても、もう終わっているので、どうすることもできません。
文字通り「後の祭り」。
そこで、結果としてKGIに影響をするKPIという業務推進上の中間指標を設定します。
そしてKGIが目標通りにいくように、KPIを管理します。
ボウリングでいうと、最終的にはどのピンに当てるという目標（KGI）は定めるのですが、より正確に狙うために中間目標であるスパッツ（KPI）を目がけ て投げるようなものです。
------------------------------
ECサイト
※季節性があることをまずは注意する。
------------------------------
■上級管理者向け
・注文CVR（注文数÷総訪問回数）
・購入者CVR（購入者数÷ユニーク訪問者数）
・平均注文額（総売上÷注文総数）
・訪問者一人あたり売上（総売上÷ユニーク訪問者数）
・1注文あたりコスト（マーケティング費用÷注文数）
■中級管理者向け
・新規ユーザー：リピート（そのサイトの成熟度合による）
・新規ユーザー／リピート別のCVR
・新旧顧客別の売上割合
・主要ページの直帰率
・顧客維持率（リピート購入者数÷過去一度以上購入者数）
■現場担当者向け
・カートからの購入CVR（購入回数÷カート投入数）
・90秒未満の訪問回数の割合
・キャンペーン別の注文CVR
・直近非訪問者の割合（リーセンシー（recency・最新購買日）が低い場合にインパクト大）
------------------------------
広告／コンテンツサイト
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■上級管理者向け
・1訪問あたりの平均PV数（総PV数÷総訪問回数）→高いほうがよい
・訪問者1人あたり売上およびコスト
・訪問頻度の高／中／低の分布割合→高いほうがよい
■中級管理者向け
・1人あたりの平均訪問回数（総訪問回数÷ユニーク訪問者数）
・新規ユーザー訪問数：リピート訪問数
（新規に力を入れるなら6:4、専門サイトなら4:6でもよい）
・滞在時間の高／中／低の分布割合
■現場担当者向け
・検索機能を利用する割合
・1訪問あたりのPV数の高／中／低の分布割合
・直帰率
・購読者登録率（購読者登録数÷訪問者数）
CPC、CTR、CPA、CVR、ROAS
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CPC
Cost Per Click
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CPC = 広告費 ÷ クリック数
※1クリックあたりのコスト
※1クリック（＝サイトへの1アクセス）を獲得するのにかかるコスト。
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CTR
Click Through Rate
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CTR ＝ クリック数÷インプレッション数（広告が表示された数）
※PVからのクリック率 = クリック数 / PV数
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CPA
Cost Per Acquisition
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CPA ＝ CPC / CVR
顧客獲得単価、１獲得あたりのコスト
商品購入や会員登録などの利益につながる成果を
1件獲得するのにかかるコストのことを言います。
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CVR
Conversion Rate
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CVR ＝ アクション数 / クリック数
アクセス解析を利用し、売上の最大化をするためには、
この最大の目標を分解する必要がある。そこで、次のように「売上」を
できるところまで分解していく。これを行うことによって、
「計測するべき項目を洗い出し」につながる。
--
売上＝購入回数×1購入あたりの平均売上単価
↓
売上＝訪問回数×購入率×1購入あたりの平均売上単価
↓
売上＝（新規訪問＋リピート訪問）×（カート到達率×カート遷移率）×
1購入あたりの平均売上単価
↓
売上＝（新規訪問＋リピート訪問－直帰訪問数）×（直帰を除いたカート到達率×カート遷移率）×
1購入あたりの平均売上単価
時間あたりの売上＝（（新規訪問＋（リピーターの平均訪問間隔×リピーターの平均訪問頻度）―
直帰訪問数））×直帰を除いたカート到達率×カート遷移 率）×1購入あたりの平均売上単価
http://markezine.jp/article/detail/7989
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CPM
Cost Per Mille
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1,000PV辺りのコスト
=>広告費用 * 1000 / PV数 (期間保証/PV保証の場合)
=>アクション数 * アクション単価 * 1000 / PV数 (アフィリエイトの場合)
=>クリック単価 * クリック数 * 1000 / PV数 (クリック保証の場合)
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ＲＯＡＳ
Return On Ad Spend
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ROASとは、広告の費用対効果を表す指標の一つであり、
広告費用1円あたりに対して得られた売り上げ金額を意味する。
売上高を、投じた広告費用で割っ て算出する。
★売上高（額） ÷ 広告費用
「広告によってどのくらいの売り上げを生み出せたか」を示す指標であり、
ROASが1以下の場合はその広告キャンペーンが売り上げ創出に失敗したことを 意味する。
単一の商品／サービスだけを扱っている場合は、数式上は商品／サービス単価を
CPA（Cost per Acquisition または Cost per Action）で割るとROASを算出できる。
広告の費用対効果を示す指標としては、ほかにROI（Return on Investment）もある。
投資した広告費用1円あたりに対して得られる利益を示す。
ROASが広告費用に対する“売上高”を示すのに対し、
ROIは 広告費用に対する“利益”を表す。
ROASが1を超えていても、ROIが1未満の場合は、その広告キャンペーンは
増益には寄与しなかったことを意味する。
広告の費用対効果を表す指標としてはCPM、CPC、CPAなどもあるが、
これらは費用に視点を置いた尺度であるほか、
バナー広告のインプレッション数 やクリック数など個々の広告キャンペーンの効果を
評価する際に用いられる点が異なる。
http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Keyword/20080409/298492/
CPC
Cost Per Click
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CPC = 広告費 ÷ クリック数
※1クリックあたりのコスト
※1クリック（＝サイトへの1アクセス）を獲得するのにかかるコスト。
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CTR
Click Through Rate
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CTR ＝ クリック数÷インプレッション数（広告が表示された数）
※PVからのクリック率 = クリック数 / PV数
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CPA
Cost Per Acquisition
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CPA ＝ CPC / CVR
顧客獲得単価、１獲得あたりのコスト
商品購入や会員登録などの利益につながる成果を
1件獲得するのにかかるコストのことを言います。
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CVR
Conversion Rate
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CVR ＝ アクション数 / クリック数
アクセス解析を利用し、売上の最大化をするためには、
この最大の目標を分解する必要がある。そこで、次のように「売上」を
できるところまで分解していく。これを行うことによって、
「計測するべき項目を洗い出し」につながる。
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売上＝購入回数×1購入あたりの平均売上単価
↓
売上＝訪問回数×購入率×1購入あたりの平均売上単価
↓
売上＝（新規訪問＋リピート訪問）×（カート到達率×カート遷移率）×
1購入あたりの平均売上単価
↓
売上＝（新規訪問＋リピート訪問－直帰訪問数）×（直帰を除いたカート到達率×カート遷移率）×
1購入あたりの平均売上単価
時間あたりの売上＝（（新規訪問＋（リピーターの平均訪問間隔×リピーターの平均訪問頻度）―
直帰訪問数））×直帰を除いたカート到達率×カート遷移 率）×1購入あたりの平均売上単価
http://markezine.jp/article/detail/7989
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CPM
Cost Per Mille
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1,000PV辺りのコスト
=>広告費用 * 1000 / PV数 (期間保証/PV保証の場合)
=>アクション数 * アクション単価 * 1000 / PV数 (アフィリエイトの場合)
=>クリック単価 * クリック数 * 1000 / PV数 (クリック保証の場合)
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ＲＯＡＳ
Return On Ad Spend
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ROASとは、広告の費用対効果を表す指標の一つであり、
広告費用1円あたりに対して得られた売り上げ金額を意味する。
売上高を、投じた広告費用で割っ て算出する。
★売上高（額） ÷ 広告費用
「広告によってどのくらいの売り上げを生み出せたか」を示す指標であり、
ROASが1以下の場合はその広告キャンペーンが売り上げ創出に失敗したことを 意味する。
単一の商品／サービスだけを扱っている場合は、数式上は商品／サービス単価を
CPA（Cost per Acquisition または Cost per Action）で割るとROASを算出できる。
広告の費用対効果を示す指標としては、ほかにROI（Return on Investment）もある。
投資した広告費用1円あたりに対して得られる利益を示す。
ROASが広告費用に対する“売上高”を示すのに対し、
ROIは 広告費用に対する“利益”を表す。
ROASが1を超えていても、ROIが1未満の場合は、その広告キャンペーンは
増益には寄与しなかったことを意味する。
広告の費用対効果を表す指標としてはCPM、CPC、CPAなどもあるが、
これらは費用に視点を置いた尺度であるほか、
バナー広告のインプレッション数 やクリック数など個々の広告キャンペーンの効果を
評価する際に用いられる点が異なる。
http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Keyword/20080409/298492/
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